JP2003033355A

JP2003033355A - 注意欠陥多動性障害を診断するための技法

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Publication number: JP2003033355A
Application number: JP2002152969A
Authority: JP
Inventors: Richard N Blazey; エヌ．ブレイジーリチャード; Peter A Parks; エー．パークスピーター; David L Patton; エル．パットンデイビッド; Paige Miller; ミラーペイジ
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 2001-05-25
Filing date: 2002-05-27
Publication date: 2003-02-04
Also published as: US20050113713A1; EP1260178A2; US20030120172A1; US6843774B2; EP1260178A3; US6565518B2; US20030028121A1

Abstract

(57)【要約】【課題】単純で、安価で、そして信頼性の高いADHD診
断技法を提供する。【解決手段】個体が注意欠陥多動性障害(ADHD)を有す
るかどうかを特定するのに使用されるパラメーターの閾
値を決定するための方法であって、その一部がADHDを有
することが判っており、その一部が正常で、ADHDを有し
ていないことが判っている、個体のグループを準備し、
被験者が非活動状態にある際に予め定められた時間間隔
の間に上記個体の抹消皮膚温度をサンプリングして抹消
皮膚温度の抽出データを準備することによって上記グル
ープにおける各々の個体を検査し、この抹消皮膚温度の
抽出データを分析して、その個体についてのパラメータ
値を生成させ、そして上記グループのすべてのメンバー
についての個体パラメーター値を処理して、前記検査手
順によって検査される際に、個体がADHDを有するかどう
かを特定するのに適格な閾パラメーター値を決定するこ
とを含む方法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般に、注意欠陥
多動性障害（ＡＤＨＤ）を診断するための技法に関し、
より詳細には、個体の抹消温度を測定して、ＡＤＨＤを
示す値を測定するための技法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＡＤＨＤは、就学年齢の子供に影響を及
ぼす、もっとも有力な健康状態の中で、もっとも一般的
な小児期の神経行動傷害である。就学年齢の子供の４％
〜12％（数百万人）が冒されている。ＡＤＨＤを有する
生徒のために、毎年、30億ドルが費やされている。その
うえ、一般的な集団において、男性の 9.2％、女性の
2.9％が、ＡＤＨＤと一致する行動を有することが見出
されている。1000万人を超える成人が冒されている可能
性がある。

【０００３】ＡＤＨＤは、診断するのが困難な障害であ
る。子供におけるＡＤＨＤの主な症状には、不注意、多
動性、および衝動性が含まれる。ＡＤＨＤの子供は、就
学上の困難、学問的達成不全、家族および仲間との関係
不良、並びに低い自尊心などの、大きな機能上の問題を
経験する場合がある。ＡＤＨＤを有する成人は、失業、
衝動的行動、物質乱用、および離婚の経歴を有すること
が多い。ＡＤＨＤは、早期に発見されないと、診断未確
定のままとなり、その状況に気付いていない多くの成人
に影響を及ぼすことが多い。ＡＤＨＤは多くのそっくり
な原因（家族状況、動機）を有し、合併症状態（鬱病、
不安、および学習障害）も共通している。

【０００４】ＡＤＨＤの診断には、書字および言語評価
機器を使用する消去法が必要とされる。しかしながら、
ＡＤＨＤのための、客観的で、独立に有効な検査は存在
しない。種々の客観的な技法が提案されてきたけれど
も、未だ広く受け入れられるには至っていない。これら
の技法には、以下のものが含まれる。

【０００５】１．San Diego のUniversity of Californ
iaの研究員が、ＡＤＨＤを有する子供においては、収束
機能不全症と呼ばれる目の問題が、他の子供の３倍多い
ことを見出した。

【０００６】２．Belmont, MassachusettsのMcLean Hos
pital の精神病専門医が、赤外線追跡による、脳の機能
的ＭＲＩ像形成と組み合わせた注意検査中の子供の検出
困難な動きの測定を使用して、子供の小集団におけるＡ
ＤＨＤを診断した (Nature Medicine, Vol. 6, No. 4,
April 2000, Pages 470-473)。

【０００７】３．ＡＤＨＤの診断および治療のためのＥ
ＥＧバイオフィードバックに基づく技法が、Lubar によ
って記載されている (Biofeedback and Self-Regulatio
n, Vol. 16, No. 3, 1991, Pages 201-225) 。

