【手続補正書】
【提出日】平成31年3月27日(2019.3.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別装置であって、
記憶装置を備え、前記記憶装置は、
プログラムと、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を特定する情報とを格納し、
前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
演算装置と、
前記演算装置と前記記憶装置との間に設けられるインタフェースとをさらに備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行している間に、
前記インタフェースを介して前記記憶装置から取得した前記分類器により、被検者のうつ症状に対する分類結果を生成する、前記被検者におけるうつ症状の有無の判定処理を実行する、ように構成され、
ここで、前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、判別装置。
【請求項２】
前記分類器生成処理において、前記機能的結合の重み付け和は、前記うつ症状の疾患ラベルに特異的に関連するとしてスパース正準相関分析により抽出された機能的結合から、スパースロジスティック回帰による特徴選択により算出される、請求項１に記載の判別装置。
【請求項３】
前記選択された複数の機能的結合は、第１の機能的結合と第２の機能的結合の両方を含み、
前記分類器は、各機能的結合の相関行列の要素の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成される、請求項１または２に記載の判別装置。
【請求項４】
前記第１および第２の機能的結合が、下記表１に示す機能的結合識別番号１および２にそれぞれ対応するとき、
前記選択された複数の機能的結合は、下記表１に示す機能的結合識別番号３〜１２から選択される少なくとも一つの機能的結合をさらに含む、請求項３に記載の判別装置：
【表１】
2019063478.tif 000001
【請求項５】
前記うつ症状は、メランコリー型うつ病に伴う症状である、請求項１〜４のいずれか一項に記載の判別装置。
【請求項６】
判別装置であって、
記憶装置を備え、前記記憶装置は、
プログラムと、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を特定する情報を格納し、
前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
演算装置と、
前記演算装置と前記記憶装置との間に設けられるインタフェースとをさらに備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行している間に、
前記インタフェースを介して前記記憶装置から取得した前記分類器により、安静時の被検者において計測された機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための指標値を生成し、
前記指標値をあらかじめ前記機能的結合ごとにうつ症状のレベルに応じて設定された指標値の基準範囲と比較し、
前記被検者が、前記指標値が含まれる基準範囲に対応するうつ症状のレベルであると決定する、うつ症状のレベルの判定処理を実行する、ように構成され、
ここで、前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、判別装置。
【請求項７】
判別装置であって、
記憶装置を備え、前記記憶装置は、
プログラムと、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を特定する情報を格納し、
前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
演算装置と、
前記演算装置と前記記憶装置との間に設けられるインタフェースとをさらに備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行している間に、
前記インタフェースを介して前記記憶装置から取得した前記分類器により、第１の時点の被検者において安静時に計測された、機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための第１の値を生成し、
前記分類器により、治療開始後であって第１の時点より後の第２の時点の前記被検者と同一の被検者の安静時の脳内における、前記機能的結合と同一の機能的結合の相関行列の要素についてうつ症状を評価する第２の値を生成し、
前記第１の値と前記第２の値とを比較し、下記ｉ）及び／又は、ｉｉ）の基準に基づいて、被検者における治療効果の判定処理を実行する、ように構成され：
ｉ）前記第２の値が前記第１の値よりも改善している場合に、前記治療が被検者のうつ症状の改善に有効であると決定する、
ｉｉ）前記第２の値が前記第１の値よりも改善していない場合に、前記治療が被検者のうつ症状の改善に有効でないと決定する；
ここで、前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、判定装置。
【請求項８】
判別装置であって、
プログラムを格納する記憶装置と、
演算装置とを備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行している間に、
うつ症状が予め設定された複数のサブクラスに層別化されている場合において、
安静時の被検者において計測された機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための指標値を生成し、
前記指標値を、あらかじめ前記機能的結合ごとに前記サブクラスに応じて設定された指標値の基準範囲と比較し、
前記被検者が、前記指標値が含まれる基準範囲に対応する前記サブクラスであると決定する、うつ病患者の層別化処理を実行する、ように構成され、
ここで、前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、判別装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の判別装置の機能をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
