认知能力检测装置和认知能力检测系统

摘要

认知能力检测装置(10)具备视觉信息获取部(12)、脑信号获取部(13)以及检测部(14)。视觉信息获取部(12)获取针对影像中包含的视觉刺激的检测对象者的视觉信息。脑信号获取部(13)获取检测对象者的脑信号。检测部(14)以基于视觉刺激的发生定时的影像触发为起点，根据脑信号来检测事件相关电位并根据视觉信息来检测是否存在针对视觉刺激的视点，从而检测针对视觉刺激的认知能力。

说明书

技术领域

本发明涉及一种检测针对视觉刺激的认知能力的认知能力检测装置和认知能力检测系统。

背景技术

专利文献1中公开了一种使用神经反馈的无意识学习法。在专利文献1所记载的无意识学习法中，一边使之收听作为学习课题的声音一边测定脑波。在该无意识学习法中，基于脑波来反复学习。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第6362332号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，在包括专利文献1的技术在内的以往技术中，不存在检测对象者针对视觉刺激的认知能力的技术。

因而，本发明的目的在于提供一种能够检测对象者针对视觉刺激的认知能力的认知能力检测技术。

用于解决问题的方案

本发明的认知能力检测装置具备视觉信息获取部、脑信号获取部以及检测部。视觉信息获取部获取针对影像中包含的视觉刺激的检测对象者的视觉信息。脑信号获取部获取检测对象者的脑信号。检测部以基于视觉刺激的发生定时的影像触发为起点，根据脑信号来检测事件相关电位并根据视觉信息来检测是否存在针对视觉刺激的视点，从而检测针对视觉刺激的认知能力。

在该结构中，根据视觉信息和脑信号来得到检测对象者针对视觉刺激的认知反应。因而，与仅使用视觉信息的情况、仅使用脑信号的情况相比，针对视觉刺激的认知能力提高。

发明的效果

根据本发明，能够检测对象者针对视觉刺激的认知能力。

附图说明

图1是本发明的第一实施方式所涉及的包括认知能力检测装置的认知能力检测系统的功能框图。

图2是表示检测部的结构的功能框图。

图3是表示脑信号获取部的结构的功能框图。

图4是表示使认知能力的检测对象者穿戴检测用具的穿戴状态的概要的图。

图5是表示视觉刺激呈现装置的结构的功能框图。

图6是表示认知能力的检测的概念的图。

图7是本发明的第一实施方式所涉及的使用P300的认知能力检测方法的流程图。

图8是本发明的第一实施方式所涉及的使用P300和ERN的认知能力检测方法的流程图。

图9是表示基于ERN的认知能力的检测方法的一例的流程图。

图10是本发明的第二实施方式所涉及的包括认知能力检测装置的认知能力检测系统的功能框图。

图11是表示检测部的结构的功能框图。

图12是表示认知能力的检测的概念的图。

图13是本发明的第二实施方式所涉及的使用P300、ERN、FRN的认知能力检测方法的流程图。

图14是表示基于FRN的认知能力的检测方法的一例的流程图。

图15是表示认知能力的检测的概念的图。

具体实施方式

(第一实施方式)

参照附图来说明本发明的第一实施方式所涉及的认知能力检测装置。图1是本发明的第一实施方式所涉及的包括认知能力检测装置的认知能力检测系统的功能框图。图2是表示检测部的结构的功能框图。图3是表示脑信号获取部的结构的功能框图。图4是表示使认知能力的检测对象者穿戴检测用具的穿戴状态的概要的图。图5是表示视觉刺激呈现装置的结构的功能框图。

(概要性的功能块的结构)

如图1所示，认知能力检测系统具备认知能力检测装置10和视觉刺激呈现装置20。认知能力检测装置10具备视觉信息获取部12、脑信号获取部13、检测部14以及响应输入部90。此外，如果是后述的基于P300进行认知能力的检测的情况，则也能够将响应输入部90从认知能力检测装置10省略。

