JP5273758B2 - 精神疾患解析装置、精神疾患解析方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、睡眠時脳波情報を解析し、精神疾患を診断する装置等に関するものである。

従来の精神疾患解析装置として、脳波信号からα波信号とβ波信号を分析し、このα波信号の積分値に対するβ波信号の積分値の割合を演算して脳活動判定情報を得る、又は、複合脳波信号とα波信号とβ波信号の所定のサンプリング回数分の積分値を求め、この複合脳波信号の積分値に対するα波信号の積分値の発生割合をα％とし、複合脳波信号の積分値に対するβ波信号の積分値の発生割合をβ％とし、α％に対するβ％の割合を演算して脳活動判定情報を得るようにし、このような情報により、問診判定の欠点を解決して精神疾患の判別を的確に行うことができるものが知られていた（例えば、特許文献１参照）。

特開２００１−１６１６５２号公報（第１頁、第１図等）

しかしながら、従来の精神疾患解析装置においては、覚醒時や安静時等の非睡眠時の脳波から得られた情報を用いているため、脳波測定時の被検者の外部環境や被検者の意識や思考等が脳波に作用して、測定された脳波にこれらに起因する波形等が含まれてしまい、被検者の精神疾患の判別を適切に行うことができない、という課題があった。例えば、非睡眠時である場合、脳波が測定されていることを被検者が強く意識しただけで、平常時とは異なる精神状態となって、異常な脳波が測定されてしまう可能性があり、正確な診断が行えないという問題があった。

本発明の精神疾患解析装置は、被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される格納部と、格納部に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う解析部と、解析部による解析結果の出力を行う出力部とを備えた精神疾患解析装置である。

かかる構成により、睡眠時に測定した脳波情報を用いて精神疾患の有無を判断することができ、脳波測定時における被検者の外部環境等が脳波に与える影響を極力低減させるようにして、精神疾患の判断を適切に行うことができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、解析として、睡眠時脳波情報に含まれる予め指定された特定の周波数の脳波情報の出現状況を示す情報を取得し、情報に応じて精神疾患の有無の判断を行い、出力部は、解析部による精神疾患の有無の判断結果を出力する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、精神疾患に起因する、睡眠時の特定の周波数の脳波情報の出現状況の変化を利用することで、精神疾患の判断を適切に行うことができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報に含まれるα波、δ波、またはβ波の出現状況を示す情報を取得し、情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う精神疾患解析装置である。

かかる構成により、精神疾患に起因する、睡眠時のα波、δ波、またはβ波の出現状況の変化を利用することで、精神疾患の判断を適切に行うことができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報を取得し、情報に応じて精神疾患の有無を判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のα波の出現頻度または強度の変化から、精神疾患の有無を判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、α帯域の紡錘波を検出し、検出した紡錘波の出現頻度が、予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のα波帯の紡錘波の出現状況の変化から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれα波の成分を検出し、α波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のα波の出現頻度から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれα波の成分を検出し、検出したα波の成分の中に、予め指定されている閾値を超える強度を有するものがある場合に、鬱病であることを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のα波の強度から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報を取得し、情報に応じて精神疾患の有無を判断する請求項３または精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のδ波の出現頻度または強度の変化から、精神疾患の有無を判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれδ波の成分を検出し、δ波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病でないことを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のδ波の出現頻度から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれδ波の成分を検出し、検出したδ波の成分の中に、予め指定されている閾値を超える強度を有するものがある場合に、鬱病でないことを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、ノンレム睡眠期間内のδ波の強度から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の睡眠時脳波情報の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報を取得し、情報に応じて、精神疾患の有無を判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、レム睡眠期間内のβ波の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報から、精神疾患の有無を判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれβ波の成分を検出し、β波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、レム睡眠期間内のβ波の出現頻度から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、β波の隣接する波同士の振幅の差を取得し、取得した振幅の差の中に、予め指定されている閾値を超えるものがある場合に、鬱病であることを判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、レム睡眠期間内のβ波の波形の大きさの変化を示す情報から、鬱病であるか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、格納部に格納されている睡眠時脳波情報に含まれるγ波の出現状況を示す情報を取得し、情報に応じて、精神疾患に対する薬の投与の有無を判断する投薬判断部を更に備え、出力部は、投薬判断部の判断結果を更に出力する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、精神疾患に対する薬の投与が行われているか否かを判断することができる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報と、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報と、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の睡眠時脳波情報の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報と、のうちの２以上の情報を取得し、取得した情報の組合せに応じて、精神疾患の有無を判断する精神疾患解析装置である。

かかる構成により、精神疾患をより正確に判断することが可能となる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報から、予め指定された１以上の特定の周波数の脳波情報を取得し、出力部は、解析部が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行う精神疾患解析装置である。

かかる構成により、例えば、特定の周波数の睡眠時脳波情報を精神疾患の判断等に利用することが可能となる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、出力部は、解析部が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報と、この睡眠時脳波情報の取得元となる睡眠時脳波情報とを示す出力を行う精神疾患解析装置である。

かかる構成により、例えば、睡眠時脳波情報と、ここから取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報とを用いて、精神疾患の判断等を行うことが可能となる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報から、予め指定された２以上の特定の周波数の脳波情報を取得し、出力部は、解析部が取得した２以上の特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行う精神疾患解析装置である。

かかる構成により、例えば、異なる周波数の睡眠時脳波情報を参照して、精神疾患の判断を正確に行うことが可能となる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、解析部は、睡眠時脳波情報から、予め指定された特定の周波数の脳波情報の出現状況を示す情報を取得し、出力部は、解析部が取得した出現状況を示す情報の出力を行う精神疾患解析装置である。

かかる構成により、特定の周波数の睡眠時脳波情報の出現状況を、精神疾患の判断等に利用することが可能となる。

また、本発明の精神疾患解析装置は、前記精神疾患解析装置において、精神疾患は、鬱病である精神疾患解析装置である。

かかる構成により、鬱病を適切に判断することができる。

また、本発明の脳波情報出力装置は、健常者の睡眠時の脳波情報である健常脳波情報が格納される健常脳波格納部と、精神疾患患者の睡眠時の脳波情報である疾患脳波情報が格納される疾患脳波格納部と、健常脳波情報が示す波形と、疾患脳波情報が示す波形とを並べて出力する出力部とを備えた脳波情報出力装置である。

かかる構成により、脳波情報を用いて精神疾患を判断する際に有用な情報を示すことができ、精神疾患の判断結果のばらつきを低減させることができる。例えば、被検者の脳波の波形を、健常者の脳波の波形および精神疾患患者の脳波の波形と比較しやすくすることができ、精神疾患の有無についての容易にかつ正確な判断を行うことが可能となる。

また、本発明の脳波情報出力装置は、前記脳波情報出力装置において、被検者の睡眠時の脳波情報である被検者脳波情報を受け付ける受付部を更に備え、出力部は、健常脳波波形と、疾患脳波波形とに対して、被検者脳波情報が示す波形である被検者脳波波形を更に並べて出力する脳波情報出力装置である。

かかる構成により、被検者の脳波の波形と、健常者の脳波の波形と、精神疾患患者の脳波の波形とを比較しやすくすることができ、被検者が精神疾患を有するか否かを、容易にかつ正確な判断を行うことができる。

また、本発明の脳波情報出力装置は、前記脳波情報出力装置において、疾患脳波情報は、鬱病患者の脳波情報である脳波情報出力装置である。

かかる構成により、被検者が鬱病患者であるか否かを容易にかつ正確に判断することができる。

また、本発明の精神疾患診断用シートは、前記脳波情報出力装置が出力した精神疾患診断用シートであって、健常脳波情報、および疾患脳波情報をそれぞれ示す波形を並べて表した精神疾患診断用シートである。

かかる構成により、被検者の脳波の波形を、健常者の脳波の波形および精神疾患患者の脳波の波形と比較しやすくすることができ、精神疾患の有無についての容易にかつ正確な判断を行うことができ、脳波情報を用いて精神疾患を判断する際の、判断結果のばらつきを低減させることができる。

また、本発明の精神疾患診断用シートは、前記脳波情報出力装置が出力した精神疾患診断用シートであって、健常脳波情報、疾患脳波情報、および被検者脳波情報をそれぞれ示す波形を並べて表した精神疾患診断用シートである。

かかる構成により、被検者の脳波の波形と、健常者の脳波の波形と、精神疾患患者の脳波の波形とを比較しやすくすることができ、被検者が精神疾患を有するか否かを、容易にかつ正確な判断を行うことができる。

また、本発明の精神疾患診断用シートは、健常者の睡眠時の脳波情報である健常脳波情報を示す波形である健常脳波波形と、精神疾患患者の睡眠時の脳波情報である疾患脳波情報を示す波形である疾患脳波波形と、を並べて表した精神疾患診断用シートである。

かかる構成により、被検者の脳波の波形を、健常者の脳波の波形および精神疾患患者の脳波の波形と比較しやすくすることができ、精神疾患の有無についての容易にかつ正確な判断を行うことができ、脳波情報を用いて精神疾患を判断する際の、判断結果のばらつきを低減させることができる。

また、本発明の精神疾患診断用シートは、前記精神疾患診断用シートにおいて、健常脳波波形と、疾患脳波波形とに対して、被検者の睡眠時の脳波情報である被検者脳波情報を示す波形である被検者脳波波形を更に並べて表した精神疾患診断用シートである。

かかる構成により、被検者の脳波の波形と、健常者の脳波の波形と、精神疾患患者の脳波の波形とを比較しやすくすることができ、被検者が精神疾患を有するか否かを、容易にかつ正確な判断を行うことができる。

また、本発明の精神疾患診断用シートは、前記精神疾患診断用シートにおいて、疾患脳波情報は、鬱病患者の脳波情報である精神疾患診断用シートである。

かかる構成により、被検者が鬱病患者であるか否かを容易にかつ正確に判断することができる。

本発明による精神疾患解析装置によれば、睡眠時の脳波を用いて精神疾患の判断を適切に行うことができる。

本発明による脳波情報出力装置によれば、脳波情報を用いて精神疾患を判断する際に有用な情報を示すことができ、精神疾患の判断結果のばらつきを低減させることができる。

本発明による精神疾患診断用シートによれば、脳波情報を用いて精神疾患を判断する際の、判断結果のばらつきを低減させることができる。

本発明の実施の形態１における精神疾患解析システムのブロック図 同精神疾患解析装置に格納されている睡眠時脳波情報の概略図 同精神疾患解析装置を説明するための鬱病患者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置を説明するための健常者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのα波強度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのα波強度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのγ波強度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのγ波強度を示す図 同精神疾患解析装置の動作を示すフローチャート 同精神疾患解析装置の投薬判断処理の動作を示すフローチャート 同精神疾患解析装置の脳波情報管理表を示す図 同精神疾患解析装置のα紡錘波管理表を示す図 同精神疾患解析装置のα強度管理表を示す図 同精神疾患解析装置による解析結果の表示例を示す図 本発明の実施の形態２における精神疾患解析システムのブロック図 同精神疾患解析装置を説明するための鬱病患者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置を説明するための健常者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのδ波強度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのδ波強度を示す図 同精神疾患解析装置の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態３における精神疾患解析システムのブロック図 同精神疾患解析装置を説明するためのβ波の出現頻度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するためのβ波の出現頻度を示す図 同精神疾患解析装置を説明するための鬱病患者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置を説明するための健常者の脳波の波形例を示す図 同精神疾患解析装置の動作を示すフローチャート 本発明の各実施の形態におけるコンピュータシステムの外観の一例を示す図 同コンピュータシステムの構成の一例を示す図 本発明の実施の形態４における脳波情報出力装置のブロック図 同精神疾患診断シートの一例を示す図 同精神疾患診断シートの一例を示す図 同脳波情報出力装置の動作を説明するためのフローチャート 同脳波情報出力装置の概略図 同脳波情報出力装置に格納されている健常脳波情報の一例を示す図

以下、精神疾患解析装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本願発明は、脳波測定時の被検者の状態や環境が脳波に与える影響を除外するために、被検者の睡眠時に計測した脳波の情報を用いて、被検者の精神疾患の解析を行うようにしたものである。特に、本願発明は、本願の発明者らによる鋭意研究の結果として得られた、健常者の睡眠時の脳波と、鬱病等の精神疾患との関連についてのこれまでに知られていない知見を利用することで、睡眠時の脳波を用いて、被検者の精神疾患の有無の解析を行うようにしたものである。

図１は、本実施の形態における精神疾患解析システム１０のブロック図である。
精神疾患解析システム１０は、精神疾患解析装置１と脳波取得装置５とを備えている。
精神疾患解析装置１は、格納部１０１、解析部１０２、投薬判断部１０３、および出力部１０４を備える。
解析部１０２は、出現状況取得手段１０２１、判断手段１０２２、および特定脳波取得手段１０２３を備える。
投薬判断部１０３は、γ出現状況取得手段１０３１、および投与判断手段１０３２を備える。

格納部１０１には、被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される。脳波の情報（以下、脳波情報と称す）は、例えば、脳波の波形を示す情報である。例えば、脳波情報は、時系列に沿って脳から取得された電圧等の強度を示す情報である。睡眠時脳波情報は、エポック等と呼ばれる予め指定された長さの期間で、１以上の区間に区切られていても良い。エポックとしては、例えば、３０秒から６０秒程度までのいずれかの期間が設定される。ただし、エポックの時間の長さは何秒であってもよく、その長さは問わない。エポックは、脳波を測定する際の測定時間の単位や、脳波に対して演算処理等を行う際の処理単位と考えても良い。エポック等の期間には、例えば、期間の開始時刻や終了時刻の情報が対応付けられていても良い。また、各エポックの取得順番を示す情報や、各エポックの識別情報等が対応付けられていても良い。格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報は、被検者が睡眠中である期間のうちの、一部の期間の脳波情報であっても良い。例えば、睡眠時脳波情報のうちの、ＲＥＭ睡眠（ここでは、レム睡眠と呼ぶ）期間や、ＮＯＮ−ＲＥＭ睡眠（ここでは、ノンレム睡眠と呼ぶ）期間の情報や、その一部の情報だけが、格納部１０１に格納されていてもよい。格納部１０１には、睡眠時脳波情報を含む脳波情報が格納されていてもよい。例えば、格納部１０１には、睡眠中の脳波情報と、睡眠中の前後の脳波情報とが格納されていても良い。

