(57)【要約】  健常者群・非健常者群の分離、及び疾患群の分離の効率を高める。  階層構造を有する複数の分類モデルを用い、各分類モデルにおいて使用する計測データの取得部位を変える。
2008142878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視から赤外領域に属する波長の光を被検体頭部の複数の部位に照射し、被検体内部を通過した光を検出しヘモグロビン変化波形を計測する生体光計測部と、
前記複数の部位で計測されたヘモグロビン変化波形から複数種の特徴量を抽出する特徴量演算部と、
前記特徴量演算部で抽出された複数種の特徴量を用いて予め設定された分類モデルに従い疾患判定を行う判定部と、
前記判定部の判定結果を表示する表示部とを備え、
前記判定部は、前記分類モデルとして階層構造を有する複数の分類モデルを備えたことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記複数の分類モデルの少なくとも１つに、前記複数種の特徴量を合成した変数を用いたことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体光計測装置において、
前記変数は、前記複数種の特徴量の線形結合であることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項４】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記階層構造を有する複数の分類モデルのうち最上層の分類モデルは、被検体を健常者群と非健常者群のいずれかに分類する分類モデルであることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生体光計測装置において、前記最上層の分類モデルでは、前頭葉における計測データを用いて分類することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項６】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記階層構造を有する複数の分類モデルのうち最上層の分類モデルは、被検体を健常者群および非健常者群のいずれかに分類する分類モデルであり、下層の分類モデルは、非健常者群に分類された被検体を最終的に複数の疾患群の一つに分類する分類モデルであることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項７】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記分類モデルは、疾患判定が確定された複数の被検体群のそれぞれが、その疾患に対応する類に分類される確率を最大化するように決定されていることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項８】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記特徴量は、前記ヘモグロビン時間波形の課題開始直後の傾き値、言語想起を伴う課題遂行中の積分値、課題終了後の再上昇度、波形全体の重心値から選ばれる１ないし複数の特徴量を含むことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項９】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記生体光計測部は、前記被検体の複数の測定位置から複数の波形を計測する多チャンネル構造を有し、前記特徴量演算部は多チャンネルの各々で得られた波形から特徴量を抽出し、その最大値を解析対象とすることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記判定部は、疾患の確定された被検体について計測された波形および／または当該波形から抽出された複数種の特徴量をもとに、前記分類モデルを最適化する手段を備えたことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
疾患毎に前記階層構造を有する複数の分類モデルで使用する前記特徴量を抽出する部位の組み合わせを変化させることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記特徴量を抽出する部位を指定する手段を有することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１３】
請求項１に記載の生体光計測装置において、
前記階層構造を有する複数の分類モデルは、それぞれ指定された部位の計測データを用いて分類することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１４】