视觉信息获取部12可通过已知的眼球追踪传感器来实现。视觉信息获取部12对检测对象者80的眼球的运动进行检测并将其作为视觉信息输出。

如图2所示，脑信号获取部13具备脑信号传感器131和脑信号处理部132。脑信号传感器131例如可通过已知的能够获取脑信号的传感器来实现。脑信号处理部132例如可通过电子电路、IC等来实现。脑信号传感器131获取检测对象者80的脑信号并输出到脑信号处理部132。脑信号处理部132对脑信号传感器131获取到的脑信号进行滤波处理、放大处理等后将其输出。

如果是检测汽车驾驶的危险认知能力来作为认知能力的情况，则响应输入部90例如可通过仿真的方向盘、制动踏板、刹车杆等来实现。即，响应输入部90可通过以下构件来实现：该构件能够在发生了认知对象的事件时检测检测对象者80所进行的行为。响应输入部90与检测对象者80针对认知对象的事件做出的响应的输入定时同步地生成响应触发。

如图3所示，检测部14具备采样期间决定部141、事件相关电位检测部142、视点检测部143以及分析部144。检测部14的各部例如可通过电子电路、IC、MPU等来实现。

来自视觉刺激呈现装置20的影像触发或者来自响应输入部90的响应触发被输入到采样期间决定部141。采样期间决定部141决定基于影像触发的第一采样期间，详情在后面叙述。另外，采样期间决定部141决定基于响应触发的第二采样期间。采样期间决定部141将第一采样期间或第二采样期间输出到事件相关电位检测部142和视点检测部143。

脑信号被输入到事件相关电位检测部142。事件相关电位检测部142在第一采样期间或第二采样期间，根据脑信号来检测特定的事件相关电位。事件相关电位检测部142将检测出的事件相关电位输出到分析部144。

视觉信息被输入到视点检测部143。视点检测部143在第一采样期间根据视觉信息来检测视点位置。视点检测部143将检测出的视点位置输出到分析部144。

事件相关电位、视点位置以及认知对象信息被输入到分析部144。认知对象信息包含生成影像触发时的影像上的认知对象物的位置。分析部144使用事件相关电位、视点位置以及认知对象信息来对检测对象者80的认知能力进行分析。然后，分析部144基于分析结果来检测检测对象者80对认知对象的认知能力的有无、认知能力水平的高低度等。

(检测用具100的结构)

认知能力检测装置10的结构中的一部分被装备在如图4所示的检测用具100中。检测用具100具备头带101和板构件102。头带101由带状的基材构成。头带101例如具有伸缩性。头带101被穿戴于认知能力的检测对象者80的头部800。更具体地说，头带101以围绕检测对象者80的包括后头部801、侧头部以及前头部802在内的头部800的整周的方式被穿戴于检测对象者80。

在头带101的后头部801侧的内侧装备有脑信号传感器1311。另外，在头带101的前头部802侧的内侧装备有脑信号传感器1312。脑信号传感器1311和脑信号传感器1312获取并输出检测对象者80的脑信号。脑信号传感器131由该脑信号传感器1311和该脑信号传感器1312构成。

头带101具有伸缩性，由此与检测对象者80的后头部801及前头部802紧密接触。由此，脑信号传感器1311与检测对象者80的后头部801紧密接触，脑信号传感器1312与检测对象者80的前头部802紧密接触。因而，脑信号传感器1311和脑信号传感器1312容易获取检测对象者80产生的脑信号。此外，也可以是，头带101具有与检测对象者80的头顶部接触(紧密接触)的另一脑信号传感器。另外，头带101只要至少具有一个脑信号传感器即可。

板构件102具有透光性。板构件102配置于头带101的脑信号传感器1312侧的部分。板构件102是从头带101的下端突出的形状。板构件102例如由与眼镜镜片同样的形状形成，且呈以下形状：在检测对象者80穿戴了头带101的状态下，在俯视视角下，板构件102与检测对象者80的眼81重叠。在板构件102装备有上述的眼球追踪传感器(省略了图示。)。

(视觉刺激呈现装置20的结构)

如图5所示，视觉刺激呈现装置20具备控制部21、影像再现部22、影像触发输出部23以及认知对象信息输出部24。视觉刺激呈现装置20例如可通过电子电路、IC、MPU等以及显示影像的显示器来实现。

