(57)【要約】初期のデータベースの精度が結果に重大な影響を与えるという問題及び疾患判定における各疾患群のデータのばらつきの問題を克服する。ヘモグロビン時間波形そのもののクラスに注目する。互いに類似した波形で形成されたクラスはメタ疾患群に対応し、各メタ疾患群には通常複数の疾患群が含まれ、疾患群分布によって特徴付けられる。各被験者データをメタ疾患群に対応付け、その疾患群分布を提示することで上記問題を解決しつつ、疾患診断の支援を実効あるものにする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者頭部のヘモグロビン変化波形データと当該被験者に対する確定診断情報との組を複数格納した記憶部と、
前記複数のヘモグロビン変化波形データに基づいて疾患群の集合として定義されるメタ疾患群を解析する解析部と、
表示部とを有し、
前記解析部によって解析されたメタ疾患群の基準波形と各メタ疾患群に属する疾患の分布確率を前記表示部に表示することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項２】
請求項１記載の生体光計測装置において、前記解析部における解析がクラスタ分析を含むことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項３】
請求項２記載の生体光計測装置において、前記クラスタ分析におけるクラスタの数が４又は５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記載の生体光計測装置において、前記解析部における解析が主成分分析を含むことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項５】
請求項４記載の生体光計測装置において、２又は３の主成分の重み係数の符号組合せを用いて前記メタ疾患群に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記載の生体光計測装置において、前記ヘモグロビン変化波形データは被験者頭部の特定部位で測定された波形データを加算平均したものであることを特徴とする生体光計測装置。
【請求項７】
確定診断付き被験者の頭部ヘモグロビン変化波形データに基づいて解析された複数のメタ疾患群の基準波形データと各メタ疾患群に属する疾患分布確率データとを格納した記憶部と、
可視から赤外領域に属する波長の光を被験者頭部に照射する光照射部、及び被験者頭部を通過した光を検出する光検出器を備え、被験者頭部のヘモグロビン変化波形を計測する生体光計測部と、
前記生体光計測部で計測されたヘモグロビン変化波形を前記記憶部に記憶された前記複数のメタ疾患群の基準波形データと照合し、最も近いメタ疾患群を判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を表示する表示部と
を有することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項８】
請求項７記載の生体光計測装置において、前記最も近いメタ疾患群に属する疾患の分布確率を前記表示部に表示することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項９】
請求項７記載の生体光計測装置において、前記生体光計測部で計測されたヘモグロビン変化波形から代表波形を抽出する代表波形演算部を有し、前記代表波形演算部は、被験者頭部の特定部位で測定された波形データを加算平均して前記代表波形を抽出す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、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装置であり（非特許文献１）、生体内の局所的ヘモグロビン変化を無侵襲的に計測可能である。生体光計測装置は、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】
この装置の臨床応用に関して、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２，３）。具体的には、ヘモグロビン時間波形の課題試行中の積分値において、健常者：大、うつ病：小、統合失調症：中という特徴が見られること、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ることが報告されている。【０００４】
WO 2005/025421 A1には、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、表示する手法が記載されている。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る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】WO 2005/025421 A1
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】A. Maki et al., Spatial and temporal analysis of human motor activity using noninvasive NIR topography, Medical Physics, 22(12), 1997-2005 (1995).
【非特許文献２】T. Suto et al., Multichannel near-infrared spectroscopy in depression and schizophrenia: Cognitive brain activation study, Biological Psychiatry, 55, 501-511 (2004).
