"aERP試験を施行するよう構成されたERP試験システムと、b前記ERP試験システムと通信し、生物マーカーのデータベースにアクセスするよう構成され、少なくとも1つの分類セット定義と少なくとも1つの特徴セット定義とを選択するよう構成され、前記少なくとも1つの分類セット定義と前記少なくとも1つの特徴セット定義とから少なくとも1つのトレーニングセット定義を形成するよう構成された、コンピュータと、を備える、装置。前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を複数のユーザに利用可能にするよう構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を記憶し、前記トレーニングセット定義をエクスポートするよう構成された、請求項1に記載の装置。前記分類セット定義および前記特徴セット定義はそれぞれ別個の生物マーカーを備える、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、前記少なくとも1つのトレーニングセット定義を検証するよう動作可能な検証モジュールを備える、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、オンラインデータベースに接続し、前記少なくとも1つの分類セット定義を選択するために研究所試験コードを検索するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、特徴セット情報に基づいて、分類セット定義を選択するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、特徴セット定義の選択をする前に、前記生物マーカーのデータベースに前処理を実行するようさらに構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、前記生物マーカーのデータベースに画像分析を実行するよう動作可能な外部ソフトウェアと通信する、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、前記少なくとも1つの分類セット定義を選択するために、動的更新選択ボックスを表示するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、前記少なくとも1つの特徴セット定義を選択するために、動的更新選択ボックスを表示するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記少なくとも1つのトレーニングセット定義は、少なくとも1つの生物マーカーに基づいて診断を提供するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記生物マーカーのデータベースは、SQLデータベースを備える、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、複数のトレーニングセット定義を使用して、メタモデルを形成するよう構成された、請求項1に記載の装置。前記コンピュータは、エキスパート分類器モジュールをさらに備える、請求項1に記載の装置。メタモデルを構築するためのシステムであり、前記システムは、a分類セットを定義するために選択ダイアログを出力するよう構成され、特徴セットを定義するために第2の選択ダイアログを出力するようさらに構成され、前記分類セット定義および前記特徴セット定義を組み合わせて、エキスパート分類器モジュールに送信されるトレーニングセット定義にするよう構成された、コンピュータと、b生物マーカー情報のデータベースを記憶するよう構成されたストレージデバイスと、を備え、前記コンピュータおよび前記ストレージデバイスは互いと通信し、前記コンピュータは、前記エキスパート分類器モジュールに関して前記ストレージデバイスから生物マーカー情報を検索するよう動作可能である、システム。前記ストレージデバイスは、前記生物マーカー情報の一部を暗号化するよう構成された、請求項16に記載のシステム。前記コンピュータは、前記ストレージデバイスにアクセスし、可能な分類セット定義のリストを構築するよう構成された、請求項16に記載のシステム。前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を検証するよう動作可能な検証モジュールを備える、請求項16に記載のシステム。前記ストレージデバイスは、前記ストレージデバイスに記憶された前記生物マーカー情報に前処理を実行するよう構成された、請求項16に記載のシステム。本発明のある実施例の以下の説明は、本発明の範囲を制限するために使用されるべきではない。本発明の他の実施例、特徴、態様、実施形態、および利点は、以下の説明から当業者には明らかとなるであろう。以下の説明は、例証として、本発明を実施するために考えられる最良の形態のうちの1つである。認識されるように、本発明は、本発明から全く逸脱することなく、他の異なる明白な態様を可能にする。したがって、図面および説明は、本質的に例示的とみなすべきであり、制限的なものではない。I.例示的なERP試験システムの概要ERPシステムに組み込むことができる構成要素の例は図1から図9に示され、以下により詳細に説明される。当然、参照により本明細書に記載され、ならびに組み込まれる任意の様々な文献で説明される任意の様々な構成要素、構成、ならびに操作性を含むが、これらに限定されない、様々な他の構成要素、構成、および操作性を、ERPシステムは有することができる。A.例示的なシステムの概観図1に示すように、例示的な電極システム10は、ヘッドセット20、および制御ボックス40を含む。ヘッドセット20は、ヘッドフレーム24、および複数の電極モジュール100を含む。本実施例のヘッドセット20は、8個の電極モジュール100を備えるが、他の任意の適切な数の電極モジュール100を使用してよいことを理解すべきである。図1から図3に示す電極モジュール100の構成は単に例示的なものであること、および、電極モジュール100が他の任意の適切な構成で位置づけられてよいことも理解されるべきである。電極モジュール100は、以下でさらに詳細に説明するように、ヘッドフレーム24と取り外し可能に連結される。B.例示的なヘッドフレーム本実施例では、ヘッドフレーム24は、いくつかの弾性ひも26で形成され、電極モジュール100は、弾性ひも26の接合部でヘッドフレーム24に固定される。弾性ひも26の接合部は、環状スナップ部材28を備え、これらの環状スナップ部材はそれぞれ、中央部が開口している。以下でさらに詳細に説明するように、電極モジュール100の開口部106は、対応するスナップ部材28の開口した中央部と整列して、挿入されたセンサ200を被験者の頭部に接触させるように構成される。バージョンによっては、弾性ひも26は、伸縮素材elasticで形成されるが、任意の他の適切な材料または材料の組み合わせを使用してよいことを理解すべきである。本実施例のヘッドフレーム24は、被験者の頭部を実質的に包み込むように構成されるが、ヘッドフレーム24が任意の他の適切な構成を有する可能性があることも理解されるべきである。ほんの一例として、ヘッドフレーム24は、マサチューセッツ州ウェストフォードのHydroDot,Inc.による、EzeNet登録商標再利用可能ヘッドピースを備えることができる。EzeNet登録商標再利用可能ヘッドピースは、様々なサイズのものがあり、国際10-20法international1020systemの電極配置に適合することができる。他の単に例示的な実施例として、ヘッドフレーム24は、開示内容が参照により本明細書に組み込まれる、2007年8月16日に公開された米国特許出願公開第2007/0191727号神経障害のための誘発反応試験システムEvokedResponseTestingSystemforNeurologicalDisordersの教示により、および/または、本明細書に挙げる任意の他の文献の教示により、構成され、かつ/または動作可能であってよい。実際、本明細書中の教示を、米国特許出願公開第2007/0191727号の教示および/または本明細書に挙げる任意の他の文献の教示と組み合わせることができる様々な方法が、当業者には明らかとなるであろう。あるいは、ヘッドフレーム24は、任意の他の適切な構成および/または操作性を有することができる。ヘッドフレーム24の他の適切なバリエーションが、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。図1から図3に示すように、電極モジュール100は、可撓性コネクタ50を介し互いに物理的かつ通信可能に連結されている。電極モジュール100は、可撓性コネクタ50を介し、制御ボックスインターフェースモジュール30とも物理的および通信可能に連結されている。本実施例の可撓性コネクタ50は、フレキシブル回路を備え、フレキシブル回路は、フレキシブル基板に形成されるトレース図示しないを備える。あるいは、従来のワイヤまたは他の電線管を使用してもよい。本実施例では、ヘッドセット20は、ケーブル42を介して制御ボックス40と連結される。特に、制御ボックスインターフェースモジュール30は、ポート32を含み、これらのポートとケーブル42を連結することができる。制御ボックスインターフェースモジュール30はまた、ポート32を介して可撓性コネクタ50とケーブル42との間に信号を送信するように構成された回路を含む。したがって、制御ボックスインターフェースモジュール30は、ケーブル42と可撓性コネクタ50との間に通信インターフェースをもたらすことができる。制御ボックスインターフェースモジュール30に組み込まれ得る様々な適切な構成要素、ならびにそのような構成要素の様々な適切な特徴/機能性が、本明細書に挙げる文献に説明されている。ほんの一例として、制御ボックスインターフェースモジュール30は、米国特許出願公開第2007/0191727号のヘッドセット制御モジュール12の教示、および/または本明細書に挙げる任意の他の文献の教示により構成され、動作可能であってよい。制御ボックスインターフェースモジュール30に組み込むことができる、さらに他の適切な構成要素が、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。本実施例では、図2に示すように、制御ボックスインターフェースモジュール30は、フランジ部材34も含む。フランジ部材34は、制御ボックスインターフェースモジュール30をヘッドフレーム24と固定するように構成される。例えば、ヘッドフレーム24は、フランジ部材34を受容するよう構成された開口部を含むことができる。当然、制御ボックスインターフェースモジュール30は、制御ボックスインターフェースモジュール30がとにかくヘッドフレーム24に固定される範囲において、当業者によって理解されるであろう様々な他の方法で、ヘッドフレーム24に固定することができる。さらに、制御ボックスインターフェースモジュール30は、バージョンによっては単に省略されてよい例えば、ケーブル42が、自由にぶら下がる可撓性コネクタ50等に直接連結するなど。単に例示的なバージョンによっては、ヘッドセット20はヨークを備える。そのようなヨークは、とりわけ、第2段増幅器、フィルタ、1つまたは複数のA/D変換器、および/またはオーディオ機器を備える、ヘッドセット20内のモジュールを備えることができる。1つの単に例示的な実施例として、ヨークは、制御ボックスインターフェースモジュール30によってもたらすことができる。ヨークは、利得検証のための回路構成をもたらし、電極インピーダンス測定のための回路構成をもたらし、電極ハーネスエラー検出ならびに報告を実行し、音声を減じるよう動作可能にすることができる。ヨークは、上記機能を実行するためにプログラムされたヨークファームウェアを有しても良いことが理解されよう。