【手続補正書】
【提出日】令和2年3月27日(2020.3.27)
【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】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットをテスト患者が認知障害であるかどうかの指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記テスト患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力し、それにより、前記テスト患者が認知障害であるかどうかが示される、ステップとを含む方法。
【請求項２】
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記セット内の前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記第２のピークを有する前記弱いサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記第２のピークを有する前記強いサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記弱いサブセット内の前記エポックの前記第２のピークの振幅の尺度に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記強いサブセット内の前記エポックの前記第２のピークの振幅の尺度に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記強いサブセット内の前記第１のピークの面積に対する前記弱いサブセット内の前記第１のピークの面積の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記弱いサブセット内の第２のピークの全体的な振幅に対する前記強いサブセット内の前記第２のピークの全体的な振幅の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
第２のピークを有する前記弱いサブセット内のいくつかのエポックの数に対する前記第２のピークを有する前記強いサブセット内のエポックの数の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークと前記第２のピークとを有する前記セット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の変動に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の平均に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の平均で割った、前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の変動に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを含むエポック内の前記第１のピークの総振幅に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークのレイテンシに基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記パラメータ値が、前記第１のピークの前記レイテンシの分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記第１のピークがタイプＡピークまたはタイプＣピークである、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記第１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内の時間において前記第１のピークの前または後に生じる前記第２のピークの第２のレイテンシから開始して決定される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記エポック内の前記１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内のシグナルの一次導関数が実質的にゼロであるときに基づいて決定される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記第１のピークがタイプＢピークである、請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内のシグナルが実質的にその最大絶対値であるときに基づいて決定される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークの開始点に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記パラメータ値が、前記第１のピークの前記開始点の分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第１のピークがタイプＢピークである、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記開始点が、前記エポック内のシグナルがベースラインシグナルの標準偏差の２倍よりも大きいときに基づいて決定される、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記第１のピークがタイプＡピークまたはタイプＣピークである、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記開始点が、前記エポック内のシグナルの一次導関数が符号を変化させるときに基づいて決定される、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークのオフセットに基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記パラメータ値が、前記第１のピークの開始点の分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記第１のピークがタイプＢピークである、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの開始点が、前記エポック内のシグナルが前記エポックに関するタイプＢピークレイテンシの後のベースラインシグナルの標準偏差の２倍よりも大きいときに基づいて決定される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記エポックのうちの１つにおけるタイプＡピークの前記オフセットが、前記エポック内のシグナルの一次導関数が符号を変化させるときに基づいて決定される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記エポックのうちの１つにおけるタイプＣピークの前記オフセットが、シグナルがタイプＢピークに関するオフセットと同じ値に戻るとき、または閾値時間の、最初に生じるものに基づいて決定される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４６】
前記複数のパラメータがｂａｄＩｎＰｏｏｌパラメータと複数の追加パラメータとを含み、ｂａｄＩｎＰｏｏｌパラメータの値を決定するステップが、
