JP2017196523A - 脳活動解析装置、脳活動解析方法、プログラムおよびバイオマーカー装置 - Google Patents
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Abstract
Description
生体内の生物学的変化を定量的に把握するため、生体情報を数値化・定量化した指標のことを「バイオマーカー」と呼ぶ。
例えば、従来、神経症の一型である強迫性障害(Obsessive-Compulsive Disorder: OCD)に対しては、その治療法として、薬物療法や行動療法が知られている。薬物療法としては、例えば、選択的セロトニン再取り込阻害薬が用いられ、行動療法としては、曝露法と反応妨害法を組み合わせた曝露反応妨害法等が知られている。
(安静時fMRI)
また、最近の研究では、安静時の脳も活発に活動していることがわかってきた。つまり、アクティブな活動中には鎮静化しており、休息時には活発に興奮する神経細胞群が脳内に存在する。解剖学的には左右の大脳が合わさった内側面が主な部位で、前頭葉内側面、後部帯状回、楔前部、頭頂連合野の後半部、中側頭回等である。この安静時の脳活動のベースラインを示す領域はデフォルトモードネットワーク(Default Mode Network;DMN)と名付けられ、ひとつのネットワークとして同期しながら活動する(非特許文献3を参照)。
(核磁気共鳴画像法)
このような核磁気共鳴画像法について、簡単に説明すると、以下のとおりである。
[実施の形態1]
図1は、MRI装置10の全体構成を示す模式図である。
なお、RF照射部16は、図1において、磁場印加機構11に内蔵されているが、寝台18に設けられたり、又は、受信コイル20と一体化されていてもよい。
前頭前野腹内側部(VMPFC)
前帯状皮質(ACC)
小脳虫部、
左視床、
右下頭頂葉、
右尾状核、
右中後頭葉、
右中帯状皮質
ただし、採用する脳の領野は、このような領域に限定されるものではない。
(140×140−140)/2=9730(個)
ということになる。なお、図4では、図の上では、相関は34×34のみを示している。
文献:Tzourio-Mazoyer et al., Neuroimage, 15(1), 2002
図5は、図4で説明したような相関行列から、バイオマーカーとなる判別器を生成する過程を説明する概念図である。
以下では、スパース正準相関分析として、L1正則化正準相関分析について説明する。このL1正則化正準相関分析については、以下の文献に開示がある。
まず、一般の正準相関分析(Canonical Correlation Analysis: CCA)では、変数対x1およびx2を考える際に、それぞれの変数x1およびx2は、平均0、標準偏差1を持つように標準化される。
i)診断ラベル(ASD又はTD),
ii)サイト情報(被験者の脳活動がどこで計測されたか、サイトA,B,C)
iii)年齢
iv)性別
v)撮像条件(開眼又は閉眼)
vi)薬剤投与の状態1(抗精神病薬)
vii)薬剤投与の状態2(抗鬱薬)
viii)薬剤投与の状態3(精神安定剤)
具体的には、人属性情報データ行列X1の列数は、10であり、つまりp1=10である。
図8は、内ループ特徴選択を説明するための概念図である。
スパースロジスティック回帰は、ロジスティック回帰分析をベイズ推定の枠組みに拡張した手法であり、特徴ベクトルの次元圧縮を判別のための重み推定と同時に行う手法である。データの特徴ベクトルの次元数が非常に高く、不要な特徴量が多く含まれている場合に有用である。不要な特徴量に対しては線形判別分析における重みパラメータをゼロにし(すなわち、特徴選択を行い)、判別に関連するごく少数の特徴量だけを取り出す(スパース性)。
(外ループ特徴選択)
図12は、外ループ特徴選択を説明するための概念図である。
再び図7に戻って、続いて、データ処理部32は、外ループ特徴選択の結果(第2の和集合)に基づいて、スパースロジスティック回帰により、判別器の生成処理を実行する(S108)。
図9は、内ループ特徴選択処理の概念を説明するための図である。
(内ループ特徴選択での処理)
図11は、内ループ特徴選択の処理を、より詳しく説明するためのフローチャートである。
(外ループ特徴選択での処理)
図13は、外ループ特徴選択の処理を、より詳しく説明するためのフローチャートである。
(判別器の生成処理)
図14は、最終的に判別器を生成する手続きを説明するための概念図である。
(最終的に選択された機能結合の相関行列の要素)
図15は、日本人の181人の被験者(ASD患者群74人、定型発達群107人)に対して、最終的に選択された機能結合の相関行列の要素を示す図である。
前頭葉では、上前頭回(1)、中前頭回(2)、下前頭回(3 左 および; 4−7、右)、および直回(8);
側頭葉では、上側頭回(9)、中側頭回(10)、下側頭回(11)、海馬傍回(12)および紡錘状回(13);
頭頂葉では、上頭頂小葉(14)および中心後回(15);
後頭葉では、中後頭回(16)、後頭葉楔部(17、左; 18、右)および鳥距裂(19);
大脳辺縁系では、前帯状回(20)、中帯状回(21−22)、後帯状回(23)および扁桃体(24);
基底核では、尾状核(25 左;26 右)、淡蒼球(27)、視床(28) および
小脳(29)
(LOOCVの中で選択された最終16個のFCの重要性)
自閉症を対象として説明した例では、最終的に判別器に組み入れられた16個の機能的結合FCは、内ループおよび外ループの特徴選択によって縮小されたFCの部分集合を説明変数として、181人の日本人のデータ・セットを使用してスパースロジスティック回帰によって選択された。
(バイオマーカーの検証)
図18は、以上のようにして生成されたバイオマーカーの検証手続きを示す概念図である。
これは、利き手、つまり、ASDと左右の脳の優位との関連性を見るためのデータである。
CMA:カーネギーメロン大学;
NYU:ニューヨーク大学;
OLN:Institute of Living at Hartford Hospital;
PIT:ピッツバーグ大学医学部;
TTY:Trinity Centre for Health Sciences
USM:ユタ大学医学部。
なお、以上の説明では、SCCAでの基準変数において、診断ラベルは、1つの疾患に関するものであった。
[実施の形態2]
実施の形態1では、脳活動計測装置(fMRI装置)で、複数の測定場所で計測された脳活動データを計測し、この脳活動データに基づいて、バイオマーカーの生成およびバイオマーカーによる診断ラベルの推定(予測)を、同一のコンピュータによる処理または分散処理により行う構成を説明した。
