(57)【要約】  ＥＲＰ、ＥＥＧ、ＥＣＧ、又はＥＭＧ等生体電位波形は、複数の電極、検査、又は他のデータ源からの分類情報を動的に結合させることにより正確に分類される。これらの異なるデータ源「チャネル」は、各単変量分類精度に従い異なる時刻でランク付けされる。チャネルランクは、各時刻における各チャネルの分類精度が求められるトレーニング段階中に求められる。分類子は、単変量パラメータ推定のみ必要な単純な単変量分類子である。分類情報を用い検査段階中に異なる時刻に異なるチャネルを動的に選択するための規則がつくられる。異なる時刻に選択されたチャネルの独立した決定結果は、決定結合ベクトルに結合される。得られた決定結合ベクトルは、離散ベイズ分類子を使用して最適に分類される。最後に動的決定結合システムは、高い分類精度を提供し、運用時の柔軟性が大きく、生体電位波形の研究及び臨床応用で現在適用されている分類子の主要な制約を克服する。
2008517636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体電位データセットにアクセス可能に構成され、かつプログラムを含むメモリを備え、ここで前記生態電位データセットは、検体から受信される複数の生体電位チャネルからのそれぞれの生体電位信号を検出することによって生成され、
前記メモリに接続され、前記プログラムを実行可能に構成されるコントローラを備え、前記プログラムは、
各時刻において、各生体電位チャネルについて分類精度のランクを求め、
前記分類精度で最も高いものを有する選択された時刻について、前記生体電位チャネルのサブセットを選択し、
前記選択された時刻について前記選択された生体電位チャネルのサブセットを独立に分類し、
前記独立した分類を、前記選択された時刻について、単一の決定結合ベクトルに結合し、
離散ベイズ分類子を使用して、前記単一決定結合ベクトルを分類する、
ことを含む、未知のマルチチャネル生体電位信号を分類する装置。
【請求項２】
前記コントローラはさらに、前記分類精度のランクに従って前記生体電位データセットを順序付けると共に、所定の数の上位チャネルに基づいてサブセットを選択することによって、前記生体電位チャネルの前記サブセットを選択するプログラムを実行する、請求項１に記載の未知のマルチチャネル生体電位信号を分類する装置。
【請求項３】
前記コントローラはさらに、検体に与えられる刺激に関する時刻を求めることをさらに含むプログラムを実行する、請求項１に記載の未知のマルチチャネル生体電位信号を分類する装置。
【請求項４】
前記コントローラはさらに、特徴的な心拍動波形に対してパターンマッチングを行うことによって、時刻を求めることをさらに含むプログラムを実行する、請求項１に記載の未知のマルチチャネル生体電位信号を分類する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、包括的に、生体電位波形を分類する方法に関する。より詳細には、本発明は、筋肉及び神経内の電気化学活動によって生成される皮膚表面からの電位を測定すると共に、これらの測定値を各障害に関連付けることによって、学習又は発育障害(developmental disability)、心臓伝導障害、神経筋障害等の異常な生理的状況認知状況を診断するために、ＥＲＰ、ＥＥＧ、ＥＣＧ、及びＥＭＧ等の生体電位波形測定値を分類する方法を提供する。
【０００２】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２００４年８月３０日に出願された「EVOKED RESPONSE POTENTIAL DATA FUSION ANALYSIS METHOD」と題する米国仮特許出願第６０／６０５，６３０号の利益を主張し、参照によりその全体を本明細書に援用する。
【０００３】
本出願はまた、ＰＣＴ公開特許第ＷＯ２００４１１２６０４（Ａ２）号として公開された、２００４年６月１８に出願されたFadem他に対する同時係属中のＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００４ＵＳ１９４１８号「DEVICE AND METHOD FOR AN AUTOMATED E.E.G. SYSTEM FOR AUDITORY EVOKED RESPONSES」に関連し、ＰＣＴ公開特許第ＷＯ２００４１１２６０４（Ａ２）号は、２００３年６月１９日に出願された同じ名称の米国仮特許出願第６０／４７９，６８４号の利益を主張し、それらの開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【０００４】
本出願はまた、２００５年３月２９日に出願され、また、２００４年３月２９日に出願された米国特許出願第６０／５５７，２３０号「ACTIVE, MULTIPLEXED DIGITAL NEURO ELECTRODES FOR EEG, ECG, EMG APPLICATIONS」に対する優先権を主張する同時係属の、共に「DEVICE AND METHOD FOR AN AUTOMATED E.E.G. SYSTEM FOR AUDITORY EVOKED RESPONSE」と題する、ＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ０１０５１５号及び米国特許出願第１１／０９２，３９５号に関連し、それらの開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【０００５】
本出願はまた、２００５年６月１６日に出願された同時係属中のＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ２１２７２号「Evoked Response Testing System for Neurological Disorders」に関連し、ＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ２１２７２号は、２００４年６月１８日に出願された米国特許出願第６０／５８０，８５３号「AUDITORY EVOKED RESPONSE MAPPING SYSTEM FOR AUDITORY NEUROME」の利益を主張し、それらの開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００６】
［発明の背景］
生体電位信号は、生きている筋肉及び神経内の底流にある電気化学活動によって生成される変動する電界として皮膚表面上で測定される。多くの生理的障害又は認知障害は、生体電位波形を分類すると共に、波形を種々の障害に関連付けることによって識別されることができる。
【０００７】
脳は、頭皮上に電極を設置することによって無侵襲的に測定することができる電気活動を生成する。脳波図（ＥＥＧ）は、脳内のニューロンによって生じる常に存在する継続中の電気活動の記録である。ＥＥＧを使用して、癲癇、脳腫瘍、睡眠障害、及び脳損傷等の医療状況が診断される。
【０００８】
継続中のＥＥＧ内に埋め込まれた誘発反応電位（ＥＲＰ）は、外部事象の開始にタイムロックされた脳反応である。外部事象は、視覚フラッシュ又は聴覚音等の感覚刺激、指定されたターゲット刺激の認識等の精神的事象、又は、刺激間の増加した時間間隙等の刺激の脱落(omission of a stimulus)であり得る。（ｉ）視覚刺激に反応して記録されたＥＲＰは、視覚誘発電位（ＶＥＰ）と呼ばれ、（ｉｉ）聴覚刺激に反応して記録されたＥＲＰは、聴覚誘発電位（ＡＥＰ）と呼ばれ、（ｉｉｉ）腕又は脚に印加された強くない(mild)電気インパルスに反応して記録されたＥＲＰは、体性感覚誘発電位（ＳＥＰ）と呼ばれる。ＥＥＧと同様に、ＥＲＰは、頭皮の様々な部分に電極を設置することによって記録される。学習、注意、意思決定、読字、言語処理、及び記憶に関わるプロセス等の正常認知プロセスと異常認知プロセスの両方のタイミングの局面を研究するためには、ＥＲＰのミリ秒の高い時間分解能が理想的である。臨床調査は、失読症（ディスレクシア）、精神分裂症、アルツハイマー病、パーキンソン病、失語症、及びアルコール症を患う検体の脳機能不全を診断するのを補助するために、ＥＲＰを採用する。
【０００９】
種々の他の障害を診断するために、他の生体電位信号を使用することができる。心電図（ＥＣＧ）は、胸部に取り付けられたいくつかの電極を使用して、拍動する心臓から生成される電位が記録される。波形の形状、振幅、潜時、及びパワースペクトルの変動は、心筋梗塞、心膜炎、心室肥大、及びヒス束ブロック等の多くの異常な心臓の状態に関連付けられることができる。筋電図（ＥＭＧ）は、体の種々の部分、特に、四肢に取り付けられた電極を使用して、筋ジストロフィー、締め付けられた神経(pinched nerve)、抹消神経損傷、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、重症筋無力症、手根管症候群、ディスクヘルニア(disc herniation)を含む多くの神経筋疾患に関連する異常電気活動が検出される。
【００１０】
ＥＲＰと、ＥＥＧ、ＥＣＧ、又はＥＭＧ等の他の生体電位信号との主要な差は、ＥＲＰが、音刺激又はフラッシュ刺激の提示等の特定の事象にタイムロックされることである。ＥＥＧ、ＥＣＧ、及びＥＭＧは、一般に、特定の時点から測定されない継続中の信号である。しかし、これらの継続中の信号は、特定の継続時間の複数の時間間隔に細分されることができ、その結果、各時間間隔は、明示的な事象として扱われ、その後、ＥＲＰ分類と同じ方法で解析されることができる。ＥＣＧにおいて、たとえば、継続中の波形は、各「Ｐ波」の始まりで細分されるであろう。こうして、個々の心拍動は、個々のＥＲＰとほぼ同じように扱われ、正常変動又は異常変動の範囲に関して評価されることができる。たとえば、高カリウム血症すなわち非常に早期の心筋梗塞において、高い（又は、とがった)Ｔ波が見られる場合がある。反転Ｔ波は、虚血と梗塞の両方、心膜炎、心室肥大、脚ブロック、及び大脳疾患において見られる場合がある。
【００１１】
多くの電気生理学的応用において、複数の電極が使用されて、体の上の種々のロケーションから電気信号が測定される。ELECTRICAL  GEODESICS  INC.からのＧＥＯＤＥＳＩＣ  ＥＥＧ  ＳＹＳＴＥＭ  ２５０等の、一部のＥＥＧシステムにおいて、頭部の周りに分布した２５６もの電極から、データが記録される。標準１２誘導(standard 12-lead)ＥＣＧ記録は、胸部、腕、及び脚上の１０の部位に取り付けられた電極を使用する。NEUROMETRIX,  INC.からのＮＣ−ＳＴＡＴ  ＳＹＳＴＥＭは、神経伝導検査用の３〜６の電極を有する予め構成された電極センサストリップを使用する。ＥＲＰ検査において、複数の電極からＥＲＰを記録する間に、２つ以上の刺激を使用することが一般的である。
【００１２】
データが複数の電極等の複数のソース又は「チャネル」から記録される生体電位検査又は複数の刺激によって実施される検査の結果を評価するときに、あるチャネルが、ある時間と他の時間における別個のクラス(class)を判別する(discriminate)のにより有用である場合があり、他のチャネルがより有用である場合もある。これは、クラスを判別するために、どの地点のどのチャネルが使用されるべきかをユーザが選択するのに、重大な問題を生じる。マルチチャネルデータの線形結合が、判別プロセスにおいて使用されることができれば、より役立つであろう。
【００１３】
２００４年６月１８日に出願されたKalford C. Fademに対する「DEVICE AND METHOD FOR AN AUTOMATED E.E.G. SYSTEM FOR AUDITORY EVOKED RESPONSES」と題するＰＣＴ特許出願第ＷＯ２００４ＵＳ１９４０１８号、及び、２００５年６月１６日に出願されたＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ２１２７２号「Evoked Response Testing System for Neurological Disorders」は、被検者の耳の周りに電極を配置することによって聴覚誘発反応（ＡＥＰ）検査を実施する有利な臨床聴覚スクリーニングシステムを述べる。統合制御モジュールは、検査を自動的に実施し、簡略化された対照及び指示を臨床医に提供する。ヘッドセット内に格納された、いくつかのスクリーニング検査は、遠隔解析及び結果報告のために、定期的にアップロードされる。得られたシステムは、介入によって効果が増す早期段階において、異常状態をルーチンスクリーニングするのにより適切なある範囲のＥＲＰ検査を実施する必要性に対処した。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
ここで開示される感応電極及び処理基準は、これらの微弱な脳波信号を有利に検出し、記録するが、分類プロセスにおいて、全ての電極、脳波区間(epoch)、及び刺激（ひとまとめに、チャネルと呼ぶ）からのデータを使用することになる方法を組み込むことによって、分類精度を高めることが望ましいはずである。
【００１５】
ＥＲＰ分類（又は、特定の事象に関連する他の生体電位波形の分類）についての既存の方法の主要な制約は、以下のように要約することができる。
【００１６】
最初に、ほとんどのＥＲＰ又は他の生体電位波形測定は、複数の電極、脳波区間、刺激、検査（ひとまとめに、チャネルと呼ぶ）からのデータを記録することを必要とする。各データチャネルは、通常、μＶ対時間で測定値を表す地点を含む。クラスを判別する能力は、時間の関数としてチャネルごとに変わる。ほとんどの分類子は、各チャネルのＥＲＰを独立に分類することに焦点を絞り、生体電位活動のマルチチャネル記録に埋め込まれている、異なっているが相補的である情報を完全に利用するわけではない。
【００１７】
第２に、信号対雑音比（ＳＮＲ）が低いため、解析及び分類は、通常、多数回の試行にわたって平均されたＥＲＰに関して行われる。実際には、長いデータ採取セッションにわたって、個人が疲労を感じ、集中力を失うため、平均したＥＲＰを形成するために多数回の単一試行ＥＲＰを採取することは相当に手間がかる。現在、実験を多数回繰り返さなければならないことは、脳波研究及び臨床応用において、ＥＰの最も制限的な特徴である。
【００１８】
第３に、脳波形についてのほとんどの分類子は、多変量(multivariate)分類子であり、共分散行列等の２次パラメータの推定を必要とする。共分散行列が、正則(non-singular)である場合、設計セットのＥＲＰの数は、ＥＲＰの次元(dimension)を超えなければならない。単一試行ＥＲＰの数が次元を超えても、設計及び検査について利用可能な平均されるＥＲＰの数は、より大きなＥＲＰ平均が形成されると減る。結果的に、多変量パラメータを推定することは不可能である。
【００１９】
第４に、分類子定式化は、通常、二元分類(dichotomous classification)（２カテゴリ）に限定され、多元分類(polychotomous classification)について一般化されない。
【００２０】
さらに、米国特許第５，４６７，７７７号、第５，４０６，９５６号、第５，３６３，８５８号、及び第４，９４１，４７７号（それらの開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される）は、脳指紋採取法(brain fingerprinting method)とも呼ばれる脳波情報検出のための種々の方法を述べる。システムは、基本的に、無関係な単語及び絵と共に、問題の出来事（たとえば、犯罪）に関連する単語又は絵をコンピュータスクリーン上で一瞬表示させることによって働く。電気的な脳反応は、センサを装備したヘッドバンドを通して測定される。脳が、認識した注目すべき情報を処理したときに、記憶及び符号化に関連する多面(multifaceted)脳波反応（ＭＥＲＭＥＲ）が誘発された。
【００２１】
この手法は、ある望ましい特徴を有するが、よい大きな母集団の被検者及び使用に対して、検査をより効率的にし、また、適用可能にするように向上されることが望ましいであろう。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
本発明は、新しい数学システムを開発することによって、先に挙げた主要な制約を克服する。この数学システムでは、マルチチャネル生体電位波形記録からの最も有用な判別情報を動的に利用して、たとえ小さな平均についても、鑑別(differential)生体電位活動を、それぞれの生理的／認知カテゴリに正確に分類する。
【００２３】
本発明の一態様では、新しいパラメトリックマルチチャネル決定結合ストラテジを導入することによって、生体電位活動の分類精度が向上する。このストラテジは、異なる時刻においてマルチチャネル生体電位波形情報を動的に利用するものである。分類子は、各時刻について各チャネルについて設計され、分類子は、分類精度に従ってランク付けされ、選択される。選択された分類子の決定結果は、組み合わされて決定結合ベクトルにされ、決定結合ベクトルは、離散ベイズ分類子を使用して分類される。
【００２４】
具体的には、本発明は、先に挙げた制約を、以下のように克服する。最初に、異なる時刻における異なるチャネルからの分類情報を結合することにより、複数のチャネルからの情報が利用される。第２に、生体電位波形は、正確に分類されるために、多数回の単一試行にわたって平均される必要はない。第３に、単変量(univariate)定式化のため、多変量パラメータ推定は必要とされない。第４に、定式化は、多元的であり、したがって、２元脳活動分類に制限されない。
【００２５】
新しいマルチチャネル決定結合分類ストラテジ(decision fusion classification strategy)を使用した性能の改善は、実際の(real)２カテゴリマッチ／ミスマッチＥＲＰ認知研究と３カテゴリ対照／失読症／難読者(poor reader)臨床研究に関する単一の最良チャネルに関する性能を比較することによって既に実証された。
【００２６】
本発明の別の態様では、聴覚単語プロンプトのシーケンスであって、一部の単語は問題の出来事に無関係であり、他の単語は密接に関連する、聴覚単語プロンプトのシーケンスを提供することによる真実(truth)検出のための方法を使用することができる。その後、被検者が、その出来事に何らかの密接な関係があるかどうかを評価するために、ＡＥＰが比較される。
【００２７】
