(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体光計測によって計測されたヘモグロビン信号から、複数種の特徴量を抽出する解析部と、前記特徴量を、閾値の組み合わせによって複数の型に分類する分類部と、前記解析部における解析結果を表示する表示部とを備え、前記表示部は、前記複数種の特徴量のうち生体光計測波形の特定部分の積分値および傾きについて散布図を作成し、前記散布図上に前記積分値および傾きをプロットして表示するとともに、前記分類部で前記積分値および傾きの閾値の組み合わせによって分類された型を画定する囲線を散布図上に表示することを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項２】
請求項１記載の疾患判定支援システムであって、
複数の疾患群の対象を含む多数の対象の生体光計測データの特徴量を辞書データとして蓄積するデータ格納部を備え、
前記表示部は、前記解析部における解析結果を前記辞書データと関連付けて表示することを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の疾患判定支援システムであって、
前記表示部は、前記複数種の特徴量のうち前記積分値および傾きについて、一方を横軸、他方を縦軸として前記辞書データの個々の特徴量をプロットした散布図を作成し、評価対象とする被検体について抽出された前記積分値および傾きを前記散布図上に重畳して表示することを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の疾患判定支援システムであって、
前記分類部は、前記データ格納部に格納された辞書データのデータを複数の型に分類することを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項５】
請求項４に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記分類部は、前記辞書データのデータを複数種の特徴量の閾値の組合わせにより分類し、その際、分類された型における疾患群の分布のエントロピーが最小となるような閾値の組み合わせを用いて、前記分類を行なうことを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記表示部は、前記分類部によって分類された型の各々に含まれる疾患の数を、前記散布図とともに表示することを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項７】
請求項２ないし６のいずれか１項に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記分類部は、前記データ格納部に蓄積されたデータの更新に伴い、分類結果を更新し、前記表示部に表示させることを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記解析部は、同一の被検体について異なる時に計測されたデータの解析結果を保存する記憶部を備え、解析結果の時間的変化を前記表示部に表示させることを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項９】
請求項２ないし８のいずれか１項に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記疾患群は、統合失調症、双極性障害、うつ病を含むことを特徴とする疾患判定支援システム。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の疾患判定支援システムにおいて、
前記生体光計測波形は、被検体に課題を与えた課題負荷状態の波形と課題終了後の波形とを含むものであって、前記解析部が抽出する複数の特徴量は、課題終了後の波形の再上昇の有無を含み、