【非特許文献３】M. Kameyama et al., Frontal lobe function in bipolar disorder: A multichannel near-infrared spectroscopy study, Neuroimage, 29, 172-184 (2006).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来法においては、初期のデータベースの精度が結果に重大な影響を与えるという問題や、疾患判定において各疾患群のデータのばらつきを如何に克服するかという問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、ヘモグロビン時間波形そのもののクラスに注目する。互いに類似した波形で形成されたクラスはメタ疾患群に対応し、各メタ疾患群には通常複数の疾患群が含まれ、疾患群分布によって特徴付けられる。各被験者データをメタ疾患群に対応付け、その疾患群分布を提示することで上記問題を解決しつつ、疾患診断の支援を実効あるものにする。【０００９】
本発明による生体光計測装置は、被験者頭部のヘモグロビン変化波形データと当該被験者に対する確定診断情報との組を複数格納した記憶部と、複数のヘモグロビン変化波形データに基づいて疾患群の集合として定義されるメタ疾患群を解析する解析部と、表示部とを有し、解析部によって解析されたメタ疾患群の基準波形と各メタ疾患群に属する疾患の分布確率を表示する機能を有する。解析部では、クラスタ分析あるいは主成分分析によってメタ疾患群の解析を行う。【００１０】
また、本発明の生体光計測装置は、確定診断付き被験者の頭部ヘモグロビン変化波形データに基づいて解析された複数のメタ疾患群の基準波形データと各メタ疾患群に属する疾患分布確率データとを格納した記憶部と、可視から赤外領域に属する波長の光を被験者頭部に照射する光照射部、及び被験者頭部を通過した光を検出する光検出器を備え、被験者頭部のヘモグロビン変化波形を計測する生体光計測部と、生体光計測部で計測されたヘモグロビン変化波形を記憶部に記憶された複数のメタ疾患群の基準波形データと照合し、最も近いメタ疾患群を判定する判定部と、判定部による判定結果を表示する表示部とを有する。表示部には、判定結果として、最も近いメタ疾患群に属する疾患の分布確率を表示するのが好ましい。
【発明の効果】
【００１１】
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】
【００１２】
【図１】装置の機能ブロック図。
【図２】疾患ごとの波形特徴を示す図。
【図３】入力画面の図。
【図４】装置の概要図。
【図５】計測チャンネルの説明面。
【図６】クラスタ分析の概念図。
【図７】ｋ平均クラスタリングによるクラスタリング分析のフロー図。
【図８】クラスタ数を４とした場合に得られたメタ疾患群の基準波形を示す図。
【図９】クラスタ数を４とした場合に得られたメタ疾患群の疾患分布を示す図。
【図１０】クラスタ数を５とした場合に得られたメタ疾患群の疾患分布を示す図。
【図１１】クラスタ数を５とした場合に得られたメタ疾患群の基準波形を示す図。
【図１２】主成分波形を示す図。
【図１３】第１、２主成分重み係数符号組合せに基づく分類で得られたメタ疾患群の基準波形を示す図。
【図１４】第１、２主成分重み係数符号組合せに基づく分類で得られたメタ疾患群の疾患群分布を示す図。
【図１５】第１、２、３主成分の重み係数符号組合せに基づく分類で得られたメタ疾患群の疾患分布を示す図。
【図１６】第１、２、３主成分の重み係数符号組合せに基づく分類で得られたメタ疾患群の基準波形を示す図。
【図１７】判定結果の表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
図２は、福田らによって報告されている疾患毎の群平均波形の特徴パターンである（非特許文献２，３）。言語想起を伴う語流暢課題を被験者に負荷すると、健常者では前頭葉の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さいという特徴が、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。しかしこのような特徴は各群の被験者間平均波形について言えることであって、各個体の代表波形には比較的大きなばらつきがある（非特許文献２，３）。
【００１５】
本発明に係る疾患診断支援装置は、各個体の代表波形が複数のメタ疾患群のうちどのメタ疾患群に属するものであるかを判定する。メタ疾患群の詳細については後述する。図１は、本発明による生体光計測装置の機能ブロック図である。この装置は、生体光計測部、入力部、代表波形演算部、記憶部、解析部、判定部、表示部を有する。
【００１６】
