JP5319058B2

JP5319058B2 - 疾患の診断方法

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Publication number: JP5319058B2
Application number: JP2006269512A
Authority: JP
Inventors: 都築北村
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2006-09-29
Filing date: 2006-09-29
Publication date: 2013-10-16
Anticipated expiration: 2026-09-29
Also published as: JP2008086481A

Description

本発明は、コンテンツ負荷時に生じる生理状態を利用して疾患等を診断する技術に関する。

近年、デジタルコンテンツが脳波等に及ぼす影響が検討されている（非特許文献１）。また、脳波を用いてアルツハイマー病などの疾患を診断する方法も検討されている（特許文献１、２）。
特開2001-161652号公報特表2004-535231号公報

アルツハイマー患者が脳波において異常を示すのは知られているが、脳波以外の生理状態の異常についての詳細は未だ明らかではない。また、ある疾患の患者にデジタルコンテンツなどのコンテンツを負荷したときに生じる特徴的な生理状態についても検討されていない。また、現在においてアルツハイマーなどは、神経学的観察や神経生理学的検査や神経心理学的検査のほか、ＰＥＴ、ＭＲＩが用いられているが、いずれも診断は困難であった。

そこで、本発明は、特定の疾患の患者にコンテンツを負荷したときに生じる特徴的な生理状態を測定して生理状態に関する情報を取得し、こうした情報を用いて被験者の疾患を診断する方法、こうした情報を用いた疾患の診断プログラム及び診断装置を提供することを目的とする。

本発明者は、コンテンツ負荷時に得られる生理状態に関する生理状態情報を利用することで、疾患を診断できることを見出し、本発明を完成した。すなわち、本発明によれば、以下の手段が提供される。

本発明によれば、疾患の診断方法であって、コンテンツを診断対象となる疾患の患者に提供して当該コンテンツ負荷時に前記患者において発現される特徴的な生理状態に関して取得された疾患−生理状態情報を準備する工程と、前記コンテンツを被験者に提供して前記コンテンツ負荷時に前記被験者において発現される生理状態に関する被験者生理状態情報を取得する工程と、前記疾患−生理状態情報と前記被験者生理状態情報とに基づいて、前記被験者が前記疾患であるかどうかを判定する工程と、を備える、診断方法が提供される。

本発明の診断方法において、前記コンテンツはデジタルコンテンツとすることができる。デジタルコンテンツを提供することにより、定型的なコンテンツ提供が容易になるからである。また、前記疾患は、神経変性疾患であってもよい。

また、前記生理状態は、脳波、心拍、心電位、脈波、呼吸、瞬目、血圧、血流、筋電位、動脈血飽和度、眼球運動、体動、体位及び疲労度から選択される１種又は２種以上の指標とする生理状態とすることができる。好ましくは、２種以上である。また、脳波以外の生理状態とすることも好ましい。

本発明の診断方法においては、コンテンツを被験者に提供するとともに当該コンテンツ負荷時に前記被験者において発現される生理状態に関する情報を取得する工程と、取得した前記生理状態についての情報を解析して前記疾患に特徴付けられる疾患−生理状態情報を取得する工程と、を備えることができる。

本発明によれば、疾患の診断プログラムであって、上気いずれかに記載の診断方法における工程を処理する１又は２以上のステップを１又は２以上のコンピュータに実行させる、プログラムが提供される。

本発明によれば、疾患の診断装置であって、コンテンツを診断対象となる疾患の患者に提供して当該コンテンツ負荷時に前記患者において発現される特徴的な生理状態に関して取得された疾患−生理状態情報を記憶する記憶手段と、前記コンテンツが提供された被験者から前記コンテンツ負荷時に発現する生理状態関する被験者生理状態情報を取得する手段と、前記疾患−生理状態情報と前記被験者生理状態情報とに基づいて、前記被験者が前記疾患であるかどうか判定する疾患判定手段と、を備える、装置が提供される。この装置においては、前記疾患は、神経変性疾患とすることができ、好ましくはアルツハイマー病とすることができる。

（第１の実施形態）
次に、本発明についていくつか実施形態を挙げて説明する。第１の実施形態は、ヒトにおいてある疾患を有する患者群にデジタルコンテンツを提供してこのデジタルコンテンツ負荷時の生理状態を計測して疾患に特徴的な生理状態に関する疾患−生理状態情報を取得するための装置及び処理に関している。本実施形態においては、疾患としては、アルツハイマー病、パーキンソン病、多発性硬化症、筋萎縮性側索硬化症、ポリグルタミン病、プリオン病等の神経変性疾患などとすることが好ましい。神経変性疾患患者は、デジタルコンテンツなどのコンテンツ負荷時に生じる生理状態が、脳波以外においても健常者と大きく相違すると予測されるからである。また、疾患としては、てんかんなどの脳機能疾患、精神性疾患等とすることも好ましい。これらの疾患においてもコンテンツ負荷時に生じる生理状態が健常者と大きく相違するからである。

