(57)【要約】一連の確率的モデル手順、また、注意機能障害に関連するＥＥＧ矛盾を評価することができる知的なデータ解釈コンポーネントを導入することによって、既存の心理学のＥＥＧデータ収集システム、行動のＥＥＧデータ収集システムおよび生理的なＥＥＧデータ収集システムの向上に直接関係する方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトを提供することである。このプロダクトの潜在的なユーザーは、注意あるいは認知障害を有する人を診断しあるいは治療するすべての人あるいは団体になるだろう。承認され次第、本発明方法は、治療や薬物治療や追加の治療のような処置の効果の評価に加えて、最初のスクリーニング、およびＡＤＨＤのような注意損傷に関連した障害の診断に用いられる。
2004530475.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
注意機能障害に関連する障害に関して個人を評価する方法であって、該方法は、
ａ）個人の各頭蓋の部位に少なくとも１つの電極を配置すること、
ｂ）複数の周波数帯域のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを得ること、
前記ＥＥＧデータは、第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、
前記個人は、前記第１および第２の認識力タスク期間に所定のタスクを行ない、また前記個人は前記レスト期間に休む、
ｃ）前記第１の認識力タスク期間および前記第２の認識力タスク期間に得た電気生理学パワー（ｐｗ）決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
ｄ）前記第１および第２の認識力タスク期間の間のパワー変化距離（ＰＣＤ）を計算すること、
ｅ）前記ＰＣＤデータを雑音閾値数と比較することによって前記ＰＣＤデータをフィルタリングすること、
ｆ）前記フィルタルングされたＰＣＤデータを２つの範囲に分割するカットオフ周波数を適用すること、
第１の範囲は前記カットオフ周波数より低いＰＣＤデータであり、第２の範囲は前記カットオフ周波数より高いＰＣＤデータである、
ｇ）一致指数を計算すること、
前記一致指数は、前記低いカットオフＰＣＤデータの和と前記高いカットオフＰＣＤデータの和との差異の絶対値で定義されるものである、および
ｈ）前記個人の前記アセスメントを提供するために前記一致指数を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、ステップ（ｄ）における前記ＰＣＤの計算は、下記の式を用いて行われる：
【数１】
2004530475.tif 000009
但し、Ｍ１とＭ２は２つの近接するタスクのミーンパワー、ＳＤ１とＳＤ２はそれらの標準偏差、Ｎ１およびＮ２は前記認識力タスク期間のエポック数である。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、ステップ（ｅ）における前記ＰＣＤデータのフィルタリングは、前記ＰＣＤデータを前記雑音閾値数と比較することを含み、前記閾値より絶対値だけより大きいいずれかの前記ＰＣＤは、その方向によって１または−１でマークされ、また、閾値より低いいずれの前記ＰＣＤもゼロでマークされ、それによって、フィルタリングは前記ＰＣＤを１、０、−１の連続として変換する。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記雑音閾値数は、約１．５〜約４．０の範囲の多数のあるいは範囲の数値である。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、ステップ（ｇ）の前記一致指数の計算は次の式を用いて計算される：
【数２】
2004530475.tif 000010
但し、δｉ、δｊは、−１，０，１である。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約８分から約２５分までの範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約３分から約８分までの範囲内の期間であり、そして
前記第２の認識力タスク期間は、約８分から約２５分までの範囲内の期間である。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約９分から約１１分までの範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約４分から約６分までの範囲内の期間であり、そして、
第２の認識力タスク期間は、約９分から約１１分までの範囲内の期間である。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約１０分の期間であり、
前記レスト期間は、約５分の期間であり、そして、
前記第２の認識力タスク期間は、１０分の期間である。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記第１および第２の認識力タスク期間に前記個人が、読書すること、数学を行なうこと、ビデオを見ること、コンピューター・スクリーン上でトラッキングすることおよび聞くことの群から選ばれた活動に参加する。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、ステップ（ｂ）のディジタル化されたＥＥＧデータは、高速フーリエ変換分析の利用によって得られる。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、ステップ（ｂ）の前記ディジタル化されたＥＥＧデータは、シータ（４〜８ヘルツ）、アルファ（８〜１４ヘルツ）、ベータ（１３〜２２ヘルツ）および高いベータ（２２〜４０ヘルツ）の４つの周波数帯域において得られる。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、電極数は、１から１５の範囲である。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、前記障害は、予痴呆、痴呆、レーヴィ体を有する痴呆、アルツハイマー病、外傷性脳損傷を有する個人における軽い認知障害（ＭＣＩ）、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）および糖尿病、循環器疾患のような慢性病に関連した認識力／注意衰退の少なくとも１つを含む。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、個人のアセスメントは、薬物治療あるいは他の処置のタイプ、あるいは薬物治療あるいは他の処置の量、あるいは前記疾患の治療のために個人に処方されるタイプおよび量の両方を決定するために利用される。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法であって、個人が前記疾患のうちのいずれかのための処置のコースを受けるとき、前記方法は、更に、前記処置の成功あるいは有効性を決定するために、選択期間にわたって少なくとも１回またはそれ以上、ステップ（ａ）から（ｇ）を繰り返す。
【請求項１６】
個人の注意機能障害に関連した障害に関して個人を評価する方法であって、該方法は、
ａ）個人の各頭蓋の部位に少なくとも１つの電極を配置すること、
ｂ）アルファ周波数のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを得ること、
前記ＥＥＧデータは、第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間の少なくとも１つのシーケンスから選ばれたものであり、
前記個人は前記第１および第２の認識力タスク期間に所定のタスクを行ない、そして前記個人は前記レスト期間に休む、
ｃ）前記第１の認識力タスク期間、前記レスト期間および前記第２の認識力タスク期間のうちの少なくとも１つから得られたアルファ・パワー（α１、α２．．．αｋ）のシーケンスに関する電気生理的パワー（ｐｗ）を決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
ｄ）前記決定されたアルファ・パワー（α１、α２．．αｋ）に関するアルファ遮断インデックスＡＢＩを計算すること、および
ｅ）個人の前記アセスメントを提供するために前記ＡＢＩを対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、ステップ（ｄ）の前記ＡＢＩの計算は、次の式を用いて行われる。
【数３】
2004530475.tif 000011
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約１分から約２分の範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約１分の期間であり、
前記第２の認識力タスク期間は、約１分から約２分の範囲内の期間である。
【請求項１９】
請求項１６に記載の方法であって、前記第１および第２の認識力タスク期間に前記個人が、読書すること、数学を行なうこと、ビデオを見ること、コンピューター・スクリーン上でトラッキングすることおよび聞くことの群から選ばれた活動に参加する。
【請求項２０】
請求項１６に記載の方法であって、前記アルファ周波数は約８から約１４ヘルツの範囲である。
【請求項２１】
請求項１６に記載の方法であって、前記電極の数は１ないし１５の範囲である。
【請求項２２】
請求項１６に記載の方法であって、前記障害は、予痴呆、痴呆、レーヴィ体を有する痴呆、アルツハイマー病、外傷性脳損傷を有する個人における軽い認知障害（ＭＣＩ）、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）および糖尿病、循環器疾患のような慢性病に関連した認識力／注意衰退の少なくとも１つを含む。
【請求項２３】
個人の注意機能障害に関連した障害に関して個人を評価する方法であって、該方法は、
ａ）人口統計学的なアセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｂ）精神測定アセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｃ）一致指数に関して個人の注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｄ）アルファ遮断インデックスに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｅ）ステップ（ａ）ないし（ｄ）の少なくとも１つのために割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、
それによって、前記計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は前記個人に関する全体的な可能性あるいは可能性の範囲を提供する、
ｆ）前記個人のアセスメントを提供するために、前記全体の条件付き確率あるいは条件付き確率の範囲を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、前記人口統計学的なアセスメントは、性別、年齢、共同病的心理学的あるいは学習的障害の存在、および注意機能障害と診断された第１級血縁の少なくとも１つを含む要因に基づく。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法であって、前記精神測定アセスメントは、ミニメンタルのステータス診察、認識力推移困難（ＡＣＴＤ）のアセスメント、持続的遂行能検査（ＣＰＴ）および障害に特有の評定尺度の少なくとも１つを含む要因に基づく。
【請求項２６】
請求項２３に記載の方法であって、前記一致指数アセスメントは、請求項１のステップ（ｇ）で計算された一致指数基づく。
【請求項２７】
請求項２３に記載の方法であって、前記アルファ遮断インデックス・アセスメントは、請求項１６のステップ（ｄ）の計算されたＡＢＩに基づく。
【請求項２８】
個人の注意機能障害に関連した疾患に関して該個人が受ける治療を評価する方法であって、該方法は：
ａ）一致指数に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｂ）アルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）に関する注意機能障害の可能性を個人に割り当てること、
ｃ）ステップ（ａ）ないし（ｂ）の少なくとも１つについて割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、
それによって、計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は前記個人に関する全体的な可能性あるいは可能性の範囲を提供する、および
ｄ）治療の成功あるいは効能を比較するために選択した持続時間にわたってステップ（ａ）ないし（ｃ）を所望回数繰り返すこと、
を含む。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法であって、ステップ（ａ）ないし（ｃ）が繰り返される前記期間は、１時間毎、１週間毎、月毎、年毎、およびそれらの任意の端数あるいは複合の少なくとも１つである。
【請求項３０】
注意機能障害に関連した障害について個人を評価するための装置であって、
該装置は、
個人の各頭蓋の部位への取り付けに適応する少なくとも１つの電極を有するＥＥＧ装置と、
該ＥＥＧ装置は複数の周波数帯域のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを取得するものであり、前記ＥＥＧデータは、第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、
前記個人は、前記第１および第２の認識力タスク期間に所定のタスクを行ない、また当該個人は前記レスト期間に休む、
以下を行うようにプログラムされたプロセッサとを含む、
ａ）前記第１の認識力タスク期間および前記第２の認識力タスク期間に得た電気生理学パワー（ｐｗ）決定するために前記ＥＥＧデータを処理する、
ｂ）前記第１および第２の認識力タスク期間の間のパワー変化距離（ＰＣＤ）を計算する、
ｃ）前記ＰＣＤデータを雑音閾値数と比較することによって前記ＰＣＤデータをフィルタリングする、
ｄ）前記フィルタイングされたＰＣＤデータを２つの範囲に分割するカットオフ周波数を適用する、
第１の範囲は前記カットオフ周波数より低いＰＣＤデータであり、第２の範囲は前記カットオフ周波数より高いＰＣＤデータである、
ｅ）一致指数を計算する、前記一致指数は、前記低いカットオフＰＣＤデータの和と前記高いカットオフＰＣＤデータの和との差異の絶対値で定義されるものである、および
ｆ）前記個人の前記アセスメントを提供するために前記一致指数を対照群データベースと比較する。
【請求項３１】
請求項３０に記載の装置であって、ステップ（ｄ）における前記ＰＣＤの計算は、下記の式を用いて行われる：
【数４】
2004530475.tif 000012
但し、Ｍ１とＭ２は２つの近接するタスクのミーンパワー、ＳＤ１とＳＤ２はそれらの標準偏差、Ｎ１およびＮ２は前記認識力タスク期間のエポック数である。
【請求項３２】
請求項３１に記載の装置であって、ステップ（ｅ）における前記ＰＣＤデータのフィルタリングは、前記ＰＣＤデータを前記雑音閾値数と比較することを含み、前記閾値より絶対値だけより大きいいずれかの前記ＰＣＤは、その方向によって１または−１でマークされ、また、閾値より低いいずれの前記ＰＣＤもゼロでマークされ、それによって、フィルタリングは前記ＰＣＤを１、０、−１の連続として変換する。
