JP2019528812A - 適応型応答デッドライン手順において信号検出メトリックを実施するためのプラットフォーム - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2016年7月19日に出願した米国仮出願第62/364,297号、名称「SIGNAL DETECTION METRICS IN ADAPTIVE RESPONSE-DEADLINE PROCEDURES」の優先権を主張するものであり、かつ2016年9月30日に出願した米国意匠願第29/579,480号、名称「GRAPHICAL USER INTERFACE FOR A DISPLAY SCREEN OR PORTION THEREOF」の一部継続出願であり、それらの各々が、図面も含めて全体として参照により本明細書に組み込まれている。
個人の認知制御能力に対する干渉処理の効果が報告されている。たとえば、「A. Anguera,Nature,vol. 501,p. 97,September 5, 2013」(「Nature論文」)を参照されたい。参照により本明細書に組み込まれている2011年11月10日に出願した米国特許出願公開第2014/0370479A1号(米国出願第13/879,589号)も参照されたい。それらの認知能力のうちのいくつかは、注意領域(選択性、持続性など)、作業記憶(作業記憶の容量および情報維持の質)、およびゴール管理(2つの注意要求課題を効果的に並列処理するか、または課題を切り替える能力)における認知制御能力を含む。一例として、ADHD(注意欠如多動性障害)と診断された子供は、注意を持続することに困難を示す。注意選択性は、ゴールに無関係の情報を無視することに関わっている神経プロセスおよびゴールに関係する情報に集中することを円滑にするプロセスに依存することがわかった。これらの出版物は、2つの対象が同時に視野内に置かれたときに、一方に注意を集中させた場合に視覚処理リソースを他方から引き離し得ることを示す神経データを報告している。記憶は注意を逸らすものを効果的に無視することにより大きく依存していることを示す研究が報告されており、情報を記憶に留めておく能力は、注意を逸らすものおよび妨害の両方による干渉に対して脆弱である。注意を逸らすものによる干渉は、たとえば、一次課題から個人の注意を逸らすが、個人が応答すべきでないと教授で示される、非ターゲットである干渉であってよい。妨害/妨害するものによる干渉は、たとえば、一次課題から個人の注意も逸らすが、個人が応答すべきである(たとえば、単一のターゲットに対して)、または選択すべき(たとえば、個人が特徴の異なる程度から1つの程度を決定する強制選択状況)と教授で示される、1つのターゲットまたは2つ以上のターゲットである干渉であってよい。
本明細書は、多くの実施形態固有の詳細事項を含んでいるが、これらは、発明の範囲または請求内容の範囲に対する制限として解釈すべきではなく、むしろ本明細書で説明されているシステムおよび方法の特定の実施形態に特有のものである特徴の説明として解釈すべきである。別の実施形態の文脈において本明細書で説明されているいくつかの特徴も、単一の実施形態において組合せで実装され得る。逆に、単一の実施形態の文脈において説明されている様々な特徴は、複数の実施形態で別々に、または好適な部分的組合せで、実装され得る。さらに、特徴は、いくつかの組合せで働くものとして上記で説明され、初めにそのように請求されることさえあるが、請求される組合せからの1つまたは複数の特徴は、場合によってはその組合せから削除され、請求される組合せは、部分組合せ、または部分組合せの変形形態を対象としてもよい。
102 メモリ
104 処理ユニット
106 プロセッサ実行可能命令
108 コンピューティングコンポーネント
110 データ
112 測定データ
200 コンピューティングデバイス
210 通信モジュール
212 解析エンジン
214 アプリケーション(アプリ)
300 応答基準
302 右曲線
302 メモリ
304 左曲線
304 プロセッサ
400 コンピューティングシステム
500 応答基準
502 右曲線
504 左曲線
902 バンド
1000 表示特徴
1002 メトリック特徴
1004 プロセッサ表現ガイド
1006 対象
1008 対象
1100 対象
1102 対象
1104 対象
1202 アバター
1204 マイルストーン対象
1206 ターゲット対象
1208 非ターゲット対象
1302 アバター
1304 マイルストーン対象
1306 対象
1308 報酬
1402 教授パネル
1404 ターゲット対象
1406 非ターゲット対象
1500 特徴
1502 アバター
1504 マイルストーン対象
1506 ターゲット対象
1508 非ターゲット対象
1710 コンピューティングデバイス
1712' (複数の)プロセッサ
1714 (複数の)コア
1714' (複数の)コア
1718 マルチポイントタッチインターフェース
1720 ポインティングデバイス
1722 ネットワークインターフェース
1724 仮想マシン
1726 オペレーティングシステム
1728 視覚的表示ユニット
1730 ユーザインターフェース(UI)
1732 ネットワークデバイス
1734 プロセッサ
1734 (複数の)記憶装置デバイス
1736 (複数の)コア
1740 ソフトウェアアプリケーション
Claims (108)
- 応答分類器を使用して個人の認知スキルの定量子を生成するための装置であって、
ユーザインターフェースと、
プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
前記ユーザインターフェースおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットと
を備え、
前記処理ユニットは、前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、
前記ユーザインターフェースに課題を干渉とともに表現することであって、
前記課題および前記干渉のうちの1つまたは複数は、時間的に変化し、応答デッドラインを有し、それにより、前記ユーザインターフェースは、個人からの少なくとも1つのタイプの応答を受け取るために制限期間を課し、
前記ユーザインターフェースは、前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するように構成される、ことと、
前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信することと、
前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人のパフォーマンスを表す少なくとも1つの応答プロファイルを計算することと、
前記応答プロファイルから決定境界メトリックを決定することであって、前記決定境界メトリックは、前記課題または前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ことと、
決定境界メトリックの計算された値に少なくとも一部は基づき応答分類器を実行して、前記個人の認知応答能力を示す分類器出力を生成することと
を行うように構成される、装置。 - 少なくとも1つの作動コンポーネントをさらに備え、前記処理ユニットは、聴覚刺激、触覚刺激、および振動刺激のうちの1つまたは複数を生じさせるように前記作動コンポーネントをさらに制御し、前記課題および/または前記干渉は、前記聴覚刺激、前記触覚刺激、および前記振動刺激のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記応答分類器は、線形/ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクタマシン、または人工ニューラルネットワークのうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載の装置。