図１は、脳波を含む複数種類の生理状態（生理指標についての状態）を測定する生理状態測定装置１０とＰＣ端末４０とを備える診断システムの概略構成を示す図である。図１に示すように、生理状態測定装置１０は、複数の測定端末を有しており、測定端末を被験者の身体外部から装着することで、被験者の各種生理状態に関する情報を取得可能となっている。

生理状態測定装置１０が計測可能な生理指標は、脳波、心拍、心電位、脈波、呼吸、瞬目、血圧、血流、皮膚電気反射、筋電位、動脈血飽和度（ＳpＯ_２）、眼球運動、体動、体位である。生理指標測定装置１０は、これらの指標の基礎となるデータを取得するために被検者に装着される測定端末１１〜２４を備えている。例えば、脳波の測定端末１１は、国際１０−２０法に基づく１０個の皿電極を備えている。脳波の測定端末１１は、これら１０個の皿電極を国際１０−２０電極法に基づき、Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｔ３、Ｔ４、Ｐ３、Ｐ４、Ｏ１、Ｏ２として規定される所定位置に配置可能に構成されている。なお、脳波測定にあたっては、上記電極法に基づき、基準電極は右耳朶Ａ１及び／又はＡ２とし、サンプリング周波数は１００［Ｈｚ］程度、脳波信号はフーリエ変換によってθ波（５〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜２０Ｈｚ）の成分に分けて計測するものとする。その他の生理指標は、公知の方法で測定される。なお、生理指標は、種類に応じてスペクトルの形態で計測される場合もある。なお、脈波とは、心臓から拍出する血液による血管の振動現象により発生する波形である。

上記生理指標のうち、特に、眼球運動、体位、呼吸、皮膚電気反射は集中度の良好な指標となる。また、心電図、収縮拡張期血圧変動、血圧、心拍変動及びカテコールアミンは、メンタルワークロードの良好な指標となる。さらに、脳波のうちα波出現率、心拍から得られる心拍変動スペクトルのＬＦ／ＨＦ比、ＨＦ／total比は、リラックス度の良好な指標となる。そのほか、ストレス度、楽しさ、落胆、意欲減退及び意欲亢進ついての生理指標も適宜選択できる。

また、本実施形態では、疲労度を別途測定する。疲労度は、口腔内アミラーゼ量、口腔内コルチゾール量あるいは血中セロトニン量を測定するものとし、コンテンツ提供後所定時間後あるいは所定時間間隔で唾液又は血液を採取して測定するものとする。

ＰＣ端末４０は、被験者にデジタルコンテンツ負荷を提供する手段であると同時に、非デジタルコンテンツ負荷時及びデジタルコンテンツ負荷時に、生理状態測定装置１０からの各種計測データを集積し、解析等する。ＰＣ端末４０は、端末４０内における処理及び生理状態測定装置１０を制御するコントローラ６０を備えている。コントローラ６０は、図１に示すように、ＣＰＵ６１やＲＡＭ６２、ＲＯＭ６３、ハードディスク６４等を中心としたマイクロプロセッサとして構成されている。コントローラ６０は、各種入力信号（例えば、被検者によるキーボード等からの入力信号や生理状態測定装置１０からのデータなど）が図示しないインターフェースを介して入力されると、これらの入力信号に基づいてＰＣ端末４０内における処理を実行したり、生理状態測定装置１０に対して制御信号を出力可能に構成されている。

ＲＡＭ６２は、生理状態測定装置１０のデータを一時的に格納するための領域を備えている。ＲＯＭ６３は、データベース構築のためのプログラムなどが格納された領域を備えている。ハードディスク６４は、外部記憶装置であり、疾患−生理状態関連情報、被験者生理状態情報などの各種情報を記憶する領域を備えている。

次に、この診断システムを用いて、デジタルコンテンツ負荷時に特定の疾患の患者において得られる生理状態を取得し、疾患の一例としてアルツハイマー病に特徴的な生理状態を取得する工程について説明する。図２には、疾患−生理状態情報取得ルーチンのフローチャートの一例を示す。以下の工程では、デジタルコンテンツとして受動的コンテンツであって、心身にリラックス効果のある風景動画画像や、双方向的なコンテンツであって心身の記憶、注意、言語、視空間認知、思考に関してリラックス効果を奏するプログラムをＰＣ端末４０からディスプレイすることで提供するものとする。