【０００８】４．米国特許第 6,097,980号明細書（2000
年８月１日発行。発明者：Monastra他）において、ＡＤ
ＨＤを評価する定量的脳波記録法が開示されている。

【０００９】５．米国特許第 5,913,310号明細書（1999
年６月22日発行。発明者：Brown ）において、ＡＤＨＤ
の診断および治療のためのビデオゲームが開示されてい
る。

【００１０】６．米国特許第 5,918,603号明細書（1999
年７月６日発行。発明者：Brown ）において、ＡＤＨＤ
の診断および治療のためのビデオゲームが開示されてい
る。

【００１１】７．米国特許第 5,940,801号明細書（1999
年８月17日発行。発明者：Brown ）において、ＡＤＨＤ
の診断および治療のためのビデオゲームなどのマイクロ
プロセッサーが開示されている。

【００１２】８．米国特許第 5,377,100号明細書（1994
年12月27日発行。発明者：Pope他）において、脳波検出
と組み合わせたビデオゲームを使用して、ＡＤＨＤを有
する患者を治療する方法が開示されている。

【００１３】９．University of Southern California
のIntegrated Media Systems Center のDr. Albert Riz
zoが、ＡＤＨＤの検出および治療のために仮想現実感
(Virtual Reality)技法を使用している。

【００１４】１０．米国特許第 6,053,739号明細書（発
明者：Stewart 他）において、視覚的表示、着色された
視覚的単語ターゲット、および着色された視覚的応答タ
ーゲットを使用して、注意能力検査を行う方法が開示さ
れている。

【００１５】１１．米国特許第 6,117,075号明細書（Ba
rnea）において、末梢温度のばらつきの抑制を検出する
ことによって、麻痺の深さを測定する方法が開示されて
いる。

【００１６】臨床的バイオフィードバックおよび生理機
能監視システムには多くの種類がある（例えば、Multi
Trace, Bio Integrator ）。これらのシステムは、専門
的な臨床医によって使用される。皮膚温度の分光特性
は、正常な被験者における末梢血管活性の、ストレスに
関連する変化を示すことが判っているけれども、皮膚温
度応答の変動を使用してＡＤＨＤの診断を助けることは
開示されていない。（Biofeedback and Self-Regulatio
n, Vol. 20, No. 4, 1995 を参照されたい。）

【００１７】上記において考察されているように、ＡＤ
ＨＤを診断するための主たる方法は、Diagnostic and S
tatistics Manual（ＤＳＭ−ＩＶ）に記載されている、
American Medical Association（ＡＭＡ）によって確立
された診断基準を評価するように設計された書字および
言語評価機器の集まりを使用することであり、学校の心
理学者または他の認可された開業医によって行われる。
場合によっては、ＡＤＨＤ診断のためのＤＳＭ−ＩＶ診
断基準を満たす個体に、 Ritalin（商標）などの薬物が
処方される。Ritalin を投与された患者の行動を観察す
ることにより、処方された薬物療法の影響の評価が行わ
れる。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】従って、ＡＤＨＤの診
断を助けるための、単純で、安価で、そして信頼性の高
い技法に対する要求が存在する。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、上記に
おいて考察されている問題および要求の充足に対する解
決策が提供される。

【００２０】本発明の特徴によれば、個体が注意欠陥多
動性障害（ＡＤＨＤ）を有するかどうかを特定する方法
であって、被験者が非活動状態にある際に、予め定めら
れた時間間隔の間に、人間の抹消皮膚温度をサンプリン
グして、抹消皮膚温度の抽出データを準備すること、お
よび、この抹消皮膚温度の抽出データを予め選ばれたパ
ラメータについて分析して、前記予め選ばれたパラメー
タが、ＡＤＨＤを示す値を有するかどうかを特定するこ
と、を含む方法が提供される。

【００２１】

【発明の実施の形態】本発明により、ＡＤＨＤのサイン
が、指先などの末端において測定される皮膚の温度の揺
らぎに隠れていることが見出された。ストレスのレベル
が高まるにつれて人の血圧が上昇するという事実によっ
て証明されるように、人のストレスレベルによって、体
内の血管が収縮することは、当該技術分野において周知
である。体内の血管が収縮するにつれて、血流は制限さ
れる。このことは、末端における血管は小さく、心臓か
らもっとも遠いので、指などの末端において、もっとも
顕著である。末端における血管への血流の減少の直接的
な結果は、末端の末梢温度の低下である。

