JP2010526379A - 神経情報貯蔵システム - Google Patents

Abstract

【解決手段】
刺激材料に曝された被験者より得られる中枢神経システム、自律神経システム、作動体データ及び行為的データの効率的な生成、管理及アクセスを可能とするような神経情報貯蔵システムを提供する。脳波記録法（ＥＥＧ）、眼電図法（ＥＯＧ）、電気皮膚応答（ＧＳＲ）、イベント関連電位（ＥＲＰ）、調査などの複数のモダリティを使用して収集されたデータは、種々のデータモデルを使用して貯蔵され、効率の高い質問、報告生成、解析及び／或い可視化を可能とする。
【選択図】図１

Description

［関連特許出願］
本出願は、「Neuro-Informatics Repository System」の題名でAnantha Pradeep, Robert T. Knight, and Ramachandra Gurumoorthyによって２００７年５月１日に提出された米国暫定特許出願６０/９１５１６１号を基に優先権を主張するものである。

本発明は神経情報貯蔵システムの提供に関する。

神経学的及び神経生理学的データを取り扱う従来のシステムは、極めて限定的なものに限られ、汎用のものは存在しない。ある実施例によれば、調査に基づいた評価とか、独立して得られた神経生理学的測定などを用いて、マーケティング材料が評価されていた。これら従来の機構は、それぞれ独自の目的には有用なデータを供給することが出来たが、調査に基づいた評価とか独立的に使用された限定的な神経生理学的測定は、殊に既存のシステムに非能率的に貯蔵された場合などに於いては実用的なものではなかった。更に、調査に基づいた評価とか独立的に使用された限定的な神経生理学的測定は、各種の意味論的、文法的、隠喩的、文化的、社会学的、解釈法的の誤謬とか偏見によって極めて非能率的かつ不正確なものであった。

従って、神経情報貯蔵システムを生成、取り扱い、アクセスする方法及び装置を供給することが望まれて居る。

それぞれ固有の実施例を示す以下の図を参照することによって、発明の開示は容易に理解されることであろう。

神経情報貯蔵システムを実施するシステムの一例を示す概略構成図である。

神経情報貯蔵システムと共に使用されるデータモデルの一例を示す説明図である。

神経情報貯蔵システムと共に使用される「質問」（ｑｕｅｒｉｅｓ）の一例を示す説明図である。

神経情報貯蔵システムを使用して生成される報告（リポート）の一例を示す説明図である。

神経情報貯蔵システムを生成、取り扱い、アクセスする技術の一例を示す工程図である。

一個以上の機構を実施するのに使用可能なシステムの実施構成を例示する説明図である。

本発明を実施するに当たり、発明者が最良とみなす形態を含めた実施例を、以下に詳細に説明する。これらの固有の実施例は添付された図に示されてある。本発明はこれらの実施例によって記述されるものではあるが、本発明はこれらの実施例によって限定されるものではなく、後述の請求項で定義されるように、本発明の精神に則った代替えの構成、変形例、均等な構成例などを含むものとする。

例えば、本発明の技術および機構などは、刺激評価に基づく神経生理学的フィードバックに関連させて記述されるが、本発明の技術や機構などは、神経生理学的、行動的、及びビデオ、オーディオ、メディア広告、記述文、広告印刷など各種のエンタテインメントやマーケティングを含む刺激の評価に基づいた調査に応用されることが銘記されるべきものである。各種の機構や技術は各種の刺激に応用されるものであることに留意されるべきものである。爾後の記述に於いては、本発明が十分に理解されるべく、詳細な実施例が開示される。これらの詳細例には、それぞれ固有の実施に使用されないものも含まれる。別の例として、本発明の実際の内容を不明確にしない目的から、周知の工程作動などの記述は割愛することとする。

