(57)【要約】【課題】より適切にｆＭＲＩデータを解析する。【解決手段】交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算し、平均予測誤差の小さい回帰式から順に実験課題と関連のあるボクセルを抽出する。これにより、より精度よく脳の賦活を検出することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算するステップと、
前記平均予測誤差の小さい前記回帰式から順に前記実験課題と関連のあるボクセルを抽出するステップと、
を有することを特徴とする脳機能解析方法。
【請求項２】
前記複数ボクセルは、所定の大きさの立方体又は直方体に含まれるボクセルであることを特徴とする請求項１に記載の脳機能解析方法。
【請求項３】
前記ボクセルを抽出するステップは、前記複数ボクセルの全データを用いて求めた前記回帰式に基づいて前記ボクセルを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の脳機能解析方法。
【請求項４】
前記ボクセルを抽出するステップは、前記回帰式の回帰係数を検定し、正又は負と判定されたボクセルを抽出するものであって、負と判定されたボクセルを介在細胞が存在するボクセルとして抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の脳機能解析方法。
【請求項５】
負と判定されたボクセルの比率を算出するステップを有することを特徴とする請求項４に記載の脳機能解析方法。
【請求項６】
交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算する交差検証手段と、
前記平均予測誤差の小さい前記回帰式から順に前記実験課題と関連のあるボクセルを抽出する抽出手段と、
を有することを特徴とする脳機能解析装置。
【請求項７】
前記複数ボクセルは、所定の大きさの立方体又は直方体に含まれるボクセルであることを特徴とする請求項６に記載の脳機能解析装置。
【請求項８】
前記抽出手段は、前記複数ボクセルの全データを用いて求めた前記回帰式に基づいて前記ボクセルを抽出することを特徴とする請求項６又は７に記載の脳機能解析装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記回帰式の回帰係数を検定し、正又は負と判定されたボクセルを抽出するものであって、負と判定されたボクセルを介在細胞が存在するボクセルとして抽出することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の脳機能解析装置。
【請求項１０】
負と判定されたボクセルの比率を算出する比率算出手段を有することを特徴とする請求項８又は９に記載の脳機能解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機能的磁気共鳴画像法により得られる各種のデータを用いて脳機能を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの脳神経細胞は、基本的に、興奮性の錐体細胞／顆粒細胞と抑制性の介在細胞に分類される。介在細胞は、抑制性伝達物質であるＧＡＢＡを放出し、興奮性細胞の活動を抑制する。介在細胞が抑制されて不活性化すると、ＧＡＢＡの放出が弱まり、抑制されていた興奮性細胞は脱抑制（活性化）する。すなわち、ある領域が活性化する時に、その領域に存在する介在細胞は不活性化すると考えられる。
【０００３】
非特許文献１では、ヒトの介在細胞を脳から取り出し、形態学的、電気生理学的、神経科学的に調べている。しかしながら、現在では、倫理的な理由から、このような研究はほとんど行われていない。
【０００４】