安静時の被検者において計測された機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための指標値を生成する工程を備え、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含み、
前記指標値が基準値を超えた場合に、前記被検者がうつ症状を有すると決定する工程を備える、うつ症状を有する被検者を判定することを補助する判別方法。
【請求項１１】
前記指標値は、安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により算出された重み付け和に基づいて生成され、前記分類器生成処理においては、前記所定領域間の機能的結合の重み付け和は、機械学習によりうつ症状の疾患ラベルに関連する特徴を選択する際に算出される、請求項１０に記載の判別方法。
【請求項１２】
前記分類器生成処理においては、前記機能的結合の重み付け和は、前記うつ症状の疾患ラベルに特異的に関連するとしてスパース正準相関分析により抽出された機能的結合から、スパースロジスティック回帰による特徴選択により算出される、請求項１１に記載の判別方法。
【請求項１３】
前記機能的結合は、第１の機能的結合と第２の機能的結合の両方を含み、
前記指標値は、各機能的結合の相関係数の重み付け和である、請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の判別方法。
【請求項１４】
前記第１及び第２の機能的結合が、下記表２に示す機能的結合識別番号１および２にそれぞれ対応するとき、前記機能的結合は、下記表２に示す機能的結合識別番号３〜１２から選択される少なくとも一つの機能的結合をさらに含む、請求項１３に記載の判別方法：
【表２】
2019063478.tif 000002
。
【請求項１５】
前記うつ症状は、メランコリー型うつ病に伴う症状である、請求項１０〜１４のいずれか一項に記載の判別方法。
【請求項１６】
前記指標値は、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器であって、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成された分類器により生成される、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の判別方法。
【請求項１７】
安静時の被検者において計測された機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための指標値を生成する工程を備え、機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含み、
前記指標値を、あらかじめ前記機能的結合ごとにうつ症状のレベルに応じて設定された指標値の基準範囲と比較する工程と、
前記被検者が、前記指標値が含まれる基準範囲に対応するうつ症状のレベルであると決定する工程と、を備える、被検者においてうつ症状のレベルを判定することを補助するための判別方法。
【請求項１８】
第１の時点の被検者において安静時に計測された、機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための第１の値を生成する工程を備え、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含み、
治療開始後であって第１の時点より後の第２の時点の前記被検者と同一の被検者の安静時の脳内における、前記機能的結合と同一の機能的結合の相関行列の要素についてうつ症状を評価する第２の値を生成する工程と、
前記第１の値と前記第２の値とを比較する工程と、
前記第２の値が前記第１の値よりも改善している場合に、前記治療が被検者のうつ症状の改善に有効であると決定する工程と、
を含む、被検者における治療効果の判定を補助するための判別方法。
【請求項１９】
前記決定工程の後に、前記治療を継続することを提示する工程をさらに含む、請求項１８に記載の判別方法。
【請求項２０】
前記治療が、投薬療法、ニューロフィードバック療法、修正型電気けいれん療法および反復経頭蓋磁気刺激療法から選択される少なくとも一種である、請求項１８または１９に記載の判別方法。
【請求項２１】
前記治療方法が投薬療法であって、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合を含む、請求項１８及び１９に記載の判別方法。
【請求項２２】
第１の時点の被検者において安静時に計測された、機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための第１の値を生成する工程を備え、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含み、
治療開始後であって第１の時点より後の第２の時点の前記被検者と同一の被検者の安静時の脳内における、前記機能的結合と同一の機能的結合の相関行列の要素ついてうつ症状を評価する第２の値を生成する工程と、
前記第１の値と前記第２の値とを比較する工程と、
前記第２の値が前記第１の値よりも改善していない場合に、前記治療が被検者のうつ症状の改善に有効でないと決定する工程と、
を含む、被検者における治療効果の判定を補助するための判別方法。
【請求項２３】
前記決定工程の後に、前記治療の終了を提示する工程を含む、請求項２２に記載の判別方法。
【請求項２４】
前記決定工程の後に、前記治療を他の治療へ変更することを提示する工程を含む、請求項２２に記載の判別方法。
【請求項２５】
前記治療が、投薬療法、ニューロフィードバック療法、修正型電気けいれん療法および反復経頭蓋磁気刺激療法から選択される少なくとも一種である、請求項２２〜２４のいずれか一項に記載の判別方法。
【請求項２６】
前記治療方法が投薬療法であって、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合を含む、請求項２２〜２４のいずれか一項に記載の判別方法。
【請求項２７】
うつ病が予め設定された複数のサブクラスに層別化されている場合に、
安静時の被検者において計測された機能的結合の相関行列の要素について、うつ症状を評価するための指標値を生成する工程を備え、前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含み、