例示的なバージョンによっては、ヨークファームウェアは、アップグレード可能でなくてもよい。他の例示的なバージョンにおいて、ヨークファームウェアは、アップグレード可能であろう。その結果、ヨークファームウェアがアップグレード可能な場合、ヨークファームウェアは、必ずしも、制御ボックス40を用いてヨークを配分する前にロードする必要はない。配分後にアップグレードしてもよい。ヨークを構成し、操作する他の適切な方法は、本明細書の教示から当業者に明らかになるであろう。C.例示的な制御ボックス本実施例の制御ボックス40は、様々な試験プロトコル例えば、ERP試験プロトコル等を記憶するように構成された記憶媒体図示しないと、ヘッドセット20を介してそのような試験を実行するよう構成されたプロセッサ図示しないとを含む。特に、制御ボックス40は、本実施例では、ケーブル42を介して電力およびコマンドまたは他の種類の信号をヘッドセット20にもたらし、ヘッドセット20は、ケーブル42を介してデータまたは他の種類の信号を制御ボックス40に送り返す。制御ボックス40はまた、電極モジュール100を通じて入手したデータを含むがこれに限定されない、そのような試験中に収集されたデータを記憶するように動作可能である。そのような電力、コマンド、データ、または他の種類の信号は、本明細書で説明するような、また、参照により本明細書に組み込まれる文献で説明されるような、様々な種類のERP試験プロトコルによって提供することができる。制御ボックス40は、有線および/または無線を介し、コンピュータシステム図示しないと連結されるように構成される。例えば、コンピュータシステムは、試験プロトコル、コマンド、または他のデータを制御ボックス40に送信することができる。同様に、制御ボックス40は、コマンド、試験結果、または他のデータをコンピュータシステムに送信することができる。本実施例の制御ボックス40はまた、ハンドヘルドとなるように構成される。ほんの一例として、制御ボックス40は、ヘッドセット40を装着している被験者の手に、臨床医もしくは看護師の手に、または任意の他の人物の手に保持されることができる。上記に加え、または上記の代わりに、制御ボックス40は、米国特許出願公開第2007/0191727号を含むがこれに限定されない、本明細書に挙げる文献のいずれかにより構成され、これにより動作可能であり、かつ/またはこれで説明された同様の構成要素の任意の適切な特徴/機能性を有することができる。本明細書の教示を、本明細書に挙げた文献の教示に組み込むかまたは教示と組み合わせることができる様々な方法は、当業者に容易に明らかとなるであろう。2本のケーブル42が図示されているが、ただ1本のケーブル42を使用してよいことを理解すべきである。電極システム10のいくつかの他のバージョンが、ケーブル22を有することに加え、またはその代わりに、無線でヘッドセット20への、かつ/またはヘッドセット20からの、電力、コマンド、データおよび/または他の種類の信号の通信を提供することができることも理解すべきである。D.例示的な電極モジュール本実施例では、電極システム10の電極モジュール100は、互いに実質的に同一である。したがって、以下の説明は、単に例として個々の電極モジュール100を説明している。しかしながら、所与の電極システム10が異なる種類の電極モジュール100を有してよいことを理解すべきである。すなわち、所定の電極システム10内の1つまたは複数の電極モジュール100は、同じ電極システム10内の他の電極モジュール100の特徴、構成要素、機能性等とは異なる、特徴、構成要素、機能性等を有することができる。電極モジュール100の間のそのような差異は、被験者の頭部または被験者の解剖学的構造の他の部分における電極モジュール100の位置を含むがこれに限定されない、様々な事柄に基づいていてよい。電極モジュール100を所与の電極システム10内で互いと異なるようにすることができる適切な方法は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。あるいは、本実施例のように、所与の電極システム10内の全ての電極モジュール100が、互いに実質的に同一であってもよい。図2から図7に示すように、電極モジュール100は、上方クラムシェル部材102、下方クラムシェル部材104、回路基板130、および導電性リング150を備える。クラムシェル部材102、104は、成型プラスチックで、かつ/または任意の他の適切な材料ならびに/もしくは処理を用いて、形成してもよい。図示のように、上方クラムシェル部材102、下方クラムシェル部材104、回路基板130、および導電性リング150が全て、中央開口部106を画定している。特に、上方クラムシェル部材102、下方クラムシェル部材104、回路基板130、および導電性リング150の中央開口部は全て、これらの構成要素が互いに組み立てられて電極モジュール100を形成したとき、同軸上に整列するように構成されており、組み立てられた電極モジュール100自体が、中央開口部106を画定する。この中央開口部106は、以下でさらに詳細に説明するように、センサー200を挿入により受容するように構成される。さらに、これらの構成要素は、以下でもより詳細に説明するように、導電性リング150の一部が、組み立てられた電極モジュール100の中央開口部106の内径において露出されるように構成される。電極モジュール100の組み立て中、上方クラムシェル部材102は、超音波溶接、スナップ嵌め、接着剤、締結具等を含むがこれらに限定されない、任意の適切な技術を用いて、下方クラムシェル部材104に固定することができる。開口部106は、本実施例では、電極モジュール100のほぼ中央にあるが、開口部106が電極モジュール100の残り部分に対して中心を外すかまたは別様に設置される得ることを理解すべきである。本実施例の上方クラムシェル部材102は、開口部106の周辺に、環状傾斜面108を呈する。環状傾斜面108は、以下でさらに詳細に説明するように、開口部106へのセンサー200の挿入を容易にするように構成される。当然、本明細書で説明した他の構成要素および特徴と同様に、傾斜面108は、単にオプションである。本実施例の下方クラムシェル部材104は、上方に延びる第1対の支柱110、および上方に延びる第2対の支柱112を備える。下方クラムシェル部材104はまた、開口部106の周辺における環状リム114と、環状リム114に隣接した溝116とを含む。下方クラムシェル部材104のこれらの特徴部はそれぞれ、以下でさらに詳細に説明される。本実施例の回路基板130は、一対の開口部132と、一対のコネクタ134とを備える。図5から図6に示すように、回路基板130の開口部132は、下方クラムシェル部材104の支柱110と整列し、それらを受容するように構成される。したがって、開口部132および支柱110は、回路基板130を下方クラムシェル部材104と適切に位置合わせすることを助け、また、回路基板130を下方クラムシェル部材104に対して固定することを助けることができる。当然、開口部132および支柱110は、回路基板130を、下方クラムシェル部材104に対して位置合わせし、固定し得る多くの異なる方法のうちの1つに過ぎない。回路基板130を下方クラムシェル部材104に対して位置合わせし、かつ/または固定するための、様々な他の構造体、特徴、技術等が、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。回路基板130のコネクタ134は、可撓性コネクタ50と物理的かつ通信可能に連結されるように構成される。特に、各コネクタ134は、対応する可撓性コネクタ50の自由端を受容するよう構成されたスロットを有する。可撓性コネクタ50は、下方クラムシェル部材104の支柱112を受容するよう構成された開口部52を有する。したがって、可撓性コネクタ50がコネクタ134のスロットに挿入され、支柱112が可撓性コネクタ50の開口部52を通して挿入されると、また、クラムシェル部材102、104が図7に示すように互いに対して固定されると、開口部52を通した支柱112の挿入は、可撓性コネクタ50がコネクタ134から引き抜かれることを実質的に防ぐことができる。さらに、コネクタ134は、そのスロット内に、1つまたは複数の露出した/露出可能な電気接触子を有してよく、可撓性コネクタ50の自由端は、コネクタ134のスロット内の1つまたは複数の露出した/露出可能な電気接触子に接触するように位置づけられた、1つまたは複数の対応する電気接触子を有することができる。したがって、コネクタ134は、電力、コマンド、データ、他の信号等を、可撓性コネクタ50の1つまたは複数のトレースに、かつ/またはそのトレースから、通信することができる。単に例示的なバージョンによっては、コネクタ134、回路基板130、可撓性コネクタ50、および他の任意の適切な構成要素は、コネクタ134、回路基板130、および可撓性コネクタ50が互いに常時通信しあうように一体型構造を有することができることが予期される。他の単に例示的なバージョンにおいて、コネクタ134、回路基板130、および可撓性コネクタ50は、リジッドフレックス回路から構成してもよい。他の適切な構造も、本明細書の教示から、当業者に明らかになるであろう。当然、コネクタ134は単なるオプションであり、コネクタ134は、要望に応じて、改変、置換、補足、または省略することができる。ほんの一例として、いくつかの代替バージョンは、全ての可撓性コネクタ50および回路基板130を、単一の一体型リジッドフレックス回路として形成することにより、コネクタ134全体を省略する。そのようなリジッドフレックス回路の単に例示的な例は、2010年9月23日に出願されたWIPO公開第2011/0381103号リジッドフレックス回路を有する電極システムElectrodeSystemwithRigidFlexCircuitに開示されており、この開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。コネクタ134を改変、置換、補足、または省略することができるさらに他の適切な方法は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。図1から図3に示すように、また前記のとおり、電極モジュール100は、可撓性コネクタ50を介して連結される。バージョンによっては、異なる電極モジュール100が、そのような可撓性コネクタ50に沿ってそれら自体の専用トレースを有する。所与の電極モジュール100の専用トレースは、他の所与の電極モジュール100の専用トレースと同じ長さの可撓性コネクタ50の一部に沿って延びてよい。例えば、1つの電極モジュール100の1組の専用トレースが、所与の可撓性コネクタ50におけるフレキシブル回路の1つの層上に設けられてよく、一方、他の電極モジュール100の1組の専用トレースが、同じ可撓性コネクタ50におけるフレキシブル回路の他の層上に設けられてよく、これらの層は双方、同じ可撓性コネクタ50のフレキシブル回路の共通の長さに沿って延びている。単に例示的な他の例としては、1つの電極モジュール100の専用トレースは、他の電極モジュール100の専用トレースと同じ、フレキシブル回路の層上に設けられてよく、別々の組のトレースが、共通の層上で幾何学的に並列となる。他のバージョンによっては、異なる電極モジュール100が、所与の可撓性コネクタ50において1つまたは複数の共通トレースを共有してもよい。ほんの一例として、可撓性コネクタ50のフレキシブル回路における1つまたは複数のトレースはバス伝送に使用されてよく、異なる電極モジュール100と関連づけられた情報が、バス上に組み合わせられ、2つ以上の電極モジュール100と通信している1つまたは複数の非専用トレースに沿って通信されることができる。