(57)【要約】【課題】被験者に認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを効果的に与えることが可能な認知機能の指標化方法を提供する。【解決手段】この認知機能の指標化方法は、被験者Ｐに認知機能に関する生体活動を誘発するための作業を与えるステップと、被験者Ｐに作業を与えた際に被験者Ｐの認知機能に関する生体活動の変化を計測し、計測データＤを取得するステップと、予め取得された健常者群の計測データＤと予め取得された軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて予め構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップと、を備える。【選択図】図４
2020130630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に認知機能に関する生体活動を誘発するための作業を与えるステップと、
前記被験者に前記作業を与えた際に前記被験者の認知機能に関する生体活動の変化を計測し、計測データを取得するステップと、
予め取得された健常者群の前記計測データと予め取得された軽度認知障害者群の前記計測データとに基づいて予め構築されたモデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップと、を備える、認知機能の指標化方法。
【請求項２】
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標としての数値を取得するステップを含む、請求項１に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項３】
前記作業を与えるステップは、難易度が異なる複数の前記作業を前記被験者に与えるステップを含み、
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、前記被験者に与えた前記作業と同じ前記作業を与えた場合の前記健常者群の前記計測データと前記軽度認知障害者群の前記計測データとに基づいて構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項１または２に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項４】
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、難易度が異なる複数の前記作業の前記被験者の前記計測データの値同士の差分または比を特徴量として用いて、前記被験者の前記計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項３に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項５】
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、前記被験者の前記計測データの波形の平均値、前記被験者の前記計測データの波形の面積重心を示す値または前記被験者の前記計測データの波形の傾きを示す値を特徴量として用いて、前記被験者の前記計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項６】
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化を特徴量として用いて、前記被験者の前記計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項７】
前記作業を与えるステップは、感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つを課題として前記被験者に与えるステップを含み、
前記被験者の認知機能を示す数値を取得するステップは、前記被験者に与えた前記作業と同じ前記作業を与えた場合の前記健常者群の前記計測データと前記軽度認知障害者群の前記計測データとに基づいて構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項８】
前記作業を与えるステップは、前記被験者に認知機能に関する脳活動を誘発するための前記作業を与えるステップを含み、
前記計測データを取得するステップは、前記被験者に前記作業を与えた際に前記被験者の脳血流量の変化を計測し、前記計測データを取得するステップを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の認知機能の指標化方法。
【請求項９】
前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、ロジスティック回帰により構築された前記モデルにより、前記被験者の前記計測データから、前記被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の認知機能の指標化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知機能の指標化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、認知機能障害の判別方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記特許文献１には、認知機能障害の判別方法が開示されている。この認知機能障害の判別方法では、被験者の脳の生体信号を用いて、被験者が健常、軽度認知機能障害およびアルツハイマー型認知症のいずれに該当するかの判別が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１２／１６５６０２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、上記特許文献１には明記されていないが、従来から、健常者、軽度認知障害者、認知機能に不安を感じる者などの未だアルツハイマー型認知症ではない者が、認知症を予防するために運動などの認知症予防介入を行う場合があった。しかしながら、従来の認知症予防介入においては、認知症予防介入を行った者に対して認知症予防介入の効果を示すことができなかったため、認知症予防介入を行った者は自らが行った認知症予防介入の効果を知ることができなかった。