生体光計測部は、図３に示した入力画面における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脳のヘモグロビン変化量を計測する。これによって、図２に典型図を示したような波形が計測される。代表波形演算部は、計測された波形から後述のようにして個体代表波形を計算し、計算された個体代表波形は確定診断結果とともに記憶部に格納される。記憶部に格納された多数の個体代表波形とその確定診断結果のデータは解析部に送られ、そこでクラスタ分析や主成分分析などの統計的手法によって複数のメタ疾患群に分類され、各メタ疾患群の基準波形が求められる。求められた各メタ疾患群の基準波形などのデータは、記憶部に格納され、必要に応じて表示部に表示される。
【００１７】
新たな患者に対しては、同様に生体光計測部において、言語想起を伴う語流暢課題を被験者に負荷した場合の脳のヘモグロビン変化量を計測する。代表波形演算部では、計測された波形から個体代表波形を計算し、判定部に渡す。判定部では、記憶部に記憶されているメタ症候群の基準波形と患者の個体代表波形とを比較し、どのメタ症候群に近いかを判定する。判定結果は、データベース情報として記憶部に保存されるとともに、表示部に表示される。
【００１８】
次に、図４を用いて本説明にかかる装置の概要について説明する。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１２０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られる。生体光計測部１２０は、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）を備える。光源１０２ａ及び１０２ｂ（１０２ｃ及び１０２ｄ）の光は、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）で強度変調される。強度変調された光は、それぞれ光ファイバー１０３ａ及び１０３ｂ（１０３ｃ及び１０３ｄ）を通して結合器１０４ａ（１０４ｂ）で結合され、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される。光照射位置の近くには、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〜１０７ｆが設けられ、受光された光はそれぞれ受光器１０８ａ〜１０８ｆに導かれる。６本の受光用光ファイバー１０７ａ〜１０７ｆで生体通過光を受光し、受光器１０８ａ〜１０８ｆで生体通過光が光電変換される。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。
【００１９】
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。
【００２０】
ロックインアンプ１０９ａ〜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及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。
【００２１】
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。
【００２２】
図１に示した入力部、代表波形演算部、記憶部、判定部は、すべて計算機１１２内にある。入力部では、図３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、それを表すチェックボックスにチェックする。その場合には、検査結果が自動的に記憶部のデータベースに格納される。刺激・命令呈示装置１１５には、計測制御用計算機１１１から送信される制御信号１１４に従って、被験者への刺激あるいは課題が呈示される。生体光計測部１２０は、刺激・命令呈示装置１１５に呈示された刺激あるいは課題に応答している被験者の前頭下部領域の局所ヘモグロビン濃度の変化を測定する。
【００２３】
代表波形演算部では、被験者の特定領域で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個体代表波形を算出する。本実施例では、図５に示すように、前頭下部領域に設定した１１チャンネルで局所ヘモグロビン濃度の変化を測定し、その計測波形の加算平均を個体代表波形とした。加算平均の代わりに主成分分析を行い、その第１主成分を個体代表波形としても良い。ここで主成分分析は、多変数の変動をなるべく少数の合成変数で表わす多変量解析の一手法である。各チャンネルの計測波形から計算される分散共分散行列の最大固有値に対応する固有ベクトルの要素を、係数を各チャンネルの計測波形に掛けて足し合わせた結果が第１主成分を与える。波形データ及び個体代表波形は、計測部位情報とともに計算機１１２内の記憶部に渡される。
【００２４】
記憶部では、被験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、確定診断でラベルされた個体代表波形及びメタ疾患群の基準波形からなる。データベース情報は、後述するように基準波形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。