請求項２に記載の生体光計測装置において、
前記変数は、前記ヘモグロビン時間波形の課題開始直後の傾き値、言語想起を伴う課題遂行中の積分値、課題終了後の再上昇度、波形全体の重心値の線形結合であることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１５】
請求項２に記載の生体光計測装置において、
前記変数は、前記ヘモグロビン時間波形の課題開始直後の傾き値、言語想起を伴う課題遂行中の積分値、波形全体の重心値の線形結合であることを特徴とする生体光計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無侵襲的に疾患診断を支援する生体光計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体光計測装置は、生体内の局所的ヘモグロビン変化を無侵襲に計測可能である。可視から赤外領域に属する波長の光を被検体に照射し、被検体内部を通過した複数信号の光を同一の光検出器で検出しヘモグロビン変化量を計測する方法である。MRI，PET等の脳機能計測技術に比べ被験者に対する拘束性も低いという特徴を持つ。【０００３】
本装置を用いた臨床応用としては、うつ病、統合失調症などの精神疾患患者において前頭葉のヘモグロビン変化パターンに健常者には見られない特徴が表れることが報告されている（非特許文献１、２）。具体的には、課題試行中のヘモグロビン時間波形の積分値において、健常者：大、うつ病：小、統合失調症：中という特徴が見られている。また、統合失調症においては、課題終了後にヘモグロビンの再上昇変化が見られている。WO 2005/025421 A1では、計測したヘモグロビン変化波形から抽出したこれら特徴量と疾患毎辞書データとのマハラノビス距離を計算することで、疾患判定スコアを算出、表示する方法が報告されている。この方法では、判定の基準となっている疾患毎辞書データは、ユーザにより付加された疾患名を基準として分類、カテゴライズされていた。
【特許文献１】WO 2005/025421 A1
【特許文献２】WO 2006/132313 A1
【非特許文献１】福田正人ほか、精神医学における近赤外線スペクトルスコピーＮＩＲＳ測定の意義―精神疾患の臨床検査としての可能性―、脳と精神の医学第14巻 第2号、155−71頁、2003年
【非特許文献２】福田正人、精神神経疾患における前頭葉局所脳血液量のダイナミクス-光トポグラフィを用いた検討-、日本学術振興会科学研究費補助金2001-2002年度研究成果報告書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術においては、健常者群・非健常者群の分離が十分でない側面があり、また、疾患群の分離においても、波形特徴に基づいた端的なカテゴリー形成がなされていない場合があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで、本発明では、ヘモグロビン時間波形の計測部位依存性に注目する。計測部位を前頭葉に限定することなく、前頭葉、左右側頭葉、頭頂葉等の複数部位で計測したヘモグロビン時間波形の課題開始直後の傾き値、課題遂行中の積分値、課題終了後の再上昇度、波形全体の重心値等を特徴量として用い、疾患分類を行うことにより、健常者群・非健常者群の分離の効果を高めた。また疾患分類においても階層的な性質を取り入れることにより、さらに端的なカテゴリー生成を可能にした。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、無侵襲的に疾患診断支援情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】装置構成例を示す図。
【図２】疾患ごとの波形特徴を示す図。
【図３】ヘモグロビン変化波形からの特徴量の抽出方法を示す図。
【図４】階層的分類の概念図。
【図５】Type1群と非Type1群の分類モデル図。
【図６】非Type1群を３群に分類するための分類モデル図。
【図７】計測データの散布図。
【図８】Type2群とType3群の分類モデル図。
【図９】疾患状態判定フロー図。
【図１０】散布図の傾向を示す図。
【図１１】疾患判定アルゴリズムの例を示す図。
【図１２】装置のより詳細な構成例を示す図。
【図１３】入力画面の図。
【図１４】分類に使用するデータの計測部位を指定する入力画面の図。
【符号の説明】
【０００８】
１０：生体光計測部
２０：特徴量演算部
３０：入力部
４０：判定部
５０：記憶部
６０：表示部
１０１：発振器
１０２：光源
１０３：光ファイバー
１０４：結合器
１０５：光ファイバー
