(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の被検体に対する投薬治療における薬効の評価を補助する薬効評価補助システムであって、
薬効評価に必要な各種プログラムを読み込んで実行するプロセッサと、
前記プロセッサが生成した処理結果、及び各種データを格納する記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、前記対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を複数の測定回次に対応して記憶しており、
前記プロセッサは、
前記記憶装置から前記対象の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の測定回次における前記投薬前後の脳活動の変動を算出する処理と、
前記測定回次と前記対象の被検体の前記脳活動の変動との関係を表示装置の画面上に表示する処理と、
前記記憶装置から前記複数の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の被検体の前記脳活動の変動の統計値を閾値として算出する処理と、
前記閾値を、前記測定回次と前記対象の被検体の前記脳活動の変動との関係と併せて前記画面上に表示する処理と、
を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項２】
対象の被検体に対する投薬治療における薬効の評価を補助する薬効評価補助システムであって、
薬効評価に必要な各種プログラムを読み込んで実行するプロセッサと、
前記プロセッサが生成した処理結果、及び各種データを格納する記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、前記対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を複数の測定回次に対応して記憶しており、
前記プロセッサは、
前記記憶装置から前記対象の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の測定回次における前記投薬前後の脳活動の変動を算出する処理と、
前記測定回次と前記対象の被検体の前記脳活動の変動との関係を表示装置の画面上に表示する処理と、
前記測定回次に対する前記脳活動の変動の変化の回帰曲線を算出し、当該回帰曲線を前記画面上に表示する処理と、
を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項３】
対象の被検体に対する投薬治療における薬効の評価を補助する薬効評価補助システムであって、
薬効評価に必要な各種プログラムを読み込んで実行するプロセッサと、
前記プロセッサが生成した処理結果、及び各種データを格納する記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、前記対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を複数の測定回次に対応して記憶しており、
前記プロセッサは、
前記記憶装置から前記対象の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の測定回次における前記投薬前後の脳活動の変動を算出する処理と、
前記測定回次と前記対象の被検体の前記脳活動の変動との関係を表示装置の画面上に表示する処理と、
前記測定回次における投薬量を併せて前記画面上に表示する処理と、
を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項４】
対象の被検体に対する投薬治療における薬効の評価を補助する薬効評価補助システムであって、
薬効評価に必要な各種プログラムを読み込んで実行するプロセッサと、
前記プロセッサが生成した処理結果、及び各種データを格納する記憶装置と、を有し、  前記記憶装置は、前記対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を記憶しており、
前記プロセッサは、入力された分析指示に応答して、前記記憶装置から前記脳活動の測定情報を読み込み、(i)投薬前後の脳活動の単純変動と被検体数との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して表示装置の画面上に提示する第１の分析処理、(ii)投薬前の脳活動のｚ値と投薬後の脳活動のｚ値との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して前記画面上に提示する第２の分析処理、(iii)投薬前後の脳活動の単純変動と投薬前後の脳活動のｚ値の変動との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して前記画面上に提示する第３の分析処理、或いは、(iv)所定のクラスタリング処理を用いて薬効評価補助情報を生成して前記画面上に提示する第４の分析処理を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記プロセッサは、さらに、
前記対象の被検体の評価すべき測定情報に基づくデータを前記薬効評価補助情報に配置する処理と、
前記配置された前記対象の被検体のデータと前記薬効評価補助情報との関係に基づいて、薬効の有無を決定し、当該決定の結果を前記画面上に提示する処理と、
を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項６】
請求項４において、
前記第１の分析処理を実行する場合、前記プロセッサは、全被検体の前記投薬前後の脳活動の変動値と前記投薬前後の脳活動の変動値の分布を少なくとも算出し、当該分布を算出する際に得られる統計値を閾値とし、前記分布と前記閾値を表示装置の画面上に表示する、薬効評価補助システム。
【請求項７】
請求項４において、
前記第２の分析処理を実行する場合、前記プロセッサは、線形回帰演算を用いて、投薬前後で前記脳活動に変動がないとしたときの投薬前後の脳活動のｚ値の関係を閾値線として算出し、当該閾値線を前記薬効評価補助情報として前記画面上に表示する、薬効評価補助システム。
【請求項８】
請求項４において、
前記第３の分析処理を実行する場合、前記プロセッサは、全被検体の前記投薬前後の脳活動の変動値と、全被検体の投薬前の脳活動のｚ値及び前記全被検体の投薬後の脳活動のｚ値と、投薬前後のｚ値の変動であるｚ値コントラストとを算出し、前記投薬前後の脳活動の変動値と前記ｚ値コントラストの関係を表示装置の画面上に表示する、薬効評価補助システム。
【請求項９】
請求項４において、
前記記憶装置は、さらに、複数の健常者の脳活動の測定情報を記憶しており、
前記第４の分析処理を実行する場合、前記プロセッサは、
前記複数の健常者の脳活動の測定情報から、各健常者が所定のタスクを複数回実行したときの各健常者の脳活動の変動の平均値と、前記複数の被検体の投薬前の脳活動の測定情報から、各被検体が投薬前に前記所定のタスクを複数回実行したときの各被検体の脳活動の変動の平均値と、前記複数の被検体の投薬後の脳活動の測定情報から、各被検体が投薬後に前記所定のタスクを複数回実行したときの各被検体の脳活動の変動の平均値と、を算出し、
前記各健常者が所定のタスクを複数回実行したときの各健常者の脳活動の変動の分散変数と、前記各被検体が投薬前に前記所定のタスクを複数回実行したときの前記各被検体の脳活動の変動の分散変数と、前記各被検体が投薬後に前記所定のタスクを複数回実行したときの前記各被検体の脳活動の変動の分散変数と、を算出し、
前記脳活動の変動の平均値及び前記脳活動の変動の分散変数をＸＹ軸に設定し、前記各健常者の前記平均値及び前記分散変数の組と、前記各被検体の前記投薬前後の前記平均値及び前記分散変数の組とを前記ＸＹ軸の平面に配置し、
前記ＸＹ軸の平面上に配置されたデータに対して前記所定のクラスタリング処理を適用することにより、前記ＸＹ軸の平面上に配置されたデータを閾値線で２つの領域に分割する、薬効評価補助システム。
【請求項１０】
請求項４において、
前記プロセッサは、入力された予測指示に応答して、前記記憶装置から前記脳活動の測定情報を読み込み、(i)前記複数の被検体について、薬の服用量と前記投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報を生成し、前記表示装置の画面上に提示する第１の予測処理、(ii)前記対象の被検体について脳活動の測定回次と前記投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報を生成し、前記画面上に提示する第２の予測処理、(iii)前記複数の被検体について、前記予測指示に含まれる変数と前記投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報を生成し、前記画面上に提示する第３の予測処理、或いは(iv)変数間の有意性を分散分析によって評価し、当該評価の結果に基づいて薬効予測情報を生成し、前記画面上に提示する第４の予測処理を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記プロセッサは、前記第１及び第２の予測処理において、前記複数の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を用いて前記複数の被検体の前記脳活動の変動の統計値を閾値とし、前記薬効予測情報と共に前記画面上に提示する、薬効評価補助システム。
【請求項１２】
請求項１０において、
前記プロセッサは、前記第１及び第２の予測処理において、さらに、前記対象の被検体の評価すべき測定情報に基づくデータを前記薬効評価補助情報に配置する、薬効評価補助システム。
【請求項１３】
請求項１０において、
前記プロセッサは、さらに、前記分析指示及び前記予測指示を入力するためのコマンド入力用画面を前記表示装置の画面上に提示し、入力内容に応じて前記第１乃至第４の分析処理の何れか、及び／又は前記第１乃至第４の予測処理の何れか、を実行する、薬効評価補助システム。
【請求項１４】
対象の被検体に対する投薬治療における薬効評価を補助するための情報を提示する薬効評価補助提示方法であって、
薬効評価に必要な各種プログラムを読み込んで実行するプロセッサが、前記対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を複数の測定回次に対応して記憶する記憶装置から前記対象の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の測定回次における前記投薬前後の脳活動の変動を算出することと、
前記プロセッサが、前記記憶装置から前記複数の被検体の前記投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、前記複数の被検体の前記脳活動の変動の統計値を閾値として算出することと、
前記プロセッサが、前記測定回次と前記対象の被検体の前記脳活動の変動との関係と、前記閾値と、を表示装置の画面上に表示することと、
を含む、薬効評価補助情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬効評価補助システム、及び薬効評価補助情報提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
注意欠如・多動症（Attention Deficit and Hyperactivity Disorders : ADHD）は、代表的な脳機能障害の１つであり、不注意、多動性、衝動性を中核症状とする。従来のＡＤＨＤの診断方法は、行動観察が中心であり、しばしば医師による主観的な判断となっていた。また、ＡＤＨＤの治療薬である塩酸メチルフェニデート徐放薬（Methylphenidate：ＭＰＨ）、アトモキセチン（Atomoxetine：ＡＴＸ）が脳内でどのように効くか、実際に効いているか、さらに薬の選択や変更、内服量の決定等についても行動観察を基に評価することが多かった。
【０００３】
しかし、行動観察は観察者の主観に頼る評価方法である。従って、ＡＤＨＤに特徴的な脳機能変化を可視化し、診断や治療効果の客観的評価方法の開発が必要とされていた。例えば、特許文献１においては、脳疾患患者と健常者とを比較し指標を求める旨が開示されている。また、非特許文献１には、薬の種類や近赤外分光法（near-infrared spectroscopy: NIRS）により測定された脳の活動内容によって、それぞれの薬特有の脳機能（脳活動振幅）の回復効果があることが明らかにされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００５／０２７３０１７号明細書