図２は、格納部１０１に格納されている一の睡眠時脳波情報を含む脳波情報が示す睡眠の状態を、時系列に沿って示した睡眠経過の概略図である。例えば、図において、「Ｒ」や「Ｌ」や、「Ｄ」で示される部分が睡眠時脳波情報である。なお、この図は、脳波情報そのものを示すものではない。

格納部１０１には、例えば、被検者の睡眠時脳波情報が、被検者の識別情報と対応付けて格納される。被検者の識別情報とは、被験者名や、被検者に割り当てられた番号や記号等である。格納部１０１には、脳波計等が取得した睡眠時脳波情報がそのまま格納されていても良いし、１以上の特定の周波数の睡眠時脳波情報が格納されても良い。ここでの周波数は、周波数帯と考えて良い。特定の周波数の睡眠時脳波情報は、例えば、δ波（０．５〜４Ｈｚ）、α波（８〜１２Ｈｚ）、β波（１８〜３０Ｈｚ）、γ波（３５〜４５Ｈｚ）等である。

格納部１０１に睡眠時脳波情報が蓄積される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して睡眠時脳波情報が蓄積されてもよく、通信回線や信号線等を介して送信された睡眠時脳波情報が、図示しない受付部等を介して受け付けられ、格納部１０１に蓄積されてもよい。本実施の形態においては、格納部１０１には、後述する脳波取得装置５が取得した被検者の睡眠時脳波情報を含む脳波情報が蓄積される場合を例に挙げて説明する。なお、ここでの蓄積は、一時記憶も含む概念である。格納部１０１には、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

解析部１０２は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う。具体的には、一の被検者の睡眠時脳波情報を用いて、この一の被検者の精神疾患の有無に関する解析を行う。精神疾患とは、例えば、鬱病や、統合失調症や、パニック症候群等である。解析部１０２が行う精神疾患の有無に関する解析とは、例えば、精神疾患の有無を判断することである。また、睡眠時脳波情報から、精神疾患の有無の判断に利用される脳波に関する情報を取得することを、睡眠時脳波情報についての精神疾患の有無に関する解析と考えても良い。例えば、睡眠時脳波情報の精神疾患の有無に関連がある箇所や睡眠時脳波情報を処理した値等を取得することでも良い。

解析部１０２は、例えば、睡眠時脳波情報に含まれる予め指定された特定の周波数の脳波情報の出現状況を示す情報を取得する。そして、取得した情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う。特定の周波数の脳波情報とは、特定の周波数帯の脳波情報と考えてもよい。特定の周波数の脳波情報とは、例えば、上述したようなδ波、α波、β波、γ波等である。例えば、解析部１０２は、睡眠時脳波情報に含まれるα波、δ波、またはβ波の出現状況を示す情報を取得し、情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う。解析部１０２は、例えば、睡眠時脳波情報のうちの、解析内容に応じた周波数の脳波情報を用いて解析を行う。精神疾患の有無の判断とは、精神疾患の有無の可能性の判断、あるいは、有無の可能性の高低の判断等と考えても良い。

特定の周波数の脳波情報の出現状況とは、例えば、特定の周波数の脳波情報が出現する頻度や、特定の周波数の脳波情報の強度についての状況や、特定の周波数の脳波情報の振幅についての状況や、特定の周波数の脳波情報の波形の形状についての汚さや乱れ等の状況である。

また、解析部１０２は、解析の際には、睡眠時脳波情報のうちの、解析内容に応じた特定の期間の脳波情報だけを用いるようにしても良い。特定の期間とは、例えば、レム睡眠期間や、ノンレム睡眠期間や、入眠時刻や起床時刻や、レム睡眠に入った時刻等を基準として指定される期間である。格納部１０１に、睡眠時脳波情報を含む脳波情報が格納されている場合、解析部１０２は、例えば、その脳波情報から、睡眠時脳波情報を取得する。また、睡眠時脳波情報内の特定の期間の脳波情報を解析に利用する場合、解析部１０２は、例えば、この特定の期間の脳波情報を格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報から取得すればよい。なお、格納部１０１に、予め、解析に利用される特定の期間の睡眠時脳波情報が格納されている場合、この特定の期間の睡眠時脳波情報を読み出すようにすればよい。解析部１０２が読み出す睡眠時脳波情報は、上述したエポック単位の情報であっても良い。脳波情報から睡眠時脳波情報や、レム睡眠期間やノンレム睡眠期間等の特定の期間の脳波情報を取得する処理は、例えば、特開２００４−１７３８８７号公報（段落００１６等）において公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

本実施の形態においては、一例として、解析部１０２が、出現状況取得手段１０２１と、判断手段１０２２とを備えており、これらを用いて、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現状況を示す情報を取得して、取得した情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う場合について説明する。

また、解析部１０２は、睡眠時脳波情報から、予め指定された１以上または２以上の特定の周波数（周波数帯）の脳波情報を取得してもよい。１以上または２以上の特定の周波数の脳波情報は、例えば、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いることで、取得可能である。本実施の形態においては、一例として、解析部１０２が、特定脳波取得手段１０２３を備えており、これを用いて、１以上または２以上の特定の周波数（周波数帯）の脳波情報を取得する場合について説明する。

解析部１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。解析部１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出現状況取得手段１０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現状況を示す情報を取得する。例えば、出現状況取得手段１０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報を取得する。ここでは、精神疾患の一つである鬱病の有無の判断を行うために、出現状況取得手段１０２１が、（１）ノンレム睡眠期間内のα波の紡錘波の出現頻度を示す情報を取得する場合、（２）ノンレム睡眠期間内のα波の出現頻度を示す情報を取得する場合、（３）ノンレム睡眠期間内のα波の強度を取得する場合の例についてそれぞれ説明する。

（１）α波の紡錘波の出現頻度を取得する場合
一般に、健常者のノンレム睡眠期間の脳波には、睡眠紡錘波（スピンドル波）と呼ばれる周波数帯が１２から１４Ｈｚである紡錘の形に似ている脳波パターン（波形）が、律動的に連続して現れるが、ここでのα波帯の紡錘波（以下、α紡錘波）は、この睡眠紡錘波と形状は似ているが、周波数帯が異なる脳パターンである。本願発明者らの鋭意研究の結果、健常者においては、このような紡錘波がノンレム睡眠期間にはほとんど現れないのに対し、鬱病患者においては、このような紡錘波がノンレム睡眠期間に高い頻度で現れるというこれまでに知られていない知見が得られた。例えば、睡眠時脳波情報が、３０秒単位の複数のエポックで構成されている場合、ノンレム睡眠期間中のほぼ全てのエポックにおいて、このα紡錘波が出現するという知見が得られた。

図３は、鬱病患者の睡眠時脳波情報のうちの、ノンレム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。

図４は、健常者の睡眠時脳波情報のうちの、ノンレム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。

図３に示すように、鬱病患者のノンレム睡眠期間の脳波情報には、多数のα紡錘波６１ａ〜６１ｃが現れているが、健常者のノンレム睡眠期間の脳波情報には、図４に示すように、α紡錘波は、ほとんど現れない。

このため、出現状況取得手段１０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、α帯域の紡錘波を検出し、紡錘波の出現頻度を示す情報を取得する。出現状況取得手段１０２１は、ノンレム睡眠期間内の予め指定された一部の期間からα帯域の紡錘波を検出してもよい。例えば、出現状況取得手段１０２１は、ノンレム睡眠期間内の予め指定された長さの期間や、連続した予め指定された数のエポックから、α紡錘波を検出する。α紡錘波は、睡眠紡錘波と周波数帯が異なる点を除けば、同様の脳波パターンのものであるため、α紡錘波は、例えば、特開昭５８−７８６４７号公報等において開示されているスピンドル波を取得する処理と同様の処理を用いることで取得可能である。なお、一のα紡錘波の長さは、例えば、０．５秒から１．５秒である。

出現状況取得手段１０２１は、検出したα紡錘波の数を、出現頻度を示す情報としても良い。また、検出した紡錘波の数を、検出対象となったエポック数や、検出対象となった期間の時間で除算した値等を出現頻度を示す情報としても良い。また、出現状況取得手段１０２１は、ノンレム睡眠期間内の予め指定された数のエポックのうちの、１以上のα紡錘波が検出されたエポック数、あるいはこのエポック数の予め指定された数に対する比率を、出現頻度を示す情報としてもよい。

（２）α波の出現頻度を示す情報を取得する場合
上述したように、鬱病患者においては、ノンレム睡眠期間におけるα紡錘波が多いことから、ノンレム睡眠期間におけるα波の出現頻度が高い。

図５は、鬱病患者の睡眠時脳波情報の各エポックに対して高速フーリエ変換を行った際に得られたα波のピークの値を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がノンレム睡眠期間である。

また、図６は、健常者の睡眠時脳波情報の各エポックに対して高速フーリエ変換を行った際に得られたα波のピークの値を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がノンレム睡眠期間である。

図５および図６に示すように、鬱病患者の方が、明らかにノンレム睡眠期間のα波の強度が低いことが分かる。

このため、出現状況取得手段１０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、α波の出現頻度を示す情報を取得する。ここでは、一例として、出現状況取得手段１０２１は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれα波の成分を検出し、α波の成分が検出された期間の出現頻度を示す情報をα波の出現頻度を示す情報として取得する。α波の成分が検出された期間とは、予め指定された閾値以上のα波が検出された期間と考えても良い。睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間は、フーリエ変換の対象とするために、ノンレム睡眠期間を複数に分割して得られた各期間であってもよいし、上述したようなエポック等の予め区切られている期間であっても良い。各期間は、同一の長さの期間であることが好ましい。例えば、出現状況取得手段１０２１は、ノンレム睡眠期間を構成する予め指定された複数の期間（例えば、エポック）についてそれぞれフーリエ変換を行って周波数のスペクトルを取得する。フーリエ変換としては、例えば、高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴと称す）を行う。そして、各期間（エポック）についてのＦＦＴの結果（例えば、ＦＦＴにより得られたスペクトル）に、α波の成分が含まれるか否かを判断する。出現状況取得手段１０２１は、例えば、予め指定された閾値以上のレベルのα波の成分が、各期間について得られたＦＦＴの結果に含まれるか否かを判断して、閾値以上のレベルのα波の成分が含まれる場合に、その期間内にα波の成分が含まれると判断するようにしても良い。そして、α波の成分が含まれると判断された期間（エポック）の数、または、この数の上述した予め指定された複数の期間の数に対する比率を、出現頻度を示す情報としても良い。なお、フーリエ変換を用いる代わりに、スペクトルアナライザ等を用いて、各期間におけるα波の有無を検出しても良い。

（３）ノンレム睡眠期間内のα波の強度を取得する場合
上述したように、鬱病患者においては、ノンレム睡眠期間におけるα紡錘波が多いことから、ノンレム睡眠期間におけるα波の強度も大きい。このため、出現状況取得手段１０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、α波の強度を示す情報を取得する。α波の強度とは、例えば、α波の単位時間当たりのエネルギーや、α波の波形の大きさ（例えば、電圧）等である。かかることは、他の周波数帯の脳波情報についても同様である。ここでは、一例として、出現状況取得手段１０２１は、上記の（２）の場合と同様に、ＦＦＴ等のフーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれα波の成分を検出し、検出したα波成分のピーク等のレベル（値）を、各期間のα波の強度を示す情報として取得する。または、ＦＦＴの結果が示すα波帯の強度の合計や強度の積分値をα波の強度を示す情報として取得しても良い。これにより、例えば、各期間を単位とした時系列に沿ったα波の強度の変化を示す情報を取得することができる。なお、フーリエ変換を用いる代わりに、スペクトルアナライザ等を用いて、各期間におけるα波の強度を検出しても良い。

なお、出現状況取得手段１０２１は、上述した（１）から（３）に示した処理のうちの一つだけを行っても良いし、複数の処理を行っても良い。

出現状況取得手段１０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出現状況取得手段１０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

判断手段１０２２は、出現状況取得手段１０２１が取得したα波の出現状況を示す情報に応じて、精神疾患の有無の判断を行う。例えば、判断手段１０２２は、出現状況取得手段１０２１が取得したα波の出現頻度または強度を示す情報に応じて精神疾患の有無を判断する。

例えば、出現状況取得手段１０２１が、上記の（１）のように、ノンレム睡眠期間におけるα波の紡錘波の出現頻度を示す情報を取得する場合、判断手段１０２２は、予め用意されたα紡錘波の出現頻度の閾値を読み出し、出現状況取得手段１０２１が取得したα紡錘波の出現頻度を示す値が、この閾値を超えるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病であると判断する。例えば、この場合の閾値は、２以上であることが好ましい。また、ノンレム睡眠期間内の複数のエポックにおいて、閾値以上のα紡錘波を含むエポックの出現頻度が、閾値以上である場合、鬱病であると判断しても良い。例えば、この場合、２以上のα紡錘波を含むエポックの出現頻度が、対象となるエポック全体の、８０％以上、好ましくは９０％以上である場合、鬱病である可能性が高いと判断する。鬱病であると判断することは、鬱病である可能性が高いことを判断することも含む概念である。かかることは以下においても同様である。

また、例えば、出現状況取得手段１０２１が、上記の（２）のように、ノンレム睡眠期間におけるα波の出現頻度を示す情報を取得する場合、判断手段１０２２は、予め用意されたα波の出現頻度の閾値を読み出し、出現状況取得手段１０２１が取得したα波が検出された期間の出現頻度を示す値が、この閾値を超えるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病であると判断する。α波の出現頻度の閾値は、例えば、１２％、好ましくは１５％に設定すればよいことが本願発明者の研究により分かっている。例えば、判断手段１０２２は、ノンレム睡眠期間全体あるいは一部の期間内に検出されたα波が検出された時間の比率が、１２％以上であれば、鬱病と判断する。