- 少なくとも1つの応答プロファイルを計算することは、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルである少なくとも1つの応答プロファイルを生成することを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、命令を実行し、前記課題および/または前記干渉を修正する少なくとも1つの適応手順を適用し、それにより、前記第1の応答および/または前記第2の応答を示す前記データの解析が前記第1の応答プロファイルの修正を指示する、ことを実行するようにさらに構成される、請求項4に記載の装置。
- 前記第1の応答および/または前記第2の応答を示す前記データの前記解析は、前記少なくとも1つの応答プロファイルが衝動的応答プロファイルから保守的応答プロファイルに変化することを示す、請求項5に記載の装置。
- 前記課題または前記干渉は、前記応答デッドラインを有する応答デッドライン手順を含み、前記少なくとも1つの適応手順は、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルへの前記個人のパフォーマンス特性を修正するために前記応答デッドラインを修正する、請求項5に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、応答デッドライン手順に関連した応答窓の時間的長さを修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記ユーザインターフェースに表現される前記課題または前記干渉の一態様の時間的に変化する特性を修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記課題または前記干渉の一態様の前記時間的に変化する特性を修正することは、前記個人のインタラクションの2つ以上のセッションの間で前記ユーザインターフェースに前記課題または前記干渉を表現する時間的長さを調整することを含む、請求項9に記載の装置。
- 前記時間的に変化する特性を修正することは、対象の速度の変化、表情の変化率の変化、対象の軌跡の方向の変化、対象の配向の変化、対象の少なくとも1つの色の変化、対象のタイプの変化、または対象のサイズの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項9に記載の装置。
- 対象のタイプの前記変化は、第1のタイプの対象から第2のタイプの対象へのモーフィングを使用するか、またはブレンドシェイプを前記第1のタイプの対象と前記第2のタイプの対象との比例した組合せとして表現することで引き起こされる、請求項11に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データから導出されたバイアス感度、並列課題への非決定時間感度、並列課題要求への信念累積感度、報酬率感度、または応答窓推定効率のうちの1つまたは複数を示すパラメータを前記分類器出力として計算するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記課題を連続的な視覚運動追跡課題として表現するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記干渉をターゲット弁別干渉として表現するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記課題を前記干渉とともに表現することを、前記ユーザインターフェースを
前記干渉の存在下で前記課題を、前記干渉が前記個人の注意を前記課題から逸らすように表現し、前記課題は、注意を逸らすものと妨害するものとからなる群から選択される、
ように構成することによって、行うように構成される、請求項1に記載の装置。 - 前記処理ユニットは、前記第1の応答および前記第2の応答を示すデータを受信することを、前記ユーザインターフェースを
(i)前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信するか、または
(ii)妨害するものである前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信しない
ように構成することによって、行うように構成される、請求項16に記載の装置。 - 前記応答分類器は、人間意思決定の計算モデルからのフィードバックデータに少なくとも一部は基づき訓練される、請求項1に記載の装置。
- 前記人間意思決定の計算モデルは、ドリフト拡散モデルである、請求項18に記載の装置。
- 前記応答分類器は、複数の訓練データセットを使用して訓練され、各訓練データセットは、複数の個人のうちのすでに分類された個人に対応し、各訓練データセットは、前記課題への前記分類された個人の前記第1の応答を示すデータと、前記干渉への前記分類された個人の前記第2の応答を示すデータと、(i)認知テストまたは行動テストのうちの1つまたは複数における前記分類された個人のパフォーマンスを示すデータ、および(ii)前記分類された個人の認知状態、疾病、または実行機能障害の状況または進行の診断を示すデータのうちの1つまたは複数と、を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記認知テストまたは前記行動テストは、認知評価テスト、認知発達テスト、持続的注意のテスト、選択的注意のテスト、衝動性のテスト、知覚能力のテスト、反応および他の運動機能、視力のテスト、長期記憶のテスト、作業記憶のテスト、短期記憶のテスト、論理のテスト、または意思決定のテストのうちの少なくとも1つを含む、請求項20に記載の装置。
- 前記分類器出力は、前記個人の認知応答能力の衝動性または保守性の程度を示す指示を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記分類器出力をユーザに伝送し、および/または前記ユーザインターフェースに分類器出力を表示するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記応答分類器は、認知能力のその後の尺度に対するインテリジェントプロキシとして働く、請求項1に記載の装置。
- 前記分類器出力は、前記個人の注意欠如または衝動性の尺度を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記分類器出力を、認知状態、疾病、または実行機能障害のうちの1つまたは複数の認知監視のために使用するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記分類器出力を、認知状態、疾病、または実行機能障害のうちの1つまたは複数に対する前記個人の治療計画の監視のために使用するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記認知状態、前記疾病、または前記実行機能障害は、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパシー、ハンチントン病、もしくは他の神経変性病状、自閉症スペクトラム障害(ASD)、16p11.2重複の存在、注意欠如多動性障害(ADHD)、感覚処理障害(SPD)、軽度認識障害(MCI)、アルツハイマー病、多発性硬化症、統合失調症、大鬱病性障害(MDD)、および不安からなる群から選択される、請求項26または27に記載の装置。
