JP2014535080A - 記憶を改善するためのコンピュータ生成三次元仮想現実環境 - Google Patents

Abstract

本開示は、記憶（例えば、空間記憶、時間記憶、時空記憶、作業記憶、および短期記憶）を改善するためのコンピュータ生成３Ｄ仮想環境に関する。一態様では、空間記憶を改善するための３Ｄ仮想現実（ＶＲ）環境を生成するコンピュータ実装方法が提供される。一実施形態では、この方法は、探索可能な３Ｄ環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行するステップと、ディスプレイへの出力を介して３Ｄ環境を表示するステップと、対話型探索コントローラから入力を受けるステップとを含む。他の実施形態では、この方法は、更に、脳の活動の１つ以上のスキャンを実行するステップを含むこともでき、これによって、脳の領域を目標とする少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる。どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するかの決定は、脳の選択領域を目標とする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションの測定された有効性に基づいて行うことができる。【選択図】図１

Description

本開示は、一般には、記憶を改善するためのコンピュータ生成三次元（３Ｄ）仮想現実（ＶＲ）環境に関する。

先行技術では、探索制御手段(navigational control)と対話処理することによって、部屋、高速道路、フロア、建物、道路、近隣、都市、景色、飛行経路等のような仮想空間にわたってユーザが探索することができるコンピュータ生成ＶＲ環境を作成するために、コンピュータ技術の進歩、およびグラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）を装備した高解像度グラフィック・ディスプレイが用いられていた。多くの場合、ユーザは、ユーザが探索している仮想環境に没入する感覚を有することができるように、一人称視野を選択することができる。この技術は、コンピュータ・ゲームおよび車両シミュレータを含む種々の努力分野(field of endeavour)に応用することができる。

更に最近になって、コンピュータ生成３ＤＶＲ環境は、ユーザが彼らの問題を克服するのを助けるための経験的システムおよび方法を含む、新たな努力分野において実験的に使用されている。例えば、管理下(controlled)仮想飛行環境に参加させることによって、人が飛行の恐怖を克服するのを助けるＶＲシステムが開発されている。

他の努力分野では、患者が彼らの痛みの体験を軽減するのを助けるために３Ｄ ＶＲ環境が用いられている。例えば、火傷被害者を、仮想銀世界のような３Ｄ ＶＲ環境に引き込ませる(engage)ことによって、彼らの意識を痛みから遠ざけることによって彼らを補助している。

人々を補助するために３Ｄ ＶＲ環境を利用できる更に他の努力分野も調査されつつある。具体的には、人が彼らの記憶を改善するのを補助するためのコンピュータ生成３Ｄ仮想環境が求められている。

本開示は、記憶、更に特定すれば、空間的、時間的、時空的、作業(working)、および短期記憶を改善するためのコンピュータ生成３Ｄ仮想環境に関する。
一態様において、記憶（例えば、空間的、時間的、時空的、作業、および短期記憶）を改善するための３Ｄ仮想現実（ＶＲ）環境を提供するコンピュータ実装システムが提供される。このシステムは、探索可能な三次元（３Ｄ）環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールにアクセスする制御モジュールと、ディスプレイへの出力と対話型探索コントローラからの入力とを有し、少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行するように構成されたＶＲエンジンとを含む。更に、このシステムは、脳の構造および／または脳の活動の１つ以上のスキャンを実行する手段を含み、これによって、脳の選択領域を目標にする少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる。一実施形態では、制御モジュールは、脳の選択領域を目標にする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションの測定された有効性に応じて、どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するか決定するように構成される。

他の態様では、記憶（例えば、空間的、時間的、時空的、作業、および短期記憶）を改善するための仮想現実（ＶＲ）環境を提供するコンピュータ実装方法が提供される。一実施形態では、探索可能な三次元（３Ｄ）環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行するステップと、ディスプレイへの出力を介して３Ｄ環境を表示するステップと、対話型コントローラから入力を受けるステップとを含む。更に、この方法は、脳の構造および／または活動の１つ以上のスキャンを実行するステップを含み、これによって、脳のある領域を目標にする少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる。どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するかの決定は、脳の選択領域を目標にする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションの測定された有効性に応じて行うことができる。

これに関して、本開示のシステムおよび方法の少なくとも１つの実施形態を詳しく説明する前に、本システムおよび方法は、その用途が、以下の説明において明記され図面において例示されるコンポーネントの構造の詳細や配列には限定されないことは言うまでもない。本システムおよび方法は、他の実施形態も可能であり、種々の方法で実用化および実施することができる。また、本明細書において採用される語法および用語は説明の目的に限っており、限定と見なしてはならないことも言うまでもない。

図１は、一実施形態によるシステムの模式ブロック図を示す。 図２は、一実施形態による方法の模式フロー・チャートを示す。 図３Ａは、種々の実施形態にしたがって、空間および応答探索方略間で分離する記憶検査を実施することから得られる、脳における活動のｆＭＲＩスキャンを示す。 図３Ｂは、種々の実施形態にしたがって、空間および応答探索方略間で分離する記憶検査を実施することから得られる、脳における活動のｆＭＲＩスキャンを示す。 図３Ｃは、種々の実施形態にしたがって、空間および応答探索方略間で分離する記憶検査を実施することから得られる、脳における灰白質の種々のｆＭＲＩスキャンを示す。 図３Ｄは、種々の実施形態にしたがって、空間および応答探索方略間で分離する記憶検査を実施することから得られる、脳における灰白質のｆＭＲＩスキャンを示す。 図４は、健康な老人成人のグループにおける、痴呆に感応するモントリオール認知評価（ＭｏＣＡ）と学習検査との間の相関のグラフを示す。 図５は、異なるバージョンの迷路(maze)において訓練されたマウスの海馬および線条体における体験依存成長を示す。 図６Ａは、重層ランダム化(stratified randomization)方法を用いた例示的なランダム化手順を示す。 図６Ｂは、重層ランダム化(stratified randomization)方法を用いた例示的なランダム化手順を示す。 図７は、一実施形態による異なるＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なリストを示す。 図８Ａは、弁別課題モジュール(discrimination task module)から取り込まれた例示的なスクリーンショットを示す。 図８Ｂは、弁別課題モジュール(discrimination task module)から取り込まれた例示的なスクリーンショットを示す。 図９は、部屋の例示的な上面図、および弁別課題によって指定される、発見すべき物体のリストを示す。 図１０Ａは、弁別課題および空間記憶課題のためにＶＲ記憶訓練モジュールから取り込んだ例示的なスクリーンショットを示す。 図１０Ｂは、弁別課題および空間記憶課題のためにＶＲ記憶訓練モジュールから取り込んだ例示的なスクリーンショットを示す。 図１１は、参加者が従うために参加者が学習する、種々の部屋の位置間の関係を示す命令のリストを有する回答キーの例示的な上面図を示す。 図１２Ａは、オブジェクト位置特定課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１２Ｂは、オブジェクト位置特定課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１３は、図１２Ａおよび図１２ＢのＶＲ記憶訓練モジュールと一緒に用いるオブジェクトと共に、仮想環境の上面図の図示例を示す。 図１４Ａは、時空間順序付け課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１４Ｂは、時空間順序付け課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ａは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｂは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｃは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｄは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｅは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｆは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｇは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｈは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｉは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１５Ｊは、時空間順序付け課題における時間順序に陸標を配置するためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。 図１６Ａは、探索課題用のＶＲ記憶訓練モジュールから取り込んだ例示的なスクリーンショットを示す。 図１６Ｂは、探索課題用のＶＲ記憶訓練モジュールから取り込んだ例示的なスクリーンショットを示す。 図１７は、図１６Ａおよび図１６Ｂの探索課題用のＶＲ記憶訓練モジュールからリストに纏めた、陸標がある小都市の上面地図を示す。 図１８は、一実施形態による数値−文字順序付け課題用のＶＲ記憶訓練モジュールを示す。 図１９は、一実施形態によるＮ−後方課題(N-back task)用のＶＲ記憶訓練モジュールを示す。 図２０は、一実施形態によるカウント前進および後退モジュール用のＶＲ記憶訓練モジュールを示す。 図２１は、他の実施形態による他のカウント前進および後退モジュール用のＶＲ記憶訓練モジュールを示す。 図２２は、一実施形態にしたがって、経路に沿って遭遇するカラー・カードの数を記憶するためのＶＲ記憶訓練モジュールを示す。 図２３は、一実施形態による経験的設計を示す。 図２４は、一実施形態にしたがって、記憶訓練の前後において管理された一連の例示的な転送検査を示す。 図２５は、他の実施形態にしたがって、記憶訓練の前後において管理された一連の例示的な転送検査を示す。 図２６Ａは、更に他の実施形態による２つの例示的な転送検査を示す。 図２６Ｂは、更に他の実施形態による２つの例示的な転送検査を示す。 図２７は、一実施形態による４−８仮想迷路転送検査(4-on-8 virtual maze transfer test)を示す。 図２８Ａは、一実施形態による進路確認(wayfinding)転送検査の種々のスクリーンショットを示す。 図２８Ｂは、一実施形態による進路確認転送検査の種々のスクリーンショットを示す。 図２８Ｃは、一実施形態による進路確認転送検査の種々のスクリーンショットを示す。 図２９Ａは、一実施形態による実行／中止転送検査の設計を示す。 図２９Ｂは、一実施形態による実行／中止転送検査の設計を示す。 図３０は、一実施形態による同時空間弁別学習課題転送試験の設計を示す。 図３１は、一実施形態による例示的な改善計算率(percent improvement calculation)を示す。 図３２Ａは、健康な高齢者において種々の検査を実行するための記憶検査の前および後における結果のグラフを示す。 図３２Ｂは、健康な高齢者において種々の検査を実行するための記憶検査の前および後における結果のグラフを示す。 図３３Ａは、健康な高齢者において種々の他の課題を実行する記憶検査の前および後における結果のグラフを示す。 図３３Ｂは、健康な高齢者において種々の他の課題を実行する記憶検査の前および後における結果のグラフを示す。 図３４Ａは、一実施形態にしたがって記憶訓練を受けた健康な高齢者のＨＰＣにおけるｆＭＲＩ活動増加のｆＭＲＩスキャンを示す。 図３４Ｂは、対照者においてこのような増加ｆＭＲＩ活動がない場合を示す。 図３５Ａは、一実施形態にしたがって記憶訓練を受けた健康な高齢者のＨＰＣ（クロス・ヘアにおける）において誘発された成長の構造的ＭＲＩスキャンを示す。これは、ＶＢＭによって測定され、ＨＰＣにおける成長に加えて、嗅内皮質、嗅周皮質、海馬傍回場所領域皮質、眼窩前頭皮質、後頭葉、頭頂葉、側頭葉、ならびに前頭葉および扁桃体の他の領域を含む、新皮質全域における脳のエリアにおいて誘発される記憶訓練による成長も示す。 図３５Ｂは、対照者においてこのような増加構造的ＭＲＩ成長がない場合を示す。 図３６Ａは、一実施形態によるＶＲ記憶訓練中における軽度認知障害の患者(Mild Cognitive Impairment patient)の行動の棒グラフを示す。 図３６Ｂは、一実施形態によるＶＲ記憶訓練中における軽度認知障害の患者の行動の棒グラフを示す。 図３６Ｃは、一実施形態によるＶＲ記憶訓練中における軽度認知障害の患者の行動の棒グラフを示す。 図３７Ａは、一実施形態によるＶＲ記憶訓練中における軽度認知障害の患者の行動の追加の棒グラフを示す。 図３７Ｂは、一実施形態によるＶＲ記憶訓練中における軽度認知障害の患者の行動の追加の棒グラフを示す。 図３８Ａは、一実施形態による軽度認知障害の患者におけるＶＲ記憶訓練行動の前および後における比較用棒グラフを示す。 図３８Ｂは、一実施形態による軽度認知障害の患者におけるＶＲ記憶訓練行動の前および後における比較用棒グラフを示す。 図３８Ｃは、一実施形態による軽度認知障害の患者におけるＶＲ記憶訓練行動の前および後における比較用棒グラフを示す。 図３９Ａは、一実施形態による記憶訓練を受ける軽度認知障害の患者のグループに対する比較用棒グラフを示す。 図３９Ｂは、一実施形態による記憶訓練を受ける軽度認知障害の患者のグループに対する比較用棒グラフを示す。 図４０Ａは、一実施形態による記憶訓練に対する軽度認知障害の患者の成績の棒グラフを示す。 図４０Ｂは、一実施形態による記憶訓練に対する軽度認知障害の患者の成績の棒グラフを示す。 図４０Ｃは、一実施形態による記憶訓練に対する軽度認知障害の患者の成績の棒グラフを示す。 図４１は、使用することができるプラシーボ対照の図示例を示す。 図４２は、軽度認知障害がある４人の患者に対する記憶訓練前の構造的ＭＲＩスキャンの図示例を示す。 図４３Ａは、軽度認知障害の患者および健康な高齢者の参加者の記憶訓練前の機能的ＭＲＩスキャンの第１実験試行(experimental trial)を示す。この図は、記憶訓練前の海馬におけるｆＭＲＩ活動は示さない。 図４３Ｂは、軽度認知障害の患者および健康な高齢者の参加者の記憶訓練前の機能的ＭＲＩスキャンの第１実験試行(experimental trial)を示す。この図は、記憶訓練前の海馬におけるｆＭＲＩ活動は示さない。 図４４は、軽度認知障害がある２人の患者の記憶訓練後の機能的ＭＲＩスキャンから記憶訓練前の機能的ＭＲＩスキャンを減算した結果を示す。この図は、軽度認知障害の患者のような、海馬に対する機能障害がある患者の海馬におけるｆＭＲＩ活動の回復を示す。 図４５は、種々の実施形態に適した動作環境を提供することができる、包括的なコンピュータ・デバイスを示す。

