抄録
近年，高齢者人口の増加に伴い認知症を患う高齢者も増加しつつある．これまで筆者らは，会話型ロボットを用いたロボットセラピーを用いて，認知症のタイプや進行度を定量評価するシステムについて研究を進めてきた．本論文では，従来のシステムで評価可能な時間的・地理的見当識や短期記憶に加えて，視空間機能や遂行機能を評価するための描画テストからの特徴抽出法ならびに認識法について検討した．ここでは，加重方向指数ヒストグラム法と擬似ベイズ識別関数を用いる方法を提案し，その有効性について議論した．評価実験の結果，提案手法は８７．６%の精度で健常者と認知症患者を識別でき，実用化の可能性についても示唆された．