また、例えば、出現状況取得手段１０２１が、上記の（３）のように、ノンレム睡眠期間におけるα波の成分についての強度を示す情報を取得する場合、判断手段１０２２は、予め用意されたα波の強度の閾値を読み出し、出現状況取得手段１０２１が各期間について取得したα波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病であると判断する。α波の強度の閾値は、例えば、１から１．５μＶ^２である。重い鬱病を検出する際には、閾値を２μＶ^２に設定しても良い。あるいは、ノイズや測定ミス等の要因等を考慮して、この閾値を超える強度を示す期間が、予め指定された数以上ある場合に、各期間について取得したα波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあると判断するようにしても良い。また、判断手段１０２２は、各期間のα波の強度の平均値を算出し、この平均値が予め指定された閾値を超えるものであるか否かを判断することで、出現状況取得手段１０２１が各期間について取得したα波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあるか否かを判断するようにしても良い。平均値が閾値を超える場合、当然、閾値を超える値が含まれため、このような判断を行っても、結果的に同様の判断結果が得られる。

なお、判断手段１０２２は、出現状況取得手段１０２１が、上述した（１）から（３）に示した処理のうちの複数の処理を行った場合に、それぞれの処理の結果について、上記の判断を個別に行って、それぞれの判断結果を取得しても良い。また、それぞれの判断結果を更に用いて総合的な判断結果を取得しても良い。例えば、複数の処理に対する個別の判断結果において、全ての判断結果が、鬱病であると判断された場合にだけ、鬱病であるという判断結果を取得しても良い。また、複数の処理に対する個別の判断結果の中に、鬱病であるという判断結果と鬱病でないという判断結果が混在した場合に、鬱病の可能性がある等の判断結果を取得しても良い。

判断手段１０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段１０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

特定脳波取得手段１０２３は、睡眠時脳波情報から、予め指定された１以上の特定の周波数の脳波情報を取得する。特定の周波数とは、特定の周波数帯と考えても良い。この実施の形態においては一例として、睡眠時脳波情報から、α波を取得する。予め指定された１以上の特定の周波数の脳波情報は、上述したα紡錘波が検出された部分であっても良い。特定の周波数の脳波情報を取得するということは、特定の周波数成分だけを示す波形の情報を、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いて取り出すことであっても良いし、特定の周波数が含まれる脳波情報を取得することであっても良いし、特定の周波数が含まれる脳波情報を結果的に取得することが可能な情報、例えば、特定の周波数が含まれている期間を示す情報を取得することであっても良い。例えば、睡眠時脳波情報から、特定の周波数の成分が含まれる波形や、この波形が存在する期間を示す時刻の情報（開始時刻や終了時刻）を取得することであっても良い。例えば、睡眠時脳波情報のうちの、α波紡錘波が検出された期間に対応する期間の波形を、特定の周波数の脳波情報として取得しても良い。特定脳波取得手段１０２３は、例えばノンレム睡眠期間の睡眠時脳波情報から、特定の周波数の脳波情報を取得する。例えば、ノンレム睡眠期間内の、出現状況取得手段１０２１がα波の出現状況を示す情報の取得対象とする期間内から、特定の周波数の脳波情報を取得する。ここでの取得する特定の周波数の脳波情報は、振幅等の出力が予め指定された閾値以上である部分だけであっても良い。例えば、特定脳波取得手段１０２３が取得する脳波情報は、特定の周波数の脳波情報を有する非連続な複数の期間の脳波情報であっても良い。また、解析部１０２は、予め指定された２以上の特定の周波数の脳波情報を取得するようにしても良い。例えば、α波と、β波等の脳波情報を取得するようにしてもよい。

また、特定脳波取得手段１０２３は、睡眠時脳波情報から、予め指定された特定の周波数の脳波情報の出現状況を示す情報を取得するようにしても良い。この処理は、上述した出現状況取得手段１０２１と同様の処理である。このため、この処理を行う部分については、出現状況取得手段１０２１と特定脳波取得手段１０２３とを併合しても良い。あるいは、出現状況取得手段１０２１が取得した出現状況を示す情報を、特定脳波取得手段１０２３が適宜取得しても良い。ここでは、一例として、特定の周波数の脳波情報はα波である。

特定脳波取得手段１０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。特定脳波取得手段１０２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

投薬判断部１０３は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報に含まれるγ波の出現状況を示す情報を取得し、この情報に応じて、精神疾患に対する薬の投与の有無を判断する。睡眠時脳波情報に検出されるγ波は、体動の際に、体が大きく揺れることで発生するノイズの波形であり、睡眠時であれば、いわゆる被検者が寝返りを打っている際に発生する波形と考えられる。つまり、γ波を検出することは、被検者の寝返りを打ったタイミングを検出することである。ここで、鬱病の患者に対しては、治療の一環として、抗鬱剤や、抗不安剤等を投与することで、薬剤の効果により睡眠させているケースがあり、このような場合には、睡眠前半においては、特に、寝返りを行わないことが多い。つまり、投薬が行われている場合、γ波の発生が低減される傾向にある。

図７は、鬱病患者の睡眠期間の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られた各エポックにおけるγ波の発生比率を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。

また、図８は、健常者の睡眠期間の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られた各エポックにおけるγ波の発生比率を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。

図７および図８に示すように、鬱病患者の方が、明らかに睡眠期間の前半におけるγ波の発生頻度が健常者に比べて低いことが分かる。
このことを利用して、投薬判断部１０３は、睡眠時脳波情報に含まれるγ波の出現状況を示す情報を用いて、寝返りの頻度を判断することで、精神疾患に対する薬の投与の有無を判断する。ここでは、一例として、投薬判断部１０３が、γ出現状況取得手段１０３１と、投与判断手段１０３２とを用いて、投薬を判断する場合について説明する。

投薬判断部１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。投薬判断部１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

γ出現状況取得手段１０３１は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報に含まれるγ波の出現状況を示す情報を取得する。γ出現状況取得手段１０３１は、投薬の効果を考慮すると、例えば、睡眠期間の前半部分の睡眠時脳波情報の一部あるいは全体から、γ波の出現状況を示す情報を取得することが好ましい。出現状況を示す情報は、例えば、出現頻度を示す情報である。γ出現状況取得手段１０３１は、例えば、上述した（２）の場合において、出現状況取得手段１０２１がα波の出現頻度を示す情報を取得した場合と同様の処理により、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報の複数の期間について、それぞれγ波の成分を検出し、γ波の成分が検出された期間の出現頻度を示す情報をγ波の出現頻度を示す情報として取得する。γ波の成分が検出された期間とは、予め指定された閾値以上のγ波が検出された期間と考えても良い。また、睡眠時脳波情報内の１以上の期間について、上述した（３）の場合と同様に、γ波の強度をγ波の出現状況を示す情報として取得しても良い。

γ出現状況取得手段１０３１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。γ出現状況取得手段１０３１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

投与判断手段１０３２は、出現状況取得手段１０３２が取得したγ波の出現状況を示す情報に応じて、精神疾患に対する薬の投与の有無を判断する。例えば、投与判断手段１０３２は、予め指定されている閾値を読み出して、γ出現状況取得手段１０３１が取得したγ波の出現状況を示す情報の値が、この閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合に、精神疾患に対する薬の投与が行われていると判断する。例えば、投与判断手段１０３２は、７〜８時間の睡眠期間中のγ波の出現回数が３０回未満であれば、薬の投与が行われていると判断する。また、薬が投与されている場合、睡眠期間の前半におけるγ波の発生が少ないことから、投与判断手段１０３２は、睡眠期間前半の３時間前後の時間内におけるγ波の出現階数が１０回未満であれば、薬が投与されていると判断しても良い。より確実に判断するためには、γ波の出現階数が５回未満であれば、薬が投与されていると判断しても良い。

投与判断手段１０３２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。投与判断手段１０３２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力部１０４は、解析部１０２による解析結果の出力を行う。例えば、出力部１０４は、解析部１０２（ここでは、特に、判断手段１０２２）による精神疾患の有無の判断結果を出力する。精神疾患の有無の判断結果は、精神疾患名を含む情報であっても良い。更に、出力部１０４は、投薬判断部１０３（ここでは、特に、投与判断手段１０３２）の判断結果を出力してもよい。例えば、投薬の有無を示す判断結果を出力しても良い。

また、出力部１０４は、例えば、解析部１０２（ここでは、特に特定脳波取得手段１０２３）が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行ってもよい。特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力とは、解析部１０２が、フィルタ処理等により取得した特定の周波数の波形、例えば、α波の波形をそのまま出力することであっても良いし、睡眠時脳波情報のうちの、解析部１０２が取得した特定の周波数が含まれる部分や期間を示す出力を行うことであっても良い。このような出力を行うことで、異常箇所を見つけやすくなる。

出力部１０４は、例えば、解析部１０２（ここでは、特に特定脳波取得手段１０２３）が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報と、この睡眠時脳波情報の取得元となる睡眠時脳波情報とを示す出力を行ってもよい。このことは、例えば、フィルタ処理等により取得した特定の周波数の波形、例えば、α波の波形と、その取得元となる睡眠時脳波情報の波形とを出力することであっても良いし、睡眠時脳波情報の、特定の周波数の波形が取得された部分を、他の部分と異なる表示態様となるよう出力（例えば、ハイライト出力）することであっても良い。

また、出力部１０４は、例えば、解析部１０２（ここでは、特に特定脳波取得手段１０２３）が取得した２以上の特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行う。このことは、例えば、フィルタ処理等により取得した２以上の特定の周波数の波形、例えば、α波の波形とβ波の波形とを出力することであっても良いし、睡眠時脳波情報の、２以上の特定の周波数の波形が含まれている部分だけを出力することであっても良い。

また、出力部１０４は、例えば、解析部１０２（ここでは、特に特定脳波取得手段１０２３）が取得した出現状況を示す情報の出力を行うようにしても良い。例えば、睡眠時脳波情報に含まれる連続した複数の期間（例えば、エポック）についてそれぞれ取得した特定の周波数の強度を、時系列のグラフで表した情報を、出現状況を示す情報として出力しても良い。

ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。出力部１０４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１０４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

脳波取得装置５は、被検者の睡眠時の脳波を測定する。測定により取得された睡眠時脳波情報を、ネットワーク経由や信号線経由で精神疾患解析装置１に送信したり、図示しない記憶媒体等に蓄積する。脳波取得装置５は、例えば、脳波計である。

図９は、本実施の形態における精神疾患解析装置の動作を示すフローチャートである。以下、動作について説明する。なお、ここでは、睡眠時脳波情報は、複数のエポックで構成された情報であるとする。

（ステップＳ９０１）精神疾患解析装置１は、睡眠時脳波情報の解析を行う指示を受け付けたか否かを判断する。この指示は、例えば、図示しない受付部等を介して受け付ける。解析を行う指示は、被検者を識別する情報や、解析対象となる睡眠時脳波情報を識別する情報を有していても良い。例えば、格納部１０１には、被検者の睡眠時脳波情報が、被検者を識別する情報や、睡眠時脳波情報を識別する情報と対応付けて蓄積されている。解析を行う指示を受け付けた場合、ステップＳ９０２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ９０１に戻る。

（ステップＳ９０２）出現状況取得手段１０２１は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報から、ノンレム睡眠期間のｎ（ｎは２以上の整数）個のエポックの脳波情報を読み出す。例えば、ノンレム睡眠期間の開示時点から所定時間経過した位置から、連続したｎ個のエポックを読み出す。出現状況取得手段１０２１は、例えば、解析を行う指示が示す被検者の識別情報に対応付けられた睡眠時脳波情報、あるいは、解析を行う指示が有する識別情報に対応した睡眠時脳波情報からエポックを読み出す。読み出した脳波情報は、図示しないメモリ等に一時記憶する。

（ステップＳ９０３）出現状況取得手段１０２１は、カウンターｍに１を代入する。また、カウンターｋに０を代入する。

（ステップＳ９０４）出現状況取得手段１０２１は、カウンターｍの値がｎより大きいか否かを判断する。大きくない場合、ステップＳ９０５に進み、大きい場合、ステップＳ９１３に進む。

（ステップＳ９０５）出現状況取得手段１０２１は、ｍ番目のエポックにおいて、α紡錘波を検出する。

（ステップＳ９０６）出現状況取得手段１０２１は、ｍ番目のエポックにおいて、ｐ（ｐは１以上の整数）以上のα紡錘波が検出されたか否かを判断する。ｐの値としては、例えば「２」等が用いられる。なお、ｐの値は、実験結果等に応じて、最適化することが好ましい。検出された場合、ステップＳ９０７に進み、検出されていない場合、ステップＳ９０９に進む。

（ステップＳ９０７）出現状況取得手段１０２１は、カウンターｋの値を１インクリメントする。カウンターｋは、α紡錘波が検出されたエポック数をカウントするカウンターである。

（ステップＳ９０８）特定脳波取得手段１０２３は、ステップＳ９０５で検出された１以上のα紡錘波の出現している期間を示す情報を取得する。期間を示す情報は、例えば、期間の開始時刻と終了時刻である。取得した情報は、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ９０９）出現状況取得手段１０２１は、ｍ番目のエポックについて高速フーリエ変換を行う。

（ステップＳ９１０）出現状況取得手段１０２１は、高速フーリエ変換の結果から、α波の強度を取得する。例えば、α波帯のピークのレベルを強度として取得する。

（ステップＳ９１１）出現状況取得手段１０２１は、取得したα波の強度を、ｍ番目のエポックと対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。出現状況取得手段１０２１は、取得したα波の強度を、例えば、ｍ番目のエポックの開始時刻や、ｍ番目のエポックの識別情報や読み出し順番等と対応付けて蓄積する。

（ステップＳ９１２）出現状況取得手段１０２１は、カウンターｍの値を１インクリメントする。そして、ステップＳ９０４に戻る。

（ステップＳ９１３）判断手段１０２２は、カウンターｋの値が閾値以上であるか否かを判断する。この閾値としては、例えば、ｎの値の８割〜９割の値が用いられる。例えば、判断手段１０２２は、カウンターｋの値が、０．８×ｎ以上であるか否かを判断する。閾値以上であれば、ステップＳ９１４に進み、閾値以上でなければ、ステップＳ９１６に進む。なお、ｋの値が閾値以上であるか否かを判断する代わりに、ｋ÷ｎが閾値以上であるか否かを判断してもよい。この場合の閾値としては、例えば、０．８から０．９までの値の値が用いられる。