本発明の以上の目的及び他の目的並びに利点は、添付の図面及び図面の説明から明らかにされるであろう。
【００２８】
本明細書に組み込まれ、また、その一部を構成する添付の図面は、本発明の実施の形態を示し、上述の本発明の全体的な説明及び以下に示す実施の形態の詳細な説明と共に、本発明の原理を説明するのに役立つ。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
［発明の詳細な説明］
全体的なシステムの説明が、相互参照の出願において提供される。
【００３０】
データ結合に対する一般的な手法は、（１）L. Gupta, J. Phegley及びD.L. Molfese著「Parameter estimation and multichannel fusion for classifying averaged ERPs」（The Second Joint Meeting of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society and the Biomedical Engineering Society, October 23-26, テキサス州ヒューストン(Houston, Texas), 2002）、（２）L. Gupta, B. Chung, J. Phegley及びD.L. Molfese著「A multi-channel EP fusion classification strategy for brain-computer interface development」（The 7 World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, July 27-30, フロリダ州オーランド(Orlando, Florida), 2003）、及び（３）L. Gupta, B. Chung, J. Phegley及びD.L. Molfese著「Multi-channel fusion models for the parametric classification of multi-category differential brain activity」（26th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, September 1-5, カリフォルニア州サンフランシスコ(San Francisco, California), 2004）に記載され、それぞれは、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【００３１】
対照／失読症データを正確に分類するために、このデータ結合法を聴覚誘発反応（ＡＥＲ）検査に適用する例示的な例が、H. Kook, L. Gupta, D. Molfese及びK. Fadem著「Multi-stimuli multi-channel data and decision fusion strategies for dyslexia prediction using neonatal ERPs」（Pattern Recognition）（印刷中）に記載される。結果が示すところでは、６つの電極にわたり、また、４つの刺激にわたって、時刻のある組み合わせを選択することによって、１００％の分類精度を、一貫して得ることができる。選択は、クラス間分離尺度を使用して自動的に行われる。分類子は、最近傍平均分類子(nearest mean classifier)である。２４の対照の中から１２を、また、２４の失読症の中から１２をランダムに選択すると共に、残りの１２と１２を分類することによって結果が得られる。これは、分類精度を評価するために５０回繰り返された。したがって、検査の総数は、（１２＋１２）（５０）＝１２００である。分類誤差は生じなかった。
【００３２】
失読症及び非失読症について、０．１及び０．９という、従来の確率をそれぞれ使用すると、感度及び特異度の値は正確である。ベイズの法則を使用すると、ＰＶ＋について０．３２８５の値が、ＰＶ−について０．９８８の値が、得られ、ＰＶ＋計算のデノミネータ項(denominator term)における偽陽性を減らすことによって、ＰＶ＋に対する改善を達成することができるという本発明者等の仮定が検証される。
【００３３】
同様の部材が同じ参照符号を付される図面において、図１は、例示的な誘発反応電位（ＥＲＰ）（たとえば、失読症）スクリーニングシステム１を示し、スクリーニングシステム１は、有利には、経済的な試験、データ記憶、解析、及び他の特徴を提供する。この目的のために、ヘッドセット２及び制御ボックス３は、失読症スクリーニング試験の遂行が、ヘッドセットファームウェア６の制御下で行われるように、ケーブル又は無線リンク５を介して病院システム４と電気的につながっていてもよい。試験の施行は、制御パネルソフトウェアアプリケーション７を通して制御される。電子医療記録（ＥＭＲ）ソフトウェアアプリケーション８を通して、検体の健康記録について、また、請求書発行記録についてのさらなる情報が指示される。同様に、病院システム４は、データリポジトリコンピュータ１０として示す遠隔処理設備に対して、インターネット９等のネットワークを通じた通信を容易にすることができる。結合分類子ソフトウェアアプリケーション１１を使用した解析は、研究者コンピュータ１２又は解析コンピュータ１３上で遠隔で実施されてもよい。ＥＲＰスクリーニングシステム１のユーザは、制御パネルソフトウェアアプリケーション７によって試験プロトコルを作成するか、又は、ビュワーソフトウェアアプリケーション１４を使用して試験結果を視覚化するために、研究者コンピュータ１２を通してシステム２にアクセスしてもよい。ＥＲＰスクリーニングシステム１のユーザは、検体の試験を評価するために、医師（専門家）コンピュータ１５を通してシステム２にアクセスしてもよい。ユーザはまた、自分自身のコンピュータ１２及び１５に接続されたデータベース１６上にデータを記憶してもよい。システム１の管理者は、管理コンソールソフトウェアアプリケーション１７を通してデータリポジトリコンピュータ１０上のシステムデータベースに直接アクセスすることができる。
【００３４】
陽性の、決定的でない(inconclusive)、陰性のスクリーニング試験結果は、さらなる診断試験治療対策のために、紹介医師１５等の適切な受取人に転送されてもよい。
【００３５】
例示的なＥＲＰ検査システム１は、２００５年６月１６日に出願された、先に述べたＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ２１２７２号「Evoked Response Testing System for Neurological Disorders」により詳細に記載される。
【００３６】
図２は、埋め込み式機構を含む例示的な一体型ＥＲＰヘッドセット２を示す。この埋め込み式機構により、臨床医は、別途のトレーニングが必要なく、ＥＲＰ試験を容易に実施できる。診断データ取得手段は、持ち運び可能なので、所望されるときに、いつでも、どこでも使用することが可能になる。診断データの集中処理によって、経済的に使用可能となったので、各ロケーションにおいて高価な波形処理機器を必要とすることなく、非常に多くのヘッドセット２が使用することができる。スクリーニングされた多くの個人からデータを集めることによって、強化改良された診断アルゴリズムを作成し実施することが可能になる。さらに、ヘッドセット２は、ヒューマンエラー、及び広範囲の訓練の必要を回避しながら、使用を高速化する機構を含む。
【００３７】
これらの目的のために、ＥＲＰヘッドセット２は、ヘッドセット２を持ち運び可能として臨床状況で使用可能にするような、制御モジュール２０を組み込む。これは、制御モジュール２０によって管理される、プリロードされるか、又は、ダウンロード可能な試験プロトコルを含むことによってなされ、使用の容易さを高める。ヘッドセット１０は、ＥＲＰの電圧信号をピックアップする複数の伝導性電極プラグ（「電極」）２１を、試験被検者２２の耳に対して特定位置に自動的に位置決めし、聴覚又は視覚処理することができる脳の部分に関連付ける。
【００３８】
例示的な電極２１は、２００５年３月２９日に出願された、共に「DEVICE AND METHOD FOR AN AUTOMATED E.E.G. SYSTEM FOR AUDITORY EVOKED RESPONSE」と題する、先に述べたＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５ＵＳ０１０５１５号及び米国特許出願第１１／０９２，３９５号により詳細に記載された、感度、信号対雑音性能の向上、及び経済性についての必要性に対処するために、ヘッドセット２内に組み込むための能動的なデジタル電極手法を採用してもよい。
【００３９】
ヘッドセット２はまた、それぞれの被検者の耳の前に、制御モジュール１２からの電気信号に応答して聴覚信号を生成する音プロジェクタ２３も含む。
【００４０】
視覚ディスプレイデバイス２４は、有利には、視覚刺激を被検者に呈示するために、ヘッドセット２内に組み込まれてもよい。視覚ディスプレイデバイス２４は、ディスクリートな照明デバイス又はビデオディスプレイデバイスを組み込んでもよい。
【００４１】
ヘッドセット２は、（たとえば、失読症）ＥＲＰ試験プロトコルを実施するのに必要とされる機能の全てを含んでもよいが、ヘッドセット２は、有利には、追加機能を選択的に使用することができるように、インタフェース２６において外部電気コネクタを受け入れる。インタフェース２６は、取得される診断データに関連付けられる被検者識別情報を受け入れてもよい。例示的な入力デバイスが、検体識別バンド２８を読み取るために制御ボックス２０内に一体化される識別情報走査デバイス２７等のように示される。
【００４２】
キーパッド２５はまた、特定の試験プロトコルが、試験被検者２２から能動的な反応を要求するときに、試験被検者２２が使用する入力デバイスとして使用されてもよい。あるパラダイムは、被検者が、音声又は視覚の特定の刺激に能動的に反応するように要求する。すなわち、「動物を見るたびにボタンを押しなさい」。刺激は、猫−犬−うさぎ−牛−花である。これは、「停止信号」パラダイムと呼ばれ、（特に）抑制反応を評価する。
【００４３】
例示的なＥＲＰヘッドセット２は、２００４年６月１８日に出願された、Fadem他に対する、先に述べた、ＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００４ＵＳ１９４１８号「DEVICE AND METHOD FOR AN AUTOMATED E.E.G. SYSTEM FOR AUDITORY EVOKED RESPONSES」により詳細に記載される。
【００４４】
図３は、ＥＥＧ／ＥＲＰ電極２１を位置特定するのに使用される例示的な座標系を示す。複数のＥＥＧ電極２１は、有利には、当業者に知られている「１０−２０ＥＥＧ座標系」に適合する所定のロケーション３０において被検者２２の頭皮上に配置されることができる。これらのロケーション３０は、有利には、生体電位波形データの複数チャネルに、被検者２２の脳３１に近接する空間的に広い分布を提供するように選択された。
【００４５】
図４は、ＥＲＰ検査４０による結果を示し、複数の生体電位波形４１が、被検者の頭皮２２上の１４のロケーション３０のそれぞれに設置された電極２１から記録された。１４の波形４１は、単一刺激に応答して記録され、脳波区間４２にグループ分けされる。図は、無制限の数すなわち「ｎ個」の脳波区間４３を示す。ｎ個の脳波区間４３の各グループは、複数の刺激４４のそれぞれについて記録された。無制限の数すなわち「ｎ個」の刺激４５が存在してもよい。データチャネルは、個々の波形４１、単一電極と単一刺激についての波形のグループ、及び、各刺激についての波形のグループによって記述されてもよい。データチャネルはまた、波形の代数的組み合わせ、或いは、１つの刺激からのグループ平均から、別の刺激からのグループ平均を引いたもの等の、波形のグループの代数的組み合わせによって記述されてもよい。
【００４６】
図５は、パターン認識分類子を作成し、かつ新しい生体電位波形（ＥＲＰ）４０を分類子と比較する論理を示す例示的な図であり、生体電位波形分類システム５０を使用して予測診断を実施することを目的とする。
【００４７】
新しいＥＲＰ４０は、図１のＥＲＰシステムを使用して取り込まれる（ブロック５１）。被検者の試験結果データベースにＥＲＰ４０がアップロードされる（ブロック５２）。特定の関心の表現型(phenotype)（ブロック５４）を記述することができる試験被検者に関する医療データ又は行動データ（ブロック５３）が存在する場合、ＥＲＰ（ブロック５２）は、パターン認識分類子に渡される（ブロック５６）。その後、ＥＲＰ４０は、表現型識別子（ブロック５３）と共に、関心の表現型を検出するように、パターン認識分類比較器（ブロック５７）を訓練するのに使用される（ブロック５６）。その後、分類子は、後で使用するために、パターン認識分類子データベース（ブロック５８）に記憶される。
【００４８】
新しいＥＲＰ被検者の試験結果（ブロック５１）が、医療データ又は行動データを含まず、分類（ブロック５７）を実施するのに使用される場合、ＥＲＰ（ブロック５１）は、その後、記憶された分類子（ブロック５８）と比較されて（ブロック５７）、分類報告（ブロック５９）が作成される。
【００４９】
しばらくして、特定の被検者の表現型（ブロック６１）に関係する可能性がある新しい医療データ又は行動データ（ブロック６０）が生成される場合、被検者の元のＥＲＰ（ブロック５１）を使用して、新しい分類子訓練ループ（ブロック５２、５４、５６、５７、及び５９）を始めることができる。このフィードバックループは、ＥＲＰ分類システム５０の分類精度及び性能を絶えず改善するという利点を有する。
【００５０】
マルチチャネルＥＲＰの解析が示すように、異なるチャネルが異なる態様の脳活動を、外部刺激の提示によって反映する（２）。たとえば、図６に示す６つの異なるチャネル９０のアンサンブル平均されたＥＲＰを考える。各グラフは、ＥＲＰが、２つの異なるカテゴリ（マッチ９１及びミスマッチ９２）に属することを示す。（同じ外部入力に応答する）同じカテゴリ内のＥＲＰは、６チャネルにわたって明らかに異なり、２つのカテゴリの差は、６チャネルにわたって変動する。さらに、カテゴリ間の主要な差は、６チャネルにわたって異なる時間に起こることに留意することが重要である。
【００５１】
新しいマルチチャネル決定結合分類ストラテジは、複数のチャネルからの情報を動的に利用するために導入される。ストラテジは、異なるチャネルが異なる時刻に選択されるという意味で動的である。チャネルは、その分類精度に従って異なる時刻にランク付けされる。検査中に、最も高いランクを有する、選択されたチャネルでかつ時刻のＥＲＰサンプルが、独立に分類され、決定結果(decision)は、単一決定結合ベクトルに結合される。得られる決定結合ベクトルは、離散ベイズ分類子を使用して分類される。決定結合分類ストラテジの設計及び検査フェーズは、図７及び図８にそれぞれまとめられる。以下に続く図及び数学的定式化で使用される表示法は、以下の通りである。
Ｚｒｍ／ｃ，ｍ＝１，２，…，Ｍ；ｃ＝１，２，…，Ｃ＝ｒ個の単一試行ＥＲＰを平均することによって形成されるＥＲＰ（ｒ−ＥＰと呼ばれる）、ここで、Ｍはチャネルの数であり、Ｃはカテゴリの数である。
ｚｒｍ／ｃ（ｋ），ｋ＝１，２，…，Ｋ＝Ｚｒｍ／ｃのｋ番目のサンプル、ここで、Ｋは各ＥＲＰの数値サンプル(number sample)である。
ＵＣｍ（ｋ），ｋ＝１，２，…，Ｋ＝サンプルｚｒｍ（ｋ）を分類するために設計されたｋ番目の単変量分類子。
αｒｍ（ｋ）＝Ｕｒｍ（ｋ）の分類精度。
Ｒｒｍ（ｋ）＝要素ｚｒｍ（ｋ）のランク。
ｄｊ＝分類子ＵＣｊの決定結果。
ＤＬ＝Ｌ個の最も高い分類精度を有する、チャネル−時間要素の決定結果を組み合わせることによって形成される決定結合ベクトル。
【００５２】
図７では、｛ｚｒｍ（ｋ）｝は、ランクを求めるのに使用されるチャネルｍのｋ番目のサンプルの全Ｃクラストレーニングセット集合(ensemble)を表す。各チャネルのＥＰサンプルは、各時刻において独立に分類され、分類精度を使用して、要素ｚｒｍ（ｋ）のランクＲｒｍ（ｋ）が求められる。
【００５３】
未知のマルチチャネルＥＲＰ信号を分類するときに必要とされるステップは、図８に示される。Ｍチャネル検査ＥＲＰの全セットは、｛Ｚｒｍ｝によって表される。ランクベースの順序付けの第１ステップは、単に、トレーニング段階で求められたランクに従う、｛Ｚｒｍ｝のサンプルの簡単な順序付けであることに留意されたい。その後のステップでは、Ｌ個の最も高い分類精度を有する要素だけが、分類のために選択され、分類子の決定結果は、単一の離散的ランダム結合ベクトル(single discrete random fusion vector)ＤＬに結合される。決定結果は、トレーニング段階中に求められた先験的分類精度確率を使用して重み付けられ、別個の離散的パラメトリック分類子が、決定結合ベクトルからＥＲＰクラスを求めるために設計される。ストラテジの数学的定式化は、次で詳細に述べられる。
【００５４】
【数１】
2008517636.tif 000003
【００５５】
【数２】
2008517636.tif 000004
【００５６】
【数３】
2008517636.tif 000005
【００５７】
【数４】
2008517636.tif 000006
【００５８】
【数５】
2008517636.tif 000007
【００５９】
【数６】
2008517636.tif 000008
【００６０】
【数７】
2008517636.tif 000009
【００６１】
【数８】
2008517636.tif 000010
【００６２】
【数９】
2008517636.tif 000011
【００６３】
【数１０】
2008517636.tif 000012
【００６４】
一般化された式では、判別関数を、サンプリング時刻ｋにおけるチャネルｍのｃクラスＥＲＰについて、次式とする。
【００６５】
《数式１》
【００６６】
時間ｋにおけるチャネルｍの検査サンプルは、最も大きい値をもたらす判別関数に割り当てられる。すなわち、検査サンプルｚｒｍ（ｋ）は、カテゴリｃ＊ｋ／ｍに割り当てられる。ここで、ｃ＊ｋ／ｍ∈｛ｃ＝１，２，…，Ｃ｝で与えられ、次式となる。
【００６７】
《数式２》
【００６８】
チャネルｍ及び時刻ｋのそれぞれの組み合わせについての分類子の分類精度は、分類誤差の確率から求めることができ、次式で与えられる。