又、本発明に於ける各種の技術や機構は明確化のために単数形で記述されることがあるが、特に断って居ない実施例の場合には技術が複数回繰り返されたり、機構が複数回の具体化をされることがあると留意されるべきものである。一例として、システムとは処理装置を多くの状況下で使用するものであるが、特に断りのない限り、本発明によるシステムは複数個の処理装置を有するものであってもよいと理解すべきものである。更に、本発明の技術や機構は二個の物体の接続を記述する場合があるが、二個の物体の接続とは必ずしもこれら二個の物体が途中邪魔されることなしに直接接続されると言う意味ではない。一例として、処理装置はメモリに接続されると言っても、その処理装置とメモリの間に各種のブリッジとか制御装置が介在することもあり得るのである。即ち、接続と言うのは、特筆されない限り、途中に介在するもののない直接の接続を意味するものではない。

［概要］

刺激材料に曝された被験者より得られた中枢神経系統、自律神経系統、 作動体データ及び行動的データの効率よい生成、取り扱い、及びアクセスを許容する神経情報貯蔵システムが提供される。脳波記録法（ＥＥＧ）、眼電図法（ＥＯＧ）、電気皮膚応答（ＧＳＲ）、イベント関連電位（ＥＲＰ）、調査などの複数のモダリティを使用して収集されたデータは、種々のデータモデルを使用して貯蔵され、効率の高い質問投与、報告生成、解析及び／或は可視化を効率よく実現する。

［実施例］

マーケティング及びエンタテインメントの材料のような刺激材料への被験者の反応に関する情報を取得するための従来の機構は、一般に焦点グループとか調査とかによるものであった。被験者は広告、ブランド、メディアの一つに接して生じる自分の考えとか感じを、口頭及び書式で伝達する機構を与えられる。これら口頭及び書式での収集は、マーケティング及びエンタテインメントの材料の効率に関する項目をある程度提供するものであるが、これには各種の制限が存在する。例えば、被験者らは主題に関して本当の考えなり感じを表現することが出来なかったり、表現する意思がない場合があり、また質問が偏見を含んだ書式になっている場合もある。理路整然と意見の言える被験者が、表現の乏しい被験者よりも高いポイントを得ることもある。各種の意味論的、文法的、隠喩的、文化的、社会学的、解釈法的の偏見とか誤謬が、正確な繰り返し可能な評価の障碍となって居る。

焦点グループ及び調査記録はファイリングをして蓄積することができるが、一般には、非常に限定された目的に使用されていた。このような限定された焦点グループを生成し、取り扱い、アクセスする能力さえ欠乏していた。かような従来の機構は対応の特定の目的には好適であっても、神経学的及び神経生理学的呈示及び複数の人口動勢に亘ってのマーケティングやエンタテインメントやその他の聴覚的／視覚的／触覚的／嗅覚的刺激を含む刺激材料の評価の為にデータを蓄積する場所として用いるには不適である。

従って、本発明の技術及び機構は、神経学的及び神経生理学的計測を得て、データを種々のデータモデルを使用して記録するものである。中枢神経系統計測機構の例には機能的核磁気共鳴映像法（ｆＭＲＩ）及び 脳波記録法（ＥＥＧ）が含まれる。ｆＭＲＩは脳に於ける神経活動の増加と関連する血液酸素供給を計測するものであるが、現在ｆＭＲＩの時間的分解能は数秒と言う貧弱さである。ＥＥＧはミリ秒の範囲のシナプス後の電流に関する電気的活性を計測するものであり、頭蓋下ＥＥＧは、骨や皮膚層が広範囲の振動数の通過を弱めるので、最も正確に電気的活性を測定することが出来る。しかしながら、表面ＥＥＧは適当に解析するならば豊富な電気生理学的情報を提供するものである。

自律神経系統計測機構には、電気皮膚応答（ＧＳＲ）、心電図（ＥＫＧ）、瞳孔拡張などが含まれる。作動体計測機構には、眼電図法（ＥＯＧ）、眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、顔面感情記号化、反応時間などが含まれる。

種々の実施例に於いて、本発明の技術及び機構とは、認知前（ｐｒｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）神経的特徴の複数のモード及び出現を、認知的（ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）神経的特徴及び認知後（ｐｏｓｔ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）神経的特徴に賢明に混合し、より正確に刺激材料の評価をさせる。或る実施例に於いては、自律神経系統の特徴が中枢神経系統の特徴を正当化する為に使用される。作動体及び動作応答はその他の特徴と混合及び結合して使用される。種々の実施例に於いて、中軸神経系，自律神経系統、及び作動体システム計測はメディアストリームのような刺激材料と関連した神経フィートバックの意義的測定と集合されて貯蔵される。この貯蔵された情報は解析装置及び可視化ツールを使用してメディアストリームを自動的に圧縮することが出来る。