先に注記したように、本開示は、記憶を改善するためのコンピュータ生成３Ｄ仮想環境に関する。本システムおよび方法は、空間記憶、一過性記憶、時空記憶、作業記憶、および短期記憶を含む、異なる種類の記憶を訓練するために用いることができるが、以下の開示では、種々の実施形態の代表例として、空間記憶(spatial memory)の訓練に照準を絞ることにする。

また、覚えようとする項目の例には物体、文字、および数字(digit)が含まれるが、これは代表例であり、限定することを意図するのではない。例えば、覚えようとする他のものには、例えば、顔、動物、単語、文章、話、部屋、または陸標を含むこともできる。この場合も、この覚えようとするものの羅列は、限定することを意図するのではない。加えて、いずれの感覚的刺激でも用いることができ、聴覚、視覚、体性感覚(somato-sensory)、運動(motor)等を含む。

以下の説明では、弁別(discrimination)課題に言及するときは、記憶を伴うのではなく、知覚的弁別を伴う場合もある。しかしながら、空間記憶の改善は、知覚的、一過性、時空、作業、および短期記憶というような、空間記憶にとって重要な種々の成分を含む。この羅列は、記憶の特定の定義または意味的記述に限定することを意図するのではない。例えば、以上に記載した記憶の種類は、関連記憶(relational memory)、突発的記憶(episodic memory)、意味的記憶(semantic memory)、宣言的記憶、一過性記憶というような、異なる定義の記憶を含む。これは、記憶の種類の網羅的な一覧ではなく、記憶の定義の広さを伝えるための例に過ぎない。

本開示に限って言えば、以下の頭字語は次の意味を有するものとする。
頭字語のリスト
４／８ＶＭ：４−８仮想迷路
ＡＤ：アルツハイマー病
ＢＩＳ−１１：バラット衝動性評価尺度(Barratt Impulsiveness Scale)１１
ＢＯＬＤ：血液酸素投与レベル依存
ＣＳＤＬＴ：同時空間弁別学習課題
ＣＮ：尾状核
ＣＴ：コンピュータ化断層写真術
ＤＳＴ：神経行動テスト(digit symbol test)
ＥＴ−ＣＴ：実験的試行−対照試行
ＦＳＡＱ：機能的空間能力アンケート
ＦＷＨＭ：最大値の半分における最大幅
ＧＤＳ：老人鬱病評価尺度
ＨＰＣ：海馬
ＩＮＳＥＣＴ：組織分類のための強度正規化定位環境(Intensity Normalized Stereotaxic Environment for Classification of Tissues)
ＭＣＩ：軽度認知障害
ＭＭＳＥ：ミニメンタル・ステート検査(Mini-Mental State Examination)
ＭｏＣＡ：モントリオール認知評価
ＭＲＩ：磁気共鳴撮像
ＮＬＳ：数値−文字順序付け
ＰＣ：プラシーボ対照
ＰＳＳ：自覚ストレス尺度(Perceived Stress Scale)
ＱＯＬ：生活品質
ＲＡＶＬＴ：Reyの聴覚性言語学習課題(Rey Auditory Verbal Learning Task)
ＲＯＩ：関心のある領域
ＲＯＣＦ：Rey-Osterriethの複雑図形(Rey-Osterrieth Complex Figure)
ＳＥＱ：自己推定アンケート
ＳＭＩＰ：空間記憶改善プログラム
Ｓ−Ｒ：刺激−応答
ＴＯＮＩ−ＩＩＩ：非言語的知能テストＩＩＩ(Test of Nonverbal Intelligence III)
ＶＢＭ：ボクセル単位形態計測(Voxel-Based Morphometry)
ＷＡＩＳ−Ｒ：ウェクスラー成人知能検査(Adult Intelligence Scale)
ＷＭ：作業記憶
記憶に関連する脳の領域
新たな環境において道を切り開くためそして更に適応的に進むために、人間は脳の異なる部分に頼る異なる探索方略(navigational strategies)を自発的に選択することが多いということが、対照研究(controlled studies)によって示されている。例えば、目標位置に到達するために、人は環境的陸標間の関係（即ち、刺激−刺激連携）を学習することによって、「空間記憶方略」を用いることができる。この方略は、いずれかの所与の方向からの直接経路において目標に到達することを可能にする認知地図に基づく明示的な記憶の形態である。このタイプの柔軟な探索は、脳の海馬（ＨＰＣ）領域に依存することが示されている。あるいは、環境的陸標間における関係の知識ではなく、代わりに正確な判断点または刺激における一連の方向転換(turns)を用いることによって（例えば、角で左に曲がり、次いで公園の後で右に曲がる等）探索することもできる。後者の非空間的方略の繰り返しで好結果が得られると、「応答方略」（刺激−応答連携）に至る。これは、脳の尾状核（ＣＮ）、暗示的記憶の形態、挙動の自動化、または習慣に関与することが知られている。脳の別の領域である前頭葉は、短期記憶または作業記憶に関与し（即ち、多数の情報を限られた時間だけ保持して、この情報を他の情報処理に利用可能にする）、計画、決定、禁止は、所与の時点においてどの方略が使用されるかについて調整するときに関与することが示されている。感情、ストレス、および恐れに関与する脳の領域である扁桃体は、応答方略を促進することが示されている。

以前の研究において、５０人の若く健康な参加者がコンピュータ・モニタ上で仮想探索課題（「仮想迷路課題」）を実行した。これは、これら２つの方略、即ち、「空間記憶方略」または「応答方略」の内いずれかを用いることによって解決することができる。参加者は、放射状迷路から広がる経路の終端に隠された物体の位置を学習しなければならなかった。全ての陸標の除去を伴うプローブ試験(probe trial)が、空間方略を選択した参加者を特定するために用いられた。何故なら、このグループだけが誤りの増加を示すであろうと予測されたからである。自己報告およびプローブ試験に基づいて、参加者の内約半分が応答方略を自発的に用いたことがわかった。彼らは、プローブ試験において犯した誤りが少なく、所与の開始点または刺激から、開いたアームおよび閉じたアームのパターン、または一連の方向（例えば、第２経路を左に進み、次いで次の左に進む）にしたがって報告した。参加者の残りの半分は、自発的に空間記憶を用いた（即ち、２つの陸標を用いて報告し、開いたアームおよび閉じたアームのパターンを使用しなかった）。この空間記憶を用いたグループは、プローブ試験において遙かに多い誤りを犯し、多数の陸標に関係付けて目標物体の位置を学習したことを報告した。この実験では、誤りが少なくそして課題を完了するまでの時間が短いことによって証明されたように、応答方略の方が、空間記憶方略よりも効率的であることが分かった。更に訓練を行うことによって、空間記憶方略を用いた人々の４０％が、一層効率的な応答方略に移った。これは、更に以前の研究において、ラットで実証されたのと同様である。

記憶検査の間に行われた機能的磁気共鳴撮像（ｆＭＲＩ）の研究では、脳のＨＰＣ領域は空間学習者においてのみ著しく活性化され、一方、応答学習者においてはＣＮ領域が著しく持続した活動を示した。応答学習者は、ＨＰＣにおける活性化を全く示さなかった。ボクセル単位形態計測（ＶＢＭ：Voxel Based Morphometry）は、個人によって用いられる探索方略と共変動する脳領域を特定するために用いられている。空間学習者は、応答学習者と比較すると、ＨＰＣにおいて著しく多い灰白質を有し、ＣＮにおいて少ない灰白質を有するという結果が示された。一方、応答学習者は、ＣＮにおいてより多くの灰白質を有し、ＨＰＣにおいてより少ない灰白質を有していた。更に、ＨＰＣにおける灰白質は、ＣＮにおける灰白質に対して否定的に相関付けられ、これら２つの脳エリア間に競合相互作用があることが示唆された。第２の分析では、扁桃体、海馬傍回、鼻周囲、嗅内、および眼窩前頭皮質のような、ＨＰＣに解剖学的に接続されることが知られている領域の灰白質は、ＨＰＣの灰白質と共変動することが示された。言い換えると、空間学習者は、ＨＰＣにおいてより多くの灰白質を有するが、扁桃体および皮質を含む、前述した解剖学的に接続されたエリアのネットワークにおいてもより多くの灰白質を有していた。ＨＰＣにおける灰白質が少ないことは、アルツハイマー病に対する危険因子であるだけでなく、正常な老化における認知障害や、鬱病、双極性障害、統合失調症、心的外傷後ストレス障害、糖尿病、中毒、痴呆、パーキンソン病（痴呆を伴う）、または記憶およびＨＰＣに影響を及ぼす他のあらゆる障害というような、ＨＰＣに影響を及ぼす他の神経および精神的障害の危険因子でもあるので、これらの結果は、これらの脳エリアにおける機能回復を目標とする認知訓練プログラムに対する重要な含蓄を有する。
記憶障害
この分野における長年の研究によって、本発明者は、正常な老化、ならびに種々の認知障害および病気によって発生するＨＰＣおよび他の脳の領域の変質から保護するまたはそれを鈍化するのに役立てるために、記憶を改善するための有効なシステムおよび方法を開発する必要性を認める(appreciate and recognize)に至った。

最近の研究では、カナダ人の６５歳以上の人口の割合は、１９９１年における１１．６％から２０１６年には１６％に上昇し、更に２０４１年には２３％に上昇することが示されている。２０５０年までには、世界の人口の１６％が６５歳以上になる。米国では、人口の２０％が２０５０年には６５歳を超え、日本では、２０５０年に人口の３８％が６５歳を超えると予測される。カナダ健康および老化研究所は、この６５歳を超える国民のグループにおいて現在の痴呆有病率が８％であり、有病率は年齢と共に指数的に上昇することを文書にした。カナダでは、現在毎年６０，０００人の新たな痴呆患者が発生する。アルツハイマー病（ＡＤ）は、最も一般的な形態の痴呆であり、少なくとも患者の６５％を占め、１９９８年ではカナダにおいて約２００，０００人を占める。これは、厳しい足かせになり、大きな人的、社会的、および経済的負担になる。この全てが、カナダ、および人口における老人の割合が増えつつある多くの他の国家において、ＡＤの予防を主要な公共健康問題にする。

軽度認知障害（ＭＣＩ）は、正常な老化とＡＤとの間における中間の認知状態である。ＭＣＩの患者は、機能的には自律しつつも、主観的記憶障害(subjective memory impairment)に苦しむ。ＭＣＩ患者の約４４％は回復する。しかしながら、健忘型ＭＣＩの患者は、記憶障害およびＡＤ病理(pathology)を有する。ＡＤ病理を示す脳の最初の領域は、嗅内皮質、ＨＰＣであり、病気の進行に伴い、前頭皮質を含む新皮質となる。ＨＰＣ体積の減少は、ＡＤを確証する良い予測子であることが見出された。