【００６９】
《数式３》
【００７０】
ここで、Ｐｒｍ（ｋ／ｃ）は、ｚｒｍ（ｋ）の真のカテゴリがｃで、かつ、Ｐｃが、クラスｃの先験的確率であるときに、ｚｒｍ（ｋ）を誤って分類する確率である。ｚｒｍ（ｋ）について、パーセンテージで表現される分類子の分類精度は、次式で与えられる。
【００７１】
《数式４》
【００７２】
単変量分類子の総数は、Ｍ×Ｋであり、Ｍ×Ｋの分類子は、それぞれの分類精度に従ってランク付けされることができる。Ｒｒｍ（ｋ）は、次式となるような、ｚｒｍ（ｋ）についての分類子のランクである。
【００７３】
《数式５》
【００７４】
Ｚｒを、新しいランク順序付けされたベクトルであるとする。これは、ｋ＝１，２，…，Ｎ；ｍ＝１，２，…，Ｍとしたときのサンプルｚｒｍ（ｋ）を、再配列することによって形成されたものである。ただし、次式に従う。
【００７５】
《数式６》
【００７６】
ここで、ｚｒ（ｊ），ｊ＝１，２，…，Ｍ×Ｋは、Ｚｒのｊ番目の要素である。ランク付けの結果として、ｚｒ（１）が、最も高い分類精度をもたらすチャネル−時間ＥＲＰサンプルであり、ｚｒ（Ｍ×Ｋ）が、最も低い分類精度をもたらすチャネル−時間サンプルであるように、ｚｒ（ｊ）が順序付けされる。ＺｒＬが、最初のＬ個のランクを有するＺｒの要素を選択することによって形成されるデータベクトルであるとし、要素ｚｒＬ（ｊ），ｊ＝１，２，…，Ｌの分類決定結果が、ｃ*ｊ,ｃ＊ｊ∈｛ｃ＝１，２，…，Ｃ｝であるとする。ここで、《数式７》は、クラスｃの下のｚｒ（ｊ）についての単変量判別関数である。決定結果を結合するために、《数式８》であり、かつ、《数式９》であるとする。ここで、∇は、連結演算を表す。すなわち、ＤＬ＝（ｄ１，ｄ２，…，ｄＬ）Ｔは、最初のＬ個のランクを有するチャネル−時間分類子の独立した決定結果を連結させることによって形成された決定結合ベクトルである。決定結合ベクトルＤＬは、各要素が、Ｃ個の値の中から１個をとることができる離散ランダムベクトルである。カテゴリｃの下でＤＬのＰＤＦが、Ｐ（ＤＬ／ｃ）であるとする。すると、クラスｃについてのベイズ決定関数は、《数式１０》であり、《数式１０》は、《数式１１》と書くこともできる。
【００７７】
決定結合から得られる最終決定結果ｃ＊Ｌは、次式で与えられる。
《数式１２》
【００７８】
Ｃクラスの場合についての判別関数は、次式とすることによって、明示的に導出することができる。
【００７９】
《数式１３》
【００８０】
すなわち、ｐｊ，ａ／ｃは、真のクラスがｃであるとき、ｄｊ＝ａである確率である。すると、クラスｃ，ｃ＝１，２，…，Ｃの下でのＤＬの確率密度関数（ＰＤＦ）は、次式となる。
【００８１】
《数式１４》
ここで、《数式１５》である。
【００８２】
ＰＤＦを式（２７）に代入することによって、カテゴリｃについての判別関数は、次式のように書くことができることを示し得る。
【００８３】
《数式１６》
【００８４】
上記定式化は、判別関数が、明示的に指定されなかったという意味で一般的である。単変量チャネル−時間分類子が、ユークリッド距離最近傍平均分類子である場合、式（１）の判別関数は、《数式１７》で与えられる。ここで、《数式１８》は、カテゴリｃの下でのｚｒｍ／ｃ（ｋ）の平均である。すると、式（１０）の判別関数は、《数式１９》で与えられる。ここで、《数式２０》は、カテゴリｃの下でのｚｒ（ｊ）の平均である。
【００８５】
単変量分類子がガウス型である場合、式（１）の判別関数は、《数式２１》で与えられる。ここで、μｍ／ｃ（ｋ）及び［σｒｍ／ｃ（ｋ）］２は、対ごとの相互相関平均化を使用して計算された、それぞれ、クラスｃの下でのｚｒｍ（ｋ）の平均及び分散である。μｒｍ／ｃ（ｋ）＝μｌｍ／ｃ（ｋ）＝μｍ／ｃ（ｋ）であることに留意されたい。同様に、式（１０）の単変量ガウス型判別関数は、《数式２２》で与えられる。ここで、μｃ（ｊ）及び［σｒｃ（ｊ）］２は、それぞれ、クラスｃの下でのｚｒ（ｊ）の平均及び分散である。
【００８６】
図９は、連続１２誘導ＥＣＧ記録用の推奨された電極位置の図を示し、基準Ｒ、Ｌ、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５、Ｖ６、Ｎ、及びＦは、当業者に一般に知られている標準電極識別子を表す。
【００８７】
図１０は、正常な被検者から記録されたＥＣＧのセグメント９０を示す。９２の時点で始まり、９３の時点で終わる反復セグメント９１は、単一心拍動を表す。
【００８８】
図１１は、単一心拍動を表すセグメント９１の拡大図を示す。このセグメントは、Ｐ波、Ｐ−Ｒ間隔、Ｑ−Ｒ−Ｓ群、Ｔ波、Ｓ−Ｔ間隔等の、当業者に知られている共通成分を含む。単一心拍動を表す、この反復セグメント９１は、異常な又は病理学的な心臓機能を識別するために、本明細書で述べた結合分類子法のＥＲＰ波形と同じように使用されることができる。
【００８９】
［マルチチャネル平均化事象関連電位のパラメトリック分類］
この節は、複数のチャネルから記録された平均化された事象関連電位（ＥＲＰ）を分類するパラメトリック手法のシステム開発に焦点を絞る。平均されたＥＲＰ集合パラメータは、単一試行集合のパラメータから直接推定されることができ、したがって、法外に多くの数の単一試行ＥＲＰを採取する必要なしで、あるクラスのパラメトリック分類子を設計することが可能になることが示される。分類子の性能を評価するため、多数の平均されたＥＲＰ集合を生成するために、置換(replacement)のないランダムサンプリングに基づく手法が、開発されている。２クラスＥＲＰ分類問題が考えられ、パラメータ推定法が、各チャネルについてガウス尤度比分類子(Gaussian likelihood ratio classifier)を独立に設計するために適用される。全てのチャネルからの分類結果を使用してＥＲＰを分類するために、結合ルールが定式化される。開発された手法によって、パラメトリック分類子が設計され、平均されるＥＲＰの数が、ＥＲＰベクトルの次元を超えないときでも評価されることができることを示すために、実際のＥＲＰ及びシミュレートされたＥＲＰを使用した実験が設計される。さらに、多数決ルール(majority rule)結合分類子の性能が、単一最良チャネルを選択するルールより一貫して優れていることが示される。
【００９０】
［導入部］事象関連電位（ＥＲＰ）の正確な分類は、多数の人の認知研究及び臨床応用において重要である。ＥＲＰは、外部事象の開始にタイムロックされた脳反応である。外部事象は、視覚フラッシュ、聴覚音、又は小さな電気インパルス等の感覚刺激であってよい。事象は、認知事象又は運動事象であってもよい。測定される単一試行反応は、ＥＲＰ信号と背景脳波（ＥＥＧ）の重なりとしてモデル化される。継続中のＥＥＧは、外部刺激によって引き起こされた活動ではないため、背景雑音とみなされる。ＥＥＧの刺激誘導による変化は小さいため、ＥＲＰは、外部刺激の反復適用によって得られる反応のセットを平均することによって推定される。平均化は、雑音の影響を減らし、したがって、平均されたＥＲＰの信号対雑音比（ＳＮＲ）の改善につながる。
【００９１】
ＳＮＲは、単一試行反応を平均することによって改善するため、分類精度が、単一試行反応を平均することによって上がることになると期待されるであろう。反応は、順次に順序付けされた単一試行集合を、それぞれがサイズｒのセットに分割すると共に、各セットの平均を計算することによって、ｒ回の試行にわたって平均される。便宜上、単一試行反応は、１−ＥＲＰと呼ばれることになり、ｒ個の試行にわたって平均された反応は、ｒ−ＥＲＰと呼ばれるであろう。実際には、有限の数の単一試行反応のみが採取されることができ、したがって、１−ＥＲＰ集合のサイズは有限である。したがって、分類精度を改善するために、ｒが増加すると、ｒ−ＥＲＰ集合における平均されるＥＲＰの数が減少する。結果として、ｒ−ＥＲＰ集合のサイズは、ｒ−ＥＲＰ分類子を設計しかつ評価するのに十分でない場合がある。これらの問題に対する簡単な解決策は、非常に多くの数の単一試行反応を採取して、十分に大きなｒ−ＥＲＰ集合を形成することであろう。しかし、ＥＲＰ実験が、多数回繰り返されると、個人が、疲労を感じ、集中力を失うために、これは、実際的な解決策ではない。この節では、小さいｒ−ＥＲＰ集合のパラメータが、大きな１−ＥＲＰ集合のパラメータから推定されることができることが示される。そのため、ｒ−ＥＲＰの数が、ｒ−ＥＲＰベクトルの次元より小さいときでも、パラメトリック分類子を設計し、そのクラスを評価することが可能である。
【００９２】
［平均されたＥＲＰのパラメータの評価］ガウス型分類子、平方最小距離分類子(quadratic minimum distance classifier)、及びフィッシャ線形判別分類子等のパラメトリック分類子は、各クラスについて特徴ベクトルの平均及び分散行列の推定を必要とする。さらに、共分散行列の逆行列が計算されなければならない。平均及び共分散は、ｒ−ＥＲＰ集合から選択された設計セットから推定される。Δｒが、設計セットにおけるｒ−ＥＲＰの数であり、Ｋが、ＥＲＰベクトルの次元であるとする。Δｒ＜Ｋであるとき、設計セットからの共分散行列の推定が不十分であることになり、共分散行列が正則であることになるため、共分散行列の逆行列を計算するときに、問題が起こる。小さいｒ−ＥＲＰセットのパラメータが、大きな１−ＥＲＰセットのパラメータから決定されることができる場合、これらの問題が解決されることができる。
【００９３】
１−ＥＲＰ集合のパラメータとｒ−ＥＲＰ集合のパラメータがどのように関連するかを示すために、外部刺激の適用から得られる単一試行ＥＲＰを記述するために、頻繁に仮定される離散的加法モデル(discrete additive model)を考える。
【００９４】
Ｚ＝Ｓ＋Ｎ
ここで、Ｚは測定される単一試行反応であり、ＳはＥＲＰであり、Ｎは継続中のＥＥＧ信号である。Ｓ及びＮは独立であり、Ｓは確定的(deterministic)であり、Ｎはゼロ平均に相関のある(zero mean correlated)プロセスであることが仮定される。ｚｒが、ｒ個の単一試行反応を平均することによって得られた反応を示すものとする。すると、
Ｚｒ＝Ｓ＋Ｎｒ
である。ここで、Ｎｒは、Ｚｒ内のｒ個のＥＥＧベクトルの平均である。多変量中心極限定理(multivariate central limit theorem)から、平均された雑音ベクトルＮｒはガウス型であることが仮定されることができる。明らかに、
Ｅ［Ｎｒ］＝Ｅ［Ｎ］＝０
Ｅ［Ｚｒ］＝Ｅ［Ｚ］＝Ｓ
であり、ここで、Ｅ［．］は、期待作用素(expectation operator)である。ｃn、ｃｒｎ、及びｃｒｚが、それぞれ、Ｎ、Ｎｒ、及びＺｒの共分散行列である場合、次式であることを示すことができる。
【００９５】
《数式２３》
また、次式であることを示すこともできる。
【００９６】
《数式２４》
【００９７】
すなわち、小さなｒ−ＥＲＰ集合の、平均、共分散、及び共分散行列の逆行列は、大きな１−ＥＲＰ集合のものから直接求められることができる。ｃｎが、正則であるために、設計セット内の単一試行ＥＲＰの数は、ＥＲＰベクトルの次元より大きくなければならない。すなわち、Δｌが、１−ＥＲＰ設計セット内の単一試行ＥＲＰの数である場合、Δ１＞Ｋである。
【００９８】
主成分分析(principal component analysis)（ＰＣＡ）による次元数(dimensionality)の削減は、測定されたベクトルから冗長情報を除去することによって分類を改善するために、パターン認識問題で採用されることが多い。ＰＣＡは、共分散行列の固有値及び固有ベクトルの計算を必要とする。ｒ−ＥＲＰの場合、固有値及び固有ベクトルを計算するときの問題は、ｒ−ＥＲＰの数が、反応ベクトルの次元より小さいときに起こる。Δｒ＜Ｋであるとき、求められることができる有意の固有ベクトルの最大数は、（Δｒ−１）個の固有値だけが、非ゼロであることになるため、（Δｒ−１）である。
【００９９】
この問題を解くために、λｋ，ｋ＝１，２，…，Ｋが、Ｃｎの固有値であり、Φｎが、対応する固有ベクトルφｋの固有ベクトル行列であるとする。すると、以下の式が満たされなければならない。
【０１００】
《数式２５》
【０１０１】
同様に、λｒｋ，ｋ＝１，２，…，Ｋが、Ｃｒｎの固有値であり、Φｒｎが、対応する固有ベクトルφｒｋの固有ベクトル行列である場合、次式となる。
【０１０２】
《数式２６》
【０１０３】
式（２）にＣｒｎ＝（１／ｒ）Ｃｎを代入することによって、次式が得られる。
《数式２７》
【０１０４】
式（２３）と式（２５）を比較することによって、行列の固有値の一意性から、当然の結果として、次式となる。
【０１０５】
《数式２８》
【０１０６】
しかし、固有ベクトルは一意ではない。したがって、式（２４）において、φｒｋは、φｋに置換されることができる。したがって、式（２４）は、次のように書くことができる。
【０１０７】
《数式２９》
【０１０８】
式（２７）は、１−ＥＲＰ集合の共分散行列の固有ベクトルは、ｒ−ＥＲＰ集合の共分散行列の固有ベクトルでもあることを示す。ｒ−ＥＲＰ集合の共分散行列の固有ベクトルは、式（２６）を使用して、１−ＥＲＰ集合の共分散行列の固有ベクトルから直接求められることができる。
【０１０９】
［マルチチャネルＥＲＰ分類子の開発］
この節は、平均されたＥＲＰを２つのクラスの一方に分類するためのマルチチャネル分類方法の開発に焦点を絞る。この方法の式を、マッチ及びミスマッチＥＲＰを分類することに関して説明する。しかし、この式は、一般的な２クラスＥＲＰ分類問題に適用可能であることに留意することが重要である。注意、記憶、認識、及び言語理解に関する人の認知における多くの研究では、ＥＲＰを採用し、認知プロセスと脳の電気活動における変化との間に存在する関係を研究する。単純な判別タスクを含むこうしたクラスの研究の１つでは、被検者は、刺激を、２つの互いに排他的なクラス、すなわち、２つの刺激が同じである場合の「マッチ」、及び、刺激が異なる場合の「ミスマッチ」に分離することによって、２つの順次に提示される刺激間の対応に関して判断することを要求される。「オドボールパラダイム」と同様に、まれにしか起こらない刺激によって、脳活動の時間経過（time-course）を研究するように設計されたある実験では、第２刺激は、ミスマッチ状況が、マッチ状況に比べて起こる可能性が低くなるように提示される。２つの刺激状況の間の明示的な先入観のない(unbiased)比較を伴う他の実験では、第２刺激は、マッチ状況とミスマッチ状況が起こる可能性が同じであるように提示される。ミスマッチ又は予期しない刺激は、２００〜６００ｍｓの範囲における陰性電位(negativity)の増加を特徴とすることが、平均されたＥＲＰ及びＡＮＯＶＡの視覚解析を使用して示された。ミスマッチ及び予期しない刺激は、実際には、Ｎ４００反応に続く振幅の大きな後期陽性成分(late positive component)に関連付けられてもよいという指示も存在する。さらに、異なるチャネルのＥＲＰは、認知比較の異なる局面を反映するという、マッチ／ミスマッチ実験からの証拠が存在する。したがって、平均された反応を、マッチＥＲＰ又はミスマッチＥＲＰとして正確に分類するために、分類子を各チャネルについて独立に設計し、その後各チャネルから取得される結果を結合することによって、各チャネルからの情報を捕捉することができる。
【０１１０】
以下に続く定式化において、チャネルは、εｉ，ｉ＝１，２，…，Ｉによって表され、ここで、Ｉはチャネルの数である。ｊ番目の試行について、２つの順次に提示される刺激が、Ｓｊ１及びＳｊ２で示されるとする。ここで、それぞれ、確率Ｐ０及びＰ１を有する場合、Ｓｊ１=Ｓｊ２及びＳｊ１≠Ｓｊ２である。Ｚｉｊが、チャネルεｉにおける被検者の反応である場合、《数式３０》である。ここで、Ｚｉ，ｊ，ｘ及びＺｉ，ｊ，ｙは、それぞれ、マッチ及びミスマッチとして記録された単一試行反応を示す。
【０１１１】
平均された雑音ベクトルＮｒが、ガウス型と仮定されるため、チャネルεｉ，ｉ＝１，２，…，Ｉにおいて記録される平均されたｒ−ＥＲＰ  Ｚｒｉの分類は、ガウス型雑音内で２つの信号を検出する問題として定式化されることができる。２つの信号及び雑音の共分散がわかっていると、最初に仮定されるであろう。Ｘｉ、Ｙｉ、及びＮｒｉが、それぞれ、マッチＥＲＰ、ミスマッチＥＲＰ、及び雑音ベクトルである場合、チャネルεｉにおけるマッチ／ミスマッチ信号検出についての２つ仮説は、
Ｈ０：Ｚｒｉ＝Ｘｉ＋Ｎｒｉ；マッチ状況発生
Ｈ１：Ｚｒｉ＝Ｙｉ＋Ｎｒｉ；ミスマッチ状況発生
と書くことができる。ＥＲＰモデルの仮定及びガウス型の仮定から、Ｎｒｉは、ゼロ平均及び共分散Ｃｒｉ，ｎを有するガウス型である。
【０１１２】
反応の成分は相関があるため、最初に、成分を無相関にし(decorrelate)、その後、無相関にされた成分のサブセットを選択するための基準を適用することによって、冗長情報を除去することができる。反応から冗長情報を減らすために、特徴選択についてのＰＣＡの変更が定式化される。λｒｉ，ｋ，ｋ＝１，２，…，Ｋが、Ｃｒｉ，ｎの固有値であり、Φｒｉ，ｎが、対応する固有ベクトルφｒｉ，ｋの固有ベクトル行列であるとする。変換行列についてΦｒｉ，ｎを使用して、変換された反応《数式３１》は、《数式３２》で与えられる。
【０１１３】
変換された、マッチ、ミスマッチ、及び雑音ベクトルは、それぞれ、《数式３３》で与えられる。変換の下で、《数式３４》は、ゼロ平均及び共分散《数式３５》を有するガウス型のままである。
【０１１４】
《数式３６》は、対角行列であり、主対角に沿った、その要素は、Ｃｒｉ，ｎの固有値λｒｉ，ｋ，ｋ＝１，２，…，Ｋである。すなわち、《数式３７》の成分は相関がない。
【０１１５】
《数式３８》が、ガウス型であるため、成分もまた独立である。
【０１１６】
主成分（最も高い分散に相当する成分）は、特徴ベクトルの次元を下げる手段として選択されることが多いが、主成分は、パターンクラスを分離するのに最良であるわけではない。したがって、ＰＣＡと同様に、最も高い分散を有する成分を選択する代わりに、本発明者らは、２つのＥＲＰクラス間において最も高いクラス間分離(inter-class separation)を有する成分を選択する。変換されたマッチ及びミスマッチ反応が、それぞれ、《数式３９》と《数式４０》によって示される場合、マッチ及びミスマッチ反応における、対応する成分ｋ，ｋ＝１，２，…，Ｋの間のクラス間分離は、次式で与えられる。
【０１１７】
《数式４１》
【０１１８】