【請求項３３】
請求項３２に記載の装置であって、雑音閾値数は、約１．５〜約４．０に及ぶ多数のあるいはある範囲の数値である。
【請求項３４】
請求項３２に記載の装置であって、ステップ（ｇ）の前記一致指数の計算は次の式を用いて計算される：
【数５】
2004530475.tif 000013
但し、δｉ、δｊは、−１、０，１である。
【請求項３５】
請求項３０に記載の装置であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約８分から約２５分までの範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約３分から約８分までの範囲内の期間であり、そして
前記第２の認識力タスク期間は、約８分から約２５分までの範囲内の期間である。
【請求項３６】
請求項３５に記載の装置であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約９分から約１１分までの範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約４分から約６分までの範囲内の期間であり、そして、
第２の認識力タスク期間は、約９分から約１１分までの範囲内の期間である。
【請求項３７】
請求項３６に記載の装置であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約１０分の期間であり、
前記レスト期間は、約５分の期間であり、そして、
前記第２の認識力タスク期間は、１０分の期間である。
【請求項３８】
請求項３０に記載の装置であって、前記第１および第２の認識力タスク期間に前記個人が、読書すること、数学を行なうこと、ビデオを見ること、コンピューター・スクリーン上でトラッキングすることおよび聞くことの群から選ばれた活動に参加する。
【請求項３９】
請求項３０に記載の装置であって、ステップ（ｂ）のディジタル化されたＥＥＧデータは、高速フーリエ変換分析の利用によって得られる。
【請求項４０】
請求項３０に記載の装置であって、ステップ（ｂ）の前記ディジタル化されたＥＥＧデータは、シータ（４〜８ヘルツ）、アルファ（８〜１４ヘルツ）、ベータ（１３〜２２ヘルツ）および高いベータ（２２〜４０ヘルツ）の４つの周波数帯域において得られる。
【請求項４１】
請求項３０に記載の装置であって、電極数は、１から１５の範囲である。
【請求項４２】
請求項３０に記載の装置であって、前記障害は、予痴呆、痴呆、レーヴィ体を有する痴呆、アルツハイマー病、外傷性脳損傷を有する個人における軽い認知障害（ＭＣＩ）、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）および糖尿病、循環器疾患のような慢性病に関連した認識力／注意衰退の少なくとも１つを含む。
【請求項４３】
請求項３０に記載の装置であって、前記個人のアセスメントは、薬物治療あるいは他の処置のタイプ、あるいは薬物治療あるいは他の処置の量、あるいは前記疾患の治療のために個人に処方されるタイプおよび量の両方を決定するために利用される。
【請求項４４】
請求項３０に記載の装置であって、個人が前記疾患のうちのいずれかのための処置のコースを受けるとき、前記方法は、更に、前記処置の成功あるいは有効性を決定するために選択した期間にわたって少なくとも１回またはそれ以上、ステップ（ａ）から（ｇ）を繰り返す。
【請求項４５】
注意機能障害に関連した障害に関して個人を評価するための装置であって、
該装置は、
個人の各頭蓋の部位への取り付けに適応する少なくとも１つの電極を有するＥＥＧ装置と、
該ＥＥＧ装置は複数の周波数帯域のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを取得するものであり、前記ＥＥＧデータは、第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、
前記個人は、前記第１および第２の認識力タスク期間に所定のタスクを行ない、また当該個人は前記レスト期間に休む、
以下を行うようにプログラムされたプロセッサとを含む、
ａ）前記第１の認識力タスク期間、前記レスト期間、前記第２の認識力タスク期間の少なくとも１つから得たアルファ・パワー（α１、α２、．．．αｋ）のシーケンスについての電気生理学的パワー（ｐｗ）を決定するために前記ＥＥＧデータを処理する、
ｂ）前記決定されたアルファ・パワー（α１、α２、．．．αｋ）についてのアルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）を計算する、
ｃ）個人のアセスメントを提供するために前記ＡＢＩを対照群データベースと比較する。
【請求項４６】
請求項４５に記載の装置であって、ステップ（ｄ）の前記ＡＢＩの計算は、次の式を用いて行われる。
【数６】
2004530475.tif 000014
【請求項４７】
請求項４５に記載の装置であって、
前記第１の認識力タスク期間は、約１分から約２分の範囲内の期間であり、
前記レスト期間は、約１分の期間であり、
前記第２の認識力タスク期間は、約１分から約２分の範囲内の期間である。
【請求項４８】
請求項４５に記載の装置であって、前記第１および第２の認識力タスク期間に前記個人が、読書すること、数学を行なうこと、ビデオを見ること、コンピューター・スクリーン上でトラッキングすることおよび聞くことの群から選ばれた活動に参加する。
【請求項４９】
請求項４５に記載の装置であって、前記アルファ周波数は約８かから約１４ヘルツの範囲である。
【請求項５０】
請求項４５に記載の装置であって、前記電極の数は１ないし１５の範囲である。
【請求項５１】
請求項４５に記載の装置であって、前記障害は、予痴呆、痴呆、レーヴィ体を有する痴呆、アルツハイマー病、外傷性脳損傷を有する個人における軽い認知障害（ＭＣＩ）、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）および糖尿病、循環器疾患のような慢性病に関連した認識力／注意衰退の少なくとも１つを含む。
【請求項５２】
注意機能障害に関連した障害に関して個人を評価するための装置であって、
該装置は、
ａ）人口統計学的なアセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てる手段と、
ｂ）精神測定アセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てる手段と、
ｃ）一致指数に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てる手段と、
ｄ）アルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てる手段と、
ｅ）ステップ（ａ）ないし（ｄ）の少なくとも１つのために割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算する手段と、
それによって、計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は前記個人に関する全体的な可能性あるいは可能性の範囲を提供する、
ｆ）前記個人のアセスメントを提供するために、前記全体の条件付き確率あるいは条件付き確率の範囲を対照群データベースと比較する手段と、
を含む。
【請求項５３】
請求項５２に記載の装置であって、前記人口統計学的なアセスメントは、性別、年齢、共同病的心理学的あるいは学習的障害の存在、および注意機能障害と診断された第１級血縁。の少なくとも１つを含む要因に基づく。
【請求項５４】
請求項５２に記載の装置であって、前記精神測定アセスメントは、ミニメンタルのステータス診察、認識力推移困難（ＡＣＴＤ）のアセスメント、持続的遂行能検査（ＣＰＴ）および障害に特有の評定尺度の少なくとも１つを含む要因に基づく。
【請求項５５】
請求項５２に記載の装置であって、前記一致指数アセスメントは、請求項３０のステップ（ｅ）で計算された一致指数基づく。
【請求項５６】
請求項５２に記載の装置であって、前記アルファ遮断インデックス・アセスメントは、請求項４５のステップ（ｂ）の計算されたＡＢＩに基づく。
【請求項５７】
個人の注意機能障害に関連した疾患について個人が受ける治療を評価するための装置であって、該装置は、
ａ）個人に一致指数に関する注意機能障害の可能性を割り当てるための手段と、
ｂ）個人にアルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）に関する注意機能障害の可能性を割り当てるための手段と、
ｃ）ステップ（ａ）および（ｂ）の少なくとも１つのために割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算する手段と、
それによって、計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は全体的な可能性あるいは前記個人のための可能性の範囲を提供する、
ｄ）前記処置の成功あるいは有効性を決定するために選択した期間にわたって、ステップ（ａ）から（ｃ）を所望回数繰り返す手段と、
を含む。
【請求項５８】
請求項５７に記載の装置であって、ステップ（ａ）ないし（ｃ）が繰り返される前記期間は、１時間毎、１週間毎、月毎、年毎、およびそれらの任意の端数あるいは複合の少なくとも１つである。
【請求項５９】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、コンピュータシステムにおける少なくとも１つのプロセッサがディジタル化されたＥＥＧデータに基づいて注意機能障害に関連した障害について個人を評価することを可能にするためのコンピュータ・プログラムロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を備え、前記ディジタル化されたＥＥＧデータは前記個人から複数の周波数帯域のエポックで得たものであり、前記ＥＥＧデータは第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、前記個人は前記第１および第２認識力タスク期間の間に所定のタスクを行ない、
また、前記個人は前記のレスト期間に休み、
前記コンピューターロジックは、
ａ）前記第１の認識力タスク期間および前記第２の認識力タスク期間に得た電気生理学パワー（ｐｗ）決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
ｂ）前記第１および第２の認識力タスク期間の間のパワー変化距離（ＰＣＤ）を計算すること、
ｃ）前記ＰＣＤデータを雑音閾値数と比較することによって前記ＰＣＤデータをフィルタリングすること、
ｄ）前記フィルターされたＰＣＤデータを２つの範囲に分割するカットオフ周波数を適用すること、
第１の範囲は前記カットオフ周波数より低いＰＣＤデータであり、第２の範囲は前記カットオフ周波数より高いＰＣＤデータである、
ｅ）一致指数を計算すること、
前記一致指数は、前記低いカットオフＰＣＤデータの和と前記高いカットオフＰＣＤデータの和との差異の絶対値で定義されるものである、および
ｆ）前記個人の前記アセスメントを提供するために前記一致指数を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項６０】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、コンピュータシステムにおける少なくとも１つのプロセッサがディジタル化されたＥＥＧデータに基づいて注意機能障害に関連した障害について個人を評価することを可能にするためのコンピュータ・プログラムロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を備え、前記ディジタル化されたＥＥＧデータは前記個人から複数の周波数帯域のエポックで得たものであり、前記ＥＥＧデータは第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、前記個人は前記第１および第２の認識力タスク期間の間に所定のタスクを行ない、
また、前記個人は前記のレスト期間に休み、
前記コンピューターロジックは、
ａ）前記第１の認識力タスク期間、前記レスト期間、前記第２の認識力タスク期間の少なくとも１つから得たアルファ・パワー（α１、α２、．．．αｋ）のシーケンスについての電気生理学的パワー（ｐｗ）を決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
ｂ）前記決定されたアルファ・パワー（α１、α２、．．．αｋ）についてのアルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）を計算すること、
ｃ）個人のアセスメントを提供するために前記ＡＢＩを対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項６１】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、コンピュータシステムにおける少なくとも１つのプロセッサがディジタル化されたＥＥＧデータに基づいて注意機能障害に関連した障害について個人を評価することを可能にするためのコンピュータ・プログラムロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を備え、前記ディジタル化されたＥＥＧデータは前記個人から複数の周波数帯域のエポックで得たものであり、前記ＥＥＧデータは第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、前記個人は前記第１および第２の認識力タスク期間の間に所定のタスクを行ない、
また、前記個人は前記レスト期間に休み、
前記コンピューターロジックは、
ａ）人口統計学的なアセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｂ）精神測定アセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｃ）一致指数に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｄ）アルファ遮断インデックスに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｅ）ステップ（ａ）ないし（ｄ）の少なくとも１つのために割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、
それによって、計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は前記個人に関する全体的な可能性あるいは可能性の範囲を提供する、
ｆ）前記個人のアセスメントを提供するために、前記全体の条件付き確率あるいは条件付き確率の範囲を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【請求項６２】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、コンピュータシステムにおける少なくとも１つのプロセッサがディジタル化されたＥＥＧデータに基づいて注意機能障害に関連した障害について個人を評価することを可能にするためのコンピュータ・プログラムロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を備え、前記ディジタル化されたＥＥＧデータは前記個人から複数の周波数帯域のエポックで得たものであり、前記ＥＥＧデータは第１の認識力タスク期間、レスト期間および第２の認識力タスク期間から集められたものであり、前記個人は前記第１および第２の認識力タスク期間の間に所定のタスクを行ない、