１０６：計測対象（被検者）
１０７：受光用光ファイバー
１０８：受光器
１０９：ロックインアンプ
１１０：アナログ・デジタル変換器
１１１：計測制御用計算機
１１２：計算機
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本実施例では、健常者および統合失調症・うつ病・双極性障害患者の４群合わせて１０７名の被験者に対して、本発明にかかる装置によって疾患判定を行った。【００１０】
図２は、福田らによって報告されている疾患毎の波形特徴パターンを示す図である（非特許文献１，２）。言語想起を伴う語流暢課題を被験者に負荷すると、健常者ではヘモグロビン変化が大で課題終了後に単調に減少する特徴が、統合失調症ではヘモグロビン変化が中で課題終了後に波形が再上昇する特徴が、うつ病ではヘモグロビン変化が小な特徴が、双極性障害ではヘモグロビン変化が大で課題後半にピークを迎える特徴が見られる。【００１１】
本発明に係る疾患診断支援装置は、このような特徴を数量化し、それに基づいて自動的に波形分類を行う。その装置構成例を図１に示す。この疾患診断支援装置は、操作者の入力等に基づいて、言語想起を伴う語流暢課題を被験者に負荷した場合のヘモグロビン変化量を計測する生体光計測部１０、計測された波形の特徴量を計算する特徴量演算部２０を有する。計算された特徴量は確定診断結果とともに記憶部５０に格納される。また、特徴量は判定部４０に送られ、判定が実行されて５つのタイプに分類される。その結果は辞書として登録された情報とともに、表示部６０において表示される。【００１２】
次に、装置のより詳細な構成について図１２を用いて説明する。局所酸素化ヘモグロビン・脱酸素化ヘモグロビン・総ヘモグロビン変化量は、生体光計測部１０において、可視から赤外領域に属する波長の光を被検体頭部の複数部位に照射し、被検体内部を通過した複数信号の光を同一の光検出器で検出し計測することで得る。【００１３】
波長の異なる複数の光源１０２ａ〜１０２ｄ（光源１０２ａと１０２ｃは７８０nm、光源１０２ｂと１０２ｄは８３０nm）と、上記複数の光源１０２ａ及び１０２ｂ（１０２ｃ及び１０２ｄ）の光をそれぞれ互いに異なった周波数の発振器１０１ａ及び１０１ｂ（１０１ｃ及び１０１ｄ）で強度変調する変調器と、強度変調された光をそれぞれ光ファイバー１０３ａ及び１０３ｂ（１０３ｃ及び１０３ｄ）を通して結合する結合器１０４ａ（１０４ｂ）からの光を光照射用光ファイバー１０５ａ（１０５ｂ）を介して被検体である被検者１０６の頭皮上の異なる位置に照射する複数の光照射手段と、上記複数の光照射手段の光照射位置の近くに上記光照射位置から等距離（ここでは３０ｍｍとする）の位置に先端が位置するように複数の受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｄ及び受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｄのそれぞれに設けられた受光器１０８ａ〜１０８ｆからなる複数の受光手段とが設けられている。６本の受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｆで、生体通過光を光ファイバーに集光し、それぞれ受光器１０８ａ〜１０８ｆで生体通過光が光電変換される。上記受光手段は被検体内部で反射された光を検出し電気信号に変換するもので、受光器１０８としては光電子増倍管やフォトダイオードに代表される光電変換素子を用いる。【００１４】
受光器１０８ａ〜１０８ｆで光電変換された生体通過光強度を表す電気信号（以下、生体通過光強度信号とする）は、それぞれロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｈに入力される。ここで、受光器１０８ｃ及び１０８ｄは、光照射用光ファイバー１０５ａ及び１０５ｂの両方から等距離にある受光用光ファイバー１０７ｃ及び１０７ｄで集光される生体通過光強度を検出しているため、受光器１０８ｃ及び１０８ｄからの信号を２系統に分離し、ロックインアンプ１０９ｃと１０９ｅ及び１０９ｄと１０９ｆに入力する。ロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｄには発振器１０１ａ及び１０１ｂ、そして、ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈには発振器１０１ｃ及び１０１ｄからの強度変調周波数が参照周波数として入力されている。従って、ロックインアンプ１０９ａ〜１０９ｄからは光源１０２ａ及び１０２ｂに対する生体通過光強度信号が分離されて出力され、ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈからは光源１０２ｃ及び１０２ｄに対する生体通過光強度信号が分離されて出力される。【００１５】