Claims (18)
- 複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知手段により時系列で予め測定した信号から判別器を生成するための判別器生成手段を備え、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出する相関行列算出手段と、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの特定の属性情報のみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出する第1特徴量抽出手段と、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得する第1和集合抽出手段と、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記特定の属性情報を推定するための判別器を生成するための判別器算出手段と、を含み、
算出された前記判別器を特定するための情報を記憶するための記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行う判別手段とをさらに備える、脳活動解析装置。 - 前記判別器算出手段は、前記第1和集合から前記特定の属性情報を推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出する、請求項1記載の脳活動解析装置。
- 前記判別器生成手段は、
前記複数の被験者のうち前記M個の部分集合を除く残りの被験者をテスト集合とし、前記テスト集合を異なるN個(N:2以上の自然数)のグループに分けるとき、
前記複数の被験者から前記N個のグループうちの選択された1つのグループを除く被験者の集合を対象として、前記第1和集合に基づいて、前記特定の属性情報を推定するためのテスト判別器をスパースロジスティック回帰により算出し、スパース化に伴い前記テスト判別器の説明変数となる前記相関行例の要素を抽出する第2特徴量抽出手段と、
前記N個のグループうちから1つのグループを順次選択しつつ、前記第2特徴量抽出手段による特徴抽出を繰り返して、前記テスト判別器の説明変数として抽出された前記相関行例の要素の和集合である第2和集合を取得する第2和集合抽出手段とをさらに含み、
前記判別器算出手段は、前記第2和集合から前記特定の属性情報を推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出する、請求項1記載の脳活動解析装置。 - 前記判別器生成手段は、
前記N個のグループのうちから除かれる1つのグループを順次選択しつつ、前記第2特徴量抽出手段により算出された前記テスト判別器により、前記除かれたグループをテストサンプルとして判別結果を算出することにより交差検証を行う交差検証手段をさらに含む、請求項3記載の脳活動解析装置。 - 前記特定の属性情報は、被験者の診断ラベルである、請求項1〜4のいずれか1項に記載の脳活動解析装置。
- 複数の被験者について脳活動を計測するための脳活動検知装置からの情報に基づいて、演算装置および記憶装置を有するコンピュータに脳活動の解析を実行させるためのプログラムであって、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記プログラムは、
前記演算装置が、前記脳活動検知装置により測定された、複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を時系列で予め測定した情報から判別器を生成するステップをコンピュータに実行させ、
前記判別器を生成するステップは、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出するステップと、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの特定の属性情報のみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出するステップと、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得するステップと、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記特定の属性情報を推定するための判別器を算出するステップと、を含み、
算出された前記判別器を特定するための情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行うステップとを、コンピュータに実行させる、プログラム。 - 前記判別器を算出するステップは、前記第1和集合から前記特定の属性情報を推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出するステップを含む、請求項6記載のプログラム。
- 前記判別器を生成するステップは、
前記複数の被験者のうち前記M個の部分集合を除く残りの被験者をテスト集合とし、前記テスト集合を異なるN個(N:2以上の自然数)のグループに分けるとき、
前記複数の被験者から前記N個のグループのうちの選択された1つのグループを除く被験者の集合を対象として、前記第1和集合に基づいて、前記特定の属性情報を推定するためのテスト判別器をスパースロジスティック回帰により算出し、スパース化に伴い前記テスト判別器の説明変数となる前記相関行例の要素を抽出するステップと、
前記N個のグループのうちから1つのグループを順次選択しつつ、前記要素を抽出するステップによる特徴抽出を繰り返して、前記テスト判別器の説明変数として抽出された前記相関行例の要素の和集合である第2和集合を取得するステップとをさらに含み、
前記判別器を算出するステップは、前記第2和集合から前記特定の属性情報を推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出する、請求項6記載のプログラム。 - 前記判別器を生成するステップは、
前記N個のグループのうちから除かれる1つのグループを順次選択しつつ、前記要素を抽出するステップにより算出された前記テスト判別器により、前記除かれたグループをテストサンプルとして判別結果を算出することにより交差検証を行うステップをさらに含む、請求項8記載のプログラム。 - 前記特定の属性情報は、被験者の診断ラベルである、請求項6〜9のいずれか1項に記載のプログラム。