（ステップＳ９１４）判断手段１０２２は、ステップＳ９１０で取得したエポックごとのα波の強度の平均値を算出し、平均値が、予め用意された閾値以上であるか否かを判断する。この判断は、α波の強度についての鬱病であるか否かの判断である。閾値以上である場合、ステップＳ９１５に進み、以上でなければ、ステップＳ９１６に進む。

（ステップＳ９１５）判断手段１０２２は、解析対象となる被検者が鬱病であると判断する。そして、ステップＳ９１７に進む。

（ステップＳ９１６）判断手段１０２２は、解析対象となる被検者が鬱病でないと判断する。そして、ステップＳ９１８に進む。

（ステップＳ９１７）投薬判断部１０３は、解析対象となっている睡眠時脳波情報に対応する被検者に対して、脳波情報取得時に、薬の投与が行われていたか否かの判断処理を行い、判断結果を取得する。なお、この処理の詳細については、後述する。

（ステップＳ９１８）特定脳波取得部１０２３は、ステップＳ９１１で出現状況取得手段１０２１が蓄積したエポックごとに対応付けられたα波の強度を示す情報を読み出す。

（ステップＳ９１９）出力部１０４は、ステップＳ９１５やステップＳ９１６において判断手段１０２２が取得した判断結果を示す情報を出力する。また、出力部１０４は、ステップＳ９１８で取得したエポックごとのα波の強度を示す情報を用いて生成した、強度を高さで示した時系列に沿ったグラフを出力する。また、出力部１０４は、解析の対象となっている睡眠時脳波情報を格納部１０１から読み出し、これを用いて、ステップＳ９０８で取得した期間の表示態様を、他の期間と異なる表示態様とした睡眠時脳波情報を生成して、出力する。また、ステップＳ９１７による薬の投与の判断結果を出力する。そして、ステップＳ９０１に戻る。

なお、図９のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

図１０は、本実施の形態における精神疾患解析装置の、投薬判断処理の動作を示すフローチャートであり、図９のステップＳ９１７の処理に相当するものである。以下、動作について説明する。

（ステップＳ１００１）投薬判断部１０３は、ステップＳ９０２で読み出した睡眠時脳波情報と同じ睡眠時脳波情報から、睡眠期間の前半のｊ（ｊは、２以上の整数）個のエポックの脳波情報を読み出す。例えば、入眠時から所定時間経過したい位置から、連続したｊ個のエポックを読み出す。読み出した脳波情報は、図示しないメモリ等に一時記憶する。

（ステップＳ１００２）γ出現状況取得手段１０３１は、カウンターｉに１を代入する。また、カウンターｇに０を代入する。

（ステップＳ１００３）γ出現状況取得手段１０３１は、カウンターｉの値がｊより大きいか否かを判断する。大きくない場合、ステップＳ１００４に進み、大きい場合、ステップＳ１００８に進む。

（ステップＳ１００４）γ出現状況取得手段１０３１は、ｊ番目のエポックについて高速フーリエ変換を行う。

（ステップＳ１００５）γ出現状況取得手段１０３１は、高速フーリエ変換の結果から、γ波成分があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１００６に進み、ない場合、ステップＳ１００７に進む。

（ステップＳ１００６）γ出現状況取得手段１０３１は、カウンターｇの値を１インクリメントする。

（ステップＳ１００７）γ出現状況取得手段１０３１は、カウンターｉの値を１インクリメントする。そして、ステップＳ１００３に戻る。

（ステップＳ１００８）投与判断手段１０３２は、カウンターｇの値が閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上であれば、ステップＳ１０１０に進み、閾値以上でなければ、ステップＳ１００９に進む。

（ステップＳ１００９）投与判断手段１０３２は、薬が投与されていると判断する。そして、判断結果を上位の処理にリターンする。

（ステップＳ１０１０）投与判断手段１０３２は、薬が投与されていないと判断する。そして、判断結果を上位の処理にリターンする。

以下、本実施の形態における精神疾患解析装置１の具体的な動作について説明する。ここでは、精神疾患解析装置１が鬱病を判断する装置である場合を例に挙げて説明する。ここでは、格納部１０１に、脳波取得装置５により取得された複数の被検者についての睡眠時脳波情報が格納されているものとする。

図１１は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報を管理する脳波情報管理表である。脳波情報管理表は、「被験者名」、「睡眠時脳波情報」という項目を有している。「睡眠時脳波情報」は、睡眠時脳波情報のファイル名を示している。睡眠時脳波情報は、ここでは、エポック単位の脳波情報が複数集まって構成されているものとする。なお、エポックの長さは、ここでは、３０秒であるとする。

ここで、例えば、ユーザが、被験者名が「木村Ａ」である被検者の睡眠時脳波情報を解析する指示を、図示しない受付部等を介して精神疾患解析装置１に与えたとする。

出現状況取得手段１０２１は、図１１に示した脳波情報管理表の「被験者名」が「木村Ａ」であるレコードで管理されている睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間から、ｎ（ｎは１以上の整数）個のエポックを読み出す。ここでは、例として、ｎの値が「２０」であるとする。また、ここでは、例えば、ノンレム睡眠期間の開始から、予め指定されたエポックが経過した時点からのエポックを読み出すものとする。そして、読み出したエポック単位の睡眠時脳波情報を、各エポックの開始時刻と対応付けて図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。

次に、出現状況取得手段１０２１は、読み出したエポック単位の睡眠時脳波情報の、開始時刻が一番早い１番目のエポックについて、α紡錘波の検出を行う。α紡錘波の検出は、上述したような睡眠紡錘波を取得する公知技術を応用した処理等により行われる。

ここで、例えば、出現状況取得手段１０２１は、１番目のエポックから、二つのα紡錘波を検出したとする。そして、出現状況取得手段１０２１は、この検出した数が、予め指定されている数であるｐ（ｐは１以上の整数）以上であるか否かを判断する。このｐは閾値と考えて良い。例えば、ここでは、ｐが「１」であったとすると、出現状況取得手段１０２１は、検出したα紡錘波の数「２」が、予め指定された数ｐ以上であると判断する。このため、出現状況取得手段１０２１は、α紡錘波が検出されたエポック数をカウントするためのカウンターｋの値を、１インクリメントする。仮に、予め指定された数ｐ未満であれば、カウンターｋの値はインクリメントしない。なお、本実施の形態においては、この閾値は、図示しない記憶媒体等に予め格納されているものとする。かかることは、他の閾値に関しても同様である。

また、特定脳波取得手段１０２３は、検出した二つのα紡錘波のそれぞれについて、始点と終点の時刻を、睡眠脳波情報から取得して、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

次に、出現状況取得手段１０２１は、１番目のエポックに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。そして、変換結果におけるα波のピークの値を取得する。なお、ここでは、１番目のエポックを４秒ごとに８つに分割し、それぞれに対して高速フーリエ変換を行って得られた８つの値の平均値を、１番目のエポックに対して高速フーリエ変換を行って得られた値として用いている。かかることは２番目以降のエポックについても同様である。なお、ここでは一のエポックが３０秒であるため、一のエポックを４秒ごとに分割すると、２秒しかない部分が生じるが、この２秒の部分については、そのまま高速フーリエ変換を行い、これにより得られた値を２倍した値を、この部分の高速フーリエ変換の値として用いている。例えば、ここで取得したピークの値が、「１．５μＶ^２」であったとする。そして、ピークの値を、１番目のエポックの開始時刻と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。なお、ピークの値を取得する代わりに、ＦＦＴにより得られたα波の強度の積分値を取得しても良い。また、エポックの開始時刻と対応付ける代わりに、エポックの順番を示す番号等のエポックの識別情報と対応付けて蓄積するようにしても良い。

同様にして、出現状況取得手段１０２１および特定脳波取得手段１０２３は、２番目からｎ番目までのエポックについても同様の処理を繰り返す。処理の繰り返しの結果、カウンターｋの値は、「２０」になったとする。

図１２は、特定脳波取得手段１０２３が、上記の処理の繰り返しの結果取得したα紡錘波の開始時刻と終了時刻とを管理するα紡錘波管理表を示す図である。

図１３は、出現状況取得手段１０２１が、上記の処理の繰り返しの結果取得した各エポックにおけるα波の強度と、各エポックの開始時刻とを管理するα強度管理表を示す図である。

次に、判断手段１０２２は、α紡錘波が検出されたエポックの出現回数を示すカウンターｋの値が予め指定されたα紡錘波が検出されたエポック数に関する閾値以上であるか否かを判断する。ここでは、閾値が「１０」であったとすると、カウンターｋの値「２０」は、閾値を超えていると判断する。

また、判断手段１０２２は、図１３に示したα強度管理表において、「α強度」の値の平均値を算出する。算出した平均値が「１．４５μＶ^２」であるとする。そして、その平均値が、予め指定されているα波の強度についての閾値以上であるか否かを判断する。例えば、ここでは、閾値が「１．０μＶ^２」であったとすると、平均値は、閾値以上であると判断される。

判断手段１０２２は、α紡錘波が検出されたエポックの出現回数が閾値以上であり、かつ、α波の強度の平均値が閾値以上であるため、被検者が鬱病患者であるという判断結果を取得する。なお、仮に、いずれか一方でも閾値以下であれば、鬱病患者でないという判断結果を取得する。

鬱病患者であると判断されたため、γ出現状況取得手段１０３１は、図１１に示した脳波情報管理表の「被験者名」が「木村Ａ」であるレコードで管理されている睡眠時脳波情報のうちの睡眠期間の前半部分から、ｊ（ｊは１以上の整数）個のエポックを読み出す。ここでは、例として、ｊの値が「２０」であるとする。また、ここでは、例えば、睡眠期間の開始から、予め指定されたエポックが経過した時点からのエポックを読み出すものとする。そして、読み出したエポック単位の睡眠時脳波情報を、各エポックの開始時刻と対応付けて図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。

次に、γ出現状況取得手段１０３１は、読み出したエポック単位の睡眠時脳波情報の、開始時刻が一番早い１番目のエポックについて、高速フーリエ変換を行う。そして、ＦＦＴの結果についてγ波が検出されたか否かを判断する。ここでは、閾値以上のレベル（強度）のγ波が検出されたか否かを判断する。検出された場合、カウンターｇの値を１インクリメントする。また、検出されない場合、カウンターｇの値はインクリメントしない。

γ出現状況取得手段１０３１は、同様の処理を、読み出した全てのエポックについて行う。そして、投与判断手段１０３２は、得られたカウンターｇの値が、予め指定された閾値以上であるか否かを判断する。得られたカウンターｇの値が「１」であり、閾値が「３」であったとすると、カウンターｇの値が閾値未満の値であるため、投与判断手段１０３２は、薬の投与が行われていると判断して、判断結果を示す情報を取得する。なお、閾値以上であれば、薬の投与が行われていないと判断して、判断結果を示す情報を取得する。

出力部１０４は、判断手段１０２２が取得した「鬱病患者である」という判断結果を示す情報を、図示しないモニタ等に表示する。また、出力部１０４は、図１３に示したα強度管理表を用いてα波の強度を高さで示した時系列に沿ったグラフを生成して、図示しないモニタ等に表示する。また、出力部１０４は、解析の対象となっている「木村Ａ」に対応する睡眠時脳波情報のうちの、解析対象となっている複数のエポックの近傍の期間の情報を格納部１０１から読み出す。そして、この睡眠時脳波情報から、図１２に示したα紡錘波管理表の各レコードにおいて開始時刻と終了時刻とで示されているα紡錘波が取得された期間の脳波情報を取得し、取得した脳波情報の部分の表示態様が、他と異なる表示態様となるようにした睡眠時脳波情報の波形図を生成して、図示しないモニタ等に表示する。例えば、背景色及び波形を示す線の色を、他の領域に対して反転させた波形図を生成する。また、投与判断手段１０３２が取得した、薬剤が投与されていることを示す薬の投与の判断結果を出力する。

図１４は、出力部１０４による睡眠時脳波情報の解析結果の表示例を示す図である。図において、領域１４１は、判断手段１０２２が取得した判断結果についての表示である。また、領域１４２は、α強度のグラフである。また、領域１４３は、α紡錘波を、解析元の睡眠時脳波情報とともに示した表示である。また、領域１４４は、投与判断手段１０３２が取得した薬の投与の判断結果を示す表示である。

以上、本実施の形態によれば、睡眠時の脳波情報を用いて精神疾患の有無を判断するため、被検者に対する外部からの作用等によって生じる脳波への影響を極力減らして、正確な精神疾患の判断を行うことができる。特に、ノンレム睡眠期間におけるα波の出現状況によって、精神疾患を正確に診断することが可能となる。

また、睡眠前半におけるγ波の出現頻度によって、被検者に対する精神疾患に関連した投薬の有無を判断することができる。
また、解析元となる睡眠時脳波情報とともに、この睡眠時脳波情報から検出されたα紡錘波を出力することができ、精神疾患の診断等に有用な情報を提示することができる。また、精神疾患解析装置１による精神疾患の判断理由を確認することができる。

（実施の形態２）
本実施の形態は、上記実施の形態において、解析部１０２の代わりに、睡眠時脳波情報のδ波を利用して精神疾患の有無を判断する解析部２０２を用いるようにしたものである。

図１５は、本実施の形態における精神疾患解析システム２０のブロック図である。この精神疾患解析システム２０は、図１に示した精神疾患解析システム１０において、解析部１０２を備えた精神疾患解析装置１を用いる代わりに、解析部２０２を備えた精神疾患解析装置２を用いるようにしたものであり、解析部２０２以外の構成については、上記実施の形態の構成と同様である。

解析部２０２は、出現状況取得手段２０２１と、判断手段２０２２と、特定脳波取得手段１０２３とを備えている。特定脳波取得手段１０２３については、上記実施の形態１の特定脳波取得手段１０２３と同様のものであり、ここでは説明は省略する。