【００２２】逆に、人のストレスレベルが低下し、リラ
ックスすると、血管もまたリラックス（弛緩）し、拡が
り、血流が増大する。末端における血管への血流が増大
するにつれて、末端の末梢温度が上昇する。ＡＤＨＤを
有する被験者が、何も映っていないスクリーンや不明確
な画像を見つめさせられるなどの感覚遮断に曝される
と、刺激の欠乏が高まり、不安のレベルおよびストレス
レベルが高まる。これらのストレスが高まるにつれて、
被験者の血管は収縮し、被験者の末端の末梢温度は低下
する。バイオフィードバック開業医は、末端への血流を
制御することによって、被験者が被験者の生理機能を管
理するのを助けるために、手の温度を測定することを久
しく使用してきた。文献によれば、ＡＤＨＤを有する患
者において、脳への血流の減少が頻繁に見受けられるこ
とが報告されている。

【００２３】末梢皮膚温度および末梢皮膚温度のばらつ
きに加えて、両側温度のばらつき、心拍数、心拍数のば
らつき、筋肉緊張（表面筋電図記録法−ｓＥＭＧによっ
て測定される過度の筋肉緊張および慢性的筋肉緊張）、
両側筋肉緊張不均衡、電気皮膚反応（すなわち、電気皮
膚応答−ＥＤＲ）、目の断続性運動、血液酸素（ＳｐＯ
₂ ）、唾液ＩｇＡ、脳波記録法（ＥＥＧ）、末梢血流
（光体積変動記録法−ＰＰＧによって測定される）、お
よび末梢血流のばらつき（ＰＰＧ）などの、ストレスの
指標であることが知られている他の生理機能の尺度があ
る。

【００２４】図１において示されているように、被験者
１０は、スクリーン１４を見ながら、椅子１２に座って
いる。この被験者は、非活動状態で休んでいる。この被
験者１０は、ワイヤー４０を介して音響発生装置１５に
接続されている一組のイヤホン１３を着けていることが
示されている。このイヤホン１３は、検査中の環境から
の音の刺激を低減または排除することを目的として、周
囲を遮断するのに使用することができる。本発明のこの
態様において記載される方法は、上記被験者を感覚遮断
環境に置く。感覚遮断を提供する他の例は、半透明の眼
鏡、ゴーグル、またはアイマスク（示されていない）を
被験者に着けさせることである。この眼鏡またはゴーグ
ルは、被験者１０から、視覚的な刺激を遮断する。セン
サー１８は、被験者１０の指先１６の温度を測定する。
温度の示度は、ワイヤー１９を介してモジュール２０に
供給される。この温度は、片方の手から得ても、両方の
手から得てもよく、各々の手の１本またはそれ以上の指
から得てもよい。もう一方の手のための温度センサーは
示されていないけれども、ワイヤー２１を介してモジュ
ール２０に接続されている。

【００２５】図２において示されているように、モジュ
ール２０は、温度サンプリング回路２２、データ記憶装
置２４、領域ブロック化２６、フーリエ変換２８、振幅
計算３０、Ｍ_range （振幅範囲）計算３２、集計ステッ
プ３４、および閾値設定ステップ３６を含む。

【００２６】図１において、上記指先温度は、先ず、上
記被験者１０が約10分間静かに座るように求められた間
隔の間に記録される。この温度データは、時間間隔Δｔ
でサンプリング２２され、ｎ個の温度サンプルの表を作
り出し、記憶装置２４に記憶される。

【００２７】今ここで図２を参照すると、ブロック２６
において、上記ｎ個のサンプルが、ｍ個のサンプルのグ
ループに分割され、各々のグループは、全データ収集時
間間隔Δｔの全域にわたる時間（〜50秒）において等し
く間隔を空けられた幅ｗ（〜32−64秒）の所定の時間領
域に対応している。次に、各々の領域からのデータは、
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムに通され、周
波数空間において等しく間隔を空けられた２^m-1 個のデ
ータポイントを生成する。これらの値は、下式を有する
複素数である。

【００２８】

【数１】

【００２９】上式中、ｉは−１の平方根である。次に、
位相Φ（ｆ_m ）は、以下の方程式から得られ、

【００３０】

【数２】

【００３１】振幅Ｍ（ｆ_m ）は、以下の方程式から得ら
れる。

【００３２】

【数３】

【００３３】上記方程式１．０および１．１において、
下付文字ｌは、左手のデータから抽出されたデータにつ
いては下付文字がｌであり、右手のデータから抽出され
たデータについては下付文字がｒであるというふうに、
各々の手について別個の信号が抽出される事実を指して
いる。図３は、正常な被験者およびＡＤＨＤを有すると
診断される人についての、ある領域の間の温度信号を図
解している。