- 複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知装置により時系列で予め測定した信号から判別器を生成するための判別器生成装置を含む脳活動解析装置であって、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記判別器は、被験者の特定の属性情報を推定するための判別器であり、
前記脳活動解析装置はさらに、
前記判別器生成装置に接続され、前記判別器生成装置により算出された前記判別器を特定するための情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行う判別装置とを含み、
前記判別器生成装置はプロセッサを含み、
当該プロセッサは、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出し、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの特定の属性情報のみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出し、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得し、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記特定の属性情報を推定するための判別器を生成するようにプログラムされている、脳活動解析装置。 - 複数の被験者について脳活動を計測するための脳活動検知装置からの情報に基づいて、演算装置および記憶装置を有するコンピュータに脳活動の解析を実行させるための脳活動解析方法であって、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記演算装置が、前記脳活動検知装置により測定された、複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を時系列で予め測定した情報から判別器を生成するステップを備え、
前記判別器を生成するステップは、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出するステップと、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの特定の属性情報のみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出するステップと、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得するステップと、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記特定の属性情報を推定するための判別器を算出するステップと、を含み、
算出された前記判別器を特定するための情報を前記記憶装置に記憶するステップと、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行うステップとをさらに備える、脳活動解析方法。 - 複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知手段により時系列で予め測定した信号から、判別器生成手段によって生成された判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行う判別手段とを備え、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記判別器生成手段は、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出する相関行列算出手段と、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの被験者の診断ラベルのみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出する第1特徴量抽出手段と、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得する第1和集合抽出手段と、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記被験者の診断ラベルを推定するための判別器を生成するための判別器算出手段と、を含む、バイオマーカ装置。 - 前記判別器算出手段は、前記第1和集合から前記被験者の診断ラベルを推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出する、請求項13記載のバイオマーカ装置。
- 前記判別器生成手段は、
前記複数の被験者のうち前記M個の部分集合を除く残りの被験者をテスト集合とし、前記テスト集合を異なるN個(N:2以上の自然数)のグループに分けるとき、
前記複数の被験者から前記N個のグループのうちの選択された1つのグループを除く被験者の集合を対象として、前記第1和集合に基づいて、前記被験者の診断ラベルを推定するためのテスト判別器をスパースロジスティック回帰により算出し、スパース化に伴い前記テスト判別器の説明変数となる前記相関行例の要素を抽出する第2特徴量抽出手段と、
前記N個のグループのうちから1つのグループを順次選択しつつ、前記第2特徴量抽出手段による特徴抽出を繰り返して、前記テスト判別器の説明変数として抽出された前記相関行例の要素の和集合である第2和集合を取得する第2和集合抽出手段とをさらに含み、
前記判別器算出手段は、前記第2和集合から前記被験者の診断ラベルを推定するための判別器をスパースロジスティック回帰により算出する、請求項13記載のバイオマーカ装置。 - 複数の被験者の各々の脳内の複数の所定領域における脳活動を示す信号を脳活動検知手段により時系列で予め測定した信号から、判別器生成装置によって生成された判別器を特定する情報を記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された情報により特定される判別器に基づいて、入力データに対して判別処理を行う判別装置とを備え、
各前記被験者には、複数の属性情報が関連付けられており、
前記判別器は、前記入力データに基づいて、被験者の診断ラベルを推定するための判別器であって、
前記判別器生成手段は、
i)前記測定された信号から前記複数の所定領域間の脳活動の相関行列を前記被験者ごとに算出し、