また、前記個人は前記レスト期間に休み、
前記コンピューターロジックは、
ａ）個人に一致指数に関する注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｂ）個人にアルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）に関する注意機能障害の可能性を割り当てること、
ｃ）ステップ（ａ）および（ｂ）の少なくとも１つのために割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、
それによって、計算された条件付き確率を、代替ステップの割り当てられた可能性とみなし、前記条件付き確率は前記個人に関して全体的な可能性あるいは可能性の範囲を提供する、
ｄ）前記処置の成功あるいは有効性を決定するために選択した期間にわたって、ステップ（ａ）から（ｃ）を所望回数繰り返すこと、
を含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の表示）
この発明は、２００１年５月４日付出願に係る、「一致指数−注意欠陥過活動性障害のＥＥＧマーカー」と題する第６０／２８８，６５４号、「注意機能障害の評価のための方法および装置：精神的−生理的な手順」と題する２００２年２月２７日出願に係る第６０／３６０，２９５号、「注意機能障害の評価のための方法および装置：精神的−生理的手順」と題する２００２年３月２６日付出願に係る第６０／３６７，８９４号の米国仮特許出願の優先権の利益を主張するものであり、それらの全ての開示内容はそっくりそのまま本願に組み込まれるものである。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、注意機能障害を持った個人の評価に関し、更に詳細には、様々なタイプの注意機能障害に関する各種タイプの評価をするために脳波計（ＥＥＧ）データを使用する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
認識能力および注意機能障害は、多くの障害、体調、損傷および疾病に蔓延し、潜在的に衰弱させるコンポーネントであり、例えば痴呆前兆のある人の弱い認識力（ＭＣＩ）、痴呆、レーヴィ体の痴呆、アルツハイマー病、外傷性脳損傷、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）、および糖尿病、心疾患およびＨＩＶ感染症のような成人病に関連した認識力／注意衰退を含む（非特許文献１，２，３，４，５，６，７，８参照）。
【非特許文献１】
リッチー．ケイ．アルテロ、エス（Ｒｉｔｃｈｉｅ  Ｋ．，Ａｒｔｅｒｏ，Ｓ．），＆  トウチョン．ジェイ（Ｔｏｕｃｈｏｎ，Ｊ．）著，２００１年：軽い認知障害の分類基準：確証研究を基づく人口。神経病学、５６（１）、第３７〜４２頁（引用する文献、刊行物、特許出願、特許はそのまま引用して本明細書に組み込まれる。以下同じ）
【非特許文献２】
バラード、シー、オーブライアン（Ｂａｌｌａｒｄ，Ｃ，Ｏ’Ｂｒｉｅｎ），ジェイ．グレイ、エイ（Ｊ．Ｇｒａｙ，Ａ．），コーマック、エフ（Ｃｏｒｍａｃｋ，Ｆ．），アイル、ジー（Ａｙｒｅ，Ｇ．），ローワン、イー．エイチ（Ｒｏｗａｎ，Ｅ．Ｈ．），トムソン、ピー．（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ，Ｐ．），バックス、アール（Ｂｕｃｋｓ，Ｒ．），マッケイス、アイ（Ｍｃｋｅｉｔｈ，Ｉ．），ウオーカー、エム（Ｗａｌｋｅｒ，Ｍ．），＆  トビー、エム（Ｔｏｖｅｅ，Ｍ．）著，２００１年：レーヴィ体とアルツハイマー病で痴呆を有する患者における注意および変動する注意。神経病学史料、５８（６）、第９７７〜９８２頁
【非特許文献３】
グロッドスタイン、エフ（Ｇｒｏｄｓｔｅｉｎ，Ｆ．），チェン、ジェイ（Ｃｈｅｎ，Ｊ．），ウイルソン、アール（Ｗｉｌｓｏｎ，Ｒ．），＆  マンソン、ジェイ（Ｍａｎｓｏｎ，Ｊ．）著，２００１年：  コミュニティーに居住する初老の女性におけるタイプ２糖尿病および認識力の機能。糖尿病注意、２４（６）、第１０６０〜１０６５頁
【非特許文献４】
ソルベーグ、エム（Ｓｏｈｌｂｅｒｇ，Ｍ．）＆  マティーア、シー（Ｍａｔｅｅｒ，Ｃ．）著，２００１年：注意の改善および注意問題の管理：  ＡＤＤを有する大人へのリハビリテーション技術の適応、ニューヨーク科学アカデミーの年報９３１、第３５９〜３７５頁
【非特許文献５】
アームストロング、シー（Ａｒｍｓｔｒｏｇ，Ｃ．），ヘイズ、ケー（Ｈａｙｅｓ．Ｋ），＆  マーティン、アール（Ｍａｒｔｉｎ  Ｒ．）著２００１年：注意力欠如障害における神経認知問題：選択的注意の抑制における機能障害のための代替概念および証拠。ニューヨーク科学アカデミー年報、９３１，第１９６〜２１５頁
【非特許文献６】
レビン、エイチ（Ｌｅｖｉｎ，Ｈ．），ロスマン、アール（Ｒｏｓｓｍａｎ，Ｒ．），ローズ、ジェイ他（Ｒｏｓｅ，Ｊ．，ｅｔ  ａｌ．）著，１９７９年：非解放性頭部損傷の長期的な神経心理学の結果、神経外科のジャーナル５０、第４１２〜４２２頁
【非特許文献７】
メーヤー、ジェイ（Ｍｅｙｅｒ，Ｊ．），ラウチ、ジイ（Ｒａｕｃｈ，Ｇ．），ラウチ、アール（Ｒａｕｃｈ，Ｒ．），ハーク、エイ（Ｈａｑｕｅ，Ａ．），＆  クラウフォード、ケイ（Ｃｒａｗｆｏｒｄ，Ｋ．）著２０００年：アルツハイマー病と血管性痴呆のための心臓血管・他の危険因子。ニューヨーク科学アカデミーの年報９０３、第４１１〜４２３頁
【非特許文献８】
チャン、エル、スペック、オー（Ｃｈａｎｇ，Ｌ，Ｓｐｅｃｋ，Ｏ．），ミラー、イー（Ｍｉｌｌｅｒ，Ｅ．），ブラウン、ジェイ他（Ｂｒａｕｎ，Ｊ．，ｅｔ  ａｌ．）著，２００１年：ＨＩＶ患者における注意および作業領域欠乏の神経相関、神経病学５７（６）、第１００１〜１００７頁
【０００４】
もし早期に診断されれば（特に）、ほとんどのこれらの障害は病理学に基づくと憶測され、したがって、介在に素直に受け入れる。そのようなコンディションの驚異的な数、これらの状態におけるそのような認識力と注意機能障害の重要性、および初期で、正確で、包括的なアセスメントおよび診断の重要性、にもかかわらず、障害を診断する場合や処置の有効性を検討する場合のいずれにおいても、そのような機能障害を数量化するために使用する手順あるいは基準のセットは現在ない。
【０００５】
例えば注意欠乏／活動過多障害（非特許文献９参照）についての最近のＮＩＨコンセンサスステートメントは以下のように結論付けた。ＡＤＨＤは、共通の問題について熟慮して診断するのが難しく、患者と社会の両方のための多くの逆効果に関係し、そしてヌエロイメージング（ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ）および本質的に診断できなかったＥＥＧ異常と矛盾して関連している。
【非特許文献９】
ＡＤＨＤ、コンセンサス  ステートメント（ＡＤＨＤ，ＮＩＨ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ），１９９８年：注意欠陥過活動性障害の診断および処置１１月号、第１６〜１８頁
【０００６】
ＡＤＨＤは、注意における機能障害に関連した複数の障害のうちの１つである。本書はＡＤＨＤに関連する注意障害を特に明らかにするものであるが、本発明は注意機能障害に関連する任意の障害に適用されるべきである。痴呆に関して、最近の研究および文献の調査は次のように結論付けている。ポスト・ストローク痴呆（ｐｏｓｔ  ｓｔｒｏｋｅ  ｄｅｍｅｎｔｉａ）および認識力の衰退の頻度は、診断の分類および方法が異なるシステムを用いたときに急激に変わった（非特許文献１０参照）。
【非特許文献１０】
ポジャバーラ、ティー（Ｐｏｈｊａｓｖａａｒａ，Ｔ．），イルコスキ、アール（Ｙｌｉｋｏｓｋｉ，Ｒ．），ジェスケラ、エム他（Ｌｅｓｋｅｌａ，Ｍ．，ｅｔ  ａｌ．），２００１年：認知障害と痴呆の症状を評価する様々な方法の評価、アルツハイマー病および関連障害１５（４）、第１８４〜１９３頁
【０００７】
更に、最近の調査結果は、基準の確認の必要のにならず、痴呆および認知障害ポストストローク（ｄｅｍｅｎｔｉａ  ａｎｄ  ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ  ｐｏｓｔ  ｓｔｒｏｋｅ）（非特許文献１０，１１，１２参照）およびアルツハイマー病（非特許文献１３参照）を診断するための公認した手段の必要を支持している。
【非特許文献１１】
レザック、ケイ著：  神経心理学のアセスメント第２版、ニューヨーク州：オックスフォード大学出版社（１９９５年）（Ｌｅｚａｋ，Ｍ．，Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ．Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９９５）
【非特許文献１２】
ローズン、ダブリュ（Ｒｏｓｅｎ，Ｗ．），モー、アール（Ｍｏｈｓ，Ｒ．），＆  デイヴィス、ケー（Ｄａｉｓ，Ｋ．）著，１９８４年：アルツハイマー病用の新しい評定尺度、精神医学のアメリカンジャーナル、１４１、第１３５６〜１３６４頁。
【非特許文献１３】
ドライスワミ、ピー．カイザー、エル（Ｄｏｒａｉｓｗａｍｙ，Ｐ．，Ｋａｉｓｅｒ，Ｌ．），ビーバー、エフ（Ｂｉｅｂｅｒ，Ｆ．），＆  ガーマン、アール（Ｇａｒｍａｎ，Ｒ．），２００１年：アルツハイマーアセスメント・スケール：精神測定特性の評価、および適度なアルツハイマー病に軽いことの複数医療機関による臨床試験の認識力の下落のパターン、アルツハイマー病および関連障害１５（４）、第１７４〜１８３頁
【０００８】
さらに、認識力の異常が、一般にＨＩＶ感染症を持った患者に生じる（非特許文献１４参照）。
【非特許文献１４】
マッカーサー、ジェイ（ＭａｃＡｒｔｈｕｒ，Ｊ．），フーバー、ディ（Ｈｏｏｖｅｒ，Ｄ．），バセラー、エイチ他（Ｂａｃｅｌｌａｒ，Ｈ．，ｅｔ  ａｌ．），１９９３年：ＡＩＤＳ患者の中の痴呆：発生率と危険因子、神経病学４２、第２２４５〜２２５２号
【０００９】
そうでなくとも健康なＨＩＶ陽性の患者では、認識力の欠乏は希であると思われる。しかし、ある研究者は、無症候性の時期に軽い認識力の衰退を検知するためには、より敏感な手段が必要であることを提案する（非特許文献１６参照）。
【非特許文献１５】
マッカーサー、ジェイ（ＭａｃＡｒｔｈｕｒ，Ｊ．），コーエン、ビ（Ｃｏｈｅｎ，Ｂ．），スレーン、オー他（Ｓｌｅｎｅｓ，Ｏ．，ｅｔ  ａｌ．），１９８９年：他の賢明な健康なＨＩＶ−１個人を感染の神経学上・神経心理学の異常の低い罹患率、複数医療機関ＡＩＤＳコホート研究法の帰結、神経病学年報２６、第６０１〜６１１頁
【非特許文献１６】
ヒートン、アール（Ｈｅａｔｏｎ，Ｒ．），グラント、アイ（Ｇｒａｎｔ，Ｉ．），ブターズ、エヌ他（Ｂｕｔｔｅｒｓ，Ｎ．，ｅｔ  ａｌ．），１９９５年：異なる時期のＨＩＶ感染症のＨＮＲＣ神経心理学、ＨＩＶ神経反応研究センター、国際神経心理学社会ジャーナル５８、第２３１〜２５１頁
【００１０】
（診断ジレンマ）
注意力および認識力機能障害に関連する多数の障害および疾病があるが、任意の疾病あるいは障害における注意力障害の診断および数量化は、典型的に困難である。例えば、ＡＤＨＤに関連した注意機能障害、ＨＩＶ感染症、アルツハイマー病、心疾患、糖尿病および痴呆を例示することができる。
【００１１】
ＡＤＨＤに関して、ＤＳＭ−ＩＶ（非特許文献１７参照）は、「ＡＤＨＤの本質的な特徴は、不注意の持続的なパターンであり、かつ／またより頻繁で重い活動過多−直情（ｉｍｐｕｌｓｉｖｉｔｙ）は、典型的には、進展の比較可能なレベルにある個人に観察される。」と述べている。
【非特許文献１７】
アメリカの精神医学の協会（１９９４年）（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｉｃ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９４）、精神障害の診断・統計マニュアル（第４版）、ワシントンＤＣ：アメリカ精神医学協会
【００１２】
９つの不注意な行動のうちの６つおよび（または）９つの極度に活動的な衝動的な行動のうちの６つを示す証拠は、７歳以前に現れているに違いなく、社会的、学術的かつ／または職業的な機能に明らかに支障を来すに違いない。従って、ＡＤＨＤの診断は、患者の相対的な機能障害の程度に関する過去の行動および自覚的な判断の遡及的な報告書に高度に依存する。アセスメントの自覚的な性質により、診断での精度は捉えがたかった。ＡＤＨＤは複雑で、人の生活の面すべてに影響を及ぼす。それは、健康、情緒的、学習、認識力、言語の様々な問題と共存することができ、かつ／または似ている。ＡＤＨＤのための適切な総合評価は、医学、教育・行動の歴史、正常な視覚および聴力を示す証拠、全身性の病気の認識および発展的な調査を含んでいる。ＡＤＨＤの診断は、もっぱら評定尺度、質問あるいはテストに基づいてなされるべきではない（非特許文献１８参照）。
【非特許文献１８】
ゴールドマン、エル．エス（Ｇｏｌｄｍａｎ，Ｌ．Ｓ．），ジェネル、エム（Ｇｅｎｅｌ，Ｍ．），ベズマン、アール．ジェイ（Ｂｅｚｍａｎ，Ｒ．Ｊ．），およびスラネッツ、ピー．ジェイ（Ｓｌａｎｅｔｚ，Ｐ．Ｊ．）（１９９８）、診断の会議報告書、および子供とティーンエイジャーにおける注意欠陥過活動性障害の処置、米国医師会ジャーナル２７９、第１１００〜１１０７頁
【００１３】
（罹患率）
ＡＤＨＤは厳格に定義されて正確かつ厳密に測定することができないので、その本当の罹患率は正確に決定することができない。ＤＳＭ−ＩＶは、学齢期の子供の中のＡＤＨＤの罹患率を３パーセントと５パーセントの間であると見積もっているが、他の地域調査研究は、１６パーセントもあるかもしれないと示唆している（非特許文献１９参照）。
【非特許文献１９】
ウオルライヒ、エム．エル．（Ｗｏｌｒａｉｃｈ，Ｍ．Ｌ．）＆  バンガエテル、エイ（Ｂａｕｍｇａｅｒｔｅｌ，Ａ．），１９９６年：新ＤＳＭ−ＩＶ基準に基づいた注意欠陥過活動性障害の罹患率、ピーバディー、ジャーナル・オブ・エデュケーション７１、第１６８〜１８６頁
【００１４】
ＡＤＨＤは、４対１ないし９対１の範囲の比率で、女性よりも男性に、より一般に生じる。精神衛生事業用のすべての子供の照会のうち、３分の１から半分がＡＤＨＤに起因すると考えられている。
【００１５】
最近の予測によれば（非特許文献２０参照）、アルツハイマー病はベビーブーマー（１９４６年から１９６４年の間に生まれた人）としての人々の増加数に影響を与えるだろう。
【非特許文献２０】
ヘーベル、エル．（Ｈｅｂｅｒｔ，Ｌ．），ベケット、エル（Ｂｅｃｋｅｔｔ，Ｌ．），シェル、ピー．（Ｓｃｈｅｒｒ，Ｐ．），＆  エバンス、ディー（Ｅｖａｎｓ，Ｄ．）２００１年：２０００年〜２０５０年の、米国におけるアルツハイマー病の年発生率、アルツハイマー病および関連障害１５（４）、第１６９〜１７３頁
【００１６】
起こりうるケースの毎年の数は２１世紀の中間点までに２倍以上、即ち２０５０年に３７７，０００から９５９，０００、になると予想されている。年齢８５歳以上の新しい発症ケースの割合は、１９９５年の４０パーセントから２０５０年の６２パーセントまで増加するだろう。
【００１７】
注意または認識力の障害あるいは欠乏に苦しむ人の数からして、処置の有効性の正確な診断および確認の必要があることは明らかである。人口の全体の老化および注意障害の増加する診断がすすむにつれて、認識力の衰退あるいは機能障害に苦しむ人口の部分が増加し続けることも明らかである。したがって、注意力の包括的、柔軟かつ効果的な診断の手法が当該分野に必要である。
【００１８】