【００３４】図４および５は、ＡＤＨＤを有する被験者
および正常な被験者に対応するデータについての振幅変
換を図解している。このスペクトルは、本質的に双曲線
から平坦な応答へと変化する劇的な変化を受ける。ここ
で再び図２を参照する。

【００３５】生データ生データＴ_k,l(t)は、10分間のセッションの間に、図１
において示されているように、手／指先１６から得られ
る温度である。これらのセッションは、数週間の期間に
わたって設けられた。２回という少ないセッションしか
持たなかった被験者もいれば、５回に及ぶ多くのセッシ
ョンを持った被験者もいた。ｋは、このセッションを表
すために使用される。

【００３６】領域各々のセッションにおけるデータを、フーリエ変換操作
２８を行う前に、一連の領域に分割した（ステップ２
６）。この領域の幅をｗと呼ぶ。この分析においては、
領域幅は64秒であり、 100〜 500秒の範囲を含む 600秒
のベースラインの範囲内で、50秒の間隔を空けて（各領
域は部分的に重なる）、10個の領域を設けた（他のｗ値
を使用することもできる）。１つのセッションにおける
領域の番号を、文字ｊで指し示す。各々の領域につい
て、ＦＦＴアルゴリズムにより、フーリエ変換Ｆ（ｆ）
を計算する。この変換の振幅および位相は、上記に示し
たように定義される。

【００３７】ステップ３２において、ある領域における
振幅変動の範囲が、以下の方程式（１．２）を使用して
計算され、下式中、ｆ_max およびｆ_min は、それぞれ、
振幅が最大および最小であるところでの周波数である
（周波数がゼロである直流成分は排除されることに注目
されたい）。

【００３８】

【数４】

【００３９】この方法のさらなる態様において、Ａ（ｆ
_m ）、Ｂ（ｆ_m ）、Φ（ｆ_m ）、およびＭ（ｆ_m ）とし
て上記に表示した数量から計算される、フーリエ変換か
らの他の統計量を使用してもよい。フーリエ変換を使用
することに加えて、このさらなる態様において、データ
のウェーブレット変換またはデータの他のフィルタリン
グから導かれる統計量を使用してもよい（ Strang, G.
および Nguyen, T. (1996)のWavelets and Filter Bank
s, Wellesley-Cambridge Press, Wellesley, MA を参照
されたい）。

【００４０】サンプルの集計サンプルは、ステップ３４において集計される。各々の
セッションにおいて、各々の手から10個のサンプルが得
られる。第１のステップは、集計統計量を選択すること
である（これは、各々のセッションおよび各々の手につ
いて各々の領域において計算されるＭ_range の集計であ
る平均値、中央値、分散、または他の統計量であっても
よい）。集計のために使用することができる他の統計量
には、標準偏差、値域、四分位数間距離、歪度、尖度、
Winsorの平均および分散、並びに平均および分散の粗い
見積もりが含まれる。セッションｋにおける被験者ｉの
左手についての平均振幅範囲は方程式２．０から得ら
れ、ここで、ｚは、当該セッションにおける領域の数で
ある。

【００４１】

【数５】

【００４２】そして、対応する分散は、以下の通りであ
る。

【００４３】

【数６】

【００４４】被験者が参加したすべてのセッション（ｓ
回）にわたり、両方の手にわたって、これらのセッショ
ンの平均および分散を組み合わせると、集計平均μおよ
び集計分散Var が得られる。

【００４５】

【数７】

【００４６】

【数８】

【００４７】この集計ステップの他の態様には、片方の
手−左手、右手、または利き手のいずれか−のみからの
データを使用することが含まれる（被験者が両手利きで
ある場合には、利き手は両手の平均として定義されるで
あろう）。さらに、これらの態様は、多くのセッション
の平均を必要とせずに、１つのセッションのみを選んで
使用するものであっても、各々のセッションの結果の重
み付き組み合わせを使用するものであってもよい。