ii)前記複数の被験者から抽出されたM個(M:2以上の自然数)の異なる部分集合に対して、順次1つの部分集合を選択し、選択された前記部分集合を除く(M−1)個の部分集合に対して、前記複数の属性情報と前記相関行例の要素とに対するスパース正準相関分析により、前記複数の属性情報のうちの被験者の診断ラベルのみに対応する正準変数と接続する前記相関行例の要素を抽出し、
iii)順次選択される前記部分集合にわたって、抽出された前記相関行例の要素の和集合である第1和集合を取得し、
iv)前記第1和集合の要素のうちから前記被験者の診断ラベルを推定するための判別器を生成するようにプログラムされたプロセッサを含む、バイオマーカ装置。 - 請求項13〜16のいずれか1項に記載のバイオマーカ装置の各機能をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項6〜請求項10及び請求項17のいずれかに記載のプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020075737A1 (ja) | 2018-10-11 | 2020-04-16 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳機能結合相関値の調整方法、脳機能結合相関値の調整システム、脳活動分類器のハーモナイズ方法、脳活動分類器のハーモナイズシステム、及び脳活動バイオマーカシステム |
JP2022505339A (ja) * | 2019-01-17 | 2022-01-14 | 三菱電機株式会社 | ブレインコンピュータインターフェースシステム、脳活動解析システム、及び解析方法 |
JP2022507861A (ja) * | 2018-11-20 | 2022-01-18 | センター フォー エクセレンス イン ブレイン サイエンス アンド インテリジェンス テクノロジー,チャイニーズ アカデミー オブ サイエンシーズ | 脳機能地図のサル-ヒト種間移行に基づいて精神疾患の個別的予測を行う方法およびシステム |
US12020427B2 (en) | 2017-10-03 | 2024-06-25 | Advanced Telecommunications Research Institute International | Differentiation device, differentiation method for depression symptoms, determination method for level of depression symptoms, stratification method for depression patients, determination method for effects of treatment of depression symptoms, and brain activity training device |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018052987A1 (en) * | 2016-09-13 | 2018-03-22 | Ohio State Innovation Foundation | Systems and methods for modeling neural architecture |
WO2019069955A1 (ja) | 2017-10-03 | 2019-04-11 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 判別装置、うつ症状の判別方法、うつ症状のレベルの判定方法、うつ病患者の層別化方法、うつ症状の治療効果の判定方法及び脳活動訓練装置 |
JP7057995B2 (ja) * | 2017-10-03 | 2022-04-21 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 哺乳動物におけるうつ病の病態プロファイルを検出するバイオマーカーとその利用 |
JP6722845B2 (ja) * | 2017-10-03 | 2020-07-15 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 判別装置、うつ症状の判別方法、うつ症状のレベルの判定方法、うつ病患者の層別化方法、うつ症状の治療効果の判定方法及び脳活動訓練装置 |
US20200410890A1 (en) | 2018-03-09 | 2020-12-31 | Advanced Telecommunications Research Institute International | Brain activity training apparatus, brain activity training method and brain activity training program |
KR102226850B1 (ko) * | 2018-09-28 | 2021-03-11 | 경북대학교 산학협력단 | 딥러닝을 위한 뇌파 신호 데이터 증강 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체 |
JP6812022B2 (ja) * | 2018-10-11 | 2021-01-13 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳機能結合相関値の調整方法、脳機能結合相関値の調整システム、脳活動分類器のハーモナイズ方法、脳活動分類器のハーモナイズシステム、および脳活動バイオマーカシステム |
WO2020097320A1 (en) * | 2018-11-08 | 2020-05-14 | Neurolign Usa, Llc | Rehabilitation of subjects with pharmacologically induced neuroplasticity |
US20210170180A1 (en) | 2019-12-09 | 2021-06-10 | Washington University | Systems and methods of precision functional mapping-guided personalized neuromodulation |
