(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーのテスト成績データに基づいて、バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける少なくとも１つの成績変数と、前庭動眼反射（ＶＯＲ）を特徴付ける少なくとも１つの成績変数とを計算し、
各々の成績変数について、前記それぞれの成績変数に基づいて、かつ、一組の成績測定基準にも基づいて、前記ユーザーの特定の損傷または疾患の程度を示す値を有する各スコアを計算し、
出力デバイスを介して、前記少なくとも１つの計算されたスコアを出力する
よう構成されたプロセッサーを含む、コンピューターシステムであって、
バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける前記成績変数を計算することは、加速度計からの線形加速度の測定結果とジャイロスコープからの角回転の測定結果との組み合わせに基づく、コンピューターシステム。
【請求項２】
前記プロセッサーは、前記成績変数のうちの少なくとも３つを各々計算するよう構成され、
前記出力することは、第１のクモの巣グラフに、前記成績変数のうちの前記少なくとも３つの前記それぞれの計算されたスコアを同時表示することを含み、
前記第１のクモの巣グラフの各頂点は、前記計算されたスコアのうちの１つにそれぞれ対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第１のクモの巣グラフと同時に第２のクモの巣グラフが同時に表示され、
前記第１および第２のクモの巣グラフが対応する前記スコアは、同じスケールに従って正規化され、
前記第２のクモの巣グラフの頂点は、前記ユーザーの最初のテスト実施時に測定結果から計算される一組のベースラインスコアに対応し、
前記第１のクモの巣グラフの前記頂点が対応する前記スコアは、前記ユーザーの後続のテスト実施時に得られる測定結果から計算される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサーは、バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける少なくとも１つの成績変数、ＶＯＲ変数を特徴付ける少なくとも１つの成績変数、認知機能を特徴付ける少なくとも１つの成績変数、および、神経性運動機能を特徴付ける少なくとも１つの成績変数を含む、少なくとも３つの成績変数を計算するよう構成され、
前記プロセッサーによって出力することは、前記成績変数のうちの前記少なくとも３つに対して、前記それぞれの計算されたスコアをもとに、グラフィカルな出力を表示して、前記ユーザーの脳震盪損傷の程度を示すことを含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項５】
前記グラフィカルな出力は、第１のクモの巣グラフをさらに含み、前記第１のクモの巣グラフの各頂点は、前記計算されたスコアの１つにそれぞれ対応し、
前記プロセッサーによって出力することは、前記第１のクモの巣グラフと同時に第２のクモの巣グラフを表示することを含み、
前記第２のクモの巣グラフの頂点は、前記少なくとも３つの成績変数各々について前記ユーザーの最初のテスト実施時に得られる測定結果から計算される一組のベースラインスコアに対応し、
前記第１のクモの巣グラフの前記頂点が対応する前記スコアは、損傷後の測定結果から計算される、請求項４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＝＝関連出願へのクロスリファレンス＝＝
本出願は、２０１１年１０月３日に発明の名称「SYSTEM AND METHOD FOR MOTOR AND COGNITIVE ANALYSIS（運動および認知分析用のシステムおよび方法）」でファイルされた米国仮出願第６１／５４２，５４８号（その内容全体を本明細書に援用する）の利益を主張する。本出願は、２００９年１１月１９日にファイルされた米国仮特許出願第６１／２６２，６６２号ならびに、２０１０年１１月１９日にファイルされたＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０５７４５３号（その内容全体を本明細書に援用する）にも関連する。
【０００２】
本明細書に記載の発明は、主に、脳損傷および脳障害の分析を容易にするためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
神経性の運動障害および神経性の認知障害には様々なものがあり、２〜３例をあげると、アルツハイマー病、パーキンソン病（ＰＤ）、進行性核上麻痺などである。神経性運動障害および神経性認知障害は、運動機能、認知機能、またはその両方に影響する。運動機能および認知機能に影響する状態のもうひとつのカテゴリーに、外傷性脳損傷がある。これらの脳損傷は、一般に脳震盪とも呼ばれる、穏やかな外傷性脳損傷を含み得る。脳震盪は、さまざまなスケールでグレード分けすることが可能である。
【０００４】
多くの神経性運動障害および神経性認知障害のみならず脳損傷を適切に治療するには、個人の状態をより良く理解するか分類することが望ましい。このため、さまざまなタイプの疾患および損傷用に、さまざまなテストが開発されている。たとえば、患者のパーキンソン病を評価するスケールのひとつに、パーキンソン病統一スケール（Unified Parkinoson's Disease Rating Schedule）（ＵＰＤＲＳ）がある。患者の機能障害をカテゴリー分けしやすくするために臨床医が使っているさまざまな他のテストも存在する。
【０００５】
このようなテストの結果を一層効率良く管理し、客観的に分析するために、このようなテストのいくつかを行うためのコンピューター化したシステムが提案されている。米国特許第６，４３５，８７８号（「’８７８特許」）は、刺激に対するユーザーの反応時間を測定できるシステムを提案している。しかしながら、提案されたシステムは、ユーザーとシステムとの相互作用の質は測定していない。また、’８７８特許のシステムは、ユーザーの成績に基づいて、刺激について、その刺激の提示時間または刺激の品質を動的に修正するが、ユーザーの成績をもとにテストの難易度を定性的に修正することはしない。
【０００６】
米国特許第７，２９４，１０７号（「’１０７特許」）も同様に、ユーザーの反応時間を測定できるテスト実施システムに言及している。しかしながら、’８７８特許のように、このシステムはユーザーとシステムとの相互作用の質は測定しない。また、’１０７特許のシステムは、ユーザーの成績をもとに、どのテストを実施するか、テストを終了するか否かといったことを判断するが、ユーザーの成績をもとに特定のテストの難易度を定性的に修正することはしない。
【０００７】
米国特許第６，５１７，４８０号（「’４８０特許」）は、迷路のトレースを検出し、テストを終えるまでの全体としての時間を検出するテスト実施システムに言及しているが、このシステムでは、ユーザーのテスト成績についての定性的な測定をせず、ユーザーの成績に鑑みてテストの難易度を修正することもしない。
【０００８】
さらに、’８７８特許、’１０７特許、’４８０特許はいずれも、認知能力の度合いを時間ベースでテストするためのシステムまたは方法を提供していないし、患者が服用している医薬品および／または患者の深部脳刺激（ＤＢＳ）に用いられる刺激パラメーターなどの患者情報とテスト結果との相関に関するデータを提示するシステムまたは方法も提供しない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、脳損傷および脳障害の分析を容易にするためのシステムおよび方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
例示的な実施形態によれば、コンピューターシステムは、ユーザーのテスト成績データに基づいて、バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける少なくとも１つの成績変数と、前庭動眼反射（ＶＯＲ）を特徴付ける少なくとも１つの成績変数とを、計算するよう構成された、プロセッサーを含んでもよい。各々の成績変数について、プロセッサーは、それぞれの成績変数に基づいて、かつ、一組の成績測定基準にも基づいて、それぞれのスコアを計算してもよい。少なくとも１つの計算されたスコアは、出力デバイスを介して出力されてもよい。
【００１１】
もうひとつの例示的な実施形態では、コンピューターに実装される方法は、コンピュータープロセッサーによって、ユーザーのテスト成績データをもとに、バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける成績変数、前庭動眼反射（ＶＯＲ）を特徴付ける成績変数のうちの少なくとも１つを計算することを含んでもよい。少なくとも１つの成績変数の各々に対し、プロセッサーによって、それぞれの成績変数に基づいて、かつ、一組の成績測定基準にも基づいて、それぞれのスコアを計算してもよい。プロセッサーは、出力デバイス経由で、少なくとも１つの計算されたスコアを出力してもよい。
【００１２】
さらに別の例では、非一過性のコンピューター読取り可能な媒体は、プロセッサーによって実行可能な命令を格納できる。この命令は、プロセッサーによって実行されると、プロセッサーに、ユーザーの外傷性脳損傷の程度を評価するための方法を行わせるものである。この指示に対応する方法は、ユーザーのテスト成績データをもとに、バランスおよび姿勢の安定性を特徴付ける成績変数、認知機能を特徴付ける成績変数、神経性運動機能を特徴付ける成績変数、前庭動眼反射（ＶＯＲ）を特徴付ける成績変数のうちの少なくとも１つを計算することを含んでもよい。少なくとも１つの成績変数の各々に対し、それぞれの成績変数に基づいて、かつ、一組の成績測定基準にも基づいて、それぞれのスコアを計算することができる。少なくとも１つの計算されたスコアは、出力デバイス経由で出力して、ユーザーの外傷性脳損傷の診断を容易にすることができる。
【００１３】
いくつかの例では、測定結果は、穏やかな外傷性脳損傷（たとえば、通常は脳震盪と呼ばれるもの）などの外傷性脳損傷によって影響された機能と関係することがある。これらのタイプの外傷性脳損傷は、重篤度を示すために、さまざまなスケールでグレード分け可能である。脳震盪タイプの損傷または他の疾患（パーキンソン病など）を分析する例では、神経性運動機能および認知機能に加えて、バランスおよび姿勢の安定性および／または前庭機能をテストしてもよい。また、本発明は、背景にある測定結果から導き出される情報を表示するためのシステムおよび方法に関する。このような分析および／または得られる表示は、医師などのヘルスケアプロバイダーが患者の状態を診断しやすくできる。
【００１４】
他の例では、本発明は、テスト実施時の患者の意図的な低成績および予測された応答を検出するためのシステムおよび方法にも関する。本発明は、姿勢の安定性を求めるためのシステムおよび方法にも関する。
【００１５】
本発明の例示的な実施形態は、前庭、バランス、および姿勢の安定性機能の測定結果から導き出される情報を表示するシステムおよび方法に関する。いくつかの例では、この情報は、複数の頂点を有するクモの巣グラフとして表示されてもよく、各頂点が、スコアまたはインデックスの値と対応している。各スコア／インデックス値は、姿勢の安定性および前庭動眼反射（ＶＯＲ）の完全性の測定結果から導き出されるものであってもよい。
【００１６】
本発明の例示的な実施形態は、テスト実施時に、患者が意図的に本来よりも成績を低くしているか、あるいは、正しい応答を予測しているか否かを判断するシステムおよび方法に関する。
【００１７】
本発明の例示的な実施形態は、ジャイロスコープの測定結果と加速度計の測定結果との組み合わせを用いて、姿勢の安定性を求めるシステムおよび方法に関する。
【００１８】
使用とアクセスを容易にするために、１つ以上のテストを、権限を与えられたユーザーが、離れた場所で、あらかじめ定められたリソースロケーター（たとえば、ＵＲＬ）を用いてアクセス可能な、インターネットベースのアプリケーションとして実装してもよい。また、システムをウェブベースのアプリケーションとして実装することで、複数の患者についてのテストデータを（匿名で）中央のサーバーに維持して、さらに分析や研究をしやすくすることが可能である。たとえば、複数のユーザーでテストを行った結果をさらに集めて、運動障害を分類または運動障害の重篤度の判断をするための新たなインデックスを作成でき、これは、一般に用いられているパーキンソン病統一スケール（Unified Parkinoson's Disease Rating Schedule）（ＵＰＤＲＳ）などの既存の標準と相関していてもよい（し、していなくてもよい）。
【００１９】
例示的な方法では、表示装置は、患者の端末（たとえば、手持ち式の装置）の一部であってもよく、測定データは、ネットワークを介して患者の端末に接続されたサーバーで記録され、テスト結果の情報は、ネットワーク経由でサーバーに接続された臨床医の端末で出力される。いくつかの例では、ネットワークは、インターネットを含む。
【００２０】
本明細書に開示するさまざまな方法およびシステムコンポーネントは、単独で実施および提供されてもよいし、さまざまな組み合わせで実施および提供されてもよい。
【００２１】
本発明の例示的な実施形態は、１つ以上のプロセッサーに関し、このプロセッサーは、任意の従来の処理回路およびデバイス、またはこれらの組み合わせを用いて実装されてもよい。このプロセッサーは、たとえば、本明細書に記載の方法のいずれでも単独または組み合わせで行えるような、従来のメモリーデバイスを含めてコンピューター読取り可能なハードウェア媒体で、与えられるコードを実行するための、パーソナルコンピューター（ＰＣ）または他のワークステーションプロセッサーの中央処理装置（ＣＰＵ）などであってもよい。１つ以上のプロセッサーは、サーバーまたはユーザーの端末で実現されてもよいし、これらの組み合わせで実現されてもよい。ユーザーの端末は、たとえば、デスクトップ、ラップトップ、手持ち式のデバイス、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、テレビセットトップのインターネット器具、モバイル電話、スマートフォンなど、あるいはこれらの１つ以上の組み合わせがあげられる。メモリーデバイスは、従来の永久記憶回路および／または一次記憶回路またはこれらの組み合わせを含んでもよく、その非包括的なリストとしては、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、磁気テープがあげられる。