興味深いのは、ＨＰＣは、齧歯動物および霊長目の動物において寿命全体にわたる神経発生を有することが示されている構造であることである。このＨＰＣにおける神経発生は、学習および記憶範例(paradigm)によって刺激され、成人の霊長類において細胞残存を増大させることが示された。したがって、学習および記憶範例は、病理が出現するまさしくその領域に照準を絞ることによって、ＭＣＩ患者のＨＰＣにおける細胞残存およびシナプス発現を助けることができる。

多数の記憶介入(memory intervention)の研究が、ＭＣＩ患者における記憶障害軽減に役立つことに好結果が得られることを証明した。しかしながら、これらの研究の殆どはＨＰＣの関与を仮定したが、脳の撮像によって、またはＨＰＣに特定的な傷害がある患者を検査することによって、彼らの仮説を実際に検査していない。ＨＰＣを目標とする記憶介入の研究は、ＭＣＩの兆候を軽減するのに最も有効であると考えられる。

以下で更に詳しく説明するが、ＶＲの使用が、脳の種々の領域を訓練するのに鋭敏(sensitive)であると証明された革新的な学習および記憶範例の生成を可能にした。これらの発見に基づいて、本発明者はＨＰＣおよび皮質を刺激するように設計された複数の訓練範例を有する空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）を開発した。健康な高齢者（５９〜７５歳）における初期結果は、機能的および構造的磁気共鳴撮像によって証明されるように、ＳＭＩＰが記憶を改善し、ＨＰＣにおける活動を増大させ、ＨＰＣおよび皮質における成長を誘発させた。更に、参加者はＳＭＩＰを楽しいと感じ、実生活環境に対するその類似性により、彼らの日常生活への直接移行を可能にした。参加者は、一層自律し自信に満ちていることを証明した。これは、ＳＭＩＰが彼らの生活の質を高めるのに役立ったことを示す。つまり、本発明者は、ＳＭＩＰが健康な加齢を促進し、ＭＣＩに伴う兆候を減少させるための有望なツールであると確信する。
記憶改善システムおよび方法
添付する図１から図４１を参照しながらこれより詳細に説明するが、本発明者は、プラシーボ対照（ＰＣ：placebo control）グループに関するＭＣＩおよび健康な参加者を含む種々の年代層において記憶および探索技量を改善し、更に対照者(controls)に関するＨＰＣにおいて記憶を改善し血流および灰白質を増大させるように設計された複数の記憶訓練プログラムを実行するための、コンピュータ生成３Ｄ仮想環境を開発した。練習しＨＰＣ領域および脳の他の領域を開発することによって、参加者は彼らの記憶機能に、測定可能な改善を示すことができる。

これより図１を参照すると、例示的実施形態によるシステム１００の模式ブロック図が示されているが、これは限定を意味するのではない。図示のように、システム１００は、制御モジュール１２０に動作的に接続された仮想現実（ＶＲ）記憶訓練モジュール記憶およびユーザ・データベース１１０を含む。制御モジュール１２０は、種々の訓練モジュールおよび種々のユーザまたは参加者についてのデータにアクセスするために、データベース１１０に動作的に接続するように構成される。また、制御モジュール１２０は、追加の訓練モジュールを生成するために、ＶＲ記憶訓練モジュール生成器１３０にも動作的に接続される。これについては以下で更に詳しく説明する。更に、制御モジュール１２０は、以下で更に詳しく論ずるように、ＶＲ環境を作成するためにＶＲエンジン１４０にも動作的に接続される。一方、ＶＲエンジン１４０は、ＶＲグラフィクス・ディスプレイ・ユーザ・インターフェース１５０、ＶＲ探索コントローラ、およびオーディオ／スピーカ音声合成マイクロフォン１６０に動作的に接続される。これら種々のモジュールについて、これより更に詳細に説明する。

一実施形態では、制御モジュール１２０は、種々のソフトウェア・モジュールおよび本明細書において説明するような記憶訓練モジュールを実行するためにオペレーティング・システムを有する汎用計算デバイス上にホストされてもよい。注記したように、制御モジュール１２０は、データベース１１０に格納された１つ以上の適した記憶訓練モジュールにアクセスするように構成される。どの記憶訓練モジュールを実行のために引き出すかについての選択は、同様にデータベース１１０に格納された特定のユーザのプロファイルに基づいて、制御モジュールによって決定することができる。（尚、ユーザ・プロファイルは他のハードウェア・デバイス上の別個のデータベースに格納されてもよく、ユーザ・プロファイルおよび記憶訓練モジュールの記憶場所は限定することを意味しないことは認められよう。）
一実施形態では、制御モジュール１２０は、記憶訓練プログラムによってユーザの進展を追跡するように構成される。ユーザの初期プロファイル、および記憶訓練プログラムの最中に得られたフィードバックに基づいて、制御モジュール１２０は、どの記憶訓練モジュールを引き出して実行するか決定することができる。訓練は何週間、何ヶ月、そして何年にもわたって予定が組まれることもあるので、制御モジュール１２０は、ユーザまたは参加者毎に訓練の進展を追跡するように構成される。また、制御モジュール１２０は、特定のユーザに対してどの記憶訓練モジュールが使用されか、何回特定の記憶訓練モジュールがそのユーザに使用されたかについても追跡するように構成される。

他の実施形態では、制御モジュール１２０は、所定の回数よりも多く特定の記憶訓練モジュールが特定のユーザに提供され、このユーザによって実行されたか否か判定することができる。例えば、制御モジュール１２０が、いずれの特定のモジュールであっても、その繰り返し回数を３および５回に制限するように構成されてもよい。特定の記憶訓練モジュールが繰り返される回数を制限することにより、制御モジュール１２０は参加者が単に応答方略に頼ること、または習慣から発現された盲目的な記憶(implicit memory)に頼ることを防止する。

一実施形態では、制御モジュール１２０は、記憶訓練モジュールに対して、探索可能な(navigable)ＶＲ環境を生成するためにＶＲエンジン１４０に動作的に接続される。例えば、ＶＲエンジン１４０は、ユーザと対話処理するために、ＶＲグラフィクス・ディスプレイ・ユーザ・インターフェース１５０上に仮想３Ｄ環境を生成するように構成することができる。ユーザ・インターフェース１５０は、例えば、ユーザに仮想３Ｄ環境を通じて運動の感覚を与えるために十分に高いフレーム・リフレッシュ・レートでグラフィクス出力を生成するのに適したコンピュータ・ディスプレイであってもよい。ＶＲ探索コントローラ１６０は、例えば、ＶＲ環境内において探索するための、マウス、ジョイスティック、トラックボール、応答ボックス、またはキーボード上の方向キーであってもよい。

一実施形態では、ユーザ・インターフェース１５０は、完全に暗い部屋において、３Ｄ環境を生成する大型画面（例えば、２Ｄまたは３Ｄ深度感覚刺激を表示する３メートル幅の画面）上に表示されるタイプのグラフィクス・ディスプレイであってもよい。また、通常のコンピュータ画面上またはいずれのタイプのコンピュータ化画面（例えば、ゲーム・ステーション、Ｗｉｉ（登録商標）、ｉＰａｄ（登録商標）、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標））上にも表示することができる。あるいは、ユーザまたは参加者の目の周囲に装着できるＶＲめがねまたはゴーグル（図示せず）上に表示することもできる。この実施形態では、ユーザがグラフィクス・ディスプレイを装着し周辺視野が部分的にまたは完全に遮断されると、ユーザはＶＲ環境に遙かに深く没入していることを感じることができる。ＶＲめがねまたはゴーグルに、動きや向きを検出するための加速度計が組み込まれると、ユーザは単に彼の頭を彼が見たい方向に動かすだけで、ＶＲ環境の視野の方向を制御することができる。これは、手または脚に装着される探索センサによって、または特定の方向に向けて移動(movement)を開始するためのMicrosoft Kinect（登録商標）システムのような身体位置検出器によって補足することもできる。

他の実施形態では、ＶＲエンジン１４０は、ＶＲエンジン１４０および制御モジュール１２０との音響相互作用を容易にするために、オーディオ・スピーカ／音声合成マイクロフォン１７０にも動作的に接続される。例えば、スピーカ／マイク１７０は、記憶訓練プログラムの最中にユーザに命令を供給するために用いることもでき、更にユーザから応答、質問、またはコマンドを受けるためにも用いることができる。

３Ｄ ＶＲ環境を提供することによって、視覚ユーザ・インターフェースに加えて、動きフィードバックおよび音響相互作用をも含むことができ、参加者が各記憶訓練プログラムにより深く(fully)引き込まれるであろう。更に、ＨＰＣは、視覚情報だけでなく、聴覚、嗅覚、体性感覚情報も受けるマルチモダル連携エリアである。したがって、空間記憶のドメイン内部におけるマルチモダル刺激は、完全にＨＰＣを必要とする(engage)。

他の実施形態では、ＶＲヘルメットを設けることもでき、このＶＲヘルメットは、脳活動の測定を行うセンサを含むこともでき、更に脳のどの領域が最もアクティブになっているか識別するセンサも含むことができる。このようなセンサは、訓練前の脳活動、訓練後の脳活動、またはＶＲ記憶訓練セッションを実施している最中における脳活動を測定するために用いることができる。

一実施形態では、制御モジュール１２０が、記憶訓練プログラムに参加する各ユーザから得られるフィードバックに応じて、記憶訓練プログラムを改造するように構成されてもよい。例えば、制御モジュール１２０は、特定のユーザが所与の記憶訓練モジュールを完了するためにどれくらいの時間がかかるか、そして各訓練モジュールにおいていくつの課題が誤りなしに首尾良く完了されたか判定するのでもよい。また、制御モジュール１２０は、脳の特定の領域における脳活動のレベルを示す、センサからのフィードバックを受けることもできる。このフィードバックに基づいて、制御モジュール１２０は訓練プログラムを修正し、選択された記憶訓練モジュールの難易度を高めるまたは下げることもできる。難易度は、例えば、課題の数を増やす、ＶＲ環境に置く回想(recall)のための物体を多くする、またはドア、玄関、および経路の追加ならびに陸標の減少によってＶＲ環境を一層複雑にすることによって、高めることができる。同様に、難易度は、選択のための課題の数を減らす、より少ない物体を用いる、あるいは陸標を増やし、ドアまたは経路の数を減らすことによって、ＶＲ環境をより単純にすることによって、下げることもできる。

記憶訓練モジュールを完了するときにおけるユーザ結果の直接的な測定に加えて、制御モジュール１２０は、記憶訓練モジュールの完了に続いてユーザを質問に直接答えさせることによって、追加のフィードバックを得ることもできる。例えば、制御モジュール１２０は、特定の訓練モジュールの知覚した難易度を格付けするように求めることができ、ユーザの直接フィードバックに基づいて訓練プログラムを改造することができる。

他の実施形態では、制御モジュール１２０が、生理的フィードバック、例えば、限定ではなく、心拍数、心臓コヒーレンス(heart coherence)、電気脳造影図（ＥＥＧ）、ＥＥＧコヒーレンス、身体運動検出による活動レベルの測定、あるいは記憶訓練モジュールの最中またはその直後における参加者の脳構造および／または活動のＭＲＩスキャンを受けるように構成されてもよい。以下で更に詳しく説明するが、記憶訓練モジュールによって刺激され活性化された脳のエリアは、灰白質および血流に関するＭＲＩによって測定された脳の特定領域において増大した活動の度合いを強調することによって特定することができる。一例として、訓練モジュールの期間および頻度を決定するために、ＭＲＩスキャンを用いることもできる。

一実施形態では、制御モジュール１２０が、記憶訓練プログラムにおけるユーザの参加最中にこのユーザから受けるフィードバックに基づいて、参加者の記憶訓練プログラムに用いるために新たな訓練モジュールを生成することもできる。例えば、新たな訓練モジュールは、難易度を上げるまたは下げるために修正する必要がある、標準的な１組の課題、物体、経路数等を含むＶＲ環境に基づいてもよい。このようなカスタム化された記憶訓練モジュールは、次いで、特定のユーザの個々のプロファイルに基づいてこのユーザに提供するために、データベース１１０に格納することもできる。結果における何らかの改善の測定に基づいて、制御モジュール１２０は、カスタム化された新たな訓練モジュールが一層効果的になったかまたは効果的でなくなったかについて判定する。ときの経過の中で測定されたフィードバックに基づいて、制御モジュール１２０は、記憶訓練プログラムを最適化することを試みるために、難易度をどの程度高めるまたは下げるべきか判断することができる。しかしながら、制御モジュール１２０の無視(override)も、必要であれば、惹起(initiate)してもよい。