ヒトの脳神経活動を調べる方法として、機能的磁気共鳴画像法（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ：ｆＭＲＩ）が広く用いられている。ＳＰＭは、ｆＭＲＩデータ解析ツールの代表的なものである（非特許文献２）。ｆＭＲＩは、ＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）効果を利用したものである。ＢＯＬＤ効果は、簡単に言うと、課題実行時に神経細胞が活性化すると血流量が増えるという効果である。これとは逆に、課題実行時に血流量が減るｎｅｇａｔｉｖｅ  ＢＯＬＤ効果（負ＢＯＬＤ効果）も存在する。この負ＢＯＬＤ効果は、ｄｅａｃｔｉｖａｔｉｏｎ（不活性化）とも呼ばれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Maria R. del Rio, et al., “Colocalization of calbindin D-28k, calretinin, and GABA immunoreactivities in neurons of the human temporal cortex”, Journal of Comparative Neurology, Wiley Periodicals, Inc., June 3, 1996, Volume 369, Issue 3, pp. 472-482
【非特許文献２】月本洋、他、「脳機能画像解析入門」、医歯薬出版株式会社、２００７年４月２０日、pp.148-149
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のｆＭＲＩデータ解析方法では、タスク／レストを説明変数とし、ｆＭＲＩ値を被説明変数とした回帰分析を行って、ｔ検定を行うことで、実験課題と関連のある領域を推定する。さらに、周辺ボクセルの影響を考慮してＦＷＥ（ｆａｍｉｌｙ  ｗｉｓｅ  ｅｒｒｏｒ）等を用いて多重比較補正を行う。しかしながら、ＳＰＭが多重比較補正で用いるＦＷＥは、判定が厳しすぎるので賦活を検出しない場合が多いという問題があった。
【０００７】
さらに、従来のｆＭＲＩデータ解析方法では、負ＢＯＬＤ効果を説明できないという問題があった。また、ヒトの介在細胞をＭＲＩで検出できない状況であった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、より適切にｆＭＲＩデータを解析することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の本発明に係る脳機能解析方法は、交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算するステップと、平均予測誤差の小さい回帰式から順に実験課題と関連のあるボクセルを抽出するステップと、を有することを特徴とする。
【００１０】
上記脳機能解析方法において、ボクセルを抽出するステップは、複数ボクセルの全データを用いて求めた回帰式に基づいてボクセルを抽出することを特徴とする。
【００１１】
第２の本発明に係る脳機能解析装置は、交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算する交差検証手段と、平均予測誤差の小さい回帰式から順に実験課題と関連のあるボクセルを抽出する抽出手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、より適切にｆＭＲＩデータを解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態の脳機能解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】ｆＭＲＩデータの例を示す図である。
【図３】本実施形態の脳機能解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本実施形態のデータ解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】複数ボクセルの構成を説明する図である。
【図６】回帰係数が正のボクセルを表示した図である。
【図７】回帰係数が負のボクセルを表示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態の脳機能解析装置の構成を示す機能ブロック図である。脳機能解析装置１は、ＭＲ装置３と表示装置５に接続される。脳機能解析装置１は、データ取得部１１、データ前処理部１２、データ解析部１３、及び画像生成部１４を備える。脳機能解析装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、コンピュータがプログラムを実行して各部の機能を実現してもよい。このプログラムは脳機能解析装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００１６】