【００２２】
本発明の例示的な実施形態は、本明細書に記載の方法を行うおよび／または本明細書に記載の方法を実行して生成される出力データを格納するために、プロセッサーによって実行可能である命令が格納された、たとえば上述したようなハードウェアのコンピューター読取り可能な媒体に関する。
【００２３】
本発明の例示的な実施形態は、プロセッサーによって実行されて、本明細書に記載の方法を行うための命令を送信するハードウェアコンポーネントまたはマシンなどの方法に関する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の例示的な実施形態による、テスト・分析システムのブロック図である。
【図２】本発明の例示的な実施形態による、運動機能および認知機能のテストおよび分析を行うために実装可能なシステムアーキテクチャーを示す。
【図３】本発明の例示的な実施形態による、ログイン画面のスクリーンショットである。
【図４】本発明の例示的な実施形態による、患者または臨床医のユーザーに提示可能な患者のアンケートを示す。
【図５】本発明の例示的な実施形態による、患者または臨床医のユーザーに提示可能なアンケートの別の部分のスクリーンショットを示す。
【図６】本発明の例示的な実施形態による、リモートテストデバイスの較正に利用可能なグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）を示す。
【図７】本発明の例示的な実施形態による、テストを開始するのに利用可能な導入画面のスクリーンショットのＧＵＩを示す。
【図８】本発明の例示的な実施形態による、「セブンズテスト」用の命令を与えるのに利用可能なスクリーンショットのＧＵＩを示す。
【図９】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装可能な「セブンズテスト」のＧＵＩを示す。
【図１０】本発明の例示的な実施形態による、ユーザーによってテストが完了したことを示している、図９の「セブンズテスト」のＧＵＩを示す。
【図１１】本発明の例示的な実施形態による、反応テスト用の命令を与えるのに利用可能なスクリーンショットのＧＵＩを示す。
【図１２】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装可能な反応テストのＧＵＩを示す。
【図１３】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーによって少なくとも部分的に完了した図１２の反応テストのＧＵＩを示す。
【図１４】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装したトレイルメイキングテスト（パートＡ）の命令を与えるのに利用可能なスクリーンショットのＧＵＩを示す。
【図１５】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装可能なトレイルメイキングテスト（パートＡ）のＧＵＩを示す。
【図１６】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーによって部分的に完了した図１５のトレイルメイキングテスト（パートＡ）のＧＵＩを示す。
【図１７】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装したトレイルメイキングテスト（パートＢ）の命令を与えるのに利用可能なスクリーンショットのＧＵＩを示す。
【図１８】本発明の例示的な実施形態による、コンピューターに実装可能なトレイルメイキングテスト（パートＢ）のＧＵＩを示す。
【図１９】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーによって部分的に完了した図１８のトレイルメイキングテスト（パートＢ）のＧＵＩを示す。
【図２０】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーによってタブレット型パーソナルコンピューター（ＰＣ）の表面で行われているトレイルメイキングテストを示す。
【図２１】本発明の例示的な実施形態による、管理ユーザーインターフェースを介してユーザーに表示可能なテスト結果を示す。
【図２２】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーの神経性認知機能を評価するのに用いられるデータを得られる例を表している、図２１の管理ユーザーインターフェースを示す。
【図２３】本発明の例示的な実施形態による、トレイルメイキングテスト（パートＡ）用に計算することが可能な速度データを示す。
【図２４】本発明の例示的な実施形態による、患者ユーザーから取得したデータをもとに生成可能な、図２３のテストの一部の拡大図を示す。
【図２５】本発明の例示的な実施形態による、トレイルメイキングテスト（パートＡ）およびトレイルメイキングテスト（パートＢ）のテスト用に、複数の標的について計算されたドゥエルタイムデータを示す。
【図２６】本発明の例示的な実施形態による、患者のテストデータを閲覧し、選択するのに利用可能な、別の管理ユーザーインターフェースのスクリーンショットを示す。
【図２７】本発明の例示的な実施形態による、テストを行う際に採用される患者のプロトコルを管理するのに用いられる、別の管理ユーザーインターフェースを示す。
【図２８】本発明の例示的な実施形態による、本明細書に記載のシステムおよび方法を実装するのに利用可能なコンピューティング環境を示す。
【図２９】本発明の例示的な実施形態による、テスト・分析システムの分析エンジンのブロック図である。
【図３０】本発明の例示的な実施形態による、脳震盪関連の成績の測定基準を表示するための方法を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の例示的な実施形態による、第１の患者に対してなされる一連のテストからの例示的な結果に対応する一組のクモの巣グラフである。
【図３２】本発明の例示的な実施形態による、第２の患者に対してなされる一連のテストからの例示的な結果に対応する一組のクモの巣グラフである。
【図３３】従来の加速度計を用いて得られる一組の測定結果である。
【図３４】従来のジャイロスコープを用いて得られる一組の測定結果を示す。
【図３５】ジャイロスコープのデータと加速度計のデータとを組み合わせたものに基づいて、姿勢の安定性を求めるための方法を示すフローチャートである。
【図３６】テストを受ける患者による意図的な低成績および予測の可能性があることを検出するための方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、本発明の一態様によって実現可能なテストシステム１０の一例を示す。システム１０は、システム１０によって実施されるテスト実施プロセスに関連するデータを取得するのに利用される方法および機能を含む、テストエンジン１２を含む。例示的な実施形態では、テストエンジン１２は、ユーザーのコンピューティングデバイスが、テストエンジン１２の方法および機能に遠隔アクセスするために接続できる、サーバー上に位置していてもよい。
【００２６】
テストエンジン１２は、たとえば、患者情報モジュール１４を含み得る。患者情報モジュール１４は、患者データ１８の形で分析エンジン１６に提供可能な患者情報を取得するよう、プログラム可能である。患者情報は、ユーザーがキーボードおよび／またはマウスおよび／またはスタイラスなどの適当なユーザー入力装置を用いて仕上げることが可能な、一連のテンプレートまたはフォーム（たとえば、ＸＭＬまたは他の文書）を含み得る。患者情報の例として、ログインＩＤやパスワードなど、システムでユーザーを認証するログイン情報があげられる。また、患者情報は、患者の現在の健康状態に関する情報のみならず、患者がテストを受けている環境に関する情報を含み得る。追加の情報は、患者が現在服用している医薬品（医薬品名、用量、１日の服用回数、最後の投薬からの時間を含む）に関して取得可能である。患者データ１８を取得し、これを分析エンジン１６に送信するのに利用できるさまざまなタイプの形態と構成があることは、当業者であれば自明であろう。
【００２７】
また、テストエンジン１２は、較正モジュール２０も含む。この較正モジュール２０は、ユーザーのテスト設備の具体的な内容がわからなくてもよい遠隔操作用などにシステムを較正するようプログラムされる。較正コンポーネント２０は、たとえば、テストが実施されるディスプレイまたはモニターの二次元の相対的なサイズを確認するのに利用可能である。たとえば、互いに間隔があいた複数本の線の並びなどのグレード付きスケール（プログラマーに既知の対応する正規化スケールとともに与えられる）を、ディスプレイ上にグラフィカルに表現することができる。グラフィカルユーザーインターフェース２２を介してユーザーに対して表示される画像のサイズに応じて、（たとえばｘ方向とｙ方向の両方に）ユーザーのディスプレイの寸法を確認すべくユーザーがスケールに隣接して位置決めできる、大きさのわかっている物品（たとえば、８．５インチ×１１インチの紙、ドル紙幣、またはクレジットカード）を、ユーザーに与えてもよい。そうすれば、ユーザーは、対応するスコアを、分析エンジン１６によって利用される較正データ２４としてシステム１０に入力できる。このようにして、ユーザーのコンピューティングデバイスの相対的なディスプレイサイズがわかれば、以後に実施される一連のテストで適切な幾何学形状および位置情報を得ることができる。分析エンジン１６は、ユーザーがテストを受けているユーザーの特定のテスト環境（たとえば、ディスプレイ画面）に調和するような、対応するテスト実施データをスケーリングするのに、較正データ２４を利用することができる。具体的には、テストおよび／またはテスト結果についてユーザーに提示されるデータを、較正データに基づいてスケーリングしてもよい。たとえば、表示される標的の精度（すなわちサイズ）および／または表示される標的間の距離を、ユーザーのテスト環境に応じてフィッツの法則に基づいて修正してもよい。
【００２８】
本発明の別の例示的な実施形態では、ユーザーの画面に３つまたは４つの標的を画面の隅１箇所に１つずつ提示するようデータを送信することで、較正を実施してもよい。システムは、標的どうしの間の画素の数、または既定されたＸ，Ｙ位置を、標的間の垂直距離および水平距離の表現として記録してもよい。これらの距離は、テストデータをスケーリングするための較正データとして利用できる。
【００２９】
この代わりにまたはこれに加えて、較正を省略できるように、特定の患者デバイスを、既知の設定を有するように事前設定しておくことも可能である。たとえば、あらかじめ定められた設定を有するデバイスを、システムに登録してもよい。たとえば、このような事前登録されたデバイスまたは端末は、医院、病院、または他の施設に備え付けることが可能である。
【００３０】
別の例示的な実施形態では、ディスプレイ画面同士の差異を無視してもよく、ユーザーに提示されるテストデータならびにテスト結果が、さまざまなテストプラットフォームで揃っていてもよい。
【００３１】
また、テストエンジン１２は、ＴＥＳＴ  １アプリケーション〜ＴＥＳＴ  Ｎアプリケーション（ここで、Ｎは任意のテスト回数を表す正の整数である）で示される複数のテストアプリケーション（たとえば、機能または方法）２６および２８を含む。各テストアプリケーションは、ユーザーの運動機能および／または認知機能、および／または運動機能と認知機能の組み合わせをテストするような方法で、プログラム可能である。
【００３２】
たとえば、テストは、ユーザーの適切な運動機能および／または神経性認知機能をテストするのに利用できる、「セブンズテスト（seven's test）」（詳細については図９および図１０を参照して後述する）、トレイルメイキングテストパートＡおよびパートＢなどのトレイルメイキングテスト、時計描画テスト、反応時間と運動課題などの、既知のテストと類似のものであってもよい。テストエンジン１２をプログラムできる他のテストとして、センターアウトテスト（情報処理速度（たとえば、どの標的に動かすか判断）および運動能力（たとえば、特定の標的に対する動きの質）を評価する）、アルキメデスの螺旋テスト（パーキンソン患者の振戦を評価するためのもので、患者が外方向に進むと、振戦が増えることになる）、Bentonの線方向づけテスト（脳損傷患者の視空間判断を測定する）、ユーザーがテストを受けると完全レンダリングが動的に提供されるようなテスト、が挙げられる。たとえば、ユーザーがパターンをなぞりはじめるとレンダリングされる点を含む、ユーザーによる追跡用のパターンが与えられるという、循環トラッキングテストを提供してもよい。たとえば、ユーザーがパターンをなぞると変化または移動する正弦波、円、または他のパターンを表示してもよい。
【００３３】
コンピューターまたはタブレットの画面などのハードウェア表示装置でＧＵＩ２２にインタラクティブなグラフィカルオブジェクトを与えるインタラクティブな方法で、各テストアプリケーション２６〜２８を、ユーザーコンピューターに提供できる。このような双方向性は、ユーザーに提供できるアクションスクリプトまたは他の機能または方法を用いることで実現可能であり、このうちいくつかは、たとえば上述したような較正内容に基づいて、テストエンジン１２を実装するプラットフォームに応じて変えることが可能である。
【００３４】
例示的な実施形態では、テストエンジン１２は、たとえばAdobe Systems Incorporatedから入手可能なADOBE（登録商標）  FLEX（登録商標）ソフトウェアを用いてプログラム可能なものなど、Flashプラットフォームを用いたものとして実装可能である。Flashプラットフォームには、たとえば、市場に極めて浸透しており、ユーザーのマシンのウェブブラウザ経由などでテストエンジン１２に遠隔アクセスするときなどに、ユーザーのマシンに追加のソフトウェアコンポーネントをインストールする必要がない、といった利点がある。好都合なことに、アプリケーションまたは方法１４、２０、２６、２８の各コンポーネント用のFLEX（登録商標）アプリケーションは、新たなウェブページをロードする必要なく、ディスプレイ上で変更が起こり得るような、ステートフルクライアントを提供してもよい。また、このような実装によって、ユーザーの運動、認知、認知−運動機能についての対応のテスト結果を分析して、意味のある情報を提供できるよう、取得対象となる幾何学形状データおよび位置データの十分な解明が可能になることが、すでにわかっている。