他の実施形態では、制御モジュール１２０が、記憶訓練モジュールと対話処理する参加者に対してフィードバックおよび指導を提供するために仮想コーチを含むこともできる。一実施形態では、仮想コーチがＶＲ環境内におけるアバターとして表現されてもよく、ユーザはこのアバターと対話処理することができる。例えば、仮想コーチが、各記憶訓練モジュールの開始時に現れて、ユーザがどのようにこのモジュールにおける記憶訓練課題を実行すればよいかについて口頭の指図および／または文書による指図を与えることもできる。このように、本システムおよび方法は、ユーザが記憶訓練課題を意図するように実行することを確保することによって、より良い訓練成績を上げることができる。

同様に、記憶訓練セッションの最中に、ユーザが困っているように見える場合、仮想コーチが現れて手がかりを与え、ユーザがこの記憶訓練セッションを続けるように励ますこともできる。記憶訓練セッションを完了したとき、仮想コーチはユーザに、このユーザがどのように行ったかについてのフィードバックを与えることができ、成し遂げたことに対して讃辞を与え、または励まして、どのようにすれば更にユーザが改善できるかについて助言を与えるのでもよい。尚、仮想コーチのアバターは、ユーザが本システムと対話処理することを一層快適に感じるように、ユーザが知っている人のディジタル表現または写真を含む、あらゆる形態をなすことができる。このアバターは、標準的であることができ、または異なる人種、文化、言語、年齢、性別、および身体的外観（身体的な体の特徴および衣服に関する）の個別作成アバターを含む、ユーザの選択で決めることもできる。

これより図２を参照すると、一実施形態による方法２００の模式フロー・チャートが示されている。図示のように、方法２００が開始すると、ブロック２１０において、方法２００は、探索可能な三次元（３Ｄ）環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行する。次いで、方法２００はブロック２２０に進み、ここで、方法２００はディスプレイの出力を通じて、探索可能な３Ｄ環境を表示する。次いで、方法２００はブロック２３０に進み、ここで方法２００は対話型探索コントローラから入力を受ける。

一実施形態では、方法２００は更にブロック２４０に進み、ここで方法２００は脳構造および／または脳活動の１回以上のスキャン（例えば、訓練前スキャン、訓練後スキャン、または訓練中スキャン）を実行し、これによって、脳の選択領域を目標とするときの少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる。次いで、方法２００はブロック２５０に進み、ここで方法２００は更に、脳の選択領域を目標にするときに以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションの測定された有効性に応じて、どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行すべきか決定する。

本明細書の残りの部分では、本システムおよび方法の例示的実施形態について詳細な論述を行う。
例示的な一実施形態では、４−８仮想迷路（４／８ＶＭ）仮想探索課題が、異なる学習方略間で区別する役割を果たすために策定される。この課題の第１部分では、参加者が中央プラットフォームから広がる８本の経路の内４本の開いた経路(open paths)の終点において４つの物体を引き出さなければならなかった。第２部分では、これらの物体が以前に遮断された経路に置かれ、参加者はこれらを取ってくるように求められた。環境陸標が除去されたプローブ試験を用いて、空間学習者(spatial leaner)が応答学習者(response learner)から区別された。図３Ａおよび図３Ｂに示すように、ｆＭＲＩ課題が、空間方略を採用したが応答方略を用いなかった参加者は基準線に対してＨＰＣにおける活動が増大したことを示した。更に具体的には、図３Ａおよび図３Ｂは、それぞれ、空間学習グループおよび応答学習グループにおいて発見された海馬（ＨＰＣ）および 尾状核（ＣＮ）における活動の領域を示す。ｔ−マップが全ての参加者の解剖学的平均の上に重ね合わされ、正中面および前頭面において表示される。図３Ａでは、第１スキャンにおいて空間学習グループの実験および対照条件(control condition)から応答学習グループのそれを差し引いて濃淡を付けたときに、右ＨＰＣにおいて活動が示される（ｘ＝３２、ｙ＝−１２、ｚ＝−２２、ｔ＝４．１７）。図３Ｂでは、応答学習グループにおいて発見された右ＣＮにおける活動が示される（スキャン５）（ｘ＝１４、ｙ＝−８、ｚ＝２２、ｔ＝４．０４）。一方、応答グループは、ＣＮにおいて活動増大の持続を示した。

４／８ＶＭにおける空間方略がＮＰＣと関連付けられるという仮説は、更に傷害の研究において支持された。患者は、てんかんの処置のために、ＨＰＣを含む内側側頭葉の一側外科的切除を受けた後に、検査された。早期ｆＭＲＩの結果にしたがって、ＨＰＣに損傷を受けた空間学習者は、同様の損傷がある応答学習者に対して、４／８ＶＭにおいて著しく劣っていた(impair)。つまり、応答方略は、ＨＰＣと独立した神経回路に関係するが、一方空間方略はＨＰＣを決定的に必要とする。

神経解剖学的に、空間学習者は、応答学習者よりもＨＰＣにおいて多くの灰白質を有する。他の研究では、３０回のＭＲＩスキャンが若い成人参加者（平均年齢：２７．９才）から得られた。ボクセル単位形態計測（ＶＢＭ）は、完全自動化分析であり、全ての空間陸標が除去されたプローブ試験における間違いの回数が、右ＨＰＣにおける灰白質密度と深く(significantly)相関付けられることを明らかにした。更に具体的には、図３Ｃは若い成人参加者のグループ全体の灰白質密度（ＨＰＣおよびＣＮ）と、プローブ試験を行っている間に犯した誤りとの間における回帰分析を示す。図３Ｃの右側は、解剖学的ＭＲＩ上に重ね合わされ正中面において表示された結果を示す。ピーク（ｘ＝２４、ｙ＝−１３、ｚ＝−２０、ｔ−静止＝３．５５）において右ＨＰＣにおける灰白質密度は、空間学習方略と相関付けられ（ｒ＝０．５６、ｐ＜０．００５、天面）、一方ピーク（ｘ＝−１４、ｙ＝２８、ｚ＝４、ｔ−静止＝−４．３３）におけるＣＮの頭部の密度は応答学習方略（ｒ＝０．６３、ｐ＜０．００５、底面）と相関付けられた。プローブ誤差とＣＮの尾部（ｘ＝−２６、ｙ＝−３２、ｚ＝３、ｔ−値＝−４．０７、相関係数ｒ＝０．５６、ｐ＜０．００５）との間の負の相関を別にして、多数の比較について訂正された有意性に対する閾値を交差した他の脳の領域はなかった。縦線はｔ−統計値の範囲を示す。

興味深いのは、応答グループがＨＰＣにおいて最も低い灰白質密度を有し、ＣＮにおいて最も高い灰白質密度を有することである。これらの発見は、後部ＨＰＣの体積とタクシー運転経験との間に正の相関を示したロンドンのタクシー運転手の研究と一貫する。本システムおよび方法では、この研究は、特定の専門知識がない健康で若い成人においてＨＰＣを探索に関連付ける最初のものである。

これより図３Ｄを参照すると、健康な老人(healthy older adults)における構造的ＭＲＩの灰白質密度および同時空間弁別学習課題のプローブ試験に対するスコアの回帰分析を示す。結果は、ピーク（ｘ＝２５．４、ｙ＝−３８．５、ｚ＝−４．６、ｔ−静止＝３．５５）における右ＨＰＣの灰白質密度が同時空間弁別学習課題のプローブ試験におけるより高いスコアと有意に相関付けられたことを示す。この課題は、空間記憶戦術の使用を必要とする。空間記憶と相関付けられた脳の他のエリアは、紡錘状回および前頭皮質が含まれるが、これらのピークは、全体的な体積に対するボンフェローニ(Bonferonni)の訂正後では、統計的閾値を交差しない。

人間の高齢成人程、応答方略を使用する割合が高く、寿命にわたる変化を示唆することが、ある研究によって示された。子供（Ｎ=２４３、平均年齢：８．０）の８５％が自発的空間記憶方略を使用したのに対して、若い成人（Ｎ＝１７５、平均年齢２５．１）は４７．４％、高齢成人（ｎ＝１１２、平均年齢６６．４）では３９．３％であることが分かった（χ^２＝６４．４９、ｐ＜０．０００１）。ＭＣＩ患者においても同様の結果が見出された。検査した３人のＭＣＩ患者の内、２人が自発的に応答方略を使用し、１人は空間方略を使用した。サンプル・サイズは小さいが、空間方略および応答方略の割合は、健康な高齢成人人口におけるそれと同様である。若い成人に対して行われた学術調査(research)によって、以前のゲーム体験と空間記憶反応(performance)の間には関係がないことが示され、ビデオ・ゲームの体験が寿命に渡る変化を説明できそうにないことが示唆される。要するに、このデータは、子供とは対照的に、寿命にわたって応答方略の使用が増大する証拠があることを示唆する。これは、ＰＥＴ撮像が、若い成人におけるＨＰＣに対して高齢成人におけるＣＮの使用に向かう、年齢に関係する変化を解明した記憶の研究と一貫する。

健康な高齢成人における応答方略の使用は、痴呆の危険性が高まることと関連付けることができる。低いＨＰＣ灰白質は、ＭＣＩからＡＤへの変換の予測子であることが示された。空間方略はＨＰＣ灰白質増大と関連付けられるので、これらはＡＤの危険性低下とも関連付けることができる。本発明者の研究室における結果は、この仮説を支持する。図４は、８５人の高齢成人（平均年齢＝６６．６歳）における相関分析をグラフで示す。これは、ＭｏＣＡと空間記憶方略との間における負の相関を示す（Ｒ２＝０．０４３９、ｐ＜０．０５）。これは、空間方略を用いる高齢成人程全体的な認識力が高いこと、そして応答方略を用いる参加者はＭｏＣＡ検査に対して最低のスコアを有することを示唆し、痴呆の危険性が一層高いことを示す。

人間の成人におけるＶＢＭと共に報告されたＨＰＣ灰白質との空間記憶相関は、本発明者の研究室による共同マウス撮像研究において再現された。この研究では、成人マウスにおける空間記憶訓練によりＨＰＣのＣＡ部(field)における成長が誘発され、一方刺激応答訓練では誘発されなかった。

図５に、Morris Water Maze（ＭＭＭ）課題の空間バージョンにおいて訓練されたマウスの７つのテスラＭＲＩスキャンと、応答バージョンにおいて訓練されたマウスのＭＲＩスキャンとの間の死後ＶＢＭコントラスト(postmortem VBM contrast)を示す。１つのマウス・グループは、Morris Water Maze課題の標準的な空間記憶訓練を受け、隠された避難台を発見するために迷路周囲にある外部視覚陸標を用いることができる。他のグループは、応答訓練を受け、ここでは避難台は旗によって示され、外部陸標はカーテンの後ろに隠された。５日の訓練の後、マウスは安楽死させられ、造影剤を注入され、７テスラＭＲＩスキャナ上でスキャンされた。空間学習者のＨＰＣにおける成長は青で識別される(label)。応答学習者の線条体における成長は赤で識別される。結果は、空間グループにおけるＨＰＣ灰白質の顕著な増大（ＨＰＣの歯状回において１２％、そしてＨＰＣのＣＡ１層において１６％）、応答グループにおける線条体内灰白質の顕著な増大（ＣＮおよび被殻において１１％）を示した。尚、ＣＮおよび被殻は、人間において線条体を形成し、齧歯動物における線条体と呼ばれる１つの構造に融合されることを注記しておく。細胞構築分析では、細胞体カウントに相違は示されなかった。しかしながら、下側の図は、対照および応答合図(control and response-cued)ＭＭＭ訓練マウスに対して、空間バージョンで訓練されたマウスにおけるＨＰＣの歯状回に表示するＧＡＰ−４３の著しい増大を示す。ＧＡＰ−４３は、接合部前端末(pre-synaptic terminal)に存在し、軸索成長(axonal growth)の証拠である。このマウス研究は、空間学習がＨＰＣにおける灰白質の成長を促進すること、そして応答学習は促進しないことを示唆する。

言い換えると、応答学習のような、ある種の学習はＨＰＣ灰白質に影響を及ぼさない。ここで示され以前にも人間のＶＢＭ研究において推論された空間記憶訓練とＨＰＣ灰白質の成長との間の因果関係は、空間記憶に基づく介入問題(intervention program)に対する支持証拠を与える。