- 1つまたは複数のセンサコンポーネントをさらに備え、前記処理ユニットは、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを受信するように前記1つまたは複数のセンサコンポーネントを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記1つまたは複数のセンサコンポーネントは、ジャイロスコープ、加速度計、モーションセンサ、位置センサ、圧力センサ、光センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、または振動センサのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記分類器出力を、(i)医薬品、薬物、もしくは生物剤の推奨される量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数を変更すること、(ii)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度を識別すること、(iii)前記個人の認知応答能力の変化を識別すること、(iv)治療計画を推奨すること、(v)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つを推奨すること、または(vi)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの有効性の程度を決定すること、のうちの1つまたは複数のために使用するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記決定境界メトリックは、応答基準である、請求項1から30のいずれか一項に記載の装置。
- 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項1から32のいずれか一項に記載の装置とを備えるシステムであって、
前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示すデータを受信し、
決定境界メトリックの前記計算された値および前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示す前記データに少なくとも一部は基づき前記応答分類器を実行して、前記分類器出力を生成する、システム。 - 応答分類器を使用して個人の認知スキルの定量子を生成するためのコンピュータ実施方法であって、
少なくとも1つの処理ユニットを使用することで、ユーザインターフェースに課題を干渉とともに表現するステップと、
前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するステップと、
前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信するステップと、
前記少なくとも1つの処理ユニットを使用することで、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人のパフォーマンスを表す少なくとも1つの応答プロファイルを計算するステップと、
前記少なくとも1つの処理ユニットを使用することで、前記応答プロファイルから決定境界メトリックを決定するステップであって、前記決定境界メトリックは、前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ステップと、
前記決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき応答分類器を実行して、前記個人の認知応答能力を示す分類器出力を生成するステップと
を含む方法。 - 前記処理ユニットは、聴覚刺激、触覚刺激、および振動刺激のうちの1つまたは複数を生じさせるように少なくとも1つの作動コンポーネントを制御するようにさらに構成され、前記課題および/または前記干渉は、前記聴覚刺激、前記触覚刺激、および前記振動刺激のうちの1つまたは複数を含む、請求項34に記載の方法。
- 前記応答分類器は、線形/ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクタマシン、または人工ニューラルネットワークのうちの1つまたは複数を含む、請求項34に記載の方法。
- 少なくとも1つの応答プロファイルを計算するステップは、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルである少なくとも1つの応答プロファイルを生成するステップを含む、請求項34に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、さらなる命令を実行し、前記課題および/または前記干渉を修正する少なくとも1つの適応手順を適用し、それにより、前記第1の応答および/または前記第2の応答を示す前記データの解析が前記第1の応答プロファイルの修正を指示する、ことを実行するように構成される、請求項37に記載の方法。
- 修正された前記課題および/または修正された前記干渉への前記第1の応答および/または前記第2の応答の測定から収集された受信データの解析は、前記少なくとも1つの応答プロファイルが衝動的応答プロファイルから保守的応答プロファイルに変化することを示す、請求項38に記載の方法。
- 前記課題または前記干渉は、応答デッドラインを有する応答デッドライン手順を含み、前記少なくとも1つの適応手順は、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルへの前記個人のパフォーマンス特性を修正するために前記応答デッドラインを修正する、請求項34に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、応答デッドライン手順に関連した応答窓の時間的長さを修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項34に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、前記ユーザインターフェースに表現される前記課題または前記干渉の一態様の時間的に変化する特性を修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項34に記載の方法。
- 前記課題または前記干渉の一態様の前記時間的に変化する特性を修正することは、前記個人のインタラクションの2つ以上のセッションの間で前記ユーザインターフェースに前記課題または前記干渉を表現する時間的長さを調整することを含む、請求項42に記載の方法。
- 前記時間的に変化する特性を修正することは、対象の速度の変化、表情の変化率の変化、対象の軌跡の方向の変化、対象の配向の変化、対象の少なくとも1つの色の変化、対象のタイプの変化、または対象のサイズの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項42に記載の方法。