このため、認知症予防介入を行った者に認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを与えることができないという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、被験者に認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを効果的に与えることが可能な認知機能の指標化方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、鋭意検討した結果、本願発明者は、健常者と軽度認知障害者との間において、被験者の認知機能に関する生体活動の変化を示す指標と被験者の認知機能を示す指標との間に相関があるという新たな知見を得た。さらに、本願発明者は、このような相関があるため、被験者の認知機能に関する生体活動の変化を示す指標に基づいて、被験者の認知機能を指標化できるという新たな知見も得た。この発明の一の局面における認知機能の指標化方法は、これらの新たな知見を利用して、認知機能の指標化を行うものである。すなわち、この発明の一の局面における認知機能の指標化方法は、被験者に認知機能に関する生体活動を誘発するための作業を与えるステップと、被験者に作業を与えた際に被験者の認知機能に関する生体活動の変化を計測し、計測データを取得するステップと、予め取得された健常者群の計測データと予め取得された軽度認知障害者群の計測データとに基づいて予め構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップと、を備える。
【０００８】
この発明の一の局面による認知機能の指標化方法では、上記のように構成することにより、健常者である被験者、軽度認知障害者である被験者、認知機能に不安を感じる被験者などが認知症を予防するために認知症予防介入（たとえば、運動など）を行う場合に、認知症予防介入の前後における被験者の認知機能を示す指標を取得して比較することができるので、被験者は認知症予防介入の前後における自らの認知機能の変化（すなわち、認知症予防介入の効果）を知ることができる。また、被験者が認知症予防介入を継続的に行う場合に、継続的な認知症予防介入による被験者の認知機能の変化（すなわち、認知症予防介入の効果）を被験者に示すことができるので、被験者は継続的な認知症予防介入による認知機能の変化を知ることができる。これらのように、被験者が認知症予防介入の効果を知ることができるので、被験者に認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを効果的に与えることができる。なお、この発明の一の局面による認知機能の指標化方法は、たとえば、福祉施設やスポーツジムなどにおいて好適に実施することができる。
【０００９】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、モデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標としての数値を取得するステップを含む。このように構成すれば、認知症予防介入の効果をより明確に測ることができる。
【００１０】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、作業を与えるステップは、難易度が異なる複数の作業を被験者に与えるステップを含み、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、被験者に与えた作業と同じ作業を与えた場合の健常者群の計測データと軽度認知障害者群の計測データとに基づいて構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、難易度が異なる複数の作業を与えることにより、被験者が難しい作業に順応しているか否かを計測することができる。その結果、被験者の認知機能に関する生体活動の変化をより明確に生じさせることができるので、被験者の認知機能を示す指標をより精度良く取得することができる。
【００１１】
この場合、好ましくは、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、難易度が異なる複数の作業の被験者の計測データの値同士の差分または比を特徴量として用いて、被験者の計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、被験者の計測データの値同士の差分または比を特徴量として用いることにより、たとえば被験者の計測部位の形などに起因して被験者毎に生じる被験者の特有のパラメータの影響を除くことができるので、被験者によらず被験者の認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００１２】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、被験者の計測データの波形の平均値、被験者の計測データの波形の面積重心を示す値または被験者の計測データの波形の傾きを示す値を特徴量として用いて、被験者の計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、認知機能との関連が強い特徴量である、被験者の計測データの波形の平均値、被験者の計測データの波形の面積重心を示す値または被験者の計測データの波形の傾きを示す値を特徴量として用いることができるので、被験者の認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００１３】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化を特徴量として用いて、被験者の計測データの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、認知機能に関する生体活動を誘発するための作業に伴って容易に生じる酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化を特徴量として用いることができるので、被験者の認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００１４】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、作業を与えるステップは、感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つを課題として被験者に与えるステップを含み、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、被験者に与えた作業と同じ作業を与えた場合の健常者群の計測データと軽度認知障害者群の計測データとに基づいて構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、認知機能に関する生体活動を誘発するのに適した課題である、感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つを課題として被験者に与えることができるので、被験者の認知機能に関する生体活動の変化を確実に計測して計測データを取得することができる。