前記表示部は、前記生体光計測波形の特定部分の積分値および傾きで決まる前記散布図上の位置を、当該生体光計測波形の再上昇の有無を識別可能に表示することを特徴とする疾患判定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は生体光計測装置の計測結果を用いた各種疾患の判定（診断）を支援するシステムに関し、特に統合失調症、双極性障害、うつ病等の精神疾患の診断に有効な疾患判定支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体光計測装置は、近赤外光を生体に照射し、生体内部を通過或いは生体内部で反射した光を計測する装置であり、生体内部の血液循環、血行動態及びヘモグロビン量変化を簡便に被験者に対し低拘束で且つ害を与えずに計測できることから臨床への応用が期待されている。【０００３】
生体光計測の臨床応用としては、てんかん、脳虚血等の診断や言語機能の研究の等が報告されている。また下記の非特許文献１、文献２には、うつ病や統合失調症（精神分裂症）などの精神疾患患者において生体光計測による前頭葉のヘモグロビン量変化パターンに異常が生じることが報告されている。具体的にはヘモグロビン時間波形の課題試行中の積分値において、健常者、うつ病患者、統合失調症患者を比較した場合、大、小、中という異なる特徴を有することが報告されている。また統合失調症においては課題終了後にヘモグロビンの再上昇変化が見られることが報告されている。【０００４】
一方、本出願人は、ヘモグロビン量変化波形から特徴を抽出し、これを数値化して疾患毎に表示する機能を備えた生体光計測装置を提案し（特許文献１）、さらに、診断が確定した患者群の特徴量データと被検体の特徴量との類似度を算出することによって、当該被検体の診断を支援する装置を提案している（特許文献２）。この装置では、類似度の尺度としてマハラノビス距離を用い、特定疾患との距離の長短によって被検体が特定疾患である確率が求められ、表示される。
【非特許文献１】「精神神経疾患における前頭葉局所脳血液量のダイナミクス−光トポグラフィを用いた検討」福田正人、日本学術振興会科学研究費補助金2001-2002年度研究成果報告書
【非特許文献２】「光で見る心」福田正人ら、心と社会第34巻1号別冊、日本精神衛生会
【特許文献１】特開２００３−２７５１９１号公報
【特許文献２】国際公開２００５／０２５４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし特許文献２に記載した技術では、判定の基礎となる疾患群の特徴量データの重心を求め、被検体の特徴量との距離を求めているので、各疾患群（健常も含む）を画定する特徴量の傾向を把握することが困難であった。また被検体が疾患全体の中でどのあたりにいるのかを把握することが困難であった。【０００６】
そこで本発明は、各疾患群と特徴量との相関、また疾患全体における被検体の位置の把握が容易で、より正確な診断の支援を行なうことが可能な疾患判定支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の疾患判定支援システムは、生体光計測によって計測されたヘモグロビン信号から複数種の特徴量を抽出する解析部と、前記解析部における解析結果を表示する表示部とを備え、前記表示部は、前記複数種の特徴量のうち少なくとも１つの特徴量について散布図を作成し、前記散布図上に前記特徴量をプロットして表示することを特徴とする。【０００８】
本発明の疾患判定支援システムは、さらに、複数の疾患群の対象を含む多数の対象生体光計測データの特徴量を辞書データとして蓄積するデータ格納部を備え、表示部は前記解析部における解析結果を前記辞書データと関連付けて表示する。表示部は、例えば、前記複数種の特徴量のうち２種の特徴量について、一方を横軸、他方を縦軸として前記辞書データの個々の特徴量をプロットした散布図を作成し、評価対象とする被検体について抽出された前記２種の特徴量を前記散布図上に重畳して表示する。【０００９】
また本発明の疾患判定支援システムは、好適には、複数種の特徴量を用いて、記憶部に格納された辞書データのデータを複数の型に分類する分類部を備え、表示部は分類部によって分類された型を散布図上に重畳して表示することを特徴とする。
本発明の疾患判定支援システムにおいて、分類部は、例えば、辞書データのデータを複数種の特徴量の閾値の組合わせにより分類し、その際、分類された型における疾患群の分布のエントロピーが最小となるような閾値の組み合わせを用いて、分類を行なう。【００１０】
また本発明の疾患判定支援システムにおいて、表示部は、例えば、分類部によって分類された型の各々に含まれる疾患群の数を、散布図とともに表示する。また分類部は、記憶部に蓄積されたデータの更新に伴い、分類結果を更新し、前記表示部に表示させる。【００１１】