各追加パラメータについて、正常値分布内にある最も小さい正常なテスト患者の確率よりも小さい前記正常値分布内にある確率を有する前記テスト患者に関する値を有するいくつかの前記追加パラメータの数を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記複数のパラメータがｗｅｉｇｈｔＩｎＰｏｏｌパラメータと複数の追加パラメータとを含み、ｗｅｉｇｈｔＩｎＰｏｏｌパラメータの値を決定するステップが、
各追加パラメータについて、正常値分布内にある最も小さい正常なテスト患者の確率と、前記正常値分布内にある前記テスト患者に関する前記追加パラメータの値の確率との間の差を合計することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４８】
前記モデルが、前記テスト患者を認知障害または非認知障害として分類するように構成された１ステップモデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項４９】
前記モデルが２部分モデルであり、前記モデルが、テスト患者に関するミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）スコアを予測するように構成された第１の部分と、前記予測されたＭＭＳＥスコアに基づいて前記テスト患者を認知障害または非認知障害として分類するように構成された第２の部分とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５０】
前記モデルが、ランダムフォレストモデル、勾配ブースティングモデル、サポートベクトル機械（ＳＶＭ）モデル、線形ＳＶＭモデル、放射基底関数カーネルＳＶＭ、線形回帰、およびロジスティック回帰のうちの少なくとも１つを使用して訓練された、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
Ａタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約５０〜１００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、請求項１に記載の方法。
【請求項５２】
Ｂタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約１００〜２００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、請求項１に記載の方法。
【請求項５３】
Ｃタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約２００〜４００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、請求項１に記載の方法。
【請求項５４】
前記エポックのセットが、
前記複数の聴覚刺激事象をオーディオスピーカから送信するステップと、
前記テスト患者の前記脳の近位に配置されたＭＥＧセンサを用いて前記エポックのセットを記録するステップと
によって提供されている、請求項１に記載の方法。
【請求項５５】
前記ＭＥＧセンサがＳＱＵＩＤである、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記エポックのセットが、
同様に前記テスト患者の前記脳の近位に配置された少なくとも１つの追加ＭＥＧセンサを用いてエポックの少なくとも１つの追加セットを記録するステップであって、前記ＭＥＧセンサの各々が、前記テスト患者の前記脳の周囲の異なる位置に配置される、ステップによって提供されている、請求項５４に記載の方法。
【請求項５７】
タイプＡピークを有するエポックの最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＡピークを有するエポックの前記最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
タイプＢピークを有するエポックの最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＢピークを有するエポックの前記最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】
エポック内のタイプＡピークの最も高い強度を有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＡピークの前記最も高い強度を有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項６０】
前記ＭＥＧセンサが前記テスト患者の前記脳の同側に配置される、請求項５６に記載の方法。
【請求項６１】
前記聴覚刺激事象がおおよそ５０マイクロ秒の持続時間である、請求項５６に記載の方法。
【請求項６２】
前記聴覚刺激事象が少なくとも５００ミリ秒間隔を開けられる、請求項５６に記載の方法。
【請求項６３】
前記聴覚刺激事象が６００〜７００ヘルツ（両端の値を含む）のトーンを含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項６４】
前記エポックのセットが少なくとも２５０のエポックを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６５】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットをテスト患者が認知障害であるかどうかの指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記テスト患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
複数のパラメータ値を決定するステップであって、前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが、前記エポックのセットおよび前記エポックの３ピークサブセットのうちの少なくとも１つ内の個々のエポックからのＭＥＧデータを分析することに基づいて決定される、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力し、それにより、前記テスト患者が認知障害であるかどうかが示される、ステップを含む方法。
【請求項６６】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットをテスト患者が認知障害であるかどうかの指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記テスト患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
複数のパラメータ値を決定するステップであって、前記決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対してタイプＡピークについて最も強い振幅を有する前記セットの前記エポックのｓｔｒｏｎｇＡサブセットを識別することと、
タイプＢピークを有する前記ｓｔｒｏｎｇＡサブセット内の前記エポックの数を表すｓｔｒｏｎｇＡ＿Ｂｎｕｍパラメータを決定することと、
前記３ピークサブセット内の他のエポックに対して前記タイプＡピークについて最も弱い振幅を有する前記セットの前記エポックのｗｅａｋＡサブセットを識別することと、