【００１５】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、作業を与えるステップは、被験者に認知機能に関する脳活動を誘発するための作業を与えるステップを含み、計測データを取得するステップは、被験者に作業を与えた際に被験者の脳血流量の変化を計測し、計測データを取得するステップを含む。このように構成すれば、認知機能を計測するのに適した脳血流量の変化を計測して計測データを取得することができるので、被験者の認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００１６】
上記一の局面による認知機能の指標化方法において、好ましくは、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップは、回帰モデルにより構築されたモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得するステップを含む。このように構成すれば、健常者と軽度認知障害者との間における相関を精度良く表したモデルにより、被験者の計測データから、被験者の認知機能を示す指標を取得することができるので、被験者の認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、上記のように、被験者に認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを効果的に与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態による認知機能の指標化方法を実施するための脳活動計測システムの全体構成を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態による脳活動を計測する際の計測部位を示した模式図である。
【図３】国際１０−２０法による脳活動を計測する際の計測部位を説明するための模式図である。
【図４】本発明の一実施形態による認知機能の指標化方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態による被験者への作業の与え方を説明するための図であるである。
【図６】（Ａ）は、本発明の一実施形態による計測データの波形を説明するための図であり、（Ｂ）は、本発明の一実施形態による計測データの波形の面積重心を説明するための図であり、（Ｃ）は、本発明の一実施形態による計測データの波形の傾きを説明するための図である。
【図７】モデルＩＤ１の回帰モデルにおけるＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を示したグラフである。
【図８】モデルＩＤ４の回帰モデルにおけるＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を示したグラフである。
【図９】モデルＩＤ７の回帰モデルにおけるＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を示したグラフである。
【図１０】モデルＩＤ９の回帰モデルにおけるＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を示したグラフである。
【図１１】モデルＩＤ１２の回帰モデルにおけるＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を示したグラフである。
【図１２】モデルＩＤ１の回帰モデルにおける評価データのＮＩＲＳ指標分布を示したグラフである。
【図１３】モデルＩＤ４の回帰モデルにおける評価データのＮＩＲＳ指標分布を示したグラフである。
【図１４】モデルＩＤ７の回帰モデルにおける評価データのＮＩＲＳ指標分布を示したグラフである。
【図１５】モデルＩＤ９の回帰モデルにおける評価データのＮＩＲＳ指標分布を示したグラフである。
【図１６】モデルＩＤ１２の回帰モデルにおける評価データのＮＩＲＳ指標分布を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２０】
まず、図１〜図３を参照して、本発明の一実施形態による認知機能の指標化方法を実施するための脳活動計測システム１００の構成について説明する。
【００２１】
（脳活動計測システムの構成）
図１に示すように、脳活動計測システム１００は、脳活動計測装置１と、データ処理装置２と、表示装置３と、を備えている。
【００２２】
脳活動計測装置１は、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）を用いて被験者Ｐの脳活動を光学的に計測し、時系列の計測結果データを生成する装置（光計測装置）である。具体的には、脳活動計測装置１は、ＮＩＲＳ装置である。脳活動計測装置１は、近赤外の波長領域の計測光を被験者Ｐの頭部表面上に配置した送光プローブ（図示せず）から照射する。そして、脳活動計測装置１は、頭部内で反射した計測光を頭部表面上に配置した受光プローブ（図示せず）に入射させて検出することにより、計測光の強度（受光量）を取得する。送光プローブおよび受光プローブは、それぞれ複数設けられ、頭部表面上の所定位置に各プローブを固定するためのホルダ４に取り付けられる。本実施形態では、脳活動計測装置１は、脳血流量の変化の指標として、複数波長（たとえば、７８０ｎｍ、８０５ｎｍおよび８３０ｎｍの３波長）の計測光の強度（受光量）とヘモグロビンの吸光特性とに基づいて、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビンおよび総ヘモグロビンの変化量を計測する。
【００２３】
データ処理装置２は、脳活動計測装置１から送られた計測データＤの処理を行う。データ処理装置２は、ＣＰＵ、メモリおよびハードディスクドライブなどを備えたＰＣ（パーソナルコンピュータ）により構成されている。データ処理装置２には、被験者Ｐの認知機能を指標化するためのモデルＭが予め記憶されている。なお、モデルＭの詳細については、後述する。
【００２４】
表示装置３は、被験者Ｐに実行させるための作業（課題、タスク）を表示するように構成されている。表示装置３は、液晶ディスプレイなどのモニタである。
【００２５】
