特許ウォッチ

公開番号2025100909
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2025072558,2022518622
出願日2025-04-24,2021-02-24
発明の名称システム、制御方法及びコンピュータプログラム
出願人株式会社Splink
代理人個人,個人
主分類A61B 10/00 20060101AFI20250626BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】画像鑑別技術と、認知力検定スコアとを協働して認知症の状態を判断するシステムを提供する。
【解決手段】システム(1)は、被験者の脳の物理的な状態に係るデータに基づく第1の評価指数を取得するように構成された第1の入力モジュール(10)と、被験者の脳の機能に係るデータに基づく第2の評価指数を取得するように構成された第2の入力モジュール(20)と、第1の評価指数および第2の評価指数を変数とする第1の評価関数により得られる評価値に基づき、被験者の認知症の状態を推定するように構成された推定モジュール(30)とを有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被験者の脳の物理的な状態に係るデータに基づく第１の評価指数を取得するように構成された第１の入力モジュールと、
前記被験者の脳の機能に係るデータに基づく第１の原因疾病のオッズｘ２である第２の評価指数を取得するように構成された第２の入力モジュールと、
前記第１の評価指数および前記第２の評価指数を変数とする第１の評価関数により得られる評価値に基づき、前記被験者の認知症を含む脳障害の状態を推定するように構成された推定モジュールとを有するシステム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１において、
前記第１の入力モジュールは、前記被験者の脳の少なくとも一部の関心領域の第１のタイプの医用画像を統計的に評価した前記第１の評価指数を取得する第１の評価ユニットおよび前記第１のタイプの医用画像に基づき第１の疾患を評価するように機械学習した第１のモデルを用いて、前記被験者の前記医用画像を評価した前記第１の評価指数を取得する第２の評価ユニットの少なくともいずれかを含む、システム。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記第２の入力モジュールは、前記第２の評価指数として、認知力テストを含む臨床情報の評価を取得する構成を含む、システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかにおいて、
前記被験者が、医薬品、飲食品、サプリメントの少なくともいずれかを摂取した群に含まれ、
前記推定モジュールは、摂取したものの認知症に対する効果を評価する機能を含む、システム。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれかにおいて、
前記推定モジュールは、第１の原因疾病の罹患状態を推定する機能を含む、システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記第１の入力モジュールは、第１の原因疾病の鑑別に関する前記第１の評価指数を取得する構成を含み、
前記第２の入力モジュールは、前記第１の原因疾病の鑑別に関する第２の評価指数を取得する構成を含み、
前記推定モジュールは、前記第１の原因疾病の罹患状態を推定する前記第１の評価関数を含む、システム。
【請求項７】
請求項６において、
前記第１の入力モジュールは、前記第１の評価指数として、以下の少なくともいずれかの値を取得する構成を含む、システム。
ａ：脳画像を入力とする深層学習鑑別モデルにより前記第１の原因疾病を推定する際の活性化関数の出力ソフトマックス値
ｂ：脳画像の統計処理による関心領域で、脳画像をフィルタした画像をさらに深層学習鑑別モデルにより前記第１の原因疾病を推定する際の活性化関数の出力ソフトマックス値ｃ：脳画像の統計処理による関心領域の体積値または血流量
ｄ：脳画像の統計処理による関心領域の体積または血流評価のＺスコア値
ｅ：脳画像を入力とする深層学習鑑別モデルにより前記第１の原因疾病を推定する際における関心領域の体積値または血流量
ｆ：脳画像を入力とする深層学習鑑別モデルにより前記第１の原因疾病を推定する際における関心領域の体積または血流評価のＺスコア値
【請求項８】
請求項６または７において、
前記第２の入力モジュールは、前記第１の原因疾病の鑑別に適した認知力テストの結果を含む前記第２の評価指数として取得する構成を含む、システム。
【請求項９】
請求項６ないし８のいずれかにおいて、
前記推定モジュールは、前記評価値が第１の閾値を超えると前記第１の原因疾病が推定される前記第１の評価関数を含む、システム。
【請求項１０】
請求項６ないし９のいずれかにおいて、
前記第１の評価指数は前記第１の原因疾病のオッズｘ１であり、前記推定モジュールは、前記評価値ｓを以下の第１の評価関数により求める構成を含む、システム。
ｓ＝ｘ１×ｘ２
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知症の評価が可能なシステムに関するものである。