前記ｗｅａｋＡサブセット内の前記エポックの前記タイプＢピークの振幅の尺度を表すｗｅａｋＡ＿Ｂａｍｐパラメータを決定することと、
前記ｗｅａｋＡサブセット内の前記エポックのタイプＣピークの振幅の尺度を表すｗｅａｋＡ＿Ｃａｍｐパラメータを決定することと、
前記３ピークサブセット内の前記エポックの数を表すＡ＊Ｂ＊Ｃパラメータと、
タイプＡピークを有する前記セット内の前記エポックの数を表すｎＡパラメータとを備える、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力し、それにより、前記テスト患者が認知障害であるかどうかが示される、ステップを含む方法。
【請求項６７】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットを、患者における認知障害を診断するための指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力し、それにより、患者が認知障害であるかどうかが示される、ステップとを含む、方法。
【請求項６８】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットを、神経変性によって引き起こされた患者における認知障害を他の病因の認知障害から診断により区別するための指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力し、それにより、患者が認知障害であるかどうかが示され、ここで、神経変性によって引き起こされた認知障害が、他の病因の認知障害から区別される、ステップを含む、方法。
【請求項６９】
認知障害を有する患者を治療するための、抗認知障害治療剤を含む組成物であって、
前記組成物は、認知障害を有すると決定された患者に投与されることを特徴とし、
前記決定が、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスすることと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理することであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備えることと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定することであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定されることと、
患者が認知障害であるかどうかを決定し、神経変性によって引き起こされた認知障害を他の病因の認知障害から区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力することと、
前記決定を提供することと
を含む方法によって行われたことを特徴とする、組成物。
【請求項７０】
前記抗認知障害治療剤が疾患修飾抗神経変性剤である、請求項６９に記載の組成物。
【請求項７１】
前記疾患修飾抗神経変性剤が、ベータセクレターゼ１（ＢＡＣＥ−１）、ガンマセクレターゼ、タウ、Ａβ、アミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）、α−シヌクレイン、ロイシンリッチリピートキナーゼ２（ＬＲＲＫ２）、パーキン、プレセニリン１、プレセニリン２、アポリポタンパク質Ｅ４（ＡｐｏＥ４）、ハンチンチン、ｐ７５ニューロトロフィン受容体（ｐ７５ＮＴＲ）、ＣＤ２０、プリオンタンパク質（ＰｒＰ）、および細胞死受容体６（ＤＲ６）のうちの１つまたは複数に結合する、請求項７０に記載の組成物。
【請求項７２】
前記抗認知障害治療剤が認知症症状増強剤である、請求項６９に記載の組成物。
【請求項７３】
脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットを、認知障害を有する患者における抗認知障害治療剤の投薬量を設定するための指標として用いる方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力し、それにより、患者が認知障害であるかどうかが示され、ここで、認知障害の程度が区別される、ステップと
を含み、
ここで、前記患者の認知障害の前記程度が、設定すべき前記抗認知障害治療剤の投薬量を示す、方法。
【請求項７４】
認知障害の程度の増加を、認知障害を有する患者における抗認知障害治療剤の投薬量を用量設定するための指標として用いる方法であって、
前記認知障害の程度の増加を、前記患者における前記抗認知障害治療剤の投薬量を用量設定するための指標として用いるステップ
を含み、
ここで、認知障害の程度の第１の決定および第２の決定が、前記患者が第１の投薬量レベルで抗認知障害治療剤を受けていた間隔を開けた間隔において実行されており、
これにより、前記認知障害の程度が前記第１の決定と前記第２の決定との間で増加した場合、前記抗認知障害治療剤の前記投薬量を第２の投薬量レベルまで増加させるべきことが示され、
前記第１および第２の決定の各々が、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスすることと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理することであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備えることと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定することであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定されることと、
前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力し、それにより、認知障害の程度が示される、ことと
によって行われたものであることを特徴とする、方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６９】
本発明について、１つまたは複数の実施形態を参照して説明してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更がなされてもよく、その要素について均等物が代用されてもよいことが当業者によって理解されるであろう。加えて、その本質的な範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本発明の教示に適合させるために、多くの修正が行われてもよい。したがって、本発明は、本発明を実行するために考えられる最良の形態として開示された特定の実施形態に限定されず、本発明は、添付された特許請求の範囲内に入るすべての実施形態を含むものとすることが意図される。加えて、詳細な説明で特定されるすべての数値は、正確な値と近似値の両方が明示的に特定されているかのように解釈されるべきである。
本発明の実施形態の例として、以下の項目が挙げられる。
（項目１）
複数の聴覚刺激事象に対するテスト患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
前記テスト患者が認知障害であるかどうかを決定するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力するステップと、
前記決定を提供するステップと
を含む方法。
（項目２）