データ取得部１１は、ＭＲ装置３が測定したデータを取得する。ＭＲ装置３は、磁気共鳴現象を利用して生体の断層像を撮像する装置である。ＭＲ装置３は、撮像位置をずらして複数枚の２次元断層画像を撮像する。データ取得部１１は、複数枚の２次元断層画像から３次元の立体画素（ボクセル）を得る。
【００１７】
被験者に行わせる実験課題（例えば、指のタッピング）に関連すると考えられる脳の領域を同定する場合、ＭＲ装置３により、実験課題を行っているとき（タスク）と実験課題を行っていないとき（レスト）の脳の断層像を撮像する。一度の測定においてタスクとレストを何回か繰り返し、ＭＲ装置３により複数回（例えば１００ボリューム）撮像する。
【００１８】
図２は、ｎ個のボクセルのデータが１００ボリュームあるときの各ボクセルのｆＭＲＩ値と実験課題の実行状態（タスク（１）／レスト（０）（ＨＲＦ（血流動態反応関数）による補正付きの場合が多いが、簡単のため、その補正をなしとして説明する。以下同様））の例である。例えば、図２の１番目のボリュームの各ボクセルのｆＭＲＩ値は、被験者が実験課題を行っていないとき（レスト）に撮像されたデータから得られたものである。図２のデータは、１番目のボリュームから順に時系列に取得したデータである。なお、図２の各ボクセルのｆＭＲＩ値は、データ前処理部１２によって前処理された後に得られるデータである。前処理によって標準脳に変換した状態で、ボクセルのサイズは例えば２ｍｍ×２ｍｍ×２ｍｍである。ボクセル数は、脳全体で数十万になる。
【００１９】
データ前処理部１２は、データ取得部１１が取得したデータを前処理する。データの前処理は、従来のＳＰＭで行われる前処理と同様の処理である。前処理には、位置補正処理、標準化処理、及び平滑化処理がある。計測中に頭が動くので、その頭の動きによる雑音の除去を目的として位置補正処理を行う。人間の脳は、大きさや形が人によって異なるので、複数の被験者のデータをまとめたり、比較したりするために、データを標準脳に合わせて大きさと形を同じにする標準化処理を行う。雑音を除去するためにガウスフィルターを適用して平滑化処理を行う。
【００２０】
データ解析部１３は、図２に示すような、各ボクセルのｆＭＲＩ値と実験課題の実行状態を用い、実験課題と関連のあるボクセルを検出する。より具体的には、データ解析部１３は、交差検証法により、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算し、回帰式を平均予測誤差が小さい順に並べて、平均予測誤差の小さいボクセルを抽出する。回帰係数が正のボクセルは実験課題と関連のある活性化領域であり、回帰係数が負のボクセルは実験課題と関連のある不活性化領域である。データ解析部１３の処理の詳細については後述する。
【００２１】
画像生成部１４は、データ解析部１３の解析結果に基づき、実験課題と関連のある活性化領域あるいは実験課題と関連のある不活性化領域を示す画像を生成する。画像生成部１４の生成した画像は表示装置５に表示される。
【００２２】
脳機能解析装置１の処理の流れは図３のフローチャートに示す通りである。データ取得部１１がＭＲ装置３の測定したデータを取得する（ステップＳ１）。取得したデータは、脳機能解析装置１が備える記憶手段に格納される。データ前処理部１２がデータを前処理する（ステップＳ２）。データ解析部１３がデータを解析し、実験課題と関連のある活性化領域と実験課題と関連のある不活性化領域を同定する（ステップＳ３）。画像生成部１４が活性化領域と不活性化領域を示す画像を生成する（ステップＳ４）。
【００２３】
次に、本実施形態のデータ解析処理について説明する。
【００２４】
本実施形態では、従来の方法における説明変数と被説明変数を入れ替える。すなわち、ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題のタスク／レストを被説明変数とした回帰分析を行う。１ボクセルの回帰式は次式（１）となる。