ここで、次式は、ｊ番目のマッチ反応のｋ番目の成分であり、《数式４２》《数式４３》は、《数式４４》のｋ番目の成分の平均である。Δｘ，ｒ及びΔｙ，ｒは、それぞれ、マッチ及びミスマッチ設計セット内のｒ−ＥＲＰの数である。行列Φｒｉ，ｎ内の順序付けされない固有値及び固有ベクトルは、分離の減少順に(decreasing order of separation)配列される。削減された次元《数式４５》の変換された反応は、《数式４６》で与えられる。ここで、《数式４７》は、Φｒｉ，ｎから選択された、最初の《数式４８》の固有ベクトルから成る《数式４９》切断行列であり、変換されたマッチ反応の成分と変換されたミスマッチ反応の成分との間の最も高いクラス間分離をもたらす。次元《数式５０》の、切断された、マッチ、ミスマッチ、及び雑音ベクトルは、それぞれ、《数式５１》で与えられる。ここで、２つの仮説は、《数式５２》と書くことができる。
【０１１９】
切断雑音ベクトル《数式５３》は、《数式５４》であるガウス型である。
【０１２０】
《数式５５》が、《数式５６》の《数式５７》共分散行列であるとする。
【０１２１】
《数式５８》は、対角行列であり、その対角要素《数式５９》は、Ｃｒｉ，ｎの選択された固有ベクトルに相当するＣｒｉ，ｎの固有値である。２つの仮説の下での、切断反応の条件付き確率密度関数は、次式である。
【０１２２】
《数式６０》
【０１２３】
この場合の尤度比決定ルールは、次式である。
《数式６１》
【０１２４】
対数をとり、式（２８）と式（２９）を式（３０）に代入した後に項を再配列することによって、次式が得られる。
【０１２５】
《数式６２》
【０１２６】
式（３１）の決定ルールは、マッチＥＲＰＸｉ、ミスマッチＥＲＰＹｉ、及び雑音共分散行列Ｃｒｉ，ｎがわかっていると仮定することによって導出された。実際には、それらは、未知であるが、設計セットから推定され、式（３１）に代入されることができる。Ｘｉ及びＹｉの最尤推定は、それぞれの設計セットのサンプル平均、すなわち、《数式６３》で与えられる。ここで、Δｘ及びΔｙは、それぞれ、マッチ設計セット及びミスマッチ設計セット内の１−ＥＲＰの数である。節２で生まれた関係を使用して、Ｃｉ，ｎがわかっている場合、Ｃｒｉ，ｎ、λｒｉ，ｋ及びΦｒｉ，ｎを求めることができる。しかし、Ｃｉ，ｎもまた、未知であるが、反応から推定されることができる。Ｃｉ，ｎの最尤推定は、マッチ設計セットか、ミスマッチ設計セットのいずれかから求めることができるサンプル共分散である。或いは、Ｃｉ，ｎのよりよい推定は、マッチ設計セットとミスマッチ設計セットの両方の単一試行雑音ベクトルから成る、サイズΔ＝（Δｘ＋Δｙ）のより大きなセットから得ることができ、その推定は、それぞれ、次式で与えられる。
《数式６４》
【０１２７】
《数式６５》が、得られる混合の単一試行雑音ベクトルである場合、Ｃｉ，ｎは、《数式６６》として推定することができる。
【０１２８】
《数式６７》が正則である場合、Δ＞Ｋ、すなわち、マッチ及びミスマッチ設計セット内の１−ＥＲＰの数の和は、ＥＲＰベクトルの次元を超えなければならないことに留意されたい。
【０１２９】
［結合ルール分類子］尤度比分類子Ｌｉ，ｉ＝１，２，…，ｌは、Ｉチャネルのそれぞれについて独立に設計されることができる。検査中に、各チャネルで記録された反応は、他のチャネルと独立に分類される。全てのチャネルからの分類結果は、たとえば、多数決ルールによって結合されることができる。すなわち、分類子の大多数が、マッチ（ミスマッチ）状況が起こったと判断する場合、マッチ（ミスマッチ）状況が、検査中に起こったと判断される。ｄｉが、分類子Ｌｉによって行われた判断であり、マッチが起こったと分類子が判断する場合、ｄｉ＝１、ミスマッチが起こったと分類子が判断する場合、ｄｉ＝０とする。すると、《数式６８》である場合、多数決ルール結合分類子についての決定ルールは、
Ｄ＞（Ｉ／２）である場合、マッチ状況が起こり、
Ｄ＜（Ｉ／２）である場合、ミスマッチ状況が起こり、
Ｄ＝（Ｉ／２）は、マッチ状況とミスマッチ状況との間でランダムに判断するというものである。このルールは、Ｉの偶数と奇数の両方の値について適用可能であることに留意されたい。
【０１３０】
［先験的性能評価］
ｒ−ＥＲＰ集合は、通常、順次平均によって形成される。すなわち、単一試行反応を、採取された順序で、サイズｒのセットに分割し、各セットの平均を計算することによる。交差検定法及びｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ法は、各パターンクラスの所与の集合を設計セット及び検査セットに分割するための、最も多く使用される方法である。設計セットを使用して、分類子設計用のパラメータが推定され、試験セットを使用して、分類子の性能が評価される。検査セット内のｒ−ＥＲＰの数が少ないと、分類子性能の評価が不十分になることになる。性能評価用のより大きなセットを生成するため、リサンプリング手法が採用されて、Ｊ個の単一試行ＥＲＰから成る単一集合から、いくつかのｒ−ＥＲＰ集合が形成されることができる。（Ｊｒ＝Ｊ／ｒ）のｒ−ＥＲＰから成る集合は、ｒ−ＥＲＰ集合を設計セット及び検査セットに分割する前に置換することなく、サンプリングを使用して、ｒ個の単一試行反応を平均することによって形成される。順次平均を使用した、分類子の設計及び評価用のサイズＪｒのたった１つのｒ−ＥＲＰ集合を有する代わりに、単一試行ＥＲＰに適用されるランダムサンプリング法は、それぞれがサイズＪｒの、最大｛Ｊ！／［ｒ！（Ｊ−ｒ）！Ｊ］｝の別個のｒ−ＥＲＰ集合を生成することができる。別個とは、まさしく同じｒ個の単一試行反応を平均することによって、全ての可能性のある集合内で２つのｒ−ＥＲＰが形成されないことを意味する。順次であれ、ランダムであれ、同じ母集団から取り出されたサンプルは、同じ統計量を持たなければならない。したがって、当然の結果として、ランダムにサンプリングされ平均されたＥＲＰ及び順次にサンプリングされ平均されたＥＲＰの最初の２モーメント(moment)は、所与のｒについて最初の２モーメントにおいて等しくなければならないことになる。交差検定法又はｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ法が適用されて、分類子が設計され、各集合のＪｒのｒ−ＥＲＰを使用して、分類子の性能が評価されることができる。設計セット内のｒ−ＥＲＰの数が、ｒの大きな値について小さくても、分類子パラメータは、節２で生まれた結果を使用して、大きな１−ＥＲＰ設計セットから推定することができることに留意することが重要である。そのため、分類子性能の良好な推定は、十分に多くの数のｒ−ＥＲＰ集合にわたって得られた分類精度の推定値を平均することによって可能になる。Ｊｘ，ｒ及びＪｙ，ｒが、それぞれ、集合τｒ，ｒ＝１，２，…，Ｔｒのマッチ設計セット及びミスマッチ設計セット内のｒ−ＥＲＰの数である場合、集合τｒの検査ｒ−ＥＲＰについての分類精度は、以下のように推定することができる。
【０１３１】
α（τｒ）＝（集合τｒの検査セット内の正確に分類されたＥＲＰの数）／｛（Ｊｘ，ｒ−Δｘ，ｒ）＋（Ｊｙ，ｒ−Δｙ，ｒ）｝
ここで、Ｔｒは、性能を評価するために生成されるｒ−ＥＲＰ集合の総数である。そのため、所与のｒについての分類子の分類精度αｒ％は、Ｔｒの集合にわたって分類精度を平均することによって推定することができる。すなわち、《数式６９》である。
【０１３２】
［実験及び評価］２つの刺激状況間の明示的な比較を伴う２つのマッチ／ミスマッチ実験からのデータを使用して、開発された設計及び評価方法が実証された。これらの実験の目標は、被検者が考えることと見るものとの間にマッチが起こる時を、ＥＲＰが識別することができることを示すことであった。２つの実験は、第２刺激に使用される提示が異なった。両方の実験において、マッチ条件及びミスマッチ条件は等しい確率で起こり、したがって、式（３１）でη＝１であった。
【０１３３】
第１の実験では、分類子の設計及び評価についてのデータは一人の被検者Ａから採取され、被検者Ａは、第１ビデオ刺激（物体の絵）について「考え」、その後、次のビデオ刺激（物体の絵）が、第１ビデオ刺激にマッチしたか、又は、マッチしなかったかについて応答するように教示された。第１刺激と第２刺激との間の間隔は２〜５秒の間でランダムに変動した。第２刺激にタイムロックされた、各チャネルからの反応は、被検者が、２つのキーのいずれを押下したかに応じて、マッチ又はミスマッチとして記録された。不正確なキー押下による反応は廃棄された。単一試行ＥＲＰが３時間半のセッションから採取された。各セッションは１０分の休憩で分離された。ＥＲＰデータは、左半球及び右半球上の、前頭（Ｆ３、Ｆ４）、側頭（Ｔ３、Ｔ４）、及び頭頂（Ｐ３、Ｐ４）領域にわたる頭皮上に設置されたＩ＝６の電極から採取された。６個の電極は、リンクされた耳たぶリードを基準にした(referenced)。２つの電極を左目の横と下に設置することによって眼電図（ＥＯＧ）もまた記録された（双極モンタージュ(bipolar montage)）。単一試行ＥＲＰは、刺激開始以前の１００ミリ秒で始まり、１０ミリ秒のサンプリング周期を使用して、1秒にわたってデジタル化された。刺激前期間に相当する１０サンプルは除去され、したがって、反応ベクトルの次元は、１００からＫ＝９０に減少した。ピーク−ピーク振幅が、任意の１つの電極チャネルで１００μＶを超えるか、又は、眼チャネルで５０μＶを超える試行は、アーチファクトとみなされ、排除された。アーチファクトを廃棄した後、集合は、Ｊｘ＝２８０のマッチ単一試行反応とＪｙ＝２８０のミスマッチ単一試行反応で構成された。実験の性質から、２８０の集合サイズは、比較的大きい。
【０１３４】
次の実験セットは、第２刺激が、絵の代わりに印刷された単語であることを除いて、第１の実験セットと同じであった。データは、４人の被検者Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、及びＢ４から採取された。被検者は、絵（第１刺激）と印刷された単語（第２刺激）が、意味がマッチしているか否かを判断するように教示された。各チャネルからの反応は、被検者が、順次に提示される刺激が、意味がマッチしたと判断した場合、又は、マッチしなかったと判断した場合に、それぞれ、マッチ又はミスマッチとして記録された。ＥＲＰデータは１４のチャネル（Ｆ７、Ｆ８、Ｆ３、Ｆ４、Ｆｚ、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｃ３、Ｃ４、Ｐ３、Ｐ４、Ｐｚ）から採取され、第１の実験と同様に処理された。データは、それぞれ１０秒の休憩で分離された、２セッションにわたって採取された。各被検者について分類子を設計し、評価するために、それぞれの被検者のアーチファクトの無い集合から、同じ数のＪｘ＝９６のマッチ単一試行ＥＲＰ及びＪｙ＝９６のミスマッチ単一試行ＥＲＰが選択された。
【０１３５】
両方の実験について、節５で述べたランダムサンプリング法を使用して、少なくとも２００のｒ−ＥＲＰを検査するのに十分なｒ−ＥＲＰ集合が生成された。各集合について、設計セット及び検査セット内で同じ数のｒ−ＥＲＰを使用して分類子を設計し、検査するために、交差検定技法が適用された。すなわち、第１の実験では、Δｘ，ｒ＝Δｙ，ｒ＝整数（１４０／ｒ）であり、第２の実験では、Δｘ，ｒ＝Δｙ，ｒ＝整数（４８／ｒ）である。ｒ−ＥＲＰベクトルの次元は、変換された反応の成分内で最も高い分離を反映する２０の固有ベクトルを選択することによって、Ｋ＝９０から《数式７０》に減少した。
【０１３６】
提示される第１の結果のセットは、第１の実験に関わった被検者Ａについてのものである。マッチＥＲＰ及びミスマッチＥＲＰを使用して得られた種々の値のｒについての分類精度が、各チャネル並びに結合ルール分類子毎に、表１に示される。結合ルール分類子についての、ｒの関数としての分類精度はまた、図１２にグラフで示される。これらの結果は、実際のＥＲＰが、節２で述べた単一試行ＥＲＰモデルを満たすと仮定することによって得られた。しかし、ＥＲＰが決定的であり、ＥＲＰとＥＥＧが独立であるという仮定が疑わしい。したがって、これらの結果を、モデルの仮定を満たすためにシミュレートされたＥＲＰについて取得された結果と比較することが興味深いであろう。単一試行マッチＥＲＰ及びミスマッチＥＲＰは、実際のＥＲＰのそれぞれの集合の平均を、被検者Ａから採取されたＥＥＧ信号の別個のセットに加算することによってシミュレートされた。ＥＲＰをこうしてシミュレートすることによって、ＥＲＰ信号が決定的であると仮定することができる。ＥＲＰはＥＥＧ集合から推定されないため、ＥＲＰとＥＥＧが独立であるとも仮定することができる。比較が意味を持つために、表１及び図１２の結果を得るのに使用された、まさに同じ数のマッチ反応及びミスマッチ反応がシミュレートされた。すなわち、５６０の１秒ＥＥＧ信号の集合が、６チャネルのそれぞれから採取された。ＥＥＧはデジタル化され、ＥＲＰデータと同様に処理された。全体で、Ｊｘ＝２８０の単一試行マッチ反応とＪｘ＝２８０のミスマッチ反応が、それぞれの集合サンプルの平均を、ＥＥＧ集合からのランダムに選択されたＥＥＧに加算することによってシミュレートされた。シミュレートされたマッチＥＲＰ及びミスマッチＥＲＰは、実際のＥＲＰと同様に分類され、分類結果が表２に提示され、結合結果が図１２に重ね合わされる。
【０１３７】
【表１】
2008517636.tif 000013
【０１３８】
提示される次の結果のセットは、４人の被検者Ｂ１〜Ｂ４から採取された実際のＥＲＰデータについてのものである。表３は、各チャネル及び結合ルール分類子についての分類精度を示す。ｒの関数としての、結合ルール分類子の分類精度が図１３にグラフで示される。６つの表に提示された、各分類結果と各結合結果は、２００のｒ−ＥＲＰを検査することによって評価されることに留意されたい。
【０１３９】
【表２】
2008517636.tif 000014
【０１４０】
【表３】
2008517636.tif 000015
【０１４１】
結果を調べることによって、以下に留意することが重要である。（ａ）表１及び表２並びに図１２の分類結果の傾向は、実際のＥＲＰ及びシミュレートされたＥＲＰについて同じである。各チャネル及び結合ルール分類子についての分類精度は、ｒが増加すると上がった。シミュレートされたＥＲＰに関して、特にｒの値が小さい場合の、より高い分類精度が得られた。仮定されたＥＲＰモデルが、シミュレートされたＥＲＰについてよりよく満たされているため、この結果は意外ではない。最も重要なことには、ｒの値がより大きい（ｒ＞３２）場合、実際のＥＲＰとシミュレートされたＥＲＰについての結合ルール分類精度は、非常に近いことが留意されるべきである。これらの結果は、非常に意味がある。それは、ＥＲＰ平均化において暗黙的に仮定される加法モデルは疑わしいが、平均化が実際のＥＲＰのＳＮＲを改善することを、分類精度の改善が示すからである。
【０１４２】
（ｂ）結合ルール分類子は、どのチャネルが最良の分類精度を与えるかが先験的にわかっている場合に単一の最良チャネルを選択するルールに比べてよりよい結果を与える。最良チャネル選択ルールに関して起こる可能性があるさらなる問題は、単一チャネルが、一貫して最良ではない場合があることである。しかし、結合ルールはそのような先験的知識を必要とせず、最良チャネルの変動性によって影響を受けない。
【０１４３】
（ｃ）第２の実験における、４人の被検者についての分類結果は、個人差を示すものの（これは意外ではない）、同じ傾向を有する。さらに、マッチ／ミスマッチ実験が、１人の被検者の場合と４人の被検者の場合について同じでなくても、両方の場合についての結果の傾向は、まったく同じであることに留意することが興味深い。
【０１４４】
（ｄ）結果はまた、この節で開発された手法が使用されない場合に、所望の分類精度を得るのに必要とされることになる実際の１−ＥＲＰの数を粗く求めるのに使用されることができる。たとえば、９０％を超える平均分類精度が被検者Ａについて望まれる場合、表１から求められるｒの最も小さな値はｒ＝１６である。したがって、所望の分類精度を得るために、それぞれのマッチ集合とミスマッチ集合について採取されるべき単一試行反応の数は、Ｊ／[（１６）]＞（Ｋ＝９０），すなわち、Ｊ＞１４４０を満たさなければならない。単一試行ＥＲＰのこの数は、実際に採取するには法外に多い。或いは、ＥＲＰの次元がＫ＝９０であり、各集合が２８０の反応を含む場合、ｒ＞３についてｒ−ＥＲＰ分類子を設計し、評価することが可能でなかったであろう。
【０１４５】
［結論］この節は、平均されたＥＲＰについて分類子を設計し、評価するときに遭遇する問題に焦点を絞った。パラメトリック分類子は、ｒ−ＥＲＰについて設計し、評価するのが難しいように見えるが、パラメトリックｒ−ＥＲＰ分類子は、実際には、分類子のパラメータを１−ＥＲＰ集合のパラメータから推定することができると仮定すると、魅力的な解決策を提供することが示される。より小さいｒ−ＥＲＰ集合の平均及び共分散が、より大きな１−ＥＲＰ集合から推定されることができることが示される。ｒ−ＥＲＰの固有値及び固有ベクトルを１−ＥＲＰの固有値及び固有ベクトルから求めることができることもまた示される。２クラスＥＲＰ分類問題について、ガウス型尤度比分類子を設計するために、これらの結果が系統的に適用される。多数決ルールは、各チャネルからの分類結果を結合するために提案された。さらに、ｒ−ＥＲＰ分類子の性能を検査するための、多数のｒ−ＥＲＰ集合を生成するために、ランダムサンプリングに基づく手法が開発された。条件（Δｒ＞Ｋ）を満たし、また、満たさないｒの値の範囲が、２つのマッチ／ミスマッチ分類問題において考えられた。分類結果が、実験を通して、被検者を通して、また、実際のＥＲＰ及びシミュレートされたＥＲＰを通して同じ傾向を持っていたことが示された。結合ルール分類子の一貫した優れた性能は、単一最良チャネルを選択するのではなく、全てのチャネルからの分類情報を使用する利点を示す。要約すると、開発された系統的な手法は、非現実的に多くの回数の単一試行反応を採取する必要なしで、たとえ、多数回の単一試行にわたって平均された反応についても、パラメトリックＥＲＰ分類子のクラスを設計し、評価することを可能にする。
【０１４６】
［新生児ＥＲＰを使用した失読症の予測のための、マルチ刺激マルチチャネルデータ及び決定結合ストラテジ］
