【手続補正書】
【提出日】平成29年11月13日(2017.11.13)
【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】
複数の第１の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号を時系列で測定するための脳活動検知装置により測定した測定データに基づいて、判別器を生成するための判別器生成手段を備え、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうち特定の属性に関する判別器を生成し、
前記判別器生成手段によって生成された前記判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に対し、前記特定の属性に関する判別処理を行う判別手段とをさらに備える、脳活動解析装置。
【請求項２】
前記判別器生成手段は、スパースロジスティック回帰により、前記抽出された非対角成分からさらに選択された成分に基づいて前記判別器を生成する、請求項１記載の脳活動解析装置。
【請求項３】
前記特定の属性は、疾患の判別ラベルである、請求項１または２記載の脳活動解析装置。
【請求項４】
前記判別器生成手段は、前記スパース正準相関分析において、前記疾患の判別ラベルに関わる前記非対角成分のみを抽出する、請求項３記載の脳活動解析装置。
【請求項５】
前記個人属性情報は、当該被験者へ投与された薬物のラベルを含む、請求項３記載の脳活動解析装置。
【請求項６】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータが、脳活動の解析を行う脳活動解析方法であって、
前記演算装置が、複数の第１の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号を時系列で測定するための脳活動検知装置により測定した測定データに基づいて、判別器を生成するためのステップを備え、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器を生成するステップは、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出するステップと、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出するステップと、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうち特定の属性に関する判別器を生成するステップとを含み、
前記記憶装置に、生成された前記判別器を特定する情報を記憶するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に対し、前記特定の属性に関する判別処理を行うステップとをさらに備える、脳活動解析方法。
【請求項７】
複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号を時系列で測定するための脳活動検知装置により測定した測定データに基づいて、判別器を生成するための判別器生成手段を備え、
各前記被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうち特定の属性に関する判別器を生成し、
前記判別器生成手段によって生成された前記判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置をさらに備える、判別器生成装置。
【請求項８】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータが、複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号を時系列で測定するための脳活動検知装置により測定した測定データに基づいて、脳活動の解析を行う判別器を生成するための判別器生成方法であって、
前記記憶装置が、前記測定データと、各前記被験者に関連付けられた複数種類の個人属性情報と、前記脳活動検知装置による前記被験者に対する測定にそれぞれ関連付けられた測定条件とを格納するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に格納された前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出するステップと、
前記演算装置が、前記相関行列の非対角成分と前記記憶装置に格納された前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出するステップと、
前記演算装置が、前記抽出された非対角成分に基づいて、前記被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうち特定の属性に関する判別器を生成するステップと、
前記演算装置が、前記生成された判別器を特定するための情報を、前記記憶装置に格納するステップとを備える、判別器生成方法。
【請求項９】
コンピュータによる脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成するバイオマーカー装置であって、
複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、前記特定の属性に関する判別処理を行い、前記バイオマーカーとしての出力を生成する演算装置とを備え、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する、バイオマーカー装置。
【請求項１０】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させるためのバイオマーカープログラムであって、前記処理は、
前記演算装置が、前記記憶装置から、複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を読み出すステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、前記特定の属性に関する判別処理を行い、前記バイオマーカーとしての出力を生成するステップとをコンピュータに実行させ、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する、バイオマーカープログラム。
【請求項１１】
コンピュータによる脳活動の解析により健康度合の指標を生成するための健康管理装置であって、
複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、前記特定の属性に関する判別処理を行い、前記健康度合の指標としての出力を生成する演算装置とを備え、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する、健康管理装置。
【請求項１２】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析により健康度合の指標を生成するための処理を実行させるための健康管理プログラムであって、