【００３５】
テストアプリケーション２６〜２８各々についてのデータが、それぞれテストデータ３０〜３２として取得される。これらは分析エンジン１６に提供および／または分析エンジン１６で利用可能である。このように、複数のマルチパートテスト２６〜２８を実施することによって、各テストによって、分析エンジン１６で分析可能な対応するテストデータ３０〜３２を提供でき、当該テストデータ３０〜３２に基づいて、意味のある情報および結果を提供できる。
【００３６】
テストデータは、テスト用のグラフィカルオブジェクト（たとえば、標的）の位置を示す内容や、テストを実施するのに利用されるカーソルまたは他のポインティングデバイスの位置を示す内容と共に、複数の異なるテストのうち、どのテストが実施されているかを示す内容を含んでもよい。たとえば、テストアプリケーション２６〜２８は、get#cursor#pos( )または他のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を採用し、テストデータ３０〜３２として、時間情報（得られるカーソル位置に対応する時間など）と一緒に格納されるカーソル位置情報をモニタリングおよび取得することができる。このようなデータのサンプリングレートは、たとえば、３０Ｈｚであってもよい。
【００３７】
たとえば、テストアプリケーション２６、２８は、ディスプレイ上に、１つ以上の標的を、各々がユーザーの表示装置上の一組の座標を包含するまたはこれと結合する形状（たとえば、円、楕円形、三角形または矩形）を有するグラフィカルオブジェクトとして有するＧＵＩを表示することができる。ユーザーは、たとえばマウスまたはタッチスクリーン用スタイラスなどのポインティングデバイスを使用することによって、あるいは、ポインティングデバイスの使用なしに指でタッチスクリーンに触れるなどによって、ディスプレイ上において、二次元空間（たとえば、Ｘ座標およびＹ座標を有する空間）内で固有のオブジェクト位置を有するような、カーソルまたは他のグラフィカルオブジェクトを位置決めできる。テストアプリケーション２６、２８は、ユーザーに、カーソル／オブジェクトの位置決めをすること、あるいは、２つ以上の特定の標的間に線を引くことを求める指示を提供できる。各標的の既知の位置（テストデータ３０〜３２に対応する）に対する画面上でのカーソルの動きを、分析エンジン１６で分析可能である。
【００３８】
分析エンジン１６は、たとえば、運動計算部３４および／または認知計算部３８を含んでもよい。計算部３４および／または３８は、たとえば、コンピューター読取り可能なハードウェアデバイスに格納されたソフトウェアモジュールであってもよく、これは、同一または異なる入力パラメーターに基づいて、さまざまな計算を実施するよう実行されてもよい。
【００３９】
例示的な実施形態では、運動計算部３４は、テストデータ３０〜３２に基づいて、多数の１つ以上の運動学的変数を求めるようプログラムされる。たとえば、運動計算部３４は、カーソルまたはポインターデバイスの位置や、テスト区間の間に取得されるテストデータの各サンプルに対する速度、加速度、スピード、および／または接線加速度を求めるようプログラム可能である。たとえば、接線加速度は、分析エンジン１６によって、ユーザーの動きにおける曲率の度合いを示すものとしてとして使用されてもよい。
【００４０】
例示的な実施形態では、運動計算部３４は、たとえば一対の標的間のユーザーの線にどのくらい近いかという尺度への対応が、その一対の標的間の理想的な直線にフィットしているか、などといった、上記にて参照した変数から派生する情報を求めることもできる。たとえば、シーケンシャルな標的間の理想的な直線にある各データ点について、ユーザーが引く線上の対応する点までの距離を求めることが可能である。それぞれの点と点との間で求めた距離の合計を求め、距離を求めた点の数で割って、ユーザーが引いた線に対する理想的な線に関連した平均を提供することが可能である。これは、引かれる線の精度を客観的に示すために、それぞれの標的間にユーザーが引く線に対して繰り返すことが可能である。
【００４１】
例示的な実施形態では、運動計算部３４は、理想的な線と実際の線との差異を二乗した誤差の平均を求めることで、平均二乗誤差をさらに計算してもよい。例示的な実施形態では、運動計算部３４は、たとえば平均二乗誤差の平方根を計算することによって、理想的な線と実際の線との間の差異の平均二乗平方根誤差または標準偏差をさらに計算してもよい。このように、運動計算部３４は、ユーザーの線上のユーザーのデータ点が理想的な線から外れる平均距離を表すさまざまな値を求めることができる。
【００４２】
同様に、例示的な実施形態では、テストの過程で記録された位置ごと、別々のＸ位置およびＹ位置ごと、および／または線１本ごとについて、スピード、速度、加速度、接線加速度などの間で、これらのパラメーターの実際に記録された値と理想値との偏差として、平均、平均二乗誤差、平均二乗平方根誤差、および／または標準偏差の情報を計算してもよい。
【００４３】
他の情報として、図１５および図１６を参照して後述するような、ユーザーが互いに交差する線を引いたか否かがあげられる。
【００４４】
上記は、運動計算部３４が実施してもよい計算の包括的なリストであることを意図したものではなく、他の例示的な実施形態では、経時的にサンプリングされた、取得済みのテストデータ３０〜３２をもとに、追加のまたは代わりの変数およびパラメーターの計算をする。運動計算部３４によって求められる計算結果は、分析データ３６の一部として格納可能である。また、分析データ３６は、較正データ２４および患者データ１８を含み得る。これらは、運動計算部３４および認知計算部３８による計算の精度を改善するのに利用可能である。あるいは、較正データ２４などで反映されるようなプラットフォーム間の差をさらに考慮することなく、異なるプラットフォームで実施されたテスト結果が比較可能なものとなるように、較正データを上述したように利用して、実施されるテストを変更してもよい。
【００４５】
本発明の例示的な実施形態では、認知計算部３８は、患者ユーザーの認知機能の評価に関連する変数またはパラメーターを計算するようプログラムされる。たとえば、認知計算部３８は、取得したテストデータ３０および３２をもとにドゥエルタイムを計算することが可能である。ドゥエルタイムは、たとえばＸ位置およびＹ位置として既定できるあらかじめ既定された特定の有界領域内や、表示されたグラフィカルオブジェクトまたは標的を含む範囲に、カーソルまたは他のグラフィカルオブジェクトがある時間に対応してもよい。計算されるドゥエルタイムを使用して、たとえばひとつの課題から別の課題に注意を合わせ直す患者のセット切り替え能を評価してもよい。この場合、ドゥエルタイムは、（第１の標的への最初の動きの後に）次の標的に移動するまでの第１の標的における滞留時間を反映している。ドゥエルタイムは、神経性認知患者群または他の患者群における「認知のフリージング」の指標であってもよい。また、認知計算部３８は、たとえば、反応テストアプリケーション２６、２８の間に、刺激の提示からユーザーによるポインティングデバイスの動きの開始までの時間に対応する反応時間を計算することもでき、これを認知計算部３８でさらに利用して、患者の情報処理能力のスコアを作成することも可能である。本発明の例示的な実施形態では、認知計算部３８は、たとえば、運動機能の質を表すデータ出力などの、運動計算部３４によるデータ出力をさらに利用して、認知能力を表すデータを計算してもよい。
【００４６】
たとえば、次の標的に移動するために特定の標的から離れるときの最初のスピードまたは加速度を、特定の場合の認知測定値として利用してもよい。たとえば、動きの最初の段階が比較的迅速（速度と加速度が大きい）であって、ユーザーが正しい標的に移動した場合、この情報を利用して、そのユーザーの動きが主に予測制御またはフィードフォワード制御下でなされた（すなわち、ユーザーがどこに行くか極めてはっきりとわかっていた）と結論づけてもよい。一方、スピードまたは加速度が比較的小さいか、ユーザーが標的を離れたあとに動いたり止まったりが複数回ある場合、この情報を利用して、患者にとってどこに移動するかという標的がはっきりしていないと結論づけてもよい。これは、情報処理速度が欠けていることを示すもので、特に、ユーザーの動きの他の成分が比較的正常であるか、比較的すみやかになされ得る場合にあてはまる。テストの主な目的に応じて、特定タイプの計算を異なるタイプのテストに適用しなくてもよいことは、理解および認識されたい。
【００４７】
本発明の例示的な実施形態では、分析エンジン１６は、計算結果を出力して、対応する分析データ３６を提供することができる。このため、分析データ３６は、それぞれのテストアプリケーションについて取得されたテストデータ３０〜３２をもとに、運動計算部３４および／または認知計算部３８によって行われる方法および計算に基づいて、結果データを含むことが可能である。
【００４８】
本発明の例示的な実施形態では、分析エンジン１６は、運動計算部３４および／または認知計算部３８によって患者ごとに求められた出力結果に基づいて、１つ以上のインデックスを計算するようプログラムされるインデックス計算部４０を含んでもよい。たとえば、インデックス計算部４０は、特定の患者について取得される特定の組のテストデータに対して求められる分析データを集めて、この集めたテストデータの組をもとに特定の患者の運動機能を示す値を有するインデックス（またはスコア）を求めることができる。この代わりにまたはこれに加えて、インデックス計算部４０は、一組のテストデータをもとに、患者の認知機能を示す値を有するインデックス（またはスコア）を計算することができる。この代わりにまたはこれに加えて、インデックス計算部４０は、一組のテストデータをもとに、患者の認知−運動機能を示す値を有するインデックス（またはスコア）を計算することができる。インデックス計算部４０は、ＵＰＤＲＳなどの既知のスケールまたはインデックスに従って正規化可能である。この代わりにまたはこれに加えて、インデックス計算部４０は、患者の運動機能および／または神経性認知機能を示す新たなスケールを計算できる。インデックス計算ごとに得られる出力を、格納された分析データ３６にアクセスできる臨床医などによる後の分析用に、分析データ３６の一部として供給および格納することが可能である。
【００４９】
本発明の例示的な実施形態では、システムは、複数の患者についてのデータのコーパスをもとに、インデックス計算に用いられる係数を修正してもよい。たとえば、ほぼ健康であるとみなされた多数のユーザーの特定のテストでの結果が芳しくない場合、そのテストのテスト結果を、重み付けの小さい係数で修正してもよい。
【００５０】
本発明の例示的な実施形態では、ユーザーが１つ以上のテストを受けると、システムは、ユーザーに提示される１つ以上のテストが、そのユーザーにとって難しすぎるあるいは簡単すぎることを示す分析データ３６を生成できる。たとえば、計算されたスコアが非常に小さい場合、これらのスコアは、そのユーザーが特定の能力閾値レベルより下にいると示すことはできても、その特定の閾値未満であるユーザーの能力レベルを細かく示してはいない。同様に、計算されたスコアが非常に大きい場合、これらのスコアは、ユーザーの能力レベルが特定の能力閾値レベルよりも上にいると示すことはできても、その特定の閾値を上回るユーザーの能力レベルを細かく示してはいない。
【００５１】
このため、本発明の例示的な実施形態では、テストエンジン１２は、現在の患者に関する格納された分析データにアクセスし、このアクセスされた分析データによって示される過去の成績に基づいて、ユーザーへの次の出力にテストアプリケーション１〜Ｎのうちの１つを選択するためのモジュールをさらに含む。たとえば、テストエンジン１２が、分析データから、ユーザーの成績があらかじめ定められた閾値より低いと判断した場合、テストエンジン１２は、特定の低い難易度レベルにあるとランク付けされている次のテストを選択してもよい。たとえば、標的精度（すなわち、（較正された画面サイズなどに対する）表示される標的のサイズ）および／または（較正された画面サイズなどに対する）表示される標的間の距離に従って難易度をランク付けしてもよい。たとえば、互いに第１の距離で標的を有するような第１のサイズのテストを、互いに第１の距離より長い第２の距離にある複数の標的を有する、および／または第１のサイズより小さい第２のサイズである複数の標的を有するような同じタイプの別のテストよりも容易である、とランク付けしてもよい。例示的な実施形態では、標的精度および距離を変えて、過去に実施したテストと同じタイプのテストを再実施することで、テストの難易度の変更を実装してもよい（よって、再実施されるテストの難易度レベルが変わる）。
【００５２】
別の例示的な実施形態では、少なくとも１つの標的の移動状態を変えて、過去に実施されたテストと同じテストまたは同一タイプのテストを再実施することで、テストの難易度を変更することを実装してもよい。たとえば、難易度を上げるには、静止している標的から移動している標的へと変更してもよいし、ゆっくり移動している標的から速い標的に変更してもよい。同様に、難易度を下げるには、移動している標的から静止している標的に変更してもよいし、速く移動している標的からゆっくりめの標的に変更してもよい。移動状態に応じて難易度をランク付けしてもよい。
【００５３】
別の例示的な実施形態では、異なるタイプのテストを選択することで、テストの難易度を変更することを実装してもよい。このテストタイプは、過去に実施されたテストとは異なる難易度レベルにランク付けされている。
【００５４】
本発明の例示的な実施形態では、テストの実施時、分析エンジン１６は、テストが終了する前であっても、そのテストに関連した分析データ３６の一部を生成してもよい。テスト時、テストエンジン１２は、テストが終了する前に、そのテストのために作られた部分分析データ３６にアクセスしてもよく、現在のテストの実施時に、部分分析データ３６をもとにそのテストを修正してもよい。たとえば、テストの実施時、テストエンジン１２は、テストの過去に表示された標的を拡大してもよく、および／または過去に表示された標的間の距離を短縮してもよく、および／または移動状態と静止状態との間で標的を変更してもよい。この代わりにまたはこれに加えて、テストがその実施時に標的を動的に表示する場合、テストエンジン１２は、過去に表示されたものよりも大きい新たな標的を、過去に表示された標的のペア間の距離よりも短い距離で、あるいは過去に表示された標的と比べて異なる移動状態で、表示してもよい。
【００５５】