影像再现部22再现包含视觉刺激的影像，将该影像显示于显示器，该视觉刺激是认知能力的检测对象。影像触发输出部23在影像中的视觉刺激的发生定时生成并输出影像触发。认知对象信息输出部24生成并输出认知对象信息，该认知对象信息包含影像中的视觉刺激的位置(认知对象物的位置)。控制部21进行该影像再现部22、该影像触发输出部23以及该认知对象信息输出部24的同步控制，并且进行视觉刺激呈现装置20的整体控制。

如下所示，由以上的结构构成的认知能力检测装置10和认知能力检测系统1对检测对象者80的认知能力进行检测。此外，下面示出以下情况：对检测对象者80针对危险的认知能力、更具体地说针对汽车驾驶时的危险的认知能力进行检测。但是，只要是使用影像来进行认知能力的检测的情况即可，其它事件也能够应用本实施方式的结构和处理。

图6是表示认知能力的检测的概念的图。在图6中，以遵循时间的变化的方式概要性地记载了影像、同步信号(触发)、视点位置检测状态、脑信号。

首先，视觉刺激呈现装置20向检测对象者80提供包含作为危险的认知对象的视觉刺激的动态影像200。该影像200具有不包含危险的认知对象210的帧以及包含危险的认知对象210的帧。危险的认知对象210具体地说例如是可能从侧道进入汽车的行进路径的人物模型等。

视觉刺激呈现装置20在再现了不包含危险的认知对象210的帧之后，再现包含危险的认知对象210的帧。另外，视觉刺激呈现装置20在开始再现包含危险的认知对象210的帧时同步地输出影像触发。并且，视觉刺激呈现装置20在再现包含危险的认知对象210的帧时输出认知对象信息。

认知能力检测装置10的视觉信息获取部12持续检测针对影像的检测对象者80的眼球的运动，将其作为视觉信息输出。视点检测部143使用视觉信息来检测针对影像的视点位置并输出该视点位置。例如，检测并输出可能从侧道进入汽车的行进路径的人物模型与视点位置是否重叠等。此时，视点检测部143持续地检测视点位置并输出该视点位置。

认知能力检测装置10的脑信号获取部13获取并输出正在收看影像的状态的检测对象者80的脑信号。此时，脑信号获取部13持续地获取脑信号并输出该脑信号。

(使用P300进行的危险的认知能力的检测)

P300是事件相关电位的一种，在掌握刺激(危险状态)起的约300毫秒(msec.)后产生P300。P300用于检测检测对象者80针对潜在危险(刺激)的认知能力。此外，在此示出了将P300用作事件相关电位的方式，但是也能够使用P100，还能够使用P100和P300这两方。

检测部14的采样期间决定部141以影像触发为基准来决定第一采样期间。采样期间决定部141设定相独立的用于检测视点位置的采样期间T

事件相关电位检测部142检测采样期间T

视点检测部143检测采样期间T

分析部144基于视点位置120的检测结果、P300的检测结果来分析认知能力。例如，在图6的例子中，P300的振幅(输出电平)大至能够识别为P300的水平以上。而且，视点位置120与危险的认知对象210的位置重叠。即，存在针对危险的认知对象210的有效的视点。在该情况下，分析部144检测为检测对象者80对潜在危险的认知能力水平高、或者检测对象者80具有对潜在危险的认知能力。

另一方面，例如，在P300的振幅小于能够识别的水平、且视点位置120远离危险的认知对象210的位置的情况下(存在针对危险的认知对象210的无效视点的情况下)，分析部144检测为检测对象者80对潜在危险的认知能力水平低、或者检测对象者80不具有对潜在危险的认知能力。

并且，例如也能够是，在P300的振幅大至能够识别的水平以上但是视点位置120远离危险的认知对象210的位置的情况下，分析部144检测为检测对象者80对潜在危险的认知能力水平低、或者潜在危险的认知能力有问题。

另外，例如也能够是，在P300的振幅小于能够识别的水平但是视点位置120与危险的认知对象210的位置重叠的情况下，分析部144检测为检测对象者80具有对潜在危险的认知能力但是潜在危险意识低。

(使用ERN进行的危险的认知能力的检测)