（逆効果）
ＡＤＨＤの最大の特徴は、活動過多、衝動（ｉｍｐｕｌｓｉｖｉｔｙ）および注意を維持する無能である。ＤＳＭ−ＩＶは３つのタイプを識別する。即ち、主として不注意なタイプ、主として極度に活動的・衝動的なタイプおよび結合したタイプである。ＡＤＨＤのコア臨床症状に加えて、ハイ・レベルの共同病的状態が、学習、反対挑戦的、行為、ムードおよび不安の障害で見つかった。更に、ＡＤＨＤで診断された大多数の子供は青年期に著しい行動の問題を示し、かつ成年期向けて機能的な欠乏および精神機能障害の継続を示すと推定される。ＡＤＨＤの１つの実生活の結果は自動車衝突の５倍の増加である（非特許文献２１参照）。
【非特許文献２１】
バークレー、アール．エイ（Ｂａｒｋｌｅｙ，Ｒ．Ａ．），ゲブレモント、ディー．シー．（Ｇｕｅｖｒｅｍｏｎｔ，Ｄ．Ｃ．），アナストポウロス、エー．ディ．（Ａｎａｓｔｏｐｏｕｌｏｓ  Ａ．Ｄ．），デュパウル、ジー．ジェイ．（ＤｕＰａｕｌ  Ｇ．Ｊ．），＆  シェルトン、ティー．エル．（Ｓｈｅｌｔｏｎ  Ｔ．Ｌ．）  １９９３年：ティーンエイジャーとヤングアダルトにおける注意欠陥多動性障害の運転に関連する危険および結果：３年から５年の追跡調査、小児科学９２、第２１２〜２１８頁
【００１９】
アルツハイマー病、痴呆、および注意機能障害に関連した追加の進歩的な疾患の早期検診および治療は、特に重要である。なぜなら、痴呆の初期段階の患者が処置後に彼等の認識力の欠乏および神経化学異常の逆転を示すかも知れないからである（非特許文献８参照）
【非特許文献８】
チャン、エル、スペック、オー（Ｃｈａｎｇ，Ｌ，Ｓｐｅｃｋ，Ｏ．），ミラー、イー（Ｍｉｌｌｅｒ，Ｅ．），ブラウン、ジェイ他（Ｂｒａｕｎ，Ｊ．，ｅｔ  ａｌ．）著，２００１年：ＨＩＶ患者における注意および作業領域欠乏の神経相関、神経病学５７（６）、第１００１〜１００７頁
【００２０】
（ＡＤＨＤに関係するヌエロイメージングＥＦＧ発見）
かなり文書化された問題にもかかわらず、ＡＤＨＤのメカニズムおよび病因学は、一貫しない結果を産出する異なる研究と共に、研究することが方法論的に難しいままである。ほとんどの研究者は、ＡＤＨＤが別個の臨床の症候群として存在すると受け入れて、重要な要素として神経生物学を含んでいる多元的な病因学を示唆する。ザメットキン（Ｚａｍｉｔｋｉｎ）およびラポポート（Ｒａｐｏｐｏｒｔ）（非特許文献２２参照）は、ＡＤＨＤの病因学のために提案された、１１の個別の神経解剖学的（ｎｅｕｒｏａｎａｔｏｍｉｃａｌ）仮説を明らかにした。
【非特許文献２２】
ザメットキン、エイ．ジェイ．（Ｚａｍｅｔｋｉｎ，Ａ．Ｊ．）＆  ラポポート、シェイ．エル．（Ｒａｐｏｐｏｒｔ，Ｊ．Ｌ．）１９８７年：活動過多で注意力欠如障害の神経生物学：５０年で我々はどこに来たか。子供と思春期精神医学の米国アカデミーのジャーナル、２６，第６７６〜６８６頁
【００２１】
ほとんどの研究は、皮質の活動化における遅れた成熟あるいは欠陥は、ＡＤＨＤの病態生理学において大きな役割を果たす、と結論付けている。例えば、単一の陽電子放射形コンピューター断層撮影法によって決定された脳血流に関する研究は、脳の疑わしい注意するエリアにおける減少した代謝活性を実証した（非特許文献２３参照）。
【非特許文献２３】
クロウフォード、エイチ．（Ｃｒａｗｆｏｒｄ，Ｈ．）＆  バラバス、エム．（Ｂａｒａｂａｓｚ，Ｍ．）１９９６年：神経学上の遮り認識力のタスク中における注意力欠如障害を有するおよびその注意力欠如障害のない子供における自動ＥＥＧ大きさ、児童研究ジャーナル２６、第７１〜８６頁
【００２２】
これらは、追加の神経生理学的発見物に加えて、前頭葉前部と前頭皮質の部位における遅れた成熟および皮質（これら２つの支配する因果関係学理論はＡＤＨＤの基礎をなす）のハイポアラウザル（ｈｙｐｏａｒｏｕｓａｌ）を示す証拠として解釈されている。不運にも、神経解剖学的発見物が、ＡＤＨＤは別個の臨床の症候群でありＡＤＨＤの病因学についての我々の理解を増すという考えを支持をしているがニューロイメージング技術は、高価すぎ、少数のセンターに制限され、ＡＤＨＤの診断での明瞭な特異性および感度を欠いている。したがって、安くて明瞭なシステムのための技術、およびＡＤＨＳおよび他の機能障害の診断のための方法にニーズがある。
【００２３】
従来の研究で使用されたＥＥＧデータを分析する若干の基本的方法がある。即ち、生データの目視検査、およびスペクトルとコヒーレンス分析法を含むＥＥＧデータの定量分析がある。現在まで、これらの方法のどれも、正常な被験者からＡＤＨＤを持った子供を分けるために十分な特異性あるいは感度でＥＥＧ異常の蔓延しあるいは調和したパターンを明らかにしていない。
【００２４】
これらの分析法の第１は、生のＥＥＧデータの目視検査を含んでいる。１９３８年ものの前に、ジャスパー（Ｊａｓｐｅｒ），ソロモン（Ｓｏｌｏｍｏｎ）およびブラッドロー（Ｂｒａｄｌｅｙ）は、この方法を使用し、微小脳機能障害（かつて学習不全および行為障害とおよび活動過多および貧弱な注意深さを持った子供について記述した時代遅れの用語）を持った子供の中のＥＥＧ異常を報告した。コンピューターの開発と平行して、研究者達は、量的技術を使用したＥＥＧ解析の別の方法を適用した。
【００２５】
量的ＥＥＧは、目視検査に容易に明白でない有用な情報を抽出する意図で電圧時系列データの数理解析である。スペクトル解析は、量的ＥＥＧと共通の技術である。それは、数学的に、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）で、生の振幅時間データをその構成要素の頻度に変形する。１９７０年代に、いくつかの研究所は、目視検査および量的技術のコンビネーションを利用し、極度に活動的な子供と正常な子供とのＥＥＧの違いを報告した。
【００２６】
発見された違いの中には、次のものがあった。即ち、対照より臨床の被験者においてＥＥＧ異常パターン（異常は、通常、過度の徐波活動を意味する）がより高い割合になること、正常な対照の子と較べて多動児では０〜８ヘルツ・スペクトルにおいてより多くの力があること、対照より多動が１０ヘルツの範囲にいてより力が少ないこと、非多動児よりも多動児においてベータがより少なく、刺激にロックされたアルファ減衰が弱いことである。
【００２７】
これらの初期の研究は、典型的に不調和およびまた多くの場合不適当なアセスメント手順および方法によって、混同された。したがって、初期の研究は、多動の子供、不注意な子供、あるいは衝動的な子供を対照から識別するための蔓延し、調和したパターンのＥＥＧデータを実証するものでなかったということは、驚くことではない。
【００２８】
しかしながら、その時代の文献において顕著に欠けていたのは、注意を操作するタスクに従事していた臨床と対照子供のいくつかのグループから得られた広範囲なＥＥＧ周波数成分に関する情報だった。多数の研究者は、被験者が行動のパラダイム（特に注意を操作するもの）に従事している場合に限って、電気生理学的な違いが、正常な子供と、多動なあるいはＬＤ（学習障害）の子供との間に現われるということを、報告している。
【００２９】
この研究文献におけるこの欠乏に部分的に応じて、ダイクマン（Ｄｙｋｍａｎ）等は、複雑な視覚的探索タスクに従事した少年（多動児１０人、学習障害児１０人、活動過多とＬＤ（学習障害の両方のある児童１０人）の４つのグループのＥＥＧを調査した（非特許文献２４参照）。
【非特許文献２４】
ダイクマン、アール．エイ．（Ｄｙｋｍａｎ，Ｒ．Ａ．），ホルコム、ピー．シェイ．（Ｈｏｌｃｏｍｂ，Ｐ．Ｊ．），オグレスビー、ディ．エム．（Ｏｇｌｅｓｂｙ，Ｄ．Ｍ．），＆  アカマン、ピー．ティ．（Ａｃｋｅｒｍａｎ，Ｐ．Ｔ．）著  １９８２：多動の子供、学習障害のある子供、混合、および正常な子供における電気皮質周波数、生物学的精神医学１７、第６７５〜６８５頁
【００３０】
ＥＥＧデータのスペクトル解析は、ＬＤ（学習障害）少年、多動の少年および混合診断された少年は、正常な少年よりも、ベータが少なくかつ刺激−ロックされたアルファ減衰が少ないことを示すということを示唆した。したがって、１９８０年代１９９０年代における研究は、理論的理解および技術的適用の双方において、ＥＥＧ習得における診断、方法および精度の均一性の問題に取り組み、修正することを始めた。
【００３１】
多動と正常の被験者間のＥＥＧ差異のうちのいくつかを明確にする試みで、サターフィールド（Ｓａｔｔｅｒｆｉｅｌｄ）、シェル（Ｓｃｈｅｌｌ）、バックス（Ｂａｃｋｓ）およびヒダカ（Ｈｉｄａｋａ）（非特許文献２５参照〉は、最初のＥＥＧの４年後に多動被験者と正常被験者のサブセット上でフォローアップＥＥＧを調べることによって、年齢６歳〜１２歳の正常児（ｎ＝６０人）と多動、不注意かつ衝動的な男児（ｎ＝１３８人）の２つのグループにおけるＥＥＧの年齢のインパクトを考慮した。
【非特許文献２５】
サターフィールド、ジェイ，（Ｓａｔｔｅｒｆｉｅｌｄ，Ｊ．），シェル、エイ．（Ｓｃｈｅｌｌ，Ａ．），バックス、アール．（Ｂａｃｋｓ，Ｒ．），＆  ヒダカ、ケイ．（Ｈｉｄａｋａ，Ｋ．）著１９８４年：多動および正常な子供における電気生理学による尺度の年齢影響の横断的および縦断的研究、生物学的精神医学１９、第９７３〜９９０頁
【００３２】
彼等の発見は、正常な男児のＥＥＧパワー・スペクトル強度は年齢の増加とともに減少することを示している。しかしながら、ＥＥＧパワーは、多動被験者の年齢の増加とともにより遅く衰退する。全体として、問題を明確にする代わりに、サターフィールド（Ｓａｔｔｅｒｆｉｅｌｄ）等は、以下のように結論付けた。「．．．多動男児と正常男児間の電気生理学的違いは、複雑であって、年齢に応じて著しく変わる。」彼らは、さらに「広い年齢層の子供からのデータを含んでいるグループ平均の計算は、この障害の電気生理学的相関を明確にするのではなく、不明瞭にするかもしれない、と警告する。
【００３３】
ＥＥＧのスペクトル解析を使用する、より最近の研究は、ＡＤＨＤ被験者におけるＥＥＧ活動の変わるパターンをさらに示した。マン（Ｍａｎｎ）等（非特許文献２６参照）は、主として不注意タイプのＡＤＨＤを有する、２５人の１２歳の少年達をテストし、絶対的かつ相対的なパーセント・パワー計算で増加したシータと、一時的かつ前部の部位において減少したベータを、見つけた。
【非特許文献２６】
マン、シー．エイ．（Ｍａｎｎ，Ｃ．Ａ．），ブーバー、ジェイ．エフ．（Ｌｕｂａｒ，Ｊ．Ｆ．），ジマーマン、エイ．ダブリュ．（Ｚｉｍｍｅｒｍａｎ，Ａ．Ｗ．），ミラー、シー．エイ．（Ｍｉｌｌｅｒ，Ｃ．Ａ．），ムエンチェン、アール．エイ．（Ｍｕｅｎｃｈｅｎ，Ｒ．Ａ．）著１９９２年：注意欠陥多動性障害を有する少年におけるＥＥＧの定量分析：臨床の含意での比較試験、小児神経学８、第３０〜３６頁
【００３４】
ジャンツェン（Ｊａｎｚｅｎ）等（非特許文献２７参照）は、年齢９歳から１２歳の８人のＡＤＤ男児と８人の正常対照男児との間のＥＥＧの差異を比較した。
【非特許文献２７】
ジャンチュエン、ティー．（Ｊａｎｚｅｎ，Ｔ．），グラップ、ケイ．（Ｇｒａａｐ，Ｋ．），ステファンソン、エス．（Ｓｔｅｐｈａｎｓｏｎ，Ｓ．），マーシャル、ダブリュ．（Ｍａｒｓｈａｌｌ，Ｗ．），フィッツサイモン、ジー．（Ｆｉｔｚｓｉｍｍｏｎｓ，Ｇ．）著１９９５年：ＡＤＤおよび通常達成する思春期前期の男性の基線ＥＥＧ測定の差、バイオフィードバックおよび自己調節２０、第６５〜８２頁
【００３５】
結果は、ＡＤＤ男児がすべての部位でより高いシータ振幅を持っていることを実証した。しかしながら、マン（Ｍａｎｎ）等とは異なり、ジャンツェン（Ｊａｎｚｅｎ）等は、ベーター全振幅でグループ間に違いを見つけなかった。
【００３６】
クラーク（Ｃｌａｒｋｅ）等（非特許文献２８参照）は、２０人のＡＤＨＤ−結合タイプと、２０人のＡＤＨＤ−主として不注意なタイプと、２０人の対照された正常なタイプのグループに分類された、被験者（年齢８歳〜１２歳）について自動ＥＥＧを行なった。
【非特許文献２８】
クラーク、エイ．アール．（Ｃｌａｒｋｅ，Ａ．Ｒ．），バリー、アール．ジェイ．（Ｂａｒｒｙ，Ｒ．Ｊ．），マッカーシー、アール．（ＭｃＣａｒｔｈｙ，Ｒ．），シルコイスキー、エム（Ｓｅｌｉｋｏｗｉｔｚ，Ｍ．）著１９９８年：注意−欠乏／活動過多障害におけるＥＥＧ分析、２つのサブタイプの比較試験、精神医学リサーチ８１、第１９〜２９頁
【００３７】
全体として、彼らは、顕著に注意なタイプよりも著しく大量のシータ・パワーを示すＡＤＨＤ組合せタイプで、すべてのＡＤＨＤ被験者に増加した絶対的・相対的なシータを示す証拠を見つけた。さらに、クラーク（Ｃｌａｒｋｅ）等はアルファ活動が減少するが、従来の研究報告にあるように、測定されたが前頭部に限定されないすべての脳部位中に高いシータがあること発見した。マン（Ｍａｎｎ）等とは対照的に、彼らは、後部の部位において、より少ない後部の絶対的なベータ・パワーを報告している。
【００３８】
アッカーマン（Ａｃｋｅｒｍａｎ）等（非特許文献２９参照）による面白い研究で、正常な読書術を持つ５６人のＡＤＤ／ＡＤＨＤの子供のグループが、対照群として採用され、彼等のＥＥＧが読書障害のある１１９人の子供（そのうちの幾人かはＡＤＤ／ＡＤＨＤの共同病的な診断があった）のＥＥＧと比較された。
【非特許文献２９】
アカマン、ピー．ティ．（Ａｃｋｅｒｍａｎ，Ｐ．Ｔ．），ダイクマン、アール．エイ．（Ｄｙｋｍａｎ，Ｒ．Ａ．），オグレスビー、ディ．エム．（Ｏｇｌｅｓｂｙ，Ｄ．Ｍ．），ニュートン、ジェイ．イー．オー．（Ｎｅｗｔｏｎ，Ｊ．Ｅ．Ｏ．）著１９９４年：失読症児および学業遅滞の子供と、口頭処理中にＡＤＤを有する通常読書の子供のＥＥＧパワー・スペクトル、学習障害ジャーナル２７（１０）、第６１９〜６３０頁
【００３９】
被験者は、７．５歳と１２歳の間の８６人の男性および３３人の女性が含まれていた。ＥＥＧデータのコヒーレンス分析は、等しく決定的でない発見物と共に、少数の研究で用いられた定量分析の追加の方法である。コヒーレンス分析は、脳の１つの部位から多の部位での活動の関係を測定する相互相関を含んでいる。
【００４０】
現在までに獲得された最大の研究のうちの１つにおいて、シャボット（Ｃｈａｂｏｔ）およびセルフオンテイ（Ｓｅｒｆｏｎｔｅｉｎ）（非特許文献３０参照）は、学習障害を有するおよび有しない、活動過多を有するおよび有しない注意欠乏の４０７人の子供、障害でＤＳＭ−ＩＩＩ基準に達しなかった、注意問題を持った子供、および３１０人の対照者（６歳〜１７歳）について、テストした。
【非特許文献３０】
チャボット、アール．（Ｃｈａｂｏｔ，Ｒ．）＆サーホンテン、ジー．（Ｓｅｒｆｏｎｔｅｉｎ，Ｇ．）著１９９６年：注意力欠如障害を有する子供の量的脳波計のプロフィール  生物学的精神医学４０（１０）、第９５１〜９６３頁
【００４１】
彼らは最初にスペクトル解析を使用し、そして前頭部における超過シータ、および臨床グループ対対照グループ用の後部の部位において増加したアルファ（相対的な力）のパターンを観察した。その後、彼らはコヒーレンス分析を使用し、対照群でない子供の３分の１は、右側のテンポラルおよびプレモタ（前部）エリアにおける過度のシータ／アルファ・パワーのパターンによって特徴づけられた大脳半球間の無調整（ｄｙｓｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）を示したことを報告した。
【００４２】
全体的に、ＥＥＧを使用して、多数の研究はＡＤＨＤの子供対非ＡＤＨＤの子供を診察したが、研究企画における技術は広く変わる。上記の研究のうち、６０パーセントは男性の被験者だけを含んでいる。１１の研究のうちの８つは電極キャップをＥＥＧ習得に使用した。また、３だけが正常な対照群に加えて臨床の対照群を使用した。研究のうちの７つだけが、特に診断されたＡＤＨＤの子供（対注意する欠乏であるが活動過多でない子供）のＥＥＧを評価している。
【００４３】
