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脳情報解析装置及び脳情報模倣演算装置 NEW

国内特許コード P180015431
整理番号 IP11P001
掲載日 2018年11月5日
出願番号 特願2017-030394
公開番号 特開2018-134211
出願日 平成29年2月21日(2017.2.21)
公開日 平成30年8月30日(2018.8.30)
発明者
  • 山川 義徳
  • 岡 宏樹
出願人
  • 国立研究開発法人科学技術振興機構
発明の名称 脳情報解析装置及び脳情報模倣演算装置 NEW
発明の概要 【課題】脳解析情報を扱い易い値に変換した上で、脳の健康によいこと、あるいはよくないことを客観的且つ統計的に推定し、被験者に脳の健康の指標として使用することができる、脳情報解析装置及び脳情報模倣演算装置を提供する。
【解決手段】脳情報模倣演算装置は、この脳変化模倣特徴量を用いることで、健康の指標となるGM-BHQ及びFA-BHQの差分を推定する他、任意の人に対して何をすればBHQがよくなるのか、すなわち脳の健康が向上するのかを客観的且つ明確に推定することができる。
【選択図】図7
従来技術、競合技術の概要


元々、MRIは非侵襲にて脳を含めた内臓疾患を発見し、診断するためのツールであった。しかし、近年、MRIにて人の脳を撮影し、三次元の脳画像データを取得することが永続的に行われてきたことにより、様々な人々の脳画像データが徐々に蓄積されるようになった。そこで、近年の脳科学者は、脳疾患に留まらず、脳画像データから得られる情報と、人の健康との相関性を模索するようになっている。
これ以降、本明細書において脳画像データから得られる情報を、脳情報と総称する。この脳情報には、例えば、脳画像データを画像解析した結果得られる、脳の特定部位における灰白質の量や、脳の特定部位における神経線維の異方性等が含まれる。



特許文献1には、撮影したMRI画像から脳断面の灰白質画像を作成し、その灰白質画像を健常者の灰白質画像と比較して、脳の特定部位の萎縮を判定することで、認知症等の兆候を診断する技術が開示されている。

産業上の利用分野


本発明は、脳情報解析装置及び脳情報模倣演算装置に関する。
より詳細には、MRI(magnetic resonance imaging:核磁気共鳴画像法)等の、人間の脳を非侵襲にて三次元撮像を行う装置が出力する脳画像データを基に、脳情報と、脳情報の変動とその変動要因を捉えて解析する脳情報解析装置と、脳情報解析装置が出力した特徴量を用いて、人間の脳の状態とその変化を模倣する、脳情報模倣演算装置に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
被験者の脳画像データから複数の灰白質量データを得る灰白質量算出部と、
前記被験者の前記脳画像データから複数の神経線維異方性データを得る神経線維異方性算出部と、
複数の前記灰白質量データの平均値を算出した値であるGM-BHQと、複数の前記神経線維異方性データの平均値を算出した値であるFA-BHQを出力する平均値演算部と、
被験者を一意に識別する被験者IDと、前記GM-BHQと前記FA-BHQを紐付けて登録するBHQテーブルと、
前記被験者IDと前記被験者の健康診断結果と前記被験者の生活環境アンケート結果を紐付けて登録する健康診断テーブルと、
前記BHQテーブルと前記健康診断テーブルを、前記被験者IDにて紐付けた上で多変量解析を行い、前記GM-BHQ及び前記FA-BHQを推定するための第一の特徴量を出力する第一の多変量解析処理部と、
前記被験者の、所定期間を経過する前の前記GM-BHQ及び前記FA-BHQと、所定期間を経過した後の前記GM-BHQ及び前記FA-BHQとの差分を、前記被験者IDで紐付けて登録するBHQ差分テーブルと、
前記被験者の、所定期間を経過する前の前記生活環境アンケート結果と、所定期間を経過した後の前記生活環境アンケート結果との差分を、前記被験者IDで紐付けて登録する介入要素テーブルと、
前記BHQ差分テーブルと前記介入要素テーブルと前記健康診断テーブルを、前記被験者IDにて紐付けた上で多変量解析を行い、前記GM-BHQ及び前記FA-BHQの変動及び前記介入要素を推定するための第二の特徴量である脳変化模倣特徴量を出力する第二の多変量解析処理部と
を具備する、脳情報解析装置。

【請求項2】
前記第一の多変量解析処理部は、前記健康診断テーブルに登録された前記健康診断結果及び前記生活環境アンケート結果を説明変数とし、前記BHQテーブルに登録された前記GM-BHQ及び前記FA-BHQを目的変数として、単一の目的変数に対する多変量解析を実施するものである、請求項1に記載の脳情報解析装置。

【請求項3】
前記第一の多変量解析処理部は、重回帰分析を実施するものであり、
前記第一の特徴量は重回帰式係数である、
請求項2に記載の脳情報解析装置。

【請求項4】
脳情報解析装置が出力した第一の特徴量を用いて、任意の被験者の健康診断結果に対して第一の多変量解析に基づく推定を行い、被験者の脳画像データから得られる複数の灰白質量データの平均値を算出した値であるGM-BHQの推定値であるGM-BHQ推定値と、前記脳画像データから得られる複数の神経線維異方性データの平均値を算出した値であるFA-BHQの推定値であるFA-BHQ推定値を出力する、第一の多変量推定処理部と、
前記脳情報解析装置が出力した第二の特徴量である脳変化模倣特徴量を用いて、前記被験者の前記健康診断結果と、前記被験者の、所定期間を経過する前の生活環境アンケート結果と所定期間を経過した後の前記生活環境アンケート結果との差分に対して第二の多変量解析に基づく推定を行い、前記被験者の、前記GM-BHQの変動推定値及び前記FA-BHQの変動推定値を出力する、第二の多変量推定処理部と
を具備する、脳情報模倣演算装置。

【請求項5】
前記第二の多変量推定処理部は、前記脳情報解析装置が出力した第二の特徴量である脳変化模倣特徴量を用いて、前記被験者の前記健康診断結果と、前記GM-BHQの変動値及び前記FA-BHQの変動値または前記GM-BHQの変動推定値及び前記FA-BHQの変動推定値に対して第二の多変量解析に基づく推定を行い、前記被験者の、前記GM-BHQ及び前記FA-BHQが変動する要因である推定介入要素を出力するものである、
請求項4に記載の、脳情報模倣演算装置。

【請求項6】
前記第一の多変量推定処理部は、重回帰式を演算するものであり、
前記第二の多変量推定処理部は、説明変数が多数で、目的変数も多数の値を扱う学習アルゴリズムに基づく演算を実行するものである、
請求項5に記載の、脳情報模倣演算装置。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2017030394thum.jpg
出願権利状態 公開
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