以上の様々な証拠は、認知改善プログラムにおいてＨＰＣを具体的に目標にするために、空間および応答学習方略を分離する必要性を指し示す。早期の研究は、健康な高齢者およびＭＣＩ患者の６０％以上が自発的に応答方略を使用することを示唆する。したがって、方略を分離しない記憶訓練に基づく認知介入プログラムは、ＨＰＣに関与してもしなくてもよい。ＣＮのような脳の他の領域が関与する場合、介入方法は、ＡＤ成績を改善することに対する影響は遙かに少ない可能性がある。したがって、一実施形態では、提案する介入ＳＭＩＰは、ＨＰＣのような脳の特定領域の機能に感応することが示されている課題に基づくとよい。

一実施形態では、ＭＣＩ患者および健康対照者(healthy control)は２つのグループの内１つ、即ち、実験グループ（ＳＭＩＰ）またはＰＣグループの一部であった。彼らは、図６に示すような層別無作為化法を用いることによって、ランダムにあるグループに割り当てられた。参加者は、層別無作為化法（Friedman, Furberg, & DeMets, 1998）を用いることによって、ランダム様式であるグループに割り当てられ、２つのグループにおける参加者数が、４人の参加者の各組の後一致するように、ブロック・サイズを４とした。例えば、Ｅｘｃｅｌの関数を用いて、０と１との間の乱数が、４人１組の参加者毎に生成される。次いで、彼らは昇順に整列させられ、コンピュータによって彼らのランクに基づいてグループが割り当てられる。このように、参加者の割り当ては完全に予測不可能である。

これらのグループは、性別、年齢、および教育に関して均衡が取れていた。ランダム化プロセスは、これらの因子（層）のあらゆる組み合わせの中で実行される。即ち、層毎に、異なるグループ割り当て順序が生成される。このように、各臨床グループ（ＭＣＩおよび健康な高齢成人）内で、４つのカテゴリの各々の参加者（女性対男性、高学歴対低学歴）に、訓練または対照(control)条件をランダムに割り当てられる。Statistic Canadaの判断基準に基づいて、１１年よりも長い正式な学校教育を完了した個人は、高学歴と見なす。

層別ランダム化プロセスを表す表を図６Ｂに示す。
この具体的なプロジェクトには関与しない研究助手が、ランダム化プロセスを担当する。割り当ては、最初に電話インタビューのために参加者に連絡するときに行われる。この研究は二重盲検査である。即ち、参加者も、事前および事後神経心理学的転送検査(transfer test)を管理する研究助手も、参加者が割り当てられるグループを知らない。この情報を有する唯一の人は、訓練を管理する研究助手である。訓練セッションについての情報が漏れないように、特別な注意が払われる。何故なら、研究室環境は訓練を担当する人および研究助手双方によって共有されるからである。更に、参加者は、彼らの訓練に関するいずれの事項についても研究室にいる他の研究員に話さないように求められる。

これより図７を参照すると、一実施形態による異なるＶＲ記憶訓練モジュールのリストが示されている。図示の実験では、これらのＶＲ記憶訓練モジュールが、８週間にわたると想定し、１時間の長さの１６セッションで管理された。

以下で説明する訓練プログラムおよび転送検査を形成する仮想課題は、Unreal Tournament Editor 2003(UT2003, Epic Games)と呼ばれる３Ｄゲーミング・エディタを用いて構築された。このゲーミング・エディタは、発明者に対する入手可能性に基づいて選択され、他の２Ｄグラフィクス、３Ｄエディタ、またはエンジンも、仮想環境を生成するために使用可能であることは、当業者には理解されよう。

この３Ｄゲーミング・エディタは、豊富な一揃いのテクスチャを利用して、小さな部屋から複雑な都市および戸外の風景までサイズが変化する、現実に近い３Ｄ仮想環境の設計を可能にした。齧歯動物の過去の研究および本発明者の研究室で行われた研究は、実地または繰り返しが増える程、健康な個体は空間方略から応答方略に移ることを示す。その結果、ＨＰＣ刺激を維持するためには、もはやＨＰＣを必要としない刺激−応答に基づく習慣学習を防止するために、参加者を新規環境において訓練させることが肝要となる。したがって、本発明者は、何年も費やして、物体、陸標、または部屋の相対的位置を記憶する必要がある、異なる仮想環境を開発し有効性を判断した（例示的な１組４６通りの異なる訓練プログラムについて図７を参照のこと）。

一実施形態では、訓練プログラムは、８週間の間１週間に２回参加者に行わせる１６通りの１時間空間記憶訓練セッションで構成される。（尚、これらのセッションはもっと短くすることもでき、または脳を正常に保つために残りの人生の間定期的な訓練養生法として取り込むこともできるので、空間記憶訓練セッションはいずれの時間長にも限定されないことは認められよう）。これらのセッションの間、指導者は参加者と個々に、注意散漫がない静かな部屋で会う。参加者はコンピュータの前に座らされ、彼らの課題を開始する前に指令が与えられる。非常に簡単な課題（低記憶負荷、より小さい領域の診査）および処理から開始して、参加者が判断基準に達したときにのみより複雑なレベル（もっと高い記憶負荷、徐々に広がり複雑になる診査領域）にすることによって、難易度は参加者毎に調節される。

これより図８Ａおよび８Ｂを参照すると、弁別課題のために選択されたＶＲ記憶訓練モジュールから取り込まれた例示的なスクリーンショットが示されている。この訓練モジュールでは、複雑さが増加する８つの環境にわたって（部屋数および部屋の中にある物体が増大する）、参加者は種々の形状（左）または物体（右）を、増加する数の部屋から検索するように、例えば、「黄色い部屋において黒い正方形を見つけて下さい」または「黒い部屋において青い車を見つけて下さい」と求められる。進展するに連れて、注意および認知要求が徐々に高くなる。学習は、目標物体を発見する潜時(latency)に関して測定される。このフェーズでは、続いて行われる弁別および空間記憶フェーズのためのＶＲ記憶訓練モジュールに対して参加者を準備させる。図９は、部屋の例示的上面図、および以下の表Ａにおいて指定されるような、発見すべき物体のリストを示す。

一実施形態では、参加者は、複雑さが増加する８つの環境にわたって形状または物体を検索し位置を突き止めるように要求される（例えば、青い車を発見する、赤い正方形を発見する）。ここで、部屋の数および部屋にある物体の数は増大する。これ以上の詳細については図８および図９を参照のこと。

他の実施形態では、参加者は、現実のように見える環境の探求に加わることから開始する。彼らは、特定の物体または部屋を突き止めて、その正確な位置を覚えなければならない。参加者は、内部にある物体またはその部屋のレイアウトを含む、環境の上面図を再現するように求められる。異なる視線からの、部屋にある物体の相対的位置を思い出すには、ＨＰＣを必要とすることが、以前に証明されている。

図１０Ａおよび図１０Ｂは、弁別および空間記憶課題用のＶＲ記憶訓練モジュールから取り込まれた例示的なスクリーンショットを示す。この図示例では、参加者は物体または部屋を突き止め、その正確な位置を覚えなければならない。参加者が課題を進めるに連れて、記憶負荷および難易度が１０通りの異なる環境にわたって増加する。参加者が進むに連れて、彼らには増加する数の物体、増々複雑になる環境、または順次完了すべき命令の一層複雑なリストが提示される。参加者は、環境の上面図を再現すること（その中にある物体または部屋の相対的な位置を含む）、または部屋で行うべきことに関する１組の命令に従うように求められる。参加者が正しい位置に全ての物体を置くまで、または最大回数の試行に達するまで、試行が与えられる。学習は、物体を置くときの誤り、および目標物体および位置に対する潜時に関して測定される。

他の実施形態では、参加者は部屋に入れられ、テーブル上に置かれた一揃いの物体が提示される。参加者は、テーブルの４辺全てから見た、これらの物体の正確な位置を調べて学習するように命令される。テーブル上にある物体の位置を覚えるには、ＨＰＣが必要になることが既に証明されている。図１１は、適した仮想環境の上面図を示す。以下の表Ｂは、参加者が従う命令のリストの代表例を示す。

図１２Ａおよび図１２Ｂは、物体突き止め課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的なスクリーンショットを示す。ここでは、参加者はテーブル上に置かれた物体（上）または形状（下）の位置を覚えなければならない。参加者は、参加者に与えられたテーブルのフレーム上に物体の上面図を再現するように求められる。参加者が全ての物体のその正しい位置に置くまで、または４回の最大試行回数に達するまで、試行が与えられる。参加者が課題を通じて進展するに連れて、物体または形状の数が増加する。学習は、物体の実際の位置と観察された位置との間の距離の差によって判定される、誤りに関して測定される。記憶負荷および難易度は、２０通りの異なる仮想環境にわたって増加する。

一実施形態では、いずれの所与のＶＲ記憶訓練モジュールに対する試行も、その最大回数が４に選択され、繰り返しによって、参加者が彼らの脳のＨＰＣ領域を用いるよりも、ＣＮ領域をより多く用いることに頼らないようにする。最大回数の試行は４回が好ましいが、２回から６回までの最大試行回数であれば、実習のためにＨＰＣ領域に照準を当てるという望まれる効果を得ることができる。

これより図１３を参照すると、スコア・シートの上面図、ならびに物体突き止め課題において置くべき１．青いボール、２．赤い三角形、および３．黄色い正方形を含む物体のリストの上面図の図示例が示されている。この課題は、空間に含まれる全てのエレメント（例えば、物体）を含むこの空間およびそれらの関係のメンタル・マップを作る参加者の能力を測定する。この活動は直接空間記憶方略を用いる実施形態に繋がる(tap into)。

他の実施形態では、以前に見た物体および位置の順序(sequence)を覚える参加者の能力を調べる（即ち、ＨＰＣに依存する記憶の成分である、時間的順序の記憶）。あるイベントがいつ体験されたか覚えるには、ＨＰＣを必要とすることが既に証明されている。図１４Ａおよび図１４Ｂは、時空順序付け課題用のＶＲ記憶訓練モジュールの例示的スクリーンショットを示す。ここでは、参加者は、物体または位置が見える所定の経路に沿って移動する（例えば、鉛筆、シャベル、教会、動物園）。直線経路に沿って移動する間に、参加者は、これらの物体または位置を、これらが参加者に提示された順序で覚えなければならない。試行は、参加者が全ての物体または位置を彼らの正しい時間的順序でリストに纏めるまで、または４回の最大試行回数に達するまで与えられる。学習は、誤りに関して測定される。記憶負荷および難易度は、４通りの環境にわたって覚えるべき物体の数と共に増加する。他の例では、図１５Ａ〜図１５Ｊは、時空順序付け課題において陸標を時間的順序に置くためのＶＲ記憶訓練モジュールの例示的スクリーンショットを示す。

他の実施形態では、参加者は、小さな村から大きな都市の光景までのサイズに及ぶ、多数の陸標を含む環境領域を調査する。２０から３０分の調査に続いて、参加者は目標位置（例えば、映画館）に到達し、環境内にある他の陸標に対するそれらの位置を覚えなければならない。仮想街において陸標の位置を覚えるには、ＨＰＣを必要とすることが既に証明されている。図１６Ａおよび図１６Ｂは、探索課題用のＶＲ記憶訓練モジュールから取り込まれた例示のスクリーンショットを示す。調査する環境のサイズは、参加者が課題で好結果を出して進むに連れて、大きくなる。
追加の訓練モジュール
参加者は、１０００から３ずつ逆に数えるというような、作業記憶（ＷＭ）要求に彼らの注意を注ぐことによって、彼らの短期記憶を訓練するように励ますことができる。これらの結果に基づいて、本発明者は前頭葉の領域を活性化することができる種々のＷＭ課題を提案する。これらのＷＭ課題は、ＳＭＩＰと同じ仮想環境を用いて、訓練の視覚運動(Visio-motor)要求に対して制御し、ＳＭＩＰと同じ数のセッションおよび同じ課題期間で構成される。図示例として、参加者には、図１８〜図２２に示すような、５つの種類のＷＭ課題が提示される。