これらの研究のうち５つは、増加したシータ波活動を報告した。しかしながら、これらの発見では、一貫して、同様の脳部位（前頭部における２つの部位、頭頂部の部位、前部の部位、そして１つのすべての部位）を含んでいることが分からなかった。７つの研究のうちの２つは、減少したアルファ波活動を報告したが、２つは、増加したアルファ相対パワーを報告し、残りの３つは、著しいアルファ波発見を報告しなかった。また、ＡＤＨＤと診断された被験者に関する７つの研究のうち、１つは、後部の領域中の減少した絶対的なベータを報告し、１つは、後部の領域中の減少した相関ベータを報告し、１つは、右側の前頭部における減少したベータを報告し、２つは、増加したベータ波活動を報告し、そして２つは、著しいベータ発見を報告しなかった。シータの存在およびベータの欠如は、タスクに近くで集中するためにタスク間でシフトする無能の神経基板かもしれない。
【００４４】
これは、ＡＤＨＤの個人が目標タスクに応答するのに苦労すると仮定する、ない、周辺の刺激を無視するのに苦労しないという仮説が最近の論文で確認された（非特許文献３１参照）。
【非特許文献３１】
ダグラス、ブイ．（Ｄｏｕｇｌａｓ，Ｖ．）著１９９８年：ＡＤＨＤにおける認知的統制処理、  Ｑｕａｙ，Ｈ．、Ｈｏｇａｎ，Ａ．、破壊性の行動障害のハンドブック（編集者）
【００４５】
全体的に、影響を受ける子供と影響されない子供との間のＥＥＧスペクトルの差は、診断のツールとしてそれらの使用を妨げるのに十分に調和しなく非特異性のままである。
【００４６】
実際、彼等の１９９３年の調査では、ゴールドスタイン（Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ）およびインゲルソル（Ｉｎｇｅｒｓｏｌｌ）（非特許文献３８参照）は、ＥＥＧの調和した差異は、ＡＤＨＤのものとＡＤＨＤでないものの間で文書化されていない、と結論付けた。
【非特許文献３８】
ゴールドスタイン、エス．（Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ，Ｓ．）＆インゲルソル、ビー．（Ｉｎｇｅｒｓｏｌｌ，Ｂ．）著１９９３年：ＡＤＨＤとインパルスの疾患を有する子供のための論議をかもす治療法幼年期インパルス障害およびＡＤＨＤのハンドブックにおける：理論および実際、Ｃ．Ｃ．トマス出版者、スプリングフィールド：ＩＬ。
【００４７】
したがって、人の注意機能障害を評価するための方法および装置のための当該分野におけるニーズがある。本発明は、注意障書を有する人から包括的なデータを評価し、かつ数量化する方法を提供する。このデータは、ある認識力のタスクから別のタスクまで移行する場合のＥＥＧ情報、挙動情報、認識力のパフォーマンスおよび症状の履歴を含んでいる。該データは、連続する確率的な手順で検討され、注意障害を診断しかつ処置応答を評価するのに用いられる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００４８】
本発明は、様々な注意機能障害を有する個人のアセスメント、およびＥＥＧデータを用いてその処置を評価することに向けられている。
【課題を解決するための手段】
【００４９】
特に、本発明の第１の側面は、注意機能障害に関連した障害の個人の評価のための、方法、装置およびコンピューターで使用可能な媒体に関する。
【課題を解決するための手段】
【００５０】
この関連する方法は、
（ａ）個人の各頭蓋の部位に少なくとも１つの電極を置くこと、
（ｂ）複数の周波数帯域のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを得ること、このＥＥＧデータは、第１の認識力のタスク期間、レスト期間および第２の認識力のタスク期間から得られ、当該個人は、前記第１および第２の認識力のタスク期間中に所定のタスクを行ない、また当該個人は前記レスト期間に休む、
（ｃ）第１の認識力のタスク期間および第２の認識力のタスク期間から得られた電気生理学的パワー（ｐＷ）を決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
（ｄ）前記第１および第２の認識力のタスク期間の間の前記パワー変更距離（ＰＣＤ）を計算すること、
（ｅ）前記ＰＣＤデータを雑音閾値番号と比較することによって、前記ＰＣＤデータをフィルタリングすること、
（ｆ）前記フィルタリングされたＰＣＤデータを２つの範囲に分割するカットオフ周波数を適用すること、第１の範囲は前記カットオフ周波数より下のＰＣＤデータであり、第２の範囲は前記しゃ断周波数以上のＰＣＤデータである、
（ｇ）一致指数を計算すること、前記一致指数は、前記カットオフＰＣＤデータ以下の和と前記カットオフＰＣＤデータ以上の和の間の差の絶対値によって定義される、および
（ｈ）前記個人の前記アセスメントを提供するために、前記一致指数を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【００５１】
本発明の別の側面は、個人の注意機能障害に関連した障害に関する、前記個人を評価するための方法、装置およびコンピューター使用可能なミディアムに向けられている。
【００５２】
この関連する方法は、
（ａ）個人の各頭蓋の部位に少なくとも１つの電極を置くこと、
（ｂ）アルファ周波数のエポックでディジタル化されたＥＥＧデータを得ること、前記ＥＥＧデータは、第１の認識力のタスク期間、レスト期間、および第２の認識力のタスク期間の少なくとも１つのシーケンスから得られたものであり、前記個人は、前記第１と第２の認識力のタスク期間中に所定のタスクを行い、また前記個人はレスト期間に休む、
（ｃ）第１の認識力のタスク期間、前記レスト期間および前記第２の認識力のタスク期間の少なくとも１つから得られたアルファパワー（α１、α２、．．．αｋ）のシーケンスに関する電気生理学的パワー（ｐＷ）を決定するために前記ＥＥＧデータを処理すること、
（ｄ）前記決定されたアルファ・パワー（α１、α２．．．αｋ）に関するアルファ遮断インデックスＡＢＩを計算すること、および
（ｅ）個人の前記アセスメントを提供するために前記ＡＢＩを対照群データベースと比較すること、
を含む。
【００５３】
本発明の追加の側面は、個人の注意機能障害に関連した障害に関する個人の評価のための、方法、装置およびコンピューター使用可能な媒体に向けられている。
【００５４】
この関連する方法は、
（ａ）人口統計学的なアセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
（ｂ）精神測定アセスメントに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
（ｃ）一致指数に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
（ｄ）アルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること）、
（ｅ）ステップ（ａ）〜（ｄ）の少なくとも１つのために、割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、前記計算された条件付き確率は、代替ステップの割り当てられた可能性を説明するもので、前記条件付き確率は、前記個人に全体の可能性あるいは可能性の範囲を提供するものである、
（ｆ）前記個人の前記アセスメントを提供するために前記全体の条件付き確率あるいは条件付き確率の範囲を対照群データベースと比較すること、
を含む。
【００５５】
本発明の更に別の側面によれば、個人の注意機能障害に関連した疾患に関して個人が受ける治療の評価のための、方法、装置およびコンピューター使用可能なミディアムが提供される。
【００５６】
この関連する方法は、
（ａ）一致指数に関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
（ｂ）アルファ遮断インデックスＡＢＩに関して個人に注意機能障害の可能性を割り当てること、
（ｃ）ステップ（ａ）〜（ｂ）の少なくとも１つのために、割り当てられた注意機能障害の条件付き確率を計算すること、前記計算された条件付き確率は、代替ステップの割り当てられた可能性を説明するものであり、前記条件付き確率は、前記個人に全体の可能性あるいは可能性の範囲を提供するものである、
（ｄ）処置の成功あるいは有効性を比較するために、選択した継続時間にわたって所望の回数だけステップ（ａ）〜（ｃ）を繰り返すこと、
を含む。
【００５７】
本発明のこれらの４つの側面は、包括的で、柔軟で、有効な診断の手段を提供するために統合しても良い。
【００５８】
これらおよび他の目的は、ここに開示された発明の利点および特徴に加えて、詳細な説明、図面および請求項からより一層明白になるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５９】
（一致指数）
本発明は、発明者によって行なわれた研究に基づくものであり、子供におけるＡＤＨＤおよびＥＥＧ一致指数（ある認識力のタスクから別のタスクまで行く時に被験者のＥＥＧ変化に基づいた尺度）に焦点を当てたものである。累積的に、発明者等の研究は以下を実証した。ｉ）前記ＣＩは、ほとんど折り重なりなしで、ＡＤＨＤの男性の被験者と対照群とを識別する。ｉｉ）前記ＣＩは、ＡＤＨＤの精神測定尺度と著しく関連する。ｉｉｉ）前記ＣＩは、時代を超えて信頼できて、リタリン（Ｒｉｔａｌｉｎ）によって明確に影響を受けた。
【００６０】
本発明者等は、ＡＤＨＤと関係するＥＥＧ変化の新しい尺度として一致指数を導入し、いくつかの研究で同じデータにおいてはそれが既知の尺度より良好に作用することを示した。その１つの理由は、一致指数が２つのタスク間のＥＥＧ差で計算されるものであり、それゆえ前記ＥＥＧ測定に内在する「雑音」を相殺する。一致指数は、ある認識力のタスクから別のタスクへ推移する間、ＥＥＧ変化の数学モデルに基づいた尺度である。
【００６１】
注意障害の特徴的コンポーネントは、タスク間のシフトまたは推移に対する無能である（マクドナルド（ＭｃＤｏｎａｌｄ）、１９９９年）（非特許文献３２参照）。
【非特許文献３２】
マクドナルド、エス．（ＭｃＤｏｎａｌｄ，Ｓ．），ベネット、ケイ．（Ｂｅｎｎｅｔｔ，Ｋ．），チャンバース、エイチ．（Ｃｈａｍｂｅｒｓ，Ｈ．）およびカスティーロ、ユー．（Ｃａｓｔｉｅｌｌｏ，Ｕ．）１９９９年：注意欠乏活動過多障害を有する子供における注意のコンパートオリエンティングおよびフォーカシング、神経心理３７（３）、第３４５〜３５６頁
【００６２】
このＣＩは、注意障害の第１の定義されたＥＥＧ診断のマーカーであり、ＡＤＨＤおよび注意力障害によって特徴づけられた追加の障害のアセスメント用の新しいツールを提供する。
【００６３】
オリジナルＣＩ（「ＣＩ  １」）は、被験者が交互に複数回行うビデオを観たりあるいは読んだりするような認識力のタスク（１０分ないし３５分）であってそのタスク間に目を開けたレスト期間（５分）をとる、タスクを行いながら、測定される。
【００６４】
本発明の第１の側面は、一致指数（「ＣＩ２」）の別のバージョンの利用によって、ＥＥＧ  ＣＩの正診度の増強をとりわけ提供するものであり、また更に、この新しい尺度（「ＣＩ２」）は、特に１６歳以下の少年にとって、ＡＤＨＤを有する個人のＥＥＧ分類を著しく増すことができる。
【００６５】
特に、現在までの発見は、絶対差額の和を使用する一致指数の形（オリジナルＣＩと区別するためにＣＩ２と呼ばれている）は対照群を高い特異性でＡＤＨＤ被験者群から矛盾なく識別し（２０人の対照のうちの３人だけが誤って分類された）、そしてよい感度を提供した（１６人のＡＤＨＤ被験者のうちの３人だけ誤って分類された）、ということを示している。このＣＩ２は、ＣＩ１のために定義された手順の間に得られた同じデータから計算される。発明者達は、次の結論に達するためにその問題の改善された展望を提供する、１５０以上のＡＤＨＤ／非ＡＤＨＤ被験者用データを蓄積した（また、とくに断らない限り、以下で議論されるＣＩはＣＩ２被験者である）：
【００６６】
（１）注意の欠乏は、時間に関する異なるレベルの分解能の異なる方法でＥＥＧレコードに影響を及ぼす。より正確には、シータおよびエンゲージメントインデックスのパワーは、ミリセカンドのオーダの一時的なスケールで測定され、一致指数は、１０分のオーダーのタイムスケール上で測定される。この時、任意の中間のスケールにおける測定されたＥＥＧ変化のアセスメントはない。さらに提案されたのは、ほぼ１分の迅速な一連の認識力タスクが注意欠乏を有する大人と成功裡に注意欠乏のない大人を区別するということである。この迅速な連続技術は、本発明の別の側面として後に本書で議論されるものとする。
【００６７】
（２）既存の尺度のうちのいずれも、注意欠乏の個人および注意欠乏なしの個人を明暸に区別するほどは強力ではない（現在最も優れた一致指数で）。しかしながら、一連の確率的モデルの形でいくつかの尺度を注意深く重みが加えられたコンビネーションは、認識力と注意障害のアセスメントのために最良に働くだろう。この一連の確率的モデルは、本発明の３番めの側面として本書で後に議論されるものとする。
【００６８】
ＣＩ１にＣＩ２（本発明の第１の側面）を組み入れることと関係する特異性と感度の増加、注意欠乏を有する大人と注意欠乏のない大人を成功裡に区別する１分の認識力のタスクの迅速な連続の能力（本発明の第２の側面）、および一連の確率的な手順を提供する追加の障害特有の精神測定および格付けの編入（本発明の第３の側面）で、本発明は、注意認知障害の変化を診断し数量化する正確で包括的なアセスメント・ツールとして利用することができる。
【００６９】
本発明の第１の側面に関して、好ましい実施例において、その手順は標準ＥＥＧ機器、および標準１０−２０システムによる電極を配置した標準電極キャップを使用する。例えばＥＥＧタイプ・システムは、Ｍｏｎａｓｔｒａ等の米国特許第６，０９７，９８０号、Ｈｅｙｒｅｎｄ等の米国特許第６，０４４，２９２号、Ｊｏｈｎ等の米国特許第５，５４９，１１８号、Ｔａｎｓｅｙの米国特許第５，４０６，９５７号、そしてジョンの米国特許第５，２８７，８５９号に開示されており、これらは、そっくりそのまま引用してここに組み込まれる。
【００７０】
専門家は、すべての電極のインピーダンスが５ｋオーム未満であることを最初に実証する必要がある。その後、一致指数（ＣＩ）を計算するためのデータ収集プロトコルは、およそ１０分間ビデオをリビューする被験者を含む。これは、被験者が年齢に適したビデオテープライブラリーから２０分間見るための好みのフィルムを選択することを含む。最初の１０分からのデータは適応期間と見なされて廃棄される。次に、被験者は約５分の休憩をとる。これは簡潔な非体系的な休憩および電極抵抗チェックでありえる。被験者は、目を開いておき、かつまだ残るように求められる。その後、被験者は約１０分の読解テストをとることもある。このテストの読書の部分は、彼等の読む能力レベル内にある彼等の好みの本を静かに継続的に約１０分の間読む被験者を含む。
【００７１】
本発明モデルは、ＥＥＧデータ・ストリームは、三次元の数値配列によって表わすことができ（ある所定の瞬間では、１ディメンションは脳波の周波数である）、第２は空間である（被験者の頭の電極の場所）、また第３は時間である、という概念に基づく。ＡＤＨＤは、認識力のタスクを変えるときに、周波数あるいは空間のディメンションにおける、あるいはその両方において矛盾を引き起こす場合がある。
【００７２】
本発明のＥＥＧアセスメント手順は、標準ＥＥＧデータ収集／変換シーケンスから始まり、その生のＥＥＧデータは、頭皮電極によって１秒当たり約２００回をサンプリングしたディジタル化された振幅である。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、そのデータ（エポック・バイ・エポック）のパワー・スペクトルを計算するために使用される。
【００７３】