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】M. Nagashima, Y. Monden, I. Dan, H. Dan, T. Mizutani, D. Tsuzuki, Y. Kyutoku, Y. Gunji, D. Hirano, T. Taniguchi, H. Shimoizumi, M.Y. Momoi, T. Yamagata, E. Watanabe., "Neuropharmacological effect of atomoxetine on attention network in children with attention deficit hyperactivity disorder during oddball paradigms as assessed using functional near-infrared spectroscopy," Neurophotonics 1(2), 025007 (2014)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１による方法では、同じ脳疾患患者での比較、つまり、脳疾患患者への薬の効果に対する検討がなされていない。このため、非特許文献１で開示される薬特有の脳機能の回復効果に対する指標を求めることはできない。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、被検者（患者）に対する治療による症状改善効果をより効果的に、かつ定量的に評価するための技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、対象の被検体に対する投薬治療における薬効の評価を補助する薬効評価補助システムについて提案する。当該システムにおいては、対象の被検体を含む複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を複数の測定回次に対応して記憶する記憶装置から、対象の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報が読み込まれ、複数の測定回次における投薬前後の脳活動の変動が算出される。そして、測定回次と対象の被検体の脳活動の変動との関係が表示装置の画面上に表示される。
【０００９】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。
本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、投薬などの治療による症状改善効果をより効果的に、客観的に、かつ定量的に評価することが可能となる。また、医師及びオペレータが総合的に薬効の有無を判断できるように補助することができる。さらに、患者及び患者の家族が適切に薬を選択できるように補助することができる。 
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態による薬効評価補助システム（診断補助装置、診断補助システム、或いは治療評価システムとも言う）１の概略構成を示す図である。
【図２】記憶装置１０９に含まれる各データベースの構造例を示す図である。
【図３】被検者（患者）の頭に装着され、患者の生体信号（脳波）を測定するための測定プローブ３００の配置例を示す図である。
【図４】本実施形態による薬効評価補助システム１におけるデータシーケンスを示す図である。
【図５】本実施形態による、表示用チャンネル選択画面５００の構成例を示す図である。
【図６】選択されたチャンネルにおける、投薬前後のヘモグロビン波形の詳細６００を示す図である。
【図７】医師等が分析・予測コマンドを入力する際に用いるＧＵＩ７００の構成例を示す図である。
【図８】本実施形態による薬効プログラム１０５による処理の概要を説明するためのフローチャートである。
【図９】本実施形態による薬効分析処理の結果の一覧表示（例）を示す図である。
【図１０Ａ】本実施形態による薬効指標の算出処理（ステップ８０３）の詳細を説明するためのフローチャート（前半）である。
【図１０Ｂ】本実施形態による薬効指標の算出処理（ステップ８０３）の詳細を説明するためのフローチャート（後半）である。
【図１１】活動‐変動性（Activity-Variability）分析法に基づく薬効指標の算出処理（ステップ１００３）の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１２】Ｈｂ変化（単純変動）の薬効指標を示すグラフ（比較対象群に対する対象患者（被検者）の薬効を示す図）１２００である。
【図１３】Ｈｂ変化（ｚ値）によって薬効分類するための散布図１３００である。
【図１４】Ｈｂ変化（ｚ値コントラスト）によって薬効分類するための散布図１４００である。
【図１５】活動‐変動性（Activity-Variability）分析法（クラスタリング）に基づいた薬効を分類するための散布図１５００である。
【図１６】タスク正答率変化と血液量変化の関係を示す図１６００である。
【図１７】チャンネル間の機能的な結合度の強弱を把握するための相関図を示している。
【図１８Ａ】将来の治療に対する反応を予測する応答予測処理（ステップ８１１）の詳細を説明するためのフローチャート（前半）である。
【図１８Ｂ】将来の治療に対する反応を予測する応答予測処理（ステップ８１１）の詳細を説明するためのフローチャート（後半）である。
【図１９】応答予測処理（図１８のＳ１８０２〜Ｓ１８０８）で生成されたDose-index relation１９００の例を示す図である。
【図２０】応答予測処理（ステップ１８１１及び１８１２）で生成された確率をDose-index relation２０００にプロットした結果（確率分析結果）を示している。
【図２１】予測コマンドに従って応答予測処理を実行することが不可能なときに出力される報告（図１８のＳ１８１５）のＧＵＩの構成例を示す図である。
【図２２】応答予測処理（図１８のＳ１８１８〜Ｓ１８２０：シグモイド予測）で生成された測定回次と薬効指標の関係２２００の例を示す図である。
【図２３】応答予測処理（図１８のＳ１８２１〜Ｓ１８２５：多重線形回帰による予測）で生成された変数間の関係２３００の例を示す図である。
【図２４】分散分析（Analysis of variance: ＡＮＯＶＡ）の結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態は、例えばＡＤＨＤ、自閉症、うつ病などの精神疾患に罹患している可能性のある者（患者）に対する薬効を診察、評価、観察、及び予測するための技術を提供するものである。本実施形態では、例えば、従属変数としての患者、独立変数としての投薬の種類及び服用量、顕在変数としての診断プロファイルスコア（ＤＳＭ）及びレイティングスケール、将来の治療の予測因子（変数）としての薬効指標に関する、生体測定（例：脳活動の測定）及び認知能力評価のような幾つかの変数を用いて同時に患者のデータを分析している。
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。
【００１４】
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
【００１５】
更に、本発明の実施形態は、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
【００１６】
なお、以後の説明では「テーブル」形式によって本発明の各情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ（データベース）、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。
【００１７】
また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。
さらに、以下の説明において、処方薬と投与薬、また処方量と投与量と服用量と投薬量は同義であり、適宜入れ替えることも可能である。
【００１８】
＜薬効評価補助システムの構成＞
図１は、本発明の実施形態による薬効評価補助システム（診断補助装置、診断補助システム、或いは治療評価システムとも言う）１の概略構成を示す図である。
【００１９】
薬効評価補助システム１は、評価装置１００と、生体測定部１０６と、認知検査のタスク提示を制御するタスク（課題もしくは刺激）管理部１０７と、評価装置１００の評価結果を表示するための表示装置１０８と、患者が例えば認知検査（例：注意課題（attention task）、抑制課題（inhibition task）、ワーキングメモリテスト）に対する回答や反応を入力するための入力装置１１１と、例えば認知検査の問題を表示し患者に提供するための表示装置１０２と、を備えている。タスク管理部１０７は、タスクを出力するための処理を実行するタスク出力部１０７ａと、患者のタスクに対する反応を記録するための記録部１０７ｂと、を含む。患者のタスクに対する反応は、処理部１０２に提供される。尚、ここではattention task、inhibition task，ワーキングメモリテストを例として挙げたが、他のタスクを用いても良い。
【００２０】
評価装置１００は、各種データベースを格納する記憶装置１０９と、医師やオペレータが各種情報（患者情報や顕在変数等）、各種データ（非パラメータ変数等）や指示（分析コマンド及びデータ取得コマンド等）を入力するための入力装置１０１と、入力装置１０１、生体測定部１０６、タスク（刺激）管理部１０７及び記憶装置１０９と接続され、それらからのデータ（生体測定部１０６からの測定結果や認知検査の結果、各種データベースからのデータ等）や情報等を各種プログラムに従って処理するための処理部（プロセッサ）１０２と、例えば分析結果や予測結果等を表示装置１０８に表示するための処理を実行する出力装置１１０と、を備えている。
【００２１】
記憶装置１０９は、各患者のデータや情報を格納する個人データベース１０９ａと、各生体測定データ（測定された各患者の脳波信号）を格納する測定データベース（母集団のデータ）１０９ｂと、分析パラメータを格納する分析パラメータデータベース１０９ｃと、を有している。
【００２２】
処理部１０２は、各種プログラムとして、情報処理プログラム１０３と、データ前処理プログラム１０４と、薬効指標／係数プログラム１０５ａ及び応答予測プログラム１０５ｂを含む薬効プログラム１０５と、を実行する。処理部１０２は、データ前処理プログラム１０４と薬効プログラム１０５を用いて、生体信号やスク結果データを処理し、分析する。生体測定信号やタスク結果データを分析するために、処理部１０２は、これらの信号やデータと、記憶装置１０９の個人データベース１０９ａや測定データベース１０９ｂに格納されているデータとを比較したり、分析パラメータデータベース１０９ｃに格納されている分析済信号の分析パラメータ及び薬効評価指標を適用したりすることができる。ここで、薬効は、薬効指標（指標については、例えば図７参照）として定量的に定義される。
【００２３】
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、現在の測定データ及び記憶装置に格納されたデータを用いて、当該測定データを指標に変換する処理を行うものである。図７で後述するように、どのような指標を用いるかは、医師やオペレータによって入力装置１０１を介して入力される。
【００２４】
応答予測プログラム１０５ｂは、各患者個人の投薬や治療についての情報を得るために、医師やオペレータによって選択された指標に従って、個人レベルの薬効（薬効推移）を推定する。そして、分析結果は、出力装置１１０によって表示形態に従って処理され、表示装置１０８の画面上に表示される。
【００２５】
＜データベース構造＞
図２は、記憶装置１０９に含まれる各データベースの構造例を示す図である。
個人データベース１０９ａは、各患者個人の情報を格納するデータベースであって、例えば、患者を一意に特定・識別するための患者ＩＤ２０１と、患者名２０２と、患者の誕生日２０３と、患者の性別２０４と、投薬履歴２０５と、を構成項目として有している。ここで、投薬履歴２０５は、投与した薬の種類と、投与量と、投与期間とを含む情報である。Nullは今までの履歴がないこと、つまり該当する患者は今回が初めての治療であることを示している。ここでは患者について記載したが、記憶装置１０９は健常者の情報を格納しても良い。それにより、患者個人と健常者とのデータ比較を行うことが可能となる。
【００２６】
測定データベース１０９ｂは、測定データに関連するデータを格納するデータベースであって、例えば、患者ＩＤ２０１と、測定日２０６と、患者が実行したタスクの種類を示すタスク２０７と、投与した薬の種類を示す処方薬２０８と、投与量２０９と、生体測定信号の一部を抽出して得られた抽出信号２１０と、患者の反応時間を示す反応時間２１１と、タスクの正答率を示す正答率２１２と、レイティング評価（例えば、近親者が病状を観察して得られた主観的なレイティング評価であって、非パラメータ変数の１つとなる情報である）を示すレイティングスケール２１３と、薬効があったか否かを示す診断結果２１４と、今後のアクション２１５と、を構成項目として有している。診断結果２１４は、例えば「薬効あり（effective）」、「薬効なし（ineffective）」、「薬効不明（unclear）」等の情報である。今後のアクション２１５は、例えば「投薬量増大（Increase dose）」、「同投薬量を継続（Replicate）」、「投薬終了（Complete）」、「処方薬変更（Change prescription）」等の情報である。診断結果２１４が「薬効なし」の場合、医師やオペレータは、応答予測プログラム１０５ｂを用いて、異なる処方薬及び投与量で患者の反応（治療結果）がどのようになるか予測することができる。また、診断結果が「薬効あり」の場合、医師やオペレータは、別の日に同様の測定を繰り返すことにより薬効の安定性・信頼性を再評価することができ、或いは、当該患者に適切な投薬を決定し評価を終了することができる。