前記指標値を、あらかじめ前記機能的結合ごとに前記サブクラスに応じて設定された指標値の基準範囲と比較する工程と、
前記被検者が、前記指標値が含まれる基準範囲に対応する前記サブクラスであると決定する工程と、を含む、うつ病患者の層別化を補助するための判別方法。
【請求項２８】
判別装置であって、
記憶装置を備え、前記記憶装置は、
プログラムと、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を特定する情報を格納し、
前記分類器は、うつ症状が予め設定された複数のサブクラスに層別化されている場合に、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ病のサブクラスのラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記選択された機能的結合に対応する判別対象の相関行列の要素に対して前記うつ病のサブクラスのラベルを判別するように生成され、
演算装置をさらに備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行している間に、
前記重み付け和と前記判別対象の相関行列の要素から前記サブクラスを判別する、うつ病患者の層別化処理を実行する、ように構成され、
ここで、前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、判別装置。
【請求項２９】
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を、被検者におけるうつ症状の有無の判定またはうつ症状のレベルの判定を補助するために使用する方法であって、
前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含み、
前記使用方法は、前記分類器に被検者の前記複数の機能的結合の相関行列の要素から生成された指標値を入力する工程を含む、使用方法。
【請求項３０】
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を、うつ症状の治療の効果の判定を補助するために使用する方法であって、
前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように前記分類器を生成する工程を備え、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含み、
前記使用方法は、前記分類器に被検者の前記複数の機能的結合の相関行列の要素から生成された指標値を入力する工程をさらに備える、使用方法。
【請求項３１】
うつ症状が予め設定された複数のサブクラスに層別化されている場合に、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により生成された分類器を、被検者を前記サブクラスに層別化することを補助するために使用する方法であって、
前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように前記分類器を生成する工程を備え、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含み、
前記使用方法は、前記分類器に被検者の前記複数の機能的結合の相関行列の要素から生成された指標値を入力する工程をさらに備える、使用方法。
【請求項３２】
判別装置であって、
記憶装置を備え、前記記憶装置は、
プログラムと、うつ症状が予め設定された複数のサブクラスに層別化するための情報とを記憶し、
演算装置をさらに備え、前記演算装置は、前記プログラムを実行させている間に、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から第１の分類器を生成し、生成された第１の分類器の情報を前記記憶装置に格納し、
前記第１の分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含み、
前記演算装置は、さらに、複数の対象者について、下記表３に示す機能的結合識別番号１〜１２から選択される複数の機能的結合の第１の時点の相関と治療開始後であって第１の時点よりも後の第２の時点の相関をそれぞれ計測して、前記複数の機能的結合の第１の時点と第２の時点の前記相関の差の各々で張られる相関状態空間において、前記複数の対象者において治療効果がみられた群と治療効果がみられない群とを識別する第２の分類器を生成し、生成された第２の分類器の情報を前記記憶装置に格納し、
前記演算装置は、
前記第１の分類器を用いて、被検者を前記サブクラスに層別化処理を実行し、
前記層別化処理によって特定のサブクラスに層別化された被検者について、第１の時点の安静時の前記複数の機能的結合の第１の相関を計測するための処理を実行し、
第２の時点の前記被検者と同一の被検者の安静時の前記複数の機能的結合の第２相関を計測するための処理を実行し、
前記被検者の前記複数の機能的結合の前記第２の相関と前記第１の相関との差に基づき、前記第２の分類器により、前記被検者に対する治療効果を判別する処理を実行する、ように構成される、判別装置：
【表３】
2019063478.tif 000003
。
【請求項３３】
うつ症状が予め設定された複数のサブクラスに層別化されている場合に、安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から第１の分類器生成処理によって生成された第１の分類器を使用して、被検者を前記サブクラスに層別化する層別化工程であって、
前記第１の分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含む、層別化工程と、
前記層別化工程によって特定のサブクラスに層別化された被検者について、治療開始前の安静時の前記複数の機能的結合の第１の相関を計測する第１の相関計測工程と、
治療開始から所定期間経過後の前記被検者と同一の被検者の安静時の前記複数の機能的結合の第２相関を計測する第２の相関計測工程と、
特定のサブクラスに分類された前記被検者に対する治療効果を第２の分類器を用いて判別する判別工程であって、
前記第２の分類器は、複数の対象者について、下記表４に示す機能的結合識別番号１〜１２から選択される複数の機能的結合の第１の時点の相関と治療開始後であって第１の時点よりも後の第２の時点の相関をそれぞれ計測して、前記複数の機能的結合の第１の時点と第２の時点の前記相関の差の各々で張られる相関状態空間において、前記複数の対象者において治療効果がみられた群と治療効果がみられない群とを識別する第２の分類器生成処理によって予め生成され、