解析部２０２は、上記実施の形態において示した解析部１０２のように、ノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現状況を示す情報を取得して、取得した情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う代わりに、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報を取得し、取得した情報に応じて精神疾患の有無を判断するようにしたものである。その他の構成等について、上述した解析部１０２と同様であるのでここでは説明は省略する。

出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現状況を示す情報を取得する。例えば、出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報を取得する。ここでは、精神疾患の一つである鬱病の有無の判断を行うために、出現状況取得手段２０２１が、（４）ノンレム睡眠期間内のδ波の出現頻度を示す情報を取得する場合、（５）ノンレム睡眠期間内のδ波の強度を取得する場合の例についてそれぞれ説明する。

（４）δ波の出現頻度を示す情報を取得する場合
本願発明者らの鋭意研究の結果、鬱病患者においては、ノンレム睡眠期間においては、δ波の出現がまれであるのに対し健常者においては、ノンレム睡眠期間におけるδ波の出現頻度が高いというこれまでに知られていない知見が得られた。

図１６は、鬱病患者の睡眠時脳波情報のうちの、ノンレム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。

図１７は、健常者の睡眠時脳波情報のうちの、ノンレム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。図において、期間１７１は、δ波が検出されている部分を示す。

図１６に示すように、鬱病患者のノンレム睡眠期間の脳波情報には、ほとんどδ波が現れないが、健常者のノンレム睡眠期間の脳波情報には、図１７に示すように、δ波が検出される。

このため、出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、δ波の出現頻度を示す情報を取得する。ここでは、一例として、出現状況取得手段２０２１は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれδ波の成分を検出する。なお、ここでの処理等については、上述した（２）の場合の出現状況取得手段１０２１の処理と、取得する周波数帯がδ波である点を除けば同様であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

（５）ノンレム睡眠期間内のδ波の強度を取得する場合
本願発明者らの鋭意研究の結果、健常者のノンレム睡眠期間におけるδ波の強度は、鬱病患者に対して十分に大きいというこれまでに知られていない知見が得られた。例えば、レム睡眠期間であれば、強度は、高くても約１μＶ^２／分であるのに対し、ノンレム睡眠期間であれば、約７〜１０μＶ^２／分程度に上昇するという知見が得られた。

図１８は、鬱病患者の睡眠時脳波情報の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られたδ波のピークの値を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がノンレム睡眠期間である。

また、図１９は、健常者の睡眠時脳波情報の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られたα波のピークの値を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がノンレム睡眠期間である。

図１８および図１９に示すように、健常者の方が、明らかにノンレム睡眠期間のδ波の強度が高いことが分かる。

このため、出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、δ波の強度を示す情報を取得する。ここでは、一例として、出現状況取得手段２０２１が、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれδ波の成分を検出し、検出したδ波成分のピーク等のレベル（値）を、各期間のδ波の強度を示す情報として取得する。なお、この処理等については、上述した（３）の場合の出現状況取得手段１０２１の処理と、取得する周波数帯がδ波である点を除けば同様であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

なお、出現状況取得手段２０２１は、上述した（４）または（５）に示した処理のうちの一つだけを行っても良いし、複数の処理を行っても良い。

出現状況取得手段２０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出現状況取得手段２０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

判断手段２０２２は、出現状況取得手段２０２１が取得したδ波の出現状況を示す情報に応じて、精神疾患の有無の判断を行う。例えば、判断手段２０２２は、出現状況取得手段２０２１が取得したδ波の出現頻度または強度を示す情報に応じて精神疾患の有無を判断する。

例えば、出現状況取得手段２０２１が、上記の（４）のように、ノンレム睡眠期間におけるδ波の出現頻度を示す情報を取得する場合、判断手段２０２２は、予め用意されたδ波の出現頻度の閾値を読み出し、出現状況取得手段２０２１が取得したδ波が検出された期間の出現頻度を示す値が、この閾値を超えるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病でないことを判断する。例えば、判断手段２０２２は、睡眠の第一周期のノンレム睡眠期間におけるδ波の発生頻度が、１割以上である場合、被検者が鬱病でないことを判断する。また、１エポックが３０秒であるとすると、複数のエポックにそれぞれ含まれるδ波の積分値の平均が、１．５μＶ^２以上である場合、被検者が鬱病でないと判断しても良い。

また、例えば、出現状況取得手段２０２１が、上記の（５）のように、ノンレム睡眠期間におけるδ波の成分についての強度を示す情報を取得する場合、判断手段２０２２は、予め用意されたδ波の強度の閾値を読み出し、出現状況取得手段２０２１が各期間について取得したδ波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病でないと判断する。また、例えば、判断手段２０２２は、予め用意されたδ波の強度の閾値を読み出し、出現状況取得手段２０２１が各期間について取得したδ波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病でないと判断してもよい。この場合の強度の閾値は、例えば、５μＶ²である。あるいは、ノイズや測定ミス等の要因等を考慮して、この閾値を超える強度を示す期間が、予め指定された数以上ある場合に、各期間について取得したδ波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあると判断するようにしても良い。また、判断手段２０２２は、各期間のδ波の強度の平均値を算出し、この平均値が予め指定された閾値を超えるものであるか否かを判断することで、出現状況取得手段２０２１が各期間について取得したα波の成分の中に、この閾値を超える強度を有するものがあるか否かを判断するようにしても良い。平均値が閾値を超える場合、当然、閾値を超える値が含まれため、このような判断を行っても、結果的に同様の判断結果が得られる。

なお、判断手段２０２２は、出現状況取得手段２０２１が、上述した（４）または（５）に示した処理のうちの複数の処理を行った場合に、それぞれの処理の結果について、上記の判断を個別に行って、それぞれの判断結果を取得しても良い。また、それぞれの判断結果を更に用いて総合的な判断結果を取得しても良い。例えば、複数の処理に対する個別の判断結果において、全ての判断結果が、鬱病であると判断された場合にだけ、鬱病であるという判断結果を取得しても良い。また、複数の処理に対する個別の判断結果の中に、鬱病であるという判断結果と鬱病でないという判断結果が混在した場合に、鬱病の可能性がある等の判断結果を取得しても良い。

判断手段２０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段２０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

図２０は、本実施の形態における精神疾患解析装置の動作を示すフローチャートである。以下、動作について説明する。なお、図２０において、図９と同一符号は同一または相当するステップを示す。

（ステップＳ２００１）出現状況取得手段２０２１は、ｍ番目のエポックについて高速フーリエ変換を行う。

（ステップＳ２００２）出現状況取得手段２０２１は、ステップＳ２００１の高速フーリエ変換の結果について、δ波が含まれているか否かを判断する。この判断は、予め指定された強度以上の強度のδ波が含まれているか否かの判断としても良い。含まれている場合、ステップＳ９０７に進み、含まれていない場合、ステップＳ２００３に進む。

（ステップＳ２００３）出現状況取得手段２０２１は、ステップＳ２００１の高速フーリエ変換の結果から、δ波の強度を取得する。

（ステップＳ２００４）出現状況取得手段２０２１は、取得したδ波の強度を、ｍ番目のエポックと対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ２００５）判断手段２０２２は、ステップＳ２００３で取得したエポックごとのδ波の強度の平均値を算出し、平均値が、予め用意された閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上である場合、ステップＳ２００６に進み、以上でなければ、ステップＳ２００７に進む。

（ステップＳ２００６）判断手段２０２２は、解析対象となる被検者が鬱病でないと判断する。そして、ステップＳ２００８に進む。

（ステップＳ２００７）判断手段２０２２は、解析対象となる被検者が鬱病でないと判断する。そして、ステップＳ２００８に進む。

（ステップＳ２００８）特定脳波取得手段１０２３は、ステップＳ２００４で出現状況取得手段２０２１が蓄積したエポックごとに対応付けられたδ波の強度を示す情報を読み出す。

（ステップＳ２００９）出力部１０４は、ステップＳ２００６やステップＳ２００７において判断手段２０２２が取得した判断結果を示す情報を出力する。また、出力部１０４は、ステップＳ２００８で取得したエポックごとのδ波の強度を示す情報を用いて生成した、強度を高さで示した時系列に沿ったグラフを出力する。また、出力部１０４は、ステップＳ９１７による薬の投与の判断結果を出力する。そして、ステップＳ９０１に戻る。

なお、図２０のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態の具体例について説明する。ここでは、上記実施の形態１の具体例と同様に、被検者の睡眠時脳波情報を解析する指示が与えられ、ノンレム睡眠期間から読み出された１番目のエポックについて、ＦＦＴが行われたとする。

出現状況取得手段２０２１は、検出した脳波情報において、δ波が検出されたか否かを判断する。ここでは、例えば、ピークの値が５μＶ^２以上のδ波が検出されたか否かを判断するものとする。ここでは、閾値以上のδ波が検出されたとする。このため、出現状況取得手段２０２１は、カウンターｋの値を１インクリメントする。また、出現状況取得手段２０２１は、ＦＦＴの結果が示すδ波のピークの値を、このエポックの開始時刻等と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

そして、同様にして、出現状況取得手段２０２１は、２番目からｎ番目までのエポックについても同様の処理を繰り返す。処理の繰り返しの結果、カウンターｋの値は、「１８」になったとする。出現状況取得手段２０２１が取得したδ波の強度を示す情報は、例えば、図１３と同様のδ強度管理表等で管理される。

次に、判断手段２０２２はカウンターｋの値が予め指定された閾値以上であるか否かを判断する。ここでは、閾値が「１５」であったとすると、カウンターｋの値「１８」は、閾値を超えていると判断する。

また、判断手段１０２２は、出現状況取得手段２０２１が、各エポックについて取得したδ波の強度について、平均値を算出する。そして、その平均値が、予め指定されている閾値以上であるか否かを判断する。例えば、ここでは、閾値が「１．０μＶ^２」であったとすると、平均値は、閾値以上であると判断される。

判断手段１０２２は、δ波が検出されたエポックの出現回数が閾値以上であり、かつ、δ波の強度の平均値が閾値以上であるため、被検者が鬱病患者でないという判断結果を取得する。鬱病患者でないという判断結果は、鬱病患者でない可能性が高いという判断結果と考えても良い。かかることは、他においても同様である。なお、仮に、いずれか一方でも閾値以下であれば、鬱病患者であるという判断結果を取得する。
その後の処理については、上記実施の形態１の具体例と同様であるので、説明は省略する。

以上、本実施の形態によれば、睡眠時の脳波情報を用いて精神疾患の有無を判断するため、被検者に対する外部からの作用等によって生じる脳波への影響を極力減らして、より正確な精神疾患の判断を行うことができる。特に、ノンレム睡眠期間におけるδ波の出現状況によって、精神疾患を正確に診断することが可能となる。

（実施の形態３）
本実施の形態は、上記実施の形態１において、解析部１０２の代わりに、睡眠時脳波情報のβ波を利用して精神疾患の有無を判断する解析部２０２を用いるようにしたものである。

図２１は、本実施の形態における精神疾患解析システム３０のブロック図である。この精神疾患解析システム３０は、図１に示した精神疾患解析システム１０において、解析部１０２を備えた精神疾患解析装置１を用いる代わりに、解析部３０２を備えた精神疾患解析装置３を用いるようにしたものであり、解析部３０２以外の構成については、上記実施の形態の構成と同様である。

解析部３０２は、出現状況取得手段３０２１と、判断手段３０２２と、特定脳波取得手段１０２３とを備えている。特定脳波取得手段１０２３については、上記実施の形態１の特定脳波取得手段１０２３と同様のものであり、ここでは説明は省略する。

解析部３０２は、上記実施の形態において示した解析部１０２のように、ノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現状況を示す情報を取得して、取得した情報に応じて精神疾患の有無の判断を行う代わりに、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報を取得し、取得した情報に応じて精神疾患の有無を判断するようにしたものである。その他の構成等について、上述した解析部１０２と同様であるのでここでは説明は省略する。

出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現状況を示す情報を取得する。例えば、出現状況取得手段２０２１は、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報を取得する。ここでは、精神疾患の一つである鬱病の有無の判断を行うために、出現状況取得手段２０２１が、（６）レム睡眠期間内のβ波の出現頻度を示す情報を取得する場合、（７）レム睡眠期間内のβ波の波形の大きさの変化を示す情報を取得する場合の例についてそれぞれ説明する。

（６）β波の出現頻度を示す情報を取得する場合
本願発明者らの鋭意研究の結果、レム睡眠期間におけるβ波の出現する割合が、鬱病患者においては非常に高いというこれまでに知られていない知見が得られた。β波の出現する割合とは、例えば、出現した全ての周波数の脳波情報に対する、β波の出現する割合である。β波の出現する割合は、例えば、全ての周波数の脳波情報の強度の合計に対する、β波の強度の割合と考えても良い。

図２２は、鬱病患者の睡眠時脳波情報の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られたβ波の割合を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がレム睡眠期間である。

また、図２３は、健常者の睡眠時脳波情報の各エポックに対してＦＦＴを行った際に得られたβ波の割合を、時系列に沿って並べたグラフの一例を示す図である。図において、斜線で示した部分がレム睡眠期間である。

図２２および図２３に示すように、鬱病患者の方が、明らかにレム睡眠期間のβ波の割合が高く、３０％を超えるものも多いことが分かる。これに対し、健常者のβ波の割合は、３０％を超えていない。

このため、出現状況取得手段３０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、β波の出現頻度を示す情報を取得する。ここでは、一例として、出現状況取得手段２０２１は、フーリエ変換により、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれβ波の成分の出現する割合を取得し、取得した割合が、予め閾値以上である期間の出現頻度を示す情報を、β波の出現頻度を示す情報として取得する。なお、この処理等については、上述した（２）の場合の出現状況取得手段１０２１の処理と、取得する周波数帯がδ波である点等を除けば同様であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

（７）レム睡眠期間内のβ波の波形の大きさまたは大きさの変化を示す情報を取得する場合
本願発明者らの鋭意研究の結果、鬱病患者のレム睡眠期間において出現するβ波の形状が乱れており、その結果、波形の大きさが大きくなったり、大きさの変化が激しいというこれまでに知られていない知見が得られた。