トレースまたは他の通信特徴を使用、提供、配置等することができる、他の様々な適切な方法は、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。本実施例の各電極モジュール100の回路基板130は、感知回路図示しないも備え、この感知回路は、いくつかの構成要素の中で特に、増幅器を含む。そのような感知回路は、回路基板130のコネクタ134と通信しており、感知回路は、可撓性コネクタ50の1つまたは複数のトレースと通信することができる。本実施例では増幅器を含む回路基板130の感知回路があるので、電極モジュール100がアクティブであることを理解すべきである。そのような感知回路は、参照により開示内容が本明細書に組み込まれる、2005年9月29日に公開された米国特許出願公開第2005/0215916号EEG、ECG、およびEMGアプリケーションのためのアクティブ、多重デジタル電極ActiveMultiplexedDigitalElectrodesforEEGECGandEMGApplicationsの教示により、および/または本明細書に挙げる任意の他の文献の教示により、構成され、かつ/または動作可能であることができる。実際、本明細書の教示を、米国特許出願公開第2005/0215916号の教示および/または本明細書に挙げる任意の他の文献の教示と組み合わせることができる様々な方法が、当業者には明らかとなるであろう。あるいは、回路基板130の感知回路は、任意の他の適切な構成および/または操作性を有してよい。例えば、回路基板130のいくつかのバージョンには、増幅器がなくてもよく、このため電極モジュール100はアクティブではない。感知回路の様々な形態および構成要素を含むがこれらに限定されない、回路基板130を構成し得るさらに他の適切な方法は、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。本実施例では、導電性リング150は、半径方向外側に延びる尾部152を含む。導電性リング150は、下方クラムシェル部材104の環状リム114に載るように構成され、尾部152が下方クラムシェル部材104の溝116を通って突出する。それに応じて、環状リム114、溝116、および尾部152は、導電性リング150を下方クラムシェル部材104と適切に位置合わせすることを助け、また、導電性リング150を下方クラムシェル部材104に対して固定することを助けるよう協働する。当然、これらの特徴は単なる例であり、導電性リング150を下方クラムシェル部材104に対して位置合わせおよび/または固定するための、様々な他の構造体、特徴、技術等が、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。図7で最もよく見ることができるように、上方クラムシェル部材102は、導電性リング150上に位置づけ可能で、導電性リング150をクラムシェル部材102、104の間に挟むことにより導電性リング150を定位置にさらに固定する。前記のとおり、導電性リング150の一部が、組み立てられた電極モジュール100の中央開口部106の内径において依然として露出している例えば、上方クラムシェル部材102が下方クラムシェル部材104に固定された場合等。導電性リング150はまた、例えば尾部152を介した接触等により回路基板130の感知回路と通信可能に連結する。特に、導電性リング150は、以下でさらに詳細に説明するように、ERP信号を回路基板130の感知回路に通信するよう構成される。電極モジュール100は、様々な方法でヘッドフレーム24と連結することができる。本実施例では、電極モジュール100は、ヘッドフレーム24のスナップ部材28においてスナップ嵌めによりヘッドフレーム24と連結される。例えば、図5から図7に示すように、本実施例の各電極モジュール100は、スナップアダプタ170を備えている。各スナップアダプタ170は、上方フランジ172、下方フランジ174、および上方フランジ172と下方フランジ174との間に垂直に延びる円筒状部分176を含む。下方クラムシェル部材104は、図7に示すようにスナップアダプタ170の上方フランジ172をスナップ式にsnappingly受容するように構成された環状凹部118を含む。したがって、スナップアダプタ170は、本実施例ではスナップ嵌めを通じて電極モジュール100と連結するが、スナップアダプタ170を電極モジュール100と固定するために、任意の他の適切な特徴、構成要素、技術等を使用することができることを理解すべきである。あるいは、電極モジュール100は、一体式または単一のスナップアダプタを有してもよく、または、何らかの他の方法でヘッドフレーム24と連結してもよい。本実施例では、パッド160が、各スナップアダプタ170に固定される。各パッド160は、外側に延びる複数のタブ162を有しており、比較的柔軟である。例えば、パッド160の構成により、電極モジュール100が被験者の頭部上にある間に臨床医が電極モジュール100を操作する場合、被験者に対する不快感を減少させることができる。パッド160は、スナップアダプタ170の円筒状部分176の周りに嵌まるように構成される。図7に示すように、パッド160は、下方クラムシェル部材104の下面と、下方フランジ174の上面との間に挟まれている。当然、パッド160は、他の様々な方法で電極モジュール100と連結してもよい。ほんの一例として、パッド160は、1つまたは複数のクリップ、マジックテープ式締結具、接着剤等によって、電極モジュールに固定することができる。あるいは、パッド160は、完全に省略されてもよい。例えば、ヘッドフレーム24のスナップ部材28は、スナップアダプタ170の円筒状部分176周辺に位置づけてもよい。したがって、スナップ部材28は、図7のパッド160と同様に、下方クラムシェル部材104の下面と、下方フランジ174の上面との間に挟まれることができる。しかしながら、本実施例では、スナップアダプタ170は、例えばスナップ部材28の少なくとも一部が下方フランジ174の下側に位置づけられるようにスナップ部材28とスナップ式に係合する。単に例示的なさらに他のバリエーションとして、スナップアダプタ170は単に省略してもよい。ほんの一例として、スナップ部材28は、それ自体が、下方クラムシェル部材104とスナップ式に係合してもよい。例えば、スナップ部材28は、下方クラムシェル部材104の環状凹部188にスナップ式に受容される、外側に延びる環状フランジを含むことができる。単に例示的なさらに他のバリエーションとしては、電極モジュール100は、ヘッドフレーム24と直接連結してもよく、電極モジュール100をヘッドフレーム24と連結するためにいかなるスナップ嵌めも使用しない。ほんの一例として、電極モジュール100は、1つまたは複数のクリップ、マジックテープ式締結具、接着剤等により、ヘッドフレーム24と連結することができる。さらに、電極モジュール100は、本実施例ではヘッドフレーム24と取り外し可能に連結されるが、電極モジュール100は、いくつかの他のバージョンでは、ヘッドフレーム24に対して永続的に付着してもよい。いくつかのスナップ部材28または他の種類の電極モジュール100係合構造および弾性ひも26がヘッドフレーム24を提供するように配置された場合に、いくつかのスナップ部材28には、対応する電極モジュール100が連結されていなくてよいことも、理解すべきである。したがって、いくつかのヘッドセット20が、異なる数および/または構成の電極モジュール100を有する異なる種類の電極システムに適応するように構成されてよく、ある程度のモジュール性をもたらすことを、理解すべきである。電極モジュール100をヘッドセット20に組み込むことを可能にする、さらに他の適切な方法が、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。E.例示的なセンサ図5および図8から図9に示すように、本実施例の電極システム10は、取り外し可能なセンサー200をさらに含む。本実施例の取り外し可能なセンサ200はそれぞれ、絶縁上部202、電解ヒドロゲルの下部204、および上部202と下部204との間に位置づけられた導電性の中央部206を含む。導電性の中央部206は、外側に延びる複数の導電性タブ156を含む。各センサ200は、対応する電極モジュール100の中央開口部106に挿入されて、その中央開口部にぴったり嵌まるように構成される。状況によっては、電極システム10の各電極モジュール100が、その中に挿入される、関連する取り外し可能なセンサ200を有するが、いくつかの電極モジュール100には、状況によっては、関連する電極モジュール100がなくてもよい。開口部106の周辺部における上方クラムシェル部材102の傾斜面108は、センサ200を開口部内に導くことなどにより、開口部106へのセンサ200の挿入を容易にすることができる。当然、本明細書で説明される他の特徴と同様に、傾斜面108は単なるオプションであり、要望に応じて、改変、置換、補足、または省略することができる。取り外し可能なセンサ200が電極モジュール100に挿入され、対応するヘッドフレーム24が被験者の頭部に固定されると、取り外し可能なセンサ200は、電解ヒドロゲルの下部204が被験者の頭皮に接触するように構成される。例えば、センサ200は、絶縁上部202が上方クラムシェル部材102の傾斜面108に、またはその近くに垂直に位置づけられる間に、ヒドロゲルの下部204がスナップアダプタ170の下方フランジ174の下側に突出するような高さを有してよい。あるいは、センサ200は、任意の他の適切な寸法を有することができる。さらに、所与の電極モジュール100の位置づけに応じて、関連する電解ヒドロゲルの下部204は、被験者の頭部または身体のどこか他の部分に接触することができる。例えば、ヒドロゲルの下部204は、単に、被験者の頭部の毛髪に接触してよく、センサ200が、被験者の頭皮に必ずしも接触せずに、被験者の頭部の毛髪のみに接触する場合であっても、電極システム10は、依然として適切に作動することができる。電解ヒドロゲルの下部204の電解特性のため、電解ヒドロゲルの下部204は、被験者の例えば患者の皮膚から、電圧または信号例えばERP信号などを受け取ることができる。ヒドロゲル自体が被験者の頭部に十分に付着できると共に、取り外し可能なセンサ200を相対的に容易に被験者の頭部から引き離すことができるので、電解ヒドロゲルの下部204は、被験者の頭部に貼り付けられるかまたは接着される必要なく、データを収集することができる。前記のとおり、本実施例のタブ208は、絶縁上部202と電解ヒドロゲルの下部204との間に配置される導電性部材206の一体的延長部として形成される。導電性部材206およびタブ208は、タブ208が、図5および図8から図9に示すように、半径方向外側に延びる向きをとるよう弾性的に付勢されるよう構成されている。センサ200が電極モジュール100の開口部106に挿入されると、タブ208は、図7に示すように開口部106の内径において露出される導電性リング150に接触することを理解すべきである。例えば、タブ208は、センサ200が開口部106に挿入されると、導電性リング150に弾性的にもたれかかることができる。タブ208と導電性リング150との間のそのような接触により、以下でさらに詳細に説明するような、導電性部材206から導電性リング150への通信経路がもたらされ得る。さらに、絶縁上部202および/もしくはヒドロゲルの下部204のエラストマ特性または他の特性は、センサ200を電極モジュールの開口部106に保持することを助けることができる。さらに、または代替案では、センサ200は、開口部106に対してサイズが大きくてよく、センサ200が、開口部106にぴったりと、または干渉的にinterferingly嵌まる。