- 対象のタイプの前記変化は、第1のタイプの対象から第2のタイプの対象へのモーフィングを使用するか、またはブレンドシェイプを前記第1のタイプの対象と前記第2のタイプの対象との比例した組合せとして表現することで引き起こされる、請求項44に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データから導出されたバイアス感度、並列課題への非決定時間感度、並列課題要求への信念累積感度、報酬率感度、または応答窓推定効率のうちの1つまたは複数を示すパラメータを前記分類器出力として計算するようにさらに構成される、請求項34に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、前記課題を連続的な視覚運動追跡課題として表現するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項34に記載の方法。
- 前記処理ユニットは、前記干渉をターゲット弁別干渉として表現するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項34に記載の方法。
- 前記課題を前記干渉とともに表現するステップは、
前記干渉の存在下で前記課題を、前記干渉が前記個人の注意を前記課題から逸らすように表現するステップであって、前記課題は、注意を逸らすものと妨害するものとからなる群から選択される、ステップ
を含む、請求項34に記載の方法。 - 前記第1の応答および前記第2の応答を示すデータを受信するステップは、
(i)前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信するステップ、または
(ii)妨害するものである前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信しないステップ
のうちの少なくとも一方を含む、請求項49に記載の方法。 - 前記応答分類器は、人間意思決定の計算モデルからのフィードバックデータに少なくとも一部は基づき訓練される、請求項34に記載の方法。
- 前記人間意思決定の計算モデルは、ドリフト拡散モデルである、請求項51に記載の方法。
- 前記応答分類器は、複数の訓練データセットを使用して訓練され、各訓練データセットは、複数の個人のうちのすでに分類された個人に対応し、各訓練データセットは、前記課題への前記分類された個人の前記第1の応答を示すデータと、前記干渉への前記分類された個人の前記第2の応答を示すデータと、(i)認知テストまたは行動テストのうちの1つまたは複数における前記分類された個人のパフォーマンスを示すデータ、および(ii)前記分類された個人の認知状態、疾病、または実行機能障害の状況または進行の診断を示すデータのうちの1つまたは複数と、を含む、請求項34に記載の方法。
- 前記認知テストまたは前記行動テストは、認知評価テスト、認知発達テスト、持続的注意のテスト、選択的注意のテスト、衝動性のテスト、知覚能力のテスト、反応および他の運動機能、視力のテスト、長期記憶のテスト、作業記憶のテスト、短期記憶のテスト、論理のテスト、または意思決定のテストのうちの少なくとも1つを含む、請求項53に記載の方法。
- 前記分類器出力は、前記個人の認知応答能力の衝動性または保守性の程度を示す指示を含む、請求項34に記載の方法。
- 前記分類器出力は、ユーザに伝送され、および/または前記ユーザインターフェースに表示される、請求項34に記載の方法。
- 前記応答分類器は、認知能力のその後の尺度に対するインテリジェントプロキシとして働く、請求項34に記載の方法。
- 前記分類器出力は、前記個人の注意欠如または衝動性の尺度を含む、請求項34に記載の方法。
- 前記分類器出力を、認知状態、疾病、または実行機能障害のうちの1つまたは複数の認知監視のために使用するステップをさらに含む、請求項34に記載の方法。
- 前記分類器出力を、認知状態、疾病、または実行機能障害のうちの1つまたは複数に対する前記個人の治療計画の監視のために使用するステップをさらに含む、請求項34に記載の方法。
- 前記認知状態、前記疾病、または前記実行機能障害は、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパシー、ハンチントン病、もしくは他の神経変性病状、自閉症スペクトラム障害(ASD)、16p11.2重複の存在、注意欠如多動性障害(ADHD)、感覚処理障害(SPD)、軽度認識障害(MCI)、アルツハイマー病、多発性硬化症、統合失調症、大鬱病性障害(MDD)、および不安からなる群から選択される、請求項59または60に記載の方法。
- 前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを受信するステップは、1つまたは複数のセンサコンポーネントを使用して、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを受信するステップを含む、請求項34に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のセンサコンポーネントは、ジャイロスコープ、加速度計、モーションセンサ、位置センサ、圧力センサ、光センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、または振動センサのうちの少なくとも1つを含む、請求項62に記載の方法。
- 医薬品、薬物、もしくは生物剤の量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数を変更すること、前記個人が前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して有害事象の影響を受ける尤度を識別すること、前記個人の認知応答能力の変化を識別するステップ、治療計画を推奨すること、または行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの有効性の程度を推奨もしくは決定すること、のうちの1つまたは複数のために前記分類器出力を使用するステップをさらに含む、請求項34に記載の方法。
- 前記課題を前記干渉とともに表現するステップは、
前記干渉の存在下で前記課題を、前記干渉が前記個人の注意を前記課題から逸らし、注意を逸らすものと妨害するものとからなる群から選択されるように表現するステップを含む、請求項34から64のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1の応答および前記第2の応答を示すデータを受信するステップは、
(i)前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信するステップ、または
(ii)妨害するものである前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記干渉への前記第2の応答を、前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信しないステップ
のうちの少なくとも一方を含む、請求項65に記載の方法。 - 前記決定境界メトリックは、応答基準を含む、請求項34から66のいずれか一項に記載の方法。
- 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項34から66のいずれか一項に記載の方法を実行する装置とを備えるシステムであって、
前記処理ユニットは、前記処理ユニットによりプロセッサ実行可能命令が実行されると、
前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示すデータを受信し、