ERN是事件相关电位的一种，在检测对象者80自己认知到检测对象者80针对刺激(危险状态)的响应错误时产生ERN。ERN用于检测检测对象者80依靠自身认知危险(刺激)的认知能力。

检测部14的采样期间决定部141以响应触发为基准来决定第二采样期间。采样期间决定部141设定用于检测ERN的采样期间T

事件相关电位检测部142检测采样期间T

分析部144基于ERN的检测结果来分析认知能力。例如，在图6的例子中，ERN的振幅(输出电平)大至能够识别为ERN的水平以上。在此，如果是响应错误的情况，则分析部144检测为检测对象者80注意到自己的响应的错误从而检测对象者80依靠自身认知危险的认知能力水平高、或者检测对象者80具有依靠自身认知危险的认知能力。此外，在响应是正确响应的情况下，不检测ERN，分析部144检测为检测对象者80对危险的认知能力水平高、或者检测对象者80具有对危险的认知能力。

另一方面，例如，在响应错误且ERN的振幅小于能够识别的水平的情况下，分析部144检测为检测对象者80未注意到自己的响应的错误从而检测对象者80依靠自身认知危险的认知能力水平低、或者检测对象者80不具有依靠自身认知危险的认知能力。

并且，例如，在尽管没有危险但是做出了响应、且ERN的振幅大至能够识别的水平以上的情况下，分析部144检测为检测对象者80依靠自身认知危险的认知能力水平高、或者具有依靠自身认知危险的认知能力。

另外，例如，在尽管没有危险但是做出了响应、且ERN的振幅小于能够识别的水平的情况下，分析部144检测为检测对象者80依靠自身认知危险的认知能力水平低、或者不具有依靠自身认知危险的认知能力。

另外，例如，在既没有危险也没有响应、且ERN的振幅小于能够识别的水平的情况下，分析部144检测为检测对象者80依靠自身认知危险的认知能力水平高、或者具有依靠自身认知危险的认知能力。

这样，如果使用本实施方式的结构和处理，则能够比以往更准确且可靠地检测检测对象者80对视觉危险的认知能力。

此外，在上述的说明中，示出了独立地进行基于P300检测潜在危险的认知能力以及基于ERN检测依靠自身认知危险的认知能力的方式，但是也能够使用P300和ERN来复合地检测危险的认知能力。或者，也能够仅使用P300和ERN中的任一个来检测危险的认知能力。

(认知能力检测方法)

在上述的说明中，示出了利用多个功能部来执行认知能力检测的方式。然而，也可以是，事先将图7所示的处理进行编程并存储，利用CPU等运算处理装置来执行所述处理。图7是本发明的第一实施方式所涉及的使用P300的认知能力检测方法的流程图。此外，各处理的具体内容如上所述，下面省略具体的说明。

运算处理装置向检测对象者80再现影像(S11)。运算处理装置再现包含视觉刺激的影像(危险帧)(S111)。运算处理装置获取视觉信息(S121)，检测第一采样期间内的视点位置(S122)。运算处理装置获取脑信号(S131)，检测第一采样期间内的P300(S132)。运算处理装置使用认知对象信息、视点位置以及P300来检测认知能力(S14)。

图8是本发明的第一实施方式所涉及的使用P300和ERN的认知能力检测方法的流程图。此外，图8中的与P300相关的处理、即与第一采样期间相关的处理是与图7相同的处理，省略相同的处理的说明。

运算处理装置在正在再现危险帧时(S111：“是”)，与图7同样地执行基于P300的检测。另一方面，运算处理装置在没有再现危险帧时(S111：“否”)，执行基于ERN的检测处理(S15)。

图9是表示基于ERN的认知能力的检测方法的一例的流程图。

如果有危险帧(S51：“是”)且响应是正确响应(S52：“是”)，则运算处理装置检测为认知能力水平高或者有认知能力。此外，在将本实施方式的认知能力检测装置用作驾校的训练用模拟器的情况下，在此的响应例如是指进行用于减速的制动、适当的驾驶操作等避险行为等。