図２は、テスト、分析、および／または評価を行うための例示的なアーキテクチャーを含むネットワークシステム５０の例を示す。図２の例では、システム５０は、５４、５６、５８で示されるユーザーデバイスから遠隔でさまざまな方法を実現するのに用いられる方法および機能を提供するようプログラムされる、システムサーバー５２を含む。ユーザーデバイス５４、５６、５８は各々、ネットワーク６０経由でシステムサーバー５２と接続され、あるいは、これと通信することができる。ネットワーク６０は、従来技術において知られているようなプライベートドメインおよびパブリックドメインをはじめとする、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）またはネットワークの組み合わせを含んでもよい。
【００５６】
例示的な実施形態では、システムサーバー５２は、各々がユニフォームリソースロケーター（ＵＲＬ）などの対応のリソースロケーター経由でアクセス可能な複数の異なる機能および方法を有するウェブサーバーを含んでもよい。一例では、システムサーバー５２は、権限を与えられたユーザーだけがシステムの他のさまざまな機能および方法にアクセスできるように、セキュリティのレベルを提供するアクセス制御機能６４を含む。アクセス制御機能６４は、ユーザーデバイス５４、５６、５８の各々に対してログインユーザーインターフェース画面を提供でき、そこでは、ユーザーごとに認証用のユーザーＩＤおよびパスワードを要求できる。各ユーザーＩＤおよびパスワードを対応する権限付与レベルと関連させ、サーバーシステム５２によって提供される他の機能および方法のうちの１つ以上に対するアクセスを選択的に提供してもよい。図２には、デバイス５４、５６、５８を別々のデバイスとして示してあるが、それぞれの動作を単一のデバイス上で行ってもよく、これらがログイン情報に沿って論理的に別々になっていてもよい。例示的な実施形態では、一組のログイン情報で、図示のデバイス５４、５６、５８のうちの２つ以上の動作にアクセスするための権限を付与してもよい。
【００５７】
たとえば、ユーザーデバイス５４は、高いまたは無制限の権限付与レベルを割り当て可能であり、６７で概略的に示す対応の管理機能および方法にアクセスすることをはじめとして、サーバーシステム５２によって提供される機能および方法のそれぞれにアクセスするための１つ以上の管理ユーザーインターフェース６６を提供するよう利用可能である。このため、管理ユーザーインターフェース６６の権限を与えられたユーザーは、テストデータなどを閲覧しながら、患者情報についてのさまざまな管理機能６７にアクセスできる。たとえば、ユーザーインターフェース６６は、臨床医が、自らの患者が受けたテストのテスト結果または他の関連の情報にアクセスできる臨床医のインターフェースであってもよい。選択された管理ユーザーインターフェース画面の例を、図２６および図２７に示す。
【００５８】
ユーザーデバイス５６は、テスト実施機能および方法７０などに限られた量のアクセスを提供できる患者ユーザーインターフェース６８を含んでもよい。たとえば、アクセス制御機能６４を介してログインした後、患者ユーザーインターフェース６８を利用して、テストアプリケーション７０にアクセスすることが可能である。このアプリケーションは、患者ＧＵＩにおいてグラフィカルに表示できる。テストアプリケーションは、さまざまなテストを行い、患者が制御する動きの情報を患者ユーザーから得るための機能および方法についてプログラムされたインタラクティブなウェブページとして提供可能である。
【００５９】
患者ユーザーインターフェース経由で患者ユーザーデバイス５６に提供されるテスト方法７０は、市場に浸透したADOBE（登録商標）  FLEX（登録商標）あるいは別の類似のソフトウェアまたはプラットフォームを用いて実装可能である。市場に十分に浸透していることから、実質的に個々のユーザーのデバイスに何もソフトウェアをインストールまたはロードする必要がない。テスト方法７０によって提供されるテストとの相互作用に応答して、テストデータ３０〜３２は、中央データ記憶装置７４における格納用にシステムサーバー５２によって得られてもよい（詳細については後述する）。分析エンジン１６の方法は、患者ユーザーデバイス５６でローカルに実施されてもよいし、システムサーバー５２で遠隔実施されてもよい。
【００６０】
ユーザーに提示可能なテスト実施機能および方法と関連した、関連のあるグラフィカルユーザーインターフェースの例を、図４〜図２０に図示し、これを参照して説明する。
【００６１】
もうひとつのユーザーデバイス５８は、たとえばテストデータの研究および分析を容易にすべく関連のあるデータ（たとえば、患者の識別情報を除外）へのアクセスを提供する研究ユーザーインターフェース７２を含んでもよい。たとえば、研究者または他の権限を与えられたユーザーが、複数の患者についての一組のテストデータにアクセスでき、ひいては、一組のデータに統計的な方法または他の数学的な操作を施して、相関または尤度などの関連のある情報を確認することができる。また、研究者は、分析データを利用して、複数のユーザー各々のテスト結果に対するユーザーが入力した他の情報（たとえば、医薬品ＩＤ、用量などを含む患者データ）との相関を導き出すこともできる。このような分析によって、他の権限を与えられたユーザーによる後の使用およびレビュー用に中央データ記憶装置７４に格納可能な情報を提供できる。たとえば、医薬品とテスト結果、テスト結果の経時的変化の相関を導き出すことができ、この相関を、医師などの権限を与えられたユーザーに、管理ユーザーインターフェース６６経由で提示することが可能である。
【００６２】
この代わりにまたはこれに加えて、特定の患者デバイスを、権限付与が必要ないよう、あらかじめ設定された権限付与状態であらかじめ設定しておくことが可能である。システムサーバー５２側が把握しているこのようなデバイスは、ネットワーク６０経由またはセキュアローカルエリアネットワーク経由または他の好適な接続で、システムサーバー５２にアクセス可能である。たとえば、このようなあらかじめ設定された端末は、医院、病院または他の施設においておくことができる。
【００６３】
例示的な実施形態では、患者ユーザーデバイス５６の設定や分布に関わらず、テストデータは、中央システムサーバー５２に関連のあるデータベースまたは他の中央データ記憶装置７４に統合される。
【００６４】
中央データ記憶装置７４は、生テストデータ７６および結果データ７８を含んでもよい。中央記憶装置７４は、単一の記憶装置および／または論理的格納場所として図示されているが、例示的な実施形態では、生テストデータ７６は、たとえば、結果データのクエリに対する応答時間を短くするために結果データ７８とは別に格納されてもよい。
【００６５】
生テストデータ７６および結果データ７８は、患者および個々のテストによってインデックス化が可能であるし、ある患者の患者データを他の患者のものと区別する目的で、患者特有の情報（例示的な実施形態では、おそらくは患者の一意な識別番号以外の患者識別情報を除外）を含んでもよい。本明細書で説明するように、テスト方法７０およびシステムサーバー５２は、患者ユーザーインターフェースからそこに実装されているテスト実施アプリケーション経由で取得した生テストデータについて計算を行うよう、プログラム可能である。
【００６６】
特定のクラスターに含まれる患者（すなわち、特定の特性を持つ患者）間の類似性を利用して、類似の状態にある他の患者の治療および診断を容易にすることが可能である。たとえば、臨床医は、管理ユーザーインターフェース６６経由で情報（たとえば、医薬品（タイプおよび／または用量）、（たとえば、ＤＢＳ療法の）刺激パラメーター、症状、状態、および／または診断、という観点での患者情報）を入力してもよく、これを、たとえばメタデータを増加または提供すべく患者のテストデータおよび結果データにタグ付け（またはプログラム的にリンク）することが可能である。このメタデータは、患者のクラスター化とそれぞれの状態の理解を容易にすべく、さらに評価または検討が可能である。このように、テストデータの統計分析を行うために一層統計的に有意な集団のテストデータを維持することができ、これを、たとえば研究者ユーザーインターフェース経由で、掘り下げるか、そうでなければ統計的に評価するか、それ以外の何かをして、症状および状態の相関を理解することができる。たとえば、本発明のシステムは、１つ以上の症状および／または診断によってテスト結果データを照会できるものであってもよく、それに応答して本システムは、１つ以上の症状および／または診断に一致する患者、および／または結果データ７８の平均および／または他の集合データに関する結果データ７８を返してもよい。
【００６７】
例示的な実施形態では、本発明のシステムおよび方法は、ユーザーデバイス５４を使用して、たとえば患者情報およびテスト結果が得られている特定の患者について、医薬品（タイプおよび／または用量）および／または（たとえばＤＢＳ療法の）刺激パラメーターに関して、臨床医が提案された変更を入力できるものであってもよい。ユーザーデバイス５４でのコマンドのユーザー選択によってトリガーされるクエリーに応答して、システムサーバー５２は、特定の患者の患者データおよびテストデータに（あらかじめ定められた度合いで）類似した患者データおよびテストデータに関連する患者を、中央データ記憶装置７４で検索してもよい。サーバーは、特定の患者および後続のテスト結果データが得られている患者で提案されたものと類似の変更がなされた患者をさらに検索してもよい。サーバーは、ユーザーデバイス５４での表示用に、このような後続のテスト結果の平均を出力して、臨床医に、特定の患者の状態における、提案された変更による想定される変化を、テスト結果における想定された変化に鑑みて測定される変化として示してもよい。
【００６８】
この代わりにまたはこれに加えて、システムは、このような後続のテスト結果の平均に対応する病状カテゴリーを出力してもよい。たとえば、異なる間隔のテストスコアが、メモリー内で、異なるカテゴリーの認知および／または運動スキルと関連していてもよい。後続のテスト結果の平均が含まれるカテゴリーを出力してもよい。この代わりにまたはこれに加えて、たとえば認知および／または運動スキルが改善すると想定されるか、悪くなると想定されるかといった、想定される変更方向を病状区分に対して出力してもよい。
【００６９】
図３から図２７は、図１および図２に示し、これらを参照して説明したシステム１０および５０で実装可能なアルゴリズムおよび機能性についての一般的な理解を与えるために、ユーザーインターフェース中に提示するための例示的なスクリーンショットまたは他のグラフィックスを示している。
【００７０】
図３は、詳細については上述したようなシステムへのアクセス制御に利用可能なＧＵＩエレメント１０２を含む、スクリーンショット１００の例を示す。ＧＵＩエレメント１０２は、システムの許可を与えられた使用のためのユーザー名（user name）およびアクセスコード（access code）を得るために利用可能なユーザー入力フィールド１０４を含む。ユーザー入力フィールド１０４の情報を送信（submit）したりクリア（clear）したりするために、グラフィカルなボタンなどのグラフィカルインターフェースエレメント１０６を設けてもよい。
【００７１】
図４は、ユーザーの全体的な健康状態、テストを受けている心理状態および環境に付随する情報を得るためのＧＵＩエレメント１１２の例を含むスクリーンショット１１０の例を示す。たとえば、質問には、「夕べは何時間眠りましたか？（How many hours of sleep did you get last night?）」、「疲労のレベルは０〜１０の段階でいうといくつですか？（What is your level of fatigue on a scale of 0-10?）」、「あなたの環境は１〜５の段階でいうとどのくらい騒々しいですか？（On a scale from 1 to 5 how noisy is your environment?）」、「現在、どこでテストを受けていますか？（Where are you currently taking the test right now?）」といったことを含んでもよい。この質問または他の質問と関連するのは、あらかじめ定められた数の回答のうちの１つを識別して選択するのにユーザーが利用可能なドロップダウン型のコンテキストメニュー１１４であってもよい。１つ以上の質問に対する答えを入力した後、ユーザーは、「継続（continue）ユーザーインターフェースエレメント（グラフィカルなボタン）１１６を押して、先に進むことができる。
【００７２】
図５は、特定の患者が服用できる医薬品についての情報を得るのに利用可能な別のスクリーンショット例１２０を示す。スクリーンショット２０は、多岐にわたるドロップダウン型のコンテキストメニューを有するＧＵＩエレメント１２２を含み、これは、１種類以上の医薬品（medication(s)）、用量（dosage）、その１種類以上の医薬品の１日あたりの服用回数（number of times per day the medication(s) is taken）、その１種類以上の医薬品の最後の投薬後の時間数（time(s) since last dosage of the medication(s)）を識別するのに利用可能である。特定の医薬品に関する明細をドロップダウン型のコンテキストメニュー１２４で入力した後、ユーザーは、これらを、追加（add）ユーザーインターフェースエレメント１２６でシステムに入力してもよい。同様に、一つのエントリーをカーソルや他のユーザーインターフェースエレメントで選択した後、削除（delete）ユーザーインターフェースエレメント１２８を押すことで、そのエントリーを削除または抹消することも可能である。すべての医薬品を医薬品フォームＧＵＩエレメント１２２に適切に入力した後、ユーザーは、ユーザーインターフェースエレメントまたはボタン１３０を押すことで、テスト実施プロセスの次のフェーズに進むことができる。本明細書で説明するように、医薬品情報をテストデータとプログラム的に関連づけることで、相関を得られるようにすることが可能である。例示的な実施形態では、医薬品および／または他の治療情報のうちのいくつかまたはすべてを、臨床医がシステムに入力してもよい。
【００７３】