決定境界メトリックの前記計算された値および前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示す前記データに少なくとも一部は基づき前記応答分類器を実行して、前記分類器出力を生成する
ように構成される、システム。 - 実行されたときに処理ユニットに請求項34から66のいずれか一項に記載の方法を実行させる1つまたは複数のコンピュータ実行可能命令を記憶するための少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読媒体。
- 個人の認知スキルを増強するための装置であって、
ユーザインターフェースと、
プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
前記ユーザインターフェースおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットと
を備え、
前記処理ユニットは、前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、
前記ユーザインターフェースに一次課題を干渉とともに表現することであって、
前記課題および前記干渉のうちの1つまたは複数は、時間的に変化し、応答デッドラインを有し、それにより、前記ユーザインターフェースは、個人からの少なくとも1つのタイプの応答を受け取るために制限期間を課し、
前記ユーザインターフェースは、前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するように構成される、ことと、
前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信することと、
前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人のパフォーマンスを表す少なくとも1つの応答プロファイルを計算することと、
前記少なくとも1つの応答プロファイルに少なくとも一部は基づき第1の決定境界メトリックを決定することであって、前記第1の決定境界メトリックは、前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ことと、
計算された前記第1の決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき、計算された前記少なくとも1つの決定境界メトリックの修正を導出するように前記課題および/または前記干渉を調整して、前記課題へのさらなる応答および/または前記干渉へのさらなる応答が前記課題への以前の応答および/または前記干渉への以前の応答と比較して修正されるようにし、それによって前記個人の認知応答能力の修正を指示する、ことと
を行うように構成される、装置。 - 前記認知応答能力の前記修正の指示は、前記個人の認知応答能力の衝動性または保守性の程度の尺度の変化を含む、請求項70に記載の装置。
- 前記認知応答能力の前記修正の指示は、持続的注意、選択的注意、注意欠如、衝動性、抑制、知覚能力、反応または他の運動機能、視力、長期記憶、作業記憶、短期記憶、論理、および意思決定のうちの1つまたは複数の尺度の変化を含む、請求項70に記載の装置。
- 前記第1の決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき前記課題および/または前記干渉を適応させることは、応答窓の時間的長さを修正すること、前記個人への報酬のタイプまたは報酬の提示の速度を修正すること、ならびに前記課題および/または前記干渉の時間的に変化する特性を修正すること、のうちの1つまたは複数を含む、請求項70に記載の装置。
- 前記課題または前記干渉の一態様の前記時間的に変化する特性を修正することは、前記個人のインタラクションの2つ以上のセッションの間で前記ユーザインターフェースに前記課題または前記干渉を表現する時間的長さを調整することを含む、請求項73に記載の装置。
- 前記時間的に変化する特性を修正することは、対象の速度の変化、表情の変化率の変化、対象の軌跡の方向の変化、対象の配向の変化、対象の少なくとも1つの色の変化、対象のタイプの変化、対象のサイズの変化、またはターゲット刺激対非ターゲット刺激の提示の順序もしくはバランスの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項73に記載の装置。
- 対象のタイプの前記変化は、第1のタイプの対象から第2のタイプの対象へのモーフィングを使用するか、またはブレンドシェイプを前記第1のタイプの対象と前記第2のタイプの対象との比例した組合せとして表現することで引き起こされる、請求項75に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記課題を前記干渉とともに表現することを、前記ユーザインターフェースを
前記干渉の存在下で前記課題を、前記干渉が前記個人の注意を前記課題から逸らすように表現し、前記課題は、注意を逸らすものと妨害するものとからなる群から選択される、
ように構成することによって、行うように構成される、請求項70に記載の装置。 - 前記処理ユニットは、前記第1の応答および前記第2の応答を示すデータを受信することを、前記ユーザインターフェースを
(i)前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信するか、または
(ii)妨害するものである前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記干渉への前記第2の応答を、前記ユーザインターフェースが前記課題への前記第1の応答を受信するのと実質的に同時に受信しない
ように構成することによって、行うように構成される、請求項77に記載の装置。 - 少なくとも1つの応答プロファイルを計算することは、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルである少なくとも1つの応答プロファイルを生成することを含む、請求項70に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、さらなる命令を実行し、前記課題および/または前記干渉を修正する少なくとも1つの適応手順を適用し、それにより、前記第1の応答および/または前記第2の応答を示す前記データの解析が前記第1の応答プロファイルの修正を指示する、ことを実行するように構成される、請求項79に記載の装置。
- 修正された前記課題および/または修正された前記干渉への前記第1の応答および/または前記第2の応答の測定から収集された受信データの解析は、前記少なくとも1つの応答プロファイルが衝動的応答プロファイルから保守的応答プロファイルに変化することを示す、請求項80に記載の装置。
- 前記課題または前記干渉は、前記応答デッドラインを有する応答デッドライン手順を含み、前記少なくとも1つの適応手順は、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルへの前記個人のパフォーマンス特性を修正するために前記応答デッドラインを修正する、請求項70に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、応答デッドライン手順に関連した応答窓の時間的長さを修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項70に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記ユーザインターフェースに表現される前記課題または前記干渉の一態様の時間的に変化する特性を修正するように前記ユーザインターフェースを制御するように構成される、請求項70に記載の装置。