一実施形態では、参加者は数値および文字の順序を追跡し、続いて繰り返すように要求される。この課題は、広くＷＭおよびＷＭ容量(capacity)の尺度として受け入れられる。早期の研究では、聴覚ＮＬＳ課題の成績(performance)が、以前にＷＭに連結された脳のエリア、即ち、運動皮質、眼窩前頭皮質、背外側前頭前皮質、および後部頭頂葉における活性化と関連付けられた。本訓練モジュールでは、参加者は、部屋を通過する黄色い線を辿るように求められる。この線に沿って、数値または文字が入ったパネルがある。図１８に示すように、参加者は部屋を通過する黄色い線を辿るように求められる。この線に沿って、数値または文字が入ったパネルがある。参加者がパネルに触れると、パネルは消え、次のパネルが現れる。参加者は、彼らが進むに連れてこの順序を覚えるように求められ、彼らが部屋の終端に達したとき、彼らは全ての順序を提示の順番に書き留めるように求められる（例えば、Ｐ３ＡＨ７９Ｊ５）。参加者がこの順序において間違いを犯した場合、彼らは、正しい順序が学習されるまで、この特定の部屋を繰り返すように求められる。この課題は、空間記憶よりも作業記憶の使用を必要とし、成績は判断基準に対する試行 (by trial to criteria)によって測定される。この課題は、必要であれば（例えば、ＭＣＩ患者に対して）、覚えるべきパネル数を減らすことによって、簡単にすることができる。

他の実施形態では、参加者は環境を通過する黄色い線を辿るように求められる。この線に沿って、ＡからＺまでの文字が入ったパネルが不規則な順序で置かれている。参加者がパネルに触れると、このパネルは消えて次のパネルが現れる。図１９に示すように、参加者は美術館を通過する黄色い線を辿るように求められる。この線に沿って、ＡからＺまでの文字が入ったパネルがある。参加者は、提示された文字が１つ、２つ、または３つ前のパネルに提示された文字と同じであるときに知らせるように求められる。この課題は、作業記憶の使用を必要とする。この課題は、必要であれば（例えば、ＭＣＩ患者に対して）、推論するパネルの数を減らすまたは数個の同じパネルを一列に置くことによって、簡単にすることができる。ｎ−バック神経画像のメタ分析研究により、この課題を行う参加者の前頭皮質および頭頂皮質領域において一貫してロバストな活性化が発見された。同様の発見により、男性および女性双方におけるｎ−バック課題の遂行の結果、上前頭回、中前頭回、下前頭回、および下頭頂小葉の活性化が得られた。ＮＬＳおよびｎ−バック・課題に加えて、この対照課題は、ＷＭを必要とする基本的な加算および減算の練習に対して３つの変形を含む。

他の実施形態では、参加者は、テーブルの周囲を回る黄色い線に、開始位置から時計回り方向を辿るように求められる。この線に沿って白い円がある。参加者は、各円において、数値１０００から開始して、３の値を減算するように求められる（図２０）。この課題は、必要に応じて、参加者が白い円を発見する毎により大きな数を減算するように求めることによって、複雑さを高めることができる。一旦参加者がテーブルを一周したなら、次に彼らはテーブルを再度一周するように求められるが、今回では彼らの最後の値から４を減算する。参加者は、このプロセスを再度繰り返すように求められ、この時は６を減算し、彼らが終了したときに最終的な値を与えるように求められる。この課題は、作業記憶を必要とする。

他の実施形態では、参加者は道路または玄関(hallway)の中央に沿った黄色い線を辿るように求められる。図２１に示すように、参加者は道路の中央を歩くように求められる。数値１００から開始して、彼らは左側のカンテラを通過する毎に２だけ減算し、右側のカンテラを通過する毎に３だけ加算するように求められる。参加者は、一旦彼らが道路の終端に達したなら、最終的な数値を与えるように求められる。この課題は作業記憶の使用を必要とする。

他の実施形態では、図２２に示すように、参加者は街を通過する黄色い線を辿るように求められる。この経路に沿って、緑のパネル、赤いパネル、および黄色いパネルがある。参加者がこの経路に沿って歩くに連れて、彼らは各色のパネルの数を数え続けるように求められる。この街全体にわたり周期的に、参加者は各色のパネルの総数を与えるように求められる。この課題は作業記憶の使用を必要とする。これらの課題の内２つは、二重課題として記述することができ、１つは課題切り替えの一形式として記述することができる。このような課題は、背外側前頭前野および頭頂皮質を活性化することが示されている。
代替訓練モジュール
他の実施形態では、参加者は、研究室までの探索、実験者との社会的交流、および一般的な認知刺激というような、ＳＭＩＰに関係する非特定的因子に取り組むために、プラシーボ対照訓練(placebo control training)が与えられる。

以前のｆＭＲＩ学術研究では、空間記憶課題に適した対照は、参加者が彼らの注意を課題に注ぐことによって空間関係を練習することを防止する対照課題(control task)を伴うことを示す。この種の対照課題は、仮想環境に基づく場合であっても、ＨＰＣにおける活動に至らない。これらの結果に基づいて、文献における研究から「教育的訓練プラシーボ対照」がモデル化された。この対照は、ＳＭＩＰと同じ数のセッションおよび同じ課題期間で構成される。これは、学習に基づく訓練手法に関係し、参加者はコンピュータを用いて自然、文化、および科学についてのＤＶＤ教育プログラムを見る。

１６の１時間セッションの各々において、参加者は５０分のプログラムを見る。ビデオを見た後に、参加者は筆記テストを完成させる。これらのテストは、そのセッションにおいてＤＶＤによって提示されたコンテンツの知識に関する質問を含む。このプロトコルは、ＳＭＩＰのような、コンピュータ上に提示されるオーディオ−ビジュアル刺激を用い、訓練の視覚的注意要求について管理する(control)。このプロトコルは、以前に使用されて好結果が得られたプラシーボ対照課題に従う。例えば、プラシーボ対照および非接触対照グループ（ＮＣＣ：non-contact control）における参加者の成績は同等であったことが示された。実験的訓練条件を受けた参加者は、プラシーボ対照条件(placebo control condition)を行った参加者と比較して、認知測定において著しく大きな改善を示した。

他の実施形態では、参加者によって用いられた自発方略を調査するため、そして誤りおよび課題を完了するのに要した時間に関する、ＳＭＩＰの課題の獲得に対する影響を調査するために、コンピュータ化した４／８ＶＭ課題が用いられる。参加者は、以下で更に説明するように、８本放射状迷路において隠された４つの物体を発見しなければならない。参加者は、判断基準に合わせて訓練され、全ての参加者の学習を保証する。図２７に示すように、第１部において、参加者は、中央のプラットフォームから広がる８本の内４本の進むことができる経路の終端において４つの物体を引き出す。第２部では、参加者は、どの経路を既に訪問したか思い出し、残りの４つの物体を発見するためにこれらを回避する。迷路装置を取り巻く陸標が、方位の合図を提供する。プローブ試験の使用によって空間対応答間で方略を分離するために、課題が用いられ、このプローブ試験の間に、全ての陸標が除去され、光景を隠すために壁が積み上げられる。応答方略で物体を発見することを学習した参加者だけが（１つの開始位置からの右または左への方向転換の連続動作）正しく行動する。陸標に関して目標物体の位置を学習した人々は、プローブ試験において誤りを犯す。したがって、空間方略と応答方略との間で分離するためにプローブ試験が用いられる。学習の尺度は、参照記憶誤り（即ち、最初に間違った経路に入る）、作業記憶誤り（以前に訪問した経路に入る）、および潜時を含む。

他の実施形態では、参加者は、プール、小売店、映画館等といった、図２８に示すような８つの陸標を含む街を２０分間調査する。その間に、実験者は、仮想街の各陸標が少なくとも２回訪問されたことを検証する。これに続いて、６回の試行が行われ、参加者は８つの陸標の内１つにおいて開始し、可能な最も短い経路を用いて特定の目標に到達するように求められる。直接経路を生成する能力は、２０分の調査フェーズにおいて形成される認知地図に基づく空間学習能力を示す。可能な最も短い経路から計った経路の逸脱(deviation)は従属変数となる。学習の尺度は、目標位置までの経路長および潜時を含む。

他の実施形態では、参加者が横たわって実行することを可能にし、運動アーチファクト(motion artifact)による除外率(exclusion rate)を低下させるために、３つの部分から成るgo/no-go課題が、実地「モック」スキャニング・セッションの間に施与される(administrate)。第１部では、参加者に６本の小道が１本ずつ提示される。その内の３本が物体を含む。４回目の提示において、参加者には、６本の小道の各々に入るおよび入らないの間で選択が与えられる。このステップは、参加者が、物体を含む経路および空の経路を学習したことを確認する。第２部では、図２９Ａから図２９Ｃに示すように、以前の小道が対で提示される。図２９Ａに示す第１部では、参加者は６本の小道を１本ずつ訪問する。その内の３本は物体を含む。４回目の提示において、参加者は小道に入ること、または物体を含むと信じない場合は入らないことを選択する。図２９Ｂに示す第２部では、経路の対が提示される（上の図）。参加者は、物体を含む小道を選択しなければならない。この部分は、海馬依存空間学習を使用する能力を、応答学習から分離する。この部分では、応答方略を用いて目標物体の位置を学習した人々は（例えば、タワーが見えたときに、左の小道に進む）、誤りを犯す（第１部における学習のときに、目標物体はタワーの左側にも位置していたからである）。しかしながら、目標物体を含む小道と環境との空間関係を学習した人々は誤りを犯さない（例えば、この特定の小道が物体を含まないことを思い出したので、他方（右側）を選択する）。最後に、図２９Ｃに示す第３部において、全ての小道が提示され、参加者は全ての物体を突き止めなければならない（下の図は鳥瞰図からの迷路を示し、参加者はこの視点からは決して見ることができない）。これらの対の各々において、一方の小道が物体を含み、他方は空である。参加者は、物体を含む小道を選択しなければならない。この部分は、ＨＰＣ依存関係学習を、非関係学習から分離する。学習は、誤りだけでなく潜時に関しても測定される。

これより図３０を参照すると、一実施形態では、ｆＭＲＩセッションの間に、ＶＲ課題として同時空間弁別学習課題（ＣＳＤＬＴ）が提示される。この課題では、健常者およびＭＣＩ参加者が、１２本の放射状迷路において、同時に提示される１対のアームの中から目標物体を発見しなければならない。これら２本のアームの内１本が、そのアームの終端にあるピット内に配置された物体を含むが、他方のアームは含まない。参加者は、迷路の周囲にある山、樹木、砂漠、オアシスで強調された光景を参照することによって、物体を含むアームの位置を学習することができる。第１段階では、異なる６対のアームにおいて提示される６つの物体の位置を学習するために、多数の試行が参加者に与えられる。プローブ試験は、参加者が新たな対において物体を発見しなければならないことに直面するように、アームの対を組み合わせ直すことを伴う。参加者が環境陸標に関して物体の位置を覚えていれば、彼らはプローブ試験において正しく行動する。一方、参加者が応答方略を用いて物体の位置をエンコードした場合（例えば、タワーが見えたら、左に行く）、彼らはプローブ試験において劣った行動を取る(poorly)。この特定の課題は、齧歯動物において課題が使用された後にモデル化され、高齢の齧歯動物において再組み合わせ段階で選択的な傷害が示され、ＦＯＳ撮像研究におけるＣＡ３ニューロンの活動の低下と相関付けられた。要約すると、これらの検査の文献における既存の殆どの空間記憶検査に対する利点は、学術調査参加者の全てが課題を判断基準まで学習し、老齢に伴う作用(affect)、動機付け、知覚(perception)、または運動制御における（認知に関係ない）変化に狼狽することに対する管理(control)を可能にすることである。

これらの検査に加えて、ＳＭＩＰ課題から得られる潜在的な恩恵を監視するために、前頭皮質依存実行機能の尺度である、ＷＡＩＳ−ＩＩＩの逆および順数唱課題が用いられる。併せて、疲労効果に対して制御するために、認知バッテリ(cognitive battery)が２つの別個のセッションに分散される。各セッションは、休憩時間を含んで２ないし３時間かかる。加えて、参加者は、go/no-goセッションを行う間に、モック・スキャニングを受け、更にＣＳＤＬＴを行う間にｆＭＲＩスキャニング・セッションを受ける。