ロックインアンプ１０９ｅ〜１０９ｈの出力である分離された各波長の通過光強度信号は、アナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）１１０でアナログ−デジタル変換された後に、計測制御用計算機１１１に送られる。計測制御用計算機１１１では通過光強度信号を使用して、各検出点の検出信号から非特許文献１に説明されている手続によって酸素化ヘモグロビン濃度、脱酸素化ヘモグロビン濃度および総ヘモグロビン濃度の相対変化量を演算し、複数の計測点の経時情報として記憶装置に格納する。図１２には、計測点を１箇所しか図示していないが、実際には前頭葉、左右側頭葉、頭頂葉など複数の部位で同時に計測を行い、それぞれの部位において後述するヘモグロビン波形を取得する。【００１６】
なお、ここでは、複数の光を変調方式により分離する実施例を記載したが、これに限定されず、たとえば、複数の光を照射するタイミングを時間的にずらすことで複数光を弁別する時分割方式を用いることもできる。【００１７】
入力部３０、特徴量演算部２０、記憶部５０、判定部４０は、すべて計算機１１２内にある。入力部３０では、図１３に示すような入力画面に従って疾患判定に必要な情報が入力される。この例では、被験者番号で識別しているが、氏名であっても良い。確定診断結果がある場合、項１のYESのチェックボックスにチェックする。その場合には、検査結果は自動的にデータベースに格納される。次の入力画面（図１４）は、分類に使用するデータの計測部位を指定するものである。あらかじめ決定された計測部位データを使用する場合は、自動のチェックボックスをチェックし、自分で指定する場合はマニュアルのチェックボックスをチェックする。マニュアルを選択した場合は、第１段階から第３段階でどの計測部位データを用いるかをそれぞれチェックする。【００１８】
特徴量演算部では、計測された局所酸素化ヘモグロビン・脱酸素化ヘモグロビン・総ヘモグロビン変化量の波形データに基づき特徴量を解析する。波形データ及び特徴量は、計測部位情報とともに計算機１１２内の記憶部に渡される。記憶部では被検査者の計測情報等を一時的に保存しその後の処理を可能とする一方、例えば確定診断がある場合には計測情報をデータベースとして格納する、ということもできる。データベース情報は後述するようにパラメータの自動調整を行う際使用されるほか、本装置により診断を行う際にも利用できる。計算機１１２内の判定部では、後述する方法で疾患の判定を行う。判定の結果は表示部６０で表示される。【００１９】
なお、図１２では計算機１１１と計算機１１２は別個に描かれているが、一つの計算機としてもよいことは言うまでもない。【００２０】
図３は、特徴量演算部において、計測されたヘモグロビン波形から各種特徴量（(1)傾き値、(2)積分値、(3)再上昇度、(4)重心）を算出する図である。傾き値は、課題に対する反応の速さを表し、課題開始時刻〜５秒区間のヘモグロビン波形の傾きから算出している。積分値は、反応の大きさを反映していると考えられ、課題試行中の区間のヘモグロビン波形を積分して算出している。再上昇度は、課題終了命令に従わない精神的傾向を反映していると思われ、課題終了位置のヘモグロビン値と計測終了位置のヘモグロビン値を直線で結び、その直線より上の部分の面積により算出している。重心値は、持続的反応の速さを表すものと考えられ、波形の重心が位置する相対時刻を表す。測定開始をゼロ、測定終了時を１としている。これらの特徴量は各計測チャンネルで得られたヘモグロビン波形に対して求められ、各個体のための代表値としては前頭部、左右側頭部の各チャンネルの最大値または平均値が用いられる。前頭部、左右側頭部全領域を用いるのではなく、その中のひとつまたは複数の特定のチャンネルの最大値または平均値を代表値としてもよい。【００２１】
図４は、本実施例の複数部位計測データを用いる分類を説明する図である。本発明の装置は、計測された波形を５つのタイプに分類する。健常者および疾患患者の課題に対する反応は非常に複雑であって、前記した４種類の特徴量を組み合わせても、単一計測部位データを用いて一段階で分類することは難しい。本実施例で用いた語流暢課題では、被験者は与えられた音「あ」「か」「さ」で始まる単語をできるだけ多く挙げ、レスト状態は「あいうえお」を一定のリズムで繰り返すように指示された。このような課題遂行には、大脳皮質の異なった部位に局在している聴覚機能、短期記憶機能、言語機能、長期記憶からの検索機能、運動機能など様々な機能が関与していると考えられる。【００２２】