複数の刺激に応答して、出生時に記録されたマルチチャネル事象関連電位（ＥＲＰ）から失読症を予測するために、データ結合及び決定結合ストラテジが導入される。マルチ刺激マルチチャネル（ＭＳＭＣ）ＥＲＰを分類するために、２つのデータ及び２つの決定結合ストラテジが、最近傍平均分類ランク選択と共に開発される。データ結合ストラテジにおける結合ベクトルは、ランクで順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル又はＭＳＭＣ  ＥＲＰのランクで順序付けられた要素を直接組み合わせることによって形成される。得られる結合ベクトルは、ベクトル最近傍平均分類子を使用して分類される。ランクで順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル又はランクで順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素の最近傍平均分類決定は、決定結合ストラテジにおいて、組み合わされて結合ベクトルになる。得られる決定結合ベクトルは、離散ベイズ分類子を使用して分類される。ＭＳＭＣ結合分類ストラテジは、４８人の子供（８歳の時点で、１７人が失読症の読者として識別され、７人が難読者として識別され、２４人が正常な読者として識別された）が出生時に記録された、平均されたＥＲＰに関して検査される。ＥＲＰは、２つの語音（speech sounds）及び２つの非語音（non-speech sounds）に応答して６つの電極部位において記録された。ＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素の決定結合ストラテジによって、失読症の読者及び難読者が、ほぼ１００％の精度で予測されることができることが示される。その結果、将来の読字の問題は、新生児反応を使用して早期に検出することができ、生活において後年に現れる読字の問題に関して、子供たちに対してより効果的な介入を早期に導入することが可能になる。さらに、一般化された定式化であるため、導入される結合ストラテジは、一般に、マルチカテゴリ・マルチセンサ信号の分類を含む問題に適用されることができることが留意される。
【０１４７】
［導入部］本調査の目的は、複数のチャネルからの、出生時に記録された複数の刺激事象関連電位（ＥＲＰ）からの情報が、非常に高い精度で失読症を予測することができることを、データ及び決定結合分類ストラテジによって示すことである。４８人の子供達に関する先の研究において、出生時に記録された３つの聴性ＥＲＰ成分の振幅及び潜時尺度は、８歳の時点で得られた読字のスコア及びＩＱスコアに基づいて、正常な読者、難読者、又は失読症の読者として識別された子供達の３つのグループを、８１．２５％の精度で判別することが示された。これらの結果の意味は、失読症を、新生児ＥＲＰを使用して早期に検出することができることである。その結果、子供達に対して、就学前に、早期の、かつ、より効果的な介入を提供することができ、したがって、子供達の学習能力が改善される。ＥＲＰは、２つの語音（／ｂｉ／及び／ｇｉ／）及び２つの非語音（／ｎｂｉ／及び／ｎｇｉ／）から成る４つの刺激に対して、６つの頭皮電極（ＦＬ、ＦＲ、Ｔ３、Ｔ４、ＰＬ、ＰＲ）から記録された。それぞれの子供は、２４（６チャネル×４刺激）の平均されたＥＲＰ、すなわち、それぞれの刺激−チャネルの組み合わせについて１つの平均されたＥＲＰによって表された。各ＥＲＰは２００のデータ点から成り、５ｍｓ間隔でサンプリングされ、刺激開始で始まる、１秒の期間にわたって順次に採取された。最初の１３サンプル及び最後の４７サンプルは、省かれ、残りの１４０点の信号が、判別解析を容易にするために、２分の１でダウンサンプリングされた。したがって、各ＥＲＰは、７０のサンプルから成る。判別解析分類について選択された６つのＥＲＰ特徴は、（ａ）ＦＬにおいて記録された語音節（speech syllable）／ｇｉ／に対する、第１の大きな陰性ピーク（Ｎ１）潜時、（ｂ）ＰＬにおいて記録された語音節／ｇｉ／に対する、第１の大きな陰性ピーク（Ｎ１）潜時、（ｃ）Ｔ４において記録された語音節／ｇｉ／に対する、第１の大きな陰性ピーク（Ｎ１）潜時、（ｄ）ＦＲにおける／ｇｉ／語音節に応答する２つのグループの間で異なった、第２の大きな陰性ピーク（Ｎ２）振幅、（ｅ）／ｎｂｉ／に応答する、Ｔ４において記録された（Ｎ１）振幅変化、及び（ｆ）ＰＲにおける／ｂｉ／に応答して誘発された第２の大きな陽性ピーク振幅（Ｐ２）から構成された。被検者、刺激、ＥＲＰ手順、及び研究結果に関する詳細は、参考文献１に見出すことができる。
【０１４８】
問題が複雑であるため、先の研究で報告された分類結果は非常にすばらしい。しかし、偽陽性が低い状態で、さらに高い分類精度が、実際には望まれる。したがって、本明細書の特定の目標は、先の研究で使用された、まさに同じ平均されたデータを使用して、分類性能を改善することである。この調査において、４８人の子供達は、最初に、２４人の正常な読者と２４人の難読者（失読症と難読者の組み合わせ）から成る２つのカテゴリに、次に、３つのカテゴリ（２４人の正常な読者、１７人の失読症の読者、及び７人の難読者）に分けられた。ＥＲＰベクトルの次元に対してＥＲＰの数が小さいため、２次統計量に依存するパラメトリック分類子を設計することは明らかに不可能である。これは、パラメトリック分類子の選択を、１次統計量にだけ依存する分類子に制限する。この制限があるため、各カテゴリを表す平均が「ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ法」又は「ランダム等分割トレーニング及び検査法(random equi-partition training and testing method)」のいずれかを使用してトレーニングセットから推定されることができるため、最近傍平均パラメトリック分類子が選択される。L. Gupta, J. Phegley及びD.L. Molfese著「Parametric classification of multichannel evoked potentials」（IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 49, No. 8, 905-911, Aug. 2002(vol. 49, No. 9, 1070, September 2002)）。２つのマルチ刺激マルチチャネル（ＭＳＭＣ）データ結合ストラテジ及び２つの決定結合ストラテジは、最近傍平均分類子と共に導入される。両方の結合ストラテジにおいて、ＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル又はＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素は、その個々のユークリッド最近傍平均分類精度に従って、最初にランク付けされる。データ結合ストラテジにおいて、ベクトル又は要素は、そのランクに従って選択され、データ結合ベクトルに結合される。得られるデータ結合ベクトルは、ベクトルユークリッド最近傍平均分類子を使用して分類される。決定結合ストラテジにおいて、データ結合ベクトル内のベクトル又は要素は、ユークリッド最近傍平均分類子を使用して、独立に分類され、決定結果は、単一決定結合ベクトルに結合される。決定結合ベクトルは、離散ベイズ分類子を使用して分類される。ストラテジの定式化はかなり一般的であり、ＥＲＰカテゴリ、チャネル、又は刺激の数によって制限されない。ストラテジは、参考文献１で使用されたものと同じデータに関して検査され、結果は、分類決定確率及び対応する事後確率に関して提示される。性能は、参考文献で報告された結果と、また、単一最良刺激及びチャネル組み合わせの最近傍平均分類結果と比較される。複数チャネル及び複数刺激を含む研究では、どのチャネル、どの刺激、及びどのチャネル−刺激が、最良の判別情報を与えるかを判定することが重要であり、したがって、ＭＳＭＣ  ＥＲＰの最近傍平均分類精度から導出されるランク付けストラテジが最初に導入される。ランク付けはまた、４つの結合ストラテジにおいてＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル及びＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素をランク付けし、選択するのに使用される。
【０１４９】
［チャネル−刺激、刺激、及びチャネルランク付け］以下に続く一般化されたマルチカテゴリ定式化において、Ｚｓ／ｍは、チャネルｍ，ｍ＝１，２，…，Ｍにおいて、外部刺激ｓ，ｓ＝１，２，…，Ｓによって誘発されるＫ次元の平均されたＥＲＰを表す。ここで、Ｓ及びＭは、それぞれ、刺激の数及びチャネルの数である。カテゴリが、ｃ，ｃ＝１，２，…，Ｃであるとすると、チャネルｍにおいて外部刺激ｓによって誘発される平均されたＥＲＰは、Ｚｓ／ｍ／ｃによって表される。ここで、Ｃは、カテゴリの総数である。したがって、各カテゴリ内のＭＳＭＣ  ＥＲＰの異なるタイプの数は、（Ｓ×Ｍ）である。
【０１５０】
最近傍平均分類子は、図１４に示すように、各ＥＲＰタイプについて開発される。図の表示法｛｝は、全体の集合を表すために使用される。したがって、｛ｓ｝は、Ｓ個の刺激の全体のセットであり。｛Ｚｓ／ｍ｝は、（Ｓ×Ｍ）個のＭＳＭＣ  ＥＲＰの全体のセットである。カテゴリｃについての、ユークリッドノルム最近傍平均ベクトル判別関数は、《数式７１》で与えられる。
ここで、《数式７２》は、刺激ｓに応答するチャネルｍのｃカテゴリＥＲＰの平均である。検査ＥＲＰ  Ｚｓ／ｍは、最も高い値をもたらす判別関数に割り当てられる。すなわち、検査ＭＳＭＣ  ＥＲＰ  Ｚｓ／ｍは、《数式７３》で与えられる、カテゴリｃ＊ｓ／ｍ，ｃ＊ｓ／ｍ∈｛ｃ｝に割り当てられる。
【０１５１】
各ＥＲＰタイプについての分類子の分類精度は、《数式７４》で与えられる分類誤差の確率から求められることができる。
ここで、Ｐｓ／ｍ（ε／ｃ）は、Ｚｓ／ｍの真のカテゴリがｃであり、Ｐｃが、カテゴリｃの先験的確率であるときに、Ｚｓ／ｍを誤って分類する確率である。パーセンテージで表される、Ｚｓ／ｍについての分類子の分類精度は、次式で与えられる。
αｓ/ｍ＝［１−Ｐｓ/ｍ（ε）］×１００％      ・・・（３６）
【０１５２】
（Ｓ×Ｍ）個のＭＳＭＣ  ＥＲＰ分類子は、それぞれの分類精度に従ってランク付けされることができる。さらに、刺激及びチャネルは、周辺ランク和(marginal rank-sum)のランクを使用して、個々にランク付けされることができる。刺激の周辺ランク和《数式７５》、及び、チャネルの周辺ランク和《数式７６》は、それぞれ、《数式７７》で与えられる。ここで、Ｒｓ／ｍは、ＥＲＰ  Ｚｓ／ｍについての分類子のランク（１＝最も高い分類精度、Ｓ×Ｍ＝最も低い分類精度）である。刺激及びチャネルのランクＲｓ及びＲｍは、それぞれ、ランク和《数式７８》及び《数式７９》のランクで与えられる。
【０１５３】
［ＭＳＭＣベクトルデータ結合］異なるチャネル−刺激の組み合わせによって予想することができる分類精度を求めることは興味深い。したがって、この節の目標は、ＭＳＭＣ  ＥＲＰの数の関数として分類性能を求めることである。（Ｓ×Ｍ）のＥＲＰは、明らかに、多くの方法で組み合わせることができる。組み合わせの選択を単純にするために、ＭＳＭＣ  ＥＲＰは、先の節で確立されたランク付けを使用して系統的に組み合わされることができる。すなわち、Ｒｓ／ｍが、Ｚｓ／ｍのランクであり、次式であるとする。
【０１５４】
《数式８０》
【０１５５】
ランク付けの結果として、Ｚｊは、Ｚ１が、最も高い分類精度をもたらすＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトルであり、Ｚ（Ｍ×Ｓ）が、最も低い分類精度をもたらすＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトルであるように、Ｚｊが順序付けされる。ＵＬが、次式に従って形成されるデータ結合ベクトルであるとする。
【０１５６】
《数式８１》
【０１５７】
ここで、∇は連結演算を表す。すなわち、結合ベクトルＵＬ＝（Ｚ１，Ｚ２，…，ＺＬ）Ｔは、次元（Ｌ×Ｋ）のベクトルを形成するために、最初のＬ個のランクを有するＥＲＰベクトルを連結することによって形成される。ＵＬを使用して、カテゴリｃについてのユークリッドノルム最近傍平均ベクトル判別関数は、《数式８２》で与えられる。ここで、《数式８３》は、カテゴリｃの結合ベクトルの平均である。検査結合ベクトルＵＬは、《数式８４》で与えられる、カテゴリｃ＊Ｌ，ｃ＊Ｌ∈｛ｃ｝に割り当てられる。
【０１５８】
ＭＳＭＣベクトルデータ結合ストラテジは、図１５に要約される。
【０１５９】
［ＭＳＭＣベクトル決定結合］データ結合に対する代替法は、決定結合であり、検査パターンのカテゴリを決定するために、個々の分類子の決定結果が組み合わされる。先の節と同様に、《数式８５》であり、《数式８６》であるとする。ここで、《数式８７》は、カテゴリｃについての最近傍平均ベクトル判別関数であり、《数式８８》は、カテゴリｃに属するＺｊの平均である。決定結果を結合するために、《数式８９》であり、《数式９０》であるとする。
【０１６０】
すなわち、ＤＬ＝（ｄ１，ｄ２，…，ｄＬ）Ｔは、最初のＬ個のランクを有するＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル分類子の決定結果を連結させることによって形成された結合ベクトルである。決定結合ベクトルＤＬは、各要素が、Ｃ個の値の中から１個をとることができる離散ランダムベクトルである。カテゴリｃの下でＤＬのＰＤＦが、Ｐ（ＤＬ／ｃ）であり、Ｐｃが、カテゴリｃの先験的確率とすると、カテゴリｃについてのベイズ決定関数は、《数式９１》であり、式（４８）は、《数式９２》と書くこともできる。
【０１６１】
決定結合から得られる最終決定結果ｃ＊Ｌ，ｃ＊Ｌ∈｛ｃ｝は、《数式９３》で与えられる。
【０１６２】
Ｃカテゴリの場合についての判別関数は、《数式９４》とすることによって、明示的に導出することができる。
【０１６３】
すなわち、ｐｊ，ａ／ｃは、真のカテゴリがｃであるとき、ｄｊ＝ａ，ａ∈｛ｃ｝である確率である。カテゴリｃの下でのｄｊの確率密度関数（ＰＤＦ）は、《数式９５》と書くことができる。
【０１６４】
分類子は、各ＭＳＭＣ  ＥＲＰタイプについて独立に開発されるため、ＭＳＭＣ  ＥＲＰ分類子の決定は独立であり、したがって、カテゴリｃの下でのＤＬのＰＤＦは、《数式９６》と書くことができると本発明者等は仮定する。ここで、次式の通りである。
【０１６５】
《数式９７》
【０１６６】
ＰＤＦを式（４９）に代入することによって、カテゴリｃについての判別関数が、《数式９８》と書くことができることを示し得る。
【０１６７】
［ＭＳＭＣ要素データ結合］このデータ結合ストラテジにおいて、結合ベクトルは、ＭＳＭＣ  ＥＲＰの選択された要素を組み合わせることによって形成される。結合ベクトルＺは、全てのＭＳＭＣ  ＥＲＰを連結して、次元（Ｓ×Ｍ×Ｋ）のベクトルにすることによって形成される。すなわち次式である。
【０１６８】
《数式９９》
【０１６９】
ｚ（ｊ），ｊ＝１，２，…，（Ｓ×Ｍ×Ｋ）が、Ｚのｊ番目の要素であり、ｄｊ＝ｃ＊ｊ，ｃ＊ｊ∈｛ｃ｝であるとする。ここで、《数式１００》であり、《数式１０１》は、カテゴリｃについての最近傍平均判別関数であり、《数式１０２》は、カテゴリｃの下のｚ（ｊ）の平均である。αｊが、要素ｚ（ｊ）についての最近傍平均スカラー分類子の分類精度であり、Ｒｊが、分類精度に従ったｚ（ｊ）のランクであるとする。
【０１７０】
《数式１０３》であるとする。
【０１７１】
ランク付けの結果として、ｕ（１）は、最も高い分類精度をもたらす要素であり、ｕ（Ｍ×Ｓ×Ｋ）は、最も低い分類精度をもたらす要素である。ＵＬが、式（６０）に従ったデータ結合ベクトルであるとする。
【０１７２】
《数式１０４》
【０１７３】
すなわち、結合ベクトルＵＬ＝［ｕ（１），ｕ（２），…，ｕ（Ｌ）］Ｔは、次元Ｌのベクトルを形成するために、最初のＬ個のランクを有する要素を連結することによって形成される。ＵＬの要素は、種々のＭＳＭＣ  ＥＰからのサンプルであることに留意されたい。これは、種々のＭＳＭＣ  ＥＲＰから種々の時刻を選択することに相当する。ＵＬを使用して、カテゴリｃについてのユークリッドノルム最近傍平均判別関数は、《数式１０５》で与えられる。ここで、《数式１０６》は、カテゴリｃの結合ベクトルの平均である。検査結合ベクトルＵＬは、《数式１０７》で与えられる、カテゴリｃ＊Ｌ，ｃ＊Ｌ∈｛ｃ｝に割り当てられる。
【０１７４】
ＭＳＭＣ要素データ結合ストラテジは、図４に要約される。
【０１７５】
［ＭＳＭＣ要素決定結合］この場合についての結合ベクトルは、選択されたＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素スカラー分類子の独立した決定結果を組み合わせることによって形成される。ｄｊ＝ｃ＊ｊとし、ここで、ｃ＊ｊ，ｃ＊ｊ∈｛ｃ｝は、《数式１０８》で与えられるとする。ここで、ｕ（ｊ）は、式（５９）で定義され、《数式１０９》は、カテゴリｃについての最近傍平均判別関数であり、《数式１１０》は、カテゴリｃに属するｕ（ｊ）の平均である。この場合についての決定結合ベクトルは、次式で与えられる。
【０１７６】
《数式１１１》
【０１７７】
すなわち、ＤＬ＝（ｄ１，ｄ２，…，ｄＬ）Ｔは、最初のＬ個のランクを有する最近傍平均要素スカラー分類子の決定結果を連結させることによって形成された結合ベクトルである。ＤＬが与えられると、決定ルールを導出するステップのシーケンスは、節４で述べたステップのシーケンスと同じである。判別関数は、式（５５）で与えられる。この場合についての判別関数の確率ｐｊ，ａ／ｃは、真のカテゴリがｃであるときに、ｕ（ｊ）についてのスカラー分類子が、カテゴリａを決定する確率である。ＭＳＭＣ要素決定結合ストラテジは、図１８に要約される。
【０１７８】
［性能測定］４つの結合分類ストラテジの性能は、分類レートから計算されることができる、分類決定確率又は分類精度によって指定されることができる。カテゴリｃについての分類レートは、《数式１１２》で与えられる。ここで、
Ｐｃ，Ｌ（ε）は、ＵＬの真のカテゴリがｃであるときに、節３のデータ結合ベクトルＵＬを誤って分類する確率である。
Ｐｃ，Ｌ（ε）は、ＤＬの真のカテゴリがｃであるときに、節４の決定結合ベクトルＤＬを誤って分類する確率である。
Ｐｃ，Ｌ（ε）は、ＵＬの真のカテゴリがｃであるときに、節５のデータ結合ベクトルＵＬを誤って分類する確率である。
Ｐｃ，Ｌ（ε）は、ＤＬの真のカテゴリがｃであるときに、節６のデータ結合ベクトルＵＬを誤って分類する確率である。
【０１７９】
対応する分類決定確率は、《数式１１３》として求めることができる。ここで、《数式１１４》である。パーセンテージとして表現される分類精度は、（αＬ×１００）％で与えられる。