- 前記課題または前記干渉の一態様の前記時間的に変化する特性を修正することは、前記個人のインタラクションの2つ以上のセッションの間で前記ユーザインターフェースに前記課題または前記干渉を表現する時間的長さを調整することを含む、請求項84に記載の装置。
- 前記時間的に変化する特性を修正することは、対象の速度の変化、表情の変化率の変化、対象の軌跡の方向の変化、対象の配向の変化、対象の少なくとも1つの色の変化、対象のタイプの変化、または対象のサイズの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項84に記載の装置。
- 対象のタイプの前記変化は、第1のタイプの対象から第2のタイプの対象へのモーフィングを使用するか、またはブレンドシェイプを前記第1のタイプの対象と前記第2のタイプの対象との比例した組合せとして表現することで引き起こされる、請求項86に記載の装置。
- 前記決定境界メトリックは、応答基準を含む、請求項70から87のいずれか一項に記載の装置。
- 個人の認知スキルを増強するためのコンピュータ実施方法であって、
ユーザインターフェースに課題を干渉とともに表現するステップと、
前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するステップと、
前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信するステップと、
少なくとも1つの処理ユニットを使用することで、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人のパフォーマンスを表す少なくとも1つの応答プロファイルを計算するステップと、
前記少なくとも1つの応答プロファイルに少なくとも一部は基づき第1の決定境界メトリックを決定するステップであって、前記第1の決定境界メトリックは、前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ステップと、
計算された前記第1の決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき、計算された前記第1の決定境界メトリックの修正を導出するように前記課題および/または前記干渉を適応させて、前記第1の応答および/または前記第2の応答が修正されるようにし、それによって前記個人の認知応答能力の修正を指示する、ステップと
を含む方法。 - 少なくとも1つの応答プロファイルを計算するステップは、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルである少なくとも1つの応答プロファイルを生成するステップを含む、請求項89に記載の方法。
- 前記課題および/または前記干渉を修正する少なくとも1つの適応手順を適用し、それにより、前記第1の応答および/または前記第2の応答を示す前記データの解析が前記第1の応答プロファイルの修正を指示する、ステップをさらに含む、請求項90に記載の方法。
- 修正された前記課題および/または修正された前記干渉への前記第1の応答および/または前記第2の応答の測定から収集された受信データの解析は、前記少なくとも1つの応答プロファイルが衝動的応答プロファイルから保守的応答プロファイルに変化することを示す、請求項91に記載の方法。
- 前記課題または前記干渉は、応答デッドラインを有する応答デッドライン手順を含み、前記少なくとも1つの適応手順は、衝動的応答プロファイルまたは保守的応答プロファイルへの前記個人のパフォーマンス特性を修正するために前記応答デッドラインを修正する、請求項89に記載の方法。
- 応答デッドライン手順に関連した応答窓の時間的長さを修正するように前記ユーザインターフェースを制御するステップをさらに含む、請求項89に記載の方法。
- 前記ユーザインターフェースに表現される前記課題または前記干渉の一態様の時間的に変化する特性を修正するように前記ユーザインターフェースを制御するステップをさらに含む、請求項89に記載の方法。
- 前記課題または前記干渉の一態様の前記時間的に変化する特性を修正するステップは、前記個人のインタラクションの2つ以上のセッションの間で前記ユーザインターフェースに前記課題または前記干渉を表現する時間的長さを調整するステップを含む、請求項95に記載の方法。
- 前記時間的に変化する特性を修正することは、対象の速度の変化、表情の変化率の変化、対象の軌跡の方向の変化、対象の配向の変化、対象の少なくとも1つの色の変化、対象のタイプの変化、または対象のサイズの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項95に記載の方法。
- 対象のタイプの前記変化は、第1のタイプの対象から第2のタイプの対象へのモーフィングを使用するか、またはブレンドシェイプを前記第1のタイプの対象と前記第2のタイプの対象との比例した組合せとして表現することで引き起こされる、請求項97に記載の方法。
- 前記決定境界メトリックは、応答基準を含む、請求項89から98のいずれか一項に記載の方法。
- 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項89から98のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている装置とを備えるシステムであって、
前記処理ユニットによりプロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示すデータを受信し、
計算された前記第1の決定境界メトリックおよび前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示す前記データに少なくとも一部は基づき前記課題および/または前記干渉を適応させる
ように構成される、システム。 - 実行されたときに処理ユニットに請求項89から98のいずれか一項に記載の方法を実行させる1つまたは複数のコンピュータ実行可能命令を記憶するための少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読媒体。
- 個人の認知スキルを増強するための装置であって、
ユーザインターフェースと、
プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
前記ユーザインターフェースおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットと
を備え、
前記処理ユニットは、前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、
個人に投与されているか、または投与されるべき医薬品、薬物、または生物剤の量、濃度、または投薬滴定のうちの1つまたは複数を示すデータを受信することと、
前記ユーザインターフェースに一次課題を干渉とともに表現することであって、
前記課題および前記干渉のうちの1つまたは複数は、時間的に変化し、応答デッドラインを有し、それにより、前記ユーザインターフェースは、個人からの少なくとも1つのタイプの応答を受け取るために制限期間を課し、
前記ユーザインターフェースは、前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するように構成される、ことと、
第1のセッションから、前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信することと、