学問的にはまだ確立されていないものの、統合失調症には言語機能障害（多くの場合、左側頭に局在）および前頭葉機能低下が認められ、うつ病にも前頭葉機能低下等があることが報告されている。このように、各疾患で機能低下・障害の部位や程度が異なっている可能性がある。それが本発明において複数計測部位データに基づく分類を用いる理由である。ここではまずType1群と非Type1群に分類し、次に非Type1群をType2/Type3、Type4、Type5の３群に分類する。最後にType2/Type3群をType2群とType3群に分類する。ここで、以下で示すように、Type1群は主として健常者(以下ではNCと略す場合がある)から構成され、Type2群およびType5群は主として統合失調症患者(以下ではSCと略す場合がある)から構成され、Type3群は双極性障害患者(以下ではBPと略す場合がある)から構成され、Type4群は主としてうつ病患者(以下ではDPと略す場合がある)から構成される。各段階では適切な計測部位データが使用されるのが本発明の特徴である。【００２３】
図５は、上記分類のうちType1群と非Type1群に分類するための分類モデルを示す。上記４種の特徴量を正規化し、それらを線形に結合して合成した次式(1)で表される変数X_1の値が、thr_1以上のとき、その波形はType1群に属する。式(1)で下線は正規化されていることを示す。ここで、正規化とは各変数を平均が０、分散が１となるように線形変換することである。【００２４】
X_1=C1*積分値＋C2*傾き値＋C3*再上昇度＋C4*重心値      …(1)
前頭部計測データを用い、C1=0.33，C2=0.13，C3=-0.62，C4=-0.70，thr_1=0.482としたとき、107例中36例がtype1と判定された。健常者の67％がType1と判定されたのに対して非健常者でtype1と判定されたのはわずか６％だった。C4=0と固定するとC1=0.56，C2=0.42，C3=-0.71，thr_1=0.191のとき診断ラベルとの一致率は最大となるが、健常者の46％、非健常者の31％がtype1と判定された。さらにC3=0と固定すると健常者の21％、非健常者の48％がtype1と判定された。左右側頭部計測データを用いると、C1，C2，C3，C4，thr_1の値によらず、107例中type1と判定されたのは高々32例であった。最高でも健常者の49％しかType1と判定されなかった。そのとき非健常者でtype1と判定されたのは19％だった。このことから、Type1群と非Type1群の分離には前頭部計測データを用いることが、重要であり、重心値、および再上昇度が重要な特徴量となっていることが分かる。【００２５】
図６は、上記分類のうち非Type1群をType2/Type3，Type4，Type5の３群に分類するための分類モデルを示す。傾き値がthr_aより小さいときType5と判定され、傾き値がthr_a以上かつ積分値がthr_b以上のとき、Type2/Type3群に属し、傾き値がthr_a以上かつ積分値がthr_b未満のとき、type4と判定される。本実施例では、左側頭部計測データを用い、thr_a=-0.0012，thr_b=12とすると、最も良好な結果が得られた。その散布図を図７に示す。図７では４群が明確に分かれるのではなく、互いにかなり重なり合って分布しているのが分かる。それでも統合失調症患者の中のわずかではあるが、傾きが小さい領域Type5に分布している。また、残りの統合失調症患者は、傾きも積分値も比較的大きい領域Type2/Type3に双極性障害患者の大部分とともに分布している。うつ病患者の大半は、傾きが比較的大きく積分値が小さい領域Type4に分布している。健常者は全体数が多いため、非Type1の中、特にType2/Type3に相当数が分布している。【００２６】
図８は、Type2/Type3群をType2群とType3群に分類するための分類モデルを示す。上記４種の特徴量を正規化し、それらを線形に結合して合成した次式(2)の変数X_23の値が、thr_23以上のとき、その波形はType2群に、それ以外のときType3群に属すると判定する。式(2)で下線は正規化されていることを示す。【００２７】
X_23=D1*積分値＋D2*傾き値＋D3*再上昇度＋D4*重心値      …(2)
前頭部計測データを用い、D1=0.15，D2=0.15，D3=0.98，D4=0.0，thr_1=0.129としたとき、38例中18例がtype2と判定された。各タイプを主成分疾患ラベルと同一視した場合、最終的に各疾患群の診断ラベルとの一致率はNC:67％、C:70％、DP:68％、BP:66％となった。D3=0と固定すると、D1=0.55，D2=0.76，D3=0.0，D4=0.34，thr_1=0.349のとき診断ラベルとの平均一致率は最大となるが、わずか39％にとどまった。またType2群とType3群の分類には再上昇度が重要な特徴量であることが分かる。【００２８】