【００２７】
分析パラメータデータベース１０９ｃは、データ前処理プログラム１０４で用いる最新の最適化前処理パラメータを格納するデータベースであって、例えば、体動を除去するための振幅値を示す体動除去値２１６と、生体測定信号の低周波成分を除去するためのハイパスフィルタ係数２１７と、生体測定信号の高周波成分を除去するためのローパスフィルタ係数２１８と、スムージングフィルタの係数を示すスムージングフィルタ係数２１９と、雑音を補正する対象を示すノイズコレクション対象２２０と、信号取得領域を示す示唆される関心領域２２１と、タスクの種類によって決まる信号抽出区間を示す活動区間２２２と、を構成項目として有している。
【００２８】
＜プローブ配置例＞
図３は、被検者（患者）の頭に装着され、患者の生体信号（脳波）を測定するための測定プローブ３００の配置例を示す図である。
【００２９】
測定プローブ３００は、複数の光源３０１と、複数の検出器３０２と、複数の測定ポイントチャンネル３０３と、が配置されて構成される。測定プローブ３００の配置は、患者が実行した認知タスクの仮説に基づいて決められている。測定プローブ３００は、例えば、inhibition taskやattention taskの場合には前頭葉と頭頂葉の部位に配置され、ワーキングメモリタスクの場合には前頭前野の部位に配置される。
【００３０】
＜データシーケンス＞
図４は、本実施形態による薬効評価補助システム１におけるデータシーケンスを示す図である。なお、本実施形態では、全ての入力はまず情報処理プログラム１０３によって入力されたデータや情報はどのユニットやプログラム等に転送すべきか判断され、対象となる各ユニットやプログラム等に入力されるようになっているが、直接対象のユニットやプログラム等に入力されるようにしても良い。
【００３１】
（i）シーケンス４０１
患者の生体信号を測定する前に、医師やオペレータが入力装置１０１を用いて患者の個人情報を入力すると、情報処理プログラム１０３は、当該患者の個人情報を記憶装置１０９の個人データベース１０９ａに格納する。
【００３２】
（ii）シーケンス４０２
生体信号の測定を開始するために、医師やオペレータが入力装置１０１を用いて、生体測定開始コマンドを入力すると、情報処理プログラム１０３は、当該生体計測開始コマンドを生体測定部１０６及びタスク管理部１０７に転送する。
【００３３】
（iii）シーケンス４０３
生体測定部１０６は、測定した生体信号（生体測定信号：例えば光脳機能計測信号もしくはNIRS信号もしくは脳波信号）を、情報処理プログラム１０３を経由して、データ前処理プログラム１０４に送信する。
【００３４】
（iv）シーケンス４０４
生体測定信号と同様に、タスク管理部１０７は、患者が実行したタスク結果データを、情報処理プログラム１０３を経由してデータ前処理プログラム１０４に送信する。
【００３５】
（v）シーケンス４０５
データ前処理プログラム１０４は、記憶装置１０９の分析パラメータデータベース１０９ｃから分析パラメータ及びデータを取得して前処理する。具体的には、データ前処理プログラム１０４は、記憶装置１０９の分析パラメータデータベース１０９ｃから例えば体動除去値２１６〜ノイズコレクション対象２２０を読み込み、生体測定部１０６から取得した生体測定信号の体動や各種ノイズを除去し（前処理に相当）、当該前処理された生体測定信号を生成する。
【００３６】
（vi）シーケンス４０６
データ前処理プログラム１０４は、前処理済の生体測定信号（ノイズ除去処理された生体測定信号）を出力装置１１０に送信する。
【００３７】
（vii）シーケンス４０７
出力装置１１０は、生体測定信号を表示装置の表示条件に合わせて処理し、表示装置１０８に送信する。表示装置１０８は、生体測定信号を画面上に表示する。これにより、医師やオペレータは、生体測定信号を視覚的に確認することができるようになる。
【００３８】
（viii）シーケンス４０８
データ前処理プログラム１０４は、前処理済の生体測定信号を記憶装置１０９の測定データベース１０９ｂに格納する。これにより、生体測定信号は更なる利用に供される。
【００３９】
（ix）シーケンス４０９
医師やオペレータが生体測定信号をさらに分析したい場合には、入力装置１０１を用いて分析コマンドを入力する。そして、薬効プログラム１０５は、当該入力された分析コマンドを、情報処理プログラム１０３を経由して受信する。
【００４０】
（x）シーケンス４１０
薬効分析や応答予測分析には、現在の生体測定信号及び／又は測定データベース１０９ｂに格納されているデータが用いられる。そこで、薬効プログラム１０５は、必要な生体測定信号及び／又はデータの検索コマンドを記憶装置１０９に送信する。
【００４１】
（xi）シーケンス４１１
薬効プログラム１０５は、検索コマンドに対応する生体測定信号及び／又はデータを記憶装置１０９から取得し、薬効分析や応答予測分析を実行する。
【００４２】
（xii）シーケンス４１２
薬効プログラム１０５は、分析結果を出力装置１１０に送信する。出力装置１１０は、分析結果のデータに対して、表示装置１０８の表示条件に応じて所定の処理を実行する。
【００４３】
（xiii）シーケンス４１３
出力装置１１０は、表示装置１０８に分析結果のデータを送信し、表示装置１０８は、受信した分析結果のデータを画面上に表示する。なお、分析結果には、薬効プログラム１０５が自動的に判断した診断結果（薬効の有無）が含まれている。
【００４４】
（xiv）シーケンス４１４
医師やオペレータは、薬効プログラム１０５によって自動的に判断された診断結果によって、今後のアクション（薬効測定終了、薬効測定継続、或いは応答予測：図９参照）を決定する。医師やオペレータが入力装置１０１を用いて今後のアクションの決定結果を入力すると、薬効プログラム１０５は、当該今後のアクションの決定結果を、情報処理プログラム１０３を介して取得する。
【００４５】
（xv）シーケンス４１５
医師やオペレータが薬効プログラム１０５によって自動的に判断された診断結果に同意する場合にＯＫボタン（図９参照）を押下すると、薬効プログラム１０５は、当該診断結果を記憶装置１０９の測定データベース１０９ｂに格納する。なお、薬効プログラム１０５によって自動的に判断された診断結果に同意しない場合、医師等自身が入力装置１０１を用いて分析結果に基づいて判断した診断結果を入力し、測定データベース１０９ｂに格納するようにしても良い。
【００４６】
＜表示用チャンネル選択画面の構成例＞
図５は、本実施形態による、表示用チャンネル選択画面５００の構成例を示す図である。当該選択画面（ＧＵＩ）５００を用いて詳細表示（図６参照）するチャンネルを選択することができる。
【００４７】
表示用チャンネル選択画面５００は、生体測定信号表示領域５０１と、ヘモグロビン種別選択ボタン表示５０２と、測定状況選択ボタン表示５０３と、大脳半球選択ボタン表示５０４と、を構成項目として含んでいる。
表示用チャンネル選択画面５００に表示される生体測定信号の数は、測定プローブ３００における測定ポイント或いはチャンネルの数と同一となっている。
【００４８】
生体測定信号表示領域５０１は、測定プローブ上の各チャンネルの生体測定信号の概要を示している。医師等がいずれか１つを選択することにより、概要表示から選択された１つの生体測定信号の詳細表示に遷移することができるようになっている。生体測定信号表示領域５０１に表示される生体測定信号（前処理済）は、各チャンネルにおける、酸素化ヘモグロビン濃度（O2Hb）の時間遷移、脱酸素化ヘモグロビン濃度（HHb）の時間遷移、及びトータルのヘモグロビン濃度（Total）の時間遷移を含んでいる。これらのヘモグロビン濃度変化は、脳活動を反映している。
【００４９】
ヘモグロビン種別選択ボタン表示５０２は、酸素化ヘモグロビン濃度（O2Hb）の時間遷移、脱酸素化ヘモグロビン濃度（HHb）の時間遷移、及びトータルのヘモグロビン濃度（Total）の時間遷移の何れを詳細表示するかと選択するためのボタンである。
【００５０】
測定状況選択ボタン表示５０３は、患者の投薬前の生体測定信号（Pre）、患者の投薬後の生体測定信号（Post）、及び健常者の生体測定信号（Control）の何れを詳細表示するかを選択するためのボタンである。
大脳半球選択ボタン表示５０４は、右脳か左脳かを選択するためのボタンである。
【００５１】
表示用チャンネル選択画面５００を用いると、医師等は、取得された生体測定信号の全体を観察することにより経験に基づいて自動分析の結果を予測できるようになる。また、詳細に見たいチャンネルを選択することにより、興味のある部分の信号を詳細に検証することができるようになる。
【００５２】
＜生体測定信号の詳細表示例＞
図６は、選択されたチャンネルにおける、投薬前後のヘモグロビン波形の詳細６００を示す図である。
【００５３】
投薬前後のヘモグロビン波形の詳細６００は、選択されたチャンネルを示す選択チャンネル表示６０１と、選択された生体測定信号を示す選択信号表示領域６０２と、与えられたタスクに対する患者の反応（生体測定信号）のうち分析に用いる信号を抽出する区間を示す活動区間（stimulus period）表示６０３と、を表示項目として含んでいる。
【００５４】
なお、図６の表示例は、図５において、チャンネル１０の生体測定信号であって、ヘモグロビン種別としてO2Hb、測定状況としてPre、Post、Controlの全て、及び大脳半球として右脳が選択された場合の例を示している。
【００５５】
このような詳細表示により、医師等は、特定箇所（チャンネル）における患者の投薬前後の脳活動の変化、及び健常者と患者の脳活動を比較することができるようになる。
【００５６】
＜コマンド入力用ＧＵＩの構成例＞
図７は、医師やオペレータが分析・予測コマンドを入力する際に用いるＧＵＩ７００の構成例を示す図である。
【００５７】
分析・予測コマンド入力用ＧＵＩ７００は、薬効指標（Efficacy index）選択表示７０１と、活動区間選択表示７０２と、予測方法選択表示７０３と、オプション変数選択表示７０４と、リセットボタン７０５と、ＯＫボタン７０６と、を構成項目として含んでいる。
【００５８】
薬効指標選択表示７０１は、薬効の有無を分析するために用いる指標として何を用いるかを選択するためのものであり、例えば、医師等は、Ｈｂ変化（単純変動（modulation））、Ｈｂ変化（ｚ値）、活動‐変動性（Activity-Variability）の中から選択することができるようになっている。また、Ｈｂ変化（単純変動（modulation））、及びＨｂ変化（ｚ値）を選択する場合には、活動区間選択表示７０２を用いて、活動区間を選択することができるようになっている。活動区間選択表示７０２の上段で「Auto」（default）が選択された場合には、分析パラメータデータベース１０９ｃの活動区間２２２が読み込まれて使用される。また、活動区間選択表示７０２の上段で「指定」が選択された場合には、活動区間選択表示７０２の下段を用いて任意の区間を指定することができるようになっている。そして、生体測定信号を分析する際には、測定した全ての患者（母集団データ）の生体測定信号から当該設定された活動区間に相当する部分が抽出されて用いられる。
【００５９】
予測方法選択表示７０３は、分析後にさらに治療結果を予測するための方法を選択するものであり、例えば、医師等は、服用量‐指標関係法（Dose-index relation）、シグモイド関数へのフィッティング法（Sigmoid）、及び多重線形回帰法（Multiple linear regression）の中から選択することができるようになっている。
【００６０】
オプション変数選択表示７０４は、多重線形回帰法で用いる変数を指定するためのものであり、変数として例えば、服用量、年齢、性別等を選択できるようになっている。
【００６１】
リセットボタン７０５は、それぞれ設定したコマンドをリセットするためのボタンである。ＯＫボタン７０６は、設定したコマンドを適用するためのボタンである。
【００６２】
＜薬効プログラムの処理概要＞
図８は、本実施形態による薬効プログラム１０５による処理の概要を説明するためのフローチャートである。
【００６３】
（i）ステップ８０１
医師等が分析・予測コマンド入力用ＧＵＩ７００（図７）においてＯＫボタン７０６を押下すると、薬効プログラム１０５は、分析・予測コマンド入力用ＧＵＩ７００において設定されたコマンドを受け付ける。
【００６４】
（ii）ステップ８０２
薬効プログラム１０５は、必要に応じて、分析パラメータ及び他のデータ等を記憶装置１０９の各データベースから取得する。
【００６５】