【０１８０】
［実験及び結果］分類子を設計し、評価するのに使用されるデータは、信号がダウンサンプリングされないことを除いて、参考文献１に述べた研究で使用されたデータとまさに同じであった。したがって、各ＥＲＰは、１４０のサンプル（ＥＲＰベクトル内の１４０の要素）から構成された。各子供は、（６×４）＝２４のＭＳＭＣの平均されたＥＲＰによって表された。各判別関数の平均及び確率は、各カテゴリのそれぞれのトレーニングセットから推定された。
【０１８１】
［対照／失読症（２カテゴリ分類）］４８人の子供達は、２つのカテゴリ、すなわち、対照（Ｃ＝１）及び失読症（Ｃ＝２）にグループ分けされた。失読症の読者及び難読者は、失読症グループにグル−プ分けされた。各カテゴリ内の子供達の数は、２４人であった。失読症は人口の約１０％において発生するため、事前確率Ｐ１（対照）及びＰ２（失読症）は、それぞれ、０．９と０．１になるように選択された。トレーニングセット及び検査セットを形成するために、各カテゴリのＭＳＭＣ  ＥＲＰは、２つの互いに排他的な同じサイズのセットに、ランダムに分割された。チャネルｍ＝１、２、３、４、５及び６は、ＦＬ、ＦＲ、Ｔ３、Ｔ４、ＰＬ、及びＰＲであり、刺激ｓ＝１、２、３、及び４はそれぞれ、／ｂｉ／、／ｇｉ／、／ｎｂｉ／、及び／ｎｇｉ／である。表４は、各ＭＳＭＣ  ＥＲＰタイプの分類精度、及び分類精度のランク付けから得られた、チャネル−刺激、刺激、及びチャネルのランク付けを示す。表４（ａ）の項目は、各ＥＲＰタイプの分類精度αｓ／ｍを示し、節２に述べるように、ＥＲＰタイプは、所与の刺激に応答して所与のチャネルにおいて誘発されるＥＲＰである。この研究におけるＥＲＰタイプの数は２４（６チャネル×４刺激）である。したがって、表４（ａ）の第１の項目は、刺激１（／ｂｉ／）に応答してチャネル１（ＦＬ）において誘発したＥＲＰの分類精度である。表４（ｂ）の第１のエントリは、刺激ｓ＝１（／ｂｉ／）に応答したチャネル１（ＦＬ）におけるＥＲＰのランクＲｓ／ｍ＝Ｒ１／１を示す。Ｒ４／５は、刺激４に応答したチャネル５のＥＲＰが最も高い分類精度を与えるため、ランク１を有し、Ｒ１／６は、刺激１に応答したチャネル６のＥＲＰが最も低い分類精度をもたらすため、ランク２４を有する。最後の行は、式（３８）の周辺ランク和から計算された各チャネルの個々のランクを与え、最後の列は、式（３７）の周辺ランク和から計算された各刺激のランクを与える。たとえば、列５のＲｓ／ｍ値の和が、最も小さい値を有するため、Ｒｍ＝Ｒ５＝１である。同様に、行３のＲｓ／ｍ値の和が、最も小さい値を有するため、Ｒｓ＝Ｒ３＝１である。
【０１８２】
表５〜表８は、４つの結合ストラテジについての、最大分類精度を与えるＬについての決定確率及び事後確率を示す。Ｌの最良値は、Ｌの全ての可能性のある値（ベクトルデータ及びベクトル決定結合について１〜２４、要素データ及び要素決定結合について１〜３３６０（６×４×１４０の要素））について性能を評価することによって選択された。全ての分類結果は、各カテゴリについて、１００×１２＝１，２００の検査にわたって決定確率を平均することによって推定された。分類子決定結果はＹによって表され、分類子決定結果が対照カテゴリであるとき、Ｙ＝１であり、分類子決定結果が失読症カテゴリであるとき、Ｙ＝２である。表５〜表８の結果を解釈するために、分類子の決定確率及び対応する事後確率をそれぞれ示す、表５（ａ）及び表５（ｂ）を考える。表５（ａ）の第１の項目は、条件付き確率Ｐ（Ｙ＝１／Ｃ＝１）、すなわち、分類子が対照の被検者を正しく分類する確率である。表５（ｂ）の第１エントリは、検査被検者が対照群からのものであると分類子が判断した場合に、検査被検者が対照群からのものである確率（真陰性確率）を与える条件付き確率Ｐ（Ｃ＝１／Ｙ＝１）である。事後確率は、ベイズルールを使用して計算される。表９は、真陰性、偽陰性、偽陽性、及び真陽性の確率に関して事後確率の解釈を示す。
【０１８３】
比較のために、０．９及び０．１の事前確率を使用した、２カテゴリの場合についての前の研究からの判別解析の結果が表１０に示される。本明細書で報告されたような研究において、分類精度だけによる性能の解釈はかなり誤解を招くため、事後確率はかなり重要である。たとえば、参考文献１で報告された、０．８１２５の決定確率を考える。分類子の決定確率はかなり高いが、表１０（ｂ）に見られるように、偽陽性の確率がかなり高く（０．６７３５）、真陽性の確率がかなり低い（０．３２６４）。
【０１８４】
［対照／失読症／難読者（３カテゴリ分類）］４８人の子供達は、３つのカテゴリ、すなわち、対照（Ｃ＝１）、失読症（Ｃ＝２）、及び難読者(Ｃ＝３)にグループ分けされた。対応する分類子決定結果は、Ｙ１、Ｙ２、及びＹ３によって表される。カテゴリ内の子供の数はそれぞれ、２４人、１７人、及び７人であった。
事前確率Ｐ１（対照）、Ｐ２（失読症）、及びＰ３（難読者）は、それぞれ、０．９、（１７／２４×０．１）＝０．０７、及び（７／２４×０．１）＝０．０３になるように選択された。難読者カテゴリ内のＭＳＭＣ  ＥＲＰの数が少ないため、各カテゴリのＭＳＭＣ  ＥＲＰは、「ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ」法を使用して分割されて、トレーニングセットと検査セットが形成された。表１１（ａ）は、節２で述べられた、各ＭＳＭＣ  ＥＲＰタイプの推定された分類精度αｓ／ｍを示す。チャネル−刺激、刺激、及びチャネルランク付けは、表１１（ｂ）に提示される。全ての結果は、「ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ」法を使用して、分類精度を平均することによって推定された。表１２〜表１５は、４つの結合ストラテジについての、最大決定確率及び対応する事後確率を与えるＬについての結果を示す。比較のために、０．９、０．０７、及び０．０３の事前確率を使用して、３カテゴリの場合についての前の研究からの判別解析の結果が、表１６に示される。
【０１８５】
［結論］本明細書の目標は、出生時に記録されたＭＳＭＣ  ＥＲＰから、子供達の失読症を予測するために、非常に高い精度を得ることであった。失読症を分類するときの有効性によって、チャネル−刺激の組み合わせ、チャネル、刺激、及びＥＲＰ要素をランク付けするランク付けストラテジが開発された。予測問題が、分類問題として定式化され、ランク付けを使用して、２つのＭＳＭＣデータ結合ストラテジ及び２つの決定結合分類ストラテジが開発された。データ結合法は、ランクによって順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル又はランクによって順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素を系統的に組み合わせた。それぞれの場合について、得られるデータ結合ベクトルは、単一ベクトル最近傍平均分類子を使用して分類された。決定結合ストラテジにおいて、ランクによって順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトルの独立した分類決定結果、又は、ランクによって順序付けられたＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素の独立した分類決定結果が、組み合わされて、決定結合ベクトルにされた。それぞれの場合についての、得られる決定結合ベクトルは、ベイズ離散ベクトル分類子を使用して分類された。
【０１８６】
結合分類ストラテジは、D.L. Molfese著「Predicting dyslexia at 8 years of age using neonatal brain responses」（Brain and Language, 72, 238-245, 2000）（「参考文献１」）で報告された研究におけるのとまさに同じデータを使用して検査された。提示される結果は、４結合分類ストラテジの間だけでなく、ＥＲＰベクトル結合とＥＲＰ要素結合との間、並びに、データ結合と決定結合との間の性能の比較を容易にする。ＭＳＭＣ要素決定結合を使用して、最良の結果が得られた。全部で３３６０の要素の中からＬ＝２８２２のＥＲＰ要素を使用した対照／失読症予測問題について、偽陽性がゼロの状態で９９．８８％の分類精度が可能であることが示された。対照／失読症／難読者予測問題の場合、Ｌ＝４９７のＥＲＰ要素を使用した「ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ」評価を使用して、１００％の分類精度が可能であった。そのため、将来の読みの困難さが、ほぼ１００％の精度で予測されることができると結論付けることができる。個々に、最良の（Ｌ＝１）ＭＳＭＣ  ＥＲＰベクトル及びＭＳＭＣ  ＥＲＰ要素が、２カテゴリの場合、それぞれ、５７．０６％及び７４．４３％、３カテゴリの場合、それぞれ、５０．９５％及び６９．９５％の分類精度しか与えないことに留意することによって、決定結合の結果の意味を理解することができる。さらに、この結果を表１０（ｂ）で報告された結果と比較することによって、偽陽性確率のかなりの減少が留意されるはずである。複雑さの点で、データ結合ストラテジは、単一ベクトル分類子しか必要とせず、一方、決定結合分類子は、複数の要素（スカラー）分類子及び付加的なベイズ離散ベクトル分類子を必要とする。しかし、スカラー分類子は、計算的に比較的簡単である。
【０１８７】
本明細書で提示される結果は、さらに、参考文献１で報告された研究結果を支持する。すなわち、誕生の３６時間以内に記録された聴性ＥＲＰは、８年後の子供の読みの能力(performance)を首尾よく予測することができる。したがって、言語発達又は認知発達における可能性のある問題を出生時に識別することができ、その結果、立案される介入が、子供に対して早期に導入され、後年に現れる子供の言語の問題の救済がうまくいく可能性がある。これは、「発達が遅い(slow)」とレッテルを貼られることから生じる心理的ダメージを受けることがないようにすることによって、著しくプラスになる影響を及ぼすことになり、子供が、自分の学校教育を最大限に活用することを可能にし、したがって、自分の完全な知的潜在能力を獲得することが可能になる。
【０１８８】
要約すると、ＭＳＭＣ要素決定結合分類ストラテジによって、失読症及び難読を、乳児のＥＲＰから、ほぼ１００％の精度で予測することができることが示される。さらに、ＭＳＭＣ結合分類ストラテジの定式化はかなり一般的であるため、ＥＲＰを含む他のマルチカテゴリ予測／分類問題、また、一般に、マルチカテゴリ・マルチセンサ信号分類問題に適用することもできる。
【０１８９】
【表４】
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【０１９０】
【表５】
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【０１９１】
【表６】
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【０１９２】
【表７】
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【０１９３】
【表８】
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【０１９４】
【表９】
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【０１９５】
【表１０】
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【０１９６】
【表１１】
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【０１９７】
【表１２】
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【０１９８】
【表１３】
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【０１９９】
【表１４】
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【０２００】
【表１５】
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【０２０１】
【表１６】
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【０２０２】
［異なる脳の活動のパラメトリック分類用のマルチチャネル結合モデル］
この節は、異なる脳の活動をそれぞれのカテゴリに正確に分類するため、複数のチャネルから記録された、異なるが相補的な脳の活動情報を利用するために、パラメトリックマルチチャネル結合モデルを導入する。平均されたマルチチャネル誘発電位（ＥＰ）の分類のために、パラメトリック重み付け決定結合モデル及び２つのパラメトリック重み付けデータ結合モデルが導入される。決定結合モデルは、各チャネル分類子の独立した決定結果を組み合わせて決定結合ベクトルになるようにし、パラメトリック分類子は、離散決定結合ベクトルからＥＰクラスを求めるように設計される。データ結合モデルは、結合ベクトルが、マルチチャネルＥＰの線形結合である重み付けＥＰ和モデル、及び、結合ベクトルが、マルチチャネルＥＰのベクトル連結であるＥＰ連結モデルを含む。各チャネル分類子について、また、各データ結合ベクトルから特徴を選択するために、離散カルーネン・レーベ(Karhunen-Loeve)変換（ＤＫＬＴ）が使用される。少数の平均されたＥＰから確率密度関数（ＰＤＦ）パラメータを推定するときの困難さが識別され、したがって、平均されたＥＰの特徴ベクトルのクラス条件付きＰＤＦが、単一試行ＥＰのＰＤＦによって導出される。
【０２０３】
多変量パラメトリック分類子が各結合ストラテジについて開発され、順次に提示される刺激間において明示的なマッチ／ミスマッチ比較を行うことに関わった５人の被検者から採取された１４チャネルＥＰを分類することによって、異なるストラテジの性能が比較された。結合ルールに重みを組み込むことによって性能が改善すること、及び、マルチチャネルＥＰ連結を使用して、最良の性能が得られることが示される。導入される結合ストラテジは、複数のソースから生成されるマルチカテゴリ多変量信号の分類を含む他の問題にも適用可能であることもまた留意される。
【０２０４】
［導入部］人間の脳機能の多くの研究は、認知プロセスと脳の電気活動の変化との関係を求めるのに脳波形を採用する。脳波はまた、正常な脳機能及び異常な脳機能を研究するための臨床調査において広範囲に使用される。この節の目標は、異なる脳の活動をそれぞれのカテゴリに自動的に分類するマルチチャネル結合ストラテジを導入し、評価することである。カテゴリは、異なる刺激、又は、人の認知研究において代表的である異なる刺激提示方法に相関付けられる脳の活動を含んでもよい。臨床調査におけるカテゴリは、仮定された機能障害又は異なる段階の医療状況であってよい。この節は、マルチチャネル誘発電位（ＥＰ）の分類に焦点を絞るが、開発されるストラテジはまた、マルチチャネル脳波（ＥＥＧ）、また、一般に、マルチセンサ信号の分類に適用可能である。信号対雑音比（ＳＮＲ）が低いため、解析及び分類は、通常、多数回の試行にわたって平均されたＥＰに関して行われる。しかし、平均を形成するための、十分な単一試行データを採取するために、多数回、実験を繰り返すことは実用的でなく、また、研究及び調査によっては、可能でない場合さえある（参考文献１）。その結果、小規模の平均ＥＰについて分類精度を改善することは、異なる脳波の研究及び臨床調査における、より柔軟性のあるＥＰの適用にとって大きなブレークスルーであるであろう。
【０２０５】
マルチチャネルＥＰの解析は、外部刺激の提示により、異なるチャネルが、脳活動の異なる局面を反映することを示す。たとえば、図６に示す６つの異なるチャネルのアンサンブル平均されたＥＰを考える。各図は、２つの異なるカテゴリ（脳活動クラス）に属するＥＰを示す。（同じ外部入力に応答する）同じカテゴリ内のＥＰは、６チャネルにわたって明らかに異なる。各チャネルのＥＰを独立に分類することに焦点を絞る方法は、脳活動のマルチチャネル記録に埋め込まれた、異なるが相補的なこの情報を完全には利用しない。したがって、この節は、平均されたＥＰの分類精度を改善するために、複数チャネルからの情報が、それによって組み合わされることができる方法に焦点を絞る。複数チャネルのＥＰを分類することは、マルチセンサデータを分類する方法として定式化される。単一センサシステムの方法よりも性能を改善するために、複数センサのデータ、特徴、又は決定結果を組み合わせる、いくつかの結合法が提案されてきた。分類精度を改善する本発明者の努力は、決定結合ストラテジの開発をもたらし、そのストラテジにおいて、マルチチャネルＥＰは、全てのチャネルの分類結果を結合することによって分類された（参考文献１）。２カテゴリ分類子は、各チャネルについて独立に開発され、分類結果は、多数決ルールを使用して結合された。多数決結合ルール分類子の分類精度は、ただ１つの最良チャネルの分類精度を選択するルールと比較すると、一貫して優れていることが示された。
【０２０６】
この節は、マルチチャネル決定結合及びマルチチャネルデータ結合の両方について一意に定式化された、いくつかのパラメトリックモデルの性能を比較することに焦点を絞る。ほとんどの研究及び調査は通常２カテゴリを含むが、結合モデル及び分類ストラテジを一般化するために、マルチカテゴリ定式化が提示される。パラメトリック重み付け決定結合モデル及び２つのデータ結合モデルが導入される。重み付け決定結合モデルでは、分類子は、各チャネルについて独立に設計され、チャネル分類子の決定結果が、単一の離散ランダム結合ベクトルに結合される。チャネル決定結果は、先験的分類精度情報を使用して重み付けられ、重み付け決定結合ベクトルからＥＰクラスを求めるために、別個のパラメトリック分類子が設計される。導入される２つのデータ結合モデルは、マルチチャネルＥＰ和及びマルチチャネルＥＰ連結と呼ばれる。マルチチャネルＥＰ和モデルでは、重み付けされたＥＰが、全てのチャネルにわたって加算されて、個々のチャネルＥＰと同じ次元を有する単一の結合ベクトルが形成される。重み付けされていない状態では、これは、ＥＰ解析において使用されることが多い、「グランド平均(grand averaging)」操作と類似である。ＥＰ要素は、それらのマルチクラス分離(multi-class separation)に従って重み付けされる。全てのチャネルのＥＰは、マルチチャネルＥＰ連結モデル内の結合ベクトルに積み重ねられる(stack)。結合ベクトルの次元は、チャネルの数に等しい倍率だけ増加する。結合ベクトルにおける、成分のクラス間分離及び相関を考慮する２ステップ次元数削減アルゴリズムは、分類子開発を容易にするために導入される。異なる結合ストラテジの性能を比較するために、各結合ストラテジについて、多変量パラメトリック分類子が開発され、絵−単語マッチタスクに関わった５人の被検者から採取された１４チャネルＥＰを分類することによって、性能が比較される。