それぞれ固有の実施例に於いて、神経学的及び神経生理学的情報はデータモデルを使用して、能率的な質問、報告の生成及び可視化を可能にするように生成貯蔵される。例によっては、注意力とか感情的用務得点のような特殊な部品評価測定を持つメディアストリームの部分が質問され検閲される。その他の例としては、マーケティングキャンペーンの工業、カテゴリ及び顧客別の百分位数が検閲用に自動的に取得されてもよい。更に別の例として、用務得点と結合された地域及び人口統計学的パラメタが可視化或は報告生成用の材料として使用されてもよい。

エンタテインメントやマーケティング材料、メディアストリーム、広告板、広告用印刷物。文書ストリーム、音楽、演奏、感覚的経験などの、多種の刺激材料はディジタル化されて、パラメタ及び神経学的及び神経生理学的応答データと共に貯蔵されてもよい。

種々の実施例の神経情報貯蔵システムは、モダリティ内（ｉｎｔｒａ−ｍｏｄａｌｉｔｙ）測定向上とモダリティ間（ｃｒｏｓｓ−ｍｏｄａｌｉｔｙ）測定向上の両方を実施する神経フィードバック解析装置を使用して生成する神経学的及び神経生理学的データを貯蔵するものである。種々の実施例に於いて、脳活動は活動の部位を決定するためのみならず、種々の部位間の反応及び反応の種類を決定するために測定される。本発明の技術及び機構に於いては、神経的部位間の反応が入念に準備されて組織化された動作を支持するものであると認識されて居る。注意力、感情、記憶力及びその他の能力は単に脳の一部分によるものでなく、脳部位間のネットワーク反応によるものである。

本発明の技術及び機構に於いては更に、複数の部位の間の交信に使用される異なる周波数バンドが刺激の効率を示すもとであると認識されて居る。それぞれ固有の実施例に於いて、評価に当って各被験者は目盛調整が行われ、被験者全体が同時化される。また、それぞれの実施例に於いて、刺激前後の差分の計測のためのベースラインを生成するために被験者用のテンプレイトが作成される。種々の実施例に於いて、刺激生成装置は情報処理機能を有するもの（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ）であり、露出時間とか、核被験者が解析される時間長などの特定のパラメタを適応的に変化させるものである。インテリジェントな刺激生成機構は特定な被験者及び目的に対して情報処理機能を以て出力を対応させる。ＥＥＧ、ＧＳＲ、ＥＫＧ、瞳孔拡張、ＥＯＧ、眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、 顔面感情記号化、反応時間など、種々なモダリティが使用され得る。 ＥＥＧのような個々の形態は、神経部位交信通路を情報処理機能をもって認識することによって向上される。 モダリティ間（ｃｒｏｓｓ−ｍｏｄａｌｉｔｙ）解析は、中枢神経系統、自律神経系統、及び作動体の特徴の合成と解析的混合によって向上することが出来る。時間及び位相変化、相互関係及びモダリティ内（ｉｎｔｒａ−ｍｏｄａｌ）決定のような機構による合成及び解析によって、神経情報貯蔵システムで貯蔵され、管理され、操縦され得る合成出力を生成することが出来る。

図１は中枢神経系統、自律神経系統、及び作動体測定と共に決定される神経フィードバック意義測定を使用するためのシステムの一例を示すものである。神経情報貯蔵システムの種々の実施例には、プロトコル生成及び提出装置１０１が含まれて居る。それぞれの実施例に於いて、プロトコル生成及び提出装置１０１は単なる提出装置であって、使用者に刺激を与えるだけのものである。刺激とはメディアクリップ、広告放送、文書の頁、ブランド画像、上演、雑誌広告、映画、オーディオ上演、それぞれ固有の味、匂い、組織及び／或は音などである。刺激は種々の感覚に関するものであってよく、人的監督の如何に関係しない。連続的なもの、不連続的なもの、両方が含まれる。種々の実施例に於いて、プロトコル生成及び提出装置１０１は、被験者に与えられる刺激を情報処理機能を以て特注生産出来るようなプロトコル生成の機能も有する。