上記のように本実施例では、第１段階で前頭部データ、第２段階で左側頭部データ、第３段階で前頭部データを用い診断ラベルとの最も高い一致率を得た。他の部位組み合わせを用いた場合、最もよい結果を与えたのは第１段階で前頭部データ、第２段階で左側頭データ、第３段階で右側頭データを用いた場合であったが、診断ラベルとの一致率はNC67％、 SC:65％、DP:55％、BP:67％となり、平均として第１段階で前頭部データ、第２段階で左側頭部データ、第３段階で前頭部データを用いた場合を下回った。【００２９】
図９は、１被験者の計測波形から特徴量を抽出し、辞書データと共に散布図上へ表示するフローを示す図である。１被験者の特徴量と辞書データの特徴量とを散布図上で比較表示することで、全体傾向を把握しながら疾患カテゴリーを判定することが可能となる。生体光計測装置では一回の計測で複数チャンネルのヘモグロビン波形と特徴量が得られるが、特徴量として測定領域の平均波形の値を用いた。ただし、再上昇度は全チャンネルの最大値を用いる。【００３０】
図１０は、この閾値で分類された各疾患カテゴリーにどのような疾患が多く存在するかを表したものである。棒グラフはそれぞれの疾患存在割合を示している。この図を見るとType1は健常者、Type2は統合失調症、Type3は双極性障害、Type4はうつ病、Type5は統合失調症が多く存在することが分かった。Type2とType3はそれぞれ統合失調症と双極性障害が分離される傾向が確認された。【００３１】
図１１は、本発明に係る疾患判定アルゴリズムの例を示す図である。ヘモグロビン波形から算出された正規化された特徴量（(1)傾き値、(2)積分値、(3)再上昇度、(4)重心）を入力することで、疾患判定を行うことが出来る。例えば積分値0.65、傾き0.71、再上昇度0.32、重心0.33というヘモグロビン変化を生じた被験者は健常者(Type1)に属することが分かる
本装置は辞書データの蓄積機能を持ち、辞書データが変化するため、その変化に伴い、上記分類モデルを自動調整する仕組みを有する。この仕組みについて説明する。自動調整とは、辞書データに対して各モデルのパラメータを最適化する機能である。【００３２】
まず図５に記載されたモデルの最適化について説明する。正規化された特徴量の張る４次元空間で、ある方向を向いた単位ベクトルcを考え、１つのデータに対応するベクトルx0との内積をとり、xとする。辞書データに対してxの最小値、最大値が決まり、適当な値thrを取り分類を実行する。このとき健常者をType1に分類する確率をp1、非健常者をType1に分類しない確率をp_1とするとき、評価関数ｆ(u)=u*p1+(1-u)*p_1を最大にするベクトルcおよびthrを求める。本実施例ではu=1/3とした。最適化されたｃの要素(c1，2，3，4)及びthrを使ってC1=c1，C2=c2，C3=c3，C4=c4，thr_1=thrとしモデルを調整することができる。【００３３】
次に、図６に記載したモデルの最適化について述べる。この自動クラスタリングについて説明する。閾値組み合わせ j に対しタイプは３種（TYPE(j,n) n=1,2,3; 上記のType2/Type3，Type4，Type5に対応）あり、各タイプに対しで健常者、統合失調症、うつ病、双極性障害の各疾患群の存在確率pNC(j,n) ，pS(j,n) ，pD(j,n) ，pBP(j,n)が決まる。これらの確率の間には次式の関係が成り立つ。【００３４】
pNC(j,n) + pS(j,n) + pD(j,n) + pBP(j,n) = 1
最適化は、各タイプで各疾患群の存在確率ができるだけ偏りを示すように閾値を選択することで実行する。閾値(thr_a, thr_b)の組み合わせ jに対応するエントロピー和E(j)は、次式のように表せる。
【数１】
2008142878.tif 000003
【００３５】
ここでpnは閾値組み合わせ j に対しタイプnに含まれるデータの割合である。エントロピー和E(j)を最小にする閾値組み合わせが、最良の分類（すなわちクラスタリング）を与えるとした。エントロピーを最小化するということは、各タイプで各疾患群の存在確率ができるだけ偏りを示すように閾値を選択することに対応している。【００３６】
最後に、図８に記載されたモデルの最適化について説明する。正規化された特徴量の張る４次元空間で、ある方向を向いた単位ベクトルdを考え、１つのデータに対応するベクトルx0との内積をとり、xとする。辞書データに対してxの最小値、最大値が決まり、適当な値thrを取り分類を実行する。このときType2/Type3群に属する統合失調症患者をType2に分類する確率をp2、Type2/Type3群に属する双極性障害患者をType3に分類する確率をp_2とするとき、評価関数g(w)=w*p2+(1-w)*p_2を最大にするベクトルｄおよびthrを求める。本実施例ではw=1/2とした。最適化されたdの要素(d1,d2,d3,d4)及びthrを使ってD1=d1，D2=d2，D3=d3，D4=d4，thr_23=thrとし、モデルを調整することができる。【００３７】