さらに本発明の疾患判定支援システムは、解析部が、同一の被検体について異なる時に計測されたデータの解析結果を保存する記憶部を備え、解析結果の時間的変化を表示部に表示させることを特徴とする。
本発明の疾患判定支援システムにおいて、疾患群は、例えば統合失調症、双極性障害、うつ病を含む。また複数の特徴量は、生体光計測波形の特定部分の積分値、傾きを含む。【００１２】
また本発明の診断支援方法は、生体光計測によって計測されたヘモグロビン信号を用いて、被検体の疾患診断に必要な情報を提供する診断支援方法であって、診断が確定された対象の各ヘモグロビン信号から１ないし複数の特徴量を抽出し辞書データを作成するステップと、１の被検体のヘモグロビン信号から１ないし複数の特徴量を抽出するステップと、前記１ないし複数の特徴量の散布図を作成するステップと、前記１の被検体について抽出された特徴量を、前記辞書データを構成する特徴量とともに前記散布図上に表示するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、予め登録された疾患辞書データの散布図に被検体の特徴量を重畳表示することにより、被検体がどの疾患群である可能性が高いか、また疾患群全体の中においてどのような位置にあるかを一目で認識することができる。特に散布図に分類の結果である型を画定するエリアを合わせて表示することにより、この認識を容易に行なうことができる。【００１４】
さらに本発明によれば、経時的な処理を行なう機能を付加することにより、被検体の１時点のデータだけでなく時間的な変化を見ることができる。これにより治療効果の確認や治療方針決定の支援を行なうことができ、精神疾患の判定のみならず治療にも非常に有用なシステムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の疾患判定支援システム100の概要を示すブロック図である。この疾患判定支援システム100は、生体光計測装置40で計測されたヘモグロビン変化信号に種々の信号処理や解析を施す解析部10と、多数の対象から得られた生体光計測データの解析結果を疾患辞書データとして格納するデータ格納部20と、解析部10で解析された結果を表示する表示部30とを備えている。【００１６】
生体光計測装置40は、人の頭部に光を照射し、頭部表面近傍で反射、散乱した光を受光し、血液内物質（ここではヘモグロビン）の変化信号を計測する装置で、複数の位置からの信号を計測する多チャンネル計測装置である。その具体的な構成は、図２に示すように、光源部41、光計測部43、制御/演算部44、表示部45、記憶部46などから成っている。【００１７】
光源部41は、測定位置によって異なる変調を与えられた所定の波長の光を発生し、複数（図では省略）の光ファイバ42を介して被検体50の頭部に照射される。頭部近傍で反射・散乱した光は、照射用光ファイバに近接して配置された受光用光ファイバを介して光計測部43に送られ、ここで測定点毎の光強度に変換される。光計測は、被検体に対し、言語刺激、指のタッピングなどの所定の課題を与えながら行なわれ、課題のない状態と課題負荷状態との差がヘモグロビン変化信号として得られる。ヘモグロビン変化信号は、通常、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビンの両方について計測され、判定の対象である疾患に応じて、いずれか又は両者の合計であるヘモグロビン変化信号が用いられる。【００１８】
ヘモグロビン変化信号は、例えば、図３に示すように、課題開始前の待ち時間と課題中と課題終了後の休止時間からなる所定の時間における信号強度の変化（mMmm）を示す波形300として得られる。図に示す２本の縦線は、それぞれ課題の開始時点301と修了時点302を表している。通常、課題は負荷と休止を一組として複数回繰り返される。複数回の計測で得られたヘモグロビン波形は加算平均され、必要に応じてスムージング処理、ベースライン処理等の前処理が施される。また図３には、一つのヘモグロビン変化波形を示しているが、生体光計測装置40が多チャンネル装置の場合、波形はチャンネル毎に得られる。【００１９】