センサ200を開口部106に実質的に保持することができる他の方法は、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。導電性部材206およびタブ208は、銀-塩化銀および/または任意の他の適切な材料もしくは材料群から形成してもよい。導電性リング150も、銀-塩化銀および/または任意の他の適切な材料もしくは材料群で形成してもよい。導電性部材206およびタブ208が電解ヒドロゲルの下部204と直接接触しているので、電解ヒドロゲルの下部204により受け取られる電圧または信号は、タブ208へ、そしてタブ208を通ってさらに通信され得ることを理解すべきである。センサ100が電極モジュール100の開口部106に挿入されたときにタブ208が導電性リング150と接触しているので、タブ208は、電解ヒドロゲルの下部204により受け取られた電圧または信号を導電性リング150に通信することができ、導電性リング150は、次に、そのような電圧または信号を、回路基板130の感知回路に通信することができる。回路基板130または他の場所の増幅器が信号を増幅することができ、感知回路内の他の構成要素が、必要であれば、信号の他の処理を行ってよく、その信号は次に、1つまたは複数の可撓性コネクタ50のフレキシブル回路を介して電極モジュール100から離れて通信されることができる。したがって、信号は、最終的に、可撓性コネクタ50を介して制御ボックスインターフェースモジュール30へ、次いで、ケーブル42を介して制御ボックス40へと通信され得る。バージョンによっては、取り外し可能なセンサ200は、マサチューセッツ州ウェストフォードのHydroDot,Inc.によるHydroDot登録商標DisposableEEGElectrodesまたはHydroDot登録商標Biosensorsを備える。HydroDot登録商標DisposableEEGElectrodeApplicationSystemの様々な態様が、参照により本明細書に組み込まれる、1996年1月2日に発行された米国特許第5,479,934号使い捨て電極を有するEEGヘッドピースおよびそれと共に使用するための装置、システム、ならびに方法EEGHeadpiecewithDisposableElectrodesandApparatusandSystemandMethodforUseTherewithで説明される。当然、取り外し可能なセンサ200を含むがこれらに限定されない、電極システム10の様々な構成要素が、米国特許第5,479,934号内の任意の適切な教示により、構成され、改変され、かつ/または動作可能となることができる。実際、本明細書の教示を、米国特許第5,479,934号の教示と組み合わせることができる様々な方法が、当業者には明らかとなるであろう。取り外し可能なセンサ200は、全てのバージョンで必ずしも必要ではないことも、理解すべきである。例えば、電極モジュール100は、注入可能ゲルを通じて、または任意の他の適切な方法で、被験者の頭部との電気的インターフェース、ならびに/または、被験者の頭部および/もしくは他の身体部分との何か他の種類のインターフェースを有するよう構成されてよい。本実施例のセンサ200は、実質的に円筒状の形状を有するが、センサ200は、あるいは任意の他の形状を有してよいことを理解すべきである。ほんの一例として、センサ200は、立方体形状、垂直立方体形状rightcuboidalshape、円錐形状、切頭円錐形状、ピラミッド形状、球体形状、および/または任意の他の適切な形状を有することができる。同様に、本実施例の導電性リング150は実質的に円の形状を有するが、導電性リング150は、あるいは任意の他の形状を有してもよいことを理解すべきである。ほんの一例として、導電性リング150は、正方形、長方形、三角形、および/または任意の他の適切な形状を有してよい。センサ200および導電性リング150のさらに他の適切な構成、ならびにセンサ200と導電性リング150との間のさらに他の適切な関係は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。本実施例では、電極システム10は、8個の電極モジュール100を備える。単に例示的な他の実施例として、電極システム10は、23個の電極モジュール100を備えることができる。当然、電極システム10は、あるいは任意の他の適切な数の電極モジュール100を備えることもできる。電極モジュール100は様々な方法で配置することができることもまた理解すべきである。ほんの一例として、様々な適切な構成が、本明細書に挙げる文献に開示されている。電極システム10を用いて得た信号は、2008年8月28日に公開された米国特許出願公開第2008/0208072号生体電位波形データ融合分析および分類方法BiopotentialWaveformDataFusionAnalysisandClassificationMethodの教示により処理されてよく、この出願公開の開示内容は、参照により本明細書に組み込まれる。それに加えて、または代替として、電極システム10を用いて得た信号は、以下でさらに詳細に説明する方法を含むが、それらに限定されない、任意の他の適切な方法で処理されてもよい。さらに、電極システム10を使用することができる様々な適切な方法信号処理を含むがこれに限定されないは、本明細書に挙げる様々な文献に開示されている。電極システム10を使用することができるさらに他の適切な方法は、本明細書中の教示から、当業者には明らかとなるであろう。本明細書の教示は、多くの方法で、本明細書に挙げた文献に開示されるシステム、構成要素、および方法に組み込まれるかまたは別様にそれらと組み合わせることができることが予期される。本明細書の教示を、本明細書に挙げた文献の教示に組み込むかまたはそれらと組み合わせることができる適切な方法は、本明細書の教示から、当業者には明らかとなるであろう。上記の構成要素、特徴、構成、および/もしくは操作性のいずれか、または全てを有することに加え、またはそれらの代替として、ERPシステムは、2010年9月10日に出願された米国特許仮出願番号第61/381,569号帯域内インピーダンス検出を用いる電極システムElectrodeSystemwithInBandImpedanceDetectionの構成要素、特徴、構成、および/もしくは操作性のいずれか、または全てを有することができ、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。ERPシステムのためのさらに他の適切な構成要素、特徴、構成、および/または操作性は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。II.例示的な生物マーカー融合システム図10は、ランチャー300、データベース310、分類器320、およびビューア330と通信する、図1から図9に示すような例示的な電極システム10を備える例示的なERPシステム500を示す。ERPシステム500に含むことができる様々な種類の特徴には、本明細書に記載されない特徴を含むことが理解されよう。さらに、本明細書に記載された特徴のいくつかのみが、ERPシステム500のいくつかのバージョンに含まれる。一般に、ERPシステム500は、ヘッドセット20と共に使用するために構成され、さらにランチャー300、データベース310、分類器320、およびビューア330と通信するソフトウェアアプリケーション510を含む。そのために、ソフトウェアアプリケーション510は、ERP試験と関連して、新しいアカウント、ユーザ、グループ、およびヘッドセット20を生成し、かつそれらを施行するために使われるクライアントもしくはサーバアプリケーションとすることができる。さらに、ERPシステム500は、高レベルのパラダイム特有パラメータを用いて試験プロトコルを生成および記憶するよう動作可能である。ERPシステム500のソフトウェアアプリケーション510は、患者データを記憶するよう動作可能であり、以下でより詳細に説明する。ERPシステム500のソフトウェアアプリケーション510は、試験診療所testingclinicで、または試験診療所と連携して使用して、試験プロトコルを施行することもできる。ERPシステム500は、図1に示すような制御ボックス40を使用して、制御ボックス40によって試験プロトコルをインストールされた所望の試験を施行することができる。例示的なバージョンでは、制御ボックス40は、ハンドヘルド制御ユニットHCUを備えるが、本明細書の教示から当業者に明らかになるであろうように、制御ボックス40に対する任意の適切な形態因子を使用することができる。試験プロトコルがひとたび実行されると、ERPシステム500のソフトウェアアプリケーション510は、ユーザが、ERP試験の結果を閲覧および分析することを可能にし、また、コンピュータ511と共に使用されて、結果を閲覧および分析することもできる。上記のように、ERPシステム500は、新しいアカウント、ユーザ、グループ、ならびにヘッドセット20を生成および施行するよう動作可能なソフトウェアアプリケーション510を含む。ユーザおよびアカウントは、ソフトウェアアプリケーション510において生成され、ユーザは、アプリケーション上で2つ以上のアカウントを有することができるようにしてもよいことが理解されよう。ユーザおよび/またはアカウントは、特定のアカウントユーザもしくはアカウントが、他のアプリケーションやデータにアクセスを限定されるよう制御することができる。さらに、ソフトウェアアプリケーション510上のユーザおよび/またはアカウントは、ERP試験プロトコル、試験構成、試験データ、ならびに他の匿名の患者データの共有を容易にするよう動作可能なグループに編成することができる。ヘッドセット20はまた、ソフトウェアアプリケーション510と共に使用して、ヘッドセット20の登録、検出、自己試験、または再指示をすることもできる。上記のように、ERPシステム500は、高レベルのパラダイム特有パラメータを用いて試験プロトコルを生成および記憶するよう動作可能なソフトウェアアプリケーション510を含む。特に、ERPシステム500は、単一の試験セッションの間、所定の試験の完全なセットを実行するのに十分である。そうするために、制御ボックス40に記憶した試験プロトコルが、完全なセットのERPパラダイム記述、十分なセットの制御パラメータ、制御論理、および制御ボックス40が所定の試験の完全なセットを実行するために必要な他の情報を備えることが理解されよう。さらに、ERPシステム500は、カスタマイズ性に優れる。ユーザは、単一のセッションの間、ERPシステム500によって実行されるべき試験を定義することができる。さらに、ERPシステム500によって実行される試験のいくつかは音声刺激を含むので、ERPシステム500は、ERP試験の施行前に、聴力検査試験を実行するよう動作可能である。バージョンによっては、ERPシステム500は、生物マーカー融合システム512と結合することができる。本実施例において、生物マーカー融合システム512は、特定の患者/被験者のデータを、他の患者/被験者と関連づけられた病歴データに対して比較することなどによって、特定の患者/被験者と関連づけられた生物マーカー関連データを処理し、特定の患者/被験者が、患者/被験者のどの分類に最も似ているかを判断するよう動作可能である。特定の患者/被験者が属す可能性の最も高い分類を識別することに加え、生物マーカー融合システム512は、特定の患者/被験者が、識別された分類にどれだけ近いかを判断し、通信することができる。ほんの一例として、生物マーカー融合システム512は、特定の患者/被験者が分類A例えば、アルツハイマー病患者または分類B例えば、アルツハイマー病にかかっていない患者のどちらに属する可能性が最も高いのかを判断するために使用される場合、生物マーカー融合システム512は、特定の患者/被験者が分類Aに属する可能性が90であることを判断し、ユーザに通信することができる。