Go/No-Go課題を伴うモック・スキャン：２回の機能的および構造的スキャン（ＳＭＩＰの前後）に先立って、参加者は０テスラ・スキャナによるモック・スキャニング・セッションに参加する。このスキャナは、実際のスキャニング体験を再現する(duplicate)ために用いられ、聞き取った音および視覚的刺激の提示を含むが、磁場への露出は全くない。これらのモック・セッションは、閉所恐怖症をふるい分ける(screen)ため、ボタン操作の適正な使用のため、および実際のスキャンのための練習セッションとして用いられる。先に説明したGo/No-Go課題は、一度に１つずつ提示される小道を調査することによって、目標物体の位置を学習することを伴う。この実験課題と同時に、参加者はｆＭＲＩスキャンの学習状況をシミュレートするために、２つの対照課題を交互に完了しなければならない。参加者は、彼らがスキャナにいる間２つの課題を実行する、即ち、「実験的」課題および「ランダムな」課題（視覚運動対照課題）を実行することを告げられる。双方の課題は異なる仮想環境において設定される。これら２つの課題間の重要な相違は、実験的課題では物体の位置を学習できるのに対して、対照課題ではランダムなアームに物体が置かれることである。「実験」または「ランダム」を示すパネルが、仮想環境内に置かれ、各試行の開始時に約５秒間参加者に提示される。

他の実施形態では、参加者は、実験的課題において用いた環境とは異なる環境において探索するように求められる。彼らは、１２アームの放射状迷路において物体を取ってくるように求められる。しかしながら、物体はプログラムによってランダムに割り当てられるので物体の位置を予測することはできないことは告げられない。加えて、参加者は、実験的試行において学習した物体を突き止める練習(rehearsal)を防止するために、１０００から逆に３ずつ数えるように求められる。この対照課題は、その視覚および運動成分に関して実験的課題と同一であり、物体位置の記憶を助ける要求(mnemonic demand)のみが異なる。したがって、以前のプロトコルにおいてＨＰＣおよびＣＮ活動を分離することに成功した非常に効率的な対照課題である。

例えば、図２５から図３０を参照して以上で説明したような、記憶訓練の有効性を検査するために行うことができる種々の転送試験は、任意であり、必ずしも用いられなくてもよい。
結果
以上で説明したようなＶＲ記憶訓練モジュールを完了した後、参加者は、脳のＨＰＣ領域を働かせることに照準を当てた訓練に帰することができる、彼らの空間記憶の改善について検査させられた。改善の割合を決定するための計算は、以下のように要約することができる。
Ｐ１：改善の割合：
Ｐ１＝Ａｌ／平均（ｅｔ１，ｅｔ２，ｃｔ１，ｃｔ２）＊１００
Ａｌ：絶対的改善：
Ａｌ＝（平均（ｅｔ１ｎ−ｅｔ２ｎ）−（平均（ｃｔ１ｎ−ｃｔ２ｎ））
ｅｔ１：実験的転送１
ｅｔ２：実験的転送２
ｃｔ１：対照転送１
ｃｔ２：対照転送２
ｎ１：被験者１、ｎ２：被験者２．．．
以上の計算において、絶対的改善スコアは、課題間の比較を考慮しない。何故なら、これらは測定の目盛りおよび単位が異なる値を表すからである。例えば、ＭｏＣＡはスコアを加算することによって測定されたのに対し、進路確認課題は経路長および潜時として測定された。したがって、各課題の平均は、双方のグループおよび双方の時点毎に集め、この平均プールによってＡｌを除算して、これらが反映する測定単位や目盛りに係わらず課題を跨いで比較可能な改善の尺度を表す改善割合（ＰＩ）を得るとよい。

訓練活動の結果を分析したとき、実験グループのみに空間記憶に特定的な著しい改善があったことが発見された。表１に示す参加者の年齢層および全体的な認知機能(cognitive function)は、実験グループおよび対照グループは同様であったことを示す。表２および表３は、比較を検査毎にできるように、改善割合に関して表示された結果を示す。

観察された改善は、プラシーボ対照グループの成績に対して計算された（ＰＣグループが今後用いられる）。重要なのは、空間記憶に対するＳＭＩＰの特定性を実証する言語記憶および実行機能の神経心理学的検査では、改善がなかったことである。１対のｔ−検査（サンプル・サイズが小さいためにＲＡＮＫＳについて計算した）が、４／８ＶＭ［ｔ＝４．６４、ｐ＜０．００１］における誤りの減少、進路確認課題における特定の目標位置に達するまでの経路短縮［ｔ＝２．９４、ｐ＜０．０１］、およびＲＯＣＦにおける回想(recall)の改良［ｔ＝２．３６、ｐ＜０．０５］において著しいＳＭＩＰ効果を明らかにした（図３２Ａおよび図３２Ｂ参照）。

これより図３２Ａを参照すると、実験グループおよび対照グループに対する進路確認課題における平均距離誤差率(percent mean distance error)に基づくＶＲ記憶訓練前および後の例示的なグラフが示されている。ここで、平均距離誤差率は、目標位置に到達するのに必要とされる最短距離と比較して、移動した余分な距離を表す。細長い線は、平均の標準誤差（ＳＥＭ）を示す。

これより図３２Ｂを参照すると、実験グループおよび対照グループに対するRey-Osterriethの複雑図形検査に対する遅延回想スコア（３０分の遅延）についての例示的なＶＲ記憶検査前および後のグラフが示されている。細い線は、平均の標準誤差（ＳＥＭ）を示す。

更に、ＣＳＤＬＴに対する試行の回数およびプローブ誤差(probe error)は、著しい改善を示した［それぞれ、ｔ＝３．１６、ｐ＜０．０１およびｔ＝６．０８、ｐ＜０．０００］（図３３Ａおよび図３３Ｂ参照）。

図３３Ａは、実験グループおよび対照グループに対する同時空間弁別学習課題において指定された判断基準に達するまでに必要だった試行の総数についてＶＲ記憶訓練前および後の例示的なグラフを示す（１２の内、１１のエントリで誤りがなかった）。細い線は、平均の標準誤差（ＳＥＭ）を示す。

図３３Ｂは、実験グループおよび対照グループに対する同時空間弁別学習課題の全てのプローブ試験についての正解応答の百分率のＶＲ記憶訓練前および後の例示的なグラフを示す。細い線は平均の標準誤差（ＳＥＭ）を示す。

対照参加者がこのような改善を呈しなかったという事実は、改善が検査の繰り返しによって誘発される単なる「学習効果」によって生じたのではないことを示す。代わりに、実験グループにおいて発見された改善は、ＳＭＩＰに関係し、空間記憶に特定的であった。加えて、自己管理アンケートは、知覚されたストレスを低減するＳＭＩＰの著しい効果を示した［ｔ＝−２．５２、ｐ＜０．０５］。これは、健康な高齢成人は、ストレスが少なく、コルチゾールが少なく、統制の所在が高く(higher locus of control)、そして自己推定が高い程、ＨＰＣにおいて灰白質が増加したことを示す結果に照らし合わせると興味深い。つまり、空間記憶訓練は、本研究における参加者よって証明されたように、信頼度を高め、毎日の探索に関するストレスを低減することができ、一方これはＨＰＣ灰白質の増加をもたらすことができる。

これより図３４Ａおよび図３４Ｂを参照すると、（Ａ）空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）グループおよび（Ｂ）対照者(controls)における健康な高齢成人参加者の訓練後機能的ＭＲＩスキャンと訓練前機能的ＭＲＩスキャンとの間における例示的な対比を示す。これらの図は、対照者と比較して、ＳＭＩＰを受けたグループにおける脳の活性化において更に広範な増加を示す。特に、実験ＳＭＩＰグループは、記憶訓練前から後においてＨＰＣにおけるｆＭＲＩ活動の増大、および訓練後の皮質の他のエリアにおける活動の増大を示すが、対照者グループはＨＰＣにも他のどこにもこのような変化を示さない。

ＳＭＩＰは、実験グループにおけるＨＰＣ灰白質の増加をもたらした。ＳＭＩＰ前および後におけるＭＲＩスキャンを対比した。図３５Ａおよび図３５Ｂに示すように実験グループではＨＰＣにおいて見て分かる成長を観察することができるが、対照者グループではできない（ｔ＝１．６４、ｐ＜０．０５、補正なし）。これより図３５Ａおよび図３５Ｂを参照すると、（Ａ）空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）グループおよび（Ｂ）対照者(controls)における健康な高齢成人参加者の訓練後の構造的ＭＲＩスキャンを、訓練前の構造的ＭＲＩスキャンと対比するために、ボクセル単位形態計測（ＶＢＭ）を用いることができる。図３５Ａは、ＳＭＩＰを受けたグループだけに、ＨＰＣ（クロス・ヘアにおける）および皮質の様々なエリアにおける灰白質の増加を示す。重要なのは、ＨＰＣと共にアルツハイマー病の病理を示す第１領域の１つである嗅内皮質も、ＳＭＩＰの結果として成長を示したことである。加えて、ＳＭＩＰは、嗅内皮質領域、嗅周皮質領域、海馬傍回場所領域皮質領域、眼窩前頭皮質領域、側頭葉領域、頭頂葉領域、後頭葉領域、前頭葉領域、および扁桃体領域というような、脳の他の領域における灰白質の増加ももたらした。対照者グループは、２回のスキャンの間にこのような構造的ＭＲＩの変化を示さない。

これより図３６Ａ〜図３６Ｃを参照すると、ＳＭＩＰグループにおける３人のＭＣＩ参加者の成績の図示例が示されている。弁別課題の的中率。３人のＭＣＩ参加者全てが、９ヶ所の部屋において目標物体の全てを発見した。最後の試行における弁別および空間記憶の的中率。参加者１は４回の試行で判断基準に達し（ＴＴＣ＝判断基準までの試行回数）、参加者２は３回の試行で判断基準に達し、参加者３は判断基準に達しなかった。しかしながら、最後の試行における成績は約７０％であった。物体突き止め課題の最終試行における的中率。全ての参加者が２、４、６、および８物体の条件において正しく物体を配置し、判断基準に達した。

これより図３７Ａおよび図３７Ｂを参照すると、ＳＭＩＰにおけるＭＣＩ参加者の成績がグラフで示されている。図３７Ａは時空順序付け課題の最終試行における平均適中率を、判断基準に達するのに必要であった平均試行回数と共に示す。３人のＭＣＩ参加者全てが、４物体条件において正しい順序で物体を回想したが、参加者１および２だけが６物体条件を完了した。ＳＭＩＰの軽量バージョンを実行した１人のＭＩＣ参加者は、４物体条件ができただけであった。検査を全ての患者に適合させるために、検査の「軽量」バージョンが、１人の実験的参加者（ＳＭＩＰ）および１人の対照者ＭＣＩ（ＰＣ）参加者に対して使用された。この軽量バージョンは、本方法において説明したのと同じ環境を伴うが、思い出すべき物体または場所が少ない。図３７Ｂは、探索課題において目標位置を発見する的中率を示す。参加者３は時間が足りなかったために島探索課題(island navigation task)を受けなかったが、この参加者は小さな街における探索課題を完了した。

これより図３８Ａ〜図３８Ｃを参照すると、転送試験における１人のＭＣＩ参加者の棒グラフが示されている。図３８Ａでは、進路確認課題において発見された目標位置の百分率が示されている。目標の１００％を発見した健康な参加者とは対照的に、検査されたＭＣＩ患者は、ＳＭＩＰ前検査の間仮想街において目標位置の２０％を発見した。同じ患者は、ＳＭＩＰ後検査中では目標位置の１００％を発見した。図３８Ｂにおいて、ＣＳＤＬＴおよびGo/no-go（図示せず）でも同様の結果が観察され、参加者はＳＭＩＰ前では判断基準に達することができず、ＳＭＩＰの後では判断基準に達した。重要なのは、図３８Ｃにおいて、ＭＣＩ参加者は目標位置と環境陸標との間の空間関係を学習したことを、ＣＳＤＬＴのプローブ試験が示すことである。これは、海馬機能を必要とすることを以前に示したプロセスである。主観的な恩恵(subjective benefits)は、「私は更に有望に感じる。私は今や能力(the tools)を有するように思える。私は自分自身に止まるように命令し、「どこに行こうとしているのか」尋ねる」と、参加者はＳＭＩＰにとても感謝していることを示した。

興味深いのは、若い成人間の皮質活動におけるＷＭ訓練に関係する変化が、活性化の減少と二重課題６９における成績改善との間に相関を示し、応答の自動化を示唆することである。重要なのは、これらのＷＭ課題が、本明細書において説明したＳＭＩＰに対する優れた補足になることである。対照課題を簡単にしたバージョンが、全てのＭＣＩ参加者が実行できることを確保するために作成された。これらの作業記憶課題の実現可能性が、１人のＭＣＩ参加者に対して評価され、この参加者が全ての課題において約７５％の成績を上げたという結果が示された。