制御／演算部44は、このような光源部41及び光計測部43の動作を制御するとともに、光計測部43からのヘモグロビン変化信号を表示部45に表示させるために必要な処理を行なう。記憶部46は、計測されたヘモグロビン変化信号や制御／演算部44の処理に必要なデータなどを記憶する。【００２０】
解析部10は、生体光計測装置40が生成したヘモグロビン変化信号を入力し、特徴量を抽出する特徴量抽出部11、多数の特徴量データを複数の型（タイプ）に分類する分類部12、特徴量抽出部11が抽出した被検体の特徴量を記憶する記憶部13などを備えている。また図示していないが解析部10には、各部に指令を送り、また各部の動作に必要なデータやパラメータなどを入力するための入力装置が備えられている。これら解析部10の各部の機能については後述する。【００２１】
データ格納部20には、多数の対象、例えば精神疾患の患者や健常者などの生体光計測データから複数種の特徴量を抽出した特徴量データ21が、疾患辞書データとして蓄積されている。この疾患辞書データ21における特徴量は、特徴量抽出部11が抽出する特徴量と同種のものであり、本システムの特徴量抽出部11或いは生体光計測装置40が同様の特徴量抽出部を備えるときはその特徴量抽出部11によって抽出し、作成されたものである。疾患辞書データ21を構成する対象の数は、特に限定されないが、統計的処理を行なうことが可能な数である。疾患辞書データ21は、データの削除、新たなデータの追加などにより更新することが可能になっている。【００２２】
表示部30は、特徴量抽出部11が抽出した被検体の特徴量及びデータ格納部20に格納された疾患辞書データ（特徴量データ）21やそれを分類した結果などを表示するもので、ディスプレイ等の表示装置のほか、表示の制御を行なう表示制御部（図示せず）が備えられている。【００２３】
なお上述した解析部10、データ格納部20及び表示部30は、生体光計測装置40と直接信号線を介して接続されていてもよいが、生体光計測装置40とは独立したシステムとして設けられていてもよい。その場合には、無線やインターネットを含む公知のデータ伝達手段を介して、生体光計測装置40で計測されたデータを受信するように構成される。また生体光計測装置40と直接接続されている場合には、図２の生体光計測装置40における制御／演算部44、記憶部46、表示部45に、疾患判定支援システムの解析部10、データ格納部20、表示部30の各機能をもたせることも可能である【００２４】
次に解析部10の各部の機能について説明する。
特徴量抽出部11は、図３に示したようなヘモグロビン変化波形から、波形の特徴を抽出し、それを数値化する。生体光計測装置40が多チャンネル装置であって、チャンネル毎に波形が得られている場合には、最も特徴が現れているチャンネルの波形を選択したり、必要に応じて、主成分分析したりすることにより、１ないし選択された数のヘモグロビン波形について特徴抽出を行なう。前述した信号の前処理及び主成分分析の手法については、例えば国際公開２００５／０２５４２１号公報に記載された手法を用いることができる。【００２５】
特徴量は、対象とする疾患が統合失調症、うつ病、双極性障害などの精神疾患である場合には、図３に示したように課題開始直後の傾きｄ、課題中の波形の積分値Ｉ、課題終了後の再上昇Ｒの有無を用いる。図４に、精神疾患ごとのヘモグロビン変化波形（酸素化ヘモグロビン量の変化）を示す。図４（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ健常者、統合失調症、うつ病、双極性障害の典型的なヘモグロビン変化波形である。図示するように、健常者の波形では、課題開始と共に信号値は大きく変化し、課題終了後に単調に減少するが、統合失調症では、健常者に比べ課題中の変化は大きくなく、課題終了後に再上昇するという特徴がある。うつ病では、課題中も課題終了後も信号値の変化は少ない。双極性障害では、課題開始により比較的大きな信号値の変化があるが、ピークが現れるのが遅い、即ち課題開始直後の立ち上がりが遅いという傾向がある。従って、特徴として課題開始直後の傾きｄ、課題中の波形の積分値Ｉ、課題終了後の再上昇Ｒの有無を用いることにより、これら疾患群を判定できる可能性がある。【００２６】