当該技術の熟練者は、その変換を計算するための各種モードを、分析される信号のタイプ、利用可能な処理能力などの要因に依存するＦＦＴの他に、採用しうる。認識するだろう。例えば、これらに制限されるものではないが、本発明は、フーリエ変換（ＦＴ）、短時間のＦＴ（ＳＴＦＴ）、別々の余弦変換（ＤＣＴ）、あるいは小波変換（ＷＴ）を採用することができる。このスペクトルにおいて表わされた周波数は、フィルタ設定値に応じて、０．５−２〜８０−１００ヘルツである。この領域は、４つの基本的なＥＥＧ周波数帯域、デルタ（０．５〜４ヘルツ）、シータ（４〜８ヘルツ）、アルファ（８〜１３ヘルツ）およびベータ（１３〜２２ヘルツ）、を含んでいる。別々に記録された（また一般に詳しい分析に含まれてない）のは、４０ヘルツ以上の周波数によって運ばれた高いベータ＋ＥＭＧ（２２−４０ヘルツ）および残留パワーである。この画像は被験者の頭の異なる場所で多くのＥＥＧ電極によってスキャンされる。この基本的なＣＩは、わずか８つの電極、Ｆ３、Ｆ４、ＣＺ、ＰＺ、Ｃ３、Ｃ４、Ｐ３、Ｐ４、だけしか使用しない。しかしながら、本発明モデルは、ＦＺ、Ｆ７、Ｆ８、Ｐ７、Ｐ８、Ｔ７、Ｔ８のような他の場所での実験を提供するのに十分に柔軟である。このＦＦＴは、１秒のインクリメントでエポック・バイ・エポックでアップデートされる。従って、テスト中に、各人が三次元（周波数−場所−時間）のパワー・スペクトル表現を得る。
【００７４】
ＣＩの計算の一連のステップを描く一連の図を使用して、本発明をさらに説明する。
【００７５】
図１（Ａ）および図１（Ｂ）は、それぞれ調和したＥＥＧ推移の場合および調和しないＥＥＧ推移の場合のための２つの認識力のタスクのためのＥＥＧパワー・スペクトルを図示するＥＥＧ周波数ディメンションのグラフ表示である。これらのグラフは、周波数ディメンションで調和したＥＥＧの概念の基礎を示す。黒色線はタスクを行う被験者のパワー・スペクトルであり、灰色線は隣接したタスクを行なっている間の同じ被験者のパワー・スペクトルである。図１（Ａ）では、黒色線が、低い周波数では灰色線上にあり、高い周波数（１６ヘルツ以上）ではほとんど灰色線より下にある。これは、あるタスクから別のタスク（黒から灰色）への変化が高い周波数の増加および低い周波数の減少をもたらす、ことを示している。これに対して、図１（Ｂ）では、周波数分布に特定の変化はみられない。
【００７６】
ここに「調和」という用語は、タスクからタスクへのパワー・スペクトルの平均差を見ることによって最も良く定義される（図２（Ａ）参照）。図２（Ａ）において示されるように、この違いはより低い周波数ではほとんど陽性であり、より高い周波数ではほとんど陰性である。図２（Ｂ）において示されるように、パワー差は、周波数軸の下と上に散在している。視覚的には、２つのタスク間の調和した変化は、中断されない領域によって示され（図２（Ａ））、一方、調和しない変化は、図２（Ｂ）におけるように、ＥＥＧスペクトルに沿った散発性のパワー変化になる。
【００７７】
図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、電極の様々な場所についてのＥＥＧ空間ディメンションのグラフである。周波数ディメンションとは異なって、空間ＥＥＧ調和のプレゼンテーションは、いくつかのＥＥＧチャネルで、パワー・スペクトルの別々のプレゼンテーションに基づく。図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、２つのタスク間の８つのチャネル（電極）セットおよび空間的に調和した／調和しない変化を示す。各電極での連続スペクトルは、周波数帯域（この例では４つ）に統合される。調和した変化は、大部分の特定の周波数帯域では、チャネルは同様の一方向の読みを表示する（図３（Ａ））ことを意味し、調和しない変化は電極部位を横切って散在したパワー変化になる（図３（Ｂ））ことを意味する。他の実施態様では、データ検索ソフトウェアを変更するが、空間ＥＥＧ調和の一般観念を変更しない、２１チャネルＥＥＧシステムを使用している。どのようなチャネル数も利用されうることが理解されるであろう。
【００７８】
図１〜３に示されるように、ＥＥＧ調和は、ＣＩを計算するアルゴワズムおよびソフトウェアに関連する本発明の開発の基礎として使用される。好ましい実施例では、アルゴリズムは以下のように働く。
【００７９】
１）残留パワーを含む別々のスペクトルは、標準のＦＦＴアルゴリズムによってすべてのＥＥＧチャネルのために計算される；
【００８０】
２）２つの近接するタスク間のパワー変化距離（ＰＣＤ）は、方程式（１）にしたがって、各ＥＥＧバンドおよびチャネルのために計算される。
【００８１】
【数１】
2004530475.tif 000003
【００８２】
先ず、各ＰＣＤは方程式（１）の式を使用して標準化される。ここに、Ｍ１とＭ２は２つの近接するタスクの平均パワーであり、ＳＤ１およびＳＤ２はそれらの標準偏差であり、Ｎ１とＮ２はこれらのタスクのエポック数である。標準化は、別のものと直接比較可能な１つのチャネル／周波数帯域の変化を許容する。
【００８３】
３）ＰＣＤは、「雑音閾値」より下の変化を除去するためにフィルタリングを受ける。図３（Ａ）および図３（Ｂ）における水平線によって示された雑音閾値は、次のように作用する。閾値より絶対値だけ大きいＰＣＤは、それらの方向によって１または−１でマークされ、一方、閾値より下のＰＣＤは、ゼロによってマークされる。図３（Ａ）および図３（Ｂ）において、±１．６５の雑音閾値は、ＮＴとして示されたラインによって表されている。これらの閾値は、各ＥＥＧ帯域およびチャネルで、人があるタスクから別のタスクに変わる間に重要なパワー変化が観察されたかどうか示す、図３（Ａ）および図３（Ｂ）のＰＣＤを、１、０、−１のシーケンスに変形する。そのＰＣＤは学生ｔ−分布（Ｓｔｕｄｅｎｔ  ｔ−ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に近い分布を有するので、１．６５の閾値は、ｐ＝０．０５のタスク１および２で平均ＥＥＧパワーを比較する１−テイルドｔ−検定（ｏｎｅ−ｔａｉｌｅｄ  ｔ−ｔｅｓｔ）をすることと等価である。またしても、これは我々の方法を明確にするために提供される単なる連関である。ｔ検定（ｔ−ｔｅｓｔ）あるいは他のパラメーター技術に基づいた結論は、ＣＩの計算に関係しない。その雑音閾値は調整可能であり、また、他の実施例ではその雑音閾値は３．５である。
【００８４】
４）ＰＣＤのフィルターされたセットが、図４（Ａ）および（Ｂ）に示されている。あるカットオフ周波数より下のほとんどのフィルターされたＰＣＤが正、一方このカットオフ周波数以上のほとんどの指標が負、あるいはまたその逆ならば、タスク１からタスク２までの変化は調和している。これとは対照的に、ＰＣＤが大きさおよび（または）符号だけ著しく変われば、その変化は調和しないであろう。したがって図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、ラインＣＦによって示されるように、ベータおよび高いベータの間のカットオフ周波数で、調和したＥＥＧおよび調和しないＥＥＧをそれぞれ示している。
【００８５】
５）計算の最終パスは、カットオフ値より下および上のフィルターされたＰＣＤの加算である。ＣＩは、パーセンテージで表現される、即ち下記方程式（２）を用いて計算された、これらの２つの和の間の差異の絶対値として定義される。
【００８６】
【数２】
2004530475.tif 000004
【００８７】
例えば、図４（Ａ）では、カットオフ下の和の−５、カットオフ上の和の１３が提供される。したがって、図４（Ａ）に示された調和した変化のＣＩは、１８となる。これとは対照的に、図４（Ｂ）の調和しない変化のＣＩは、１（カットオフの下は０、カットオフの上は−１）となる。最大のＣＩは、スペクトル離散化中に使用されるＥＥＧ帯域の数を掛けたＥＥＧチャネルの数に等しい。例えば、８つのチャネルＥＥＧ機器および４つの帯域で、ＣＩは０〜３２まで変動する。結果を異なる実験にわたって比較可能にするために、ＣＩは、その極大値からのパーセンテージで表現される。例えば、図４（Ａ）におけるＣＩは５６．２５パーセントになり、図４（Ｂ）では、３．１２５パーセントになる。
【００８８】
ＣＩの他の実施例は、ＰＣＤの絶対値の和として計算することができる。このバージョンはＣＩに似た特性を持っており、いくつかの研究で優れた弁別能力を示した。
【００８９】
（アルファ遮断インデックス）
本発明の別の側面は、ほぼ１分の認識力のタスクの迅速な連続中にα遮断を減少させるように練習する形式でモニターされた中間の一時的な読取り値を提供するための、方法、装置およびコンピュータ・プログラム生成物を提供する。そのような方法は、ニューロフィードバック（ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）が改善された注意能力をインプリメントするために使用されてもよい。
【００９０】
アルファ遮断のモニターおよびニューロフィードバック（ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）を提供することに関して、従来のＥＥＧにおいては、アルファ周波数の中の目が覚めているＥＥＧの活動は、それらは「アルファリズム」、即ち目を開けた状態で減ずる（あるいは「遮蔽する」）、後方−優性活動、を形成することに、特別の意味を持っている。このリズムは、まず年齢３〜４か月で現われ、遅い幼年期の成人レベルに到達するまで周波数が徐々に増加する。高められた不安あるいは眠気のような非常に低い覚醒中にアルファリズムは遅くなるかまたは不在になるので、アルファ増強（アルファパワーの増加）を達成することは、過度に刺激された被験者（ＡＤＨＤ被験者等）およびアンダー刺激された被験者（またＡＤＨＤ被験者あるいは不注意に苦しむ他の人等）の双方にとって、より一層困難である。
【００９１】
対照被験者は、休息中により高いパワー、および認識力のタスクの間にアルファのより低いパワーをもって、アルファのパワーがかなり異なることを示した。アルファ増加はアルファブロキング影響の減少に起因するので、アルファのパワーのオン・ライン・ニューロフィードバック（ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）は、休息時にくつろぎを促進する指示をした注意障害を有する被験者に見られる。認識力のタスクに変わるときに集中せよという指示は、アルファブロキングを促進するためにも使用することができ、従って精神統一と焦点に関連したベータのパワーを逆に高める。
【００９２】
同様に、神経心理学のＥＥＧ研究は、特定の試験条件下の周波数帯域のパワーのある変化に帰着した。ベータアクティビィティ（ｂｅｔａ  ａｃｔｉｖｉｔｙ）の存在は、ほとんどの精神生理学者によって、アクティブな精神の処理を反映するために考慮されるが、アルファは、レラクセーションおよび下位覚醒のデルタおよびシータに関係している。アルファおよびシータ活動の減衰およびベータアクティビィティ（ｂｅｔａ  ａｃｔｉｖｉｔｙ）の存在は、これらのパラダイムにおける「アクティブな精神の処理」を示す（非特許文献３３参照）。
【非特許文献３３】
アンドレッシ、ジェイ．エル．（Ａｎｄｒｅａｓｓｉ，Ｊ．Ｌ．）著１９８９年：精神生理学：人間挙動および生理的な応答、ヒルズデール、ＮＪ：エルバウム（Ｅｒｌｂａｕｍ）
【００９３】
したがって、数分の中間のスケールにおけるニューロフィードバック（ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）は、レスト期間にアルファを増加させることおよび認識力のタスクに取り組む時にアルファを抑えることに関して提供される。
【００９４】
アルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）ＥＥＧデータ収集手順に関して、生のＥＥＧデータは、頭皮電極を介して１秒当たり約２００回サンプリングした、ディジタル化された振幅であり、また、ＦＦＴは、エポックバイエポックで、データのパワー・スペクトルを計算するために使用される。アルファ周波数（８−１３ヘルツ）のパワーは、すべてのエポックのために計算され、次に、すべてのタスクおよびレスト期間内におよびＥＥＧ電極にわたって平均される。このように、各人のために、急速に変わるタスクとレスト期間のシーケンスに対応して、アルファ・パワーのシーケンスα１、α２、．．．αｋが得られる。
【００９５】
特に、被験者は、集中的な認識力の努力が要求される、約１〜２分間の認識力のタスクに特に取り組むだろう（例えばコンピューター・スクリーンのトラッキング）。次いで、被験者は、目を開いてじっとして約１分間休憩をとるように求められる。その後、被験者は、約１〜２分の間に前述の認識力のタスクを再開する。その後、このシリーズは、約１２回（およそ１時間）あるいは所望の繰り返しレベルまでタスクと休憩との繰り返を行っても良い。
【００９６】
ＡＢＩも、（本発明第３番めの側面として後で議論される）一連の確率的モデルの１ステップとして計算されても良い。そのようなＡＢＩデータも、１〜２分毎に、タスクと休息の間にアルファのパワーを示すオン・ライン・フィードバックを提供するであろう。目的は、被験者が休息中にアルファのパワーを高めて、認識力のタスクを行なう間にアルファのパワーを最小限にすることだろう。
【００９７】
迅速な推移プロトコル中の人のためのＡＢＩは以下のように計算される：
【００９８】
【数３】
2004530475.tif 000005
【００９９】
ＣＩと同様に、ＡＩは０から１００までの範囲であり、発明者データが示すように、より低いＡＩはＡＤＨＤの表れである。
【０１００】
ＣＩとＡＢＩは複雑な数学モデルに起因するものであり、それらの計算は簡単ではない。標準統計的処理はＣＩやＡＢＩを計算するために適用されてうるものではなく、明らかにそれらは手動で計算することができない。好ましい実施例では、このソフトウェアはＪａｖａで書かれており、次の特徴がある。ｉ）４チャネルＥＥＧ機器、８チャネルＥＥＧ機器および２１チャネルＥＥＧ機器からデータを読むためのインターフェース、ｉｉ）閾値およびカットオフ・パラメーターの任意のコンビネーションのために計算する能力、またｉｉｉ）被験者のリストの処理、および詳しい分析のためにそれらの指標を組み合わせてデータ・ベースにする。
【０１０１】
（本書の全体にわたって議論されたような）本発明の方法および装置は、ハードウェア、ソフトウェアあるいはそのコンビネーションを使用して実施しても良く、また１つまたはそれ以上のコンピュータシステムあるいは他の処理システムにおいて実施されても良く、あるいは、携帯情報端末（ＰＤＡ）のような処理システムで部分的に行なわれても良い。実施例では、本発明は、図１３に示されるような汎用コンピューター１３００上で動作するソフトウェア中で実行されている。コンピュータシステム１３００は、プロセッサ１３０４のような１つまたはそれ以上のプロセッサを含んでいる。プロセッサ１３０４はコミュニケーション・インフラストラクチャー１３０６（例えばコミュニケーション・バス、クロスオーババーあるいはネットワーク）に接続されている。コンピュータシステム１３００は、ディスプレイ１３３０に表示するためにコミュニケーション・インフラストラクチャー１３０６（あるいは図示されないフレームバッファーから）からのグラフィックス、テキストおよび他のデータを送るディスプレイ・インターフェース１３０２を含んでいる。
【０１０２】