ERPシステム500との関連で、ERP試験結果は、生物マーカー融合システム512に通信され得、そのシステムにおいて、試験結果は他の生物マーカーデータおよび/または様々な他のデータと融合され、かつ/または他の生物マーカーデータと別様に処理され、試験被験者の分類を助ける例えば、試験被験者によって発現された生物マーカーの組合せと関連した病態を診断する、等。さらに、または代替として、生物マーカー融合システム512に通信されたERP試験結果および/または関連データは、他の生物マーカー発現/パラメータのある種の組合せとある種の病態との間に以前に確立された関連性を改良するために使用することができる。またさらに、または代替として、生物マーカー融合システム512内のデータは、ERP試験を行う前に、試験被験者と関連した1つまたは複数の生物マーカー発現/パラメータに基づいて、かつ/または他の要因に基づいて、ERP試験プロトコルの選択を助けるために使用することができる。場合によっては、生物マーカー融合システム512は、ERPシステム500またはERP試験を全く必要とすることなく使用することができる。したがって、ERPシステム500との関連における生物マーカー融合システム512の本開示は、単に例示的であることが理解されるべきである。これら2つのシステム500、512は、完全に分離しており、独立しており、無関係である等とすることができることが予期される。患者/被験者と関連した生物マーカーに関するデータは、いくつかの異なる用途を有することができることが理解されよう。例えば、用途によっては、生物マーカーの分析は、症状を発症するリスクが通常より高い被験者を識別するために使用することができる。生物マーカーはまた、無症候性の患者における早期疾患を識別するために使用することができる。さらに他の用途において、生物マーカーは、どの自己選択selfselecting被験者が、通常の神経学的スペクトル外で進行中の症状過程を有するかを判断するために使用することができる。さらに、生物マーカーは、同様の臨床症状を有するが、異なる病理組織を有する可能性のある疾患を区別するために使用することができる。医師、または他のユーザは、生物マーカーを使用して、疾患の重症度の段階を判断することができる。さらに他の例示的なバージョンでは、生物マーカーは、病的な患者のどのグループが、特定の治療の恩恵を受け得るかを判断することができる。さらに他の場合では、生物マーカーは、所望の薬力学的効果を治療中の患者で実証する測定法を開発するために、または所望の対症効果symptomaticeffectを治療中の患者で実証する測定法を開発するために使用することができることが理解されよう。生物マーカーに対する上記の用途は、生物マーカーのいくつかの例示的な使用法を提供するが、上記の用途は単に例示的であり、必ずしも包括的ではないことが理解されるであろう。生物マーカーは、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、任意の適切な方法で使用することができることが予期される。生物マーカーについて言及する場合、個人情報、表現型、研究所試験、精神測定評価、被験者の画像結果、生体電気特性、代謝特性、行動特性、分子もしくは生化学特性、解剖学的特性、既往歴情報、家族歴情報、事象関連電位、画像所見、薬物療法、処方薬名、患者が服用している薬の用量情報、処方箋薬を服用した日付、または本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうような任意の他の適切な情報を含んでいる、人物についての任意の関連特性を含むことができることが理解されよう。ERPシステム500が情報のデータベースと通信するバージョンでは、生物マーカー融合システム512もまた、そのデータベースと通信することができる。これに関して用語データベースを使用する場合、データの任意の特定の構成、フォーマット、または関係を必要とするように読まれるべきではない。データベースは、その代わりに、ローカルもしくは遠隔に設置することができる単一のストレージデバイス、複数のストレージデバイス、または別の方法で記憶した情報に総称して関することを意図する。さらに、または代替として、ERPシステム500は、生物マーカー融合データベースと通信することができる。さらに、または代替として、ERPシステム500は、情報例えば、ERP試験プロトコル、試験被験者データ、ERP試験結果、等へのウェブポータルを含み、そのようなウェブポータルはまた、生物マーカー融合システム512の少なくともいくつかの部分への、ならびに/または、ERP関連情報および/もしくは非ERP関連情報例えば、患者識別情報、アカウント情報、等等を含む生物マーカー関連情報を生物マーカー融合システム512にアップロードするための手段へのアクセスをもたらすことができる。以下は、生物マーカー融合システム512を実行することができる、1つの単に例示的な方法を説明する。しかしながら、生物マーカー融合システム512は、様々な他の方法で実行することができることが予期されることを理解すべきである。生物マーカー融合システム512は、任意のERPシステム500とは独立した方法で実行することができることも予期される。したがって、本明細書でのERPシステム500および方法についての言及は、生物マーカー融合システム512が、ERPシステム500または方法と必ずしも関係を有することを必要とするように読まれるべきではない。例示的なバージョンにおいて、図11に示すように、生物マーカー融合システム512は、分類セット定義モジュール1008、特徴セット定義モジュール1010、およびトレーニングセット定義モジュール1016を備える。分類セット定義モジュール1008は、特徴セット定義モジュール1010と共に働き、トレーニングセット定義モジュール1016を形成し、これについては、以下でより詳細に説明する。生物マーカー融合システム512は、メタモデルを形成するために使用することができることが理解されよう。本文脈で使用されるメタモデルは、様々な生物マーカー変数の間の相関関係を理解するために、生物マーカー変数と他の生物マーカー変数とのセットを使用する高レベルモデルを含むことを理解すべきである。メタモデルはまた、所定の分類の問題を分析するために適用可能で有用なフレーム、規則、制約、モデル、ならびに理論の分析、構造、ならびに開発を含むことができる。メタモデルを形成するための例示的な過程は、以下でさらに詳細に説明するであろう。前述のように、生物マーカー融合システム512は、生物マーカーデータベース1002を備える。本実施例では、生物マーカーデータベース1002は、SQLベースのデータベースに記憶されるが、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、任意の適切な種類のデータベースを使用することができることが理解されよう。生物マーカーデータベース1002は、生物マーカー情報1000を記憶するよう動作可能である。前述のように、生物マーカー情報1000は、人物情報、表現型情報例えば、臨床診断等の結果として、研究所試験結果ならびに精神測定情報例えば、精神測定、研究所試験、ならびに遺伝子型情報、等の結果として、生体電気情報例えば、脳波図、ならびに誘発応答電位試験等の結果として、および画像情報例えば、MRIおよびPET試験等の結果としてを含むことができる。本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、他の種類の生物マーカーを生物マーカー情報1000として記憶することができることが理解されよう。バージョンによっては、生物マーカーデータは、生物マーカーデータベース1002に手作業で入力される。さらに、または代替として、生物マーカーデータは、例えば、他のシステム等によって生物マーカーデータベース1002に自動的に通信することができる。場合によっては、ユーザまたはシステムは、未処理の生物マーカーデータを、生物マーカー融合システム512に入力することができ、さらに生物マーカー融合システム512は、生物マーカーデータベース1002にデータが入る前に、未処理データを標準形式に変換し、ノイズを除去し、かつ/または、データに他の処理を実行するよう動作可能である。本実施例では、人物情報は安全に記憶することができ、または、生物マーカー情報1000へのアクセスが、患者/被験者の人物情報を隠すこと含むように暗号化方法で記憶することができることも理解される。例示的なバージョンによっては、人物情報は、ユーザの特定のアクセスレベルに基づいてアクセス可能とするか、または隠すことができる。さらに、例示的なバージョンによっては、人物情報は、特定の患者もしくは被験者に関する設定もしくは選択に基づいて、隠し、かつ/またはアクセス可能とすることができる。すなわち、生物マーカー融合システム512のユーザは、私的なもの、または安全なものとして特定の患者に単に印を付けることができる。さらに他の例示的なバージョンでは、生物マーカー情報1000は、情報が完全な形で残るように匿名化することができるが、患者または被験者の人物情報は、生物マーカー情報1000を患者/被験者と特に整合不能にするように除外されることが理解されよう。さらに他の例示的なバージョンでは、異なるレベルの安全性および/または暗号化が、生物マーカー情報それ自体の種類に基づいて適用され得る。さらに、環境によっては、異なる患者に異なる生物マーカー情報を利用可能とすることができることが理解されよう。そのような場合によっては、生物マーカー融合システム512は、特定の生物マーカー情報が、例えば、トレーニングセット定義を形成する際に必要とされる場合に、欠落している情報を一時的な情報で満たすよう動作可能である。例えば、特定の生物マーカー情報が欠落している場合、生物マーカー融合システム512は、特定の生物マーカーに対する同じグループにおける全患者/被験者の平均値を一時的に使用することを選ぶことができる。本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、欠落している情報を一時的に満たす他の適切な方法を使用してもよい。さらに、生物マーカー融合システム512は、前処理テンプレート1004およびサードパーティーの画像分析モジュール1006を備える。例示的なバージョンでは、前処理テンプレート1004およびサードパーティーの分析モジュール1006は、生物マーカー情報1000と通信する。前処理テンプレート1004は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、生物マーカー情報1000に記憶された任意の未処理情報を取得し、任意の適切な変換を行うよう動作可能である。例えば、前処理テンプレート1004は、情報を正規化するよう、または生物マーカー情報1000に記憶した任意の情報のユニットもしくは規模を変換するよう動作可能とすることができる。生物マーカー融合システム512にひとたび記憶されると、前処理テンプレート1004は、同じ種類のあらゆる生物マーカーデータに自動的に適用され得る。サードパーティーのデータ分析1006は、任意の種類のデータ分析ソフトウェアまたはモジュールを含むことができる。例えば、サードパーティーのデータ分析1006は、PET画像、MRI画像、超音波画像、他の種類の画像データ、および/または他の種類の非画像データ等を分析するために使用することができる。ほんの一例として、サードパーティーのデータ分析1006は、生物マーカー情報1000からのそのようなデータを分析するために、サードパーティーのリソース、処理、専門技術等に依存する可能性がある。サードパーティーのデータ分析1006は、生物マーカー情報1000に記憶された未処理画像データを使用するよう動作可能とすることができることが理解されよう。