種々の実施例に於いて、被験者はデータ収集装置１０５に接続される。このデータ収集装置１０５は、ＥＥＧ、ＥＯＧ、ＧＳＲ、ＥＫＧ、瞳孔拡張、眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、 顔面感情記号化、反応時間装置など各種の 神経学的及び神経生理学的測定機構を含んでも良い。それぞれの実施例に於いて、データ収集装置１０５は、ＥＥＧ１１１、ＥＯＧ１１３、ＧＳＲ１１５を有して居る。場合によっては、只一個のデータ収集装置が使用される。データの収集には人的監督があっても、なくても良い。

データ収集装置１０５は複数個の源から神経生理学的データを収集する。これには中枢神経系統源（ＥＥＧ）、自律神経系統源 （ＧＳＲ，ＥＫＧ、瞳孔拡張）、及び作動体源（ＥＯＧ、眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ） 顔面感情記号化、反応時間）が含まれる。特定の実施例に於いて、収集されたデータはデジタルにサンプリングされ、後段の解析に保存される。特定の実施例に於いて、収集されたデータはリアルタイムに解析されることも出来る。それぞれの実施例に於いて、ディジタルサンプリングの速度は測定されて居る 神経学的及び神経生理学的データに基づいて適応的に選択される。

一実施例に於いて、神経情報貯蔵システムは頭皮レベル電極を使用して行うＥＥＧ１１１計測、目のデータを追跡する遮蔽電極を使用して行うＥＯＧ１１３計測、差分計測システムを使用して行うＧＳＲ１１５計測、顔の上の特定の箇所に設置された遮蔽電極による顔面筋肉計測、及び個人別に適応的に得られた顔面作用画面及びビデオ解析装置を使用したデータを貯蔵するものである。それぞれの実施例のデータ収集には、個人からの行動的応答及び 調査応答が含まれる。

それぞれの実施例に於いて、データ収集装置はプロトコル生成及び提出装置１０１とシンクロナイズされたクロックである。データ収集装置１０５は只一人の個人（１個のシステム）からデータを収集するのでもよいし、シンクロナイズされたデータを複数の個人（Ｎ＋１のシステム）から収集するように変更されてもよい。 Ｎ＋１のシステムは同時に隔離されてテストされる複数の個人を含んでもよく、グループでテストされるのでもよい。それぞれの実施例に於いて、データ収集装置は、データ収集の間、被験者の状態を連続的にモニタするものであって自動的トリガ、警報、及び状態監視および可視化を行なう条件評価サブシステムと、データ収集機器と含む。この条件評価サブシステムは、可視的警報を提供し、自動的に修正動作を行うものであってもよい。それぞれの実施例に於いて、データ収集装置は神経情報貯蔵システムで貯蔵され、解析され、質問され、可視化され、報告される神経生理学的及び行動的データの源泉と供給する貯蔵システムの外部のものであってもよい。

種々の実施例に於いて、神経情報貯蔵システムはデータ洗浄装置１２１をも含むものである。それぞれの実施例に於いて、このデータ洗浄装置１２１とは収集されたデータを濾過して、固定或は適応的濾過、加重平均法、高等成分抽出（例えばＰＣＡ，ＩＣＡ）、ベクトル及び成分分離法などにより、ノイズ、アーチファクト、及びその他の無用なデータを除去するものである。この装置は外因性のノイズ（原因が被験者の生理以外の場合）も内因性のアーチファクト（原因が筋肉運動、目の瞬きなどのような神経整理学的なものであ場合）も除去することによってデータを洗浄するものである。洗浄されたデータは神経情報貯蔵システムに貯蔵される。

アーチファクト除去サブシステムは、応答データを選択的に分離して検査し、線周期数、目の瞬き、及び筋肉運動のようなアーチファクトに対応する時間区域及び／或は周期数区域特質で時代（ｅｐｏｃｈ）を特定する機構を含むものである。そうして、アーチファクト除去サブシステムは、これらの時代を除き、或はこれらの時代のデータをその他のクリーンなデータ（例えば ＥＥＧの最隣接による加重平均方法）による予想値で置き換えて、アーチファクトを洗浄するものである。