前記演算装置が、前記記憶装置から、複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を読み出すステップと、
前記演算装置が、前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された前記複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、前記特定の属性に関する判別処理を行い、前記健康度合の指標としての出力を生成するステップとをコンピュータに実行させ、
各前記第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、
前記脳活動検知装置による前記第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
ｉ）前記測定データから前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第１の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第１の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する、健康管理プログラム。
【請求項１３】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させるための判別器のプログラムであって、
前記判別器は、前記演算装置が、前記記憶装置に記憶された第１の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、特定の属性に関する判別処理を行い、前記バイオマーカーとしての出力を生成するものであり、
前記判別器の学習処理においては、
学習データとなる測定データを取得するための複数の第２の被験者の各々には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、脳活動検知装置による前記第２の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられているとするとき、学習処理を実行する演算装置は、
ｉ）前記複数の第２の被験者の各々の脳内の前記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測定データに基づいて、前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記第２の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）前記相関行列の非対角成分と前記個人属性情報および前記測定条件との間のスパース正準相関分析により、前記複数の第２の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）前記抽出された非対角成分に基づいて、前記第２の被験者個人の前記複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの前記特定の属性に関する判別を行うように機械学習を実行する、判別器のプログラム。
【請求項１４】
演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに、脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させるための判別器のプログラムであって、
前記判別器のプログラムは、前記記憶装置に記憶された第１の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、前記第１の被験者の特定の属性に関する判別処理を行い、前記バイオマーカーとしての出力を生成するように前記演算装置を機能させるものであり、
前記判別器のプログラムは、
前記第１の被験者の前記相関行列の非対角成分のうち、予め特定された所定数の前記非対角成分を入力とし、
機械学習により予め定められたパラメータを用いて、前記所定数の非対角成分に対する所定の演算を行って、前記第１の被験者の前記特定の属性に関する判別を行うよう前記演算装置を機能させ、
前記予め特定された所定数の前記非対角成分は、学習データとなる測定データを取得するための複数の第２の被験者の前記複数の所定領域間の安静時の脳活動の相関行列の非対角成分と、前記複数の第２の被験者の前記特定の属性との間のスパース正準相関分析により予め決定されたものであり、
前記パラメータは、前記複数の第２の被験者の前記複数の所定領域間の安静時の脳活動の相関行列の非対角成分のうち、前記スパース正準相関分析により決定された非対角成分と、前記複数の第２の被験者の前記特定の属性とに対する機械学習により、前記複数の第２の被験者の前記特定の属性の値を推定するように定められたパラメータである、判別器のプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】脳活動解析装置、脳活動解析方法、判別器生成装置、判別器生成方法、バイオマーカー装置およびプログラム、健康管理装置およびプログラム、ならびに判別器のプログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
ところで、ヒトの場合、非侵襲的な脳活動の計測が必要であり、この場合、ｆＭＲＩデータから、より詳細な情報を抽出できるデコーディング技術が発達してきている（たとえば、非特許文献６）。特に、ｆＭＲＩが脳におけるボクセル単位（volumetric  pixel:  voxel）で脳活動を解析することで、脳活動の空間的パターンから、刺激入力および認識状態を推定することが可能となっている。そこで、知覚学習に対するタスクについて、このようなデコーディング技術を応用したものが、上述したＤｅｃＮｅｆ法である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、脳の活動状態に対して、健常または疾患の状態を客観的に判断するためのデータを提供することが可能な脳活動解析装置、脳活動解析方法、健康管理装置およびプログラム、ならびに判別器のプログラムを実現することである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
この発明の他の目的は、神経・精神疾患に対しての診断を支援するための脳機能画像法による判別処理を実現するための脳活動解析装置、脳活動解析方法、判別器生成装置および判別器生成方法、ならびに判別器のプログラムを提供することである。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４３】
この発明の他の目的は、脳機能画像法によるバイオマーカーを実現するための脳活動解析装置、脳活動解析方法、バイオマーカー装置およびプログラム、ならびに判別器のプログラムを提供することである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