さらに、または代替として、サードパーティーのデータ分析1006は、未処理画像データが前処理テンプレート1004で処理を受けた後で、未処理画像データを使用するよう動作可能とすることができる。前処理テンプレート1004および/またはサードパーティーのデータ分析1006は、以下で説明するユーザインターフェースに組み込むことができるウィザードや任意の他の適切なインターフェースを介してアクセス可能とすることができることも理解されるべきである。生物マーカーデータベース1002はまた、分類セット定義モジュール1008および特徴セット定義モジュール1010と通信する。分類セット定義モジュール1008は、生物マーカー情報1000内にある任意の変数に基づいて分類セットを定義するよう動作可能であり、定義された分類セット内の患者/被験者のグループは、互いと共通の表現型のいくつかの態様を有する。例えば、分類セット定義モジュール1008によって形成されたある分類セットは、身長関連の基準に基づくことができ、1.829m6フィート未満の身長の患者および/または被験者を含むことができる。他の単に例示的な実施例として、分類セット定義は、研究所での試験からの特定の試験結果例えば、ある範囲に該当する試験結果の値、等に基づくことができる。例示的なユーザインターフェースの説明において以下で見られるであろうように、任意の適切な生物マーカー変数を選択し、分類定義モジュール1008を介して分類セットを定義することができる。本実施例では、異なる基準に基づく少なくとも2つの分類セットが、分類セット定義モジュール1008を介して定義される必要があることも理解されるべきである。このことは、以下により詳細に説明されるような相関関係に基づいて、少なくとも2つの定義された分類セットのうちどちらに特定の患者/被験者が属する可能性が最も高いかを、生物マーカー分類システム512が識別することを可能にするであろう。分類セットは、さらに、時間/年齢要素に基づいて限定または定義することができることも予期される。例えば、分類セットが身長1.829m6フィート未満の被験者を含むよう定義された場合では、時間要素は、結果をフィルタリングして、特定の年齢で、またはある他の時点で身長1.829m6フィート未満の被験者のみを含むようにするために使用することができる。他の単に例示的な実施例として、時間/年齢限界は、患者/被験者が60歳以上であった場合、ある範囲に該当するある種類の試験スコアを有する患者/被験者に基づいて、分類セットを定義するために使用することができる。他の適切な種類の時間/年齢制限は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。特徴セット定義モジュール1010は、生物マーカー情報1000から選択された追加の生物マーカー基準に基づいて、特徴セットを定義するよう動作可能である。例えば、研究所での特定の試験結果または、研究所試験結果の特定の範囲、等は、特徴セット定義モジュール1010において選択することができる。特徴セット定義モジュール1010は、未処理形式の生物マーカーを選択するために使用することができ、または、前処理テンプレート1004および/もしくはサードパーティーのデータ分析1006によって処理された後の生物マーカーを使用することができる。バージョンによっては、特徴セット定義モジュール1010において特徴セットを定義するために使用される基準/変数は、分類セット定義モジュール1008において分類セットを定義するために使用された基準/変数と既知の、または明確な関係を有さない。例えば、身長および体重が関係を有することがわかっている場合、分類セットの1つが身長に基づく場合、体重には基づかない特徴セットを定義することが望ましい可能性がある。当然、任意の適切な基準を、特徴セット定義モジュール1010において特徴セットを定義するために使用することができる。最終的に、生物マーカー融合システム512は、定義された特徴セットにおける特定の特徴のどれが、患者/被験者のある分類を患者/被験者の他の分類から区別する可能性が最も高いかを判断するよう動作可能である。例えば、生物マーカー融合システム512は、1つまたは複数の特定の特徴が、患者/被験者がアルツハイマー病を有することを示す傾向があることを自動的に判断するよう動作可能とすることができ、一方、他の1つまたは複数の特定の特徴は、患者/被験者がアルツハイマー病を有さないことを示す傾向がある。このことは、アルツハイマー病を有さない患者/被験者によって発現された特徴の様々な順列に対し、アルツハイマー病を有することが知られる患者/被験者によって発現された特徴の様々な順列の分析によって行うことができる。分類セット定義1008および特徴セット定義1010がひとたび選択されたら、分類セット定義1008および特徴セット定義1010は、図11に示すように組み合わされ、トレーニングセット定義1016を形成する。結果として、トレーニングセット定義1016は、生物マーカー融合システム512に対する命令を備え、各分類セット定義1008に合致する患者/被験者を識別し、次いで、特徴セット定義1010に基づいて、それら識別された患者/被験者から特徴を抽出する。生物マーカー融合システム512は、特徴セット定義1010を形成するために使用される特徴が、分類セット定義1008を形成するためにも使用されないことを確実にするよう動作可能であり、これは、これらの特徴および定義1008、1010に重複を有する分類器をトレーニングすることが、冗長な分類をもたらす可能性があるためである。例示的なバージョンでは、トレーニングセット定義1016は、分類器スキーマ定義1020にもたらされ、次いで、トレーニングモジュール1018にもたらされる。さらに他の例示的なバージョンでは、トレーニングセット定義1016は、トレーニングモジュール1018に直接提供されてもよい。トレーニングモジュール1018は、2つ以上のトレーニングセット定義1016を使用するよう動作可能である。分類器スキーマ定義1020はまた、2つ以上のトレーニングセット定義1016を使用するよう動作可能である。分類器スキーマ定義1020は、アルゴリズムを適用して、様々なトレーニングセット定義1016をコンパイルするよう動作可能とすることができることが理解されよう。したがって、トレーニングセット定義1016が分類器スキーマ定義1020に提供されると、分類器スキーマ定義1020を定義することを助け、その後、トレーニングモジュール1018に送信される。例示的なバージョンによっては、トレーニングモジュール1018は、生物マーカーデータベース1002から選択された生物マーカー間の様々な関係および相関関係を判断するよう動作可能である。次いで、トレーニングモジュール1018は、エキスパート分類器モジュール1024につながり、エキスパート分類器モジュール1024は、トレーニングセット定義1016を使用して、分類セット定義1008または特徴セット定義1010で使用した生物マーカーの1つを示す患者について決定および/または診断するよう動作可能である。例えば、図12は、様々な種類の生物マーカーデータが、どのように融合および処理されて、エキスパート分類器モジュール1024内で起こり得るように患者の診断を行うかの例示的な実施例を示す。この実施例において、3つの生物マーカーデータポイントが脳脊髄液レベルに関し、1つの生物マーカーデータポイントが、磁気共鳴映像法MRIを介して得られた生物マーカーデータに関し、2つの生物マーカーデータポイントが、ERP試験を介して得られた生物マーカーデータに関する。示した実施例では、2つの融合段階がある。第1の段階2002では、脳脊髄液データポイントは互いと融合し、ERPデータポイントは互いと融合する。ほんの一例として、このデータ融合は、ベイズ、サポートベクトルマシンBayesSupportVectorMachinesSVM、または様々な他の種類の分類アルゴリズムを含むことができる。各データタイプ内のデータポイントを融合することによって、生物マーカー融合システム512は、別々の決定をし、データタイプに基づいて、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを識別する。例えば、C1では、生物マーカー融合システム512は、脳脊髄液データに基づいて、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを判断する。C2では、生物マーカー融合システム512は、MRIデータに基づいて、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを判断する。C3では、生物マーカー融合システム512は、ERP試験データに基づいて、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを判断する。本実施例では、これらの決定C1、C2、C3は、第1の段階2002で互いに独立して実行される。第1の段階2002で使用される分類アルゴリズムの精度は、データの種類に基づいて変えることができ、所与のデータセットに対し使用すべき特定の分類アルゴリズムは、そのデータの種類と関連してそのアルゴリズムの精度に基づいて選択することができることを理解すべきである。例えば、MRIデータに対して好ましい分類アルゴリズムは、脳脊髄液データに対しては好ましくなくてもよい。したがって、第1の段階2002に示すC1、C2、およびC3は、それらのデータの種類が解釈されるべき例えば、エキスパートの種類内のデータに基づいて、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを識別する範囲内で特徴/データを融合する最もよい方法について、独自の所見をもたらす各データの種類におけるエキスパートとして見ることができる。バージョンによっては、ユーザは、例えば、データタイプやそれ以外に基づいてどの種類の分類アルゴリズムを使用するかを選択することができる。さらに、または代替として、生物マーカー融合システム512は、例えば、データタイプやそれ以外に基づいて使用すべき分類アルゴリズムの好ましい種類を自動的に選択することができる。本実施例では、第1の段階2002と関連して、用語融合したデータは、第1の段階2002で生物マーカーデータ融合システム512によって行われた決定C1、C2、C3に関する。第2の段階2004では、融合した脳脊髄液データC1、MRIデータC2、および融合したERPデータC2は、診断するため、全て融合され、別様に処理される。ほんの一例として、これには単に、C1、C2、およびC3の多数決型の処理を使用することを含んでもよい。例えば、C1およびC2が、患者/被験者がアルツハイマー病分類に属する可能性が最も高いと示し、一方で、C3が、患者/被験者が非アルツハイマー病分類に属する可能性が最も高いと示す場合、第2の段階2004の結果は、3分の2のエキスパートが第1の段階2002でその決定をしたという事実に基づいて、単に、患者/被験者がアルツハイマー病分類に属する可能性が最も高いと示すことができる。他の単に例示的な実施例として、生物マーカー融合システム512は、第1の段階2002のあるエキスパートに、第1の段階2002の他のエキスパートと比べて、より大きな重み付けをすることができ、第2の段階2004は、第1の段階2002の結果を分析して、患者/被験者がどの分類に属する可能性が最も高いかを判断する場合に、重み付けされた多数決ルールアプローチを使用する。各段階2002、2004で融合/処理をもたらし、実行することができる様々な他の適切な方法は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。バージョンによっては、もとのデータポイントの6つ全てを単一の状態にまとめて同時に融合/処理するよう、第1の融合段階を除外することができることも理解されるべきである。