まず、ＣＰＵ６１は、ｎ人のアルツハイマー病の患者から、特定のデジタルコンテンツ負荷時の各種生理指標についての生理状態情報を取得する（ステップＳ１）。すなわち、個々にあるいは順次、測定端末１１〜２４を患者に装着し、各種生理指標を測定可能な状態とし、ＰＣ端末のディスプレイによりデジタルコンテンツを負荷する。同時に、所定の測定条件下、ＣＰＵ６１は、患者から測定端末１１〜２４及び生理状態測定装置１０を介してデジタルコンテンツを負荷時の各種生理指標についての生理状態情報を取得する。具体的には、デジタルコンテンツとして上記の風景動画画像をディスプレイに一定時間表示して、その間継続してあるいは断続的に患者の生理状態情報を計測するようにする。また、疲労度の測定にあたっては、所定の条件で唾液と血液を採取し、アミラーゼ等を定量し、こうしたデータをＰＣ端末４０のキーボードなどの入力装置から入力させることで、ＣＰＵ６１は、疲労度に関するデータも取得する。

次に、ＣＰＵ６１は、得られたｎ人の患者の生理指標データの集計及び解析を行い、上記風景動画画像を提供し負荷したときに各種の生理指標について特徴的に得られる個々の生理状態を抽出する（疾患−生理状態情報の取得）（ステップＳ２）。疾患について特徴的な生理状態の抽出は、種々の態様で可能である。風景動画画像が提供されているときの脳波や脈派など、個別の生理指標について特徴的な生理状態を抽出してもよい。また、２種類以上の生理指標についての特徴的な生理状態を組み合わせて抽出してもよい。さらに、１種類又は２種類以上の生理指標についての生理状態から得られる集中度や、疲労度等などの統合的な生理指標についての特徴的な生理状態を抽出してもよい。特徴的な生理状態の抽出は、例えば、同一デジタルコンテンツを健常者に提供して負荷したときに得られた所定の生理指標についての生理状態をと比較することが好ましい。また、特徴的な生理状態の抽出には、公知の解析方法を使用することができる。

ＣＰＵ６１は、アルツハイマー病に特徴的な生理状態を抽出したら、この情報を疾患−生理状態情報として記憶する（ステップＳ３）。こうして、特定コンテンツを媒体として、アルツハイマー病に特徴的な生理状態に関する疾患−生理状態情報を取得することができる。この疾患−生理状態情報は、当該特定疾患であるかどうかの診断に利用することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態として、第１の実施形態で取得した疾患−生理状態情報を利用してヒト被験者を診断する処理について説明する。第２の実施形態においても、同一の装置を用いるため、同一の符号を用いて説明する。本実施形態では、疾患−生理状態情報を取得したコンテンツと同一コンテンツを被験者に提供して同一コンテンツ負荷時の生理状態情報を取得し、これらの情報に基づいて被験者が特定の疾患に罹患しているかどうかを診断する方法に関している。図３には、本診断処理のフローチャートの一例を示す。

まず、被験者からデジタルコンテンツ負荷時の生理指標についての生理状態情報を取得する（ステップＳ１０）。すなわち、生理状態測定装置１０の測定端末１１〜２４を被験者に装着し、各種生理指標を測定可能な状態とし、その後、被験者に第１の実施形態と同一のデジタルコンテンツを提供して負荷し、第１の実施形態と同一の条件下で生理状態情報を取得する。具体的には、被験者にＰＣ端末４０のディスプレイにおいて第１の実施形態で提供したのと同一の風景動画画像を一定時間提供し、その間継続して又は断続的に生理指標を測定する。また、ＣＰＵ６１は、疲労度も、上記と同様にして取得する。なお、被験者から取得する生理状態は、既に取得している疾患−生理状態情報において疾患特異的であるとされた生理状態のみとすることができる。

ＣＰＵ６１は、さらに、得られた被験者の生理指標についての生理状態情報の集計及び解析を行い、疾患−生理状態情報によって特定されるアルツハイマー病に特徴的な生理状態と同一又は類似の生理状態が含まれているかどうかを探索する（ステップＳ２０）。