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記セット内の前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記第２のピークを有する前記弱いサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記第２のピークを有する前記強いサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記弱いサブセット内の前記エポックの前記第２のピークの振幅の尺度に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記個々のエポックに基づいて前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記強いサブセット内の前記エポックの前記第２のピークの振幅の尺度に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記強いサブセット内の前記第１のピークの面積に対する前記弱いサブセット内の前記第１のピークの面積の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
前記弱いサブセット内の第２のピークの全体的な振幅に対する前記強いサブセット内の前記第２のピークの全体的な振幅の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も強い振幅を有する前記エポックの強いサブセットを識別することと、
前記セット内の他のエポックに対して前記第１のピークについて最も弱い振幅を有する前記エポックの弱いサブセットを識別することと、
第２のピークを有する前記弱いサブセット内のいくつかのエポックの数に対する前記第２のピークを有する前記強いサブセット内のエポックの数の比に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目１４）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークと前記第２のピークとを有する前記セット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１６）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークであり、前記第２のピークがそれらのピークのうちの異なる１つである、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの数に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１８）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の変動に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目２０）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、項目１９に記載の方法。
（項目２１）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の平均に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目２２）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の平均で割った、前記第１のピークを有する前記３ピークサブセット内の前記エポックの持続時間の変動に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目２４）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、項目２３に記載の方法。
（項目２５）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記第１のピークを含むエポック内の前記第１のピークの総振幅に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目２６）
前記第１のピークがタイプＡピーク、タイプＢピーク、またはタイプＣピークである、項目２５に記載の方法。
（項目２７）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークのレイテンシに基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目２８）
前記パラメータ値が、前記第１のピークの前記レイテンシの分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
前記第１のピークがタイプＡピークまたはタイプＣピークである、項目２７に記載の方法。
（項目３０）
前記第１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内の時間において前記第１のピークの前または後に生じる前記第２のピークの第２のレイテンシから開始して決定される、項目２９に記載の方法。
（項目３１）
前記エポック内の前記１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内のシグナルの一次導関数が実質的にゼロであるときに基づいて決定される、項目２９に記載の方法。
（項目３２）
前記第１のピークがタイプＢピークである、項目２７に記載の方法。
（項目３３）
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記レイテンシが、前記エポック内のシグナルが実質的にその最大絶対値であるときに基づいて決定される、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークの開始点に基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３５）
前記パラメータ値が、前記第１のピークの前記開始点の分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記第１のピークがタイプＢピークである、項目３４に記載の方法。
（項目３７）
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記開始点が、前記エポック内のシグナルがベースラインシグナルの標準偏差の２倍よりも大きいときに基づいて決定される、項目３６に記載の方法。
（項目３８）
前記第１のピークがタイプＡピークまたはタイプＣピークである、項目３４に記載の方法。
（項目３９）
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの前記開始点が、前記エポック内のシグナルの一次導関数が符号を変化させるときに基づいて決定される、項目３８に記載の方法。
（項目４０）
前記複数のパラメータ値のうちの１つを決定するステップが、
前記３ピークサブセット内のエポック内の前記第１のピークのオフセットに基づいて前記パラメータ値のうちの１つを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４１）
前記パラメータ値が、前記第１のピークの開始点の分散、標準偏差、平均、中央値、および最頻値のうちの少なくとも１つにさらに基づく、項目４０に記載の方法。