図２は、脳活動計測装置１によって被験者Ｐの脳の血流量を計測する際の計測部位の一例を示している。また、図３は、国際１０−２０法における計測部位を示した図である。図２に示す被験者Ｐの脳活動の計測データＤを取得する際の計測部位は、図３に示す国際１０−２０法の、Ｆ３、Ｆ４、Ｐ３およびＰ４を含んだ範囲に設定されている。具体的には、図２に示す計測部位は、図２に示すような１６チャンネルにより、国際１０−２０法の、Ｆ３、Ｆ４、Ｐ３、Ｐ４を含んだ範囲に設定されている。その際、関心領域（ＲＯＩ）として、ＲＯＩ１〜ＲＯＩ４が設定されている。ＲＯＩ１のチャンネル１〜４は、被験者Ｐの左側の前頭連合野および背外側前頭前野を計測可能に設定されている。また、ＲＯＩ２のチャンネル５〜８は、被験者Ｐの右側の前頭連合野および背外側前頭前野を計測可能に設定されている。また、ＲＯＩ３のチャンネル９〜１２は、被験者Ｐの左側の体性感覚野を計測可能に設定されている。また、ＲＯＩ４のチャンネル１３〜１６は、被験者Ｐの右側の体性感覚野を計測可能に設定されている。
【００２６】
（認知機能の指標化方法）
次に、図４〜図６を参照して、本実施形態の認知機能の指標化方法について説明する。
【００２７】
〈被験者に作業を与えるステップ〉
図４に示すように、本実施形態の認知機能の指標化方法は、認知機能の指標化を所望する被験者Ｐに認知機能に関する生体活動を誘発するための作業（タスク、課題）を与えるステップ（図４のステップＳ１）を備えている。このステップでは、被験者Ｐに認知機能に関する脳活動を誘発するための作業が与えられる。また、このステップでは、図５に示すように、被験者Ｐに複数回の作業が与えられる。具体的には、被験者Ｐに作業を与える際の作業期間３１と、被験者Ｐに作業を与えないレスト期間３２とが交互に繰り返されるように、被験者Ｐに複数回の作業が与えられる。作業期間３１は、たとえば、２０秒間である。また、レスト期間３２は、たとえば、２０秒間である。レスト期間３２には、被験者Ｐの脳血流量の変化を計測する際のベースラインが構築される。レスト期間３２には、ベースラインを構築するために、たとえば、被験者Ｐを安静状態にしたり、被験者Ｐに無意味な言葉を発音させたりする。レスト期間３２に被験者Ｐに発音させる無意味な言葉は、たとえば、「あ、い、う、え、お」である。なお、図５では、タスクが４回繰り返される例を示しているが、タスクが繰り返される回数は、４回以外であってもよい。
【００２８】
このステップでは、被験者Ｐに対する感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つが課題として被験者Ｐに与えられる。具体的には、被験者Ｐに与える課題を感覚刺激とする場合、被験者Ｐの感覚器に感覚刺激が与えられる。感覚刺激としては、たとえば、被験者Ｐの手のひらに保冷剤を当てることによる冷感覚刺激を用いることができる。また、被験者Ｐに与える課題を計算とする場合、被験者Ｐに計算問題が与えられる。計算問題としては、たとえば、認知症の診断用のミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）で用いられているシリアルセブン（１００−７）やシリアルセブン（１００−７）を改訂した問題を用いることができる。なお、シリアルセブン（１００−７）は、１００から７を連続で引く問題である。また、被験者Ｐに与える課題を記憶および想像とする場合、被験者Ｐの手に形が類似している文字を書き、被験者Ｐがその文字を当てる問題が被験者Ｐに与えられる。類似する文字は、たとえば、「ス」、「マ」、「ヌ」である。また、被験者Ｐに与える課題を空間認知とする場合、表示装置３に風景写真を表示させ、被験者Ｐに、風景写真に描かれた建物が模式図として示された地図を渡して、風景写真の風景が見えるためにはどの位置に立っていればよいかを番号で回答させる問題が被験者Ｐに与えられる。
【００２９】
また、このステップでは、難易度が異なる複数の課題（作業）が被験者Ｐに与えられる。具体的には、難易度が徐々に高くなるように、難易度が異なる複数の課題が被験者Ｐに与えられる。たとえば、計算問題が被験者Ｐに与えられる場合、１回目の課題では１００から２を連続で引く問題が、２回目の課題では１００から３を連続で引く問題が、３回目の課題では１００から７を連続で引く問題が、４回目の課題では１０１から７を連続で引く問題が、５回目の課題では１０２から７を連続で引く問題が、それぞれ被験者Ｐに与えられる。なお、偶数の引き算と奇数の引き算とでは、奇数の引き算の方が難易度が高い。また、たとえば、被験者Ｐの手に形が類似している文字を書き、被験者Ｐがその文字を当てる問題が被験者Ｐに与えられる場合、１回目および２回目の課題では被験者Ｐの手に書く文字を２文字とした問題が、３回目および４回目の課題では被験者Ｐの手に書く文字を３文字とした問題が、被験者Ｐに与えられる。なお、被験者Ｐが解答する文字数が多い方が難易度が高い。また、たとえば、表示装置３に風景写真を表示させ、被験者Ｐに、風景写真に描かれた建物が模式図として示された地図を渡して、風景写真の風景が見えるためにはどの位置に立っていればよいかを番号で回答させる問題が被験者Ｐに与えられる場合、３回目および４回目のタスクでは、１回目および２回目のタスクよりも道路や建物の数を増やすことなどによってタスクの難易度を高くする。
【００３０】
〈計測データを取得するステップ〉
図４に示すように、本実施形態の認知機能の指標化方法は、被験者Ｐに作業を与えた際に被験者Ｐの認知機能に関する生体活動の変化を測定し、計測データＤを取得するステップ（図４のステップＳ２）を備えている。このステップでは、被験者Ｐに作業を与えた際に被験者Ｐの脳血流量の変化が計測され、計測データＤが取得される。具体的には、被験者Ｐに作業を与えた際に被験者Ｐの計測部位毎（チャンネル毎）の脳血流量の変化が計測される。また、このステップでは、脳血流量の変化の指標として、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化、および、酸素化ヘモグロビン量および脱酸素化ヘモグロビン量の総量である総ヘモグロビン量の変化が計測される。また、このステップでは、図２および図３に示すように、国際１０−２０法の、Ｆ３、Ｆ４、Ｐ３およびＰ４を含んだ範囲に設定された計測部位毎の脳血流量の変化が計測される。また、このステップでは、上記の通り、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）により、計測部位毎の脳血流量の変化が計測される。
【００３１】
なお、脳活動計測装置１では、計測部位毎の脳血流量の変化を計測する際に、脳血流量の変化の計測と同時に、脳血流量の変化の計測部位の近傍の皮膚血流量を計測するように構成されている。そして、計測された脳血流量を計測された皮膚血流量で減算（補正）した値を、脳血流量とするように構成されている。これにより、脳血流量の変化を計測する際に、計測光の光路上に皮膚が含まれることに起因して計測された脳血流量に皮膚血流量が含まれてしまった場合でも、皮膚血流量の影響が抑制された脳血流量を計測することが可能である。