続きを表示（約 3,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、検査環境、被験者の体調や精神状態、検査者の恣意等の影響を受けにくく、被験者の運転適性を高い信頼度で診断することが可能である運転適性診断装置及び運転適性診断方法を提供することが記載されている。この運転適性診断装置は、被験者の大脳白質病変の程度を検査する白質病変検査手段と、前記白質病変検査手段の検査結果に基づいて被験者の運転適性を判断する運転適性判断手段とを備えており、前記運転適性判断手段は、前記白質病変検査手段により検査された白質病変の程度が規定値以上である場合に、被験者の運転適性を不適と判断することを特徴とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１１－２０６４５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Matsuda, Hiroshiらの"Differentiation Between Dementia With Lewy Bodies And Alzheimer’s Disease Using Voxel-Based Morphometry Of Structural MRI: A Multicenter Study."（Neuropsychiatric Disease and Treatment 15 (2019): 2715.）にアルツハイマー病とレビー小体型認知症とを、脳画像を用いて画像鑑別する技術が開示されている。
【０００５】
Shimomura, Tatsuoらの"Cognitive loss in dementia with Lewy bodies and Alzheimer disease."（Archives of Neurology 55.12 (1998): 1547-1552.）にアルツハイマー病とレビー小体型認知症とにおいて、特定の認知力検査スコア（WAIS-R Block Designテストスコアもしくは、ADASの遅延再生スコア）の分布に偏りがあることが開示されている。
【０００６】
しかしながら、画像鑑別技術と、認知力検定スコアとを協働して認知症の状態を判断する技術は開示されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、被験者の脳の物理的な状態に係るデータに基づく第１の評価指数を取得するように構成された第１の入力モジュールと、被験者の脳の機能に係るデータに基づく第２の評価指数を取得するように構成された第２の入力モジュールと、第１の評価指数および第２の評価指数を変数とする第１の評価関数により得られる評価値に基づき、被験者の認知症および／または他の脳障害の状態を推定するように構成された推定モジュールとを有するシステムである。脳の物理的な状態に係るデータの評価結果と、脳の機能に係るデータの評価結果とを評価関数を用いて１つの協働した評価結果に畳み込むことが可能となり、より高い精度で認知症の状態を評価できる。このため、被験者の脳疾患の有無を含む罹患状態を判断または判断を支援するシステムを提供できる。また、被験者が、医薬品（治験薬、未承認薬を含む）、飲食品、サプリメント等を摂取した群に含まれる場合は、推定モジュールは、それらの認知症に対する効果を評価する機能（ユニット）を含んでもよい。また、推定モジュールは、第１の原因疾病の罹患状態を推定する機能を含んでもよい。
【０００８】
本発明の他の態様の１つは、システムの制御方法である。システムは、被験者の脳の物理的な状態に係るデータに基づく第１の評価指数を取得するように構成された第１の入力モジュールと、被験者の脳の機能に係るデータに基づく第２の評価指数を取得するように構成された第２の入力モジュールと、被験者の認知症を含む脳障害の状態を推定するように構成された推定モジュールとを有する。当該方法は、以下のステップを含む。
１．推定モジュールが、第１の入力モジュールおよび第２の入力モジュールを介して第１の評価指数および第２の評価指数を取得すること。
２．第１の評価指数および第２の評価指数を変数とする第１の評価関数により得られる評価値に基づき、被験者の認知症の状態を推定すること。推定される認知症の状態には、認知症の有無、段階、原因疾病など、認知症の予防および治療に要する情報の少なくともいずれかが含まれていてもよい。
【０００９】
本発明のさらに異なる態様の１つは、プログラムである。プログラム（プログラム製品）は、被験者の脳の物理的な状態に係るデータに基づく第１の評価指数を取得することと、被験者の脳の機能に係るデータに基づく第２の評価指数を取得することと、第１の評価指数および第２の評価指数を変数とする第１の評価関数により得られる評価値に基づき、被験者の認知症の状態を推定することとをコンピュータにより実行する命令を有する。プログラムはコンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録して提供されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
認知症評価システムの概略を示すブロック図。
認知症評価方法を示すフローチャート。
脳の健康状態を測定する検査またはテストの例を示す図。
図３に続いて、脳の健康状態を測定する検査またはテストの例を示す図。
認知力テストのスコア例。
オッズ表の例。
オッズにより評価した結果を示す図。
ロジスティック回帰評価の結果を示す図。
Ｚスコアを用いた評価の結果を示す図。
カテゴリ分けを示す図。
第３実施形態のシステムの構成の第１例を示す模式図である。
海馬領域の評価結果の一例を示す模式図である。
中側頭回領域の評価結果の一例を示す模式図である。
各部位の評価値の一例を示す模式図である。
部位の比較画面の第１例を示す模式図である。
部位の比較画面の第２例を示す模式図である。
部位の比較画面の第３例を示す模式図である。
左脳及び右脳の各領域間のＺスコアの相関の一例を示す模式図である。
左脳及び右脳の集約方法の例を示す模式図である。
全脳評価値の具体例を示す模式図である。
全脳評価画面の第１例を示す模式図である。
全脳評価画面の第２例を示す模式図である。
全脳評価画面の第３例を示す模式図である。
全脳評価画面の第４例を示す模式図である。
全脳評価画面の第５例を示す模式図である。
第３実施形態のシステムの構成の第２例を示す模式図である。
ＲＯＣ曲線の例を示す模式図である。
ＲＯＣ曲線の例を示す模式図である。
脳の各部位の評価結果の出力処理の第１例の手順を示すフローチャートである。
脳の各部位の評価結果の出力処理の第２例の手順を示すフローチャートである。
全脳評価結果の出力処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許