前記被検者の前記複数の機能的結合の前記第２の相関と前記第１の相関との差に基づき、前記被検者に対する治療効果を判別する、判別工程と、
を備える、被検者における治療効果の判定を補助するための判別方法：
【表４】
2019063478.tif 000004
。
【請求項３４】
さらに、ドラッグリプロファイリングのために使用される、請求項１８〜２１、または請求項２２〜２６に記載の判別方法。
【請求項３５】
ドラッグリプロファイリングのために使用される、請求項３２に記載の判別装置。
【請求項３６】
ドラッグリプロファイリングのために使用される、請求項３３に記載の判別方法。
【請求項３７】
分類器生成装置であって、
演算装置を備え、前記演算装置は、
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器を特定する情報を生成し、
前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
前記選択された複数の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および
左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも１つを含み、
記憶装置をさらに備え、前記記憶装置は、前記演算装置によって生成された前記第１の分類器を特定する情報を記憶する、分類器生成装置。
【請求項３８】
安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から分類器生成処理により分類器を生成する方法であって、前記分類器は、前記複数の所定領域間の機能的結合のうちから機械学習により、うつ症状の疾患ラベルに関連するとして特徴選択により選択された複数の機能的結合の重み付け和に基づいて、前記うつ症状の疾患ラベルを判別するように生成され、
前記機能的結合は、左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合、および左下前頭回弁蓋部と、右背内側前頭前皮質および右補足運動野との間の第２の機能的結合から選択される少なくとも一つを含む、分類器の生成方法。
【請求項３９】
脳活動訓練装置であって、
ニューロフィードバック訓練の被訓練者の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を時系列で検知する脳活動検知装置と、
記憶装置とを備え、前記記憶装置は、安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を時系列で予め測定した信号に基づいて、前記複数の所定領域間の機能的結合から機械学習により、うつ症状の疾患ラベルを判別するために特徴選択により選択された複数の機能的結合のうち訓練対象の機能的結合を特定する情報と、ニューロフィードバック訓練における前記訓練対象の機能的結合の目標パターンと、を格納し、
演算装置と、
前記被訓練者に対して情報を提示するための提示装置とをさらに備え、
前記演算装置は、
前記脳活動検知装置により検知された信号から、前記訓練対象の機能的結合の時間相関を所定期間について算出し、
算出された前記時間相関に基づいて、前記目標パターンとの近似度に応じて、報酬値を算出し、
前記報酬値の大きさを示す情報を前記被訓練者に対して前記提示装置を介して提示する、ニューロフィードバック訓練の処理を実行する、ように構成され、
ここで、前記訓練対象の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合を含み、前記被訓練者の脳内の複数の所定領域のそれぞれは、前記複数の参加者における脳内の複数の所定領域にそれぞれ対応する、脳活動訓練装置。
【請求項４０】
前記うつ症状は、メランコリー型うつ病に伴う症状である、請求項３９に記載の脳活動訓練装置。
【請求項４１】
前記被訓練者が、
請求項１〜５に記載の判別装置、又は請求項１０〜１６に記載の判別方法によりうつ症状があると判別された被検者であるか、
請求項６に記載の判別装置、又は請求項１７に記載の判別方法によりうつ症状のレベルを決定された被検者であるか、
請求項８に記載の判別装置、又は請求項２７の判別方法により層別化されたうつ疾患患者である、
請求項３９または４０に記載の脳活動訓練装置。
【請求項４２】
請求項３９〜４１のいずれか一項に記載の脳活動訓練装置を制御するコンピュータプログラム。
【請求項４３】
脳活動検知装置と、提示装置と、演算装置と、記憶装置と、を備える脳活動訓練装置の制御方法であって、
前記脳活動検知装置は、ニューロフィードバック訓練の被訓練者の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を時系列で検知し、
前記記憶装置は、安静時において、健常者とうつ病患者を含む複数の参加者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を時系列で予め測定した信号に基づいて、前記複数の所定領域間の機能的結合から機械学習により、うつ症状の疾患ラベルを判別するために特徴選択により選択された複数の機能的結合のうち訓練対象の機能的結合を特定する情報と、ニューロフィードバック訓練における前記訓練対象の機能的結合の目標パターンとを格納し、
前記脳活動検知装置により、前記ニューロフィードバック訓練の被訓練者の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を時系列で検知する工程と、
前記演算装置が、前記脳活動検知装置により検知された信号から、前記訓練対象の機能的結合の時間相関を所定期間について算出する工程と、
前記演算装置が、算出された前記時間相関に基づいて、前記目標パターンとの近似度に応じて、報酬値を算出する工程と、
前記演算装置が、前記報酬値の大きさを示す情報を前記提示装置により前記被訓練者に対して提示する工程と、を備え、
ここで、前記訓練対象の機能的結合は、
左背外側前頭前皮質と、左楔前部および左後部帯状皮質との間の第１の機能的結合を含み、前記被訓練者の脳内の複数の所定領域のそれぞれは、前記複数の参加者における脳内の複数の所定領域にそれぞれ対応する、脳活動訓練装置の制御方法。