（iii）ステップ８０３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ８０２で取得したデータに対して分析コマンド（図７参照）で指定された分析方法を適用し、現在対象としている患者の薬効指標を算出する。なお、ステップ８０３の詳細については、図１０等を参照して後述する。
【００６６】
（iv）ステップ８０４
薬効プログラム１０５は、ステップ８０３で算出された薬効指標を視覚化（表示）する。
【００６７】
（v）ステップ８０５
薬効プログラム１０５は、ステップ８０３で算出された薬効指標に基づいて導き出した閾値（各分析手法によって閾値は異なる）と患者の今回の生体測定信号から得られた薬効指標データとを比較し、閾値未満か否か判断する。今回の薬効指標データが閾値未満である場合（ステップ８０５でＹｅｓの場合）、処理はステップ８１１に移行する。今回の薬効指標データが閾値以上である場合（ステップ８０５でＮｏの場合）、処理はステップ８０６に移行する。
【００６８】
（vi）ステップ８０６
薬効プログラム１０５は、同一薬及び同一量を処方することにより薬効が得られたかについて、以前の測定結果を参照することにより薬効結果の信頼性を評価する。本実施形態では、例えば、生体信号の測定が何回行われているか検証されるが、別の項目（例えば、対象患者のレイティングスケール、タスクの正答率、或いは今回の薬効指標データと閾値との乖離度合等）について検証しても良い。
【００６９】
（vii）ステップ８０７
薬効プログラム１０５は、測定回数が２回より多いか否か判断する。測定回数が２回より多い場合（ステップ８０７でＹｅｓの場合）、処理はステップ８０８に移行する。測定回数が２回以下の場合（ステップ８０７でＮｏの場合）、処理はステップ８０９に移行する。
【００７０】
（viii）ステップ８０８
薬効プログラム１０５は、「薬効測定の終了」を提案する（薬効測定終了と決定する）。なお、この場合に「薬効測定の終了」とするのはデフォルト値として設定されている。従って、医師等のユーザは当該設定を変更することができるようになっている。
【００７１】
（ix）ステップ８０９
薬効プログラム１０５は、「薬効測定継続」を提案する。そして、後日、同じ条件での測定を繰り返し、薬効のレベルが再評価される。なお、この場合に「薬効測定継続」とするのもデフォルト値として設定されている。従って、医師等のユーザは当該設定を変更することができるようになっている。
【００７２】
（x）ステップ８１０
薬効プログラム１０５は、医師等によってＯＫボタン９０７（図９参照）が押下されたか、予測（prediction）ボタン９０８が押下されたか判断する。ＯＫボタン９０７が押下された場合（ステップ８１０でＹｅｓの場合）、処理はステップ８１４に移行する。予測ボタン９０８が押下された場合（ステップ８１０でＮｏの場合）、処理はステップ８１１に移行する。
【００７３】
（xi）ステップ８１１
応答予測プログラム１０５ｂは、ステップ８０２で取得したデータに対して設定された予測コマンド（図７参照）で指定された予測（分析）方法を適用し、対象の患者の将来の反応を予測（分析）する。なお、ステップ８１１の詳細については、図１８等を参照して後述する。
【００７４】
（xii）ステップ８１２
薬効プログラム１０５は、予測分析結果を表示装置１０８の画面上に表示する。このように予測分析結果を視覚化することにより、医師等や患者の近親者は、今後の治療をどのように進めていくべきかを容易に理解し判断することができるようになる。
【００７５】
（xiii）ステップ８１３
薬効プログラム１０５は、医師等自身による診断の入力があった場合にはそれを受け付ける。
【００７６】
（xiv）ステップ８１４
薬効プログラム１０５は、入力された診断の内容を測定データベース１０９ｂの診断結果２１４に格納する。また、ステップ８１０でＯＫボタン９０７が押下された場合、薬効プログラム１０５は、「薬効あり」に対して医師等による承認があったと判断し、当該薬効診断（デフォルト値）を測定データベース１０９ｂの診断結果２１４に格納する。
【００７７】
＜薬効分析結果一覧表示（例）＞
図９は、本実施形態による薬効分析処理の結果の一覧表示（例）を示す図である。薬効分析結果一覧表示９００ａ乃至ｃは、患者ＩＤ２０１と、測定回数９０１と、算出された指標の値を示す指標９０２と、対応する指標における薬効についての診断結果を示す薬効ステータス９０３と、投薬の種類９０４と、投薬量９０５と、今後の治療（Further treatment）９０６ａ乃至ｃと、測定終了を指示するためのＯＫボタン９０７と、予測開始を指示するための予測ボタン９０８と、を構成項目として含んでいる。
【００７８】
図９に示されるように、薬効分析結果の表示には、患者の状態に応じて３種類の一覧表示形態が存在する。また、薬効指標９０２は、全ての測定回数分のデータに対して、薬効入力された指標（分析）コマンド（図７の７０１参照）に従って全て算出される。上述の通り、対象患者の算出された指標は、算出されたそれぞれの閾値と比較され、薬効ステータス９０３が評価される。さらに、測定回数９０１及び薬効分析結果（薬効ステータス９０３）に従って、今後の治療（Further treatment）が自動的に医師等に提示される。
【００７９】
今後の治療に関する提示内容としては、「測定終了」９０６ａ（薬効が十分に得られた場合）、「測定継続」９０６ｂ（現段階では信頼性が十分でない場合）、及び「空欄」９０６ｃ（薬効なしと判断された場合）がある。「空欄」９０６ｃは、医師等にさらに「予測分析（Prediction）」の実行を示唆するものである。この場合、医師等は、予測ボタン９０８を押下して予測分析を実行することにより、今後の治療計画を立てることが可能となる。医師等は、「測定終了」９０６ａ及び「測定継続」９０６ｂを承認する場合には、ＯＫボタン９０７を押下する。
【００８０】
＜薬効指標の算出処理（ステップ８０３）の詳細＞
図１０Ａ及びＢは、本実施形態による薬効指標の算出処理（ステップ８０３）の詳細を説明するためのフローチャートである。薬効指標の算出方法は、選択された分析方法（図７の７０１参照）によって異なるものである。
【００８１】
（i）ステップ１００１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、医師等によって入力されたコマンド（薬効指標選択表示７０１によって設定された薬効指標）を読み込む。本実施形態では、設定された薬効指標が複数ある場合、コマンドごとに処理が順次行われるものとするが、並列処理しても良い。
【００８２】
（ii）ステップ１００２
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、コマンドが「Ｈｂ変化」であるか判断する。コマンドが「Ｈｂ変化」である場合（ステップ１００２でＹｅｓの場合）、処理はステップ１００４に移行する。コマンドが「Ｈｂ変化」ではない場合（ステップ１００２でＮｏの場合）、処理はステップ１００３に移行する。
【００８３】
（iii）ステップ１００３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、活動‐変動性（Activity-Variability）分析法を実行する。ステップ１００３の詳細については図１１を参照して後述する。
【００８４】
（iv）ステップ１００４
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、設定された活動区間のコマンドが「Ａｕｔｏ」であるか判断する。設定された活動区間のコマンドが「Ａｕｔｏ」である場合（ステップ１００４でＹｅｓの場合）、処理はステップ１００５に移行する。設定された活動区間のコマンドが「Ａｕｔｏ」ではない場合（ステップ１００４でＮｏの場合）、処理はステップ１００６に移行する。
【００８５】
（v）ステップ１００５
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、分析パラメータデータベース１０９ｃから活動区間２２２の値を読み込む。
【００８６】
（vi）ステップ１００６
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、医師等が設定した活動区間の値を読み込む。
【００８７】
（vii）ステップ１００７
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、測定データベース１０９ｂを参照して、対象の患者の今回の測定における、実行されたタスクの種類と投与薬の種類を認識する。
【００８８】
（viii）ステップ１００８
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ１００７で特定されたものと同一のタスク及び同一の投与薬の、当該患者の投薬前後（PreとPost）のデータ（生体測定信号）もしくは抽出信号２１０を、測定データベース１０９ｂから取得する。
【００８９】
（ix）ステップ１００９
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ１００８で取得したデータに関し、与えられた活動区間におけるＨｂ変化の平均を算出する。
【００９０】
（x）ステップ１０１０
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、コマンドがＨｂ変化（単純変動）であるか判断する。コマンドがＨｂ変化（単純変動）である場合（ステップ１０１０でＹｅｓの場合）、処理はステップ１０１１に移行する。コマンドがＨｂ変化（単純変動）ではない場合（ステップ１０１０でＮｏの場合）、処理はステップ１０１６に移行する。
【００９１】
（xi）ステップ１０１１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、測定データベース１０９ｂに格納されている全患者について、投薬後データ（Post）から投薬前データ（Pre）を減算する（式１参照）ことにより、脳活動コントラスト指標（Neuromodulation index）を算出する。
【００９２】
【数１】
0006694289.tif 000002
【００９３】
ここで、iは投薬前或いは投薬後の何れかの患者グループにおける患者順位を、t1はヘモグロビン濃度変化の算出開始時間を、t2はヘモグロビン濃度変化の算出終了時間を、△C(Hb)はヘモグロビン濃度変化を、preは投薬前の状態を、postは投薬後の状態を、それぞれ示している。
【００９４】
（xii）ステップ１０１２
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、脳活動コントラスト指標の正規分布を算出する。なお、より多くの患者のデータを用いれば真の分布に近づき、信頼性が増加する。
【００９５】
（xiii）ステップ１０１３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ１０１２の分布特性の各パラメータ（例えば、平均値、標準偏差、分布タイプ等）を考慮して、閾値を決定する。例えば、閾値として平均値を採用することができる。
【００９６】
（xiv）ステップ１０１４
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ１０１２で算出した正規分布をプロットする。
【００９７】
（xv）ステップ１０１５
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、対象の患者の今回の指標を正規分布上に配置する（図１２参照）。
【００９８】
（xvi）ステップ１０１６
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、全患者データの各状態（投薬前後（Pre及びPost））に関して正規分布を算出する。
【００９９】
（xvii）ステップ１０１７
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、全患者のデータに関し、ｚ値（投薬前のｚ値及び投薬後のｚ値）を式２〜式５に従って算出する。
【０１００】
【数２】
0006694289.tif 000003
【０１０１】
ここで、iは投薬前或いは投薬後の何れかの患者グループにおける患者順位（患者インデックス）を、avgはヘモグロビン濃度変化(△C(Hb)：活動区間t=t1からt=t2の間の脳活動平均値）を、preは投薬前の状態、postは投薬後の状態を、それぞれ示している。
【０１０２】
【数３】
0006694289.tif 000004
【０１０３】
ここで、μは投薬前後の患者グループにおける脳活動の患者間平均値を、σは投薬前及び投薬後の患者グループにおける脳活動の患者間標準偏差を、ｎは投薬前グループ及び投薬後グループのそれぞれにおける患者総数を、ｚは投薬前及び投薬後の患者グループに対する標準化された個々の脳活動を示す値を、それぞれ示している。
【０１０４】
（xviii）ステップ１０１８