【００２５】
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１１３に表示される。なお、図４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。
【００２６】
次に、解析部における処理について説明する。解析部において、メタ疾患群及びその基準波形を決めるために、記憶部に格納されている確定診断付きの多数の個体代表波形を対象にしてクラスタ分析を行った。クラスタ分析とは、データの特徴量に基づいて分類のクラスを決める方法である。クラスタ分析の概念図を図６に示す。図６は、２次元の特徴量空間における各データの分布を示す。図の例では各データをひとつの点で表わす。クラスタ分析は、特徴量空間で互いに近い点を集めてグループ分けすることで分類クラスを決めている。このデータは３つのクラスからなり、クラスタの数を３と仮定して分析すると、その中心点は＋で表わした位置に推定される。このクラスタがデータのクラスに対応している。中心点が決まれば、新たなデータを３つのクラスに分類することは容易である。新たなデータに対応する点と各クラスの中心点の距離を測り、最も近いクラスに分類する。
【００２７】
ここでは、健常者１（ＮＣ）、統合失調症（ＳＣ）、うつ病（ＤＰ）、双極性障害患者（ＢＰ）の４群合わせて４２７名（ＮＣ：２０５名、ＳＣ：８６名、ＤＰ：１１６名、ＢＰ：２０名）の被験者のヘモグロビン変化波形データを用いて、複数のメタ疾患群の基準波形とそのメタ疾患群の患者分布を求めた。
【００２８】
最初に、クラスタ分析におけるクラスタの数を４とし、図７に示したｋ平均クラスタリングのアルゴリズムによって４２７の波形データを４つのクラスタに分けた。代表波形は１２５１データポイントからなるため、各代表波形は１２５１次元の特徴量空間の１点の座標とみなすことができる。最初に、この空間上にクラスタの中心４点をランダムに選び（Ｓ１１）、各個体代表波形をあらわす点がどの中心点に近いかで４つのクラスタを作る（Ｓ１２）。４２７点を分類した各クラスタの重心座標を新たな中心点とする（Ｓ１３）。中心点が収束するまでステップ１２，１３を繰り返す（Ｓ１４）。収束は、距離変動が０．１％未満と認められたときとした。距離としてユークリッド距離を用いたが、相関係数（Ｒ）の１からの差（１−Ｒ）などでも有効である。
【００２９】
図８に、クラスタ分析の結果例を表す。４つのクラスタの平均波形は互いに異なっていて分離がうまくいく。クラスタ１〜４に、それぞれ、８０人、９７人、５１人、１９９人のデータが分類された。各クラスタは異なったメタ疾患群に対応し、それぞれの疾患分布を図９に示す。クラスタ１はメタ疾患群１に対応して８０人が分類され、ＳＣ群が最も多く分布する。クラスタ２はメタ疾患群２に対応して９７人が分類され、ＢＰ群が最も多く分布する。クラスタ３はメタ疾患群３に対応して５１人が分類され、ＤＰ群が最も多く分布する。クラスタ４はメタ疾患群４に対応して１９９人が分類され、ＮＣ群が最も多く分布する。この４つのクラスタの特徴量空間における中心座標が、メタ疾患群の基準波形を与える。
【００３０】
クラスタの数を５とした場合も、同様にメタ疾患群及びその基準波形を決定できる。７１５人分の波形データに対して、クラスタの数を５としたクラスタ分析を行い、メタ疾患群及びその基準波形を求めることができた。図１０に、各メタ疾患群の疾患分布を示す。主疾患はメタ疾患群１が双極性障害、メタ疾患群２及び５が統合失調症、メタ疾患群３がうつ病、メタ疾患群４が健常者であった。図１１に、メタ疾患群の基準波形と各群に分類されるデータ数を示した。メタ疾患群４とメタ疾患群１に分類されるデータ数が多かった。このようにして決定されたメタ疾患群の基準波形と各群に分類されるデータ数、各メタ疾患群に属する疾患の分布確率などのデータは、表示部に表示して確認することができ、また、記憶部に記憶される。
【００３１】
一方、クラスタ分析の代わりに主成分分析を用いることも可能である。前記４２７人分のデータに主成分分析を施すと、図１２のような主成分波形を得る。これらの主成分波形のうち第１主成分と第２主成分の重み係数の符号組合せによって４つのグループに分けることができる。すなわち＋＋、＋−、−＋、−−の組合せに対応したグループに分けられる。各グループの平均波形を示すと図１３のようになる。対応する疾患群分布は、図１４に示したようになった。明らかに前記クラスタ１〜４と対応付けられ、組合せ＋＋がメタ疾患群４に、組合せ＋−がメタ疾患群２に、組合せ−＋がメタ疾患群３に、組合せ−−がメタ疾患群１に対応することが分かる。
【００３２】
