【手続補正書】
【提出日】令和2年11月20日(2020.11.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
脳活動を非侵襲で計測する手法は、機能的磁気共鳴画像法（functional Magnetic Resonance Imaging：ｆＭＲＩ）や近赤外分光計測（Near Infrared Spectroscopy：ＮＩＲＳ）といった血流計測による方法と、脳電図または脳波図（Electroencephalogram：以下、「ＥＥＧ」とも略称する。）や脳磁図（Magnetoencephalography：以下、「ＭＥＧ」とも略称する。）を計測する電磁場計測による方法との２種類に大別される。説明の便宜上、本明細書では、ＥＥＧ計測およびＭＥＧ計測により計測される信号変化（時間波形）を「脳波」と総称する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
【図１】本実施の形態に従う脳内ネットワークの活動推定方法の概要を示す模式図である。
【図２】本実施の形態に従う脳内ネットワークの活動推定システムの概要を示す模式図である。
【図３】本実施の形態に従う活動推定システムを構成する処理装置の装置構成を示す模式図である。
【図４】本実施の形態に従う活動推定システムにおけるモジュール推定の原理を説明するための模式図である。
【図５】図４に示す仮定下におけるパラメータ決定の手順を説明するための模式図である。
【図６】本実施の形態に従う活動推定システムにおいて用いられるＥＥＧ計測データを入力とする特徴推定モデルの一例を示す模式図である。
【図７】本実施の形態に従う活動推定システムにおけるＥＥＧ計測データから特徴量を算出する全体処理を説明するための模式図である。
【図８】公知の脳内ネットワークの分類例を示す模式図である。
【図９】本実施の形態に従う特徴推定モデルの各要素の大きさの一例を示す図である。
【図１０】本実施の形態に従う活動推定システムにおける相関性評価の処理手順を説明するための模式図である。
【図１１】デフォルトモードネットワーク（ＤＭＮ）に対して相対的に強い相関性を示す計測結果を示す図である。
【図１２】デフォルトモードネットワーク（ＤＭＮ）の１つサブネットワークに対して相対的に強い相関性を示す計測結果を示す図である。
【図１３】制御ネットワーク（ＣＯＮ）に対して相対的に強い相関性を示す計測結果を示す図である。
【図１４】制御ネットワーク（ＣＯＮ）に対して相対的に強い相関性を示す別の計測結果を示す図である。
【図１５】背側注意ネットワーク（ＤＡＮ）に対して相対的に強い相関性を示す計測結果を示す図である。
【図１６】背側注意ネットワーク（ＤＡＮ）に対して相対的に強い相関性を示す別の計測結果を示す図である。
【図１７】他のモジュールについての計測結果を示す図である。
【図１８】本実施の形態に従う活動推定システムの処理装置に機能構成例を示す模式図である。
【図１９】本実施の形態に従う脳内ネットワークの活動推定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】本実施の形態に従うニューロフィードバックの実現例を説明するための模式図である。
【図２１】本実施の形態に従う活動推定システムをネットワーク化した実現例を説明するための模式図である。
【図２２】本実施の形態に従う活動推定システムの処理装置の機能構成例を示す模式図である。
【図２３】本実施の形態に従う活動推定システムにおける学習工程によって取得される脳活動推定器を示す模式図である。
【図２４】本実施の形態に従う脳内ネットワークの別の活動推定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
適切な周波数帯を見ると、このようなソースの時間信号の短時間パワー（および、包絡線）は、血中酸素濃度に依存する時間信号（以下、「ＢＯＬＤ信号」とも称す。）の短時間パワー（および、包絡線）とそれぞれ強い相関性を有することが報告されている。ソースの時間信号の短時間パワー（および、包絡線）は、ソースの活動度合いを示すソース活動度を示すことになる。このようなソース活動度として、ソースの時間信号の振幅を用いることもできる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
本実施の形態に従うモジュール推定においては、独立部分空間分析（Independent Subspace Analysis：ＩＳＡ）に類似した手法を採用する。以下の説明においては、入力ベクトルｘｔおよびソースベクトルｓｔは、独立同分布（independently and identically distributed：ＩＩＤ）であるとする。添え字ｔを省略して、入力ベクトルｘとソースベクトルｓとの間の関係は、係数行列Ａ（すなわち、混合行列）を用いて、以下の（１）式のように表わすことができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１０】
このように、各モジュールの所定期間に亘る特徴量の時系列データを時間方向に集約して、モジュール毎の特徴量として出力する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３１】
［Ｇ．脳内ネットワークの活動を表現するモジュールの特定］
次に、図１に示す「（５）脳内ネットワークの活動を表現するモジュールの特定」について、評価例を説明する。モジュールの特定処理においては、各ＲＳＮについて、特徴推定モデル１０を構成する複数のモジュール（上述の例では、２０個のモジュール）のうち、いずれのモジュールとの相関性が強いかを評価する。言い換えれば、特徴推定モデル１０を構成する複数のモジュールのうち、いずれのモジュールに注目すれば、各ＲＳＮの値を推定できるかを特定する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３７】
図１１に示すように、モジュール＃１５は、ＤＭＮに対して相対的に強い負の相関を示すとともに、ＶＡＮに対して相対的に強い正の相関を示していることが分かる。この結果は、モジュール＃１５が示す特徴量に注目することで、ＤＭＮおよびＶＡＮの活性度を推定できることを示している。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４６】
さらに、モジュール＃３，＃１８，＃２０の各々は、背側注意ネットワーク（ＤＡＮ）および体性運動ネットワーク（ＳＭＮ）に対して相対的に強い負の相関を示していることが分かる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６６】
これらのモジュールのうち、前処理モジュール１５０と、パラメータ決定モジュール１５２と、後処理モジュール１５４とについては、モジュール推定プログラム１２３（図３）により実現され、ＲＯＩ特徴量抽出モジュール１５６については、脳内ネットワーク活動推定プログラム１２４により実現され、評価モジュール１６０については、評価プログラム１２５により実現される。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８０】
損失関数の値が収束条件に適合していなければ（ステップＳ１０８においてＮＯ）、処理装置１００は、特徴推定モデル１０を規定するパラメータの値を更新し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０６以下の処理を繰り返す。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０１】
図２２は、本実施の形態に従う活動推定システム１の処理装置５００の機能構成例を示す模式図である。図２２に示す各機能は、処理装置５００のプロセッサが脳内ネットワーク活動推定プログラム（図３に示す脳内ネットワーク活動推定プログラム１２４と同様）を実行することで実現される。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2019093008.tif 000001
【手続補正１３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2019093008.tif 000002
【手続補正１４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２４】
2019093008.tif 000003