種々の実施例に於いて、データ洗浄装置１２１はハードウエア、ファームウエア、及び／或はソフトウエアを使用して実現し得る。データ洗浄装置１２１はデータ収集装置１０５の後の位置に示されて居るが、その他の装置と同様に、データ洗浄装置１２１はシステムの実施に基づいた位置及び機能を持つことが出来ると理解すべきものである。例えば、システムによっては自動的データ洗浄装置を全然使用しなくてもよい。その他のシステムに於いては、データ洗浄装置が個別のデータ収集装置に組み込まれて居てもよい。その他のシステムのデータ洗浄装置は貯蔵装置の外部であって、その貯蔵装置で貯蔵し、解析し、管理する洗浄されたデータを供給するものでよい。

各種の実施例に於いて、データモデル生成装置１７３は、マーケティング、広告、及びその他の聴覚的／視覚的／触覚的／嗅覚的刺激及び効率計量或はサブ計量の貯蔵、質問、解析、観察及び報告の為に使用されるデータモデルの生成及び／或は向上を行うものである。それぞれの実施例に於いて、モデル生成装置は、特別なデータセット及び／或は実験の特質を記録したり記述したりするデータモデル、含まれた被験者の人口統計的特徴を記録したり記述したりするデータモデル、含まれる神経生理学的及び神経行為的評価機構を照合するデータモデル、神経生理学的及び神経行為的評価データと測定を収集するデータモデル、既定の質問を定義して根本的貯蔵データ或はデータモデルに記録するデータモデル、慣例質問を根本的貯蔵データ或はデタモデルに記録するデータモデル、根本的データのデータ可視化及びデータ解析を指定する為のデータモデル、及び生成される報告及び要求される形態とを指定するデータモデルを定義、変更、開発する機構を含むものである。

データモデル生成装置１７３はデータ抽出符号化ローディング装置１７５に接続して居る。種々の実施例に於いて、データ抽出符号化ローディング装置は元の信号を含む異なる神経生理学的及び神経行為的応答パラメタを抽出し、部品やパラメタの符号化を使用されている信号に適当なようにカストマイズし、データを貯蔵システムにローディングしたり、データを貯蔵システムから搬送したりする。

この機構により、応答パラメタの特定、時間領域及び振動数領域の評価、信号から関連ある情報の抽出、データの貯蔵システムへ及びそれからのカスタム移転などが可能となる。種々の部品がハードウエア、ファームウエア及び／或はソフトウエアによって実施されることは銘記されるべきことである。

種々の実施例に於いて、データモデル生成装置１７３とデータ抽出符号化ローディング装置１７５とは両方ともがカストム貯蔵とデータの特徴付保存可能のデータ保存装置１７７に接続されて居る。それぞれの実施例によるデータ保存装置１７７は、関係的、対象方向的、或いは階層型のデータベース、或いは神経学的、神経生理学的、或いは行為的データの管理及び検索用のフラットなファイルシステムのようなデータベースを使用する。物理的保存用装置には、テープドライブ、独立ディスクの重複的アレイ（ＲＡＩＤ）、光学的ドライブ、フラッシュメモリ、及びその他の持続的形態のデータ保存装置が含まれる。

種々の実施例に於いて、データ保存装置１７７に保存されるデータには、メタデータ及びモデル特徴を伴う未加工データ、更には、質問、解析、移転、可視化、及び報告生成への効率的なアクセスを可能とするようなその他の合成／変形された形態のデータが含まれる。それぞれの実施例に於いて、データには被験者応答から収集された神経学的及び神経生理学的データが含まれる。解析され、合成された応答測定（調査応答を含めてもよい）も保存されてよい。場合によっては、刺激材料自身も保存される。データは内部的に安全に個室化された様式で保存されてもよく、オープンに混然状態で保存されてもよい。