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、コマンドがＨｂ変化（ｚ値）であるか判断する。コマンドがＨｂ変化（ｚ値）である場合（ステップ１０１８でＹｅｓの場合）、処理はステップ１０１９に移行する。コマンドがＨｂ変化（ｚ値）ではない場合（ステップ１０１８でＮｏの場合）、処理はステップ１０２５に移行する。
【０１０５】
（xix）ステップ１０１９
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、シミュレーションデータ（投薬前の平均脳活動（Hb濃度）データ（Pre）と投薬後の平均脳活動（Hb濃度）データ（Post）が同一だと仮定して得られるデータ）のｚ値を式６〜８に従って算出する。
【０１０６】
【数４】
0006694289.tif 000005
【０１０７】
ここで、ａｖｇは投薬前（ｚpre_sim）の患者グループ及び投薬後（ｚpost_sim）の患者グループに与えられるシミュレーションデータを示している。
【０１０８】
（xx）ステップ１０２０
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、シミュレーションデータについて、Ｘ軸に投薬前のｚ値、Ｙ軸に投薬後のｚ値を設定し、線形回帰直線を算出する（式９及び１０参照）。
【０１０９】
【数５】
0006694289.tif 000006
閾値は線形回帰直線で表される。ここで、β及びＣは線形回帰直線の係数である。
【０１１０】
（xxi）ステップ１０２１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、全患者データについて、Ｘ軸に投薬前のｚ値、Ｙ軸に投薬後のｚ値をペアとし、各患者データとステップ１０２０で求めた線形回帰直線との距離を式１１に従って算出する。
【０１１１】
【数６】
0006694289.tif 000007
【０１１２】
ここで、distは個別患者の数値（ｚ(i)pre, ｚ(i)post）と閾値直線（線形回帰直線）との距離を示している。avg(i)post＞avg(i)preであれば正変動（Positive modulation）と呼び、avg(i)post＜avg(i)preであれば負変動（Negative modulation）と呼ぶ。
【０１１３】
（xxii）ステップ１０２２
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、２つの領域を区別する。即ち、線形回帰直線の上を正変動（Positive modulation）領域とし、線形回帰直線の下を負変動（Negative modulation）領域とする。そして、薬効指標／係数プログラム１０５ａは、各領域に関し、各点と線形回帰直線との距離の平均（平均距離）を式１２に従って算出する。
【０１１４】
【数７】
0006694289.tif 000008
ここで、μdistは正変動或いは負変動の何れかに分類する回帰直線１３０１（図１３参照）に対する患者の測定データの平均距離を示している。
【０１１５】
（xxiii）ステップ１０２３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、線形回帰直線と平均距離の線をプロットする。
【０１１６】
（xxiv）ステップ１０２４
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、対象の患者の今回の指標を配置する（図１３参照）。
【０１１７】
（xxv）ステップ１０２５
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、測定データベース１０９ｂに格納されている全患者について、投薬後データ（Post）から投薬前データ（Pre）を減算することにより、脳活動コントラスト指標（Neuromodulation index）を上記式１に従って算出する。
【０１１８】
（xxvi）ステップ１０２６
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、投薬前の平均脳活動のｚ値と投薬後の平均脳活動のｚ値のコントラスト（Z値コントラスト：ZPost−ZPre）を式２〜５、及び式１３に従って算出する。
【０１１９】
【数８】
0006694289.tif 000009
ここで、ｚ(i)contrastはｚ値コントラストであって、標準化された投薬前の脳活動と投薬後の脳活動の差を示している。
【０１２０】
（xxvii）ステップ１０２７
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、脳活動コントラスト指標をＸ軸に、ｚ値コントラストをＹ軸に設定して、両者をペアとする。
【０１２１】
（xxviii）ステップ１０２８
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、２つの領域を区別する。即ち、閾値をＸ＝０に設定し、Ｘ＜０の領域を投薬後に脳活動が低下した領域（Negative modulation）、Ｘ＞０の領域を投薬後に脳活動が増加した領域（Positive modulation）とする。なお、Ｘ＝０の場合、投薬の前後で脳活動（Ｈｂ濃度）に変化は無い。
【０１２２】
（xxix）ステップ１０２９
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、各領域について、Ｘ軸及びＹ軸のデータのデータ分布（平均と標準偏差）を算出する。
【０１２３】
（xxx）ステップ１０３０
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、脳活動コントラスト指標とｚ値コントラストのペア、及び閾値をプロットする。
【０１２４】
（xxxi）ステップ１０３１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、対象の患者の今回の指標を配置する（図１４参照）。患者個人の指標は、座標（index(i), z(i)contrast）に配置される。指標（index）＞０であれば正変動であり、指標（index）＜０であれば負変動である。
【０１２５】
＜活動‐変動性（Activity-Variability）分析法に基づく薬効指標の算出処理の詳細＞
図１１は、活動‐変動性（Activity-Variability）分析法に基づく薬効指標の算出処理（ステップ１００３）の詳細を説明するためのフローチャートである。
【０１２６】
（i）ステップ１１０１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、分析パラメータデータベース１０９ｃから活動区間２２２（Auto）の値を読み込む。
【０１２７】
（ii）ステップ１１０２
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、測定データベース１０９ｂを参照して、対象の患者の今回の測定における、実行されたタスクの種類と投与薬の種類を認識する。
【０１２８】
（iii）ステップ１１０３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、全健常者のデータ、及び対象の患者と同一タスク・同一投与薬を用いた全患者のデータ（投薬前データ及び投薬後データ）を測定データベース１０９ｂから読み込む。
【０１２９】
（iv）ステップ１１０４
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、活動区間におけるＨｂ変化（脳活動）の平均値を式１４に従って算出する。
【０１３０】
【数９】
0006694289.tif 000010
【０１３１】
ここで、iは投薬前の患者グループ／投薬後の患者グループ／健常者グループそれぞれにおける患者或いは健常者の順位、t1はヘモグロビン濃度変化の算出開始時間を、t2はヘモグロビン濃度変化の算出終了時間を、trは１回の測定における実行タスクの試行回数を、preは投薬前の状態を、postは投薬後の状態を、controlは健常者の状態を、△C(Hb)はヘモグロビン濃度変化を、それぞれ示している。
【０１３２】
（v）ステップ１１０５
１回の測定の際には、患者はタスクを１回より多く試行することが求められる場合がある。そこで、薬効指標／係数プログラム１０５ａは、複数回行ったタスク試行間における統計的分散変数（例えば、標準偏差、分散、ばらつき等）を式１５に従って算出する。
【０１３３】
【数１０】
0006694289.tif 000011
ここで、σは各人（投薬前後の患者、健常者）のタスク試行における標準偏差を示している。
【０１３４】
（vi）ステップ１１０６
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、Ｘ軸にＨｂ変化の平均値を、Ｙ軸に統計的分散変数を設定する。
【０１３５】
（vii）ステップ１１０７
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、所定のクラスタリング法（例えば、k-means法）を用いて、データを２つの領域に分類する。
【０１３６】
（viii）ステップ１１０８
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、ステップ１１０７によって得られた各領域のデータについて確率指数（probability index）と重心分布データを取得する。
【０１３７】
（ix）ステップ１１０９
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、２つの領域を分離するラインを閾値ラインとして決定する。
【０１３８】
（x）ステップ１１１０
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、得られたクラスタリングの結果の感度（sensitivity）と特異度（specificity）を確認する。なお、ここでは、健常者のデータを基に領域を決定しているため、各領域でどのような人（患者、健常者）が分布しているかをチェックしている。
【０１３９】
（xi）ステップ１１１１
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、より多くの健常者が配置されている領域を薬効変動クラスタ（薬効によって変動が認められるクラスタ）として選択する。
【０１４０】
（xii）ステップ１１１２
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、クラスタの閾値ラインと重心をプロットする。
【０１４１】
（xiii）ステップ１１１３
薬効指標／係数プログラム１０５ａは、薬効変動クラスタと対象の患者の今回の測定結果を配置する（図１５参照）。
【０１４２】
＜Ｈｂ変化（単純変動）の薬効指標を示すグラフ（例）＞
図１２は、Ｈｂ変化（単純変動）の薬効指標を示すグラフ（比較対象群に対する対象患者（被検者）の薬効を示す図）１２００である。
【０１４３】
グラフ１２００は、同一タスクを実行し同一薬が投与された全患者から得られる脳活動コントラスト指標（neuromodulation index）の正規分布を示している。グラフ１２００において、正規分布曲線１２０１がプロットされている。また、この場合、脳活動コントラスト指標の平均値（極大値を取る指標値）が閾値１２０２に設定されている。
【０１４４】
図１２に示されるように、今回の測定による指標値１２０３がグラフ１２００中に配置されているが、この場合、閾値１２０２よりも大きい指標値を取っており、よって薬効が認められたと判断することができる。
【０１４５】
＜Ｈｂ変化（ｚ値）に基づいた薬効分類するための散布図（例）＞
図１３は、Ｈｂ変化（ｚ値）によって薬効分類するための散布図１３００である。散布図１３００は、投薬前の結果の標準化値（ｚ値）をＸ軸とし、投薬後の結果の標準化値（ｚ値）をＹ軸として視覚化したものである。
【０１４６】
回帰直線１３０１は、２つの領域に分けており、上の領域が正変動（positive modulation）を示し、下の領域が負変動（negative modulation）を示している。各データと回帰直線１３０１との距離が算出され、さらに各領域における距離の平均値が算出される。
【０１４７】
そして、正変動領域における距離平均値線１３０２及び負変動領域における距離平均値線１３０３がプロットされる。また、今回の測定結果（投薬前データ及び投薬後データに基づくｚ値）１３０４が配置（特定）される。今回の測定結果１３０４は、薬効ありを示す領域１３０５を含む正変動領域に配置されていることが分かる。
【０１４８】
さらに、各領域における標準偏差を式１６に従って、それを示す点線１３０８及び１３０９がプロットされる。
【０１４９】
【数１１】
0006694289.tif 000012
【０１５０】
ここで、σdistは、正変動したグループ及び負変動したグループにおける、回帰直線１３０１までの距離の標準偏差を示している。
なお、回帰直線１３０１に近い２つの標準偏差点線１３０８及び１３０９で囲まれる領域１３０６は、薬効を明確に判定することが不可能な領域（薬効が低い、或いは薬効が認められても少し）を示している。そのため、この領域１３０６に測定結果が配置された場合には測定が繰り返すことが望まれる。