【０２０７】
［単一試行ＥＰモデルモデル及び平均されたＥＰモデル］以下に続く結合定式化において、Ｚｍは、チャネルｍ＝１，２，…，Ｍにおける、外部入力に対するＫ次元反応ベクトルを表す。ここで、Ｍは、チャネルの数である。単一試行反応は、１−ＥＰと呼ばれ、ｒ個の単一試行にわたって平均された反応は、ｒ−ＥＰと呼ばれる。チャネルｍにおいて、外部刺激ｃ，ｃ＝１，２，…，Ｃによって誘発される単一試行及び平均された反応は、それぞれ、Ｚｍ／ｃ及びＺｒｍ／ｃによって表される。ここで、ｃは、外部刺激の総数である。各刺激は、異なるクラスの脳活動を誘発し、したがって、ＥＰクラスの数もまた、Ｃであると仮定される。
【０２０８】
［単一試行ＥＰモデル］外部刺激ｃに応答するチャネルｍにおける単一試行反応ベクトルは、《数式１１５》としてモデル化されることが多い。ここで、Ｓｍ／ｃは、刺激ｃによって誘発されたＥＰであり、Ｎｍは、背景雑音とみなされる、常に存在するＥＥＧである。
【０２０９】
［ｒ平均ＥＰモデル］単一試行平均化による信号対雑音比の改善を示すために、Ｓｍ／ｃ及びＮｍは独立であり、Ｓｍ／ｃは確定的であり、Ｎｍはゼロ平均相関プロセスであることが、単一試行モデルにおいて仮定される。ｒ試行にわたって平均された単一試行ＥＰについて仮定されたモデルは、参考文献１である。
【０２１０】
《数式１１６》
【０２１１】
ここで、Ｎｒｍは、ｒ試行にわたって平均された雑音である。多変量中心極限定理によって、Ｎｒｍが、ゼロ平均ガウス型ランダムベクトルであると仮定することができることを、本発明者等は参考文献１において示した。すなわち、ｐ(Ｎｒｍ)〜Ｇ（０，Ψｒｍ）であり、
【０２１２】
《数式１１７》は、ランダムベクトルＮｒｍの確率密度関数（ＰＤＦ）であり、Ψｒｍは、Ｎｒｍの共分散であり、Ｇ（μ，Ψ）は、平均μ及び共分散Ψを有する多変量ガウス型ＰＤＦを表す。さらに、より小さいｒ−ＥＰ設計セットのパラメータは、より大きな１−ＥＰ設計セットのパラメータから求めることができることを示した。具体的には、（１）μｍ／ｃ及びμｒｍ／ｃが、それぞれ、Ｚｍ／ｃ及びＺｒｍ／ｃの（Ｋ×１）平均ベクトルである場合、《数式１１８》である。
【０２１３】
（２）Ψｍ＝Ｅ［（Ｎｍ）（Ｎｍ）Ｔ］及びΨｒｍ＝Ｅ［（Ｎｒｍ）（Ｎｒｍ）Ｔ］が、それぞれ、Ｚｍ／ｃ及びＺｒｍ／ｃの（Ｋ×Ｋ）共分散行列である場合、《数式１１９》である。
【０２１４】
したがって、《数式１２０》である。ここで、ｐ（Ｚｒｍ／ｃ）は、クラスｃに属するチャネルｍのｒ−ＥＰのＰＤＦである。各チャネルの雑音は、異なるカテゴリの下で統計的に等価であると仮定されるため、各チャネルのＥＰの共分散行列は、ｃから独立であることに留意されたい。
【０２１５】
（３）λｒｍ及びλｍが、（Ｋ×１）固有値ベクトルであり、Ｅｒｍ及びＥｍが、それぞれ、ｒ−ＥＰ集合及び１−ＥＰ集合の共分散行列の（Ｋ×Ｋ）固有ベクトル行列である場合、《数式１２１》である。共分散推定について、設計セット内の小さな数のｒ−ＥＰにではなく、設計セット内の大きな数の１−ＥＰに対して、下限が設けられるため、これらの結果は、実用的なパラメトリックｒ−ＥＰ分類子の設計にとってかなり重要であることが、強調されなければならない。その結果、パラメータ推定のために十分なｒ−ＥＰを生成するために、実行不可能なほどに大きな数の単一試行ＥＰが採取される必要はない。脳活動カテゴリについて判別関数を求めるために、これらの結果が使用されて、マルチチャネルの１−ＥＰのＰＤＦパラメータによって、各結合モデルのｒ−ＥＰ結合ベクトルのＰＤＦパラメータが求められるであろう。次の３つの節における具体的な目標は、マルチチャネルｒ−ＥＰのセットから、ｒ−ＥＰを誘発した刺激のクラスを求めるために、結合ベース分類ストラテジを開発することである。
【０２１６】
［マルチチャネルＥＰ決定結合モデル］マルチチャネルＥＰ決定結合モデルでは、Ｍチャネル分類子の出力は、図１９に示す単一決定ルールを実施するために結合される。各チャネル分類子は、頭皮上の対応するロケーションにおいて、外部刺激によって誘発される脳活動を独立に分類するように設計される。ここで、Ｃ≧２のカテゴリについて、一般的な重み付け結合ルールが導入され、単純な多数決原理が、重み付け結合ルールの特別な場合であることが示される。明確にするために、定式化は、平均化パラメータｒ、チャネルパラメータｍ、及びクラスパラメータｃによって記述される。チャネルｍのｒ−ＥＰについてのＣクラス分類子は、以下のように開発される。
【０２１７】
［ＤＫＬＴ特徴選択］分類についての特徴は、Ｚｒｍ／ｃのサンプルの線形結合のセットから選択される。線形結合は、《数式１２２》で与えられる。ここで、Φｒｍは、チャネルｍのｒ−ＥＰの（Ｋ×Ｋ）ＤＫＬＴである。すなわち、Φｒｍは、チャネルｍのｒ−ＥＰ共分散行列の固有ベクトル行列であり、固有ベクトルは、固有値の減少に対応する順序で配列される。
【０２１８】
《数式１２３》は、第１行が最も高いＣクラス分離との線形結合をもたらし、最後の行が最も低いＣクラス分離との線形結合をもたらすように、分離の降順にΦｒｍの行を配列することによって形成された固有ベクトル行列であるとする。ここで、《数式１２４》の各要素のＣクラス分離は、対ごとのクラス間分離を加算することによって見出される。すなわち、《数式１２５》及び《数式１２６》が、それぞれ、《数式１２７》及び《数式１２８》のｉ番目のベクトルのｋ番目の要素である場合、《数式１２９》の要素ｋの、クラスａ対クラスｂの対ごとのスカラー分離は、《数式１３０》で与えられる。ここで、《数式１３１》及び《数式１３２》は、それぞれ、《数式１３３》及び《数式１３４》のｋ番目の要素の平均であり、Ｉは、各クラス内のベクトルの数である（共分散については同じと仮定する）。すると、《数式１３５》のｋ番目の要素のＣクラス分離は、《数式１３６》で与えられる。
【０２１９】
通常、小さい数の線形結合（固有ベクトル）のみが、高いＣクラス分離をもたらす。したがって、対応するＣクラス分離に基づいて特徴ベクトルを形成するための固有ベクトルを選択する。すなわち、固有ベクトルを、Ｃクラス分離の降順に配列し、《数式１３７》を満たす、最初の《数式１３８》の固有ベクトルを選択する。ここで、δは、次元《数式１３９》の切断ＤＫＬＴ特徴選択行列《数式１４０》を形成するための、指定された閾値である。全てのチャネルについて特徴ベクトルの次元が同じであるために、次元《数式１４１》は、《数式１４２》として選択される。
【０２２０】
クラスｃについてのチャネルｍの《数式１４３》次元特徴ベクトルは、《数式１４４》で与えられる。
【０２２１】
《数式１４５》の平均ベクトル及び共分散行列は、それぞれ、《数式１４６》で与えられる。
【０２２２】
線形変換の下で、《数式１４７》は、ガウス型のままである。したがって、クラスｃの下でチャネルｍの特徴ベクトルのクラス条件付き密度(class-conditional density)は、《数式１４８》である。
【０２２３】
式（７５）から、《数式１４９》である。
【０２２４】
したがって、単一試行ＥＰパラメータによる、特徴ベクトルのクラス条件付き密度は、《数式１５０》である。
【０２２５】
ベイズ最小誤差分類ルール（０−１損失関数）は、《数式１５１》である場合、クラスｃに検査ｒ−ＥＰ《数式１５２》を割り当てることである。ここで、Ｐｃは、クラスcに属するｒ−ＥＰの先験的確率である。すなわち、Ｐｃは、外部刺激ｃの発生の確率である。クラスｃの下でのチャネルｍのｒ−ＥＰについての判別関数は、《数式１５３》で与えられる。
【０２２６】
式（８４）のＰＤＦを式（８７）に代入し、自然対数をとると、チャネルｍのＣクラスＥＰについての判別関数は、《数式１５４》と書くことができる。
【０２２７】
単一試行パラメータによる判別関数は、《数式１５５》と書くことができ、したがって、チャネルｍによって検出されるクラスは、《数式１５６》で与えられる。
【０２２８】
［重み付き決定結合ルール］各チャネルｍについて、ｈｒｍは、Ｃ個の値のうちの１つをとり、したがってｈｒｍは、離散ランダム変数である。Ｍチャネル分類子の出力は、単一Ｍ次元決定結合離散ランダムベクトル《数式１５７》に結合されることができる。
【０２２９】
チャネル決定結果は、ｈｒｍの確率を考慮することによって重み付けされることができる。ｐｒｍ,ａ／ｃ,ａ，ｃ＝１，２，…，Ｃが、真のクラスがｃであるときに、決定結果ｈｒｍがクラスａである確率であり、クラスｃの下でのＨｒのＰＤＦが、Ｐ（Ｈｒ／ｃ）であるとすると、クラスｃについてのベイズ決定関数は、《数式１５８》であり、《数式１５９》とも書くことができる。
【０２３０】
決定結合から得られる最終決定結果は、《数式１６０》で与えられる。
【０２３１】
この一般的な場合について、判別関数ｇｃ（Ｈｒ），ｃ＝１，２，…，Ｃは、クラスｃの下でのｈｒｍのＰＤＦが、《数式１６１》と書くことができることに留意することによって、明示的に導出されることができる。ここで、《数式１６２》である。
【０２３２】
分類子は、各チャネルについて独立に開発されるため、Ｍチャネル分類子の決定結果は、独立であり、したがって、クラスｃの下でのＨｒのＰＤＦは、《数式１６３》と書くことができると、本発明者等は仮定する。
【０２３３】
ＰＤＦを式（９３）に代入することによって、クラスｃについての判別関数は、《数式１６４》と書くことができることが示されることができる。
【０２３４】
［多数決結合ルール］多数決結合ルールが、上記重み付き決定結合ルールの特別な場合であることを示すために、ＥＰクラスの数がＣ＝２であり、チャネルの数が奇数であり、クラスが同様に確からしい(equi-probable)と仮定する。同様に、《数式１６５》であるとする。
【０２３５】
確率を式（９８）の判別関数へ代入することによって、ベイズルール：ｇ１（Ｈｒ）＞ｇ２（Ｈｒ）である場合、クラスｃ＝１と決定し、そうでなければ、クラスｃ＝２と決定することは、《数式１６６》である場合、クラスｃ＝１と決定し、そうでなければ、クラスｃ＝２と決定することに帰着し、これは、多数決ルールである。
【０２３６】
［確率の推定］分類結果の事前知識は、確率ｐｒｍ；ａ／ｂを割り当てるのに使用することができる。或いは、確率は、
《数式１６７》
＝（クラスａとして分類されたクラスｂのｒ−ＥＰの数）／（クラスｂの検証セットに属するｒ−ＥＰの総数）
ａ，ｂ＝１，２，…，Ｃ
として、チャネルｍの検証セットから推定されることができる。
【０２３７】
［マルチチャネルＥＰ和結合モデル］ＥＰ和結合モデルにおいて、Ｋ次元結合ベクトルＵｒｃの各要素ｕｒｃ（ｊ），ｊ＝１，２，…，Ｋは、図２０に示すようなＭチャネルＥＰのｊ番目の要素の線形結合で与えられる。すなわち、ｕｒｃ（ｊ）は、《数式１６８》と書くことができ、したがって、この場合の結合ベクトルは、線形結合《数式１６９》と書くことができる。ここで、Ａｒｍは、重みの（Ｋ×Ｋ）対角行列である。結合ベクトルの次元は、各チャネルのＥＰの次元と同じである。式（１０３）の和の項の各成分は、ＰＤＦ《数式１７０》を有するガウス型ランダムベクトルであるため、《数式１７１》である。ここで、《数式１７２》である。
【０２３８】
［分類子開発］節ＩＩＩ−Ａで概説したＤＫＬＴ手法を使用して、クラスｃについての特徴は、《数式１７３》から選択される。ここで、《数式１７４》は、結合ベクトルのＤＫＬＴの、式（８０）を満たす《数式１７５》の行を選択することによって形成される切断行列である。したがって、《数式１７６》のＰＤＦは、《数式１７７》である。
【０２３９】
クラスｃについてのベイズ判別関数は、《数式１７８》によって与えられ、検査結合ベクトル《数式１７９》は、《数式１８０》で与えられるクラスｃ＊に割り当てられる。
【０２４０】
［重み付き行列Ａｒｍを求めること］ｕｒｃ（ｊ）を形成する線形結合内の要素ｚｒｍ／ｃ（ｊ）に割り当てられる重みは、ａｒｍ（ｊ，ｊ）である。重みは、各チャネルのｊ番目の要素の正規化されたＣクラス分離に従って選択することができる。最も大きな重みは、Ｍチャネルにわたる最も高いＣクラス分離を有するチャネル要素に割り当てられ、その要素は、節ＩＩＩで述べた方法と同様の方法で、対ごとのクラス間分離を加算することによって見出される。チャネルｍのｊ番目の要素のＣクラス分離が、ρｒｍ（ｊ）であるとする。すると、チャネルｍのｊ番目の成分についての重みは、《数式１８１》で与えられる。ａｒｍ（ｊ，ｊ）＝ａｌｍ（ｊ，ｊ）＝ａｍ（ｊ，ｊ）であるため、《数式１８２》である。さらに、《数式１８３》であり、かつ、Ψｒｊｋ＝（１／ｒ）Ψｊｋであり、したがって、クラスｃについての判別関数は、《数式１８４》と書くことができる。
【０２４１】
［マルチチャネルＥＰ連結結合モデル］この結合モデルにおいて、クラスｃについてのＭチャネル結合ベクトルは、ＭチャネルのＥＰを連結して、次元（Ｋｕ×１）の単一マルチチャネルＥＰにすることによって形成される。ここで、図２１に示すように、Ｋｕ＝（Ｍ×Ｋ）である。得られるＭチャネル結合ベクトルは、《数式１８５》で与えられる。ここで、連結演算を表すために∇が使用される。すなわち、《数式１８６》である。
【０２４２】
Ｕｒｃの要素は、《数式１８７》に従って、Ｍチャネルベクトルの要素に関連する。
【０２４３】
μｒｕ／ｃ及びΨｒｕが、それぞれ、Ｕｒｃの（Ｋｕ×１）平均及び（Ｋｕ×Ｋｕ）共分散を意味する場合、《数式１８８》である。
【０２４４】
すなわち、結合ベクトルの共分散行列は、《数式１８９》に従って、チャネル共分散行列とチャネル間相互共分散行列を連結することによって形成される。
【０２４５】
結合ベクトルの各成分のＰＤＦは、ガウス型であり、結合ベクトルのＰＤＦもまたガウス型であると仮定されるであろう。すなわち、《数式１９０》である。
【０２４６】
連結結合の利点は、全てのチャネルからの未処理ＥＰデータ内の情報が、マルチチャネルＥＰ結合ベクトルに含まれることである。しかし、欠点は、ＥＰベクトルの次元数が、Ｍ倍だけ増加することである。この増加は、参考文献１で識別された次元数の問題をさらに一層悪化させる。結合ベクトルの共分散行列が正則であることを確実にするために、少なくとも、Ｋｕの単一試行ＥＰがトレーニングセット用に採取されなければ、ＤＫＬＴ手法が、次元数を減らすのに使用されることができないことに留意されたい。実際には、こうした大きな数の単一試行ＥＰを採取することは、チャネルの数が少ないときでも、けたはずれの手間がかかる。ＥＰ連結結合ストラテジについて、実用的なパラメトリック分類子の設計を容易にするために、次元がトレーニングセット内の単一試行ＥＰの数より小さいという条件を満たすように、連結された結合ベクトルの次元が減らされなければならない。したがって、難問は、有益な判別情報を失うことなく、結合ベクトルの次元を減らすことである。次元を、Ｋｖ＜Ｋｕであるような所望の値Ｋｖに減らすために、マルチクラス分離ベース次元数削減及び相関ベース次元数削減から成る２ステッププロシジャが導入される。２ステップにおける操作は、組み合わされて、単一次元数削減行列Ａｒにされる。すると、次元が減ったマルチチャネル結合ベクトルは、《数式１９１》で与えられる。ここで、Ａｒは、（Ｋｖ×Ｋｕ）行列である。したがって、ＶｒｃのＰＤＦは、《数式１９２》である。次元数削減行列Ａｒを求める２ステッププロシジャは、次に述べられる。
【０２４７】
［分離ベース次元数削減］２ステッププロシジャの第１ステップにおいて、Ｕｒｃの各要素のＣクラス分離が使用されて、高いＣクラス分離を有する要素のみが選択され、低い分離を有する要素は廃棄される。これは、Ｕｒｃに対角行列Ｂｒを乗じることによって達成され、対角行列Ｂｒの要素ｂｒ（ｋ，ｋ）は、《数式１９３》で与えられる。ここで、ρｒ０は、Ｃクラス分離閾値であり、ｗｒ（ｋ）は、Ｕｒｃの要素ｋの正規化されたＣクラス分離である。すなわち、ρｒ（ｋ）が、節ＩＩＩと同様に、対ごとのクラス間分離を加算することによって見出された、要素ｋのＣクラス分離である場合、ｗｒ（ｋ）は、《数式１９４》で与えられる。
【０２４８】
次元《数式１９５》の分離行列《数式１９６》は、Ｂｒの《数式１９７》の非ゼロ行を保持することによって得られる。ｗｒ（ｋ）＝ｗｌ（ｋ）であるため、《数式１９８》から、ｒを下げることができる。すると、減少した次元《数式１９９》の分離ベース結合ベクトルは、《数式２００》で与えられる。
【０２４９】
［相関ベース次元数削減］第２ステップにおいて、相関を利用して、《数式２０１》の最も相関のある要素を組み合わせることによって、次元が系統的に減少する。
【０２５０】
《数式２０２》が、《数式２０３》のＣクラス混合であるとする。次元は、《数式２０４》内の最も相関のある要素の対を組み合わせ、相関のある対を組み合わせたものと交換することによって、反復的に減少する。結果として、次元は、反復ごとに１だけ減少する。最も相関のある要素の対を組み合わせることは、ベクトルの次元がＫｖになるまで反復される。
【０２５１】
《数式２０５》が、ｊ番目の反復におけるベクトルである場合、相関ベース次元数削減についてのプロシジャは、《数式２０６》であり、その時、次元は、《数式２０７》であるとして要約されることができる。
【０２５２】
反復Ｌ＋１において、《数式２０８》及び《数式２０９》が、《数式２１０》内の最も相関のある対であり、そのＣクラス正規化分離が、それぞれ、βＬ（ｍ）及びβＬ（ｎ）である場合、《数式２１１》の要素《数式２１２》は、《数式２１３》及び《数式２１４》で与えられる。
【０２５３】
要素《数式２１５》は、《数式２１６》から除去され、したがって、《数式２１７》の次元は、《数式２１８》になるであろう。最も相関のある対を組み合わせることは、《数式２１９》が、《数式２２０》の非ゼロ要素を有するまで反復される。各反復の終わりに、対ごとの線形結合の要素及び重みが記録される。終了すると、線形結合νｒｃ（ｊ）を形成するＵｒｃの要素に割り当てられた重みは、対応する列の行ｊに格納されて、次元数削減行列Ａｒが形成される。減少した次元の連結された結合ベクトルは、式（１２１）で与えられる。