特徴量抽出部11は、ヘモグロビン変化波形を時間軸に沿ってスキャンすることにより、上述した特徴を数値として求める。具体的には、課題開始直後のグラフの傾きは、課題開始から予め定めた時間（例えば５秒）経過時点の信号値から算出する。積分値は、課題中の信号値を適当なサンプリング間隔でサンプリングし積算することにより算出する。再上昇の有無は、課題終了時の信号値と計測終了時の信号値を結ぶ１次直線から上にはみ出した波形部分の積分値が閾値以上であった場合に「有り」、以下であった場合に「無し」と判定される。【００２７】
特徴量抽出部11が行なう特徴抽出は、被検者である患者のヘモグロビン信号（前処理や主成分解析等の処理後のものを含む）に対して行なわれるほか、別の診断手法によって診断が確定した患者や健常者のヘモグロビン信号に対しても行なわれる。前者について得られた特徴量は、表示部30に表示させるために、記憶部13（或いはデータ格納部20）に記憶される。後者について得られた特徴量は、データ格納部20の疾患辞書データに登録される。疾患辞書データに登録された特徴量データは、分類部12において分類される。【００２８】
分類部12が行なう分類（クラスタリング手法）は、公知の手法を採用することができるが、本実施の形態では、エントロピー最小化を用いた自動クラスタリング手法を用いる。この自動クラスタリングは、複数種の特徴をもつグループ（疾患群）を、その特徴の閾値の組合わせｊを用いてｎ個の型（タイプ）に分類するときに、各タイプにおける各疾患群の存在確率ができるだけ偏りを示す、即ちエントリピーが最小となるような閾値の組合わせを見出すことによって行なわれる。【００２９】
例えば、傾き値と積分値を特徴量とし、これらの閾値の組合わせｊで、健常者（ＮＣ）、統合失調症（ＳＣ）、うつ病（ＤＰ）及び双極性障害（ＢＰ）の疾患群を５つのタイプに分類する場合を考える。この場合、各タイプに対し各患者群が存在する確率ｐNC(j,n)、ｐSC(j,n)、ｐDP(j,n)、ｐBP(j,n)は、
【数１】
0004518281.tif 000002
を満たす。【００３０】
また閾値組合わせｊに対するエントロピー和Ｅ(j)は、
【数２】
0004518281.tif 000003
と表せる。ここでｐnは閾値組合わせｊに対しタイプｎに含まれるデータの割合である。このＥ(j)を最小化する閾値組合わせｊを選択する。このように分類部12は、疾患辞書データに登録された特徴量データを複数のタイプに分類する。疾患辞書データに新たな特徴量データが追加された場合には、自動的に或いは入力装置からの指令によって、再分類し、結果を更新する。【００３１】
次に上記構成における疾患判定支援システムの動作を説明する。図５は、動作のフローを示す図である。
まず予め診断が確定している多数の患者群のヘモグロビン変化波形からそれぞれ特徴量（傾き、積分値、再上昇の有無）を抽出した特徴量データを辞書登録しておく（ステップ501）。この多数の患者群の疾患辞書データついて自動クラスタリングによる分類を行い、閾値を自動算出する（ステップ502）。この作業は、統計的処理が可能な数のデータが得られた後、任意の時点で行なうことができる。【００３２】
次に被検体Ａを生体光計測装置40で測定した結果（ヘモグロビン変化波形）が解析部10に入力されると（ステップ503）、ヘモグロビン変化波形からその特徴量、すなわち傾き、積分値、再上昇の有無を算出する（ステップ504）。表示部30は、辞書登録されている疾患辞書データのうち、２つの特徴量の一方を横軸、他方を縦軸とした散布図を作成し、散布図上の個々のデータ位置に疾患群のラベルをつけて、ディスプレイに表示する（ステップ505）。この散布図に重ねて、分類部12で算出された閾値組合わせ或いは閾値組合わせで画定されるエリアを示す囲線を表示する。【００３３】
散布図の一例を図６に示す。図６に示す散布図は、横軸を傾き値、縦軸を積分値としたもので、健常者は「＋」、統合失調症は「△」又は「▲」、双極性障害は「○」、うつ病は「＊」が、それぞれラベルされて示されている。また閾値組合わせは、点線で示されている。例示したものは、健常者４５例、統合失調症２４例、うつ病１５例、双極性障害２３例を含む疾患辞書データ群を対象としてクラスタリングした結果であり、次の（１）、（２）、（４）、（５）に分類する閾値組合わせが表示されている。【００３４】
（１）積分値610以上又は傾き0.006以上
（２）積分値610未満且つ傾き0.006未満であって、積分値93以上