以上から分かるように、領域１３０５は薬効が明確に認められると判断できる領域であり、領域１３０７は薬効が認められないと判断できる領域である。
【０１５１】
＜Ｈｂ変化（ｚ値コントラスト）に基づいた薬効分類するための散布図（例）＞
図１４は、Ｈｂ変化（ｚ値コントラスト）によって薬効分類するための散布図１４００である。
【０１５２】
散布図１４００では、脳活動コントラスト指標（neuromodulation index）がＸ軸に、ｚ値コントラスト（ｚpost−ｚpre）がＹ軸に設定されている。各測定結果は直線１４０１付近に配置されている。Ｘ軸の値（脳活動コントラスト指標の値）が０より小さい場合、投薬後脳活動が減少したことを意味し（負変動（negative modulation））、Ｘ軸の値（脳活動コントラスト指標の値）が０より大きい場合、投薬後脳活動が増加したことを意味する（正変動（positive modulation））。
【０１５３】
また、正変動の領域における重心１４０２と負変動の領域における重心１４０３が式１７に従って算出され、散布図１４００上に配置される。
【０１５４】
【数１２】
0006694289.tif 000013
【０１５５】
ここで、ｄは、正変動の領域或いは負変動の領域における、各患者の測定値（変動値）と重心１４０２或いは１４０３との距離を示している。また、μdpos/negは、各変動領域における重心と各患者の測定値の距離の平均値を示している。σdpos/negは、各変動領域における重心と各患者の測定値の距離の標準偏差を示している。
【０１５６】
領域１４０５はμdpos＋／−σdposによって規定され、領域１４０７はμdneg＋／−σdnegによって規定される。また、領域１４０６は、μdneg＋σdnegμdpos−σdposの間の領域によって規定される。領域１４０６は、薬効を明確に判定することが不可能な領域（薬効が低い、或いは薬効が認められても少し）である。
【０１５７】
図１４では、今回の測定結果１４０４が薬効ありの領域１４０５に配置されている例が示されている。
以上から分かるように、領域１４０５は薬効が明確に認められると判断できる領域であり、領域１４０７は薬効が認められないと判断できる領域である。
【０１５８】
＜活動‐変動性（Activity-Variability）分析法（クラスタリング）に基づいた薬効を分類するための散布図（例）＞
図１５は、活動‐変動性（Activity-Variability）分析法（クラスタリング）に基づいた薬効を分類するための散布図１５００である。
【０１５９】
図１１で説明したクラスタリング法は、非変動領域と変動領域を分類する。非変動領域は、投薬前のデータと薬効がないと判定される投薬後データとを含む。一方、変動領域は、健常者のデータと薬効ありと判定される投薬後データとを含むものと思われる。２つの領域は、分離線１５０１によって分離され、各領域においては分布データの重心１５０２及び１５０３が配置される。
【０１６０】
変動領域か否かは、図１１を用いて説明したように、感度（sensitivity）と特異度（specificity）を確認することによって決定される。
【０１６１】
さらに、投薬前の測定データ（今回）と分離線１５０１との距離１５０４が算出される。また、同様に、投薬後の測定データ（今回）と分離線１５０１との距離１５０５が算出される。これらの距離の値は、投薬前状態と投薬後状態との間の比較指標（comparison index）となるものである。投薬後の測定データが非変動領域に配置される場合には、薬効がなかったことが示されている。
【０１６２】
なお、以上のように閾値により薬効を分類する場合、図１１でも示されるように、特徴量としてタスク試行間における振幅の標準偏差及び振幅差を用いている。閾値を決定する他の方法としては、サポートベクターマシン、判別分析やクラスタリング等がある。
本実施形態では、測定データベース１０９ｂにおける対象の患者（被検者）の位置を把握している。このようにすることにより、精度よく薬効指標を算出することができるようになる。
【０１６３】
＜タスク正答率変化と血液量変化の関係＞
図１６は、タスク正答率変化と血液量変化の関係を示す図１６００である。これは、生体測定結果と実行タスクの結果とを統合したものであり、図１０で説明した各薬効指標算出処理とは異なる方法で薬効の有無を判断する方法の１つである。
【０１６４】
まず、全患者の脳活動コントラスト指標（neuromodulation index）が式１に従って、全患者が実行したタスクの正答率変化（投薬後の正答率−投薬前の正答率）が式２１に従って算出される。
【０１６５】
【数１３】
0006694289.tif 000014
【０１６６】
正答率変化をＸ軸に、脳活動コントラスト指標をＹ軸に設定し、それらの関係を求めると直線１６０１のようにプロットすることができる。正答率変化が０の場合、タスク結果には改善も減退もないことになる。脳活動コントラスト指標が０の場合、脳活動（平均）には改善も減退もないことになる。従って、この場合、０値が薬効の有無の閾値となる。正答率変化及び脳活動コントラスト指標が共に０より大きい場合（領域１６０３）には薬効があったと判断でき、何れかが０より小さい場合（領域１６０４、１６０５、及び１６０６）には薬効なしと判断することができる。
【０１６７】
なお、図１６の例では、今回の測定結果１６０２は、グラフ１６００における第１象限に配置されており、この今回の測定結果１６０２は薬効ありを示していると判断することができる。
【０１６８】
＜チャンネル間の結合度について＞
図１７は、チャンネル間の機能的な結合度の強弱を把握するための相関図を示している。当該相関図を用いる場合、健常者の機能的結合度を示す相関図がテンプレートとして用いられる。
【０１６９】
相関１７０１は、投薬前のプローブにおける各チャンネル間の相関を示している。図３のプローブ配置の例では、左脳及び右脳においてそれぞれ１〜２２チャンネルまであるので、それらの相関が示される。濃く表れている箇所が強い相関を示し、結合度が強いと理解することができる。
【０１７０】
相関１７０２は、投薬後のプローブにおける各チャンネル間の相関を示している。また、相関１７０３は、投薬前後間の統計的結果を示しており、相関１７０２−相関１７０１によって得られたものである。
【０１７１】
以上のような結合度の度合及び結合が強い箇所は、精神疾患の種類によって異なるものとなっており、テンプレートと比較することにより、被検者が正常か何らかの精神疾患の可能性があるかを判断することができる。つまり、投薬後の結合度（相関１７０２）が健常者のテンプレートと類似すればするほど、薬効があったと判断することができ、非類似であればあるほど薬効がないと判断することができる。このような相関は投与する薬の種類によっても変化する。
なお、プローブの各チャンネル間の相関は、例えば、式２２及び２３に従って算出することができる。
【０１７２】
【数１４】
0006694289.tif 000015
【０１７３】
ここで、ｘは各サンプリングポイント（t）及び測定チャンネル（ch）におけるヘモグロビン変化の振幅を、μは１つのチャンネルにおける振幅信号を、σは１つのチャンネルにおける振幅信号の標準偏差を、ρは各状態（投薬前、投薬後、健康）における２つのチャンネル間の信号の相関係数を、それぞれ示している。
【０１７４】
＜応答予測処理（ステップ８１１）の詳細＞
図１８Ａ及びＢは、将来の治療に対する反応を予測する応答予測処理（ステップ８１１）の詳細を説明するためのフローチャートである。
【０１７５】
（i）ステップ１８０１
応答予測プログラム１０５ｂは、医師等が入力した予測コマンド（図７参照）を読み込む。予測コマンドには、例えば、Dose-index relation、多重線形回帰、シグモイド、及びANOVA（Analysis of variance）などがある。
【０１７６】
（ii）ステップ１８０２
応答予測プログラム１０５ｂは、読み込んだ予測コマンドが「Dose-index relation」であるか判断する。当該コマンドが「Dose-index relation」である場合（ステップ１８０２でＹｅｓの場合）、処理はステップ１８０３に移行する。当該コマンドが「Dose-index relation」ではない場合（ステップ１８０２でＮｏの場合）、処理はステップ１８１３に移行する。
【０１７７】
（iii）ステップ１８０３
応答予測プログラム１０５ｂは、今回の測定における、実行されたタスク及び投与薬を認識（特定）する。
【０１７８】
（iv）ステップ１８０４
応答予測プログラム１０５ｂは、薬効指標のコマンド（図７の７０１参照）に従って、今回の測定のものと同一タスク及び同一投与薬を有する全患者のデータを測定データベース１０９ｂから読み込み、当該全患者の指標を算出する。
【０１７９】
（v）ステップ１８０５
応答予測プログラム１０５ｂは、投与薬の種類（例えば、MPHやATX）毎に、投与量と算出された指標をペアにする。
【０１８０】
（vi）ステップ１８０６
応答予測プログラム１０５ｂは、各投与薬の種類について、指標をＹ軸に、投与量をＸ軸に設定し、指標対投与量の関係をプロットする（box-plot）。
選択された薬効指標分析によっては、投薬前のデータが基準指標（baseline index）として含まれる場合がある。各指標生成方法において、薬効閾値（薬効の有無を決める閾値）が決定されているため、これも同様にプロットされるようにしても良い（ｙ＝閾値（例えば、図１９の１９０４参照））。
【０１８１】
（vii）ステップ１８０７
応答予測プログラム１０５ｂは、「指標と投与量との関係（Dose-index relation）」をシグモイドフィッティングによって予測する。
【０１８２】
（viii）ステップ１８０８
応答予測プログラム１０５ｂは、図１９に示されるように、今回の測定に基づく指標を配置する。
【０１８３】
（ix）ステップ１８０９
応答予測プログラム１０５ｂは、様々な投薬治療に関する確率分析を用いて患者の将来の応答を予測するために、１回より多くの測定回数を有する同様な患者の状態（特定の投薬治療が薬効ありとされた患者のデータ）を測定データベース１０９ｂから選択する。
【０１８４】
（x）ステップ１８１０
応答予測プログラム１０５ｂは、測定データベース１０９ｂに記録された今後のアクション（２回目、３回目、・・・などの測定時における「今後のアクション２１５」）の情報に従って、他の患者の指標を分類する。
【０１８５】
（xi）ステップ１８１１
応答予測プログラム１０５ｂは、例えばベイズ推論（ベイズ推定）などの手法を用いて、活動応答（action response）の確率（probability）を算出する。
【０１８６】
（xii）ステップ１８１２
応答予測プログラム１０５ｂは、ステップ１８０７で生成された「指標と投与量との関係（Dose-index relation）」にステップ１８１１で算出された活動応答の確率をプロットする（図２０参照）。
【０１８７】
（xiii）ステップ１８１３
応答予測プログラム１０５ｂは、読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」か「多重線形回帰」の何れかであるか判断する。読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」か「多重線形回帰」の何れかである場合（ステップ１８１３でＹｅｓの場合）、処理はステップ１８１４に移行する。読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」か「多重線形回帰」の何れでもない場合（ステップ１８１３でＮｏの場合）、処理はステップ１８２６に移行する。
【０１８８】
（xiv）ステップ１８１４
応答予測プログラム１０５ｂは、測定回数が３回よりも多いか判断する。測定回数が３回よりも多い場合（ステップ１８１４でＹｅｓの場合）、処理はステップ１８１７に移行する。測定回数が３回以下の場合（ステップ１８１４でＮｏの場合）、処理はステップ１８１５に移行する。３回よりも多い測定回数を必要としたのはある程度以上の予測精度を担保するためである。
【０１８９】
（xv）ステップ１８１５
応答予測プログラム１０５ｂは、読み込んだ当該予測コマンドについては実行不可能であるとしてエラー報告を出力する（図２１参照）。
【０１９０】
（xvi）ステップ１８１６
応答予測プログラム１０５ｂは、他の予測コマンドを読み込みについて医師等からの指示が入力（ＯＫボタンかリセットボタンの押下）されるまで待機する（図２１参照）。
【０１９１】
（xvii）ステップ１８１７
応答予測プログラム１０５ｂは、読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」であるか判断する。読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」である場合（ステップ１８１７でＹｅｓの場合）、処理はステップ１８１８に移行する。読み込んだ予測コマンドが「シグモイド」ではない場合（ステップ１８１７でＮｏの場合）、処理はステップ１８２１に移行する。