【００３２】
〈被験者の認知機能を示す指標を取得するステップ〉
図４に示すように、本実施形態の認知機能の指標化方法は、予め構築されたモデルＭ（図１参照）により、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップ（図４のステップＳ３）を備えている。このステップでは、モデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標としての数値が取得される。モデルＭは、予め取得された健常者群の計測データＤと予め取得された軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて予め構築されている。具体的には、モデルＭは、予め取得された健常者群の計測データＤと予め取得された軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて、回帰モデルにより予め構築されている。
【００３３】
なお、被験者Ｐには、モデルＭを構築する際に健常者群および軽度認知障害者群に与えられた作業と同じ作業が与えられる。このため、このステップでは、被験者Ｐに与えた作業と同じ作業を与えた場合の健常者群の計測データＤと軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標が取得される。
【００３４】
このステップでは、まず、被験者Ｐの計測データＤから、認知機能を示す指標を取得するための特徴量が取得される。取得される特徴量は、たとえば、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化である。具体的には、図６（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、取得される特徴量は、作業期間３１中の各ヘモグロビン量の変化を示す波形Ｗにおける、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの平均値、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの面積重心を示す値または被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの傾き（傾きの最大値）を示す値である。より具体的には、取得される特徴量は、各ヘモグロビン量の変化における、難易度が異なる複数の作業の被験者Ｐの計測データＤの値（平均値、面積重心を示す値、傾きを示す値）同士の差分または比である。つまり、難易度が低い作業の被験者Ｐの計測データＤの値と、この作業よりも難易度が高い作業の被験者Ｐの計測データＤの値との差分または比である。具体的な特徴量として、たとえば、総ヘモグロビン量の変化における波形Ｗの面積重心を示す値同士の比が取得される。
【００３５】
なお、このステップでは、モデルＭを構築する際に健常者群の計測データＤおよび軽度認知障害者群の計測データＤから取得された特徴量と同じ特徴量が被験者Ｐの計測データＤから取得される。このため、このステップでは、被験者Ｐの計測データＤの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標が取得される。
【００３６】
そして、このステップでは、計測データＤから取得された特徴量から、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標が取得される。具体的には、計測データＤから取得された特徴量から、予め構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標が取得される。
【００３７】
ここで、詳細については後述するが、鋭意検討した結果、本願発明者は、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標と、被験者Ｐの認知機能を示す指標である軽度認知障害確度（以下、「ＭＣＩ確度」という）との間に相関があるという新たな知見を得た。また、この知見から、本願発明者は、計測データＤから、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標を取得することにより、被験者Ｐの認知機能を指標化できるという新たな知見も得た。
【００３８】
ＮＩＲＳ指標は、例えばロジスティック回帰による回帰モデルである以下の式（１）により表される。
Ｎ＝１／［１＋ｅｘｐ｛−（α＋Ｃ０×Ｆ０＋Ｃ１×Ｆ１＋・・・Ｃｎ×Ｆｎ）｝］  ・・・（１）
ここで、
Ｎ：ＮＩＲＳ指標
α：定数
Ｃｎ：係数（重み）
Ｆｎ：特徴量
ｎ：自然数
である。
【００３９】
定数αおよび特徴量Ｆｎ毎の重みである係数Ｃｎは、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標と、被験者Ｐの認知機能を示す指標であるＭＣＩ確度とが相関するように、回帰モデルにより予め取得されている値である。具体的には、定数αおよび係数Ｃｎは、健常者の計測データＤではＮＩＲＳ指標Ｎが０に収束すると仮定し、軽度認知障害者の計測データＤではＮＩＲＳ指標Ｎが１に収束すると仮定することにより、健常者群の計測データＤと軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて予め取得されている値である。特徴量Ｆｎは、上記の通り、計測データＤから取得される値である。特徴量Ｆｎには、たとえば、チャンネル毎、作業毎の予め決められたヘモグロビン量の変化（酸素化ヘモグロビン量、脱酸素化ヘモグロビン量、総ヘモグロビン量）における波形Ｗの予め決められた種類の値（平均値、面積重心を示す値、傾きを示す値）同士の差分または比が、計測データＤから取得されて入力される。
【００４０】
そして、このステップでは、式（１）から取得されたＮＩＲＳ指標から、被験者Ｐの認知機能を示す指標が取得される。被験者Ｐの認知機能を示す指標として、ＮＩＲＳ指標そのものが取得されて被験者Ｐに提示されてもよいし、被験者Ｐが理解しやすいようにＮＩＲＳ指標を換算したスコア（得点）が取得されて被験者Ｐに提示されてもよい。また、被験者Ｐの認知機能を示す指標として、ＮＩＲＳ指標と相関するＭＣＩ確度が取得されて被験者Ｐに提示されてもよい。なお、ＮＩＲＳ指標は、値が大きい程、認知機能が低いことを示し、値が小さい程、認知機能が高いことを示す。
【００４１】
（相関確認実験）
次に、図７〜図１６を参照して、ＮＩＲＳ指標とＭＣＩ確度との相関を確認した実験について説明する。
【００４２】