当然、追加の段階、異なる組合せ/順列、等が含まれるが、これらに限定されない多数の他の方法で、データを融合/処理することができる。図11に戻り、検証モジュール1022は、エキスパート分類器モジュール1024と通信し、特徴空間最適化モジュール1014と通信する。エキスパート分類器モジュール1024からの診断は、検証モジュール1022に送信され、検証モジュールは、アルゴリズムまたは検証ステップを実行し、エキスパート分類器モジュール1024によってもたらされた診断の品質を判断する。本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、K分割検証、シャッフル検証、および/または他の適切なアルゴリズム等の様々な検証アルゴリズムを提供することができる。例示的なバージョンによっては、検証モジュール1022は使用する必要がないことが理解されよう。検証モジュール1022は、特徴空間最適化モジュール1014につながり、最適化モジュール1014は、特徴抽出ヒューリスティクス1012につながる。特徴空間最適化モジュール1014および特徴抽出ヒューリスティクス1012は、自動化アルゴリズムを介すか、または明示的なユーザ入力を介すかして、所望の分類性能を達成するための最適な特徴および/または特徴の適切な組合せを判断するよう動作可能である。ユーザはまた、生物マーカー融合システム512以外の情報に基づいてフィードバックをもたらし、エキスパート分類器モジュール1024によって推奨される診断の精度の判断を助けることができることが理解されよう。検証モジュール1022、特徴空間最適化モジュール1014、および特徴抽出ヒューリスティクス1012は、したがって、フィードバック機構を、特徴セット定義モジュール1010にもたらすよう動作可能であることが理解されよう。他の例示的なバージョンでは、生物マーカー融合システム512は、そのようなフィードバック機構を持たなくてもよい。エキスパート分類器モジュール1024は、推奨された診断を最終分類器1026に送信し、そこで診断は、検証モジュール1028に送信され、それに続いて、結果を測定基準モジュールmetricsmodule1030に送信する。検証モジュール1028は、ユーザが、トレーニングされた分類器の品質が受入可能かどうかを判断することができるよう動作可能である。測定基準モジュール1030は、個々のエキスパート、ならびに全分類器によって実行された分類の品質に関する測定基準を呈するよう動作可能である。例示的なバージョンによっては、測定基準モジュール1030は、結果の全精度、感度、特異性、陽性的中率PPV、および/または陰性的中率NPVを出力するよう動作可能である。III.生物マーカー融合システムのための、例示的なユーザインターフェース生物マーカー融合システム512は、様々な場面で使用することができる。以下のユーザインターフェースは、生物マーカー融合システム512のためのユーザインターフェースの、単に例示的なバージョンを呈することが理解されよう。本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、他の適切なユーザインターフェースを使用することができることが予期される。実際、他のユーザインターフェースが、生物マーカー融合システム512の範囲および主旨から逸脱することなく使用することができることが理解されよう。図13から図32のユーザインターフェースは、図11に示す処理の様々な段階で使用することができる。図13から図18は、分類セットに対して選択をもたらす例示的なユーザインターフェースを示す。特に、図13は、検索患者ダイアログボックス3002を備える例示的なユーザインターフェース3000を示す。検索患者ダイアログボックス3002は、ユーザが遭遇する第1の画面であるかもしれない。ユーザインターフェース3000画面は、呈された例示的な順序で閲覧/相互作用されることができることが理解されよう。あるいは、ユーザインターフェース3000画面は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、任意の適切な順序で使用することができる。さらに、ユーザは、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、特定のユーザインターフェース3000画面間で飛び越すか、特定のユーザインターフェース3000画面に戻ることができる。本実施例で見られるように、検索患者ダイアログボックス3002は、ドロップダウンメニュー3006を使用して分類セット定義を生成するために使用され、分類セットを定義するために使用されるであろう様々な生物マーカー/パラメータを選択することができる。任意の適切な選択方法を使用することができることが理解されよう。ドロップダウンメニュー3006は、生物マーカーデータベース1002に記憶された様々な生物マーカー情報タイプを列記する。例えば、特定の生物マーカーに対する生物マーカー情報が利用不可能な場合、次いで、ドロップダウンメニュー3006は、表示することができるとしても、そのような情報を表示しないであろう。生物マーカーの種類がドロップダウンメニュー3006を介してひとたび選択されると、その生物マーカータイプ内で変数値の範囲を選択するために、変数選択エリア3008がユーザに提示される。変数選択エリア3008は、ユーザによって選択された生物マーカータイプに基づいて、選択することができる変数の種類を動的に変更することができる。例えば、生物マーカーとして年齢が選択された場合、次いで、変数選択エリア3008は、その選択項目を変更し、唯一選択可能な選択項目に潜在的年齢範囲を記載するであろう。選択された生物マーカータイプが研究所試験の場合、次いで、変数選択エリア3008は、一連の試験結果見込みを備えることができる。図13で見ることもできるように、権利ツリーrightstree3004は、ユーザ、グループに対し、または標準/デフォルトグループとして一度だけユーザが分類セット定義を定義することを可能にする。共有可能ボックス3003は、ユーザによって選択することができ、これにより、分類セット定義を他のユーザと共有することを可能にし、ユーザと同じグループの一員とすることができる。さらに、分類セット定義、特徴セット定義等は、任意の適切なユーザ、グループ、および/または標準/デフォルトグループと共有することができることが理解されよう。ある位置での定義セットは、他の位置のコンピュータ511と共有することができることも理解されるべきである。第1の生物マーカー/パラメータがひとたび選択された場合、図14は、分類セットをさらに定義するために第2の生物マーカー/パラメータが選択されることを示す。したがって、図14の段階で、ユーザは、他の生物マーカーを選択して、分類セット定義に加える。図14にて理解し得るように、確認領域3009は、ユーザがすでに、現在90歳以下である患者/被験者の生物マーカーパラメータを選択したことを示す。図14に示す実施例において、選択された第2の生物マーカーパラメータは、ナトリウム研究所試験sodiumlabtestであるが、任意の他の適切な第2の生物マーカーパラメータを使用することができることが理解されよう。図15は、図14でのルックアップボタンをユーザがクリックすることによって起動する、例示的な研究所コードルックアップボックス3010を示す。研究所コードルックアップボックス3010は、特定の試験結果を参照するために標準化されたコードに基づいて、ユーザが研究所試験を選択することを可能にする。そのような機能性は、オンラインデータベースおよび/または標準化されたオンラインデータベースに接続することによって有効とすることができ、ソフトウェア510は、研究所試験コードを適切な外部ソースから引き出し、研究所コードルックアップボックス3010で利用可能な研究所コードのリストを読み込むpopulateよう動作可能である。さらに、疾患コードをオンラインデータベースから抽出する/インポートすることも可能である。他のバージョンによっては、研究所試験のコードデータは、ローカルに記憶され、オンライン接続は必ずしも必要ではない。図16は、分類セット定義を構築する際に使用すべき生物マーカーの種類としてユーザが神経心理neurosychologyを選択した場合の変数選択エリア3008の一例を示す。この選択は、神経心理試験タイプドロップダウンメニュー3012の提示を引き起こした。ユーザは、神経心理試験タイプの種類としてミニメンタルステート検査MMSEを選択し、これにより、スコアリング選択エリア3018の提示をさらに引き起こし、スコアリング選択エリア3018は、ユーザが、MMSE試験スコアに対する総計範囲と、調整したMMSEスコアに対する範囲とを選択することを可能にするものである。なお、図16はまた、ユーザが時間制限をこの生物マーカーにかけ、少なくとも65歳の患者/被験者のみに対する結果を選択していることを示す。図17は、分類セット定義を構築する際に使用すべき生物マーカーの種類としてユーザが神経心理を選択した場合の変数選択エリア3008の他の例を示す。しかしながら、この実施例において、ユーザは、神経心理試験タイプドロップダウンメニュー3012から臨床認知症評価法CDRを選択した。このことは、CDRレストタイプCDRresttypeの選択に基づいて、スコアリング選択エリア3108内に異なる種類の変数の提示を引き起こした。選択するために利用可能とすることができる神経心理試験または、他の試験/生物マーカー/等の他の様々な種類は、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。同様に、選択された試験タイプに基づいて、かつ/または他の要因に基づいて、スコアリング選択エリア3018内でユーザに提示することができる変数のタイプは、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。図18は、分類セットが定義された後に表示され得る例示的な結果画面3014を示す。特に、結果画面3014は、分類セット定義と整合するデータベース内の患者/被験者の総数を示す。例示的なバージョンでは、整合する患者の総数は25だが、使用したセット定義ならびに使用した生物マーカープールおよび患者プールに基づいて、他の結果を生成する可能性があることが理解されよう。結果画面3014はまた、確認領域3020を含み、分類セットを定義するために使用した様々なパラメータを示す。この実施例において、それらパラメータは、患者/被験者の年齢が90歳以下である場合を含み、さらに、患者/被験者の年齢が50歳から60歳の間であった場合に、患者/被験者がある範囲内である種類の試験の結果を有する場合を含む。当然、分類セットは、図13から図18に単なる例として示されることに関する。生物マーカー/パラメータと、生物マーカーと関連した変数に対する値/範囲との様々な組合せを含む分類セットに対する様々な他の構築が、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろう。生物マーカー融合システム15は、分類セットのカスタマイズされた、ユーザが生成した定義を可能にすることに加え、またはその代わりに、複数の所定の分類セットを含むことができることも理解されるべきである。図19から図21は、特徴セットの選択を提供するユーザインターフェースを示す。本実施例では、分類セットを定義するために使用された生物マーカーパラメータとは同じではない生物マーカーパラメータによって、特徴セットは定義される。生物マーカー融合システム512は、特徴セット選択に基づいて、特定の患者/被験者がどの分類セットに属するのかを判断するよう構成することができる。したがって、生物マーカー融合システム512は、特徴セットを使用して、2つ以上の分類セットのうち1つに患者/被験者を分類する。