【０１９２】
（xviii）ステップ１８１８
応答予測プログラム１０５ｂは、今回対象の被検者（患者）の過去の指標を測定データベース１０９ｂから読み込む。
【０１９３】
（xix）ステップ１８１９
応答予測プログラム１０５ｂは、シグモイドフィッティングを用いて、ステップ１８１８で読み込んだ指標と測定回次との関係を予測する。
【０１９４】
（xx）ステップ１８２０
応答予測プログラム１０５ｂは、測定回次をＸ軸に、指標をＹ軸に設定し、測定回次と指標との関係をプロットする（図２２参照）。
【０１９５】
（xxi）ステップ１８２１
応答予測プログラム１０５ｂは、個人データベース１０９ａや測定データベース１０９ｂを参照して、今回対象の被検者（患者）の投薬履歴を認識する。
【０１９６】
（xxii）ステップ１８２２
応答予測プログラム１０５ｂは、今回対象の被検者（患者）と同一履歴を有する全ての患者を選択する。
【０１９７】
（xxiii）ステップ１８２３
応答予測プログラム１０５ｂは、それらの患者の指標を、投与薬の種類や投与量などのリクエストされた変数（図７の７０４参照）と共に測定データベース１０９ｂから読み込む。
【０１９８】
（xxiv）ステップ１８２４
応答予測プログラム１０５ｂは、多重線形回帰を用いて、読み込んだ変数間の関係を当てはめる。
【０１９９】
（xxv）ステップ１８２５
応答予測プログラム１０５ｂは、入力された変数を用いて今後の応答の確率を予測する（図２３参照）。
【０２００】
（xxvi）ステップ１８２６
読み込んだ予測コマンドが「ＡＮＯＶＡ（analysis of variance）」の場合、応答予測プログラム１０５ｂは、今回対象の被検者（患者）の測定と同一タスクを実行して薬効ありと判断された全ての患者の指標を測定データベース１０９ｂから読み込む。
【０２０１】
（xxvii）ステップ１８２７
応答予測プログラム１０５ｂは、ステップ１８２６で特定され患者の他の情報（例えば、年齢、重症度、投与薬、投与量、履歴など）を個人データベース１０９ａから読み込む。
【０２０２】
（xxviii）ステップ１８２８
応答予測プログラム１０５ｂは、変数の有意性を評価する（ＡＮＯＶＡ）。
【０２０３】
（xxix）ステップ１８２９
応答予測プログラム１０５ｂは、指標と有意な変数との間の相関を評価する。
【０２０４】
（xxx）ステップ１８３０
応答予測プログラム１０５ｂは、ステップ１８２９で得られた指標と有意な変数の相関から今後のアクションを示唆（提示）する。
【０２０５】
＜投与量と投与薬による信号変化との関係＞
図１９は、応答予測処理（図１８のＳ１８０２〜Ｓ１８０８）で生成されたDose-index relation１９００の例を示す図である。
【０２０６】
Dose-index relation１９００は、例えば、応答を予測する対象である患者を特定するための患者ＩＤ３０１と、服用量（投与量）と薬効指標との関係１９０１と、を表示するものである。
【０２０７】
服用量（投与量）と薬効指標との関係１９０１は、箱ひげ図（box plot）１９０２ａ及び１９０２ｂで表現された特定の処方薬（投与薬：例えばMPH及びATXなど）の指標分布と、各投与薬に関して投与量を増加させるに従って薬効指標がどのように変化するかを示す予測シグモイドフィッティング（predicted sigmoid fitting）曲線１９０３ａ及び１９０３ｂと、薬効閾値指標（関係式としてｙ＝閾値の直線）１９０４と、今回の測定による指標と服用量１９０５と、によって構成される。
【０２０８】
今回の結果が対応の投与薬の箱ひげ図（box plot）の上方／下方ひげ（whisker）から外れて配置されている場合、当該結果は当該システム（図１）で測定した患者データと比較して異なっており、薬効なしの可能性がある（高い）ことが分かる。
Dose-index relation１９００は、医師等が対象の患者に対する今後の治療内容を決めることを支援することができる。
なお、図１９におけるシグモイドフィッティングは、例えば、式２４によって求めることができる。
【０２０９】
【数１５】
0006694289.tif 000016
【０２１０】
ここで、Ｓは、投薬量に依存する変数を用いた、各投与薬の種類（例えば、MPHやATX）に関する薬効指標（例えば、変動指標（modulation index）や距離指標（distance index）など）のシグモイドフィッティングを示している。
【０２１１】
＜確率分析結果表示＞
図２０は、応答予測処理（ステップ１８１１及び１８１２）で生成された確率をDose-index relation２０００にプロットした結果（確率分析結果）を示している。
【０２１２】
Dose-index relation２０００は、Dose-index relation１９００と同様に、応答を予測する対象である患者を特定するための患者ＩＤ３０１と、服用量（投与量）と薬効指標との関係２００１と、によって構成される。
【０２１３】
図２０において、服用量（投与量）と薬効指標との関係２００１は、選択された薬効分析法についての閾値２００２と、今回の測定結果２００３と、同種の処方薬を用いたときの今後の応答予測２００４ａと、異種の処方薬を用いたときの今後の応答予測２００４ｂと、同種の処方薬の投与量を増加させた際の指標遷移の予測のフィッティング結果２００５ａと、異種の処方薬の投与量を増加させた際の指標遷移の予測のフィッティング結果２００５ｂと、薬効確率２００６と、を表示している。
【０２１４】
特定の投与薬及びその投与量における各指標遷移の予測は、当該予測に関する確率分析結果と合わせて示されている。このようにすることにより、医師等が薬効をより高い確率で得られるような、適切な今後の治療を選択するのを支援することができるようになる。
なお、薬効予測の確率は、式２５に従って算出される（ベイズの定理）。
【０２１５】
【数１６】
0006694289.tif 000017
【０２１６】
ここで、P(H|E)は薬効応答をもたらす特定の処方薬の事後確率を、P(E|H)は特定の処方薬における薬効応答の確率、P(H)は特定の処方薬における薬効応答の事前確率を、P(E)は処方薬とは無関係な薬効応答の確率を、それぞれ示している。選択されたグループ（今回対象の患者と同様な条件の患者）における各処方薬及び処方量に対してこの確率分析を行うことにより、今後の応答を予測することができる（ベイズ推定）。
【０２１７】
＜予測コマンド実行不可報告のＧＵＩ構成例＞
図２１は、予測コマンドに従って応答予測処理を実行することが不可能なときに出力される報告（図１８のＳ１８１５）のＧＵＩの構成例を示す図である。ここでは、測定回数が規定回数に満たない場合に出力される報告の例が示されている。
【０２１８】
例えば、測定回数が読み込まれた予測コマンドで指示される予測方法を実行するのに十分でない場合、報告画面２１００のコメント・ボックス２１０１で示されるように、エラー報告がなされる。
【０２１９】
このようなエラー報告が表示された場合、医師等は、他の予測方法を選択し（予測方法選択表示７０３）、ＯＫボタン７０６を押下することにより、他の予測方法を実行させることができる。また、リセットボタン７０５を押下すれば選択した予測方法を選択し直すことができ、また、予測方法選択表示７０３をブランクにしたままリセットボタン７０５を押下すれば応答予測処理自体を終了させることができるようにしても良い。
【０２２０】
＜測定回次と薬効指標の関係＞
図２２は、応答予測処理（図１８のＳ１８１８〜Ｓ１８２０：シグモイド予測）で生成された測定回次と薬効指標の関係２２００の例を示す図である。つまり、図２２は、測定回次及び服用量に応じた投与薬による信号変化の遷移、及び測定回次に対する投与薬による信号変化の回帰曲線を示している。なお、シグモイド予測は、測定回数が３回よりも多い場合に実行可能である。
【０２２１】
測定回次と薬効指標の関係２２００は、例えば、応答を予測する対象である患者を特定するための患者ＩＤ３０１と、測定回次に対する薬効指標の変化２２０１と、によって構成される。
【０２２２】
測定回次に対する薬効指標の変化２２０１は、基準値（baseline）として投薬前を考慮したものであり、各測定回次の薬効の有無を評価するための薬効閾値２２０２と、測定履歴としての患者個人の測定指標の変遷（１回目、２回目、３回目の測定など）２２０３と、投与量２２０４と、定量的指標における今後の応答を予測するためのシグモイドフィッティング及びモデリング２２０５と、を表示している。
【０２２３】
回帰曲線のパラメータから薬効の有無を判断することができる。具体的には、薬効指標の絶対値が所定値よりも大きく、回帰曲線の傾きが０に近づいた場合に薬効ありと判断することができる。また、患者個人の測定結果の履歴を用いることにより、今後の応答を予測することができる。
なお、図２２におけるシグモイドフィッティングは、例えば、式２６によって求めることができる。
【０２２４】
【数１７】
0006694289.tif 000018
【０２２５】
ここで、Ｓは、測定回数に依存する変数を用いた、各投与薬の種類（例えば、MPHやATX）に関する薬効指標（例えば、変動指標（modulation index）や距離指標（distance index）など）のシグモイドフィッティングを示している。
【０２２６】
＜多重線形回帰による予測結果（例）＞
図２３は、応答予測処理（図１８のＳ１８２１〜Ｓ１８２５：多重線形回帰による予測）で生成された変数間の関係２３００の例を示す図である。
【０２２７】
変数間の関係２３００は、例えば、応答を予測する対象である患者を特定するための患者ＩＤ３０１と、変数に対する薬効指標の関係２３０１と、多重線形回帰によって得られる、指標を表す式（線形式）２３０４と、予測結果２３０５と、によって構成される。ここでは、変数に対する薬効指標の関係２３０１として３次元のグラフが示されているが、次元は変数の個数によって決まる。
【０２２８】
変数に対する薬効指標の関係２３０１は、各データの薬効の有無を識別するための閾値２３０２と、多重線形回帰を用いて算出された変数間の相関２３０３と、を表示している。
【０２２９】
予測結果２３０５において、変数の欄（例えば、測定回数や投与量など）は医師等によって入力され、指標を表す式２３０４にその変数を適用することにより算出された指標値が出力される。
なお、指標を表す式２３０４は、式２７によっても表すことができる。
【０２３０】
【数１８】
0006694289.tif 000019
【０２３１】
ここで、Indexは過去に得られた薬効指標を、Times及びDoseは従属変数の１つ（それぞれ測定回数及び投薬量）を、cは投与薬及び患者間変動の特徴を表す定数を、nはグループデータの個数を、それぞれ示している。
【０２３２】
＜ＡＮＯＶＡの結果＞
図２４は、ＡＮＯＶＡの結果の表示例を示す図である。同一のタスクについて薬効がありと判断された結果を全て集め、ＡＮＯＶＡ（Analysis of variance：分散分析）が実行され、その結果が各変数（例えば、年齢、重症度、投与薬、投薬量、治療期間等）間の有意な相互関係の情報と共に表示される。
【０２３３】
ＡＮＯＶＡの結果表示２４００は、例えば、応答を予測する対象である患者を特定するための患者ＩＤ３０１と、各変数と各変数間の有意性を表すＰ値（小さいほど有意である）２４０１と、指標と各変数の関係（相関）を示すノート欄２４０２と、各変数の相関に基づく今後のアクションに関する示唆２４０３と、を表示している。
【０２３４】
ここで、変数が有意であるとは、変数を変化させたとき（例えば、投与量を変更したとき）に脳活動の変化（指標）に有意なインパクトを与えることを意味する。例えば、脳活動が投与薬と投薬量（v3×v4）によって大きく変化するようであればv3×v4のＰ値は小さくなる。例えば、Ｐ値が所定の有意水準（例えば、０．０５）より小さい場合に薬効ありと判断することができ、０．０５よりも大きい場合には薬効がないので、投薬量を増やすという今後のアクションを提示することが可能となる。
【０２３５】
＜まとめ＞
（1）本実施形態では、薬効評価補助システムは、記憶装置から対象の被検体（患者）の投薬前後の脳活動の測定情報（Ｈｂの濃度）を読み込み、複数の測定回次における投薬前後の脳活動の変動（Ｈｂの濃度変化）を算出し、測定回次と対象の被検体の脳活動の変動との関係を表示装置の画面上に表示する（図２２参照）。また、当該システムは、記憶装置から複数の被検体の投薬前後の脳活動の測定情報を読み込み、複数の被検体の脳活動の変動の統計値を閾値として算出し、併せて表示画面上に表示する。このような情報を提示することにより、薬効に関する客観的な指標を医師等に提示し、医師等は、投薬治療の効果（薬効）の有無を判断することができると共に、今後も同様な治療を継続すべきかについて医師等が判断することができるようになる。
【０２３６】
また、当該システムは、測定回次における投薬量（服用量）を併せて画面上に表示しても良い。これにより、服用量と脳活動の変動との関係を容易に理解することができ、より定量的に薬効を評価することができるようになる。また、患者及び患者の家族に対して薬の効果に関する理解を促し、薬選択の判断を補助できる。
なお、測定回次と対象の被検体の脳活動の変動との関係を回帰曲線で表現して表示しても良い。