実験では、以下の表１および表２に示すように、医師による確定診断のついた健常者１５名（健常者群）と、軽度認知障害者２３名（軽度認知障害者群）との被験者群について、ＮＩＲＳによる計測データ（以下、適宜「教師データ」と称する）を取得した。
【表１】
2020130630.tif 000003
【表２】
2020130630.tif 000004
【００４３】
また、実験では、被験者群に対して、課題として、認知機能の変化のモニタに有用である計算課題およびスマヌ課題を与えた。計算課題では、１００から２を連続で引く問題、１００から３を連続で引く問題、１００から７を連続で引く問題、１０１から７を連続で引く問題、および、１０２から７を連続で引く問題をこの順に被験者に与え、課題期間を２０秒、レスト期間を２０秒とした。レスト期間中は、無意味な言葉の発音である「あ、い、う、え、お」を被験者に発音させて、計測データのベースラインを定めた。また、スマヌ課題では、閉眼の状態で、「ス」、「マ」、「ヌ」の３文字から、２文字または３文字を連続で被験者の手のひらになぞって書き、手のひらに書かれた文字を当てる問題を被験者に与えた。２文字を２回、３文字を２回、合計４回のスマヌ課題を実施し、課題期間を３０秒、レスト期間を４０秒とした。レスト期間中は、被験者を安静状態とした。
【００４４】
また、実験では、計測部位は、図２に示すような１６チャンネルにより、図３に示すような国際１０−２０法の、Ｆ３、Ｆ４、Ｐ３、Ｐ４を含んだ範囲に設定した。その際、関心領域（ＲＯＩ）として、図２に示すようなＲＯＩ１〜ＲＯＩ４を設定した。
【００４５】
また、実験により得られた被験者群の計測データに基づいて、以下の表３に示すように、１２個の回帰モデルを得た。回帰モデルの変数（特徴量）は、２種類のヘモグロビン量の変化（脱酸素化ヘモグロビン量の変化（表３のｄｅｏｘｙＨｂ）、総ヘモグロビン量の変化（表３のｔｏｔａｌＨｂ））、３種類のＲＯＩ（ＲＯＩ１、２および４）、並びに、難易度が異なる複数の作業間の比の取得に用いる３種類の波形特徴値（平均値、面積重心を示す値、傾きを示す値）とした。たとえば、ＩＤ１の回帰モデルでは、変数は、脱酸素化ヘモグロビン量の変化、ＲＯＩ１、２および４、並びに、計測データの波形の面積重心を示す値とされている。つまり、ＩＤ１の回帰モデルは、ＲＯＩ１、２および４の１２チャンネル分の、脱酸素化ヘモグロビン量の変化における、難易度が異なる複数の作業の計測データの波形の面積重心を示す値同士の比を特徴量として得られている。
【表３】
2020130630.tif 000005
【００４６】
１２個の回帰モデルは、上記式（１）により表されるが、互いに異なる特徴量を用いているため、互いに異なる定数αおよび係数Ｃｎが決定されている。なお、各回帰モデルの定数αおよび係数Ｃｎは、健常者群の計測データの目的変数を０とし、軽度認知障害者群の計測データの目的変数を１として、決定されている。つまり、各回帰モデルの定数αおよび係数Ｃｎは、健常者の計測データではＮＩＲＳ指標Ｎが０に収束すると仮定し、軽度認知障害者の計測データＤではＮＩＲＳ指標Ｎが１に収束すると仮定して計算することにより、決定されている。
【００４７】
また、１２個の回帰モデルの性能を評価するために、以下の表４および表５に示すように、健常者８名（健常者群）のＮＩＲＳによる計測データ（以下、適宜「評価データ」と称する）と、軽度認知障害者５名（軽度認知障害者群）のＮＩＲＳによる計測データ（以下、適宜「評価データ」と称する）を、各回帰モデルに当てはめて、正答率を得た。この際、健常者（軽度認知障害者）の計測データを回帰モデルに当てはめた場合に、回帰モデルにより健常者（軽度認知障害者）であるという判定が得られると、正解とした。また、健常者（軽度認知障害者）の計測データを回帰モデルに当てはめた場合に、回帰モデルにより軽度認知障害者（健常者）であるという判定が得られると、不正解とした。各回帰モデルによる正答率は、以下の表６に示す通りである。
【表４】
2020130630.tif 000006
【表５】
2020130630.tif 000007
【表６】
2020130630.tif 000008
【００４８】
表６に示すように、ＩＤ１、４、７、９および１２の５つの回帰モデルにおいて、健常者および軽度認知障害者のいずれを判定した場合にも６０％以上の高い正答率が得られた。
【００４９】
また、正答率が高い５つの回帰モデルについて、教師データ（３８名の被験者の計測データ）により、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標と、被験者Ｐの認知機能を示す指標であるＭＣＩ確度との相関を調べた。相関を調べた結果を、図７〜図１１にグラフとして示している。図７〜図１１に示すグラフは、あるＮＩＲＳ指標範囲におけるＭＣＩ確度を示している。たとえば、図７では、ＮＩＲＳ指標が、０−０．１６６の範囲、０．１６６−０．３３２の範囲、０．３３２−０．４９８の範囲、０．４９８−０．６６４の範囲、０．６６４−０．８３０の範囲、０．８３０−１の範囲における、それぞれのＭＣＩ確度を示している。
【００５０】
ＭＣＩ確度は、ＮＩＲＳ指標範囲におけるＭＣＩの数／（ＭＣＩの数＋ＮＤＣの数）により求めている。たとえば、ＭＣＩの被験者の計測データについて、ＩＤ１の回帰モデルにより計算した場合に、その計測データのＮＩＲＳ指標が０．１であることが求まった場合、０−０．１６６のＮＩＲＳ指標範囲のＭＣＩの数が１つカウントされる。同様に、ＮＤＣの被験者の計測データについて、ＩＤ１の回帰モデルにより計算した場合に、その計測データのＮＩＲＳ指標が０．１であることが求まった場合、０−０．１６６のＮＩＲＳ指標範囲のＮＤＣの数が１つカウントされる。このようにして、３８名の被験者の計測データについて、各ＮＩＲＳ指標範囲にＭＣＩとＮＤＣとを分類することにより、各ＮＩＲＳ指標範囲におけるＭＣＩ確度が求まる。この作業を、正答率が高い５つの回帰モデルについて行うことにより、図７〜図１１に示すグラフを得た。
【００５１】
図７〜図１１に示すグラフを比較すると、ＩＤ７の回帰モデル（図９参照）において、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標と、被験者Ｐの認知機能を示す指標であるＭＣＩ確度とが比例関係を有することがわかった。また、ＩＤ７の回帰モデルが、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標と、被験者Ｐの認知機能を示す指標であるＭＣＩ確度との間で高い相関を示すことがわかった。このことから、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動（脳活動）の変化を示す指標であるＮＩＲＳ指標に基づいて、被験者の認知機能を指標化できることがわかった。
【００５２】