図３９Ａおよび図３９Ｂは、作業記憶課題における１人のＭＣＩ参加者の成績を示す。図３９Ａは、パネル数および難易度を増加した文字−数字順序付け(letter-number sequencing)における成績を示す。参加者は、少なくとも４枚のパネルの順序を７５％の正しい行動で思い出した。図３９Ｂは連続する同一パネル数を減らし難易度を高めた、Ｎ−１のＮ−バック課題を示す。参加者は、２枚までのパネルが連続して提示されたときには、以前に見た同じパネルの連続を首尾良く思い出すことができた。これらの図は、ＭＣＩ参加者がプラシーボ対照課題を遂行できることを示す。

図４０Ａ〜図４０Ｃは、作業記憶課題における１人のＭＣＩ参加者の成績を示す。図４０Ａは、テーブル周囲で８回止まって、１０００から３ずつ後ろおよび前に数える作業を示す。参加者は、検査した全ての難易度にわたって１００％正しく行った。図４０Ｂは、カンテラの位置（左または右）にしたがって１００から１０を加算または減算する作業を示す。図４０Ｃは、パネル数および難易度を増加させて、経路に沿って遭遇したカラー・カードの数を記憶する作業を示す。これらの図は、ＭＣＩ参加者がプラシーボ対照課題を遂行できることを示す。

また、暫定的な結果は、ＭＣＩおよび健康な参加者双方が、プラシーボ対照課題を首尾良く達成することができ、スコアは７０％以上の正解で、プラシーボ対照課題の実現可能性を確認した（図４０Ｂ）ことも示す。

図４１は、任意に使用できるプラシーボ対照の図示例を示す。一例として、プラシーボ課題は、受動的に記録映画を見ることを伴うのでもよい。参加者は、自然、文化、および科学について５０分の教育的ＤＶＤをコンピュータ上で注意深く見るように求められ、終了時にアンケートに答えなければならないと告げられる。フィルムの終了時に、１０の質問の含む筆記アンケートが参加者に与えられる。質問毎に、参加者は４つの可能な選択肢の中から正しい答え（１つまたは複数）を選択しなければならない。質問は、難易度が様々に異なり、フィルムにおいて提示された情報に照準を当てる。実験者はアンケートを採点する。参加者が何らかの誤りを犯した場合、実験者は、説明を付けて正しい答えを与え、誤りの数について参加者にフィードバックを与える。課題の成績は、正しい答えのアンケートに対する率で測定される。

図４２は、軽度認知障害（ＭＣＩ）がある４人の患者の空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）前の構造的ＭＲＩスキャンの図示例を示す。これらのスライドは、患者がＳＭＩＰ前にＭＣＩをスキャンするのに成功したことを示す。暫定的な行動結果に基づいて、海馬灰白質の増大が、空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）の後に示されることが期待される。

図４３Ａおよび図４３Ｂは、軽度認知障害および健康な参加者の訓練前の機能的ＭＲＩスキャンを示し、最初の実験的試行の平均である。４人のＭＣＩ患者全てが、スキャナにおいてＣＳＤＬＴを実行した。このスライドは、双方のグループにおいてＣＳＤＴＬの間ＨＰＣにｆＭＲＩ活動が欠けることを示す。ＭＣＩ患者における暫定的行動結果に基づいて、図４４に示すように、健康な参加者において発見されたように、空間記憶改善プログラム（ＳＭＩＰ）の後には、ＨＰＣのｆＭＲＩ活動に著しい増加が示されることが期待される。

本システムおよび方法は、種々の実施形態において実施することができる。相応しい構成のコンピュータ・デバイス、ならびに関連する通信ネットワーク、デバイス、ソフトウェア、およびファームウェアが、以上で説明したような１つ以上の実施形態を可能にするプラットフォームを設けることができる。一例として、図４５は、汎用コンピュータ・デバイス４４００を示す。このコンピュータ・デバイス４４００は、記憶ユニット４４０４およびランダム・アクセス・メモリ４４０６に接続された中央処理ユニット（「ＣＰＵ」）４４０２を含むことができる。ＣＰＵ４４０２は、オペレーティング・システム４４０１、アプリケーション・プログラム４４０３、およびデータ４４２３を処理することができる。オペレーティング・システム４４０１、アプリケーション・プログラム４４０３、およびデータ４４２３は、記憶ユニット４４０４に格納され、必要に応じてメモリ４４０６にロードすることができる。更に、コンピュータ・デバイス４４００はグラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）４４２２も含むことができる。グラフィクス処理ユニット４４２２は、ＣＰＵ４４０２およびメモリ４４０６に動作的に接続され、集中的な画像処理計算をＣＰＵ４４０２から引き継ぎ(offload)、これらの計算をＣＰＵ４４０２と並列に実行する。操作者４４０７は、ビデオ・インターフェース４４０５によって接続されたビデオ・ディスプレイ４４０８、ならびにＩ／Ｏインターフェース４４０９によって接続されたキーボード４４１０、マウス４４１２、およびディスク・ドライブまたはソリッド・ステート・ドライブ４４１４のような種々の入力／出力デバイスを用いて、コンピュータ・デバイス４４００と対話処理することができる。周知のやり方で、マウス４４１２は、ビデオ・ディスプレイ４４０８においてカーソルの動き(movement)を制御し、ビデオ・ディスプレイ４４０８に現れる種々のグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）の制御手段をマウス・ボタンで動作させるように構成することができる。ディスク・ドライブまたはソリッド・ステート・ドライブ４４１４は、コンピュータ読み取り可能媒体４４１６にアクセスするように構成することができる。コンピュータ・デバイス４４００は、 ネットワーク・インターフェース４４１１を介してネットワークの一部を形成することができ、コンピュータ・デバイス４４００が他の相応しい構成のデータ処理システム（図示せず）と通信することを可能にする。種々のソースから入力を受けるために、１つ以上の異なるタイプのセンサを用いることもできる。

一実施形態では、操作者４４０７は、ＶＲゴーグル４４２０を用いてコンピュータ・デバイス４４００と対話処理することができる。ＶＲゴーグル４４２０は、めがねのように、操作者４４０７の目に被せて装着することができる。操作者４４０７の周囲の視界を遮るまたは制限し、視野全体に表示を提示することによって、ＶＲゴーグル４４２０は一層没入的な視覚体験を提供することができる。一実施形態では、ＶＲゴーグル４４２０に加速度計または他の動きセンサを組み込み、例えば、操作者の頭を回すことによってというようにして、操作者４４０７の位置を変えることによって、操作者４４０７が仮想環境全域にわたって探索を可能にすることもできる。

以上の説明は、本発明の実施形態による１つ以上のシステムまたは方法の代表的な例を示したが、他のシステムまたは方法も、以下で特許請求する本発明の範囲内に該当することは認められよう。

Claims (22)

1. 記憶を改善するための仮想現実（ＶＲ）環境を提供するコンピュータ実装システムであって、
   三次元（３Ｄ）環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールにアクセスし、
   １つ以上の記憶訓練課題を含む３Ｄ ＶＲ環境を表示するために前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行し、
   前記３Ｄ ＶＲ環境を探索するために対話型コントローラから入力を受ける、
   ように構成される、システム。
2. 請求項１記載のシステムであって、更に、
   前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールにアクセスしこれを実行するように構成された制御モジュールと、
   前記ＶＲ環境を表示するように構成されたＶＲエンジンと、
   前記３Ｄ ＶＲ環境を探索択するための前記入力を受ける対話型探索コントローラと、
   を含む、システム。
3. 請求項２記載のシステムであって、更に、脳の構造または脳の活動の１つ以上のスキャンを実行する手段を含み、これによって、前記脳の選択領域を目標にする前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる、システム。
4. 請求項３記載のシステムにおいて、前記脳の１つ以上のスキャンを実行する前記手段が、構造的または機能的磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）スキャンを含む、システム。
5. 請求項１から４までのいずれか１項記載のシステムにおいて、前記制御モジュールが、前記脳の選択領域を目標にする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションについて測定された有効性に応じて、どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するか決定するように構成される、システム。
6. 請求項１から５のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記脳の選択領域が海馬（ＨＰＣ）領域である、システム。
7. 請求項１から５までのいずれか１項記載のシステムにおいて、前記脳の選択領域が、嗅内皮質領域、嗅周皮質領域、海馬傍回場所領域皮質領域、眼窩前頭皮質領域、側頭葉皮質領域、頭頂葉皮質領域、後頭葉皮質領域、前頭葉皮質領域、扁桃体領域、および尾状核領域の内１つである、システム。
8. 請求項１から６までのいずれか１項記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールが、異なる種類の記憶を訓練するために用いられる、システム。
9. 記憶を改善するための３Ｄ仮想現実（ＶＲ）環境を提供するコンピュータ実装方法であって、
   探索可能な３Ｄ ＶＲ環境内において行われる１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールを実行するステップと、
   前記３Ｄ ＶＲ環境を表示するステップと、
   前記３Ｄ ＶＲ環境を探索するために対話型コントローラから入力を受けるステップと、
   を含む、コンピュータ実装方法。
10. 請求項９記載のコンピュータ実装方法であって、更に、脳の構造または活動の１つ以上のスキャンを実行するステップを含み、これによって、前記脳の選択領域を目標にする前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる、コンピュータ実装方法。
11. 請求項１０記載のコンピュータ実装方法において、脳構造または活動の１つ以上のスキャンを実行する前記手段が、構造的または機能的磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）スキャンを含む、コンピュータ実装方法。
12. 請求項９から１１までのいずれか１項記載のコンピュータ実装方法であって、更に、前記脳の選択領域を目標にする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションについて測定された有効性に応じて、どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するか決定するステップを含む、システム。
13. 請求項９から１２までのいずれか１項記載のコンピュータ実装方法において、前記脳の選択領域が海馬（ＨＰＣ）領域である、コンピュータ実装方法。
14. 請求項９から１２までのいずれか１項記載のコンピュータ実装方法において、前記脳の選択領域が、嗅内皮質領域、嗅周皮質領域、海馬傍回場所領域皮質領域、眼窩前頭皮質領域、側頭葉皮質領域、頭頂葉皮質領域、後頭葉皮質領域、前頭葉皮質領域、扁桃体領域、および尾状核領域の内１つである、コンピュータ実装方法。
15. 請求項９から１４までのいずれか１項記載のコンピュータ実装方法において、前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールが、異なる種類の記憶を訓練するために用いられる、コンピュータ実装方法。
16. コードを格納する非一時的コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記コードが計算デバイス上で実行されると、記憶を改善するための３Ｄ仮想現実（ＶＲ）環境を提供する方法を実行するように前記デバイスを構成し、
    探索可能な３Ｄ ＶＲ環境内において実行される１つ以上の記憶訓練課題を含む少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールにアクセスするコードと、
    前記３Ｄ ＶＲ環境を表示するコードと、
    前記３Ｄ ＶＲ環境を探索するために対話型コントローラから入力を受けるコードと、
    を含む、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
17. 請求項１６記載の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体であって、更に、脳の構造または活動の１つ以上のスキャンを分析するコードを含み、これによって、前記脳の選択領域を目標にする前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールの有効性を測定することができる、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
18. 請求項１７記載の 非一時的コンピュータ読み取り可能媒体において、脳構造または活動の１つ以上のスキャンを実行する前記手段が、構造的または機能的磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）スキャンを含む、コンピュータ実装方法。
19. 請求項１６から１８までのいずれか１項記載の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体であって、更に、前記脳の選択領域を目標にする以前のＶＲ記憶訓練モジュールの訓練セッションの測定された有効性に応じて、どのＶＲ記憶訓練モジュールを引き出して実行するか決定するコードを含む、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
20. 請求項１６から１９までのいずれか１項記載の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体において、前記脳の選択領域が海馬（ＨＰＣ）領域である、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
21. 請求項１６から１９までのいずれか１項記載の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体において、前記脳の選択領域が、嗅内皮質領域、嗅周皮質領域、海馬傍回場所領域皮質領域、眼窩前頭皮質領域、側頭葉皮質領域、頭頂葉皮質領域、後頭葉皮質領域、前頭葉皮質領域、扁桃体領域、および尾状核領域の内１つである、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
22. 請求項１６から２１までのいずれか１項記載の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体において、前記少なくとも１つのＶＲ記憶訓練モジュールが、空間記憶、時間記憶、時空記憶、作業記憶、および短期記憶を含む異なる種類の記憶を訓練するために用いられる、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。