如果有危险帧(S51：“是”)且响应错误(S52：“否”)，则运算处理装置进行ERN的检测。运算处理装置如果能够检测到ERN(S53：“是”)，则检测为认知能力水平高、或者有认知能力。另一方面，如果未能检测到ERN(S53：“否”)，则检测为认知能力水平低、或者没有认知能力。

如果没有危险帧(S51：“否”)且没有响应(S54：“否”)，则运算处理装置检测为认知能力水平高、或有认知能力。此外，在该时间点，运算处理装置也可以暂不进行认知能力的判定。

如果没有危险帧(S51：“否”)而有响应(S54：“是”)，则运算处理装置进行ERN的检测。运算处理装置如果能够检测到ERN(S55：“是”)，则检测为认知能力水平高、或者有认知能力。另一方面，如果未能检测到ERN(S55：“否”)，则检测为认知能力水平低、或者没有认知能力。

运算处理装置使用基于P300得到的认知能力的检测结果以及基于ERN得到的认知能力的检测结果来检测认知能力。

此外，在图8中，通过使处理从步骤S111跳跃至步骤S15，运算处理装置能够进行仅基于ERN的认知能力的检测。

通过使用第一实施方式的认知能力检测装置，能够测定该认知能力检测装置的检测对象者的认知能力。例如，在将本实施方式的认知能力检测装置用作驾校的训练用模拟器的情况下，教官能够科学地掌握学员的危险认知能力，在训练结束后教官能够对学员进行准确的反馈。

(第二实施方式)

参照附图来说明本发明的第二实施方式所涉及的认知能力检测装置。图10是本发明的第二实施方式所涉及的包括认知能力检测装置的认知能力检测系统的功能框图。

如图10所示，相对于第一实施方式所涉及的认知能力检测系统1，第二实施方式所涉及的认知能力检测系统1A在认知能力检测装置10A的结构上不同。相对于认知能力检测装置10，认知能力检测装置10A还具备分析结果通知部15，并且检测部14A的处理不同。认知能力检测系统1A的其它结构和处理与认知能力检测系统1相同，省略相同之处的说明。

如图10所示，认知能力检测系统1A具备认知能力检测装置10A。认知能力检测装置10A具备检测部14A和分析结果通知部15。

分析结果通知部15进行与在检测部14A中检测出的认知能力相应的通知。例如，分析结果通知部15具备声音输出部(省略了图示。)，利用声音230S来通知认知能力的检测结果。声音输出部例如能够通过安装于头带101的扬声器等来实现。此外，分析结果通知部15也能够利用标记230V来通知认知能力的检测结果。在该情况下，分析结果通知部15将标记230V输出到视觉刺激呈现装置20。视觉刺激呈现装置20将标记230V叠加于影像来再现。

另外，分析结果通知部15在通知的定时生成通知触发，将该通知触发输出到检测部14A。

图11是表示检测部14A的结构的功能框图。如图11所示，检测部14A具备采样期间决定部141A、事件相关电位检测部142A、视点检测部143A以及分析部144A。

检测部14A与第一实施方式中的检测部14同样地，进行使用P300和ERN的认知能力的检测。并且，检测部14A如下所示那样进行使用FRN的认知能力的检测。图12是表示认知能力的检测的概念的图。在图12中，与图6同样地，以遵循时间的变化的方式概要性地记载了影像、同步信号、视点位置检测状态、脑信号。

(使用FRN进行的危险的认知能力的检测)

FRN是事件相关电位的一种，在检测对象者80被他人指出而认知到检测对象者80针对刺激(危险状态)的响应错误时产生FRN。FRN用于检测检测对象者80依靠他人认知危险(刺激)的认知能力。

检测部14A的采样期间决定部141A以通知触发为基准来决定第三采样期间。采样期间决定部141A设定用于检测FRN的采样期间T

事件相关电位检测部142A检测采样期间T

分析部144A基于FRN的检测结果来分析认知能力。例如，在图12的例子中，FRN的振幅(输出电平)大至能够识别为FRN的水平以上。在该情况下，分析部144A检测为检测对象者80依靠他人认知危险的认知能力水平高、或者检测对象者80具有依靠他人认知危险的认知能力。