【００２５】
ｙ＝ａｘ＋ｂ  ・・・（１）
ただし、ｙはタスク／レストで、ｘはｆＭＲＩ値である。ａは回帰係数、ｂは定数項である。上記の回帰式がボクセルの数だけ得られる。
【００２６】
本実施形態では、近接する複数ボクセルで回帰分析を行う。具体的には、２×２×２の立方体を構成する８ボクセルで回帰分析を行う。８ボクセルの回帰式は次式（２）となる。
【００２７】
ｙ＝ａ1＊ｘ1＋ａ2＊ｘ2＋・・・ａ8＊ｘ8＋ｂ  ・・・（２）
ただし、ｙはタスク／レストで、ｘiはｉ番のボクセルのｆＭＲＩ値である。ａjは回帰係数、ｂは定数項である。
【００２８】
このように、近接する複数ボクセルで回帰分析を行うことによって、近接ボクセル間の影響を考慮することができる。従来の方法のように、実験課題のタスク／レストを説明変数とし、ｆＭＲＩ値を被説明変数とした場合は、上記のように複数ボクセルをまとめて回帰分析を行うことができない。
【００２９】
なお、近接する複数ボクセルの数は８ボクセルでなくてもよい。例えば、３×３×３の立方体を構成する２７ボクセルでもよい。また、立方体でなくても直方体もしくはその領域の神経の形態にあわせた形状でもよい。さらに領域によってボクセルの組み合わせの大きさ等を変えてもよい。例えば、視覚野は８ボクセルとし、運動野は２７ボクセルとする。あるいは、離れた位置の複数ボクセルを用いてもよい。
【００３０】
本実施形態では、複数ボクセル（２×２×２の立方体）全ての組み合わせについて交差検証法で上記回帰式（２）の平均予測誤差を計算する。平均予測誤差の小さい複数ボクセルの組み合わせは実験課題と関係があるといえる。そこで、平均予測誤差の小さい複数ボクセルの組み合わせから順にボクセルを抽出することで、実験課題と関連のあるボクセルを抽出できる。なお、側頭葉などの特定の領域における複数ボクセルの組み合わせについてデータ解析処理を行うものでもよい。
【００３１】
図４は、本実施形態のデータ解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
データ解析部１３は、複数ボクセルについて交差検証法で平均予測誤差を計算する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１では、近接する複数ボクセルの全ての組み合わせについて交差検証法を行う。ここでは、話を簡単にするために、２次元で全ての組み合わせを説明する。
【００３３】
図５に示すように、１６個のボクセルがあったとする。図５の例では、データ解析部１３は、近接する４ボクセルの全ての組み合わせについて交差検証法を行う。具体的には、（１，２，５，６），（２，３，６，７），・・・，（１１，１２，１５，１６）の組み合わせのそれぞれについて、ｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題のタスク／レストを被説明変数とした回帰式を用意し、交差検証法により平均予測誤差を求める。括弧内の数字は図５に付したボクセルの番号を示す。例えば、（１，２，５，６）の４ボクセルの回帰式は次式のようになる。
【００３４】
ｙ1＝ａ1＊ｘ1＋ａ2＊ｘ2＋ａ3＊ｘ5＋ａ4＊ｘ6＋ｂ1
【００３５】
データ解析部１３は、ｆＭＲＩデータを学習データと検証データに分け、学習データを用いて回帰式を求める。データ解析部１３は、求めた回帰式の正しさを調べるために、回帰式を検証データに適用し、誤差を求める。データ解析部１３は、学習データと検証データの分け方を変えて同じ処理を繰り返す。データ解析部１３は、誤差を平均して平均予測誤差を得る。例えば、１００ボリュームのデータがあるとすると、１番目のボリュームのデータを検証データとし、残りの９９ボリュームを学習データとする。９９ボリュームの学習データで回帰式を求める。求めた回帰式に１番目のボリュームの検証データを適用してｙ（タスク／レスト）を予測する。そして、予測したｙと実際のｙ（１番目のボリュームのタスク／レスト）との誤差を求める。次に、２番目のボリュームのデータを検証データとし、残りの９９ボリュームを学習データとして同様に誤差を求める。以降、１００番目のボリュームまで繰り返して誤差を求める。求めた誤差を平均して平均予測誤差を得る。この処理を複数ボクセルの組み合わせのそれぞれについて実行し、複数ボクセルの組み合わせのそれぞれの回帰式の平均予測誤差を計算する。