（項目４２）
前記第１のピークがタイプＢピークである、項目４０に記載の方法。
（項目４３）
前記エポックのうちの１つにおける前記第１のピークの開始点が、前記エポック内のシグナルが前記エポックに関するタイプＢピークレイテンシの後のベースラインシグナルの標準偏差の２倍よりも大きいときに基づいて決定される、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
前記エポックのうちの１つにおけるタイプＡピークの前記オフセットが、前記エポック内のシグナルの一次導関数が符号を変化させるときに基づいて決定される、項目４２に記載の方法。
（項目４５）
前記エポックのうちの１つにおけるタイプＣピークの前記オフセットが、シグナルがタイプＢピークに関するオフセットと同じ値に戻るとき、または閾値時間の、最初に生じるものに基づいて決定される、項目４２に記載の方法。
（項目４６）
前記複数のパラメータがｂａｄＩｎＰｏｏｌパラメータと複数の追加パラメータとを含み、ｂａｄＩｎＰｏｏｌパラメータの値を決定するステップが、
各追加パラメータについて、正常値分布内にある最も小さい正常なテスト患者の確率よりも小さい前記正常値分布内にある確率を有する前記テスト患者に関する値を有するいくつかの前記追加パラメータの数を決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４７）
前記複数のパラメータがｗｅｉｇｈｔＩｎＰｏｏｌパラメータと複数の追加パラメータとを含み、ｗｅｉｇｈｔＩｎＰｏｏｌパラメータの値を決定するステップが、
各追加パラメータについて、正常値分布内にある最も小さい正常なテスト患者の確率と、前記正常値分布内にある前記テスト患者に関する前記追加パラメータの値の確率との間の差を合計することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４８）
前記モデルが、前記テスト患者を認知障害または非認知障害として分類するように構成された１ステップモデルである、項目１に記載の方法。
（項目４９）
前記モデルが２部分モデルであり、前記モデルが、テスト患者に関するミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）スコアを予測するように構成された第１の部分と、前記予測されたＭＭＳＥスコアに基づいて前記テスト患者を認知障害または非認知障害として分類するように構成された第２の部分とを含む、項目１に記載の方法。
（項目５０）
前記モデルが、ランダムフォレストモデル、勾配ブースティングモデル、サポートベクトル機械（ＳＶＭ）モデル、線形ＳＶＭモデル、放射基底関数カーネルＳＶＭ、線形回帰、およびロジスティック回帰のうちの少なくとも１つを使用して訓練された、項目１に記載の方法。
（項目５１）
Ａタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約５０〜１００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、項目１に記載の方法。
（項目５２）
Ｂタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約１００〜２００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、項目１に記載の方法。
（項目５３）
Ｃタイプピークが、前記聴覚刺激事象後の約２００〜４００ミリ秒の範囲内においてエポック内に生じる、項目１に記載の方法。
（項目５４）
前記複数の聴覚刺激事象をオーディオスピーカから送信するステップと、
前記テスト患者の前記脳の近位に配置されたＭＥＧセンサを用いて前記エポックのセットを記録するステップと
のより以前のステップをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５５）
前記ＭＥＧセンサがＳＱＵＩＤである、項目５４に記載の方法。
（項目５６）
同様に前記テスト患者の前記脳の近位に配置された少なくとも１つの追加ＭＥＧセンサを用いてエポックの少なくとも１つの追加セットを記録するステップをさらに含み、前記ＭＥＧセンサの各々が、前記テスト患者の前記脳の周囲の異なる位置に配置される、項目５４に記載の方法。
（項目５７）
タイプＡピークを有するエポックの最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＡピークを有するエポックの前記最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、項目５６に記載の方法。
（項目５８）
タイプＢピークを有するエポックの最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＢピークを有するエポックの前記最も高いパーセンテージを有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、項目５６に記載の方法。
（項目５９）
エポック内のタイプＡピークの最も高い強度を有する前記ＭＥＧセンサを識別するために前記エポックのセットを処理するステップをさらに含み、
前記ＭＥＧデータのエポックのセットにアクセスするステップが、前記タイプＡピークの前記最も高い強度を有する前記ＭＥＧセンサに関連する前記エポックのセットにアクセスすることを含む、項目５６に記載の方法。
（項目６０）
前記ＭＥＧセンサが前記テスト患者の前記脳の同側に配置される、項目５６に記載の方法。
（項目６１）
前記聴覚刺激事象がおおよそ５０マイクロ秒の持続時間である、項目５６に記載の方法。
（項目６２）
前記聴覚刺激事象が少なくとも５００ミリ秒間隔を開けられる、項目５６に記載の方法。
（項目６３）
前記聴覚刺激事象が６００〜７００ヘルツ（両端の値を含む）のトーンを含む、項目５４に記載の方法。
（項目６４）
前記エポックのセットが少なくとも２５０のエポックを含む、項目１に記載の方法。
（項目６５）
複数の聴覚刺激事象に対するテスト患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
複数のパラメータ値を決定するステップであって、前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが、前記エポックのセットおよび前記エポックの３ピークサブセットのうちの少なくとも１つ内の個々のエポックからのＭＥＧデータを分析することに基づいて決定される、ステップと、
前記テスト患者が認知障害であるかどうかを決定するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力するステップと、
前記決定を提供するステップと
を含む方法。
（項目６６）
複数の聴覚刺激事象に対するテスト患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
複数のパラメータ値を決定するステップであって、前記決定するステップが、
前記セット内の他のエポックに対してタイプＡピークについて最も強い振幅を有する前記セットの前記エポックのｓｔｒｏｎｇＡサブセットを識別することと、
タイプＢピークを有する前記ｓｔｒｏｎｇＡサブセット内の前記エポックの数を表すｓｔｒｏｎｇＡ＿Ｂｎｕｍパラメータを決定することと、
前記３ピークサブセット内の他のエポックに対して前記タイプＡピークについて最も弱い振幅を有する前記セットの前記エポックのｗｅａｋＡサブセットを識別することと、