【０２５４】
［分類子開発］《数式２２１》であるとする。ここで、《数式２２２》は、式（８０）を満たす連結された結合ベクトルの（Ｋν×Ｋν）ＤＫＬＴ行列の《数式２２３》行を選択することによって形成された《数式２２４》行列である。すると、《数式２２５》のＰＤＦは、《数式２２６》である。
【０２５５】
ｒは、《数式２２７》を求めるときの因子でなく、相関ベース次元数削減プロシジャにおける因子でもないため、ＡｒはＡと書くことができる。したがって、単一試行ＥＰパラメータによる、クラスｃについての判別関数は、《数式２２８》によって与えられ、検査ベクトル《数式２２９》は、《数式２３０》で与えられるクラスｃ＊に割り当てられる。
【０２５６】
［性能評価］この節の目的は、実際のＥＰデータセットを使用して、６つの（３つは重み付け無しで、３つは重み付けされた）結合ストラテジの性能を比較することである。データセット内のＥＰは、Ｃ＝２の順次に提示された刺激の間の明示的なマッチ／ミスマッチ比較を行うことに関わった個人から採取された。関連するミスマッチ陰性電位を伴う(along with)マッチ／ミスマッチ効果は、３０年以上にわたって最も研究されているＥＲＰ効果のうちの１つである。データセットは、２人の女性と３人の男性の被検者の１４チャネルＥＰから成っていた。これらの実験の目的は、被検者が考えるものと、見るものとの間で、マッチが起こる時を、ＥＰが識別することができることを示すことであった。被検者は、第１ビデオ刺激（物体の絵）について「考え」、次に、次のビデオ刺激（物体の印刷された単語）が、「意味」において、第１刺激にマッチしたか、又は、マッチしなかったかについて応答するように指示された。第１刺激と第２刺激との間の期間は、２〜５秒の間でランダムに変動した。第２刺激の開始にタイムロックした、各チャネルからの反応は、被検者が、２つのキーのうちのいずれを押下したかに応じて、マッチカテゴリ又はミスマッチカテゴリとして記録された。不正確なキー押下による反応は廃棄された。ＥＰデータは、Ｆ７、Ｆ８、Ｆ３、Ｆ４、Ｆｚ、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｃ３、Ｃ４、Ｐ３、Ｐ４、及びＰｚから採取された。１４個の電極は、リンクされた耳たぶリードを基準にした。２つの電極を左目の横と下に設置することによって眼電図（ＥＯＧ）もまた記録された（双極モンタージュ）。単一試行ＥＰは、刺激開始の１００ミリ秒前から始めて、１０ミリ秒のサンプリング周期を使用して、1秒にわたってデジタル化された。刺激前期間に相当する１０サンプルは除去され、したがって、単一試行ＥＰの次元はＫ＝９０であった。ピーク−ピーク振幅が、任意の１つの電極チャネルで１００μＶを超えるか、又は、眼チャネルで５０μＶを超える試行は、アーチファクトとみなされ、排除された。チャネルにまたがる異なる振幅に対処するために、各単一試行ＥＰは、ＥＰのサンプルを、ＥＰサンプルの標準偏差で割ることによって、スケールが正規化された。さらに、各単一試行ＥＰは、チャネル内の、また、チャネルにまたがる、ＥＰの傾斜変動を除去するために、トレンド除去された。採取された集合から、各被検者について、同じ数のアーチファクトがない単一試行マッチＥＰとミスマッチＥＰが選択されたが、数は、被検者によって変動した。各カテゴリについて採取された単一試行ＥＰの総数は、５人の被検者について、７１、７１、８２、７１、及び６３であった。
【０２５７】
［分類子設計］マッチ状況下とミスマッチ状況下の雑音は、統計的に等価であると仮定されるため、マッチ及びミスマッチの単一試行ＥＰを貯めることによって、各チャネルについての単一試行共分散行列は、最尤推定を使用して推定された。チャネルマッチ及びミスマッチ平均ベクトルは、それぞれの単一試行トレーニングセットから直接推定された。ＥＰの設計セット混合内の単一試行の数は、共分散推定について、ＥＰベクトルの次元を超えるべきであるため、ＥＰは、それぞれ、７０、７０、８０、７０、及び６０を有するように９０からダウンサンプリングされた。ＥＰは、所望の次元を得るために、ＥＰサンプルに対する区分線形当てはめ(piecewise linear fit)を仮定すると共に、得られる区分線形曲線を一様にリサンプリングすることによって、ダウンサンプリングされた。決定結合についてのチャネル重みは、チャネルの個々のチャネル分類精度に基づいて選択された。和結合についての重み付け無しの結果は、Ａｒ＝Ａ＝Ｉを選択することに相当した。連結結合についての次元数削減の相関ステップにおいて導入される重みβ（．）（．）は、重み付け無しの場合の（１／２）であるように選択された。連結結合ベクトルの次元は、１−ＥＰの数が、ＥＰベクトルの次元以上であるべきであるという条件を満たすように減らされた。たとえば、各カテゴリにおいて、７１の単一試行ＥＰを有した被検者の場合、次元は、７０×１４＝９８０から７０まで減らされた。次元数削減行列Ａは、最も小さいクラス間分離を有する５０％（４９０）の要素を廃棄するために、式（１２３）において閾値ρｒ０を最初に選択することによって求められた。廃棄された４９０の要素は、被検者にわたって平均された全分離（９８０分離の和）の７．６％のみを占めたことが留意されなければならない。次元を４９０から７０に減らすために、相関アルゴリズムが適用された。要素の残りの５０％の任意のものを廃棄することによってではなく、所望の次元が得られるまで、対ごとに、最も相関のある要素を系統的に組み合わせることによって、次元が、相関アルゴリズムにおいて減らされたことに留意されたい。３つの結合ストラテジ全てにおいて選択された特徴は、Ｃクラスの中で最も高い分離を反映したＥＰサンプルのＤＫＬＴ線形組み合わせであった。２つのデータ結合ストラテジでは、特徴は、結合ベクトルが形成された後に計算された。全ての場合について、固有ベクトルの数、したがって、特徴の数を選択するための、式（７９）における閾値δは、０．１であった。第２刺激は、同じ確率で第１刺激にマッチしたか、又は、マッチしなかったため、判別関数の先験的確率は、Ｐｃ＝０．５，ｃ＝１，２になるように設定された。
【０２５８】
［分類結果］各刺激について、各チャネルの単一試行ＥＰデータは、２つの同じサイズのセット、すなわち、トレーニングセットと検査セットにランダムに分割された。各セットにおいて、単一試行反応は、ランダムに選択され、平均されて、ｒ−ＥＰのトレーニングセット及び検査セットが形成された。Ｊｒ設計及び検査セットの対を生成するために、リサンプリング手法が採用された。各対は、パーティションと呼ばれ、各パーティションｊ，ｊ＝１，２，…，Ｊｒについて、分類誤差の確率は、《数式２３１》として推定された。ここで、Ｐｒｊ（ε／ｃ）は、パーティションｊ内のクラスｃのｒ−ＥＰを誤って分類する推定確率である。Ｊｒのパーティションにわたって推定される、クラスｃについての分類レートａｒｃ及び分類精度ａｒは、それぞれ、《数式２３２》で与えられる。分類精度を使用して、異なる結合ストラテジの性能が比較された。各被検者について、値２、４、８、及び１６をとるｒについて、２００の刺激提示にわたって、分類精度が平均された。５人の被検者にわたって平均された、ｒの関数としての分類精度は、表１７に要約される。表には、各ｒについて、６つの分類子の（括弧で囲った）ランク付けも含まれる。１とランク付けされた分類子は、最も高い分類精度をもたらし、６とランク付けされた分類子は、最も低い分類精度をもたらした。決定結合の下の２つの列は、多数決ルール（重み付け無し）と重み付けされた決定結合ルールを比較する。所与のｒについての最良の結果は、ボールド体で提示される。
【０２５９】
図２２は、表１７に示すＥＰ連結ストラテジの分類精度に相当するマッチ及びミスマッチ分類レートを示す。チャネルの数を増加させることによる性能の改善を調査するために、連結結合ストラテジが、Ｍ＝２、４、６、８、１０、１２、及び１４チャネルを選択することによって実施された。ｒ＝４及び８について、５人の被検者にわたって平均された分類精度が、図２３に示される。
【０２６０】
表１７の結果並びに図２２及び図２３の結果から、以下の結論を引き出すことができる。
（１）全ての結合方法について、分類精度は、ｒが増加するときに増加した。これは、予想される結果を裏付ける。
（２）同様に予想されるように、マッチ及びミスマッチ分類レートは、ｒが増加するときに増加した。レートは、小さな値のｒ（２及び４）についてはそれほど異ならず、大きな値（８及び１６）について、わずかなマッチレートの増加があった。
（３）重みを結合ルールに組み込むことによって性能が改善した。ある決定及び和結合の場合、改善がかなり劇的であった。
（４）ＥＰ連結結合ストラテジは、一貫して、最も高い分類精度をもたらした。多数決ルール（重み付け無し決定結合）がベンチマークとして使用される場合、重み付け連結結合から得られる分類精度の改善は、かなり大きい。
（５）結合ストラテジのランク付けは、全ての値のｒにわたって一貫性がある。
（６）連結されるチャネルの数が増加するとき、性能が改善した。
これは、連結されるチャネルの数が増加するときに、（Ｋｕ／Ｋｖ）として規定される次元数削減比が、比例して増加した事実にもかかわらず起こる。５人の被検者の個々の分類精度及び６つの分類子をランク付けする代替の方法は、表１８に提示される。
【０２６１】
［結論］この節の目的は、複数のチャネルからの脳活動情報を利用することによって、平均されたＥＰの分類精度を改善する結合ストラテジを開発することであった。マルチチャネル決定結合モデル及び２つのマルチチャネルデータ結合モデルが導入され、各結合モデルについて、パラメトリック分類子が開発された。得られる結合分類子の判別関数は、単一試行ＥＰのパラメータによって導出され、したがって、ｒ−ＥＰの数が、ＥＰ次元より小さいときでも、ｒ−ＥＰ分類子を開発し、検査することが可能になった。
【０２６２】
分類実験による結果は、重みを結合ルールに組み込むことによって性能が改善したことを示した。チャネルは、それぞれの分類精度に従って重み付けされ、ＥＰ要素は、それぞれ、決定結合ストラテジ及びデータ結合ストラテジのマルチクラス分離に従って重み付けされた。重み付きＥＰ連結結合によって、最良の結果が得られた。全てのチャネルからの情報が、ＭチャネルＥＰ結合ベクトル内に最初に含まれるため、これは、予想された結果であると主張することができる。しかし、結合ベクトルの次元は、Ｍ倍だけ増加し、したがって、分類子パラメータを推定するときの問題をなお一層悪化させる。したがって、難問は、有用な判別情報を失うことなく、結合ベクトルの次元を減らすことであった。結合ベクトルにおけるクラス間分離と成分の相関を考慮した２ステップ次元数削減アルゴリズムが、開発された。さらに、次元数削減比が比例して増加しても、チャネルの数が増加するときに、性能が改善することが示された。したがって、次元数削減中にそれほど多くの情報を失うことなく、ほとんどの有用な判別情報が選択されるとすれば、より多数のチャネルが使用されても、性能がさらに上がることになると予想することができる。
【０２６３】
ＥＰ和結合についてのデータ結合ベクトルの次元は、チャネルＥＰの次元と同じであった。しかし、異なるチャネルのＥＰを加算することは、個々のチャネルからの統計的情報を合成する(convolve)ことを含む。結果として、ＥＰ和データ結合ストラテジの性能は、連結結合の性能ほどは際立たない。次元を増加することなくマルチチャネルＥＰを結合させる代替の手法は、各クラスについてマルチチャネルＥＰ混合を形成するために、各クラスのマルチチャネルＥＰを貯めることである。本発明では、このストラテジを「混合結合」と呼ぶ。混合成分は、それぞれの分類精度に従って重み付けされることができる。各クラスについての判別関数は、混合のＰＤＦが、重み付けされた成分のＰＤＦの和で与えられることに留意することによって導出されることができる。本発明の予備的研究が示したところによれば、複数チャネルにわたるＥＰの変動から生じる、各クラス内の散乱（クラス間散乱）の増加によって、混合結合の結果は、和結合の結果より悪かった。
【０２６４】
連結結合ストラテジは、各チャネルのＥＰから計算された特徴を直接結合するために使用されてもよい。ＥＰから導出される特徴の例は、とりわけ、自己回帰モデルパラメータ、ピーク及び潜時測定、及びウェーブレットを含む。各チャネルからの判別特徴の小さいセットを結合させることは、連結結合モデルにおける次元数問題を軽減するのに役立つであろう。しかし、特徴生成中の情報の喪失によって、特徴結合システムは、データ結合システムと比較すると、低い分類精度をもたらす。実施の点で、データ結合ストラテジは、単一の分類子だけが必要とされるため、決定結合ストラテジより簡単である。判別関数内のパラメータが全て、設計段階の間に事前に計算され、したがって、検査は、かなり簡単である。連結ストラテジ内のさらなる次元数削減段階は、検査中における簡単な行列操作のみを含む。要約すると、連結結合ストラテジは、最良の性能をもたらし、決定結合に比べて実施するのが容易である。さらに、提案されたデータ結合分類ストラテジは、その定式化においてかなり一般的であり、したがって、複数のセンサから採取されるマルチカテゴリ多変量信号の分類を含む他の問題に適用されることができる。
【０２６５】
５人の被検者の個々の分類精度は、表１８に示される。各ｒについての分類子ランク付けは、括弧で囲まれる。被検者にわたって、また、ｒにわたって６つの分類子のランクを同時に求めるために、各分類子のランクは、各列に沿って最初に加算されて、「ランク和(Rank-Sum：順位和)」と表示される行に示すように、ランク和が与えられる。次に、「ランク和のランク(Rank of Rank-Sum)」と表示される行に示すように、ランク和をランク付けすることによって、分類子はランク付けされた。分類子のランク付けの変動が存在したが、最終的なランク付けは、表１７に示す（被検者にわたって）平均された分類精度を使用して、分類子のランク和をランク付けすることによって得られることになるランク付けと同じであることを認めることは興味深い。
【０２６６】
【表１７】
2008517636.tif 000029
【０２６７】
【表１８】
2008517636.tif 000030
【０２６８】
本発明は、いくつかの実施形態の説明によって示され、また、例示的な実施形態がかなり詳細に述べられたが、添付の特許請求の範囲をこうした詳細に制限するか、又は、いかなる方法でも限定することを本出願人は意図していない。さらなる利点及び変更が、当業者に容易に明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【０２６９】
【図１】ＥＲＰ検査及び解析システム用のシステムレベルの図である。
【図２】ＥＲＰ検査で使用するための一体型ヘッドセットを示す図である。
【図３】ＥＥＧ又はＥＲＰ記録用の標準電極配置の座標系の図である。
【図４】複数の電極、脳波区間、及び刺激から記録されたＥＲＰ波形の例を示す図である。
【図５】ＥＲＰ検査及び解析システム用のワークフローロジックを示す図である。
【図６】２カテゴリマッチ対ミスマッチ意思決定タスクに関わった個人から採取された、６つのチャネルのアンサンブル平均されたＥＲＰの違いの例を示す図である。
【図７】結合分類子法を使用して未知のＥＲＰ信号を分類することに関わるステップを要約する図である。
【図８】チャネル−時間サンプルのトレーニング段階及び動的ランク付けを要約する図である。
【図９】ＥＣＧ記録用の標準電極配置の座標系を示す図である。
【図１０】通常のＥＣＧ波形記録の例を示す図である。
【図１１】単一心拍動ＥＣＧ波形の成分の図である。
【図１２】被検者Ａの実際のＥＲＰについて、及びシミュレートされたＥＲＰについての、結合ルール分類子の分類精度の図である。
【図１３】第２のマッチ／ミスマッチ実験における、４人の被検者についての結合ルール分類子の分類精度の図である。
【図１４】各ＭＳＭＣ  ＥＲＰタイプの分類の図である。
【図１５】ＭＳＭＣベクトルデータ結合ストラテジの図である。
【図１６】ＭＳＭＣベクトル決定結合ストラテジの図である。
【図１７】ＭＳＭＣ要素データ結合ストラテジの図である。
【図１８】ＭＳＭＣ要素決定結合ストラテジの図である。
【図１９】マルチチャネル決定結合の図である。
【図２０】マルチチャネルＥＰ和結合の図である。
【図２１】マルチチャネルＥＰ連結結合の図である。
【図２２】被検者にわたって平均されたマッチ及びミスマッチ分類レートの図である。
【図２３】チャネルの数の関数としての、被検者にわたって平均された分類精度の図である。
【符号の説明】
【０２７０】
１    システム
２    ヘッドセット
２０    制御モジュール
２１    電極
２２    被検者
２３    音プロジェクタ
２４    視覚ディスプレイデバイス
２５    キーパッド
２６    インタフェース
２７    識別情報走査デバイス
２８    検体識別バンド
３０    ロケーション
３１    脳
【図２】
2008517636.tif 000031
【図５】
2008517636.tif 000032
【図６】
2008517636.tif 000033
【図７】
2008517636.tif 000034
【図８】
2008517636.tif 000035
【図９】
2008517636.tif 000036
【図１０】
2008517636.tif 000037
【図１１】
2008517636.tif 000038
【図１４】
2008517636.tif 000039
【図１５】
2008517636.tif 000040
【図１６】
2008517636.tif 000041
【図１７】
2008517636.tif 000042
【図１８】
2008517636.tif 000043
【図１９】
2008517636.tif 000044
【図２０】
2008517636.tif 000045
【図２１】
2008517636.tif 000046
【図１】
2008517636.tif 000047
【図３】
2008517636.tif 000048
【図４】
2008517636.tif 000049
【図１２】
2008517636.tif 000050
【図１３】
2008517636.tif 000051
【図２２】
2008517636.tif 000052
【図２３】
2008517636.tif 000053
【国際調査報告】
2008517636.tif 000054
2008517636.tif 000055
2008517636.tif 000056