ＣＰＵ６１は、探索によって被験者の生理状態情報から抽出された疾患特徴的な生理状態の有無あるいはその程度から、被験者がアルツハイマー病に罹患しているかどうかを判定する（ステップＳ３０）。被験者が疾患特徴的な生理状態を有しているときには、被験者はアルツハイマー病であると判定して（ステップＳ４０）、この処理を終了する。また、被験者がアルツハイマー病特徴的な生理状態を有していないときには、被験者はアルツハイマー病であるとはいえないとして判定して（ステップＳ５０）、この処理を終了する。さらに、被験者がアルツハイマー病特徴的な生理状態を有しているかどうか不明なときには、被験者はアルツハイマー病であるかどうか不明であると判定して（ステップＳ６０）、この処理を終了する。こうした判定にあたっては、確率論に基づく公知の検定手法等を用いることができる。

以上説明した第２の実施形態によれば、疾患−生理状態情報を利用することで、被験者がアルツハイマー病などの特定の疾患に罹患しているかどうかを診断することができる。本発明の診断方法によれば、患者及び被験者に対して大きな負荷をかけることなく、疾患に関連する生理状態情報を得ることができ、しかも診断が可能である。さらに、本発明の診断方法によれば提供するコンテンツを種々に変化させたり組み合わせたりすることで、それに対応する種々の生理状態を得ることができる。この結果、一つの疾患について多くのかつ多様な情報を得ることができ、診断精度を向上させることができる。

第２の実施形態によれば、被験者の状態を多面的にまた多段階に把握することが可能であるため、本実施形態は、疾患の進行程度や進行の前段階などの状態、回復程度を診断する方法としても有用である。したがって、本実施形態は、予防・治療剤の投薬や各種治療（予防措置を含む）の有効性の診断方法としても有用である。

なお、上記した第１の実施形態及び第２の実施形態については種々の形態で変形が可能である。第１の実施形態では、１種類のコンテンツについて疾患−生理状態情報を取得したが、一つの疾患について複数種類のコンテンツを媒体として疾患−生理状態情報を取得してもよい。また、上記実施形態では、一つの疾患について疾患−生理状態情報を取得したが、２種類以上の疾患について疾患−生理状態情報を取得するようにしてもよく、この場合、２種類以上の疾患について１種類のコンテンツを媒体としてもよいし、それぞれの疾患につき同一の２種類以上のコンテンツを媒体としてもよいし、それぞれの疾患につき異なる１種又は２種類以上のコンテンツを媒体として疾患−生理状態情報を取得するようにしてもよい。

例えば、リラックスを付与するコンテンツとストレスを付与するコンテンツとを組み合わせて提供してもよい。ストレス強度が異なるなど同種であっても程度の異なるコンテンツを組み合わせて提供してもよい。

第１の実施形態では、コンテンツとしてデジタルコンテンツである風景動画画像を提供したが、これに限定するものではない。コンテンツとしては、ＰＣ、ゲーム機器などによって提供されるデジタルコンテンツのほか、ボードゲームや本等によって提供される非デジタルコンテンツが挙げられる。また、コンテンツとしては、受動的コンテンツ、能動的コンテンツ及び双方向的コンテンツなどを包含している。また、双方向コンテンツには、オセロ、チェス、囲碁、将棋、トランプなどの古典コンテンツ、ロールプレイングゲームコンテンツが含まれる。さらに、能動的コンテンツには、１００マス計算やクレペリン検査のような知的コンテンツもコンテンツを知的コンテンツや工作、描画などのコンテンツなどが含まれる。受動的コンテンツには、動画鑑賞のほか、読書、音楽鑑賞、絵画鑑賞などが含まれる。なお、こうしたコンテンツは、ＰＣ端末４０で提供されるものであってもその他の形態で提供されるものであってもよい。また、後述するようにヒト以外の動物を対象とする場合には、摂食（例えば、食餌の画像等）、危険（天敵種の画像等）などに関するコンテンツを提供することができる。

第１の実施形態では、一つの疾患について複数種類のコンテンツを媒体として疾患−生理状態情報を取得して、健常人との相違が最も明瞭であったコンテンツを媒体とする疾患−生理状態情報を選択するようにすることもできる。

第１の実施形態では、上記した全ての生理状態を検出し、その上で特徴的な生理状態を抽出するものとしたが、これに限定するものではない。すなわち、本実施形態で取得しようとする疾患−生理状態情報は、１種類又は２種類以上の生理状態とすることができる。例えば、予め選択された特定の生理状態のみについて情報を取得するようにしてもよい。患者について取得する生理状態は、脳波を含むことができるが、脳波を含んでいなくてもよく、脳波以外の指標の生理状態のみであってもよい。また、２種類以上の生理状態を取得する場合、脳波と他の生理状態との組み合わせとしてもよいし、脳波以外の生理状態を組み合わせてもよい。