EP4134884A4 (en) * | 2020-04-06 | 2024-05-01 | Advanced Telecommunications Res Institute International | BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUES GROUPING DEVICE, BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUES GROUPING SYSTEM, BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUES GROUPING METHOD, BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUES GROUPING METHOD, BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUE, SYSTEM BRAIN ACTIVITY MARKER CLASSIFICATION AND CLUSTERING CLASSIFICATION MODEL FOR BRAIN FUNCTIONAL CONNECTIVITY CORRELATION VALUES |
CN111543949B (zh) * | 2020-05-13 | 2021-09-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于脑磁图与脑电图的儿童asd诊断装置 |
US20220334205A1 (en) * | 2021-04-16 | 2022-10-20 | Luis Andre Dutra e Silva | Detection of Bio-Markers in Functional MRI Scans |
WO2022229671A1 (en) * | 2021-04-27 | 2022-11-03 | Silva Luis Andre Dutra E | Detection of bio-markers in functional mri scans |
CN113349795B (zh) * | 2021-06-15 | 2022-04-08 | 杭州电子科技大学 | 基于稀疏低秩张量分解的抑郁症脑电分析方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080091118A1 (en) * | 2006-07-06 | 2008-04-17 | Apostolos Georgopoulos | Analysis of brain patterns using temporal measures |
US20130211229A1 (en) * | 2012-02-02 | 2013-08-15 | University Of Central Florida | Method and system for modeling and processing fmri image data using a bag-of-words approach |
WO2014178322A1 (ja) * | 2013-05-01 | 2014-11-06 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳活動訓練装置および脳活動訓練システム |
JP2015062817A (ja) * | 2013-05-01 | 2015-04-09 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳活動解析装置、脳活動解析方法およびバイオマーカー装置 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1107693A4 (en) * | 1998-08-24 | 2003-03-19 | Univ Emory | METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING THE APPEARANCE OF CRISES BASED ON CHARACTERISTICS DERIVED FROM SIGNALS INDICATING BRAIN ACTIVITY |
JP3986866B2 (ja) * | 2002-03-29 | 2007-10-03 | 松下電器産業株式会社 | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
JP2004041670A (ja) * | 2002-05-17 | 2004-02-12 | Hamano Life Science Research Foundation | 生体機能情報の分別抽出方法およびその装置 |
JP4062737B2 (ja) * | 2004-07-22 | 2008-03-19 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断支援システム |
WO2006132313A1 (ja) | 2005-06-09 | 2006-12-14 | Hitachi Medical Corporation | 疾患判定支援システム |
JP5531237B2 (ja) * | 2009-02-24 | 2014-06-25 | 本田技研工業株式会社 | 脳情報出力装置、ロボット、および脳情報出力方法 |
JP5569714B2 (ja) | 2009-06-16 | 2014-08-13 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 磁気共鳴画像化装置および磁気共鳴画像化方法 |
WO2012165602A1 (ja) * | 2011-05-31 | 2012-12-06 | 国立大学法人名古屋工業大学 | 認知機能障害判別装置、認知機能障害判別システム、およびプログラム |
WO2014059234A1 (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-17 | The Research Foundation Of The City University Of New York | Predicting response to stimulus |
JP5200311B1 (ja) * | 2012-10-19 | 2013-06-05 | 株式会社神島組 | 破砕方法 |
CN103169470B (zh) * | 2013-02-25 | 2016-04-20 | 北京师范大学 | 群体神经反馈训练方法及群体神经反馈训练系统 |