図２４は、鬱病患者の睡眠時脳波情報のうちの、レム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。

図２５は、健常者の睡眠時脳波情報のうちの、レム睡眠期間の一のエポックの脳波の波形の一例を示す図である。

図２４および図２５に示すように、レム睡眠期間の脳波情報には、健常者の場合も鬱病患者の場合も、β波が現れているが、鬱病患者のβ波は、健常者のβ波と比べて、出力が大きく、また、波形の変化も大きく、波形に乱れが生じている。

このため、出現状況取得手段３０２１は、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、β波の波形の大きさや大きさの変化を示す情報を取得する。例えば、レム睡眠期間の１以上の期間について、フィルタ等を用いて、睡眠時脳波情報からβ波の波形を取り出し、取り出したβ波の隣接する波同士の振幅の差を示す情報を、波形の大きさの変化を示す情報として取得する。あるいは、取得した振幅等の差の合計を波形の大きさの変化を示す情報として取得する。あるいは、振幅や波高値のばらつきを示す分散値等の値を波形の大きさの変化を示す値として取得しても良い。なお、レム睡眠期間の脳波情報を全てβ波と考えるようにして、上述したフィルタ等によりβ波を取り出す処理を省略しても良い。

なお、出現状況取得手段３０２１は、上述した（６）または（７）に示した処理のうちの一つだけを行っても良いし、複数の処理を行っても良い。

出現状況取得手段３０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出現状況取得手段３０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

判断手段３０２２は、出現状況取得手段３０２１が取得したβ波の出現状況を示す情報に応じて、精神疾患の有無の判断を行う。例えば、判断手段３０２２は、出現状況取得手段３０２１が取得したβ波の出現頻度または波形の変化の大きさを示す情報に応じて精神疾患の有無を判断する。

例えば、出現状況取得手段３０２１が、上記の（６）のように、レム睡眠期間におけるβ波の出現頻度を示す情報を取得する場合、判断手段３０２２は、予め用意されたβ波の出現頻度の閾値を読み出し、出現状況取得手段３０２１が取得したβ波が検出された期間の出現頻度を示す値が、この閾値を超えるか否かを判断し、超えた場合、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病であることを判断する。β波の出現頻度の閾値は、例えば、約３５％以上である。重い鬱病患者を判断するためには、閾値を約５０％としてもよい。

また、例えば、出現状況取得手段３０２１が、上記の（７）のように、レム睡眠期間におけるβ波の波形の大きさの変化を示す情報を取得する場合、判断手段２０２２は、予め用意されたβ波の波形の大きさの変化や強度についての閾値を読み出し、この閾値を用いて、睡眠時脳波情報に対応する被検者が鬱病であるか否かを判断する。例えば、β波の強度が予め指定された閾値以上である場合に、鬱病であると判断しても良い。例えば、β波の強度の閾値は、０．３μＶ²である。また、例えば、上述したように、β波の波形の大きさの変化を示す情報が、１以上の期間内の隣接する波同士の振幅や波高値の差の情報である場合、この振幅や波高値の差の中に、閾値を超えるものがあるか否かを判断し、超えるものがある場合、被検者が鬱病であると判断する。超えるものがない場合は、鬱病でないと判断するようにしても良い。ここでの閾値を超えるものがあるか否かとは、閾値を超えるものが、予め指定された数以上あるか否かということと解釈しても良い。また、例えば、β波の波形の大きさの変化を示す情報が、上述したような振幅等の差の合計や、振幅の差の分散等の値等の値である場合、この値が、閾値を超えるか否かを判断し、超える場合、鬱病であると判断しても良い。

なお、判断手段３０２２は、出現状況取得手段３０２１が、上述した（６）または（７）に示した処理のうちの複数の処理を行った場合に、それぞれの処理の結果について、上記の判断を個別に行って、それぞれの判断結果を取得しても良い。また、それぞれの判断結果を更に用いて総合的な判断結果を取得しても良い。例えば、複数の処理に対する個別の判断結果において、全ての判断結果が、鬱病であると判断された場合にだけ、鬱病であるという判断結果を取得しても良い。また、複数の処理に対する個別の判断結果の中に、鬱病であるという判断結果と鬱病でないという判断結果が混在した場合に、鬱病の可能性がある等の判断結果を取得しても良い。また、鬱病患者では、ノンレム睡眠期間とレム睡眠期間とではβ波の強度が大きく変化することから、判断手段３０２２は、ノンレム睡眠期間とレム睡眠期間とのβ波の強度の変化が、予め指定された閾値以上である場合に、鬱病であるという判断結果を取得してもよい。

判断手段３０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段３０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

図２６は、本実施の形態における精神疾患解析装置の動作を示すフローチャートである。以下、動作について説明する。なお、図２６において、図９および図２０と同一符号は同一または相当するステップを示す。

（ステップＳ２６００）出現状況取得手段３０２１は、格納部１０１に格納されている睡眠時脳波情報から、レム睡眠期間のｎ（ｎは２以上の整数）個のエポックの脳波情報を読み出す。読み出した脳波情報は、図示しないメモリ等に一時記憶する。

（ステップＳ２６０１）出現状況取得手段３０２１は、ステップＳ２００１の高速フーリエ変換の結果について、β波の割合が、予め指定された閾値以上であるか否か判断する。ここでの割合は、例えば、ＦＦＴで得られた全ての波形の強度の合計に対するβ波の割合である。含まれている場合、ステップＳ９０７に進み、含まれていない場合、ステップＳ２６０２に進む。

（ステップＳ２６０２）出現状況取得手段３０２１は、ステップＳ２００１の高速フーリエ変換の結果から、β波の強度を取得する。

（ステップＳ２６０３）出現状況取得手段３０２１は、取得したβ波の強度を、ｍ番目のエポックと対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ２６０４）出現状況取得手段３０２１は、レム睡眠期間の睡眠時脳波情報の予め指定された時間の長さの期間について、β波の波形の大きさの変化を示す情報を取得する。ここでは、例えば、ステップＳ９０２で読み出したエポックのうちの１番目のエポックにおいて、フィルタ等を用いてβ波を取り出し、隣接する波同士の振幅の差を順次算出する。そして、この振幅の差を、波形の大きさの変化を示す情報として取得する。

（ステップＳ２６０５）判断手段３０２２は、ステップＳ２６０４で取得した波形の大きさの変化を示す値の中に、予め指定された閾値以上のものがあるか否かを判断する。ここでは、例えば、閾値以上のものが、予め指定された数以上あるか否かを判断しても良い。閾値以上のものがある場合、ステップＳ９１５に進み、以上でなければ、ステップＳ９１６に進む。

（ステップＳ２６０６）特定脳波取得手段３０２３は、ステップＳ２６０３で出現状況取得手段３０２１が蓄積したエポックごとに対応付けられたβ波の強度を示す情報を読み出す。

（ステップＳ２６０７）出力部１０４は、ステップＳ９１５やステップＳ９１６において判断手段３０２２が取得した判断結果を示す情報を出力する。また、出力部１０４は、ステップＳ２６０６で取得したエポックごとのβ波の強度を示す情報を用いて生成した、強度を高さで示した時系列に沿ったグラフを出力する。また、出力部１０４は、ステップＳ９１７による薬の投与の判断結果を出力する。そして、ステップＳ９０１に戻る。

以下、本実施の形態の具体例について説明する。ここでは、上記実施の形態１の具体例と同様に、被検者の睡眠時脳波情報を解析する指示が与えられ、レム睡眠期間から読み出された１番目のエポックについて、ＦＦＴが行われたとする。

出現状況取得手段１０２１は、ＦＦＴで得られた全ての波形の強度の合計に対するβ波の割合をβ波の出現する割合として取得し、この割合が予め指定された閾値以上であるか否かを判断する。ここでは、例えば、β波の割合が３０％以上であるか否かを判断する。ここでは、閾値以上のβ波が検出されたとする。このため、出現状況取得手段３０２１は、カウンターｋの値を１インクリメントする。また、出現状況取得手段３０２１は、ＦＦＴの結果が示すβ波のピークの値を、このエポックの開始時刻等と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

そして、同様にして、出現状況取得手段３０２１は、２番目からｎ番目までのエポックについても同様の処理を繰り返す。処理の繰り返しの結果、カウンターｋの値は、「１８」になったとする。出現状況取得手段３０２１が取得したβ波の強度を示す情報は、例えば、図１３と同様のδ強度管理表等で管理される。

次に、判断手段３０２２はカウンターｋの値が予め指定された閾値以上であるか否かを判断する。ここでは、閾値が「１５」であったとすると、カウンターｋの値「１８」は、閾値を超えていると判断する。

次に、出現状況取得手段３０２１は、上記の１番目のエポックについて、フィルタ等を用いてβ波を取り出し、取得したβ波において隣接する波同士の振幅の差を順次算出する。

そして、判断手段３０２２は、出現状況取得手段２０２１が算出した振幅の差の絶対値のそれぞれについて、その値が、予め指定された閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である振幅の差の数をカウントしていく。そして、この数が予め指定されている値以上であるか否かを判断する。例えば、ここでは、予め指定されていた値を超えていたとする。

判断手段３０２２は、β波の出現する割合が、閾値以上であるエポックの出現回数、即ち、カウンターｋの値「１８」が閾値以上であり、かつ、β波の波形の大きさの変化を示す情報、即ち隣接する波同士の振幅の差の情報において、閾値以上のものが予め指定された数以上存在しているため、被検者が鬱病患者であるという判断結果を取得する。なお、仮に、いずれか一方でも閾値以下であれば、鬱病患者であるという判断結果を取得する。

その後の処理については、上記実施の形態１の具体例と同様であるので、説明は省略する。

以上、本実施の形態によれば、睡眠時の脳波情報を用いて精神疾患の有無を判断するため、被検者に対する外部からの作用等によって生じる脳波への影響を極力減らして、より正確な精神疾患の判断を行うことができる。特に、レム睡眠期間におけるβ波の出現状況によって、精神疾患を正確に診断することが可能となる。

なお、上記各実施の形態においては、解析部が、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報と、睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報と、睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の睡眠時脳波情報の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報とのうちの２以上の情報を取得し、取得した情報の組合せに応じて、精神疾患の有無を判断するようにしても良い。つまり、上記各実施の形態で説明した睡眠時脳波情報を解析する処理の２以上を適宜組み合わせて行うようにし、これらの解析結果の組合せに応じて、精神疾患を判断するようにしても良い。例えば、上記のような２以上の情報を取得し、それぞれについて、上記と同様に精神疾患の有無を判断し、これらの判断結果によって、最終的に精神疾患の有無を判断してもよい。例えば、これらの全ての判断結果が、精神疾患があることを示す場合にだけ、精神疾患があると判断しても良い。あるいは、これらの全ての判断結果が、精神疾患があることを示さない場合にだけ、精神疾患がないと判断しても良い。また、精神疾患であることを示す判断結果と、精神疾患でないことを示す判断結果とが混在している場合に、精神疾患の可能性があることを示す情報等を出力してもよい。

なお、このような構成を得るためには、例えば、精神疾患解析装置に対して、上記各実施の形態において示した解析部１０２、解析部２０２、および解析部３０２の構成と同様の構成を有する解析部を設けるようにすればよい。なお、この場合、共通の動作を行う構成については、共用するようにしても良い。

また、このような場合においては特に、上述したように解析部の特定脳波取得手段が睡眠時脳波情報から複数の特定の周波数帯の脳波情報を取得するようにして、出力部１０４が、この複数の周波数帯の脳波情報を出力しても良い。このようにすることで、精神疾患の診断等に有用な情報を提示することができるとともに、精神疾患解析装置による精神疾患の判断理由を確認することが可能となる。

（実施の形態４）
本実施の形態に係る発明は、睡眠時の脳波を用いて、被検者の精神疾患の有無の判断を行う際に利用されるものである。つまり、睡眠時の脳波の波形が、精神疾患患者と健常者とでは異なるという知見に基づき、これらの波形を被検者の睡眠時の脳波の波形と比較しやすくなるよう出力することで、精神疾患であるか否かの適切な判断に役立てようとするものである。

図２９は、本実施の形態における脳波情報出力装置１０００のブロック図である。

脳波情報出力装置１０００は、健常脳波格納部１１、疾患脳波格納部１２、受付部１３、出力部１４を備える。

健常脳波格納部１１には、１以上の健常脳波情報が格納される。健常脳波情報とは、健常者の睡眠時の脳波情報である。ここで述べる健常者とは、例えば、少なくとも予め指定された精神疾患がない人である。予め指定された精神疾患とは、例えば、鬱病や、統合失調症や、パニック症候群等である。脳波情報は、脳波の情報である。脳波情報は、例えば、脳波計等の出力の情報である。脳波情報は、例えば、時系列に対応付けられた脳波計の１以上の出力値（例えば電圧値）を有する情報である。脳波情報は、例えば、脳波をサンプリングした時間（時刻）と、脳波の出力値とを有する情報であっても良い。なお、脳波情報は、脳波の波形を示す画像データであっても良い。かかることは以下においても同様である。この画像データはベクタデータでもラスタデータであってもよい。また、脳波情報は、実際に脳波計等で取得した実測値に対して、ノイズ除去等の処理を行って得られたデータであっても良い。かかることは以下においても同様である。健常脳波情報は、一の健常者の睡眠中に取得した脳波情報の一部であっても、全部であっても良い。また、健常脳波情報は、睡眠時の予め指定された周期や、フェーズや、期間等の一部の脳波情報であっても良い。例えば、睡眠第一周期の脳波情報や、レム睡眠時の脳波情報や、ノンレム睡眠時の脳波情報や、睡眠開始から、所定時間経過後の脳波情報等であっても良い。また、健常脳波情報は、睡眠時の脳波情報のうちの、予め指定された周波数帯の脳波情報であっても良い。予め指定された周波数帯の脳波情報は、例えば、α波や、β波、γ波、δ波等である。なお、健常脳波格納部１１には、異なる周期や、フェーズ等で取得された脳波情報や、異なる周波数帯の脳波情報が混在していてもよく、このような場合、どの周期、フェーズ、期間等の脳波情報であるかを示す識別情報や、どの周波数帯の情報であるかを示す識別情報を、健常脳波情報が有しているようにしても良い。健常脳波情報は、健常者の代表的な睡眠時の脳波情報であることが好ましい。また、健常脳波情報の予め指定された周期やフェーズや期間の開始位置（開始時間）や終了位置（終了時間）には、頭出し等に利用可能な、いわゆるインデックスの情報や、マーカー等の情報が対応付けられているようにしても良い。健常脳波格納部１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