データ質問ツール１８１により、データ保存装置１７７内のデータへの効率的で効果的なアクセスが可能とされる。種々の実施例に於いて、データ質問ツール１８１は、一般的或いはカスタム記述言語及び構成、視覚的質問技術、ドリルダウン診断を含む診断的質問、及びシナリオ質問を基にした質問を含む、データ保存装置１７７内のデータの為の既成或いはカスタム質問を提供するものである。質問の実施は使用者或いはシステムによって開始されるものでも、或いはスケジュールによって自動的に、或いは内部的／外部的トリガに基づいたものでもよい。データ解析装置１８３は、データ保存装置１７７或いはデータ質問ツール１８１からもデータを取得することが出来る。

種々の実施例に於いて、データ解析装置とは応答を特定して洞察を得るためにシステム内の根本的データを解析するように供給される一組の機構のことである。それぞれ固有の実施例に於いて、神経生理学的、及び神経行為的特徴が時間領域解析及び振動数領域解析に基づいて決定される。かような解析には、データセットや個人に亘って共通なパラメタ、更には特種なパラメタが使用される。それぞれ固有の実施例の解析には、合成された応答の、時間と振動数の両成分からの統計的パラメタ抽出とファジイ論理に基づく特徴の推定が含まれる。混合された効率推定に使用される統計学的パラメタにはねじれ、頂点、データの第一と第二のモーメント、人口分布特性、集中力、感情的用務、及び記憶保持が含まれる。解析には尚応答測定の推定が含まれる。

種々の実施例に於いて、データ解析装置１８３はモダリティ内（ｉｎｔｒａ−ｍｏｄａｌｉｔｙ）応答合成装置及びモダリティ間（ｃｒｏｓｓ−ｍｏｄａｌｉｔｙ）応答合成装置と関連してもよい。独自構成のモダリティ内応答合成装置は、各モダリティの各個人の神経学的及び神経生理学的パラメタをカストマイズして抽出し、モダリティ内の推定を解析的に混合して供給された刺激への強化された応答を引き出すように構成されて居る。実施例のモダリティ内応答合成装置はデータセット内の異なる被験者からのデータを集成する。

種々の実施例に於いて、モダリティ間応答合成装置或いは融合装置とは、未加工信号及び信号出力を含めた異なるモダリティ間応答を混合するものである。信号を混合することにより、モダリティ内に於ける効率の度合が強化向上される。モダリティ間応答融合装置は更にデータセット内の異なる被験者からのデータを集合する。

種々の実施例に於いて、データ解析装置１８３は、更に各モダリティからの向上された応答や推定を結合し神経フィードバック意義の混合された推定を提出する合成向上効率推定装置（ＣＥＥＥ＝ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）を更に含むものである。実施例に於いて、データ解析装置の結果及び測定はデータ保存装置１７７に保存される。

種々の実施例に於いて、データ可視化ツール１８５が異なる目的及び聴衆のため複数の様式によってデータを可視化する。実施例に於いて、可視化には製図及び／或は文書が含まれる。ツールは可視化の様式、可視化のサンプル、及び可視化様式の結合を実施するための機構の選択を提供する。実施例のデータ可視化ツール１８５により、使用者は更に新しい可視化及び様式を定義し、生成された可視化を保存したり管理したり、一個以上の様式によって可視化を搬送することが出来る。或る例によっては、これらの可視化には種々の目的のために元の刺激の変更／縮小が含まれる。場合によって、可視化には聴覚或いはその他の感覚的影響が含まれてもよい。

報告生成装置１８７は、根本的データ観、解析、洞察、及び／或は種々の目的及び聴衆のための可視化を使用してカストム製の報告を複数の様式で生成するものである。報告生成装置１８７は既成報告とカストム製の報告の両方を支持し、これにより使用者は組み込まれるべきデータ及び推論、報告の題目、組み込まれるべき追加的外部材料、及び報告に必要な様式などを指摘することが出来る。報告の生成／提示はプル（使用者或いは他のシステム／サブシステムによるもの）技術、或いはプッシュ（自動的スケジュール、閾値トリガ、など）技術に基づいたものであってよい。或る例の貯蔵システムでは、可視化ツール１８５や報告生成装置１８７が遠隔クライエントであるのに対して、サーバーに基づくものであってもよい。