コンピュータシステム１３００はさらにメインメモリー１３０８、できればランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、を含んでおり、さらに補助メモリ１３１０を含んでも良い。補助メモリ１３１０は、例えば、ハードディスクドライブ１３１２、および／またはフロッピーディスク・ドライブ、磁気テープ駆動機構、光ディスクドライブなどに代表されるリムーバブルなストレージドライブ１３１４を含むものであっても良い。リムーバブルストレージドライブ１３１４は、周知の方法で、リムーバブルストレージ１３１８から読み書きする。リムーバブルストレージユニット１３１８は、リムーバブルストレージドライブ１３１４によって読み書きされるフロッピーディスク、磁気テープ、光ディスクなどを表わす。認識されるように、リムーバブルストレージユニット１３１８は、コンピューター・ソフトウェアおよび／またはデータをそこに格納したコンピューター使用可能な記憶メディアを含んでいる。
【０１０３】
これに代わる実施例では、補助メモリ１３１０は、コンピュータ・プログラムあるいは他の指示がコンピュータシステム１３００にロードされることを許容する他の手段を含んでも良い。そのような手段には、例えば、リムーバブルストレージユニット１３２２およびインターフェース１３２０を含んでも良い。そのようなリムーバブルストレージユニット／インターフェースとしては、例えば、プログラム・カートリッジおよびカートリッジ・インターフェース（ビデオゲーム装置で見られるような）、リムーバブルなメモリ・チップ（ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭあるいはＥＥＰＲＯＭのような）および関連するソケット、ソフトウェアとデータがリムーバブルストレージユニット１３２２からコンピュータシステム１３００に転送されることを許容する他のリムーバブルストレージユニット１３２２およびインターフェース１３２０が含まれる。
【０１０４】
コンピュータシステム１３００はさらにコミニュケーションインターフェース１３２４を含んでも良い。コミニュケーションインターフェース１３２４は、ソフトウェアとデータがコンピュータシステム１３００と外部装置の間で転送されることを許容する。コミニュケーションインターフェース１３２４として、例えば、モデム、ネットワーク・インターフェース（エサーネット・カードのような）、コミュニケーション・ポート、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカードなどを含んでも良い。コミニュケーションインターフェース１３２４を介して転送されたソフトウェアとデータは、コミニュケーションインターフェース１３２４によって受け取ることができる電子信号、電磁気信号、光学あるいは他の信号である信号１３２８の形をしている。信号１３２８はコミュニケーション・パス（つまりチャネル）１３２６を介してコミニュケーションインターフェース１３２４に提供される。チャンネル１３２６は、信号１３２８を運び、ワイヤーかケーブル、ファイバーオプティクス、電話線、携帯電話リンク、ＲＦリンクおよび他の通信チャンネルを使用して実施されても良い。
【０１０５】
本書では、「コンピュータ・プログラム・媒体（ミディアム）」および「コンピューター使用可能な媒体（ミディアム）」の用語は、一般に、リムーバブルストレージドライブ１３１４、ハードディスクドライブ１３１２にインストールされたハードディスク、および信号１３２８のようなメディアを参照するために使用される。これらのコンピュータ・プログラム・プロダクトは、コンピュータシステム１３００にソフトウェアを提供するための手段である。本発明はそのようなコンピュータ・プログラム・プロダクトを含む。
【０１０６】
コンピュータ・プログラム（コンピュータ制御論理とも称される）は、メインメモリ１３０８および・または補助メモリ１３１０に格納される。コンピュータ・プログラムもコミニュケーションインターフェース１３２４を介して受け取ることができる。コンピュータシステム１３００は、実行された時、そのようなコンピュータ・プログラムによってここに議論されるような本発明の特徴を実行することができる。特に、プロセッサ１３０４は、実行された時、コンピュータ・プログラムによって本発明の機能を行なうことができる。従って、そのようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータシステム１３００のコントローラーを表わす。
【０１０７】
発明がソフトウェアを使用して実行される実施例において、ソフトウェアはコンピュータ・プログラム・プロダクトに格納され、リムーバブルストレージドライブ１３１４、ハードドライブ１３１２あるいはコミニュケーションインターフェース１３２４を使用して、コンピュータシステム１３００にロードされうる。この制御論理（ソフトウェア）は、プロセッサ１３０４によって実行された時、プロセッサ１３０４にここに記述されるような発明の機能を行なわせる。
【０１０８】
別の実施例では、発明は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）のようなハードウェア・コンポーネントを使用して、主としてハードウェア中で実行される。ここに記述された機能を行なうハードウェアステートマシンのインプリメントは、関連技術に熟練している者に明らかであろう。
【０１０９】
更に別の実施例では、本発明はハードウェアとソフトウェアの両方のコンビネーションを使用して実行される。
【０１１０】
本発明のソフトウェア実施例では、上述した方法は、ジャバ（Ｊａｖａ）において実施されたが、当該技術に熟練している人々によって認識されるであろうＣ＋＋のような他のソースランゲージで実施することができた。
【０１１１】
（ＣＩとＡＢＩを確認する研究）
下記の記述は、３つのパイロットスタディからの発見であり、それらには異なるＥＥＧ機器を使用する異なる設備における異なる研究助手によるデータ収集をともなう異なる被験者、異なる年齢集団、異なる性別が含まれる。サマリーでは、結果は次のことを示す、ＣＩは：ＡＤＨＤを対照被験者から明確に区別し、すべての被験者の８０％以上を正確に分類する；ほとんどオーバーラップなしで、ＡＤＨＤの男性の被験者（年齢＜１６歳）を対照群から識別する；ＡＤＨＤの精神測定尺度と著しく関連する；そして、時間を超えて信頼できて、メチルフェニデートによって明確に影響を受ける。
【０１１２】
データのメタ分析：  ３３人のＡＤＨＤおよび３４人の対照からなる合計６７人の被験者が、我々が行なったパイロットスタディおよびスイートブライア大学（Ｓｗｅｅｔ  Ｂｒｉａｒ  Ｃｏｌｌｅｇｅ）で行なわれた研究に参加した。サンプルは３８人の男性および２９人の女性から成るものであって；４３人の被験者が１６歳以下であった。独立した要因ＡＤＨＤ対対照、性別および年齢集団の分散分析で、以下のことが明らかになった：
【０１１３】
＊ＡＤＨＤ被験者の平均ＣＩは対照、Ｆ＝４３．７、ｐ＜．０００１で２９％対５０％である。
【０１１４】
＊より高いＣＩ、Ｆ＝４．１、Ｐ＜．０５を持っている男性で重要な性別結果があった。
【０１１５】
＊高いＣＩ、Ｆ＝３．７、ｐ＝．０６を持った、より若い被験者で年齢傾向があった。
【０１１６】
＊ＡＤＨＤと対照との間でより強いＣＩ差を示す男性、Ｆ＝５．６，ｐ＜．０５．、でＡＤＨＤ対照と性別結果との間に重要な相互作用があった。
【０１１７】
ＣＩに基づいて、ロジスティックスの回帰モデルは、全ＡＤＨＤ被験者の８２％および全対照被験者の７７％を、８０％の全体分類精度で、正確に分類した。このモデルは、統計的に重要、ｐ＜．０００１、であった。もし若い男性被験者だけが分析に含まれていたならば、ロジスティック・モデルの分類パワーは９０％まで増加した。さらに、ＣＩに基づいたブーリアンの意志決定規則（Ｂｏｏｌｅａｎ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ−ｍａｋｉｎｇ  ｒｕｌｅ）は、若いＡＤＨＤ少年対それらの年齢性別が一致した対照の１つだけ除いて全部を、９６％の正確な分類に分類した。
【０１１８】
この分析から、我々は、ＣＩがＡＤＨＤ対対照被験者の非常に重要な判別式であると結論を下すことができる。さらに、より若い男性の特定のサブグループで、それは、我々のパイロットスタディにおけるこれらの被験者のほとんど１００％を正確に分類するケースバイケースの原則で非常にうまくいく。この後の発見および１６歳未満の若い男性は優勢なＡＤＨＤ人口であるという事実は、この発明を、スクリーニングのツールとして本発明を記述し、また年齢８〜１６歳の少年を診断するために我々の決定を書き取らせられた。
【０１１９】
（発明者達のパイロットスタディからの詳細な結果）
（研究Ｉ）下記表１および図５に示すように、ＡＤＨＤで年齢６〜１０歳の４人の少年と４人の年齢と一致した対照少年５分の休憩によって分離された、２つの３０分の試験（ビデオと読み）でテストされた。ＡＤＨＤ少年では、この手順が試験−再試験信頼度を評価するために３か月後に繰り返された（非特許文献３４参照）。
【非特許文献３４】
コックス、ディ．ジェイ．（Ｃｏｘ，Ｄ．Ｊ．），クバチェブ、ビ．ピー．（Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ，Ｂ．Ｐ．），モーリス、ジェイ．ビ．（Ｍｏｒｒｉｓ，Ｊ．Ｂ．），フィリップス、シー（Ｐｈｉｌｉｐｓ，Ｃ．），ヒル、アール．（Ｈｉｌｌ，Ｒ．），およびマルケル、エル．（Ｍｅｒｋｅｌ，Ｌ．）著１９９９年：注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）−Ａパイロットスタディを有するおよび有しない少年間の脳波計と精神測定違い、応用精神生理学およびバイオフィードバック２３、第１７９〜１８８頁
【０１２０】
【表１】
2004530475.tif 000006
【０１２１】
（研究ＩＩ）年齢１８〜２５歳の６人のＡＤＨＤ男性および６人の非ＡＤＨＤ男性が、クロスオーバデザイン研究を制御する、二重盲検、プラシーボ対メチルフェニデートに参加した。被験者達は、ゴードン（Ｇｏｒｄｏｎ）診断システムの４つのタスクを与えられた。２つは容易（聴覚および視力）そして２つは困難（聴覚および視力）である。その結果はコックス等（Ｃｏｘ，ｅｔ  ａｌ））（非特許文献３５参照）およびマーケル等（Ｍｅｒｋｅｌ，ｅｔ  ａｌ）（非特許文献３６参照）および刊行物のために提出された。
【非特許文献３５】
コックス、ディ．ジェイ（Ｃｏｘ，Ｄ．Ｊ．），マルケル、アール．エル．（Ｍｅｒｋｅｌ，Ｒ．Ｌ．），コバチェブ、ビー．ピー．（Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ，Ｂ．Ｐ．）およびセワード、アール（Ｓｅｗａｒｄ，Ｒ．）、注意欠乏／活動過多障害（ＡＤＨＤ）はドライブのパフォーマンスを損なう。それは刺激性の薬物で改善される：予備のダブルの盲目のプラシーボ対照臨床試験、応用精神生理学およびバイオフィードバック、印刷中
【非特許文献３６】
マルケル、アール．エル．（Ｍｅｒｋｅｌ，Ｒ．Ｌ．）コックス、ディ．ジェイ．（Ｃｏｘ，Ｄ．Ｊ．），コバチェブ、ビー．ピー．（Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ，Ｂ．Ｐ．），モーリス、ジェイ．（Ｍｏｒｒｉｓ，Ｊ．），セワード、アール．（Ｓｅｗａｒｄ，Ｒ．），ヒル、アール（Ｈｉｌｌ，Ｒ．）およびリーブ、アール（Ｒｅｅｖｅ，Ｒ）著  ２０００年、薬物への注意欠乏／活動過多障害および反応性の基準としてのＥＥＧ一致指数、応用精神生理学のジャーナル、印刷中
【０１２２】
（研究ＩＩＩ）  下記表２および図６に示すように、ＡＤＨＤあるいは非ＡＤＨＤ（ＡＤＨＤを有する９人の少年と８人の少女、ＡＤＨＤのない９人の少年と９人の少女）のどちらかとして分類された年齢８〜１６歳の１８人の少年および１７人の少女が、様々なタスク（１０分のビデオ、１分の休憩、１０分の読み、５分の休憩、１０分の数学）を行ないながら３６分に亘ってテストされた。完全な結果はコバチェブ等（Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ  ｅｔ  ａｌ）の中の刊行物のために提出された（非特許文献３７参照）。
【非特許文献３７】
コバチェブ、ビー．ピー．（Ｋｏｖａｔｃｈｅｖ，  Ｂ．  Ｐ．），ヒル、アール．（Ｈｉｌｌ，Ｒ．），モーリス、ジェイ．ビ．（Ｍｏｒｒｉｓ，Ｊ．Ｂ．），リーブ、アール（Ｒｅｅｖｅ，Ｒ．），ロベバ、アール．エス．（Ｒｏｂｅｖａ，Ｒ．Ｓ．），ロボェフスキー、ティー．（Ｌｏｂｏｓｃｈｅｆｓｋｉ，Ｔ．），およびコックス、ディ．ジェイ．（Ｃｏｘ，Ｄ．Ｊ．）著、ＥＥＧ推移調和およびＡＤＨＤとのその関係、一致指数の確証、印刷中
【０１２３】
【表２】
2004530475.tif 000007
【０１２４】
（新しいデータおよび最近分析）
研究ＩＶ：ＡＤＨＤを有する３０人の女子大生とＡＤＨＤを持たない３０人の女性の対照大学生のＥＥＧデータが、メチルフェニデートを断続的にテストした。１２のデータ・セットが、下記分析に含まれている。高いＣＩに加えて、短いレスト期間によって分離された短いタスクの、データ収集の後半に行なわれたシリーズの分析は、以前に未知であるが、非ＡＤＨＤ対照に関するＡＤＨＤを有する女子大生のＥＥＧの中の非常に著しい矛盾を明らかにした。ＡＤＨＤ被験者は、（ｉ）レスト期間の間上昇の少ないアルファ活動（覚醒状態）、２０．０±１．３対２６．８±１．０、ｐ＜．００１、および（ｉｉ）タスクの間の抑制の少ないアルファ活動、１５．９±０．４対１４．５±０．６、ｐ＝＜．００１、であった。これらの新しい発見は、アルファ遮断インデックス（Ａｌｐｈａ  Ｂｌｏｃｋａｄｅ  Ｉｎｄｅｘ）の公式化につながった。図７および図８は、高いおよび低いＡＢＩを反映する、ＡＤＨＤのないおよびＡＤＨＤを有する人のためのアルファ・パワーのシーケンスをそれぞれ示す。
【０１２５】
（研究Ｖ）国家健康調査委員会（ＣＨＲＢ）によって後援された研究で、７７人の子供（６７人の男性および１０人の女性、３６人のＡＤＨＤおよび４１人の非ＡＤＨＤ）が、ＥＥＧを執行された。ＡＤＨＤ対対照の比較は、ＡＤＨＤ被験者用の４７％の一致指数と対照被験者用の６５％の一致指数、Ｆ＝９．０、ｐ＜０．００５を産出した。これは、より低い一致指数がＡＤＨＤに関係しているという我々の主要な仮説を確認した。
【０１２６】
一致指数の最適の分類閾値は、４０％であると分かった。それは、我々のパイロットスタディ（例えば、４０％あるいはより少ない数量の一致指数はＡＤＨＤの表れであると見なされる）からの結果を確認した。３０人のＡＤＨＤ少年のうちの２０人の少年が、４０％のＣＩあるいはより少ない数量を持っていた。それは一致指数がＡＤＨＤの最初の診断の６６％を確認したことを暗示する。３３人の対照のうちの３０人の対照が、４０％以上のＣＩ２を持っていた。それは、一致指数が９０％以上の特異性を持っていたことを暗示する。これらの結果は、一致指数がほとんどの非ＡＤＨＤ少年を確認し、ＡＤＨＤの最初の分析のうちのいくつか（この研究の場合の３分の１）を拒絶するだろうという我々の期待に対応する。後者は、もっぱらバックグラウンド・アンケートおよびインタビューに基づいたＡＤＨＤの決定が、障害の過剰診断になるかもしれないという我々の仮説を確認する。
【０１２７】
（研究ＶＩ）：目的があれば、ＡＤＨＤを有する人の中の処置の効果を評価するために信頼できる診断法を使用することができるかもしれない。これは、適切に熟慮した処置が重要なＥＥＧパラメーターに衝撃を与えるかどうかを実証することによって、これを達成することができるかもしれない。
【０１２８】