また、ＩＤ１、４、７、９および１２の５つの回帰モデルについて、評価データ（１３名の被験者の計測データ）により、ＮＤＣ群とＭＣＩ群との間で有意差検定を行った。有意差検定を行った結果を、図１２〜図１６にグラフとして示している。図１２〜図１６に示すように、ＮＤＣ群とＭＣＩ群との間の有意差ｐは、ＩＤ１の回帰モデルでは０．３５４、ＩＤ４の回帰モデルでは０．２６５、ＩＤ７の回帰モデルでは０．０２６、ＩＤ９の回帰モデルでは０．７７６、ＩＤ１２の回帰モデルでは０．９３７であった。以上より、ＩＤ７の回帰モデルの有意差ｐのみが有意水準である０．０５以下（５％以下）であり、ＩＤ７の回帰モデルのみがＮＤＣ群とＭＣＩ群とを有意に区別することができることがわかった。
【００５３】
（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【００５４】
本実施形態では、上記のように、認知機能の指標化方法を、予め取得された健常者群の計測データＤと予め取得された軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて予め構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを備えるように構成する。これにより、健常者である被験者Ｐ、軽度認知障害者である被験者Ｐ、認知機能に不安を感じる被験者Ｐなどが認知症を予防するために認知症予防介入（たとえば、運動など）を行う場合に、認知症予防介入の前後における被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得して比較することができるので、被験者Ｐは認知症予防介入の前後における自らの認知機能の変化（すなわち、認知症予防介入の効果）を知ることができる。また、被験者Ｐが認知症予防介入を継続的に行う場合に、継続的な認知症予防介入による被験者Ｐの認知機能の変化（すなわち、認知症予防介入の効果）を被験者Ｐに示すことができるので、被験者Ｐは継続的な認知症予防介入による認知機能の変化を知ることができる。これらのように、被験者Ｐが認知症予防介入の効果を知ることができるので、被験者Ｐに認知症予防介入を主体的かつ継続的に行うための動機付けを効果的に与えることができる。なお、本実施形態による認知機能の指標化方法は、たとえば、福祉施設やスポーツジムなどにおいて好適に実施することができる。
【００５５】
また、本実施形態では、上記のように、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、モデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標としての数値を取得するステップを含むように構成する。これにより、認知症予防介入の効果をより明確に測ることができる。
【００５６】
また、本実施形態では、上記のように、作業を与えるステップを、難易度が異なる複数の作業を被験者Ｐに与えるステップを含むように構成する。また、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、被験者Ｐに与えた作業と同じ作業を与えた場合の健常者群の計測データＤと軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、難易度が異なる複数の作業を与えることにより、被験者Ｐが難しい作業に順応しているか否かを計測することができる。その結果、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動の変化をより明確に生じさせることができるので、被験者Ｐの認知機能を示す指標をより精度良く取得することができる。
【００５７】
また、本実施形態では、上記のように、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、難易度が異なる複数の作業の被験者Ｐの計測データＤの値同士の差分または比を特徴量として用いて、被験者Ｐの計測データＤの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、被験者Ｐの計測データＤの値同士の差分または比を特徴量として用いることにより、たとえば被験者Ｐの計測部位の形などに起因して被験者Ｐ毎に生じる被験者Ｐの特有のパラメータの影響を除くことができるので、被験者Ｐによらず被験者Ｐの認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００５８】
また、本実施形態では、上記のように、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの平均値、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの面積重心を示す値または被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの傾きを示す値を特徴量として用いて、被験者Ｐの計測データＤの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、認知機能との関連が強い特徴量である、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの平均値、被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの面積重心を示す値または被験者Ｐの計測データＤの波形Ｗの傾きを示す値を特徴量として用いることができるので、被験者Ｐの認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００５９】
また、本実施形態では、上記のように、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化を特徴量として用いて、被験者Ｐの計測データＤの特徴量と同じ特徴量を用いて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、認知機能に関する生体活動を誘発するための作業に伴って容易に生じる酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化を特徴量として用いることができるので、被験者Ｐの認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、上記のように、作業を与えるステップを、感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つを課題として被験者Ｐに与えるステップを含むように構成する。また、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、被験者Ｐに与えた作業と同じ作業を与えた場合の健常者群の計測データＤと軽度認知障害者群の計測データＤとに基づいて構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、認知機能に関する生体活動を誘発するのに適した課題である、感覚刺激、計算、記憶、想像および空間認知の少なくとも１つを課題として被験者Ｐに与えることができるので、被験者Ｐの認知機能に関する生体活動の変化を確実に計測して計測データＤを取得することができる。