（３）積分値610未満且つ傾き0.006未満であって、積分値93未満
（４）（３）であって且つ傾き0.001以上
（５）（３）であって且つ傾き0.001未満【００３５】
このような閾値組合わせは、各タイプに含まれる各疾患群の存在確率ができるだけ偏りを示すように選択されたものであり、タイプ（１）では健常者群の存在確率が高く、タイプ（４）、タイプ（５）ではそれぞれうつ病患者、統合失調症の存在確率が高い。但し、タイプ（２）は、統合失調症群と双極性障害群とが混在している。統合失調症群と双極性障害群とでは、図４に示したように、前者のヘモグロビン変化波形では課題終了後に再上昇するのに対し、後者では再上昇しないという差異がある。従って本実施の形態では、統合失調症群については、課題終了後の再上昇の有無によって異なる色（△と▲）で表示し、タイプ（２）における双極性障害群との差がわかるようにしている。【００３６】
一方、被検体Ａについて、散布図に用いた２つの特徴量と同種の特徴量が算出されると、それら特徴量で決まる散布図上の位置に被検体Ａのラベルをつけて表示する（ステップ506）。上述したように散布図には、疾患群の分布と閾値組合わせによる分類が表されているので、これに重ねて表示された被検体Ａの位置を見ることで、被検体のタイプがわかり、どの疾患群に属する可能性が高いかを認識することができる。この場合、被検体Ａを表すラベルに、第３の特徴を識別可能な色や符号をつけておくことにより、例えば、統合失調症群と双極性障害群とが混在するタイプ（２）であった場合にも、そのいずれである可能性が高いかを認識することができる。【００３７】
この判定と等価のアルゴリズムを図７に示す。本実施の形態の疾患判定支援システムでは、被検体の特徴量を散布図上にプロットするだけで、ステップ701〜703までの判定フローが実行されたことと同じであり、積分値が610未満且つ93以上であるタイプ（２）に含まれたときのみ、第３の特徴量である再上昇の有無を確認すれば（ステップ704）、判定が完了する。ステップ704についても、上述したように、予め再上昇の有無を異なる色などで表示するようにしておけば、ステップ704の判定フローが実行されたのと同じ結果となる。なお再上昇の有無について、ここでは、ステップ704の判定が必要となったデータ群でタイプ（２）（統合失調症）とタイプ（３）（双極性障害）とを最もよく分類できた20という値を用い、手動で選択した。【００３８】
なお図６では、散布図のみを表示する場合を示しているが、散布図の表示に加えて各タイプに含まれる疾患数を棒グラフ等で表示してもよい。これにより、分類の確からしさを認識することができる。表示例を図８に示す。図８に示す表示例では、上側に図６と同様の散布図が表示され、下側に各タイプに含まれる患者数が棒グラフで示されている。このグラフからもタイプ（１）、（４）、（５）では、それぞれ健常者、うつ病患者、統合失調症患者が確率高く存在する。従って被検体Ａがこれらのタイプのいずれかである場合には、判定の確からしさが高くなる。【００３９】
このように本実施の形態によれば、予め登録された疾患登録データの散布図に被検体の特徴量を重畳表示することにより、被検体がどの疾患群である可能性が高いかを一目で見ることができ、また疾患群全体の中における位置も認識することができる。特に散布図に分類された型を画定する囲線（エリア）を合わせて表示することにより、この認識を容易に行なうことができる。【００４０】
次に第２の実施の形態を説明する。
この実施の形態においても、生体光計測装置40、解析部10、データ格納部20及び表示部30の基本的な機能は、前述の実施の形態と同じであるが、同一の被検体について異なる時に計測されたデータについて変化を表示する経時データ処理機能が付加されている点が特徴である。【００４１】
すなわちデータ格納部20に格納された疾患辞書データを用いて散布図を作成すると共に疾患群を所定のタイプ分類し、散布図とともに表示部30に表示すること及び被検体について算出された特徴量をこの散布図上に重ねて表示することは第１の実施の形態と同じであるが、生体光計測装置40で測定された被検体Ａのヘモグロビン変化波形の特徴量が求められると、経時データ処理部は既に特徴抽出された同一の被検体の特徴量を読み出し、この過去の特徴量を新たに求めた特徴量と共に散布図上に表示させる。この際、時間的な変化がわかる表示、例えば過去のデータから新しいデータに向う矢印を表示する。経時データ処理部の動作は、新規のデータの処理と同時に自動的に行なうようにしてもよいが、入力装置を介して過去のデータの表示の指令を送ったり、表示する過去のデータの数を設定したりすることも可能である。【００４２】