第１の実施形態では、ヒトについての疾患−生理状態情報を取得することとしたが、これに限定するものではなく、ヒト以外の類人猿などの非ヒト霊長類及び哺乳動物等の疾患について疾患−生理状態情報を取得することもできる。また、疾患に限定するものでもなく、ヒト及び非ヒト哺乳動物等において生物学的、医学的又は社会的に異なる群に属する動物についての生理状態を取得することで、動物において生物的、医学的又は社会的な分類を特徴付けで可能な分類−生理状態情報を取得することもできる。なお、生物学的な分類とは、生物の種類、性差に関する分類を含み、医学的な分類とは、疾患、疾患に至らない前段階の状態、遺伝子変異、体質、年齢等に関する分類を含み、社会的な分類とは、社会的地位、職業、宗教、居住地域及び教育程度等に関する分類を含む。

このような第１の実施形態の態様は、そのまま第２の実施形態に適用される。したがって、第２の実施形態は、上記した各種の態様の疾患−生理状態情報を利用した各種態様（疾患の種類、進行程度、回復程度、投薬や治療の有効性等）の診断方法や分類−生理状態情報を利用した分類方法等として実施することができる。

また、第１の実施形態及び第２の実施形態では、本発明を疾患−生理状態情報の取得及び診断に係る装置、システム及び処理として説明したが、疾患−生理状態情報の取得プログラム、取得方法、診断プログラム及び診断方法としても実施することができる。

以上本発明の実施形態及び各種変形態様について説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得る。

疾患−生理状態情報の取得システムの一例を示す図。第１の実施形態における疾患−生理状態情報取得処理のフローチャートの一例を示す図。第1の実施形態における診断処理のフローチャートの一例を示す図。

符号の説明

１０生理状態測定装置、１１〜２４測定端末、４０ＰＣ端末、６０コントローラ、６１ＣＰＵ、６２ＲＡＭ、６３ＲＯＭ、６４ハードディスク。

Claims

アルツハイマー病の診断装置であって、
リラックス効果を奏するデジタルコンテンツをアルツハイマー病の患者に提供して前記デジタルコンテンツ負荷時に前記患者において発現される生理状態に関する疾患−生理状態情報であって、集中度、メンタルワークロード、リラックス度から選択される少なくとも一つの状態情報と疲労度とに関する状態情報とを含む前記疾患−生理状態情報を記憶する記憶手段と、
前記デジタルコンテンツが提供された被験者から前記デジタルコンテンツ負荷時に発現される生理状態に関する生理状態情報であって、疲労度に関する状態情報をを含む被験者生理状態情報を取得する手段と、
前記疾患−生理状態情報と前記被験者生理状態情報とに基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるかどうか判定する疾患判定手段と、
を備える、装置。
デジタルコンテンツ提供手段を備える、請求項１に記載の診断装置。
前記集中度に関する状態情報は、眼球運動、体位、呼吸及び皮膚電気反射からなる群から選択され、前記メンタルワークロードに関する状態情報は、心電図、収縮拡張期血圧変動、血圧、心拍変動及びカテコールアミンからなる群から選択され、前記リラックス度に関する状態情報は、α波出現率、心拍から得られる心拍変動スペクトルのＬＦ／ＨＦ及びＨＦ／totalからなる群から選択され、前記疲労度に関する状態情報は、口腔内アミラーゼ量、口腔内コルチゾール量及び血中セロトニン量からなる群から選択される、請求項１又は２に記載の診断装置。
アルツハイマー病の診断プログラムであって、
リラックス効果を奏するデジタルコンテンツをアルツハイマー病の患者に提供して前記デジタルコンテンツ負荷時に前記患者において発現される生理状態に関する疾患−生理状態情報であって、集中度、メンタルワークロード、リラックス度から選択される少なくとも一つの状態情報と疲労度に関する状態情報を含む前記疾患−生理状態情報を準備するステップと、
前記デジタルコンテンツを被験者に負荷した時に前記被験者において発現される生理状態に関する生理状態情報であって、疲労度に関する状態情報を含む被験者生理状態情報を取得するステップと、
前記疾患−生理状態情報と前記被験者生理状態情報とに基づいて、前記被験者がアルツハイマー病であるかどうかを判定するステップと、
を１又は２以上のコンピュータに実行させる、プログラム。