本発明の第５の局面に係るバイオマーカー装置は、コンピュータによる脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成するバイオマーカー装置であって、複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、特定の属性に関する判別処理を行い、バイオマーカーとしての出力を生成する演算装置とを備え、各第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、脳活動検知装置による第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、判別器生成手段は、ｉ）測定データから複数の所定領域間の脳活動の相関行列を第１の被験者ごとに算出し、ｉｉ）相関行列の非対角成分と個人属性情報および測定条件との間のスパース正準相関分析により、複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、ｉｉｉ）抽出された非対角成分に基づいて、第１の被験者個人の複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
本発明の第６の局面に係るバイオマーカープログラムは、演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させるためのバイオマーカープログラムであって、処理は、演算装置が、記憶装置から、複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を読み出すステップと、演算装置が、記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、特定の属性に関する判別処理を行い、バイオマーカーとしての出力を生成するステップとをコンピュータに実行させ、各第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、脳活動検知装置による第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、判別器生成手段は、ｉ）測定データから複数の所定領域間の脳活動の相関行列を第１の被験者ごとに算出し、ｉｉ）相関行列の非対角成分と個人属性情報および測定条件との間のスパース正準相関分析により、複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、ｉｉｉ）抽出された非対角成分に基づいて、第１の被験者個人の複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
本発明の第８の局面に係る健康管理プログラムは、演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析により健康度合の指標を生成するための処理を実行させるための健康管理プログラムであって、演算装置が、記憶装置から、複数の第１の被験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手段により時系列で予め測定した測定データに基づいて、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を読み出すステップと、演算装置が、記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、第２の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、特定の属性に関する判別処理を行い、健康度合の指標としての出力を生成するステップとをコンピュータに実行させ、各第１の被験者には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、脳活動検知装置による第１の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられており、判別器生成手段は、ｉ）測定データから複数の所定領域間の脳活動の相関行列を第１の被験者ごとに算出し、ｉｉ）相関行列の非対角成分と個人属性情報および測定条件との間のスパース正準相関分析により、複数の第１の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、ｉｉｉ）抽出された非対角成分に基づいて、第１の被験者個人の複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別器を生成する。
この発明の第９の局面に係る判別器のプログラムは、演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させる。判別器は、演算装置が、記憶装置に記憶された第１の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、特定の属性に関する判別処理を行い、バイオマーカーとしての出力を生成するものである。判別器の学習処理においては、学習データとなる測定データを取得するための複数の第２の被験者の各々には、複数種類の個人属性情報が関連付けられており、脳活動検知装置による第２の被験者に対する測定には、それぞれ、測定条件が関連付けられているとするとき、学習処理を実行する演算装置は、
ｉ）複数の第２の被験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測定データに基づいて、複数の所定領域間の脳活動の相関行列を第２の被験者ごとに算出し、
ｉｉ）相関行列の非対角成分と個人属性情報および測定条件との間のスパース正準相関分析により、複数の第２の被験者について共通しスパースに選択された非対角成分を抽出し、
ｉｉｉ）抽出された非対角成分に基づいて、第２の被験者個人の複数種類の個人属性情報に関連する属性のうちの特定の属性に関する判別を行うように機械学習を実行する。
この発明の第１０の局面に係る判別器のプログラムは、演算装置と記憶装置とを備えるコンピュータに、脳活動の解析によりバイオマーカーとしての出力を生成する処理を実行させる。この判別器のプログラムは、記憶装置に記憶された第１の被験者の脳について計測された複数の所定領域における安静時の脳活動を示す信号に基づいて、第１の被験者の特定の属性に関する判別処理を行い、バイオマーカーとしての出力を生成するように演算装置を機能させる。判別器のプログラムは、第１の被験者の相関行列の非対角成分のうち、予め特定された所定数の非対角成分を入力とし、機械学習により予め定められたパラメータを用いて、所定数の非対角成分に対する所定の演算を行って、第１の被験者の特定の属性に関する判別を行うよう演算装置を機能させる。予め特定された所定数の非対角成分は、学習データとなる測定データを取得するための複数の第２の被験者の複数の所定領域間の安静時の脳活動の相関行列の非対角成分と、複数の第２の被験者の特定の属性との間のスパース正準相関分析により予め決定されたものである。パラメータは、複数の第２の被験者の複数の所定領域間の安静時の脳活動の相関行列の非対角成分のうち、スパース正準相関分析により決定された非対角成分と、複数の第２の被験者の特定の属性とに対する機械学習により、複数の第２の被験者の特定の属性の値を推定するように定められたパラメータである。