疾患脳波格納部１２には、１以上の疾患脳波情報が格納される。疾患脳波情報は、精神疾患患者の睡眠時の脳波情報である。ここで述べる精神疾患患者とは、例えば、少なくとも予め指定された精神疾患を有する人である。予め指定された精神疾患とは、例えば、上記と同様の、鬱病や、統合失調症や、パニック症候群等である。疾患脳波情報は、一の精神疾患患者の睡眠中に取得した脳波情報の一部であっても、全部であっても良い。また、疾患脳波情報は、睡眠時の予め指定された周期や、フェーズや、期間等の一部の脳波情報であっても良い。また、疾患脳波情報は、睡眠時の脳波情報のうちの、予め指定された周波数帯の脳波情報であっても良い。なお、疾患脳波格納部１２には、異なる周期や、フェーズ等で取得された脳波情報や、異なる周波数帯の脳波情報が混在していてもよく、このような場合、どの周期、フェーズ、期間等の脳波情報であるかを示す識別情報や、どの周波数帯の情報であるかを示す識別情報を、疾患脳波情報が有しているようにしても良い。また、健常脳波情報の予め指定された周期やフェーズや期間の開始位置（開始時間）や終了位置（終了時間）には、頭出し等に利用可能な、いわゆるインデックスの情報や、マーカー等の情報が対応付けられているようにしても良い。また、疾患脳波格納部１２には、異なる精神疾患を有する患者の睡眠時の脳波情報が格納されていても良い。この場合、精神疾患を識別する識別情報を、疾患脳波情報が有しているようにしても良い。疾患脳波格納部１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

受付部１３は、１以上の被検者脳波情報を受け付ける。被検者脳波情報は、被検者の睡眠時の脳波情報である。ここでの被検者とは、予め指定された精神疾患の判断対象となる人である。被検者脳波情報については、上述した健常脳波情報や、疾患脳波情報等と同様であるので、ここでは、詳細な説明は省略する。被検者脳波情報は、被検者の識別情報や、判断対象となる精神疾患の識別情報等を有していても良い。ここでの受け付けとは、図示しない記憶媒体等からの読み出しや、脳波計や、他の装置等から送信される被検者脳波情報の受信も含む概念である。受付部１３は、記憶媒体から情報を読み出す手段のデバイスドライバーや、通信手段や、これらの制御ソフトウェア等で実現され得る。

出力部１４は、健常脳波格納部１１に格納されている健常者脳波情報と、疾患脳波格納部１２に格納されている疾患脳波情報とを読み出し、読み出した健常脳波情報が示す波形（以下、健常脳波波形と称す）と、疾患脳波情報が示す波形（以下、疾患脳波波形と称す）とを並べて出力する。出力部１４は、各波形に対して、更に、目盛りや凡例やタイトル等を表示するようにしても良い。出力部１４は、各波形を並べて出力する際、横軸や縦軸の単位や、目盛りの間隔等は同じものとすることが好ましい。ここで述べる出力とは、例えば、波形のモニタ等への表示や、波形の紙や樹脂製のシート等への印刷である。また、表示や、印刷用のデータ（例えば画像データや電子文書形式のデータ等）を生成して送信したり、図示しない記憶媒体等に蓄積することであっても良い。出力部１４による出力は、例えば、精神疾患の判断等に用いられる。出力部１４は、例えば、横軸を時間軸、縦軸を波形出力の値をした健常脳波波形と疾患脳波波形とを出力する。出力部１４は、波形を出力する際に、時間軸や、波形出力の値を示す軸を生成し、出力するようにしても良い。出力部１４は、例えば、健常脳波波形と疾患脳波波形とを、縦に並べて出力する。また、健常脳波波形と疾患脳波波形とを重ねて出力しても良い。出力部１４は、健常脳波波形と、疾患脳波波形とを、異なる色や、線種等で、出力しても良い。

出力部１４は、健常脳波情報および疾患脳波情報が、上述したような周期やフェーズ等の識別情報や周波数帯の識別情報等を有している場合、これらの識別情報の少なくとも一部が一致する健常脳波情報および疾患脳波情報の波形を出力するようにしても良い。また、健常脳波情報および疾患脳波情報に対応付けられているインデックス等の頭出しに利用可能な情報が一致する箇所の波形を、出力しても良い。また、出力部１４は、ユーザにより指定された、周期や、フェーズや、周波数帯等の識別情報を有する健常脳波情報および疾患脳波情報の波形を出力しても良い。また、出力部１４は、健常脳波情報および疾患脳波情報の、ユーザが入力した指示により指定されたインデックス等の頭出しに利用可能な情報が付けられた箇所の波形を出力してもよい。あるいは、ユーザが入力した指示により指定された時間（期間）の健常脳波情報及び疾患脳波情報が示す波形を出力しても良い。なお、ユーザからの指示は、例えば、指示を受け付けるための指示受付部（図示せず）等から受け付けるようにすればよい。また、健常脳波情報と疾患脳波情報とが上述したような精神疾患の識別情報を有する場合、同じ精神疾患の識別情報を有する健常脳波情報を示す波形と疾患脳波情報を示す波形とを出力するようにしても良い。

また、出力部１４は、受付部１３が受け付けた被検者脳波情報が示す波形（以下、被検者脳波波形）を、上記の健常脳波情報及び疾患脳波情報と並べて出力するようにしても良い。例えば、出力部１４は、健常脳波波形と疾患脳波波形と被検者脳波波形を、縦に並べて出力してもよい。特に、縦に並べて出力する際には、出力部１４は、被検者脳波波形を、健常脳波波形と疾患脳波波形との間に挟まれた位置に配置して出力することが好ましい。このようにすることで、被検者脳波波形が、健常者の脳波の波形と精神疾患者の脳波とのどちらに近いかを判断しやすくなる。

出力部１４は、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

図３０は、脳波情報出力装置１０００の出力部１４が出力した、健常脳波波形と疾患脳波波形とを表したシートの一例を示す図である。このような健常脳波波形と疾患脳波波形とを少なくとも表したシートは、精神疾患の判断を行うために用いられるシートであることから、ここでは、このようなシートを精神疾患診断用シートと呼ぶ。この精神疾患診断用シート２１においては、シート２２上に、健常脳波波形２３と疾患脳波波形２４とが表されている。シート２２の材質は、紙であってもシート上の受信であっても良い。シート２２の厚さや、大きさは問わない。また、シート２２の色等は問わない。シート２２は、透明なシートであることが好ましい。被検者の睡眠時の脳波の波形と重ね合わせた比較ができるからである。精神疾患診断用シート２１において、健常脳波波形２３および疾患脳波波形２４は、例えば、それぞれ、横軸を時間、縦軸を波形の出力（例えば電圧）とした波形の図として示されている。また、健常脳波波形２３と疾患脳波波形２４とは、縦方向に（即ち縦軸方向に）並べて表示されている。

図３１は、脳波情報出力装置１０００の出力部１４が出力した、健常脳波波形と疾患脳波波形と被検者脳波波形とを表した精神疾患診断用シートの一例を示す図である。この精神疾患診断用シート３１においては、上記と同様のシート２２上に、健常脳波波形３３と疾患脳波波形３４と被検者脳波波形３５とが表されている。精神疾患診断用シート３１において、健常脳波波形３３、疾患脳波波形３４、および被検者脳波波形３５は、例えば、それぞれ、横軸を時間、縦軸を波形の出力（例えば電圧）とした波形の図として示されている。また、健常脳波波形３３、疾患脳波波形３４、および被検者脳波波形３５は、被検者脳波波形３５が、健常脳波波形３３と疾患脳波波形３４との間に位置するように、縦方向に（即ち縦軸方向に）並べて表示されている。

次に、脳波情報出力装置１０００の動作について図３２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１０１）脳波情報出力装置１０００は、健常脳波波形と疾患脳波波形とを出力する指示を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１０２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０５に進む。

（ステップＳ１０２）出力部１４は、健常脳波格納部１１から健常脳波情報を読み出す。

（ステップＳ１０３）出力部１４は、疾患脳波格納部１２から疾患脳波情報を読み出す。

（ステップＳ１０４）出力部１４は、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３で読み出した健常脳波情報と疾患脳波情報とがそれぞれ示す波形とを並べて出力する。例えば、健常脳波波形と疾患脳波波形とを並べて表した精神疾患診断用シート２１を出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。

（ステップＳ１０５）脳波情報出力装置１０００は、健常脳波波形と疾患脳波波形と被検者脳波波形とを出力する指示を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１０６に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０１に戻る。

（ステップＳ１０６）受付部１３は、被検者脳波情報を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１０７に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０６に戻る。

（ステップＳ１０７）出力部１４は、健常脳波格納部１１から健常脳波情報を読み出す。

（ステップＳ１０８）出力部１４は、疾患脳波格納部１２から疾患脳波情報を読み出す。

（ステップＳ１０９）出力部１４は、ステップＳ１０６で受け付けた被検者脳波情報が示す波形と、ステップＳ１０７およびステップＳ１０８で読み出した健常脳波情報と疾患脳波情報とがそれぞれ示す波形とを並べて出力する。例えば、健常脳波波形と疾患脳波波形との間に、被検者脳波波形を並べて表した精神疾患診断用シート３１を出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。

なお、図３２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における脳波情報出力装置１０００の具体的な動作について説明する。

図３３は、脳波情報出力装置１０００の概念図である。図において、脳波情報出力装置１０００の出力部１４は、出力デバイスであるプリンタ１００１と、モニタ１００２と接続されている。

図３４は、健常脳波格納部１１に格納されている健常脳波情報の一例を示す図である。健常脳波情報は、サンプリングした時間（秒）である「時間」と、取得された脳波の出力（μＶ）である「出力」という項目を有している。ここでの「時間」は、脳波情報の測定開始からの経過時間であるとする。ただし、実際の時刻であっても良い。なお、ここでは、一例として、健常脳波格納部１１には、一の健常脳波情報だけが格納されている場合について説明するが、複数の健常脳波情報が格納されており、出力対象となる一の健常脳波情報をユーザの指示により選択できるようにしても良い。

また、疾患脳波格納部１２にも、ここでは、図３４と同様の一の疾患脳波情報が格納されているものとする。ただし、この疾患脳波格納部１２にも、健常脳波格納部１１の場合と同様に、複数の疾患脳波情報が格納されており、出力対象となる一の疾患脳波情報をユーザの指示により選択できるようにしても良い。

まず、ユーザが、キーボードやマウス等を操作して、入力メニュー等を介して、脳波情報出力装置１０００の図示しない指示受付部等に、健常脳波波形と疾患脳波波形とを出力する指示を入力したとする。また、ここでは、出力先を、プリンタ１００１とモニタ１００２とのいずれかに指定する情報も入力したとする。

出力部１４は、図３４に示した健常脳波情報と、図３４と同様の疾患脳波情報とを、それぞれ、健常脳波格納部１１と、疾患脳波格納部１２とから読み出す。

そして、出力部１４は、読み出した情報を、上記で入力された出力先に出力する。例えば、出力先としてプリンタ１００１が選択された場合、読み出した健常脳波情報と疾患脳波情報とをプロットして得られる波形の画像情報、即ち、健常脳波波形の画像情報と、疾患脳波波形の画像情報とをそれぞれ生成し、これらを縦に並べて配置した画像情報を生成する。例えば、予め用意されたテンプレート等に、波形の画像が配置される。そして、生成された画像情報を、プリンタ１００１を介して、例えば、透明なシート（例えば、透明なフィルム等）に印刷する。

これにより、図３０に示すような精神疾患診断用シート２１が得られる。ただし、ここで得られる精神疾患診断用シート２１のシート２２は、透明なシートである。

この精神疾患診断用シート２１は、透明なシートであるため、この精神疾患診断用シート２１に示されている健常脳波波形や、疾患脳波波形を、この精神疾患診断用シート２１とは別に出力した被検者脳波波形と重ね合わせて比較することが可能となる。これにより、比較の際に使いやすく、なおかつ、正確な判断を行うことが可能となる。

また、出力先をモニタ１００２に指定した場合、図３０に示した精神疾患診断用シート２１に表示されている画像と同様の、健常脳波波形と疾患脳波波形とを縦に並べた画像がモニタ１００２に表示される。

また、ユーザが、キーボードやマウス等を操作して、入力メニュー等を介して、脳波情報出力装置１０００の図示しない指示受付部等に、健常脳波波形と疾患脳波波形と被検者脳波波形とを出力する指示を入力したとする。また、ここでは、出力先を、プリンタ１００１とモニタ１００２とのいずれかに指定する情報も入力したとする。

この指示が入力されると、モニタ１００２上に、出力対象となる被検者脳波情報をユーザに指定することを求める情報が表示される。そして、ユーザが、予め脳波情報出力装置１０００の図示しない記憶媒体等に予め格納されている被検者脳波情報を指定する情報（例えば、被検者脳波情報のファイル名やパス名）を図示しない指示受付部等に入力したとする。なお、被検者脳波情報は、予め、脳波情報出力装置１０００の図示しない記憶媒体等に格納されているものとする。また、この被検者脳波情報は、図３４に示した健常脳波情報と同様の情報であるとする。

図示しない指示受付部等が被検者脳波情報の指定を受け付けると、出力部１４は、指定された被検者脳波情報を読み出す。また、上記と同様に、健常脳波情報と、疾患脳波情報とを、それぞれ、健常脳波格納部１１と、疾患脳波格納部１２とから読み出す。