【０２３７】
（2）本実施形態では、薬効評価補助システムは、入力された分析指示（図７参照）に応答して、(i)投薬前後の脳活動の単純変動と被検体数との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して表示装置の画面上に提示する第１の分析処理（図１２参照）、(ii)投薬前の脳活動のｚ値と投薬後の脳活動のｚ値との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して画面上に提示する第２の分析処理（図１３参照）、(iii)投薬前後の脳活動の単純変動と投薬前後の脳活動のｚ値の変動との関係に基づいて薬効評価補助情報を生成して画面上に提示する第３の分析処理（図１４参照）、或いは、(iv)所定のクラスタリング処理を用いて薬効評価補助情報を生成して前記画面上に提示する第４の分析処理（図１５参照）を実行する。第１の分析処理から第４の分析処理は、そのうち１つの処理のみを実行するようにしても良いし、複数の処理を実行しても良い。また、当該システムは、必ずしも第１乃至第４の分析処理を実行できるように構成されていなくても良く、何れかの分析処理が実行できるようになっていればよい。何れの分析処理であっても、薬効判断のための客観的で定量的な情報を提示することができるからである。また、対象の患者の評価すべきデータ（測定結果）を薬効評価補助情報に配置するようにしても良い。このようにすることにより、医師等は、客観的に、かつより精度よく患者に対する投薬治療の薬効の有無を判断することができるようになる。また、患者及び患者の家族に対して薬の効果に関する理解を促し、薬選択の判断を補助できる。
【０２３８】
さらに、当該システムは、配置された対象の患者のデータと薬効評価情報との関係に基づいて、薬効の有無を決定し、当該決定の結果を画面上に提示する（図９参照）。このようにすることにより、医師等は、グラフ等から薬効の有無を読み解かなくても薬効の有無を把握することができるようになる。
【０２３９】
より具体的には、第１の分析処理では、全患者の投薬前後の脳活動の変動値と投薬前後の脳活動の変動値の分布を少なくとも算出し、当該分布を算出する際に得られる統計値（変動値の平均値）を閾値とし、分布と閾値を表示装置の画面上に表示する（図１２参照）。そして、対象の患者の今回の測定結果が閾値（平均値）よりも右に位置するようであれば薬効ありと判断することができるようになる。第１の分析処理によれば、全体の患者における特定の患者の相対的位置を把握することができ、客観的に薬効の有無を判断することができるようになる。
【０２４０】
第２の分析処理では、線形回帰演算を用いて、投薬前後で脳活動に変動がないとしたときの投薬前後の脳活動のｚ値の関係を閾値線として算出し、当該閾値線が表示される（図１３参照）。基本的には、閾値線の上の領域にデータが配置される場合には薬効あり、閾値線の下の領域にデータが配置される場合には薬効なしと判断される。なお、閾値線近傍の領域は薬効の有無の判定が不能な領域と定義しても良い。このようにすることにより、より高精度に、かつ明確に薬効の有無を判定することができるようになる。
【０２４１】
第３の分析処理では、全ての被検体の投薬前後の脳活動の変動値と、全被検体の投薬前の脳活動のｚ値と全被検体の投薬後の脳活動のｚ値の変動であるｚ値コントラストを算出し、投薬前後の脳活動の変動値とｚ値コントラストの関係を画面上に表示する（図１４）。このようにすることにより、第２の分析処理と同様に、より高精度に、かつ明確に薬効の有無を判定することができるようになる。
【０２４２】
第４の分析処理では、各健常者が所定のタスクを複数回実行したときの各健常者の脳活動の変動（活動区間における変動、以下同様）の平均値と、各被検体が投薬前に所定のタスクを複数回実行したときの各患者の脳活動の変動の平均値と、各患者が投薬後に所定のタスクを複数回実行したときの各被検体の脳活動の変動の平均値と、を算出する。また、所定のタスクを複数回実行したときの、各健常者の脳活動の変動の分散変数と、各患者の脳活動（投薬前）の変動の分散変数と、各患者の脳活動（投薬前）の変動の分散変数と、を算出する。そして、脳活動の変動の平均値及び脳活動の変動の分散変数をＸＹ軸に設定し、各健常者の平均値及び分散値の組と、各患者の投薬前後の平均値及び分散値の組とをＸＹ軸の平面に配置し、配置されたデータに対して所定のクラスタリング処理（例えば、k-means法）を適用することにより、配置されたデータを閾値線で２つの領域に分割する（図１５参照）。このように、全データにおける各健常者及び各患者（被検体）の位置を示すことにより、精度よく薬効の有無を評価することができるようになる。
【０２４３】
（3）本実施形態では、薬効評価補助システムは、入力された予測指示（図７参照）に応答して、(i)複数の被検体（患者）について、薬の服用量と投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報として生成し、表示装置の画面上に提示する第１の予測処理、(ii)対象の患者について脳活動の測定回次と投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報として生成し、画面上に提示する第２の予測処理、(iii)複数の患者について、予測指示に含まれる変数と投薬前後の脳活動の変動の値との関係に基づいて薬効予測情報として生成し、画面上に提示する第３の予測処理、或いは(iv)変数間の有意性を分散分析によって評価し、当該評価の結果に基づいて薬効予測情報を生成し、画面上に提示する第４の予測処理を実行する。このようにすることにより、医師等は特定の患者に対する今後のアクション（治療完了、治療継続、処方薬の変更、投薬量の変更等）を容易に決定することができるようになる。
【０２４４】
第１及び第２の予測処理においては、複数の患者の脳活動の変動の統計値（例えば平均値）を閾値とし、薬効予測情報と共に提示する。これにより、閾値より上になるときの投与量や投薬回数を知ることができるようになる。
【０２４５】
さらに、第１及び第２の予測処理においては、対象の患者の評価すべきデータ（測定結果）を薬効評価補助情報に配置する。これにより、医師等は、今回の測定に対応する投薬治療が今後どのような推移をしていくか（どの程度の投薬量にすれば薬効が得られるか）、今回用いた薬を今後も継続使用していくべきかなど、総合的な判断をすることができるようになる。
【０２４６】
（4）本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【０２４７】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【０２４８】
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
【０２４９】
最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教示に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０２５０】
さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
【０２５１】
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。
【符号の説明】
【０２５２】
１  薬効評価補助システム
１００  評価装置
１０１  入力装置
１０２  処理部
１０３  情報処理プログラム
１０４  データ前処理プログラム
１０５  薬効プログラム
１０５ａ  薬効指標／係数プログラム
１０５ｂ  応答予測プログラム
１０６  生体測定部
１０７  タスク管理部
１０７ａ  タスク出力部
１０７ｂ  記録部
１０８  表示装置
１０９  記憶装置
１０９ａ  個人データベース
１０９ｂ  測定データベース
１０９ｃ  分析パラメータデータベース
１１０  出力装置
１１１  入力装置
２０１  患者ＩＤ
２０２  患者名
２０３  患者の誕生日
２０４  患者の性別
２０５  投薬履歴
２０６  測定日
２０７  タスク
２０８  投与薬
２０９  投与量
２１０  抽出信号
２１１  反応時間
２１２  タスクの正答率
２１３  レイティングスケール
２１４  診断結果
２１５  今後のアクション
２１６  体動除去値
２１７  はいパスフィルタ係数
２１８  ローパスフィルタ係数
２１９  スムージング係数
２２０  ノイズコレクション対象
２２１  示唆される関心領域 
２２２  活動区間
３００  プローブ
３０１  複数の光源
３０２  複数の検出器
３０３  測定ポイントチャンネル
５００  表示用チャンネル選択画面
５０１  生体測定信号表示領域
５０２  ヘモグロビン種別選択ボタン表示
５０３  測定状況選択ボタン表示
５０４  大脳半球選択ボタン表示
６０１  選択チャンネル表示
６０２  選択信号表示領域
６０３  示す活動区間（stimulus period）表示
７００  分析・予測コマンド入力用ＧＵＩ
７０１  薬効指標（Efficacy index）選択表示
７０２  活動区間選択表示
７０３  予測方法選択表示
７０４  オプション変数選択表示
７０５  リセットボタン
７０６  ＯＫボタン
９００ａ−ｃ  薬効分析結果一覧表示
９０１  測定回数
９０２  薬効指標
９０３  薬効ステータス
９０４  投薬の種類
９０５  投薬量
９０６ａ  今後の治療（Further treatment）「測定終了」
９０６ｂ  今後の治療（Further treatment）「測定継続」
９０６ｃ  今後の治療（Further treatment）「空欄」
９０７  ＯＫボタン
９０８  予測ボタン
１２００  Ｈｂ変化（単純変動）の薬効指標を示すグラフ
１２０１  正規分布曲線
１２０２  閾値
１２０３  指標値
１３００  Ｈｂ変化（ｚ値）に基づいた薬効分類するための散布図
１３０１  回帰直線
１３０２  正変動領域における距離平均値線
１３０３  負変動領域における距離平均値線
１３０４  今回の測定結果
１３０５  薬効ありを示す領域
１３０６  薬効を明確に判定することが不可能な領域
１３０７  薬効が認められない領域
１３０８  標準偏差
１３０９  標準偏差
１４００  Ｈｂ変化（ｚ値コントラスト）によって薬効分類するための散布図
１４０１  各測定結果は直線
１４０２  正変動の領域における重心
１４０３  負変動の領域における重心
１４０４  今回の測定結果
１４０５  薬効ありを示す領域
１４０６  薬効を明確に判定することが不可能な領域
１４０７  薬効が認められない領域
１５００  活動‐変動性（Activity-Variability）分析法（クラスタリング）に基づいた薬効を分類するための散布図
１５０１  分離線
１５０２  分布データの重心（投薬後/健常者）
１５０３  分布データの重心（投薬前）
１５０４  距離（投薬前）
１５０５  距離（投薬後）
１６００  タスク正答率変化と血液量変化の関係
１６０１  直線
１６０２  今回の測定結果
１６０３  薬効ありを示す領域
１６０４  薬効が認められない領域
１６０５  薬効が認められない領域
１６０６  薬効が認められない領域
１７０１  投薬前の相関
１７０２  投薬後の相関
１７０３  投薬前後間の統計的結果
１９００  投与量と投与薬による信号変化との関係
１９０１  服用量（投与量）と薬効指標との関係
１９０２ａ  箱ひげ図（box plot）(薬１)
１９０２ｂ  箱ひげ図（box plot）(薬２)
１９０３ａ  予測シグモイドフィッティング曲線  (薬１)
１９０３ｂ  予測シグモイドフィッティング曲線  (薬２)
１９０４  薬効閾値指標
１９０５  今回の測定結果
２０００  確率分析結果表示
２００１  服用量（投与量）と薬効指標との関係
２００２  薬効分析法についての閾値
２００３  今回の測定結果
２００４ａ  今後の応答予測  (薬１)
２００４ｂ  今後の応答予測  (薬２)
２００５ａ  予測のフィッティング結果  (薬１)
２００５ｂ  予測のフィッティング結果  (薬２)
２００６  薬効確率
２１００  予測コマンド実行不可報告のＧＵＩ構成例
２１０１  コメント・ボックス
２２００  測定回次と薬効指標の関係
２２０１  測定回次に対する薬効指標の変化
２２０２  薬効閾値
２２０３  測定履歴としての患者個人の測定指標の変遷
２２０４  投与量
２２０５  シグモイドフィッティング及びモデリング
２３００  変数間の関係
２３０１  変数に対する薬効指標の関係
２３０２  薬効閾値
２３０３  変数間の相関
２３０４  指標を表す式（線形式）
２３０５  予測結果
２４００  ＡＮＯＶＡの結果表示
２４０１  有意性を表すＰ値
２４０２  指標と各変数の関係（相関）を示すノート欄
２４０３  アクションに関する示唆
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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