JP5538597B2 (ja) | 2013-06-19 | 2014-07-02 | 株式会社日立製作所 | 異常検知方法及び異常検知システム |
CN103345633A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-09 | 山东大学 | 一种用于阿尔兹海默病早期发现的结构性核磁共振影像处理方法 |
CN104605853B (zh) * | 2015-01-21 | 2018-10-09 | 北京师范大学 | 一种基于脑功能特征的实时神经解码系统 |
WO2019069955A1 (ja) * | 2017-10-03 | 2019-04-11 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 判別装置、うつ症状の判別方法、うつ症状のレベルの判定方法、うつ病患者の層別化方法、うつ症状の治療効果の判定方法及び脳活動訓練装置 |
-
2016
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- 2016-11-22 CN CN201680068899.8A patent/CN108366752B/zh active Active
- 2016-11-22 EP EP16868537.8A patent/EP3381361B1/en active Active
-
2017
- 2017-08-09 JP JP2017154662A patent/JP6903518B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080091118A1 (en) * | 2006-07-06 | 2008-04-17 | Apostolos Georgopoulos | Analysis of brain patterns using temporal measures |
JP2009542351A (ja) * | 2006-07-06 | 2009-12-03 | リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ ミネソタ | 時間的尺度を使用した脳パターンの解析 |
US20130211229A1 (en) * | 2012-02-02 | 2013-08-15 | University Of Central Florida | Method and system for modeling and processing fmri image data using a bag-of-words approach |
WO2014178322A1 (ja) * | 2013-05-01 | 2014-11-06 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳活動訓練装置および脳活動訓練システム |
JP2015062817A (ja) * | 2013-05-01 | 2015-04-09 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳活動解析装置、脳活動解析方法およびバイオマーカー装置 |
US20150294074A1 (en) * | 2013-05-01 | 2015-10-15 | Advanced Telecommunications Research Institute International | Brain activity training apparatus and brain activity training system |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
OKITO YAMASHITA: "Sparse estimation automatically selects voxels relevant for the decoding of fMRI activity patterns", NEUROIMAGES, vol. 42, no. 4, JPN6020042321, 1 October 2008 (2008-10-01), pages 1414 - 1429, ISSN: 0004380633 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12020427B2 (en) | 2017-10-03 | 2024-06-25 | Advanced Telecommunications Research Institute International | Differentiation device, differentiation method for depression symptoms, determination method for level of depression symptoms, stratification method for depression patients, determination method for effects of treatment of depression symptoms, and brain activity training device |
WO2020075737A1 (ja) | 2018-10-11 | 2020-04-16 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 脳機能結合相関値の調整方法、脳機能結合相関値の調整システム、脳活動分類器のハーモナイズ方法、脳活動分類器のハーモナイズシステム、及び脳活動バイオマーカシステム |
JP2022507861A (ja) * | 2018-11-20 | 2022-01-18 | センター フォー エクセレンス イン ブレイン サイエンス アンド インテリジェンス テクノロジー,チャイニーズ アカデミー オブ サイエンシーズ | 脳機能地図のサル-ヒト種間移行に基づいて精神疾患の個別的予測を行う方法およびシステム |
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JP2022505339A (ja) * | 2019-01-17 | 2022-01-14 | 三菱電機株式会社 | ブレインコンピュータインターフェースシステム、脳活動解析システム、及び解析方法 |
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