【００３６】
なお、上記では、回帰式を近接する４ボクセルで網羅的に作ったが、交差検証法を網羅的に行わなくてもよい。例えば、（１，２，５，６），（３，４，７，８），（９，１０，１３，１４），（１１，１２，１５，１６）の組み合わせについて交差検証法を行い、複数ボクセルの組み合わせに重複するボクセルを含まないようにしてもよい。
【００３７】
続いて、データ解析部１３は、複数ボクセルの組み合わせのそれぞれの回帰式を生成する（ステップＳ１２）。ここでは、全データを使って回帰式の回帰係数を求める。具体的には、１００ボリュームのデータがあるとすると、１００ボリュームの全てのデータを学習データとして回帰式を求める。あるいは、ステップＳ１１で求めた回帰式のいずれかを次のステップＳ１３で用いる回帰式としてもよいし、ステップＳ１１で求めた回帰式の回帰係数を平均して回帰式を生成してもよい。
【００３８】
続いて、データ解析部１３は、平均予測誤差の小さい順に回帰式を並べる（ステップＳ１３）。例えば、平均予測誤差の小さい順に回帰式を並べると、以下のようになったとする。
【００３９】
ｙ1＝ａ1＊ｘ1＋ａ2＊ｘ2＋ａ3＊ｘ5＋ａ4＊ｘ6＋ｂ1
ｙ2＝ａ5＊ｘ2＋ａ6＊ｘ3＋ａ7＊ｘ6＋ａ8＊ｘ7＋ｂ2
・・・
【００４０】
上記の１番目の回帰式は、図５の（１，２，５，６）のボクセルの回帰式であり、２番目の回帰式は、図５の（２，３，６，７）のボクセルの回帰式である。１番目の回帰式の平均予測誤差は、２番目の回帰式の平均予測誤差よりも小さい。
【００４１】
そして、データ解析部１３は、平均予測誤差の小さい順に、所定の数になるまで、回帰式からボクセルを抽出する（ステップＳ１４）。回帰式中の変数ｘiはｉ番のボクセルに対応する。例えば、１番目の回帰式の変数ｘ6は、図５の６番のボクセルに対応する。回帰式からボクセルを抽出するときには、回帰式の中の各回帰係数に対してｔ検定等を行い、正か負かどちらでもないか（０に近い数値）を判定する。ｔ検定により回帰係数が０に近い数値と判定されたボクセルは抽出しない。なお、ｔ検定に変えてノンパラメトリック検定を用いてもよい。あるいは、相関分析をしてもよい。
【００４２】
また、重複するボクセルについては検定を行わない。例えば、変数ｘ6は、２番目の回帰式にも出現している。１番目の回帰式の変数ｘ6の回帰係数ａ4に対してｔ検定を行っているので、２番目の回帰式の変数ｘ6の回帰係数ａ7はｔ検定を行わない。もしくは、１番目の回帰式で正か負と判定された場合にのみ、２番目でｔ検定を行わないという方法でもよい。
【００４３】
なお、回帰式に複数回登場するボクセルの処理方法に関して、２度目以降もｔ検定を行って、そのｔ値の平均を取って処理してもよい。
【００４４】
データ解析部１３は、抽出したボクセルの数がボクセル全体の数の５％になるまで、ボクセルを抽出する。抽出するボクセルの数は、５％でなくても、４％あるいは別の割合であってもよい。もしくは、正又は負と判定されたボクセルの合計が一定値になるまでボクセルを抽出してもよい。あるいは、平均予測誤差が一定値以下の回帰式からボクセルを抽出してもよい。例えば、平均予測誤差が０．１５以下の回帰式からボクセルを抽出してもよい。この場合は、回帰式を平均予測誤差の小さい順に並べなくてもよい。
【００４５】
以上の処理により、実験課題と関連のあるボクセルが抽出できる。
【００４６】
なお、ステップＳ１４の前に、平均予測誤差の小さい順に並べた回帰式に対して変数選択を行ってもよい。変数選択の結果、平均予測誤差が小さくなった場合、変数選択後の平均予測誤差の小さい順に回帰式を並べる。ステップＳ１４では変数選択後の回帰式に基づいてボクセルを抽出する。なお、８ボクセルの回帰式で変数を除去する組み合わせは２8−１通り存在する。全ての組み合わせについて交差検証法により平均予測誤差を求めると膨大な計算量になる。そこで、回帰係数の絶対値が最も小さい順に変数を除去するなど、変数選択において除去する変数を任意の方法で決定してもよい。また、変数選択に交差検証法を用いず、他の手法（例えばＦ検定）を用いても良い。
【００４７】