資金がマクニール消費者ヘルスケア（ＭｃＮｅｉｌ  Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｃａｒｅ）によって提供された最も最近の研究では、発明者は、いずれもメチルフェニデート上およびそのメチルフェニデートから、ＡＤＨＤまたはＡＤＤを有する６人の男性を評価した。この研究は運転能力に対する薬物治療の影響を検討するために行なわれた。しかし、断続した薬物治療の間、発明者等は、さらに被験者用のＥＥＧデータを集めた。被験者は１６〜１９歳の間にあり、メチルフェニデートに対して以前の肯定応答を報告した。薬物治療を受けない時、６人のＡＤＨＤ被験者のうちの４人は、４０％あるいはより低い一致指数ＣＩを得た。１人の被験者は薬物治療ＥＥＧのない間眠く、また１００のＣＩを得た。それはこの状態と予言される。したがって、薬物治療なしトライアルからの彼のＣＩは、おそらく無効である。注目に値すべきなのは、リタリン（Ｒｉｔａｌｉｎ）上でテストされた時、被験者はすべて、ＣＩの増加を示した。また、（Ｒｉｔａｌｉｎ）上でテストされた時、１つの被験者以外のすべての被験者は、５０％以上のＣＩを達成した。５０％以上のＣＩは正常か調和した認識力の推移に関係していて、ＡＤＨＤまたはＡＤＤの欠如を示すと見なされる。
【０１２９】
この研究は、ある認識力のタスクから別の（４０％未満の一致指数）タスクまでの推移中のより低いＥＥＧ調和が、ＡＤＨＤまたはＡＤＤを有する個人に関連した重要な生理的なマーカーになるだろうという仮説を確認した。そのＥＥＧ  ＣＩは、メチルフェニデートの適切な服用量で治療されているＡＤＨＤまたはＡＤＤを有する個人において増加するかあるいは標準化するだろう（ＣＩ≧５０％）。
【０１３０】
（確率的モデル）
本発明の第３番目の側面は、注意障害を診断し、ニューロフィードバック（ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）処置を提供し、処置応答を評価するために利用される一連の、あるいは非一連の確率的モデル手順を提供するための方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトを提供するものである。本発明の一連の確率的な手順は、注意するか認識力の欠乏あるいは機能障害を診断するのに用いられるいくつかのコンポーネントの最適化である。これらのコンポーネントはいくつかの一連のアセスメントを含んでおり、それらの幾つかは特定の疾病であり、そして幾つかはすべてに一般的な注意／認知障害である：ａ）精神測定データ（生体内および履歴で）；ｂ）行動のデータ；ｃ）ＣＩ１およびＣＩ２のアセスメントに関するＥＥＧ取得（大きな一時的なスケールへのアクセス）；およびｄ）１分の認識力のタスク（中間の一時的なスケールへのアクセス）の迅速な連続に関するＥＥＧ取得。一連の各ステップは、コンディションのアセスメントに寄与する。また、最終診断はすべてあるいは実質的に全てのコンビネーションに基づく。
【０１３１】
簡潔にまた直ぐ下に述べられるように、アルゴリズムは、一連の確率的な分類モデルによって統合された下記手順に制限されないが、これを含むものである。
【０１３２】
ａ）認識力の注意機能障害の症状の存在／欠如のための人のふるい分けおよび評価のための精神測定アセスメント標準検査プロトコル：
ｉ）標準ＡＤＨＤ精神測定
ｉｉ）注意する変化用の能力、特に認識力の推移困難（ＡＣＴＤ）のアセスメントおよび関連する神経心理学のアセスメントを評価する精神測定
【０１３３】
ｂ）脳波計（ＥＥＧ）データ収集手順は、２つのセッションからなる：
ｉ）１つの約５分のスケジュールに基づいた休息によって分離された、２つの約１０分の認識力のタスクから成る認識力の推移プロトコル（「推移プロトコル」）
ｉｉ）約１分休息で分離された約２分間タスクの変わる迅速なシーケンスから成る迅速な認識力の推移プロトコル（「迅速な推移プロトコル」）
【０１３４】
ｃ）ＥＥＧ取得に基づいたＡＤＨＤのためのＥＥＧ推移調和の数学モデル：
ｉ）上記の遅い部分に対応する間のタスク間の注意する推移の不足を数量化するための推移プロトコル一致指数（ＣＩ）。このＣＩは、前述した異なる加重式によって識別された２つのバージョンを有する。
ｉｉ）データ収集の速い部分に対応するレスト期間の間だのより少ない上昇アルファ活動（覚醒状態）を数量化するための迅速な推移プロトコルアルファ遮断インデックス（ＡＢＩ）。
【０１３５】
ｄ）このモデルに後続するＥＥＧデータ分析アルゴリズムおよびソフトウェア。
【０１３６】
ｅ）精神測定、ＥＥＧデータ、および数学モデルからの結果を組み合わせて単一の診断用機器にする確率的なアセスメント手順
【０１３７】
本発明方法は、一連の確率的モデル手順の導入、および注意機能障害に関連するＥＥＧ矛盾を評価することができる知的なデータ解釈コンポーネントを導入することによる、既存の心理学のＥＥＧデータ収集システム、行動のＥＥＧデータ収集システムおよび生理的なＥＥＧデータ収集システムの向上に直接関係する。このプロダクトの潜在的なユーザーは、注意あるいは認知障害を有する人を診断しあるいは治療するすべての人あるいは団体になるだろう。承認され次第、方法は、薬物治療か追加の治療のような処置の効果の処置および評価に加えて、ＡＤＨＤのような損なわれた注意に関連した障害の最初のスクリーニングおよび診断のために使用することができる。
【０１３８】
人口統計学的なアセスメントに関して、この方法は、年齢、性別などのような標準の人口統計学的な質問、家族および学校環境に関する調査を含んでいる。
【０１３９】
精神測定データは、標準ＡＤＨＤスケール、特に、追加の推移を測定する高度に発展した質問を含んでいる。例えば標準の精神測定については、一般的な注意（つまりＭＭＳＥ）に関する心理学のデータが得られ、また、その後、認識力／注意機能障害に特有の疾病あるいは障害に関するデータが、障害（つまりＡＤＨＤのためのＤｕＰａｕｌ評定尺度）に特有のアセスメント質問、スケールおよび目録を介して得られる。さらに、行動のレイティング（生体内）に加えて神経心理学の発見（ＰＡＳＡＴの結果のような）が組込まれる。これに対して、注意変化のための能力を評価する精神測定のためには、認識力の推移の難しさに関するデータは、認識力の推移難しさ（ＡＣＴＤ）のアセスメントを介して得られる。
【０１４０】
本発明の確率的なアセスメント手順に向けると、このモデルは、注意機能障害の信頼できて有効な診断の可能性を増加させるためにいくつかの一連の依存するアセスメントを使用している。各従属する尺度は、特定の領域（心理学、行動、生理的）に特有の関係データを集めることに向けて連動され、従って全ての領域が評価され、予測的妥当性が最大限になされる。次のステップで、ＥＥＧデータの生理的な側面が得られ、計算され、モデルに組込まれる。これらのＥＥＧ尺度は、複数の交互に起こる綿密な長い認識力のタスクの間にアルファ遮断によって測定されるように、ＣＩとＡＢＩを含んでいる。このように、最終診断／アセスメントは、上記の心理／生理的なデータのすべての数学的なコンビネーションに基づくものであって、したがって、任意の単一の尺度を越えて特異性／感度を増加させた。
【０１４１】
（形式上のデータ表現）
図９に移って、各被験者（被験者の個々のプロフィール９５０）のデータは、個人および人口統計学的／環境情報９０５、精神測定スコア９１０，ＣＩ  ９１５，ａｎｄ  ＡＢＩ  ９２０を含むベクトルとして表わされる。このように、被験者は、個々のプロフィール・ベクトル９５０の座標に対応する多次元のスペースにおけるポイントとしてそれぞれ表わされる。
【０１４２】
（診断アセスメント・アルゴリズム）
アルゴリズムの基本単位は、個々の特定のステップでパーソナル・プロフィールのアセスメントに以下のように基づいて注意機能障害の個人的確率を割り当てるシングル・ステップである。以下に述べるステップ１〜４の可能性のレンジは、限定するためではなく図示するのが目的であって、他の所望のレンジは同様に実行されて実施されしうるものであると認識されるべきである。ステップは下記リストされたのと代替の順序で実行することができる。
【０１４３】
（ステップ１：人口統計学的なアセスメント）
人口統計学的なデータについては、これは、年齢、性別などで定義された異なる亜母集団における人口罹患率データに基づいて行われるであろう。このステップでは、すべての被験者は、注意機能障害、Ｐｉ  ９２５  の可能性を割り当てられる。例えば、１９歳の女性は、注意機能障害ｐ＝０．００５の事前確率を受け取ける一方、８歳の少年は可能性０．１２を割り当てられる。一般に、人口統計学的なアセスメントは各被験者の注意機能障害の事前確率を確立するために使用される。
【０１４４】
（ステップ２：精神測定アセスメント）
精神測定に関係しては、注意機能障害Ｐ２  ９３０の可能性は、標準尺度および認識力の推移困難（ＡＣＴＤ）のアセスメントに基づいて、決定的な注意機能障害分類用にｐ＝１．０、決定的な非機能障害分類用にｐ＝０．０不明瞭な場合用にＰ＝０．５のように、割り当てられる。
【０１４５】
（ステップ３：一致指数）
ＣＩに関しては、このステップでの注意機能障害Ｐ３９３５のための可能性は、もしＣＩ＞６０％であればＰ＝０、もしＣＩ＞４０％であればＰ＝１、さもなければｐ＝０である。
【０１４６】
（ステップ４：アルファ遮断インデックス）
このステップでの注意機能障害Ｐ４  ９４０の可能性は、もしＡＩ＞４０％であればｐ＝０、もしＣＩ＜２０％であればｐ＝０．５、さもなければｐ＝０．５である。
【０１４７】
さらに、図１０を参照して、上記のステップは、前後のステップ（ｓ）でアセスメントが示された、各ステップで注意機能障害／非機能障害の条件付き確率を計算することによってリンクされる。いくつかのステップがリンクから省略されているかも知れないことが考慮される。
【０１４８】
図１１に移って、図１１は、注意障害グループ１１２０および対照群１１３０の、確率的モデル分析から決定されたような、確率密度関数を図示する。各ステップでは、我々は非決定的なアセスメント１１４０の「グレイゾーン」を持つので、一連の計算の最終結果は評価された人が注意機能障害を持っているという可能性になるだろう。図１１は、注意機能障害／非機能障害人口の可能性の分布を図示する。その分布はオーバーラップすると予想され、それにより決定的な診断ができない個人のサブグループが明らかになる。しかしながら、アセスメントの個々の繰り返しあるいは反復のステップでは、オーバーラップ・ゾーンはより小さくなり、最終結果は個々のステップのうちのどれよりも実質的に正確なアセスメントである。
【０１４９】
（処置アセスメント・アルゴリズム）
精神測定基準の主な欠点は、処置効果を即時にアセスメントするための手段を提供しないということである。これに対して、本発明の認識力の推移および迅速な認識力の推移ＥＥＧプロトコルのいずれも数分で利用可能である（速いＥＥＧプロトコルは、注意変化のほぼオン・ライン・トラッキングでさえも提供する）。したがって、ＣＩとＡＢＩは、処置手順の効果の指標として使用することができる。
【０１５０】
図１２に図示されるように、処置アセスメント・アルゴリズムは、処置を含んでいる再帰的なループに組み込まれた診断アセスメント・アルゴリズムの最後の２ステップを含んでいる。このアルゴリズムは、処置に起因するかもしれない注意機能障害の可能性の変化を評価する。成功した処置は、図１１の注意機能障害確率分布を非機能障害ゾーンへ変えて、非機能障害用の個人的確率を増加させるだろう。そのような変化の測定は、本発明方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトを次のようにすることを許容する。１）直ちに処置効果を評価すること、２）比較を処置すること（出力が標準化されるので）、３）処置結果の持続を評価すること（もし、アセスメントが処置コースを通じて数回行なわれれば）、４）迅速な推移ＥＥＧプロトコルおよびＡＢＩがオン・ライン・フィードバックを提供すること、しかしてバイオフィードバックに基づいた処置手順の機会。
【０１５１】
結論として、本発明の利点は、とりわけ、注意機能障害のスクリーニングおよび評価のための標準検査プロトコルを提供するということである。それは、心理学・生理的なアセスメントのコンビネーションを含む。本発明方法および装置は、被験者があるタスクから別のタスクへそれらの注意を移す場合、注意機能障害の最上位マーカーが発生するという概念で構築される、しかもこの現象は、ＥＥＧデータに由来した精神測定と尺度のコンビネーションによって数量化することができる。予備的研究は、この方法は、８〜１６歳の少年のＡＤＨＤのスクリーニングおよび診断にはとても正確であり、さらに、思春期の男性および大学女性を含む他の性別年齢集団にとっても有効であることを示唆する。
【０１５２】
本発明の別の利点は、一連の確率的モデル手順、また、注意機能障害に関連するＥＥＧ矛盾を評価することができる知的なデータ解釈コンポーネントを導入することによって、既存の心理学のＥＥＧデータ収集システム、行動のＥＥＧデータ収集システムおよび生理的なＥＥＧデータ収集システムの向上に直接関係する方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトを提供することである。このプロダクトの潜在的なユーザーは、注意あるいは認知障害を有する人を診断しあるいは治療するすべての人あるいは団体になるだろう。承認され次第、本発明方法は、治療や薬物治療や追加の治療のような処置の効果の評価に加えて、最初のスクリーニング、およびＡＤＨＤのような注意損傷に関連した障害の診断に用いられる。
【０１５３】
さらに、本発明は、注意機能障害のよりよいスクリーニングおよび処置に結びつく比較的単純な診断法および過剰診療の予防を提供する。さらにＡＤＨＳおよび他の機能障害の診断のための安く明瞭な方法を提供する。
【０１５４】
最後に、本発明は、処置効果およびリハビリテーション進行のための指標に加えて、注意能力の包括的、柔軟、かつ有効な診断の尺度を提供する。
【０１５５】
その発明は、その精神あるいは本質的特質から外れずに、他の特定の形式で具体化されうる。前述の実施例は、したがって、ここに記述された発明の制限ではなくすべての点で例示であると考慮されるべきである。本発明の範囲は、上述の記載によるのではなく添付の請求項によって示されている。また、したがって、請求項の均等の意味および範囲内の変化はすべて、そこに包含されるように意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１５６】
本発明それ自体はもとより、本発明の前述したおよび他の目的、特徴および利点は、好ましい実施形態の説明から、添付図面と共に読まれたとき、より一層明確に理解されるであろう。
【図１】図１Ａおよび図Ｂは、ＥＥＧ周波数ディメンションのグラフ表示であり、調和したＥＥＧ推移の場合および調和しないＥＥＧ推移の場合のそれぞれ２つの認識力のタスクのためのＥＥＧパワー・スペクトルを図示するものである。
【図２】図２Ａおよび図２Ｂは、図１Ａおよび図１Ｂに記録されたタスクからタスクまでのパワー・スペクトルの平均差のグラフ表示である。
【図３】図３Ａおよび図３Ｂは、それぞれ調和したＥＥＧ推移の場合および調和しないＥＥＧ推移の場合の電極の様々な場所に対するＥＥＧの空間ディメンションのグラフ表示である。
【図４】図４Ａおよび図４Ｂは、それぞれ調和したＥＥＧ推移の場合および調和しないＥＥＧ推移の場合のＰＣＤのフィルタリングセットのグラフ表示である。
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【図９】図９は、本発明の確率的な分類法の多次元的個別プロフィールの概要の説明図である。
【図１０】図１０は、少なくとも図９に図示されたステップのうちのいくつかをリンクする確率的な推移の概要の説明図である。
【図１１】図１１は、確率的モデル分析から決定されるような、注意欠損グループと対照群用の確率密度関数のグラフである。
【図１２】図１２は、処置手順のための処置効果のアセスメントの図表である。
【図１３】図１３は、本発明のインプリメント用の実例となるコンピュータシステム用の機能ブロック図である。
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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