前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人の第1のパフォーマンスを表す第1の応答プロファイルを計算することと、
前記少なくとも1つの応答プロファイルに少なくとも一部は基づき第1の決定境界メトリックを決定することであって、前記第1の決定境界メトリックは、前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ことと、
計算された前記第1の決定境界メトリックおよび前記医薬品、薬物、または生物剤の前記量または濃度に少なくとも一部は基づき、第2のセッションを生成するように前記課題および/または前記干渉を適応させることと、
前記第2のセッションから前記第1の応答および前記第2の応答を示す収集されたデータを解析して、前記個人の第2のパフォーマンスを表す第2の応答プロファイルおよび第2の決定境界メトリックを計算することと、
前記第1の決定境界メトリックおよび第2の決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき、前記ユーザインターフェースに対して、(i)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度、(ii)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の前記量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数における推奨される変化、(iii)前記個人の認知応答能力の変化、(iv)推奨される治療計画、(v)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの推奨、または(vi)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの有効性の程度、のうちの少なくとも1つを示す出力を生成することと
を行うように構成される、装置。 - 前記個人の認知応答能力の前記変化は、前記個人の認知応答戦略の衝動性または保守性の程度の変化を含む、請求項102に記載の装置。
- 前記決定境界メトリックは、応答基準を含む、請求項102に記載の装置。
- 個人の認知スキルを増強するためのコンピュータ実施方法であって、
個人に投与されているか、または投与されるべき医薬品、薬物、または生物剤の量、濃度、または投薬滴定のうちの1つまたは複数を示すデータを受信するステップと、
ユーザインターフェースに課題を干渉とともに表現するステップと、
前記課題または前記干渉への2つ以上の異なるタイプの応答を示すデータを測定するステップと、
前記課題への個人の第1の応答および前記干渉への前記個人の第2の応答を示すデータを受信するステップと、
少なくとも1つの処理ユニットを使用することで、前記第1の応答および前記第2の応答を示す前記データを解析して、前記個人のパフォーマンスを表す第1の応答プロファイルを計算するステップと、
前記少なくとも1つの応答プロファイルに少なくとも一部は基づき第1の決定境界メトリックを決定するステップであって、前記第1の決定境界メトリックは、前記干渉への前記2つ以上の異なるタイプの応答のうちの少なくとも1つのタイプの応答をもたらす前記個人の傾向の定量的尺度を含む、ステップと、
計算された前記第1の決定境界メトリックおよび前記医薬品、薬物、または生物剤の前記量または濃度に少なくとも一部は基づき、前記少なくとも1つの応答プロファイルが修正されるように前記課題および/または前記干渉を適応させるステップと、
前記第1の応答および前記第2の応答を示す収集された前記データを解析して、前記個人の第2のパフォーマンスを表す第2の決定境界メトリックを計算するステップと、
前記第1の決定境界メトリックおよび前記第2の決定境界メトリックに少なくとも一部は基づき、前記ユーザインターフェースに対して、(i)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の前記量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数における変化、(ii)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度、(iii)前記個人の認知応答能力の変化、(iv)推奨される治療計画、(v)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの推奨、または(vi)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの有効性の程度、のうちの少なくとも1つを示す出力を生成するステップと
を含む方法。 - 前記決定境界メトリックは、応答基準を含む、請求項105に記載の方法。
- 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項105に記載の方法を実行するように構成されている装置とを備えるシステムであって、
前記処理ユニットによりプロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示すデータを受信し、
計算された前記第1の決定境界メトリックおよび前記生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定値を示す前記データに少なくとも一部は基づき前記課題および/または前記干渉を適応させる
ように構成される、システム。 - 実行されたときに処理ユニットに請求項105または106に記載の方法を実行させる1つまたは複数のコンピュータ実行可能命令を記憶するための少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読媒体。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
WO2022085327A1 (ja) * | 2020-10-23 | 2022-04-28 | 株式会社島津製作所 | 脳機能解析方法および脳機能解析システム |
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---|---|---|---|---|
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AU2019362793A1 (en) * | 2018-10-15 | 2021-04-08 | Akili Interactive Labs, Inc. | Cognitive platform for deriving effort metric for optimizing cognitive treatment |
CN109635917B (zh) * | 2018-10-17 | 2020-08-25 | 北京大学 | 一种多智能体合作决策及训练方法 |
KR102248732B1 (ko) * | 2019-06-27 | 2021-05-06 | (주)해피마인드 | 종합주의력 검사 데이터에 기초하여 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애를 분류 및 치료반응을 예측하는 시스템 및 방법 |
CN110313924B (zh) * | 2019-07-12 | 2022-05-17 | 中国科学院心理研究所 | 一种抗磁化无触碰式时间估计记录触发器 |