図６は、本発明の例示的な実施形態によって、遠隔地のユーザーのコンピューティングデバイスを水平方向に較正するために実装可能な較正ＧＵＩ１３６を表すスクリーンショット１３４の例を示す。較正ＧＵＩ１３６は、ユーザーに、複数の互いに間隔があいたマークまたは印を有する目盛り１３８を提示する。このマークまたは印には、図６の例では０から３０までの連続番号が振られている。較正ＧＵＩ１３６は、８．５インチ×１１インチの紙１枚を半分に折って、折った紙１枚の一方の長辺をゼロに合わせて短い方の端を目盛り１３８に隣接するように置き、もう一方の長辺に最も近い数字をユーザー入力ダイアログボックス１４０に入力するよう、ユーザーへの指示を提示する。このダイアログボックス１４０に入力された数字を紙の実寸と比較して利用して、テスト実施プロセスの際にユーザーの画面に提示される表示エリアのサイズまたは寸法を求めることが可能である。テスト実施の結果を適切にスケーリングできるよう、水平および垂直方向の寸法がわかるように、同様の較正をユーザー画面の垂直方向にも利用できる。
【００７４】
図７は、テストがまもなく開始されることを個人に伝えて、テストのタイプやそれらがどのように進むかについてのいくつかの追加の情報を確認するための、ユーザーに提示可能な「ウェルカム（welcome）」スクリーンショットの例を示す。実際のテストを開始する前に、ユーザーがテスト実施プロセスに慣れるよう若干の練習用の画面とテストを実装してもよいことは、理解されたい。
【００７５】
図８は、第１のテストを行う前に与えることが可能な指示ＧＵＩ１４６の例を示す。図９および図１０は、「セブンズテスト」を行うのに用いられる複数の標的１５２を含むＧＵＩ１５０の例を示す。このテストでは、認知スキルおよび／または運動スキルをテストするために、ユーザーは、標的の間に数字の「７」に似た形のパスを描くよう指示される。各標的は、画面内などに、患者のグラフィカルインターフェースのＸ／Ｙ座標で表される領域を包含するグラフィカルオブジェクトとして、グラフィカルに構成可能である。ＧＵＩ１５０は、マウス、スタイラス、タッチスクリーンなどのポインティングデバイスを用いて点と点とを結ぶようユーザーに指示がなされる従来の「セブンズテスト」の例に対応する。図９の例では、数字の１、２、３を付した３つの標的が画面に提示される。ユーザーは、標的１−２−３と結んで数字の「７」に似た形を描くよう指示される。本システムは、テストの成績と関連づけてテストデータを記録してもよい。テストデータは、たとえば、標的を結ぶために取られるパスの位置および時間情報を含んでもよい。図１０は、標的位置１と２は結ばれているが、標的位置２と３は結ばれていない患者のアウトカムの例を示す。標的位置１と２が正しく結ばれていることを示すために、システムは、標的１および２をハイライトしているのに対し、標的３のほうはハイライトしていない。図１に戻ると、図９で取得したテストデータは、各標的の位置のＩＤ、標的を結ぶためまたは結ぼうとして患者が取ったパス、および／またはこのパスに関連した時間情報を含み得る。
【００７６】
このように、図１０に示すテストアウトカムに関して得られる情報は、各標的１５２の座標のみならず、テストの最中に、カーソルまたは他のポインティング素子がそれぞれの標的間で移動して、対応する線またはパス１５４を形成する際の、カーソルまたは他のポインティング素子の座標（または位置）も含んでもよい。
【００７７】
図１１は、第２のテストを行う前に提供できる指示ＧＵＩ１５８の例を示す。
【００７８】
図１２および図１３は、認知能力などをテストするためのセンターアウトテストなど、連続した動きのある反応時間テストの実施に関連して提供できるＧＵＩ１６０の例を示す。このため、ＧＵＩ１６０は、中央の標的１６２と、中央の標的を取り囲むような関係にある複数の外側の標的１６４とを含む、複数の標的を含む。センターアウトテストは、外側の標的１６４のうちのひとつを他の標的１６２および１６４とはコントラストをなす色で表示し、その上で、コントラストをなす標的がＧＵＩ１６０に表示されてから、このコントラストをなす外側の標的１６４と中央の標的１６２とを結ぶためにユーザーがポインティングデバイスを動かし始めるまでの時間を格納することによって、ユーザーの反応時間をテストするのに行うことが可能である。このプロセスの間に、追加の情報、たとえば中央の標的１６２と外側の標的１６４の間でユーザーが取ったパス、および／または対応する時間を表す標的のそれぞれのグラフィカルなレンダリングに対するカーソルの経時的な位置など、を得ることができる。
【００７９】
図１３には、標的１６６のうちの１つが、他の標的とはコントラストをなす色であって、中央の標的１６２とコントラストのある標的１６６とを結ぶ想定標的を示す、部分的に完了したセンターアウトテストを示す。センターアウトテストは、外側の標的のうち異なるものが、予測可能な順序または無作為の順序で１回以上選択されるように行うことが可能である。
【００８０】
図１４は、図１５および図１６に図示し、これを参照して説明するものを含む第３のテストを行うための指示を与えるためにユーザーに提示可能な、もうひとつの指示ＧＵＩ１６８の例を示す。
【００８１】
図１５および図１６は、認知スキルおよび／または運動スキルのテスト用のトレイルメイキングテスト（パートＡ）を行うのに利用可能なテストＧＵＩ１７０の例を示す。ＧＵＩ１７０で実装されるトレイルメイキングテスト（パートＡ）は、運動情報と認知情報の両方を同時に評価するのに使用できる。たとえば、ＧＵＩ１７０によって与えられる表示エリアに、複数の標的１７２が分散している。図１５および図１６の例では、標的には１から２４の番号が振ってあり、ユーザーは（図１４の指示ＧＵＩ１６８によって指示された際に）番号順に標的を結ぶ。テストエンジンは、ＧＵＩ１７０の表示エリアにを、番号順の他の標的同士を結んでいる線と交差することなく、番号順の各標的を理想的な直線で互いに結ぶことができるような形で、標的を擬似的にランダムに集めることができる。このように、位置、速度、スピードおよび／または加速度の情報を得ることだけでなく、互いに交差する線も、患者の運動機能および認知機能をさらに示すよう、識別可能である。
【００８２】
図１６は、患者が、標的１から始まって、標的２、標的３、標的４、標的５の順に最初の５つの標的を線で結んだ例を示す。このように、図１５および図１６の例示的なテストから、連番を付された標的間を結ぶそれぞれの線を引くのに用いられるカーソルの位置に対応する情報を、テストデータとして、（たとえばローカルのまたはサーバーと関連した）メモリーに記録・格納することができる。位置データに加えて、同様にそれぞれのサンプルで時間的データを得ることもできる。こうして、詳細については下記にて図示し、説明するように、位置データおよび時間データを、評価のために、テストデータとして分析システムに提供することができる。
【００８３】
他に図１６に示されているのは、たとえば、ＧＵＩ１７０で連番の付いた標的１７２を相互に結ぶ複数の線それぞれについての平均誤差、平均二乗誤差、または平均二乗誤差平方根を計算することで、誤差の度合いを特徴付けるのに実施可能な分析に用いられる線の図である。たとえば、標的２および３を参照すると、この分析は、たとえば標的２と３とを結ぶ理想的な直線２５０に沿った点の、同じそれぞれの標的間で患者（たとえば、ポインティングデバイスでユーザーが制御する動きに応答して）が引いた線分２５２に対する相対位置を比較することによって、実施可能である。たとえば、同数の等しく間隔のあいた標本点を、線分２５０および２５２各々の長さ方向に沿って集め、標本点の組どうしの差異について、対応する平均二乗誤差を計算することができる。たとえば、標本点で記録された誤差値を二乗して合算した後、標本点のペアの数で割って、患者の線２５２の理想的な線分２５０に対する平均二乗誤差を与えることができる。ユーザーの線２５２が標的間の理想的な（直）線２５０に対してどれだけ近くフィットしているかという度合いを計算するために、たとえば標本平均、標本分散、分散の分析、平均二乗誤差平方根、標準偏差や線形回帰技術を含む、さまざまなタイプの推定量を利用可能であることを、当業者であれば理解し、認識するであろう。
【００８４】
たとえば、標的間の線分それぞれの平均二乗誤差の二乗平方根を取ることで、得られる平均二乗誤差をさらに利用して平均二乗誤差平方根を計算することができる。このように、平均二乗誤差平方根は、本質的に、理想的な線２５０上の対応する点から線２５２上にあるユーザーのデータ点までの距離を平均した尺度を与えることができる。
【００８５】
図１７は、図１８および図１９に示すような、認知スキルおよび／または運動スキルを試験するトレイルメイキングテスト（パートＢ）テストのための指示をユーザーに出すために提供可能な、指示ＧＵＩ１８０の例を示す。
【００８６】
図１８および図１９は、トレイルメイキングテスト（パートＢ）に関連する情報を実施・記録することに関してユーザーに提示できる、ＧＵＩ１８２の例を示す。ＧＵＩ１８２は、対応のテストアプリケーションによって求められるアプリケーションデータに基づいて、表示エリア内に位置する複数の標的を提示する。図１８および図１９の例では、標的は円であり、その各々が、対応の一組の座標を有する有界領域を画定している。表示ＧＵＩ１８２では、１８４で示す標的の一部に、ＡからＨまでの連続した文字が付されており、１８６で示す標的の別の対応部分には、１から１３の連続した数字が付されている。テストエンジンは、トレイルメイキングテスト（パートＢ）のフォーマットに一致する標的の任意の配置を自動的に作成するようプログラム可能であり、この配置が、分析エンジン１６に提供されるテストデータの一部であってもよいことは、当業者であれば理解するであろう。
【００８７】
ＧＵＩ１８２で実装されるトレイルメイキングテスト（パートＢ）を使用して、運動情報と認知情報を同時に評価してもよい。たとえば、（図１７の指示ＧＵＩ１８０を用いての）指示は、ユーザー患者が、図１９に文字Ｅまで示したようにして、一番小さい数字から始めて最初の文字へ、次に2番目に小さい数字、２番目の文字といった具合に、それぞれの標的を直線で結ぶことで、連続した文字と数字を交互に追うよう指定する。このように、図１９は、ユーザーが、対応のＡＰＩで位置を追跡できるカーソルを使用したテストの例示的なアウトカムを示す。このシステムは、たとえばマウス、スタイラス、またはタッチスクリーンなどの対応のポインティング素子によるカーソルの動きに応答して、線のグラフィカルな表現を表示ＧＵＩ１８２に動的にレンダリングするよう構成される。位置に関連する情報と位置に関連する時間（それぞれの動きのための時間を表す）を、本明細書で説明する後の分析および評価用に記録することが可能である。
【００８８】
図２０は、テストを行うためのユーザーコンピューティングデバイスが、タブレット型のパーソナルコンピューター（ＰＣ）として実装される例示的な実施形態を示す。よって、この例では、ユーザーは、図１８に示すように、標的間を結ぶ線を引くために、対応するタッチスクリーン上でスタイラス（ペンのようなもの）を持つ。相互に結ぶ線を引くのに、ユーザーが自分の指を使ってもよいことは、理解されたい。
【００８９】
図２１は、それぞれのテストで取得したテストデータの関数としてＧＵＩ１９０中で作成して表示することができる、分析データの例を示す。得られる分析データは、多岐にわたるフォーマットで提示可能であり、そのフォーマットは、ユーザーが選択すればよい。ＧＵＩ１９０には、特定のテストについて取得した位置およびそれぞれの時間データをもとに計算可能な、異なる情報を表すための複数の異なるプロットが示されている。特定のテストについて、一番上の行の各プロットは、位置情報を示し、真ん中の行のプロットは速度情報を示し、下の行は加速度情報を示す。位置データは、テスト時に記録される標本から得られるカーソルのＸ座標およびＹ座標の経時的な変化を分析することで、対応する速度情報および加速度情報と相関させることが可能である。図２１の例では、ＧＵＩは、図９および図１０に図示して説明したような「セブンズテスト」の分析データを示す。ＧＵＩ１９０は、権限を与えられたユーザーによる分析および評価のために、管理ユーザーインターフェース６６または研究者ユーザーインターフェース７２を介して表示することができる。
【００９０】
一例として、プロット１９２は、Ｘ位置対Ｙ位置を示すことで、ユーザーが「セブンズテスト」の標的間で取ったパスを表す、対応のポインティングデバイスでのユーザー入力に基づいて、グラフィカルオブジェクトを相対座標系における一対の互いに結ばれた線分として示している。代表的なプロット１９４に、時間の関数としてプロットしたプロット１９２のＸデータを示し、プロット１９６は、時間の関数としてプロットしたプロット１９２のＹデータを示す。
【００９１】
プロット１９８は、変化が起こった時間にわたって、すなわちテスト中に、プロット１９２にプロットしたＸ，Ｙ位置の変化に対応する速度情報を示す。プロット２００は、たとえばプロット１９４におけるプロットした位置的な点と点との間の変化を（このような変化が起こるプロットした時間にわたって）取ることで、時間に対するＸ方向の速度を示している。同様に、プロット２０２は、たとえばプロット１９６におけるプロットした位置的な点と点との間の変化を（このような変化が起こるプロットした時間にわたって）取ることで、時間に対するＹ方向の速度を示している。
【００９２】
同様に、図２３は、本発明の一態様に従って実施されるトレイルメイキングテスト（パートＡ）で取得したデータから得られる速度のプロット２３０を、時間の関数（ｃｍ／秒）として示す。プロット２３０で形成される波形の一部２３２の拡大図を、図２４中に符号２４０で示す。
【００９３】
再び図２１を参照すると、別の一組のプロット２０４、２０６、２０８は、それぞれの曲線の加速度を示す。たとえば、プロット２０４は、たとえばプロット１９８の速度値の変化を、（このような変化が起こる対応の時間にわたって）取ることで、加速度対時間のプロットを表示する。プロット２０６は、たとえばプロット２００の速度値の変化を、（このような変化が起こる対応の時間にわたって）取ることで、Ｘ方向の加速度対時間を表示に対応している。同様に、プロット２０８は、たとえばプロット２０２の速度値の変化を、（このような変化が起こる対応の時間にわたって）取ることで、Ｙ方向の加速度対時間のプロットを表示している。
【００９４】
Ｘ方向およびＹ方向それぞれの動きに関する別のデータすなわち、たとえばプロット１９４、１９６、２００、２０２、２０６、２０８のうちの１つ以上を、たとえば、異なる方向でのスキルを特徴付けるのに使用してもよい。
【００９５】