另一方面，例如，在FRN的振幅(输出电平)小于能够识别的水平的情况下，分析部144A检测为检测对象者80依靠他人认知危险的认知能力水平低、或者检测对象者80不具有依靠他人认知危险的认知能力。

此外，在将标记230V用作通知的情况下，分析部144A也可以将第三采样期间内的视点位置也与FRN一起纳入考虑，来检测认知能力。例如，如果标记230V与视点位置重叠，则分析部144A能够将其作为认知能力水平高、或者有认知能力这样的检测结果的参考。

这样，如果使用本实施方式的结构和处理，则能够检测检测对象者80依靠他人认知视觉危险的认知能力。而且，如果使用本实施方式的结构和处理，则能够比以往更准确且可靠地检测检测对象者80对视觉危险的认知能力。

此外，在上述的说明中，示出了基于P300、ERN、FRN检测危险的认知能力的方式，但是也能够仅使用FRN来检测危险的认知能力。或者，也能够使用P300、FRN且不使用ERN来检测危险的认知能力、或使用ERN、FRN且不使用P300来检测危险的认知能力。

另外，通过使用如第二实施方式所示的通知分析结果的结构和处理，能够反复进行影像的再现、认知能力的检测，来训练认知能力。即，通过一边向检测对象者80反馈认知能力的检测结果一边反复进行认知能力的检测，能够实现提高检测对象者80的认知能力的训练。由此，能够实现针对视觉刺激的神经反馈系统。

此时，当根据危险的种类来检测认知能力时，能够实现更有效的训练。具体地说，如果是上述的驾驶模拟器，例如能够根据在视觉上不同的位置或不同的现象、如突然出现人、后视镜中的刺激等来对危险的种类进行分类。而且，在没有针对特定的危险的认知能力或针对特定的危险的认知能力低的情况下，针对该特定的危险，更重点地进行反复的训练。具体地说，在进行神经反馈时，可以在呈现刺激后实时地利用视觉或听觉反馈基于作为训练者的检测对象者80的脑信号的危险认知度。检测对象者80能够基于该反馈来在训练方法上下工夫，来努力提高危险认知度。由此，与没有反馈而单纯接受训练的情况相比，能够实现更有效的训练系统。

根据基于该第二实施方式的训练，与如第一实施方式所示的反馈(例如，在训练结束后由教官对学员进行的反馈)相比，能够得到更有效的训练效果。

图13是本发明的第二实施方式所涉及的使用P300、ERN、FRN的认知能力检测方法的流程图。此外，图13中的与P300及ERN相关的处理、即与第一采样期间及第二采样期间相关的处理是与图8相同的处理，省略相同的处理的说明。

运算处理装置在检测第二采样期间内的ERN后，通知分析结果(S160)。

运算处理装置以通知触发为起点来设定第三采样期间。运算处理装置检测第三采样期间内的FRN(S16)。

图14是表示基于FRN的认知能力的检测方法的一例的流程图。

当针对响应通知是正确响应时(S61)，运算处理装置进行FRN的检测。如果检测对象者80理解了是正确的而运算处理装置能够检测到FRN(S62：“是”)，则检测为认知能力水平高、或有认知能力。另一方面，如果检测对象者80无法理解是正确的而运算处理装置未能检测到FRN(S62：“否”)，则检测为认知能力水平低、或不具有认知能力。

另外，运算处理装置当针对响应通知是不正确响应时(S63)，进行FRN的检测。如果检测对象者80理解了是不正确的而运算处理装置能够检测到FRN(S64：“是”)，则检测为认知能力水平高、或有认知能力。另一方面，如果检测对象者80无法理解是不正确响应而运算处理装置未能检测到FRN(S64：“否”)，则检测为认知能力水平低、或不具有认知能力。

运算处理装置使用基于P300得到的检测结果、基于ERN得到的检测结果以及基于FRN得到的检测结果来检测认知能力。

此外，相对于上述的使用P300、ERN、FRN的认知能力的检测，认知能力检测装置也能够进一步使用下面的项目来进行认知能力的检测。图15是表示认知能力的检测的概念的图。在图15中，与图12同样地，以遵循时间的变化的方式概要性地记载了影像、同步信号、视点位置检测状态、脑信号。另外，在图15中，在由正区域和负区域构成的坐标轴上表现各事件相关电位。此外，这些是一个例子，各事件相关电位的波形不限于此。另外，下面示出利用上述的图11中示出的检测部14A的结构来进行分析的情况，但是在不使用FRN的情况下，能够利用检测部14的结构来进行分析。