KR102424629B1 (ko) * | 2019-08-22 | 2022-07-26 | (주)프로젝트레인보우 | 딥러닝 모듈을 이용한 발달장애 개선 시스템 및 방법 |
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US10722165B1 (en) * | 2019-09-30 | 2020-07-28 | BioMech Sensor LLC | Systems and methods for reaction measurement |
US20230113699A1 (en) * | 2019-10-02 | 2023-04-13 | Feuerstein Learning And Thinking, Ltd. | Profile oriented cognitive improvement system and method |
EP4070211A4 (en) * | 2019-12-17 | 2023-11-29 | Plaid Inc. | SYSTEM AND METHOD FOR EVALUATING A DIGITAL INTERACTION WITH A DIGITAL THIRD-PARTY ACCOUNT SERVICE |
CN111260984B (zh) * | 2020-01-20 | 2022-03-01 | 北京津发科技股份有限公司 | 多人协作的认知能力训练方法、装置及存储介质 |
CA3189855A1 (en) | 2020-08-18 | 2022-02-24 | William Frederick Kiefer | System and method for managing user interaction flows within third party applications |
CN112137628B (zh) * | 2020-09-10 | 2021-08-03 | 北京津发科技股份有限公司 | 三维空间认知测评及训练方法与系统 |
CN112241971A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-19 | 天津大学 | 一种使用熵和眼动数据衡量运动预测能力的方法 |
CN115120240B (zh) * | 2022-08-30 | 2022-12-02 | 山东心法科技有限公司 | 特殊行业目标感知技能的敏感性评估方法、设备及介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100292545A1 (en) * | 2009-05-14 | 2010-11-18 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Interactive psychophysiological profiler method and system |
WO2013111746A1 (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-01 | 独立行政法人国立精神・神経医療研究センター | 認知機能検査システム、認知機能推定システム、認知機能検査方法及び認知機能推定方法 |
JP2014508309A (ja) * | 2010-11-11 | 2014-04-03 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア | 注意転導および/または妨害の存在下での認知の増強 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009103156A1 (en) * | 2008-02-20 | 2009-08-27 | Mcmaster University | Expert system for determining patient treatment response |
EP2334226A4 (en) * | 2008-10-14 | 2012-01-18 | Univ Ohio | COGNITION AND LINGUISTIC TESTING BY EYE TRIAL |
JP5476137B2 (ja) * | 2010-01-19 | 2014-04-23 | 株式会社日立製作所 | 生体および脳機能計測に基づくヒューマンインターフェイス |
ES2831648T3 (es) * | 2010-11-24 | 2021-06-09 | Digital Artefacts Llc | Sistemas y métodos para evaluar la función cognitiva |
US9265458B2 (en) * | 2012-12-04 | 2016-02-23 | Sync-Think, Inc. | Application of smooth pursuit cognitive testing paradigms to clinical drug development |
WO2015179522A1 (en) * | 2014-05-21 | 2015-11-26 | Akili Interactive Labs, Inc. | Processor-implemented systems and methods for enhancing cognitive abilities by personalizing cognitive training regimens |
JP6234563B2 (ja) * | 2014-05-22 | 2017-11-22 | 株式会社日立製作所 | 訓練システム |
US20160125758A1 (en) * | 2014-10-29 | 2016-05-05 | Ohio University | Assessing cognitive function using a multi-touch device |
JP6013438B2 (ja) | 2014-12-09 | 2016-10-25 | 株式会社Nttデータ・アイ | 脳疾患診断支援システム、脳疾患診断支援方法及びプログラム |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100292545A1 (en) * | 2009-05-14 | 2010-11-18 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Interactive psychophysiological profiler method and system |
JP2014508309A (ja) * | 2010-11-11 | 2014-04-03 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア | 注意転導および/または妨害の存在下での認知の増強 |
WO2013111746A1 (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-01 | 独立行政法人国立精神・神経医療研究センター | 認知機能検査システム、認知機能推定システム、認知機能検査方法及び認知機能推定方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022085327A1 (ja) * | 2020-10-23 | 2022-04-28 | 株式会社島津製作所 | 脳機能解析方法および脳機能解析システム |
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