【００４８】従って、これらの態様の全体には、フーリ
エ変換もしくはウェーブレット変換または他のフィルタ
リングから導かれる統計量と、多くの可能な集計統計量
のいずれかと、片方の手もしくは利き手のみまたは両手
の平均からのデータを使用することと、すべてのセッシ
ョンもしくはセッションの部分集合または各々のセッシ
ョンの結果の重み付き組み合わせのいずれかを使用する
こととの、いずれかあるいはすべての組み合わせを含む
方法が含まれる。

【００４９】診断上の指標診断上の指標は、ステップ３６において上記集計統計量
についての閾値レベルθを設定することによって定めら
れる。被験者について測定された集計統計量がこの閾値
θ未満である場合、この検査は、この被験者がＡＤＨＤ
を有することを示している。被験者について測定された
集計統計量がこの閾値θを超える場合、この検査は、こ
の被験者がＡＤＨＤを有していないことを示している。
単一の閾値をすべての被験者に対して使用してもよく、
性別または年齢などの異なるグループに対して異なる閾
値を設定してもよい。

【００５０】上記閾値θを得る方法を、今ここに記載す
る。それは、統計学の文献において「判別分析」と呼ば
れる方法に類似している。実際、このデータについて、
判別分析ｃを使用することもできるけれども、判別分析
が取り扱うことができない目的にも拡張し、使用するこ
とができるので、この方法が案出された。この拡張につ
いては後に記載する。

【００５１】もっとも高い確率で正しい診断が得られる
θの値を見出すには、先ず、単純な例を説明しなければ
ならない。この例においては、対象となる各々の被験者
について１つずつ、32個の集計統計量がある。次に、閾
値として、θ＝11.5およびθ＝５を考察した。上記32個
の集計統計量は図５に示されており、いっしょに、θ＝
11.5の閾値は実線で、θ＝５の閾値は破線で示されてい
る。θ＝11.5を使用する場合、θ＝５と比較して、正し
い診断が得られる確率が異なる。当然、θとして可能な
値は無限に存在し、もっとも高い確率で正しい診断が得
られるものを選び出す手順が必要である。

【００５２】従って、以下の手順を使用した。上記32個
の集計統計量の範囲にわたって、等しく間隔を空けられ
た25個の値を得た。これらの25個の値の各々において、
正しく診断された被験者のパーセントｐを計算した。こ
のデータを通してスプラインをフィッティングして、ｐ
がθの平滑な関数として見積もられるようにした。次
に、この平滑な関数の最大値を見出し、正しい診断のパ
ーセントが最大となるところにθを設定する。これは補
間法であることが多いので、θのところでの上記スプラ
イン関数の値は使用されないけれども、代わりに再計算
されて、θのところでの正しい診断のパーセントとな
る。

【００５３】判別分析が役に立たない状況において役に
立つ拡張方法においては、上記手順における正しい診断
のパーセントを、偽陽性診断および偽陰性診断の重み付
きパーセントで置き換え、次に、この重み付きパーセン
トを最小化することが要求される。この方法により、偽
陽性および偽陰性の相対寄与を選択し、これをθの決定
において使用するという柔軟性が可能となる。上記相対
寄与を設定するための１つの方法は、偽陰性診断のコス
トを使用することである。

【００５４】α＝0.05のレベルにおいては、試みた分析
の実質的にすべてが、統計的に偶然の結果を超える割合
で、正しい診断を生じ、α＝0.01のレベルにおいては、
多くの方法が、統計的に有意な結果を生じた（表Ｉ〜VI
IIを参照されたい）。このことは、手の温度の領域に分
けられたフーリエ変換を使用する、本発明に係る診断方
法が、実質的な効果を有することを示している。得られ
る診断は、ランダムな偶然を使用して得られるものより
も、大幅に良好である。

【００５５】例えば、全員に対して１つの閾値を用い
て、すべてのデータについて分散を使用した場合を比較
すると、上記方法により、68.8％の正しい診断が得られ
ることがわかる。性別の閾値と共に分散を使用すると、
正しいパーセントが84.4％に増大する。性別によって異
なる閾値を使用することによる診断の改良については、
表Ｉを参照されたい。このことは、Raymond, K.B. (199
7). Dissertation Abstracts International: Section
A: Humanities and Social Sciences, 57 (12-A)5052
、およびまた、Katz, L., Goldstein, G., Geckle, M.
(1998). Journalof Attention Disorders. 2(4), 239-
47（著者は、ＡＤＨＤを有する女性は診断が不十分であ
ると述べている）による記事と一致している。このこと
は、女性には、異なる診断基準が必要であることを示唆
している。年齢に基づく閾値により、正しいパーセント
が３％改良される（表Ｉを参照されたい）。性別もしく
は年齢によって閾値を分ける方法または性別もしくは年
齢のいずれによっても閾値を分けない方法のいずれも、
偶然よりも統計的に良好な診断を生ずる。