【００６１】
また、本実施形態では、上記のように、作業を与えるステップを、被験者Ｐに認知機能に関する脳活動を誘発するための作業を与えるステップを含むように構成する。また、計測データＤを取得するステップを、被験者Ｐに作業を与えた際に被験者Ｐの脳血流量の変化を計測し、計測データＤを取得するステップを含むように構成する。これにより、認知機能を計測するのに適した脳血流量の変化を計測して計測データＤを取得することができるので、被験者Ｐの認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００６２】
また、本実施形態では、上記のように、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを、回帰モデルにより構築されたモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得するステップを含むように構成する。これにより、健常者と軽度認知障害者との間における相関を精度良く表したモデルＭにより、被験者Ｐの計測データＤから、被験者Ｐの認知機能を示す指標を取得することができるので、被験者Ｐの認知機能を示す指標を精度良く取得することができる。
【００６３】
［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【００６４】
たとえば、上記実施形態では、被験者に認知機能に関する脳活動を誘発するための作業が与えられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、被験者に認知機能に関する脳活動以外の生体活動を誘発するための作業が与えられてもよい。この場合、被験者に作業を与えた際に被験者の脳血流量の変化以外の生体活動の変化が計測されてもよい。たとえば、被験者に作業を与えた際に認知機能と関連する被験者の視線の変化や挙動の変化が計測されてもよい。
【００６５】
また、上記実施形態では、被験者の認知機能を示す指標として数値が取得される例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、被験者の認知機能を示す指標として数値以外が取得されてもよい。
【００６６】
また、上記実施形態では、難易度が異なる複数の作業が被験者に与えられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、難易度が同じ複数の作業が被験者に与えられてもよい。また、単一の作業のみが被験者に与えられてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態では、難易度が異なる複数の作業の被験者の計測データの値同士の差分または比が特徴量として用いられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、難易度が異なる複数の作業を被験者に与えた場合にも、必ずしも難易度が異なる複数の作業の被験者の計測データの値同士の差分または比が特徴量として用いられなくてもよい。
【００６８】
また、上記実施形態では、計測データの波形の平均値、計測データの波形の面積重心を示す値または波形の傾きを示す値が特徴量として用いられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、計測データの波形の平均値、計測データの波形の面積重心を示す値または波形の傾きを示す値以外の波形の特徴を示す値が特徴量として用いられてもよい。
【００６９】
また、上記実施形態では、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化が特徴量として用いられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、酸素化ヘモグロビン量の変化、脱酸素化ヘモグロビン量の変化または総ヘモグロビン量の変化以外が特徴量として用いられてもよい。たとえば、課題の正答率や課題の成績が特徴量として用いられてもよい。
【００７０】
また、上記実施形態では、ロジスティック回帰による回帰モデルによりモデルが構築されている例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、ロジスティック回帰による回帰モデル以外によりモデルが構築されていてもよい。
【００７１】
また、上記実施形態では、被験者に与える課題を感覚刺激とする場合、冷感覚刺激が被験者に与えられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、被験者の感覚器に感覚刺激を与えられる課題であれば、冷感覚刺激以外の感覚刺激が被験者に与えられてもよい。
【００７２】
また、上記実施形態では、被験者に与える課題を計算問題とする場合、引き算の計算問題が被験者に与えられる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、四則演算のどんな計算問題が被験者に与えられてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
Ｄ  計測データ
Ｍ  モデル
Ｐ  被験者
Ｗ  波形
【図１】
2020130630.tif 000009
【図２】
2020130630.tif 000010
【図３】
2020130630.tif 000011
【図４】
2020130630.tif 000012
【図５】
2020130630.tif 000013
【図６】
2020130630.tif 000014
【図７】
2020130630.tif 000015
【図８】
2020130630.tif 000016
【図９】
2020130630.tif 000017
【図１０】
2020130630.tif 000018
【図１１】
2020130630.tif 000019
【図１２】
2020130630.tif 000020
【図１３】
2020130630.tif 000021
【図１４】
2020130630.tif 000022
【図１５】
2020130630.tif 000023
【図１６】
2020130630.tif 000024