例えば、生物マーカー融合システム512は、その病歴データと、ユーザによって選択された特徴セットのデータとの間の相関関係を見つけるために定義された分類セットの内部および外部にいる患者/被験者と関連したデータを処理することができる。すなわち、特徴セット選択は、手元にある特定の患者/被験者について既知であるデータに関係することができる。図19は、様々な種類の情報が、複数の分類セットから被験者を分類するための潜在的特徴として使用することができることを示す。前述のように、生物マーカー情報が未処理データ形式であるか、生物マーカー情報が、図11に示すような前処理テンプレート1004やサードパーティーのデータ分析1006を使用して処理されたかにかかわらず、生物マーカー情報は、特徴セットを定義するために使用することができることが理解されよう。図19は、特に、特徴セットを定義するために使用することができる様々なERP関連データを示す。図20は、特徴セットを定義するために使用することができる様々な種類の画像データ例えば、MRI試験における患者の脳の特定の領域の容量を示す。図21は、特徴セットを定義するために使用することができる様々な種類の患者バイタルを示す。生物マーカー融合システム512は、利用可能な値の平均に加え、生物マーカー情報に対する最新の値に依拠する可能性があり、他の試験に最も近い値を選択することができることを理解すべきである。図22は、分類セット定義および特徴セット定義を選択することによって、ユーザがトレーニングセットを定義することを可能にするユーザインターフェース3000を示す。この処理は、定義/選択された分類セット内に適合する患者/被験者に対する手元のデータに対し、特徴セット定義例えば、生物マーカーパラメータ、および特徴セット定義処理の間に選択されたそれらの組合せを比較することを含むことができる。検証試験の実行は、同じ生物マーカーが、特徴セットと分類セットとの両方に対して使用されないことを検証するために使用することができることが理解されよう。図23は、トレーニングセット定義が分類スキーマを決定するために使用され得るユーザインターフェース3000を示し、分類スキーマは、患者からの生物マーカーを最終的に処理し、トレーニングセット定義に基づいて、ある条件を有する潜在的相関関係が存在する可能性があるどうかを判断するために使用することができ、診断するために使用することができる。例示的なバージョンにおいて、2つのトレーニングセット定義が選択されるが、任意の適切な数のトレーニングセットを選択してもよい。さらに、ユーザは、異なるトレーニングセットに対する事前確率を設定することができ、陽性的中率PPVおよび陰性的中率NPV等の分類器の品質に関連したパラメータを分類スキーマが計算するよう動作可能である。図24は、個々のエキスパートが定義されるユーザインターフェース3000を示し、トレーニングセットが上記のように定義された後に生じる可能性がある。ユーザインターフェース3000は、利用可能な特徴セットベクトルのリストを表示する。バージョンによっては、複数の特徴を、機械学習ドロップダウンメニュー3016から選択することができるような単一の機械学習アルゴリズムに対する入力として組み合わせることができることが理解されよう。図25は、ドロップダウンメニュー3016からひとたび選択がなされたら、ユーザインターフェース3000が、選択された分類方法に基づいて、どのように動的に変わるように動作可能であるかを示す。したがって、さらに、ユーザは、選択されたアルゴリズムがどのように動作するかを定義することができる。図26は、図24から図25に示すようなユーザインターフェース3000を介してなされた選択等に基づいて、エキスパートのバンク3018を表示するユーザインターフェース3000を示す。このエキスパートのバンク3018は、図11と関連して上記した分類器モジュール1024、および図12と関連して上記した特徴融合段階2002を介して、処理を実行するために使用することができる。図27は、ユーザによって選択されるよう動作可能な様々な決定融合アルゴリズムをユーザに提示するユーザインターフェース3000を示す。選択されたアルゴリズムに基づいて、異なるパラメータを選択する必要がある可能性があることが理解されよう。設定されるべき様々なパラメータは、選択されたアルゴリズムに基づいて、動的に調整することができる。ここで選択された決定融合アルゴリズムは、図12と関連して上記した決定融合段階2004の間、使用することができることを理解すべきである。図28は、必要な定義および選択の全てが完了した後、ユーザが続けることを望むかをユーザに確認するよう促すユーザインターフェース3000のトレーニング画面を示す。ユーザから確認を受信した後、生物マーカー融合システム512は、ユーザによる定義および選択に基づいて、分類器を構築する。このように促す前に、何のデータも抽出または操作されていないことが理解されよう。さらに、ユーザはまた、K分割交差検証およびシャッフル検証を可能にすることができるパラメータを選択することができる。そのような検証処理は、従来のK分割およびシャッフル検証プロシージャによって実行することができる。図29は、分類構成の結果を提供すると共に、分類器を形成する処理において選択された可能性のある分類品質パラメータについてのレポートを提供する、ユーザインターフェース3000を示す。生物マーカー融合システム512は、モジュラーアーキテクチャーを有し、それにより、分類セット、特徴セット、および/または分類スキーマを個別に変更することができ、分類器に対して行った変更の効果をユーザが容易に評価することができることを理解すべきである。図30は、例示的なワンタッチ分類ウインドウ3018を示し、ユーザは、患者の生物マーカーデータに基づいて分類を始めるよう動作可能な患者名近くのボタンを単に押すことができる。さらに、生物マーカー融合システム512は、患者に対する生物マーカー情報を分析し、図31に見られるように、患者に対して使用することができる利用可能な分類器のリストを決定するよう動作可能である。患者について分類がひとたび実行されると、図32に示すように結果を出力することができる。ユーザインターフェース3000は、分類器品質および分類の結果を出力する。図示したバージョンでは、結果は表形式のフォーマットで示すが、本明細書の教示から当業者には明らかとなるであろうように、任意の適切な出力フォーマットを使用することができることが理解されよう。その後、結果は、分類記録として、患者のデータストレージに記憶することができる。さらに、分類試験の日付を自動的に記録することができる。バージョンによっては、生物マーカー融合システム512は、2008年8月28日に公開された米国特許出願公開第2008/0208072号生体電位波形データ融合分析および分類方法BiopotentialWaveformDataFusionAnalysisandClassificationMethodからの様々な教示を組み込むことができることも理解されるべきであり、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。本明細書の教示を米国特許出願公開第2008/0208072号明細書の教示と組み合わせることができる様々な適切な方法は、当業者には明らかとなるであろう。本発明の様々な実施形態を図示し説明してきたが、本明細書で説明した方法およびシステムのさらなる改造が、本発明の範囲から逸脱せずに、当業者による適切な改変によって実現可能である。そのような潜在的改変のうちいくつかには言及しており、他のものは、当業者に明らかであろう。例えば、上記で説明した実施例、実施形態、幾何学的形状、材料、寸法、比率、工程等は、例示的なものであり、必須ではない。したがって、本発明の範囲は、呈示され得る任意の請求項の観点から考慮されるべきであり、明細書および図面に図示し説明した構造および操作の詳細に限定されるものではないことが理解される。実施の態様1aERP試験を施行するよう構成されたERP試験システムと、b前記ERP試験システムと通信し、生物マーカーのデータベースにアクセスするよう構成され、少なくとも1つの分類セット定義と少なくとも1つの特徴セット定義とを選択するよう構成され、前記少なくとも1つの分類セット定義と前記少なくとも1つの特徴セット定義とから少なくとも1つのトレーニングセット定義を形成するよう構成された、コンピュータと、を備える、装置。2前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を複数のユーザに利用可能にするよう構成された、実施態様1に記載の装置。3前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を記憶し、前記トレーニングセット定義をエクスポートするよう構成された、実施態様1に記載の装置。4前記分類セット定義および前記特徴セット定義はそれぞれ別個の生物マーカーを備える、実施態様1に記載の装置。5前記コンピュータは、前記少なくとも1つのトレーニングセット定義を検証するよう動作可能な検証モジュールを備える、実施態様1に記載の装置。6前記コンピュータは、オンラインデータベースに接続し、前記少なくとも1つの分類セット定義を選択するために研究所試験コードを検索するよう構成された、実施態様1に記載の装置。7前記コンピュータは、特徴セット情報に基づいて、分類セット定義を選択するよう構成された、実施態様1に記載の装置。8前記コンピュータは、特徴セット定義の選択をする前に、前記生物マーカーのデータベースに前処理を実行するようさらに構成された、実施態様1に記載の装置。9前記コンピュータは、前記生物マーカーのデータベースに画像分析を実行するよう動作可能な外部ソフトウェアと通信する、実施態様1に記載の装置。10前記コンピュータは、前記少なくとも1つの分類セット定義を選択するために、動的更新選択ボックスを表示するよう構成された、実施態様1に記載の装置。11前記コンピュータは、前記少なくとも1つの特徴セット定義を選択するために、動的更新選択ボックスを表示するよう構成された、実施態様1に記載の装置。12前記少なくとも1つのトレーニングセット定義は、少なくとも1つの生物マーカーに基づいて診断を提供するよう構成された、実施態様1に記載の装置。13前記生物マーカーのデータベースは、SQLデータベースを備える、実施態様1に記載の装置。14前記コンピュータは、複数のトレーニングセット定義を使用して、メタモデルを形成するよう構成された、実施態様1に記載の装置。15前記コンピュータは、エキスパート分類器モジュールをさらに備える、実施態様1に記載の装置。16メタモデルを構築するためのシステムであり、前記システムは、a分類セットを定義するために選択ダイアログを出力するよう構成され、特徴セットを定義するために第2の選択ダイアログを出力するようさらに構成され、前記分類セット定義および前記特徴セット定義を組み合わせて、エキスパート分類器モジュールに送信されるトレーニングセット定義にするよう構成された、コンピュータと、b生物マーカー情報のデータベースを記憶するよう構成されたストレージデバイスと、を備え、前記コンピュータおよび前記ストレージデバイスは互いと通信し、前記コンピュータは、前記エキスパート分類器モジュールに関して前記ストレージデバイスから生物マーカー情報を検索するよう動作可能である、システム。17前記ストレージデバイスは、前記生物マーカー情報の一部を暗号化するよう構成された、実施態様16に記載のシステム。18前記コンピュータは、前記ストレージデバイスにアクセスし、可能な分類セット定義のリストを構築するよう構成された、実施態様16に記載のシステム。19前記コンピュータは、前記トレーニングセット定義を検証するよう動作可能な検証モジュールを備える、実施態様16に記載のシステム。20前記ストレージデバイスは、前記ストレージデバイスに記憶された前記生物マーカー情報に前処理を実行するよう構成された、実施態様16に記載のシステム。"