上述したように、インデックス計算部４０は、１つ以上の実施されるテストに対する、テストを受ける人の成績を特徴付けるスコアを計算してもよい。本発明の例示的な実施形態では、分析エンジン１６は、たとえば速度および／または加速度をプロットされた図２１に示す１つ以上のタイプのグラフの曲線全体の形を、格納されたグラフの形と比較してもよい。たとえば、プロットされた速度または加速度を、格納されたスムーズな釣鐘形の曲線と比較してもよい。この釣鐘形の曲線は、テストを受けるときに健康な人の理想的な動きを表すものとみなしてもよい。分析エンジン１６は、グラフの形が格納されたグラフの形に近いほどスコアが高くなるように、テストを受ける人の動きのスコアを付けてもよい。同様に、分析エンジン１６は、１つ以上のグラフがスパイクを含む程度（数および／または度合いについて）を求めてもよい。この場合、このようなスパイクを、有意な、および／または多くの質の低い動き（補正的な動作および／または振戦のような動作を含む）を示すものとして使用してもよい。
【００９６】
たとえば、インデックス計算部４０によって、１つ以上のグラフ形状スコアを使用してインデックスを計算してもよく、これを管理ユーザーインターフェース６６経由で格納および出力してもよい。インデックスは、多数の要因に基づくものであってもよいことは、注意されたい。例示的な実施形態では、異なる要因（たとえば、グラフ形状スコアを含む）に対して、たとえば、全体としてのインデックスに対してランク付けした有意性に応じて、それぞれの重み値を掛け算数してもよい。
【００９７】
さらに別の例で、図２２は、図２１に示すＧＵＩ１９０を再現したものであり、そこでは、位置データおよび運動学的データの選択された部分が、ドゥエルタイムを計算するために認知計算部３８で利用可能な関連のあるデータに対応する丸２２０によって、識別されている。たとえば、ドゥエルタイムは、カーソルなどのユーザーが制御するグラフィカルインターフェースエレメントが、たとえば標的の画定された境界など、有界領域内にある時間の量と対応してもよい。このような有界領域は、テストＧＵＩに集まっている各標的についての位置データ（たとえば、Ｘ座標およびＹ座標）に従ってデータをテストする際に識別可能である。ドゥエルタイムの計算対象となる被識別領域は、Ｘ位置とＹ位置に変化が起こらなかった各時間あるいは、速度のない期間に対応するＸ位置およびＹ位置を識別（たとえば、プロット１９８から）することで、識別可能である。
【００９８】
図２５は、トレイルメイキングテスト（パートＡ）およびトレイルメイキングテスト（パートＢ）のためにそれぞれ計算することが可能なドゥエルタイムの例示的なプロット２０５０および２０５２を示す。横軸は、トレイルメイキングテストで表示される標的数に対応し、縦軸は、実施されたテストで、カーソルが対応の標的にとどまった時間に対する全体としての時間のパーセンテージに対応する。上述したように、ドゥエルタイムは、カーソル／ポインティングオブジェクトが、表示された標的を含む特定のあらかじめ既定されたＸ−Ｙ位置範囲内にある時間に対応する。このように、ドゥエルタイムは、位置情報（たとえば、カーソルが境界のある標的内にあることを示す）と速度情報（たとえば、カーソルが動いていないか、境界のある標的内で、あらかじめ定められた閾値よりも低速で動いていることを示す）の相関によって求められる。対応の運動情報を計算して分析することで、運動機能情報もドゥエルタイムで表される認知データと同時に取得できることは、自明であろう。たとえば、ＰＤ患者では、患者が休んでいる状態にあるときに、振戦が優勢に起こる。すなわち、患者が、たとえば故意に手を動かすと、振戦は仮にあるとしてもわずかであるのに対し、患者の手が故意に動いておらず、基本的に休んだ位置にあるときは、たとえば実質的に一定の３〜８Ｈｚの周波数で有意な振戦が起こり得る。このため、ドゥエルタイム情報を、ＰＤ患者における振戦を測定するのにどのデータが有意であるかの指標として使用できる。たとえば、システムは、ユーザーの手が基本的に休んだ位置にあった、求められたドゥエル時間のある場所に対応するデータから、振戦の度合いを求めてもよい。この同時運動情報は、運動機能（特に患者が振戦を抱えている場合に、たとえば、この時間内に患者に若干の小さな動きが有り得る）を評価するのに利用可能であるのに対し、この時間内の認知機能（たとえば、情報処理およびセット切り替えに関わる）も分析される。
【００９９】
本発明の例示的な実施形態では、このシステムおよび方法を利用して、たとえば指でのタッピングまたは２つの点の間でのタッピングに関連する運動機能だけを測定するのに用いられる特定のテストを実施してデータを得てもよい。本発明の例示的な実施形態では、システムおよび方法を使用して、たとえば精神状態短時間検査またはレーヴィン漸進的マトリクステストなど、認知機能だけを測定するのに用いられる特定のテストを実施してデータを得てもよい。
【０１００】
図２６は、適切なレベルの権限のあるユーザーによるテストデータへのアクセスを提供するのに利用できる、管理ＧＵＩ２６０の例を示す。各組のテストデータを、名前または他の識別情報によって患者と関連づけることができる。ＧＵＩ２６０に示されるように、特定の患者についての生データのエレメントがいくつあってもよく、これは一般に、実施している１つ以上のテスト次第であってもよい。各組の生データは、たとえば、特定の１つのテストまたは特定のテストのフェーズ（または繰り返し）について、別の組のテストデータと対応可能である。
【０１０１】
図２７は、プロトコルを管理する（たとえばシステムに実装された管理ユーザーインターフェース６６によって）のに利用可能なＧＵＩ２７０を示す。プロトコル管理ＧＵＩ２７０は、たとえば、特定の患者のテストプロセスで用いられているテスト実施プロトコルを識別するのに利用可能である。図２７の例では、ＧＵＩは、たとえばそれぞれのテスト時に深部脳刺激装置がオンなのかオフなのかの指標や、それぞれのテストの時間に患者に投与する医薬品および／またはその用量など、患者のための一組のプロトコルを識別するのに利用可能な選択インターフェースエレメント２７２を含む。このため、臨床医などのユーザーは、特定の患者に関連する一組のプロトコルを選択でき、特定の状態が特定のテストセッションの間に患者ごとに取得した一組のテストデータと関連している影響の理解を助けになる。。
【０１０２】
たとえば、さまざまな状態に対する効果を確認するために、これらのプロトコルを実装し、対応するテストデータのセットを評価することが可能であり、効果としては、たとえば、ＤＢＳがテスト時にオンであるかオフであるか、また、患者が自分の医薬品で処方された用量を守っているか否かといった状態に対する効果や、このような状態がテストの成績におよぼす効果などがある。特定の一組のテストに関連する患者制御パラメーターを指定するのに利用できるさまざまな他のプロトコルならびに、プロトコルの組み合わせを、当業者であれば理解するであろう。
【０１０３】
上記に鑑みて、神経性認知障害および神経性運動障害などの神経障害（たとえばＰＤ、アルツハイマー病、多発性硬化症、認知症、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、パーキンソン症候群、外傷によって誘発された脳損傷、脳卒中、および多系統萎縮症（ＭＳＡ）など）を遠隔で評価するための一連の認知テストおよび運動テストを提供するよう実装可能なシステムおよび方法について説明してきたことは理解できよう。本システムおよび方法は、患者ユーザーが遠隔でテストを実施できるようにし、また、たとえば臨床医がそのような情報にアクセスしてさらに研究を行えるようにするために、中央データレポジトリでのデータの収集を可能にする。
【０１０４】
上記の構造的および機能的な説明に鑑みて、本発明の一部を、方法、データ処理システムまたはコンピュータープログラム製品として実施してもよいことは、当業者であれば自明であろう。したがって、本発明のこのような一部は、完全にハードウェアの実施形態をとってもよいし、完全にソフトウェアの実施形態をとってもよいし、図１および図２のコンピューターシステムで図示し、説明したような、ソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施形態の形態をとってもよい。さらに、本発明の一部が、媒体にコンピューター読取り可能なプログラムコードを有する、ハードウェアのコンピューター読取り可能な記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品であってもよい。好適なコンピューター読取り可能な記憶媒体を利用でき、一例として、静的記憶装置および動的記憶装置、ハードディスク、光学記憶装置、および磁気記憶装置があげられるが、これらに限定されるものではない。
【０１０５】
方法、システム、およびコンピュータープログラム製品のブロック図を参照して、本発明の特定の実施形態についても説明してきた。図示のブロックならびに、図示のブロックの組み合わせを、コンピューターで実行可能な命令によって実装してもよいことは、理解できよう。これらのコンピューターで実行可能な命令を、汎用コンピューター、専用コンピューターあるいは、マシンを製造するための他のプログラム可能なデータ処理装置（または装置と回路の組み合わせ）の１つ以上のプロセッサーに対して、プロセッサーによって実行する命令が１つまたは複数のブロックに示される機能を実装するように供給してもよい。
【０１０６】
これらのコンピューターで実行可能な命令は、コンピューターまたは他のプログラム可能なデータ処理装置を、コンピューター読取り可能なメモリーに格納された命令が、フローチャートのブロックに示される機能を実装する命令を含む試製品につながるように、特定の方法で機能させることのできるコンピューター読取り可能なメモリーに格納されてもよい。また、コンピュータープログラムの命令を、コンピューターまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードして、このコンピューターまたは他のプログラム可能な装置に一連の動作ステップを実施させ、コンピューターまたは他のプログラム可能な装置上で実行する命令によって、フローチャートの１つまたは複数のブロックに示される機能を実装するためのステップが得られるように、コンピューターで実装されるプロセスを生成してもよい。
【０１０７】
この点に鑑みて、図２８は、患者の運動機能および認知機能をテストし、分析するための本明細書に記載するシステムおよび方法の１つ以上の実施形態を実現するのに利用できるタイプの、コンピューターシステム５００の一例を示す。コンピューターシステム５００は、１つ以上の汎用ネットワークコンピューターシステム、組込型のコンピューターシステム、ルーター、スイッチ、サーバーデバイス、クライアントデバイス、さまざまな中間デバイス／ノード、および／またはスタンドアロンのコンピューターシステムに実装可能である。また、コンピューターシステム５００またはその一部は、たとえば、ラップトップコンピューターまたはノートブックコンピューター、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレットコンピューター、スマートフォン（たとえば、図３３〜図３４を参照のこと）などの、さまざまなモバイルクライアントまたは携帯式クライアントにも実装可能である。
【０１０８】
システム５００は、たとえば、任意のユーザーデバイス５４、５６、５８および／またはサーバー５２として機能し得るコンピューター５０２を含んでもよい。コンピューター５０２は、いくつかのタイプのバス構造のうちどれを含んでもよいシステムバス５０８を含んでもよく、システムバス５０８のうちの数例をあげると、周辺機器コンポーネント接続（ＰＣＩ）、ビデオエレクトロニクス規格制定委員会（ＶＥＳＡ）、マイクロチャネル、業界標準アーキテクチャー（ＩＳＡ）、拡張業界標準アーキテクチャー（ＥＩＳＡ）など、多岐にわたる従来のバスアーキテクチャーのうちのいずれかを用いる、メモリーバスまたはメモリーコントローラー、周辺機器用バス、ローカルバスなどがある。システムメモリー５０６は、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）５１０および／またはランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）５１２を含んでもよい。たとえば起動時などに、コンピューター５０２内の要素間で情報を転送しやすくする基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）を、ＲＯＭ５１０に格納してもよい。
【０１０９】
また、コンピューター５０２は、たとえば、ハードディスクドライブ５１４を含んでもよく、リムーバブルディスク５１８に読み書きするための磁気ディスクドライブ５１６（たとえば、フロッピードライブ）や、ＣＤ−ＲＯＭディスク５２２などの光媒体に読み書きするための光ディスクドライブ５２０（たとえば、ＣＤ−ＲＯＭドライブ）を含んでもよい。ハードディスクドライブ５１４、磁気ディスクドライブ５１６、光ディスクドライブ５２０は、それぞれハードディスクドライブインターフェース５２４、磁気ディスクドライブインターフェース５２６、光ディスクドライブインターフェース５２８によって、システムバス５０８に接続される。ドライブと、これに関連するコンピューター読取り可能な媒体は、コンピューター５０２用のデータ、データ構造、コンピューターで実行可能な命令などを格納する、不揮発性の記憶装置となる。上述したコンピューター読取り可能な媒体の説明では、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、ＣＤについて言及したが、磁気カセット、フラッシュメモリーカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジなどのコンピューター読み取り可能な他のタイプの媒体を例示的な動作環境５００で使用してもよいこと、また、このような媒体はいずれも、図２９の分析エンジン１７の機能をはじめとする本発明の方法ならびに、図３０〜図３６に鑑みて開示される関連の方法および機能を行うためのコンピューターで実行可能な命令を含んでもよいことは、当業者であれば自明であろう。
【０１１０】
多数のプログラムモジュールが、ドライブ類およびＲＡＭ５１２に格納されてもよく、それらの例として、オペレーティングシステム５３０、１つ以上のアプリケーションプログラム５３２、他のプログラムモジュール５３４、プログラムデータ５３６があげられる。コンピューター５０２のオペレーティングシステム５３０は、好適なオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組み合わせであれば、どのようなものであってもよい。アプリケーションプログラム５３２、他のプログラムモジュール５３４、プログラムデータ５３６は、先に図示し、説明したように、患者のコンピューターデバイスで運動および認知のテストを実施するのに協働可能である。また、アプリケーションプログラム５３２、他のプログラムモジュール５３４、プログラムデータ５３６を、先に図示し、説明したようなテスト実施データをもとに、患者の運動機能、認知機能、または運動機能と認知機能との組み合わせを示すものの計算に使用することができる。