【００５６】各表において示されている別の結果によ
り、（以下に記載するように）ノイズを除去することに
よって、もっとも高い確率で正しい診断が生ずることが
明らかとなる。このことは、除去されたデータは汚染さ
れており、あまり重要な効果を発揮しそうにないという
事実と一致する。さらに、性別または年齢の閾値を使用
すること無く、分散によって84.6％の正しい診断が生ず
ることに注目されたい。性別もしくは年齢の閾値を使用
しても、または、平均値もしくはメジアンを使用して
も、上記結果は改良されなかった。

【００５７】ノイズのタイプを以下に列記する。独り遊び動いたり、精神活動または外的な道具（例えば、ガムま
たはおしゃぶりキャンディー）を使用したりすることに
よって、子供が気を紛らわす。外的な刺激騒音、部屋の温度、部屋にいる親など。技術的な問題センサーのゆるみ、センサーの紛失、一時停止、コンピ
ューターの故障。睡眠の問題セッション中に子供が眠り込む。薬物療法の問題子供の薬物療法がセッション中も未だ活性であるか、ま
たは、子供が長時間作用型の薬物を常用している。

【００５８】他の分析方法を試みたところ、これらの方
法は、偶然よりも大幅に良好であったけれども、あまり
好結果は得られないことが判った。例えば、Shusterma
n, V.およびBarnea, O. (1995).の Biofeedback and Se
lf-Regulation, 20(4), 357-365によって提案されてい
るように、上記温度データにバターワースフィルターを
適用したけれども、改良された結果は生じなかった。上
記データを、セッションによって分けても（表VII ）、
または、手によって分けても（表VIII）、同様であっ
た。もっとも高い精度は、検査においてセッションを平
均し、２つの手を平均することによって得られる。両方
のセッションおよび両方の手を使用する利点は、ばらつ
きが小さくなり、より信頼性の高い診断が可能となると
いうことである。周知の統計的な原則は、複数のセッシ
ョンまたは２つの手の平均のばらつきは、１回のセッシ
ョンまたは一方の手のばらつきよりも小さいということ
である。最初の２つの時間を除いても（表III 、IV、お
よびVI）、正しい診断のパーセントは改良されなかっ
た。

【００５９】偽陽性診断および偽陰性診断のパーセント
を調査した。すべての被験者に対して上記平均統計量お
よび１つの閾値を使用すると、25％の偽陽性診断および
０％の偽陰性診断という結果が達成された。性別による
別個の閾値および分散統計量を使用することにより、
9.4％の偽陽性診断および 6.3％の偽陰性診断という結
果が達成された。

【００６０】上記検査方法を、50％のＡＤＨＤ被験者お
よび50％の非ＡＤＨＤ被験者に適用した。しかしなが
ら、症状のある被験者（ほとんどがＡＤＨＤを有する個
体群の部分集合）のみに上記検査方法を適用した場合に
は、この検査方法が、実際に、より高い精度を生ずるこ
とが示される。誤診の実際の割合は、検査されるべき、
症状のある被験者の個体群における真のＡＤＨＤ被験者
の推定パーセントに依存する。

【００６１】対象となる被験者の中で実際にＡＤＨＤを
有する者の比率をｐとする。ＡＤＨＤを有していない被
験者の偽陽性診断の比率をｆ₊ とする。ＡＤＨＤを有す
る被験者の偽陰性診断の比率をｆ_- とする。この場合、
正しい診断の比率ｃは、以下の通りである。

【００６２】

【数９】

【００６３】ｃの導関数は、以下の通りである。

【００６４】

【数１０】

【００６５】ｆ₊ がｆ_- よりも大きい場合には必ず上記
導関数は正である。従って、ｐの値を大きくすると、正
しい診断の比率ｃが大きくなる。

【００６６】以下に示すのは、種々の分析方法によっ
て、またはデータの種々の部分を使用して、または分析
方法とデータの種々の部分との組み合わせによって、正
しく診断される被験者のパーセントを示す付録における
表の一覧である。