図９に表示例を示す。図示する例では、過去２回のデータと新たに計測されたデータが矢印の方向に順に表示されている。このように時間的な変化を表示することにより、患者の改善或いは悪化の様子を把握することができ、治療の効果の確認や投薬等の治療方針の作成に役立てることができる。【００４３】
本実施の形態によれば、被検体の１点のデータだけでなく時間的な変化を見ることができ、精神疾患の判定のみならず治療にも非常に有用なシステムを提供することができる。【００４４】
次に第３の実施の形態を説明する。
本実施の形態が上述した実施の形態と異なる点は、１次元散布図を作成する点である。本実施の形態では、生体光計測装置40で計測したヘモグロビンの変化波形から、例えば、傾き値或いは積分値を求める。そして求めた値に応じて、図１０に示すように、１次元散布図上の個々のデータ位置にラベルをつけて、ディスプレイに表示する。【００４５】
図１０（ａ）の傾き値に関して、Ａ範囲とＢ範囲の境界は、図９のtype１とtype４の境界である。したがって、Ａ範囲は疾患の疑いがある範囲、Ｂ範囲は健常者の範囲として規定される。例えば、特徴量810のように傾き値がＢ範囲の位置に相当すると、健常者であるため、健常者の範囲であるとして特徴量810を表示する。また、特徴量810のように傾き値がＡ範囲の位置に相当すると、疾患の疑いがあるとして特徴量800を１次元散布図上に表示する。【００４６】
図１０（ｂ）の積分値についても同様にして、Ｃ範囲とＤ範囲の境界は、図９のtype１とtype２or３の境界である。したがって、Ｃ範囲は疾患の疑いがある範囲、Ｄ範囲は健常者の範囲として規定される。また、特徴量801、特徴量811のように傾き値がＣ範囲の位置に相当すると、疾患の疑いがあるとしてそれぞれの特徴量を１次元散布図上に表示する。【００４７】
更に、２つの１次元散布図を用いて精神疾患を判定して、表示させてもよい。傾き値と積分値のいずれか一方が閾値を超えていたならば、健常者として表示させる。例えば、特徴量810と特徴量811が同一被検体の特徴量とすると、特徴量810がＢ範囲に該当するため、健常者であるということが判定され、その判定結果を表示する。また、特徴量800と特徴量801が同一被検体の特徴量とすると、いずれも閾値を超えていないため、疾患を持っているということが判定され、その判定結果を表示する。
以上のように、１次元散布図上においても特徴量の位置で疾患状態を判定することができる。【００４８】
なお以上の各実施の形態では精神疾患を例にして説明を行ったが、本発明の疾患判定支援システムは、生体光計測信号との相関が認められる疾患であれば精神疾患以外の疾患であっても適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の疾患判定支援システムの一実施形態を示すブロック図
【図２】本発明の疾患判定支援システムにおける生体光計測装置の一実施形態を示すブロック図
【図３】生体光計測装置によって計測されるヘモグロビン変化波形を示す図
【図４】疾患毎の特徴波形を示す図
【図５】本発明の疾患判定支援システムの動作を示すフロー図
【図６】本発明の疾患判定支援システムにより表示される散布図の一例を示す図
【図７】疾患判定アルゴリズムを示す図
【図８】図６の散布図とともに表示される疾患群分布図の一例を示す図
【図９】本発明の疾患判定支援システムにより表示される散布図の他の例を示す図
【図１０】本発明の第３の実施の形態における表示例を示す図
【符号の説明】
【００５０】
100、150・・・疾患判定支援システム、10・・・解析部、11・・・特徴量抽出部、12・・・分類部、13・・・記憶部、20・・・データ格納部、30・・・表示部、40・・・生体光計測装置
【図１】
0004518281.tif 000004
【図２】
0004518281.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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