【０１１１】
ユーザーは、コンピューター５０２に、キーボード５３８およびポインティングデバイス（たとえば、マウス５４０）などの１つ以上のユーザー入力装置でコマンドおよび情報を入力してもよい。他の入力装置（図示せず）として、マイク、ジョイスティック、ゲームパッド、スキャナー、タッチスクリーンなどを含んでもよい。センサーなどのさらに他の入力装置によって、対応のインターフェース経由で他のデータ（たとえば、加速度データおよびジャイロスコープデータ）５３６を提供してもよい。いくつかの例では、加速度計とジャイロスコープを、テストの実施中はユーザーに取り付けられるまたはユーザーが持つデバイス（たとえば、スマートフォン、ＰＤＡまたはタブレットコンピューター）の同じ場所に配置することができる。マウスまたは他のポインティングデバイスを利用して、ポイントアクションとクリックアクションを行うことができる。これには、コンピューターユーザーがカーソルを画面上の特定の場所まで動かす（ポイント）アクションと、その後で、マウスボタン（通常は左ボタン）または他のポインティングデバイスをクリックする（クリック）アクションを含む。このようなポイントアンドアクションは、マウス、タッチパッド、キーボード、ジョイスティック、スクロールボタン、ローラーバーなど、さまざまな入力装置がいくつあっても使用可能である。このようなポイントアンドクリック動作に関連する情報は、本明細書で説明するように、それぞれのテストについて（たとえば、中央のサーバーに）テストデータの一部（たとえば、テストデータ３０、３１、３２）として提供できる。
【０１１２】
これらの入力装置および他の入力装置は、システムバス５０８に接続されたシリアルポートインターフェース５４２を介して処理装置５０４に接続されることが多いが、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースを介して接続されてもよい。１つ以上の表示装置５４４（たとえば、モニターなど）も、ビデオアダプター５４６などのインターフェースを介してシステムバス５０８に接続される。モニターの代わりまたはモニターに加えて、スピーカー、プリンターなどの他の表示装置を提供してもよい。
【０１１３】
コンピューター５０２は、１台以上のリモートコンピューター５６０との論理接続を使用して、ネットワーク環境で動作してもよい。リモートコンピューター５６０は、ワークステーション、サーバーコンピューター、ルーター、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードであってもよく、一般に、コンピューター５０２に関して説明した多くの要素またはすべての要素を含むが、簡単にするために、図２８には、メモリー記憶装置５６２のみを示してある。図２８に示す論理接続は、ＬＡＮ５６４および／またはＷＡＮ５６６を含んでもよい。このようなネットワーク環境は、オフィス、企業でのコンピューターネットワーク、イントラネット、インターネットでは普通のものである。
【０１１４】
ＬＡＮネットワーク環境で用いる場合、コンピューター５０２は、ネットワークインターフェースまたはアダプター５６８を介してＬＡＮ５６４に接続されている。ＷＡＮネットワーク環境で用いる場合、コンピューター５０２は一般に、モデム５７０を含むか、関連のＬＡＮ上の通信サーバーに接続されているか、インターネットなどのＷＡＮ５６６を介して通信を確立するための別の回路構成を有する。内蔵式であっても外付けであってもよいモデム５７０は、シリアルポートインターフェース５４２経由でシステムバス５０８に接続される。ネットワーク環境では、コンピューター５０２との関連で示したプログラムモジュールまたはこれらの一部を、リモートメモリー記憶装置５６２に（および／またはローカルで）格納してもよい。図示のネットワーク接続は一例にすぎず、コンピューター５０２と５６０との間で通信リンクを確立するための他の配置を使用してもよいことは、自明であろう。
【０１１５】
以下、脳震盪関連機能の評価に関するシステムおよび方法の例示的な実施形態について説明する。脳震盪損傷を総合的に評価するには、複数の機能を評価しなければならない場合があるため、その評価は困難であることが多い。このため、脳震盪では通常、バランス／姿勢の安定性のテストを含めた一連のテストを行う多元的な手法が必要である。
【０１１６】
外傷性脳損傷の評価および治療について説明するものの、この例示的なシステムおよび方法を、脳震盪と同じ機能に影響するような他のタイプの病状に適用してもよい。たとえば、このシステムおよび方法を使用して、脳震盪損傷によって引き起こされたものではないバランス障害または前庭機能障害がある患者や、パーキンソン病の患者を評価および／または治療してもよい。
【０１１７】
＜分析エンジン＞
図２９は、図１の分析エンジン１６に代えて使用できる分析エンジン１７の例を示す。分析エンジン１６は、バランス／姿勢の安定性計算部３１、神経性運動機能計算部３５、ＶＯＲ完全性計算部３７、インデックス計算部３９のうちの少なくとも１つを含んでもよい。他の例では、分析エンジンは、認知機能計算部３３を含むことができる。それぞれの計算部は、３１で集合的に示すテストデータに基づいて、ユーザーのそれぞれの機能を特徴付ける成績変数を計算することが可能である。このテストデータは、メモリーに格納可能である。これはたとえば、本明細書に開示したようなテストを行うのに用いられるデバイスとユーザーのやり取りに応答して得られる。図１のテストエンジン１２を実装する場合、テストエンジン１２は、分析用に分析エンジン１７に送信されるか、そうでなければ分析エンジン１７によってアクセスできるようにされる脳震盪関連テストデータ１７を供給してもよい。
【０１１８】
脳震盪関連機能は、認知、神経性運動、バランスおよび姿勢の安定性、並びに前庭、という４つのドメインのうちの１つに入るものとして、広義に定義できる。認知ドメインは、記憶／想起、情報処理能、セット切り替えなどの機能を含んでもよい。神経性運動ドメインは、反応時間および協調を含んでもよい。バランスおよび姿勢の安定性ドメインは、視覚、体性感覚機能、前庭系機能を含んでもよい。前庭ドメインは、前庭系にも関連しているが、具体的には、ＶＯＲ、視覚および浮動性眩暈を含んでもよい。ドメインは、機能が重なっていてもよい（たとえば、視覚は、バランス／姿勢の安定機能と前庭機能の両方である）。これらの４つのドメインは、パーキンソン病などの他の脳障害を評価するのにも利用できる。
【０１１９】
脳震盪関連の各機能については、１つ以上のテストを用いて評価してもよく、その結果をテストデータ３１としてメモリーに格納することができる。姿勢の安定性は、加速度計および／またはジャイロスコープデータ、姿勢動揺をテストして判断するバランスエラースコアリングシステム（ＢＥＳＳ）で評価してもよい。認知機能は、スポーツ脳震盪評価ツール（ＳＣＡＴ）でのテスト（これは、脳震盪損傷に対する標準的なアンケート形式のテストである）を使用したり、ワーキングメモリー、セット切り替え、または遅延再認テストを実施したりして評価してもよい。この代わりにまたはこれに加えて、認知機能は、本明細書にて図１〜図２７に図示し、これを参照して開示したような、セブンズテスト、トレイルメイキングテスト、時計描画テスト、センターアウトテスト、アルキメデス螺旋テスト、線方向づけテストなどのうち、１つ以上を用いて評価可能である。このように、認知機能は、先に図示し、説明した１つ以上の認知テスト実施および分析手法にしたがって評価可能である。
【０１２０】
ＶＯＲの完全性は、静止視力をテストする（たとえば、患者が画像に対して静止しているときに、画像の向きを示すよう患者に求める）こと、動体視力をテストする（たとえば、患者が画像に対して動いているときに、画像の向きを示すよう患者に求める）こと、および、知覚時間をテストすることによって評価してもよい。神経性運動機能は、本明細書に開示するような反応時間をテストすることによって評価してもよい。反応時間テストの例として、単純反応時間（ＳＲＴ）および選択反応時間（ＣＲＴ）があげられる。たとえば、ＳＲＴでは、画像を表示して、その画像が表示されたらできるだけすぐにボタンを押すよう患者に指示してもよい。ＣＲＴでは、複数の表示場所（たとえば、表示の左側または右側）のうちの１箇所に画像を表示し、ユーザーに正しい表示場所を選択する（たとえば、画像がタッチスクリーンに表示されるのであれば、その画像に触れる）よう指示してもよい。
【０１２１】
本発明の例示的な実施形態では、計算部３１／３３／３５／３７は、対応のテストデータ１７をもとに、それぞれのドメインの機能を評価することに関連のある変数またはパラメーターを計算するよう、プログラムされる。たとえば、姿勢の安定性計算部３１は、実施されたＢＥＳＳテストでのデータをもとに、１つ以上のＢＥＳＳ変数を計算してもよく、神経性運動機能計算部３５は、ＳＲＴまたはＣＲＴすなわち、たとえば刺激が表示された時点と患者が有効な応答を入力した時点との間の時間に関する１つ以上の変数を計算してもよい。
【０１２２】
インデックス計算部３９は、ある患者について各計算部３１／３３／３５／３７によって求められた出力結果をもとに、１つ以上のインデックス（たとえば、本明細書ではスコアとも呼ぶ）を計算するようプログラムされてもよい。たとえば、インデックス計算部３９は、特定の患者について取得した特定の一組のテストデータで求められた分析データを集め、この集めた一組のテストデータをもとに、その特定の患者の姿勢の安定性を示す値を有するインデックス（またはスコア）を計算することができる（たとえば、ジャイロスコープのデータを加速度計のデータと一緒にまとめて、姿勢動揺を求める）。この代わりにまたはこれに加えて、インデックス計算部３９は、インデックス（またはスコア）を計算することができ、その各々の値は、ＢＥＳＳテスト（たとえば、ＢＥＳＳスコア）、ＳＣＡＴまたはＳＣＡＴ２テスト（たとえば、ＳＣＡＴスコア）、ワーキングメモリー、セット切り替え、遅延再認、静止視力、知覚時間、動体視力、ＳＲＴ、またはＣＲＴのうちの１つを示す。インデックス計算用に得られる出力は、格納された分析データ４１にアクセスできる臨床医などによる後の分析用の分析データ４１の一部として、提供および格納可能である。分析データ４１は、後述するように、後の表示用に、可視化モジュール４３に入力されてもよい。
【０１２３】
＜可視化モジュール＞
患者ごとに一組のベースラインの測定基準（たとえば、スコアまたはインデックス）を確立するために、損傷前に脳震盪関連の機能を評価してもよい。損傷後評価を行って、後続の一組の測定基準を生成し、これをベースラインの測定基準と比較すればよい。例示的な実施形態では、可視化モジュール４３は、後続の一組の測定基準を表示するとともに、ベースラインの測定基準を表示するための指示を出力するよう構成してもよい。一組の測定基準は各々、後続の一組の測定基準に対応するクモの巣グラフが、同時表示でベースラインの測定基準に対応するクモの巣グラフに重なるよう、クモの巣グラフとして表示されてもよい。あるいは、可視化モジュールは、２つ以上のそれぞれのクモの巣グラフを（たとえば、ベースラインの測定基準と損傷後の測定基準を横に並べて表示して）同時に表示可能である。
【０１２４】
クモの巣グラフは、スコアおよび／またはインデックスのどのような組み合わせを含んでもよい。たとえば、図３３は、クモの巣グラフ３００／３１０／３２０／３３０を示し、その頂点は、ＳＲＴ、ＣＲＴ、ＳＣＡＴ、ＢＥＳＳ、ＶＯＲのスコア／インデックスを含む。たとえば本明細書に開示したいずれかを含め、実施するテストに応じて、頂点に異なる数字とインデックスを用いることも可能である。可視化モジュール４３の動作を、脳震盪関連の成績の測定基準を表示するための方法６００を示すフローチャートである図３０に示す。方法６００は、一組のベースラインの測定基準を得た後に行ってもよく、たとえば、分析データ４１から１つ以上の後続の姿勢の安定性の測定基準を得るステップ６１０で始まる。本発明の例示的な実施形態では、方法６００は、各脳震盪ドメインから少なくとも１つの測定基準を得る。このため、ステップ６１２／６１４／６１６では、それぞれＶＯＲの完全性、認知機能、神経性運動機能に関連する測定基準が得られる。各ベースラインの測定基準について、これに対応する後続の測定基準のほうを得るようにしてもよい。
【０１２５】
ステップ６１８では、後続の測定基準をベースラインの測定基準のスケールに対して正規化してもよい。例示的な実施形態によれば、ベースラインの測定基準は、対象患者の完全に機能している状態または正常な状態に対応する。また、ベースラインの測定基準は、可視的な理解を容易にすべくスケーリングされてもよい。たとえば、各々のベースラインスコアまたはインデックスは、０から１までのスケール上で、１のスケール値を持つとみなすことができる。可視化モジュール４３は、ベースラインの測定基準と、その対になる後続の測定基準との間の差異、たとえば、ベースラインの測定基準各々の変化率を計算してもよい。続いて、この際に基づいて、後続の測定基準をスケーリングする。たとえば、０から１までのスケール上で差異２５％であれば、スケール値０．７５に相当する。
【０１２６】
ステップ６２０では、ベースラインの測定基準を、スケーリングした後続の測定基準と一緒に表示してもよい。図３１および図３２に示すクモの巣グラフは、別々の患者２名についての例示的な表示結果に対応する。各々の患者を、ベースラインの評価（３００／４００）から開始して、次に脳震盪損傷から２４時間後の評価（３１０／４１０）、同じ損傷の３日後の評価（３２０／４２０）、同じ損傷の１０日後の評価（３３０／４３０）という具合に、時間をかけて何回か評価した。このように、後続の評価については何回行ってもよく、各々が新たなクモの巣グラフになる。
【０１２７】