本実施形態の脳機能解析装置１と従来方法のＳＰＭとの比較実験として、ヘッドホーンから流れてくる音声を聞こえた通りに内言する実験課題を行った。本実施形態の脳機能解析装置１では運動野の賦活が検出できたが、ＳＰＭでは運動野の賦活が検出できない場合が多かった。
【００４８】
なお、非特許文献２の１８６ページから１９０ページにも、説明変数をｆＭＲＩ値とし、被説明変数を実験課題のタスク／レストとして回帰分析を行うこと、及び交差検証法を用いて最適な評価関数を決定することが記載されている。しかしながら、本実施形態のように、複数ボクセルの回帰式の平均予測誤差を計算し、平均予測誤差の小さい順に回帰式を並べてボクセルを抽出するものではない。
【００４９】
次に、介在細胞の検出について説明する。
【００５０】
本実施形態の脳機能解析装置１によって抽出されたボクセルの回帰係数は、正の回帰係数もあるし、負の回帰係数もある。回帰係数が正のボクセルは、実験課題と正の相関（ＢＯＬＤ効果）のあるボクセルである。回帰係数が負のボクセルは、実験課題と負の相関（負ＢＯＬＤ効果）のあるボクセルである。
【００５１】
データ解析部１３は、抽出したボクセルから、正の回帰係数を持つボクセル（＝正ボクセル）の総数ｐと負の回帰係数を持つボクセル（＝負ボクセル）の総数ｑを得て、負ボクセルの比率（＝ｑ／（ｐ＋ｑ））を求める。この比率を、ボクセル数ではなく、ｔ値や平均予測誤差を用いて計算しても良い。例えば、ｔ値の絶対値の大きさに比例した重みを足す等のことをしてもよい。
【００５２】
ここで、単純復唱の実験を行い、側頭葉の負ボクセルの比率を求めた実験結果について説明する。単純復唱は、被験者にヘッドホーンで文章を聞かせて、聞こえたとおりに復唱させる実験である。被験者は１２人である。平均予測誤差が小さい回帰式から順に、全ボクセル数の５％分のボクセルを抽出し、抽出したボクセルの回帰係数の正負を調べた。次表１に、実験で得られた正ボクセルと負ボクセルの数と負ボクセルの比率を示す。
【００５３】
【表１】
2018114227.tif 000003
【００５４】
表１の１２個の負の比率は、必ずしも同一ではないが、３２パーセント以上４２パーセント以下であり、似たような数値であるといえる。非特許文献１には、ヒトの脳から介在細胞を取り出して調べた結果が報告されており、側頭葉の介在細胞の比率は３７．７３％と記されている。この３７．７３％は、表１の合計の３７．１％ときわめて近い値である。したがって、負ボクセルの比率と介在細胞の比率がほぼ同じなので、負ＢＯＬＤ効果を介在細胞の不活性化と解釈するのは自然であり、負ボクセルが介在細胞と考えるのは妥当である。
【００５５】
本実施形態の脳機能解析装置１が生成した脳機能画像として、図６に、回帰係数が正のボクセルを表示した図を示し、図７に、回帰係数が負のボクセルを表示した図を示す。図６と図７をあわせた領域が活性化領域である。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態によれば、交差検証法を用いて、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式の平均予測誤差を計算し、平均予測誤差の小さい回帰式から順に実験課題と関連のあるボクセルを抽出することにより、より精度よく脳の賦活を検出することができる。本実施形態では、１ボクセルではなく、複数ボクセルのｆＭＲＩ値を説明変数とし、実験課題の実行状態を被説明変数とした回帰式を用いたので、平均予測誤差をより小さくすることができた。そして、精度が良くなったので、（抑制性）介在細胞の不活性化（＝その領域の活性化の一部）も検出できるので、より適切にｆＭＲＩデータを解析することが可能となった。本実施形態によれば、活性化領域の検出だけではなく、回帰係数が負のボクセルを抽出することで、介在細胞を検出することもできる。
【符号の説明】
【００５７】
１…脳機能解析装置
１１…データ取得部
１２…データ前処理部
１３…データ解析部
１４…画像生成部
３…ＭＲ装置
５…表示装置
【図１】
2018114227.tif 000004
【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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