ここでは用いる主成分の数を２とした場合についてのべたが、その数を３としても有効なメタ疾患群への分類が可能である。この場合は、８メタ疾患群が得られる。第１，２，３主成分の重み係数符号の＋＋＋、＋＋−、＋−＋、＋−−、−＋＋、−＋−、−−＋、−−−の組合せ順にメタ疾患群の番号付けを行った。図１５に、各メタ疾患群の疾患分布とその群に分類されるデータ数を示す。主疾患はメタ疾患群１，２及び４が健常者、メタ疾患群３が双極性障害、メタ疾患群５及び６がうつ病、メタ疾患群７及び８が統合失調症であった。メタ疾患群１−４に分類されるデータが多かった。図１６に、メタ疾患群の基準波形を示した。各基準波形は、従来から知られている主疾患の波形特徴（例えば非特許文献１）との関連が認められる。ここで使用された主成分の数、主成分波形、決定されたメタ疾患群の基準波形、対応する主成分重み係数符号組合せの情報、各群に分類されるデータ数、各メタ疾患群に属する疾患の分布確率などのデータは、表示部に表示して確認することができ、また、記憶部に記憶される。
【００３３】
ここで、メタ疾患群の基準波形の自動調整について説明する。データベースに記録された個体代表波形及び確定診断情報をもとに基準波形を調整できる。その方法は上述したようにクラスタ数が４あるいは５のクラスタ分析、又は、２つあるいは３つの主成分重み係数の符号組合せを用いた分類に基づく。データ数が増加した場合、例えば所定数のデータ増加毎など、適宜、メタ疾患群及びその基準波形を計算し直し調整することが、診断支援の実効を高めるために有効である。
【００３４】
次に、判定部における処理について説明する。判定部では、各個人代表波形が何れのメタ疾患群の基準波形に近いかを判定する。基準波形は、記憶部のデータベースに予め保存されているものを使用する。新たな患者に対しては、生体光計測部において、言語想起を伴う語流暢課題を負荷し、脳のヘモグロビン変化量を計測する。代表波形演算部は、計測された波形から個体代表波形を計算し、それを判定部に渡す。判定部では、記憶部に記憶されているメタ症候群の基準波形と患者の個体代表波形とを比較し、個体代表波形の表わす特徴量空間内の点が何れの基準波形に近いかによって、属するメタ症候群を決定する。クラスタ分析によってメタ症候群の基準波形を求めているときには、判定のための距離計算にはクラスタを求めたときと同じ距離関数を用いる。一方、主成分分析を用いる場合は、個体代表波形と記憶部に記憶されている主成分波形との内積を計算することによって重み係数を求めることができる。判定部においては、その符号組合せを同様に記憶部に記憶されている符号組合せ情報と比較し、属すべきメタ疾患群を判定する。
【００３５】
判定結果として、当該個体代表波形が分類されたメタ疾患群の疾患群分布を表示装置上に表示する。図１７にその一例を示す。疾患分布は数値及びグラフで提示されている。さらに、個体代表波形を表示しても良い。この例では統合失調症である確率が高いことを示しているが、これはあくまでも統計的に得られた参考情報である。
【００３６】
４２３例の症例につき、疾患ごとの平均波形に基づき判定を行うと疾患を正しく判定する平均判定率は５３％であったのに対して、クラスタ数を５とするクラスタ分析に基づく判定では対応する平均判定率は６５％であった。従来法においては、疾患群毎に基準特徴量や基準波形を設定していた。各患者の個体代表波形から疾患群を判定する際には、その個体代表波形から求められた特徴量やその波形を各疾患群の基準波形や基準特徴量と比較して、どの疾患群に属するかを判定していた。この判定方式では、応答波形がその時々の状態によって変わり得ることや、データベースが大規模化して各データ間のばらつきが大きくなると、各疾患の波形や特徴量の分布の重なりが増大するという問題が生じる。そこで本発明では、疾患群の集合としてのメタ疾患群を導入することにより、あらかじめデータのばらつきを考慮したロバストな疾患判定を実現可能にした。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
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。
【符号の説明】
【００３８】
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
１１３  表示部
１１４  制御信号
１１５  刺激・命令呈示装置
【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】
2010029832.tif 000014
【図１３】
2010029832.tif 000015
【図１４】
2010029832.tif 000016
【図１５】
2010029832.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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2010029832.tif 000021
2010029832.tif 000022
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