図３１および図３２の例に示すように、どの患者も損傷後に機能が低下した。測定基準をクモの巣グラフで表示すること、特に、正規化されたクモの巣グラフで表示することの利点のひとつは、患者ごとに損傷に対して異なる応答をすることがある（たとえば、異なるタイプの損傷が異なる機能に影響する場合もあれば、各患者が同じタイプの損傷に異なる形で応答することもある）ため、個々の患者に対してベースラインの測定基準が各々どのように変化したかを同時に示すことで、異なる患者同士の比較が容易になり、このため、異なる患者の生のスコアまたはインデックスを比較する代わりに、それぞれの患者が自分のベースラインに対してどのように影響されたかシンプルに可視化するのが容易なことがある点にある。これを例示すると、図３１の患者は、１０日後（３３０）に、ＳＲＴおよびＣＲＴが実質的に悪化し、ＳＣＡＴおよびＢＥＳＳはそこそこ悪化し、ＶＯＲにはほぼ差異がなかった。対照的に、図３２の患者は、１０日後（４３０）にＳＲＴがほとんど悪化しなかったが、ＣＲＴ、ＳＣＡＴ、ＢＥＳＳ、ＶＯＲはそこそこ悪化した。
【０１２８】
上述したような方法で測定基準を表示すると、スポーツにおける競技復帰の判断が容易になる場合があり、たとえば、負傷したプレイヤーが競技を再開すべきか否かの判断を、そのプレイヤーがその人のベースラインと比較してどれほど損傷を受けているかという臨床医の評価に基づいて行える。プレイヤーの競技を続ける能力にとって、どの基準が最も重要であるかに関して臨床医らが異なる意見を持ってもよい。たとえば、臨床医はＣＲＴよりＶＯＲの値に価値をおいてもよく、ＶＯＲが実質的に同じであるかぎり、ＣＲＴが実質的に悪化しても、そのプレイヤーは競技を継続できるという意見につながってもよい。競技復帰の判断に加えて、測定基準を表示すれば、たとえばＤＢＳにおける治療の介入時にも有用なことがあり、刺激パラメーターが特定の機能をターゲットにすることがあるため、ＶＯＲの悪化は、ＣＲＴの悪化に対処するのに用いる組み合わせとは異なる特定の刺激パラメーターの組み合わせを用いて対処することができる。
【０１２９】
＜姿勢の安定性およびＶＯＲの完全性の判断＞
例示的な実施形態では、ＢＥＳＳなどの主観的なテストに加えてあるいはこれの代わりに客観的なテストを用いて、姿勢の安定性を求めてもよい。従来のＢＥＳＳテストの実施では、（たとえば、患者が正しい構えにあるかどうかを判断するのに）テストの管理者の主観的な解釈に頼っているが、姿勢の安定性を評価するのに客観的なデータを含むと望ましいことがある。このため、例示的な一実施形態は、ジャイロスコープで得られるデータと加速度計で得られるデータを組み合わせることに関する。好ましい実施形態では、ジャイロスコープと加速度計とを、たとえばユーザー患者に取り付けられるかユーザー患者が保持するデバイスなど（たとえば、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレットＰＣなど）の単一の携帯型デバイスに共存させてもよい。また、この携帯型デバイスは、上述したテストのうちの少なくとも１つ、たとえば、ＳＲＴ、ＣＲＴ、またはトライアルテストを実施するためのディスプレイ（たとえば、タッチスクリーン）を含んでもよい。
【０１３０】
図３３は、従来の加速度計を用いて得られる一組の測定結果を示す。３軸の座標系（たとえば、ｘｙｚ座標）において、加速度計は、３本の軸に沿った線形加速度を測定できる。このため、たとえば、加速度計は、前方向、後ろ方向、側方向、または正中方向に対する患者の身体位置の変化に関する情報を提供できる。
【０１３１】
図３４は、従来のジャイロスコープを用いて得られる一組の測定結果を示す。加速度計とは対照的に、ジャイロスコープは、３本の軸を中心とした角回転に関する情報を提供する。例示的な実施形態では、ジャイロスコープの測定結果を使用して加速度計の測定結果を補い、加速度計単独の場合よりも患者の動きに関して多くのデータを提供する。
【０１３２】
図３５は、ジャイロスコープのデータと加速度計のデータを組み合わせたものに基づく、姿勢の安定性を求めるための方法７００を示すフローチャートである。方法７００は、テストの管理者に、患者を測定位置につかせることによって、ステップ７１０で開始できる。測定位置は、ＢＥＳＳで用いられているものなど、任意の数の従来の測定位置のうちのひとつであってもよい。たとえば、患者に、マットの上で自分のバランスを取るよう求めてもよい。これは、地面に対して傾いていてもよいし、傾いていなくてもよい。患者に、バランスを取った位置をできるだけ長く維持するよう求めてもよい。また、患者に、特定の方向で遠くの標的を見る位置を維持するよう、あるいは、目を閉じたままにするよう求めてもよい。測定位置／状態の他のバリエーションも可能であり、当業者であれば知っているであろう。方法７００を単独で使用して、姿勢の安定性を測定する客観的なデータを生成してもよい。この代わりにまたはこれに加えて、方法７００を、ＢＥＳＳテスト結果の精度を独立して確認するのに使用してもよい。
【０１３３】
ステップ７１２では、ジャイロスコープの測定結果を得て、これらの測定結果から、角加速度の値を計算する。この計算は、たとえば、分析エンジン１７を用いて行うことができる。
【０１３４】
ステップ７１４では、加速度計の測定結果が得られ、線形加速度値が計算される。方法７００は、次に、ステップ７１６に進んで、追加の測定位置または状態が必要であるか否かを判断してもよい。たとえば、パッドの傾斜角を調節してもよいし、患者に姿勢を変えるよう求めてもよい。追加の位置／状態がある場合、方法７００は、ステップ７１０に戻る。
【０１３５】
測定位置または状態が残っていない場合、得られた測定結果をもとに、姿勢の安定性のスコアまたはインデックスを計算できる。ジャイロスコープおよび加速度計のデータを使用し、パラメーター（どれだけ速く、どれだけ遠くに、どの方向で、ユーザーが動いているかを含んでもよい）の関数として患者の重心の場所を判断してもよい。これらのパラメーターの関数として重心を計算することは、当業者であれば知っているであろう。
【０１３６】
重心の位置の経時変化を利用して、姿勢の安定性のスコアまたはインデックスを計算してもよい。たとえば、重心の平均的な偏差、患者の初期重心（たとえば、加速度計／ジャイロスコープが記録を開始したとき）と平均重心位置との差異の関数、および／または初期重心からの偏差の頻度および／または偏差の度合いの関数に基づいて、姿勢動揺を計算することができる。
【０１３７】
例示的な実施形態では、前庭系の機能をテストし、測定する。たとえば、バランスおよび姿勢の安定性は、前庭系が適切に機能することと関連している。また、ＶＯＲも前庭系と関連している。特に、ＶＯＲテストの際に患者が自分の頭を動かしている場合、前庭系は、画像を安定させて視野を保ち、姿勢の安定性を保ちやすくし、空間的定位についての情報を与えるよう作用する。これらは、ほとんどが末梢前庭系ならびに、視覚系および運動路に対するその神経生理接続の解剖学的構造によって達成される。
【０１３８】
前庭迷路は、身体の位置の変化に応答する解剖学的構造を含む。特定の構造は線形加速度に応答するのに対し、他の構造は角加速度に応答する。加速度は、患者の身体の位置が変わったときに生じる。解剖学的構造は加速度に反応し、患者がバランスまたは姿勢を維持しつづける能力は、これらの反応の作用である。患者の動き（たとえば、姿勢の安定性を維持しようとする際）は、さらに加速度を生じ、これをジャイロスコープおよび／または加速度計で測定することができる。たとえば、三半規管、卵形嚢、球形嚢は、空間的定位に関する求心情報を発し、小脳路および運動路との連絡によってバランス反応を引き出して、姿勢の安定性を保つ。
【０１３９】
姿勢の安定性に関連する反応に加えて、（たとえば、ＶＯＲに関わる）視覚反応が起こることもある。前庭器官からの求心性入力は、動眼神経とシナプスを形成し、視焦点を維持するためのすみやかな代償性眼球運動を生む。前庭機能障害に共通する症状として、浮動性眩暈、バランス障害、かすみ目、回転性眩暈ならびに、明るい光、騒音または動きに対する耐性の低下があげられる。このような症状は、ＶＯＲなどの視運動テストを用いて測定および検出可能である。
【０１４０】
＜意図的な低成績および予測＞
脳震盪関連機能を正確にテストできるかどうかは、患者の協力に左右される。運動選手には、ベースラインテストの実施時に本来よりも低い成績にする動機があることがあるため、損傷後に行われる後続のテストの実施時に、機能の悪化がベースライン機能に対してそれほど有意に現れないことがある。
【０１４１】
また、患者がテスト実施時に、課題または質問に対する正しい答えを予測することもある。たとえば、次の標的が表示されないうちに次の標的の場所に関して偶然に推測した結果としての予測かもしれない。また、課題（たとえばトレイルの軌道（trail trajectory））を暗記するなどのごまかしをした結果としての予測かもしれない。このため、意図的な低成績と予測とを検出することが望ましい。
【０１４２】
図３６は、テストを受ける患者で起こり得る意図的な低成績および予測を検出するための方法８００を示すフローチャートである。方法８００は、患者の反応時間（たとえば、ＳＲＴまたはＣＲＴ）を得る８１０で開始すればよい。
【０１４３】
ステップ８１２では、反応時間が閾値を上回るか閾値未満であるかを求めればよい。反応時間が上限閾値を上回る場合、これは意図的な低成績の可能性を示すため、方法は、補正の手順を行うステップ８１４に進む。補正の手順は、反応時間に関連する応答を無視する（たとえば、無効にするまたは削除する）という単純なものであってもよい。例示的な実施形態では、補正の手順は、もとの課題または質問を、難易度が同じ新たな課題／質問で置き換えることを伴ってもよい。あるいは、患者が難易度の変化に応答して期待したように行動するか否かを正確に判断するために、難易度レベルを変更することも可能である。たとえば、難易度が高い課題ほど患者が応答するのに時間がかかると思われる。しかしながら、患者が意図的に本来よりも成績を低くしていると、その患者は、実質的に前と同じように応答することがある（たとえば、応答にかかる時間が同じであるなど）。あるいは、もとの課題に対する２つ以上の事例での反応時間を比べるために、もとの課題を、たとえば追加でいくつかの課題をした後に時間をずらしてもう一度行ってもよい。
【０１４４】
上限閾値を上回らなければ、この方法では、反応時間が下限閾値未満であるか否かを求めればよいステップ８１６に進むことができる。下限閾値未満の場合、それは予測をしている可能性があるため、別の補正の手順（ステップ８１８）につなげる。
【０１４５】
例示的な実施形態では、一般集団の他の患者またはメンバーの中から選択した、同様の状況にある個人に対する基準に関わる統計情報から、上限閾値と下限閾値の値を得る。たとえば、上限閾値および下限閾値の値を、対象患者と同じ年齢の他の患者の反応時間を参照して得てもよい。上限閾値は、対象患者同じ年齢のすべての患者あるいは、対象患者の年齢を含む範囲（たとえば、プラスマイナス２年）で観察される絶対最大反応時間または平均最大反応時間に対応してもよい。同様に、下限閾値は、同じ年齢または年齢範囲のすべての患者で観察される絶対最小反応時間または平均最小反応時間に対応してもよい。同様の状況にある個人の群を選択するのに、性別、身長、体重、肥満度指数、人体比率（たとえば、胴に対する脚の長さ）、疾患の状態（たとえば、アルツハイマー）などの、他の臨床的因子を使用してもよい。
【０１４６】
反応時間が下限閾値未満ではない場合、予測も意図的な低成績も検出されず、応答は有効であり、本方法は次の課題または質問（８２０）に進む。
【０１４７】
以上、ＳＲＴおよびＣＲＴのテスト実施時における意図的な低成績および予測の検出に関して方法８００を説明したが、方法８００は、時間応答を伴う他のタイプのテストにも適用できる。たとえば、年齢基準の品質制御を、姿勢の安定性（たとえば、患者が位置をどれだけ素早く変更するか）および認知機能のテスト（たとえば、患者が表示されたオブジェクトをどれだけ素早く認識するか）に適用してもよい。
【０１４８】
特に明記しないかぎり、コンピュータープログラミングの当業者の慣行に従って、コンピューター５０２またはリモートコンピューター５６０などのコンピューターによってなされるアクションと動作の象徴という観点から、本発明を説明した。このようなアクションおよび動作は、ときにコンピューターで実行されると呼ばれることもある。このアクションおよび象徴的に示した動作は、結果として生じる電気信号表現の変換または減少を引き起こすデータビットを表す電気信号の処理装置５０４による操作、メモリーシステム（システムメモリー５０６、ハードドライブ５１４、フロッピーディスク５１８、ＣＤ−ＲＯＭ５２２、リモートメモリー記憶装置５６２を含む）における記憶場所でのデータビットを保守することで、コンピューターシステムの動作のみならず他の信号処理を再構成するか、そうでなければ変更するおよび／またはこのような処理の結果得られるデータを格納することを含むのは、自明であろう。このようなデータビットが維持されている記憶場所は、データビットに対応する特定の電気特性、磁気特性、または光学特性を有する物理的な場所である。
【０１４９】
上述したのは、本発明の例および実施形態である。もちろん、本発明を説明する目的で構成要素または方法論の考えられるすべての組み合わせを説明するのは不可能であるが、本発明の多くの別の組み合わせおよび入れ替えが可能であることは、当業者であれば認識するであろう。たとえば、この手法を利用して、外傷性脳損傷以外の状態または機能障害を診断する一助とすることも可能である。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１−１】
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【図２１−２】
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【図２２−１】
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【図２２−２】
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【図２６】
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【図２７】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図１】
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【図２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３５】
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【図３６】
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