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公開番号2025148014
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-07
出願番号2024048577
出願日2024-03-25
発明の名称推定モデル生成装置、推定モデル生成方法、推定モデル生成プログラム、推定装置、推定方法、及び推定プログラム
出願人株式会社豊田中央研究所,国立大学法人東北大学
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G16H 50/00 20180101AFI20250930BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】簡易且つ高精度に灰白質比を推定する。
【解決手段】推定モデル生成装置は、複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成する生成部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成する生成部と、
を備えた推定モデル生成装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記デモグラフィックデータは、前記複数の被検者の年齢、性別、教育期間、及び喫煙歴の少なくとも１つを含む
請求項１記載の推定モデル生成装置。
【請求項３】
前記生成部は、性別に応じて選択した複数種類の匂いについての前記嗅覚検査の検査結果と、脳領域に応じて選択した複数種類の前記認知機能検査の検査結果と、に基づいて、性別毎及び脳領域毎に前記灰白質比推定モデルを生成する
請求項１又は請求項２記載の推定モデル生成装置。
【請求項４】
コンピュータが、
複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、を含む学習用データを取得し、
前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成する
ことを含む処理を実行する推定モデル生成方法。
【請求項５】
コンピュータに、
複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、を含む学習用データを取得し、
前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成する
ことを含む処理を実行させる推定モデル生成プログラム。
【請求項６】
灰白質比の推定対象者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記推定対象者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記推定対象者のデモグラフィックデータと、を含む入力用データを取得する入力用データ取得部と、
前記入力用データを請求項１記載の推定モデル生成装置により生成された灰白質比推定モデルに入力し、前記灰白質比推定モデルから出力された前記推定対象者の灰白質比を取得する灰白質比取得部と、
を備えた推定装置。
【請求項７】
前記灰白質比に基づいて、前記推定対象者の脳の萎縮度合いを算出する算出部
を備えた請求項６記載の推定装置。
【請求項８】
コンピュータが、
灰白質比の推定対象者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記推定対象者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記推定対象者のデモグラフィックデータと、を含む入力用データを取得し、
前記入力用データを請求項１記載の推定モデル生成装置により生成された灰白質比推定モデルに入力し、前記灰白質比推定モデルから出力された前記推定対象者の灰白質比を取得する
ことを含む処理を実行する推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
灰白質比の推定対象者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記推定対象者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記推定対象者のデモグラフィックデータと、を含む入力用データを取得し、
前記入力用データを請求項１記載の推定モデル生成装置により生成された灰白質比推定モデルに入力し、前記灰白質比推定モデルから出力された前記推定対象者の灰白質比を取得する
ことを含む処理を実行させる推定プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定モデル生成装置、推定モデル生成方法、推定モデル生成プログラム、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、頭部ＭＲＩの検査データを使ってアルツハイマー型認知症の原因である脳の萎縮を調べる検査方法が開示されている。非特許文献１に開示の検査方法によれば、海馬等の記憶に関わる部位の萎縮度を、痛みを伴うことなく調べることができる。
【０００３】
非特許文献２には、Ｔ＆Ｔオルファクトメーター（匂い種５個、８段階の臭気強度）による嗅覚検査スコアと、左海馬傍回等の脳領域の容積との間に有意な相関があることが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
VSRAD（Voxel-based Specific Regional analysis system for Alzheimer‘s Disease）H. Matsuda, S. Mizumura, K. Nemoto, F. Yamashita, E. Imabayashi, N. Sato, T. Asada, “Automatic voxel-based morphometry of structural MRI by SPM8 plus diffeomorphic anatomic registration through exponentiated lie algebra improves the diagnosis of probable Alzheimer Disease”, American Journal of Neuroradiology, 2012, 33(6), pp.1109-14.
T. Kashibayashi, R. Takahashi, J. Fujita, N. Kamimura, F. Okutani, H. Kazui, “Correlation between regional brain volume and olfactory function in very mild amnestic patients”, Journal of the Neurological Sciences, 2020, 411.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記非特許文献１記載の技術は、頭部ＭＲＩの撮像データを必要とする。頭部ＭＲＩ検査は、頭部に電磁波を当てることで、細胞に含まれている水分を共鳴させ、その信号をもとに脳の断面画像を得る検査方法である。このため、検査装置自体が非常に高価であり、限定された施設にしか設置されていないので、簡単に萎縮度度合いを知ることができない。また、頭部ＭＲＩの検査費用は高額であるため、被検者の金銭的負担が大きい。
【０００６】
上記非特許文献２記載の技術は、嗅覚検査スコアと脳領域の容積の関連性を見ている。嗅覚低下と脳領域の萎縮にはタイムラグがあり、嗅覚検査スコアのみでの予測では、脳領域の容積の推定精度が低い。このため、全頭蓋内容積に対する灰白質の容積を表す灰白質比の推定精度も低い。
【０００７】
本開示は、上記事実を考慮してなされたもので、簡易且つ高精度に灰白質比を推定することができる推定モデル生成装置、推定モデル生成方法、推定モデル生成プログラム、推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の第１態様に係る推定モデル生成装置は、複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成する生成部と、を備える。
【０００９】
本開示の第２態様に係る推定モデル生成方法は、コンピュータが、複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、を含む学習用データを取得し、前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成することを含む処理を実行する。
【００１０】
本開示の第３態様に係る推定モデル生成プログラムは、コンピュータに、複数の被検者に対して行った嗅覚検査の検査結果と、前記複数の被検者に対して行った予め定めた認知機能検査の検査結果と、前記複数の被検者の脳領域の灰白質容積及び全頭蓋内容積と、前記複数の被検者のデモグラフィックデータと、を含む学習用データを取得し、前記学習用データを用いて、前記嗅覚検査の検査結果と、前記認知機能検査の検査結果と、前記デモグラフィックデータと、を入力とし、灰白質比を出力とする灰白質比推定モデルを生成することを含む処理を実行させる。
（【００１１】以降は省略されています）

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