前記ｗｅａｋＡサブセット内の前記エポックの前記タイプＢピークの振幅の尺度を表すｗｅａｋＡ＿Ｂａｍｐパラメータを決定することと、
前記ｗｅａｋＡサブセット内の前記エポックのタイプＣピークの振幅の尺度を表すｗｅａｋＡ＿Ｃａｍｐパラメータを決定することと、
前記３ピークサブセット内の前記エポックの数を表すＡ＊Ｂ＊Ｃパラメータと、
タイプＡピークを有する前記セット内の前記エポックの数を表すｎＡパラメータとを備える、ステップと、
前記テスト患者が認知障害であるかどうかを決定するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力するステップと、
前記決定を提供するステップと
を含む方法。
（項目６７）
患者における認知障害を診断する方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
患者が認知障害であるかどうかを決定するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力するステップと、
前記決定を提供するステップと
を含む、方法。
（項目６８）
神経変性によって引き起こされた患者における認知障害を他の病因の認知障害から診断により区別する方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
患者が認知障害であるかどうかを決定し、神経変性によって引き起こされた認知障害を他の病因の認知障害から区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力するステップと、
前記決定を提供するステップと
を含む、方法。
（項目６９）
認知障害を有する患者を治療する方法であって、
認知障害を有すると決定された患者に治療有効量の抗認知障害治療剤を投与するステップを含み、
前記決定が、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスすることと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理することであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備えることと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定することであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定されることと、
患者が認知障害であるかどうかを決定し、神経変性によって引き起こされた認知障害を他の病因の認知障害から区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力することと、
前記決定を提供することと
を含む方法によって行われた、方法。
（項目７０）
前記患者が認知障害を有することを決定する先行ステップをさらに含み、前記決定が、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理することであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備えることと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定することであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定されることと、
患者が認知障害であるかどうかを決定し、神経変性によって引き起こされた認知障害を他の病因の認知障害から区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力することと、
前記決定を提供することと
を含む方法によって行われる、項目６９に記載の方法。
（項目７１）
前記抗認知障害治療剤が疾患修飾抗神経変性剤である、項目７０に記載の方法。
（項目７２）
前記疾患修飾抗神経変性剤が、ベータセクレターゼ１（ＢＡＣＥ−１）、ガンマセクレターゼ、タウ、Ａβ、アミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）、α−シヌクレイン、ロイシンリッチリピートキナーゼ２（ＬＲＲＫ２）、パーキン、プレセニリン１、プレセニリン２、アポリポタンパク質Ｅ４（ＡｐｏＥ４）、ハンチンチン、ｐ７５ニューロトロフィン受容体（ｐ７５ＮＴＲ）、ＣＤ２０、プリオンタンパク質（ＰｒＰ）、および細胞死受容体６（ＤＲ６）のうちの１つまたは複数に結合する、項目７１に記載の方法。
（項目７３）
前記抗認知障害治療剤が認知症症状増強剤である、項目７０に記載の方法。
（項目７４）
認知障害を有する患者における抗認知障害治療剤の投薬量を設定する方法であって、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスするステップと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理するステップであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備える、ステップと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定するステップであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定される、ステップと、
患者が認知障害であるかどうかを決定し、認知障害の程度を区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されるモデルに入力するステップと、
認知障害の程度についての前記決定を提供するステップと、
前記患者の認知障害の前記決定された程度に基づいて前記抗認知障害治療剤の投薬量を設定するステップと
を含む方法。
（項目７５）
認知障害を有する患者における抗認知障害治療剤の投薬量を用量設定する方法であって、
前記患者が第１の投薬量レベルで抗認知障害治療剤を受けていた間隔を開けた間隔において認知障害の程度の第１の決定および第２の決定を実行するステップと、
前記認知障害の程度が前記第１の決定と前記第２の決定との間で増加した場合、前記抗認知障害治療剤の前記投薬量を第２の投薬量レベルまで増加させるステップと
を含み、
前記第１および第２の決定の各々が、
複数の聴覚刺激事象に対する前記患者の脳の応答の脳磁図（ＭＥＧ）データのエポックのセットにアクセスすることと、
前記エポックの３ピークサブセットを識別するために前記エポックのセットを処理することであって、前記サブセット内の各エポックが第１のピークと、第２のピークと、第３のピークとを備えることと、
前記ＭＥＧデータの前記個々のエポックを分析することによって複数のパラメータ値を決定することであって、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記第１、第２、および第３のピークのうちの１つまたは複数を有する前記セット内のエポックの数に基づいて決定され、
前記パラメータ値のうちの少なくとも１つが前記３ピークサブセット内の前記エポックのうちの少なくともいくつかの第１、第２、および第３のピークのうちの１つの振幅に基づいて決定されることと、
認知障害の程度を区別するために、前記パラメータ値を前記パラメータに基づいて訓練されたモデルに入力することと、
認知障害の程度についての前記決定を提供することと
によって行われる、方法。