そして、出力部１４は、読み出した情報を、上記で入力された出力先に出力する。例えば、出力先としてプリンタ１００１が選択された場合、読み出した被検者脳波情報と健常脳波情報と疾患脳波情報とをプロットして得られる波形の画像情報、即ち、被検者脳波波形の画像情報と、健常脳波波形の画像情報と、疾患脳波波形の画像情報とをそれぞれ生成し、これらを、被検者脳波波形が健常脳波波形と疾患脳波波形との間に位置するよう、縦に並べて配置した画像情報を生成する。例えば、予め用意されたテンプレート等に、波形の画像が配置される。そして、生成された画像情報を、プリンタ１００１を介して、ここでは、透明なシート（例えば、透明なフィルム等）に印刷する。

これにより、図３１に示すような精神疾患診断用シート３１が得られる。なお、ここで得られる精神疾患診断用シート３１のシート２２は、透明なシートである。また、被検者脳波情報に、被検者の名前等の識別情報が含まれている場合、これを、被検者脳波波形の画像の近傍に表示指定もよい。

この精神疾患診断用シート３１は、精神疾患診断用シート２１と同様の使い方ができるとともに、この精神疾患診断用シート３１だけでも、被検者脳波波形と、健常脳波波形および疾患脳波波形との比較を行うことが可能となる。また、被検者脳波情報が、健常脳波波形および疾患脳波波形と間に位置しているため、比較するもの同士の位置が近く、また、その間に他の波形が表示されていないため、非常に比較がしやすい。

また、出力先をモニタ１００２に指定した場合、図３１に示した精神疾患診断用シート３１に表示されている画像と同様の、被検者脳波波形と健常脳波波形と疾患脳波波形とを縦に並べた画像がモニタ１００２に表示される。

以上、本実施の形態によれば、健常脳波波形と疾患脳波波形とを並べて出力することができるため、例えば、医師等が、この出力結果が示すそれぞれの波形と被検者の脳波情報が示す波形との目視による比較を行うことで、被検者の脳波情報が示す波形が、精神疾患を有する者のものであるか否かをより正確に、かつ容易に判断することが可能となる。

また、健常脳波波形と疾患脳波波形と被検者脳波波形とを並べて出力することができるため、例えば、医師等が、この出力結果が示す被検者脳波波形と、他の脳波波形とを、目視による比較を行うことで、被検者の脳波情報が示す波形が、精神疾患を有する者のものであるか否かをより正確に、かつ容易に判断することが可能となる。

特に、被検者脳波波形を、健常脳波波形と疾患脳波波形との間に配置して、これらの波形を縦に並べるようにしたことで、被検者脳波波形と、健常脳波波形および疾患脳波波形とのそれぞれとの距離が近くなるため、被検者脳波波形と、健常脳波波形および疾患脳波波形との比較がより容易になる。

また、特に、透明なシートに、これらの波形を印刷したことによりに、このシートに印刷された健常脳波波形と、疾患脳波波形とを、被検者の脳波波形と重ね合わせて、どちらにより近いかを判断することでき、精神疾患の有無の判断を容易に行うことが可能となる。

なお、上記各実施の形態においては、精神疾患解析装置が、脳波取得装置の取得した脳波情報の値を１／５倍した（即ち、振幅を１／５倍した）脳波情報を用いるようにし、かつ、出現状況取得手段が、３０秒である一のエポックを、４秒ごとに８つに分割し、それぞれに対してフーリエ変換を行って得られた８つの値の平均値を、この一のエポックに対してフーリエ変換を行って得られた結果として用いるようにした状況における例について説明した。上記各実施の形態において示されている閾値等の値は、このような場合に応じて設定された値である。上記のように脳波情報の感度設定を小さくすることや、フーリエ変換の対象となる時間幅を短くすることは、脳波計等の脳波取得装置のノイズレベルが高い場合（例えば、１０μＶ程度）等においては高品質な解析を行うためには適切である。

しかしながら、ノイズレベルが３μＶ程度以下である高性能な脳波取得装置を用いる場合、本願発明においては、上記のように脳波情報の感度設定を小さくする必要はなく、脳波取得装置が取得した脳波情報をそのまま用いるようにしても良い。また、上記のように、エポックを多分割した各時間についてフーリエ変換を行ってその平均値を取得する代わりに、エポック全体に対して一のフーリエ変換を行って得られた結果を、そのまま、エポックに対してフーリエ変換を行って得られた結果として用いてもよい。このようにすることで、より高品質な解析が可能となる。

なお、脳波取得装置が取得した脳波情報をそのまま用いるようにし、出現状況取得手段がエポック全体についてフーリエ変換を行うことで得た結果を、エポックに対するフーリエ変換の結果として用いる場合、上記各実施の形態において説明した出現状況取得手段がフーリエ変換により取得した値や、精神疾患の判断等に用いられる閾値等の値を適宜変更する必要がある。具体的には、脳波情報の出力値は、１／５から１に変更されることにより５倍の値となり、フーリエ変換の対象となる時間幅も、エポックを分割した時間幅である４秒からエポック全体の時間幅である３０秒に変更されることにより７．５倍となる。このため、フーリエ変換によって得られるα波や、β波や、δ波等の強度の値や、これらの値に関する閾値等は、上記各実施の形態においてそれぞれ示した値の５²×７．５（＝１８７．５）倍となる。

具体的には、以下のように、出現状況取得手段がフーリエ変換により取得する値や、精神疾患の判断等に用いられる閾値等の値を変更する。

上記実施の形態１において説明した、被検者が鬱病であるか否かを判断する際に判断手段１０２２が用いるα波の強度の閾値は、例えば、１８７．５から２８１．２５μＶ²となり、重い鬱病を検出する際の閾値は、例えば、３７５μＶ²となる。また、上記実施の形態１において例示した、出現状況取得手段１０２１が高速フーリエ変換によって取得したα波のピークの値である１．５μＶ²は、２８１．２５μＶ²となる。

また、図１３に示したα強度管理表の「α強度」の値は、全て、１８７．５倍した値に変更される。また、判断手段１０２２が、この「α強度」の値の平均値として算出する値は、「２７１．８７５μＶ²」に変更される。また、α波の強度の閾値として実施の形態１で例示した値「１．０μＶ²」は、「１８７．５μＶ²」に変更される。

また、実施の形態２において例示されている、δ波のレム睡眠期間の強度の値である約１μＶ²／分は、約１８７．５μＶ²／分に変更され、ノンレム睡眠期間の強度の値である約７〜１０μＶ²／分は、１３１２．５〜１８７５μＶ²／分に変更される。

また、実施の形態２において例示されている、被検者が鬱病でないと判断するための、複数のエポックにそれぞれ含まれるδ波の積分値の平均の値である１．５μＶ²以上は、２８１．２５μＶ²に変更される。

また、実施の形態２において例示されている、鬱病でないと判断するための、δ波の出現回数を判断する際に用いられるδ波の強度の閾値である「５μＶ^２」は、「９３７．５μＶ^２」に変更され、δ波の強度の平均値に対する閾値「１．０μＶ^２」は、「１８７．５μＶ²」に変更される。

また、実施の形態２において、出現状況取得手段２０２１が各エポックについて取得したδ波の強度の平均値が閾値以上であるか否かを判断する際に、判断手段１０２２が用いる閾値「１．０μＶ²」は、「１８７．５μＶ²」に変更される。

また、実施の形態において示したβ波の強度の閾値は、５６．２５μＶ²に変更される。

また、図５，図６、図１３、図１４、図１８、図１９に示したグラフに示されている強度の値は、全て１８７．５倍した値に変更される。

また、図３４に示した健常脳波情報の「出力」の値は、全て５倍した値に変更される。

なお、上記各実施の形態において、一のエポックを４秒に設定した場合、例えば、上記各実施の形態において説明した出現状況取得手段がフーリエ変換により取得した値や、精神疾患の判断等に用いられる閾値等の値等はそのまま利用可能である。

なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

また、上記各実施の形態では、精神疾患解析装置がスタンドアロンである場合について説明したが、精神疾患解析装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。

なお、上記各実施の形態における精神疾患解析装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される格納部にアクセス可能なコンピュータを、格納部に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う解析部と、解析部による解析結果の出力を行う出力部として機能させるためのプログラムである。

また、このプログラムは、健常者の睡眠時の脳波情報である健常脳波情報が格納される健常脳波格納部と、精神疾患患者の睡眠時の脳波情報である疾患脳波情報が格納される疾患脳波格納部と、にアクセス可能なコンピュータを、健常脳波情報が示す波形と、疾患脳波情報が示す波形とを並べて出力する出力部として機能させるためのプログラムである。

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

図２７は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による精神疾患解析装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。

図２７において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。

図２８は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図２８において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。

コンピュータシステム９００に、上記実施の形態による精神疾患解析装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。

プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態による精神疾患解析装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる精神疾患解析装置は、脳波情報を解析する装置として適しており、特に、脳波情報を用いて精神疾患を判断する装置等として有用である。

Claims (20)

1. 被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される格納部と、
   前記格納部に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う解析部と、
   前記解析部による解析結果の出力を行う出力部とを備え、
   前記解析部は、前記解析として、前記睡眠時脳波情報に含まれるα波、δ波、またはβ波の出現状況を示す情報を取得し、当該情報に応じて精神疾患の有無の判断を行い、
   前記出力部は、前記解析部による精神疾患の有無の判断結果を出力する精神疾患解析装置。
2. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報を取得し、当該情報に応じて精神疾患の有無を判断する請求項１記載の精神疾患解析装置。
3. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報において、α帯域の紡錘波を検出し、検出した紡錘波の出現頻度が、予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する請求項２記載の精神疾患解析装置。
4. 前記解析部は、フーリエ変換により、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれα波の成分を検出し、α波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する請求項２記載の精神疾患解析装置。
5. 前記解析部は、フーリエ変換により、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれα波の成分を検出し、検出したα波の成分の中に、予め指定されている閾値を超える強度を有するものがある場合に、鬱病であることを判断する請求項２記載の精神疾患解析装置。
6. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報を取得し、当該情報に応じて精神疾患の有無を判断する請求項１または請求項２記載の精神疾患解析装置。
7. 前記解析部は、フーリエ変換により、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれδ波の成分を検出し、δ波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病でないことを判断する請求項６記載の精神疾患解析装置。
8. 前記解析部は、フーリエ変換により、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれδ波の成分を検出し、検出したδ波の成分の中に、予め指定されている閾値を超える強度を有するものがある場合に、鬱病でないことを判断する請求項６記載の精神疾患解析装置。
9. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の睡眠時脳波情報の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報を取得し、当該情報に応じて、精神疾患の有無を判断する請求項１から請求項８いずれか記載の精神疾患解析装置。
10. 前記解析部は、フーリエ変換により、前記睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間を構成する複数の期間について、それぞれβ波の成分を検出し、β波の成分が検出された期間の出現頻度が予め指定されている閾値を超える場合に、鬱病であることを判断する請求項９記載の精神疾患解析装置。
11. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間を構成する１以上の期間について、それぞれβ波の隣接する波同士の振幅の差を取得し、取得した振幅の差の中に、予め指定されている閾値を超えるものがある場合に、鬱病であることを判断する請求項９記載の精神疾患解析装置。
12. 前記格納部に格納されている睡眠時脳波情報に含まれるγ波の出現状況を示す情報を取得し、当該情報に応じて、精神疾患に対する薬の投与の有無を判断する投薬判断部を更に備え、
    前記出力部は、投薬判断部の判断結果を更に出力する請求項１から請求項１１いずれか記載の精神疾患解析装置。
13. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるα波の出現頻度または強度を示す情報と、前記睡眠時脳波情報のうちのノンレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるδ波の出現頻度または強度を示す情報と、前記睡眠時脳波情報のうちのレム睡眠期間内の睡眠時脳波情報に含まれるβ波の睡眠時脳波情報の出現頻度または波形の大きさの変化を示す情報と、のうちの２以上の情報を取得し、当該情報の組合せに応じて、精神疾患の有無を判断する請求項１記載の精神疾患解析装置。
14. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報から、予め指定された１以上の特定の周波数の脳波情報を取得し、
    前記出力部は、前記解析部が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行う請求項１から請求項１３いずれか記載の精神疾患解析装置。
15. 前記出力部は、前記解析部が取得した特定の周波数の睡眠時脳波情報と、この睡眠時脳波情報の取得元となる睡眠時脳波情報とを示す出力を行う請求項１４記載の精神疾患解析装置。
16. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報から、予め指定された２以上の特定の周波数の脳波情報を取得し、
    前記出力部は、前記解析部が取得した２以上の特定の周波数の睡眠時脳波情報を示す出力を行う請求項１から請求項１３記載の精神疾患解析装置。
17. 前記解析部は、前記睡眠時脳波情報から、予め指定された特定の周波数の脳波情報の出現状況を示す情報を取得し、
    前記出力部は、前記解析部が取得した出現状況を示す情報の出力を行う請求項１から請求項１３いずれか記載の精神疾患解析装置。
18. 前記精神疾患は、鬱病である請求項１、請求項２、および請求項１３から請求項１７いずれか記載の精神疾患解析装置。
19. 被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される格納部と、解析部と、出力部とを用いて行われる精神疾患解析方法であって、
    前記解析部が、前記格納部に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う解析ステップと、
    前記出力部が、前記解析ステップによる解析結果の出力を行う出力ステップとを備え、
    前記解析ステップは、前記解析として、前記睡眠時脳波情報に含まれるα波、δ波、またはβ波の出現状況を示す情報を取得し、当該情報に応じて精神疾患の有無の判断を行い、
    前記出力ステップは、前記解析ステップによる精神疾患の有無の判断結果を出力する精神疾患解析方法。
20. 被検者の睡眠中の脳波の情報である睡眠時脳波情報が格納される格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記格納部に格納されている睡眠時脳波情報について、精神疾患の有無に関連する解析を行う解析部と、
    前記解析部による解析結果の出力を行う出力部として機能させるためのプログラムであって、
    前記解析部は、前記解析として、前記睡眠時脳波情報に含まれるα波、δ波、またはβ波の出現状況を示す情報を取得し、当該情報に応じて精神疾患の有無の判断を行い、
    前記出力部は、前記解析部による精神疾患の有無の判断結果を出力するプログラム。