【００６７】表Ｉ：すべてのデータを使用した。表II：技術的な問題（センサーが脱落したり、一時停止
ボタンが押されたりした）を有する領域を排除した。表III ：最初の２つの時間領域を除去した。表IV：最初の２つの時間領域を除去したことを除き、表
IIと同じ。表Ｖ：深刻な独り遊びの問題があったセッションを除去
した。表VI：最初の２つの時間領域を除去したことを除き、表
Ｖと同じ。表VII ：すべての被験者に対して１つの閾値を使用し、
セッション１のみ、セッション２のみ、または両方のセ
ッションからのデータを使用したことを除き、表Ｉと同
じ。表VIII：すべての被験者に対して１つの閾値を使用し、
左手、右手、利き手からのデータを使用したことを除
き、表Ｉと同じ。

【００６８】付録

【００６９】

【表１】

【００７０】

【表２】

【００７１】

【表３】

【００７２】

【表４】

【００７３】

【表５】

【００７４】

【表６】

【００７５】

【表７】

【００７６】

【表８】

【００７７】

【発明の効果】本発明は、以下の利点を有する。単純
で、安価で、そして信頼性の高い、ＡＤＨＤを診断する
ための技法が提供される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の態様を説明する概略図である。

【図２】本発明が導入されているシステムのブロック図
である。

【図３】本発明を説明するのに有用なグラフ図である。

【図４】本発明を説明するのに有用なグラフ図である。

【図５】本発明を説明するのに有用なグラフ図である。

【図６】ＡＤＨＤである被験者をＡＤＨＤではない被験
者から選別するための適当な閾値θを見出す例の図であ
る。

【符号の説明】

１０…被験者１２…椅子１３…イヤホン１４…スクリーン１５…音響発生装置１６…指先１８…センサー１９…ワイヤー２０…モジュール２１…ワイヤー２２…温度サンプリング回路２４…データ記憶装置２６…領域ブロック化２８…フーリエ変換３０…振幅計算３２…Ｍ_range （振幅範囲）計算３４…集計ステップ３６…閾値設定ステップ４０…ワイヤー

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ピーターエー．パークスアメリカ合衆国，カンザス 66606−1233, トペカ，サウスウエストエルムウッドアベニュ 337 (72)発明者デイビッドエル．パットンアメリカ合衆国，ニューヨーク 14580, ウェブスター，マジェスティックウェイ 1218 (72)発明者ペイジミラーアメリカ合衆国，ニューヨーク 14612, ロチェスター，カルムレイクサークル 220−エー

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】個体が注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）
を有するかどうかを特定するのに使用されるパラメータ
ーの閾値を決定するための方法であって、その一部がＡＤＨＤを有することが判っており、その一
部が正常であり、ＡＤＨＤを有していないことが判って
いる、個体のグループを準備すること、被験者が非活動状態にある際に、予め定められた時間間
隔の間に、上記個体の抹消皮膚温度をサンプリングし
て、抹消皮膚温度の抽出データを準備することによって
上記グループにおける各々の個体を検査すること、およ
び、この抹消皮膚温度の抽出データを分析して、その個
体についてのパラメータ値を生成させること、並びに上
記グループのすべてのメンバーについての個体パラメー
ター値を処理して、前記検査手順によって検査される際
に、個体がＡＤＨＤを有するかどうかを特定するのに適
格な閾パラメーター値を決定すること、を含む方法。
【請求項２】前記処理が、判別分析を使用して、前記
適格な閾パラメーターを決定するものである、請求項１
に記載の方法。
【請求項３】個体が注意欠陥多動性障害を有するかど
うかを特定するための方法であって、被験者が非活動状態にある際に、予め定められた時間間
隔の間に、個体の抹消皮膚温度をサンプリングして、抹
消皮膚温度の抽出データを準備すること、上記予め定められた時間間隔の全域にわたって、等しい
時間間隔の一連の領域に、上記データを分割すること、上記領域の各々について、高速フーリエ変換アルゴリズ
ム（ＦＦＴ）を適用して、振幅を有する周波数のデータ
セットを生成させ、最大周波数振幅ｆ_max と最小周波数
振幅ｆ_min との間の差（ｆ_max −ｆ_min ）である振幅変
動の範囲を測定すること、上記領域の１つまたはすべて未満についての上記振幅範
囲を集計して、当該個体がＡＤＨＤを有するかどうかを
示す総振幅範囲値を生成させること、を含む方法。