次に、前記実施例とは別の実施例について説明する。本実施例では、図１２で表された装置構成のうち１０２ａと１０２ｃは６９０nm、１０２ｂと１０２ｄは８３０nmの光源を表している。語流暢課題では与えられたカテゴリーに属する単語をできるだけ多く挙げ、レスト状態は「あいうえお」を一定のリズムで繰り返すように指示した。課題として与えたカテゴリーは、動物名称、国内都市名称、植物名称であり、回答時間は課題提示時間と併せて各20秒、計60秒だった。課題の選択には十分な注意を払う必要がある。容易な課題を選ぶことが肝要である。前の実施例で用いた語流暢課題との違いは、前は単語を挙げる条件を与えられた頭音に一致することとしたのに対し、本実施例では条件を与えられたカテゴリーに一致することとした点である。この課題遂行に関係する大脳皮質の領野は前実施例とほぼ同じであるが、その重みは異なっている可能性がある。【００３８】
本実施例では、疾患ごとにデータ組合せを変えて分類を行った。その理由は、前実施例で用いた分類で、各疾患に対して診断ラベルとの最良の一致率を与えた計測データ組合せが異なるものだったことを考慮したためである。被験者121名（NC:55名、SC:30名、DP:26 名、BP:10名）に対して分類をBP→SC→DP、NCの順で行った。表１に示した様々なデータ組合せに対する診断ラベルとの一致率をもとに各段階でどのデータを用いるかを決めた。表中、前、左、右は、それぞれ、前頭部、左側頭部、右側頭部を表す。また、各群で最も高い一致率を太字で示した。BPに対しては第１段階で右側頭部（図５の分類モデルでC1=0.32，C2=0.12，C3=-0.60，C4=-0.72，thr_1=0.485を使用）、第２、３段階で左側頭部データを用いた（第２段階では図６のモデルでthr_a=-0.0015，thr_b=10を使用し、第３段階では図８のモデルでD1=0.25，D2=0.35，D3=0.90，D4=0.07，thr_1=0.117を使用）。SCに対しては第1段階で前頭部（図５の分類モデルでC1=0.22，C2=0.4，C3=-0.70，C4=-0.55，thr_1=0.455を使用）、第２、３段階で左側頭部（第２段階では図6のモデルでthr_a=-0.0010，thr_b=14を使用し、第３段階では図８のモデルでD1=0.15，D2=0.25，D3=0.91，D4=0.29，thr_1=0.107を使用）を、DP，NCに対しては第1段階で前頭部（図５の分類モデルでC1=0.31，C2=0.12，C3=-0.59，C4=-0.74，thr_1=0.488を使用）、第２、３段階で右側頭部を用いた（第２段階では図6のモデルでthr_a=-0.0020，thr_b=16を使用し、第３段階では図８のモデルでD1=0.15，D2=0.45，D3=0.88，D4=0.02，thr_1=0.155を使用）。その結果NC: 35/55 (64%)、 SC: 20/30 (67%)、DP: 17/26 (65％)、BP:6/10 (60％)という結果を得た。
【表１】
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【００３９】
最後に、簡単な疾患分類の例を説明する。臨床では単純に二つの疾患を識別したい場合がある。うつ病と双極性障害の場合などがその例である。正規化したパラメータ（積分値、傾き値、重心値）を用いて、
Z=2*積分値＋5*傾き値-2*重心値
を算出する。その際、前頭部、左、右側頭部の計測データを算出した値を、Z_front，Z_left，Z_rightと表す。うつ病患者では(Z_front+ Z_left)/2 < Z_rightが成り立つ傾向があり、双極性障害では(Z_front+ Z_left)/2 > Z_rightが成り立つ傾向がある。それを利用して、うつ病患者20名、双極性障害患者15名の分類を行った。うつ病患者20名のうち15名を正しく判定し、双極性障害患者15名のうち10名を正しく判定できた。【００４０】
以上のように複数部位計測データを用いることにより、有効に疾患の分類をｐ個なうことが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、精神疾患等の疾患診断支援検査装置に用いることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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