(使用运动准备电位的认知能力的检测例)

运动准备电位是事件相关电位的一种，例如，如果是上述的驾驶模拟器，则运动准备电位是在P300产生后且使用方向盘、制动踏板、刹车杆等来开始避险行为之前的准备期间中产生的信号。与P300、ERN、FRN等同样地，能够根据脑信号来检测运动准备电位。

分析部144A根据P300的检测定时与运动准备电位的检测定时的时间差Δt2来分析并评价避险行为的准备的认知速度。例如，如果时间差Δt2短，则分析部144A评价为避险行为的准备的认知速度快，如果时间差Δt2长，则分析部144A评价为避险行为的准备的认知速度慢。

另外，通过使用这种各事件相关电位的检测定时、各触发的检测定时(获取定时)，分析部144A也能够进行其它分析、评价。此外，例如能够根据各个事件相关电位的采样期间内的最大值或最小值的时间来定义事件相关电位的检测定时。例如，如图15的情况那样，ERN的检测定时是ERN变为最小值的定时，FRN的检测定时是FRN变为最小值的定时。

例如，分析部144A能够根据影像触发的检测定时与P300的检测定时的时间差Δt1来分析、评价初始认知速度。另外，分析部144A能够根据运动准备电位的检测定时与响应触发的检测定时的时间差Δt3来分析、评价开始避险行为的行为开始速度。

另外，在由视点检测部143A得到高速眼球运动触发的情况下，分析部144A能够以高速眼球运动触发为基准来检测认知能力。高速眼球运动可通过上述的眼球追踪传感器、眼电检测传感器来得到，例如，如果是眼球追踪传感器，则能够通过计算视点位置的移动速度来检测高速眼球运动。另外，分析部144A能够根据高速眼球运动触发的检测定时与各事件相关电位的检测定时的时间差Δt4来分析评价认知速度等。

另外，分析部144A通过使用高速眼球运动触发，能够更详细地分析、评价检测对象者80的危险的认知能力。例如，分析部144A获取高速眼球运动触发的检测定时下的视点位置。分析部144A通过将该视点位置与上述的视觉刺激的位置进行比较，能够检测用于危险认知的眼球运动是否正确、即是否够能够正确地认知危险。具体地说，例如，如果高速眼球运动触发的检测定时下的视点位置与视觉刺激的位置重叠，则分析部144A检测为认知能力高。另外，如果高速眼球运动触发的检测定时下的视点位置与视觉刺激的位置大幅偏离，则分析部144A检测为没有认知能力。

另外，在上述的使用定时的方法中，示出了将P300用作事件相关电位的方式，在该情况下也同样地，也能够将P100用作事件相关电位。并且，也能够将P300和P100这两方用作事件相关电位。

另外，在图15中，不使用上述的针对响应的通知，而是使用表示发生危险的事件的影像，使用针对该影像的影像触发c。即使使用这种表示发生危险的事件的影像，也能够进行针对FRN的分析、评价。

另外，在图15中，图示了使用高速眼球运动触发的检测定时以及运动准备电位的检测定时这两方的方式，但是也可以是使用任一方的方式。

附图标记说明

1、1A：认知能力检测系统；10、10A：认知能力检测装置；12：视觉信息获取部；13：脑信号获取部；14、14A：检测部；15：分析结果通知部；20：视觉刺激呈现装置；21：控制部；22：影像再现部；23：影像触发输出部；24：认知对象信息输出部；80：检测对象者；81：眼；90：响应输入部；100：检测用具；101：头带；102：板构件；120：视点位置；131：脑信号传感器；132：脑信号处理部；141、141A：采样期间决定部；142、142A：事件相关电位检测部；143、143A：视点检测部；144、144A：分析部；200：影像；210：认知对象；230S：声音；230V：标记；800：头部；801：后头部；802：前头部；1311、1312：脑信号传感器。