図２は神経情報貯蔵システムと共に使用できるデータモデルの例を示すものである。種々の実施例に於いて、データセットデータモデル２０１は実験名２０３及び／或は特定子、クライエント特徴２０５，被験者プール２０７、テストの位置、日付、及び時間のようなロジスティクス情報２０９、及び刺激材料特性を含む刺激材料２１１などを含むものである。

実施例による被験者特徴データモデル２１５は被験者名及び／或は特定子、コンタクト情報２２１、及び神経学的及び神経生理学的データの検査に有用たり得る人口統計的特徴を含むものである。 人口統計的特徴の関連ある例として、結婚状態、就職状態、職業、家族収入、家族員数及び構成、民族性、地理的位置、性別、及び人種別などがある。それ以外の分野でデータモデル２１５に含まれるものとして、ショッピングに関しての選択、エンタテインメントに関する選択、財政的選択などがある。ショッピングに関しての選択には行きつけの商店、買い物の頻度、買い物のカテゴリ、及び選択されるブランドなどが含まれる。エンタテインメントに関する選択には、ネットワーク／ケーブル／サテライトへのアクセス能力、好まれる出し物、好まれるジャンル、及びひいきの俳優などが含まれる。財政的選択には、好まれる保険会社、好まれる投資会社、銀行の選択、好まれるオンラインの財政的方便などが含まれる。各種の被験者特徴が被験者特徴データモデル２１５に含まれてよく、これらのデータモデルは既定のものでもよく、それぞれの目的に合わせてカストム的に生成されてもよい。

種々の実施例によれば、神経フィードバック関係のデータモデル２２５は実験的プロトコル２２７、ＥＥＧ、ＥＯＧ、ＧＳＲのような含まれたモダリティ２２９、実施された調査、及びセグメントやセグメント特徴のような実験デザインパラメタ２３３を特定する。それ以外の分野として、実験呈示原稿、セグメント長さ、使用された刺激材料のようなセグメントの詳細、被験者間の変化、被験者内の変化、教示事項、呈示順序、使用された調査質問などが含まれる。その他のデータモデルとしては、データ収集データモデル２３７が含まれてもよい。種々の実施例に於いて、データ収集データモデル２３７にはステイション及び位置特定子のような記録特徴２３９、記録のデータ及び時間、及び操作者に関する詳細などが含まれてもよい。特定の実施例によれば、用具特徴２４１が増幅器特定子及びセンサ特定子を含む。

記録されたモダリティ２４３には、ＥＥＧキャップレイアウト、活性チャンネル、サンプリング周期、及び使用されたフィルターなどが含まれてもよい。ＥＯＧに独特の特徴には、使用されたセンサの個数及びタイプ、使用されたセンサの位置などが含まれる。眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ）に独特な特徴には、使用された追跡用具のタイプ、データ記録周期、記録されたデータ、記録様式などが含まれる。種々の実施例に於いて、データ貯蔵特性２４５には、ファイル記録協約（様式、名称付協約、日付協約）保存箇所、アーカイブ特性、満期特性などが含まれる。

既成質問データモデル２４９は、質問名２５１及び／或は特定子、関係するデータセグメント（モデル、データベース／キューブ、表など）のようなアクセスされたデータ群２５３、誰がどのようなタイプのアクセスを持つかを含むアクセス安全特性２５５、及び質問の満期のようなリフレッシュ特性２５７、リフレッシュ周期などを含む。その他、プルプッシュ選択のような分野も、自動プッシュ報告ドライバ或は使用者駆動の報告検索システムを特定するために含まれてよい。

図３は神経情報貯蔵システム上で実施され得る質問の例を示すものである。種々の実施例に於いて、質問とは一般的或はカストマイズされた手書き言語及び構成、視覚的構成、既定質問の蔵書、ドリルダウン診断を含む診断的質問、及びシナリオであったらそれを引き出すことから定義されるものである。 種々の実施例によれば、被験者特性質問３１５は、位置３１７或は地理的情報、テスティングの時刻と日付のような活動期間情報、及び人口統計特性３１９などを使用してデータを神経情報貯蔵装置から取得するように構成されたものでもよい。人口統計特性には、家族収入、家族の人数及び地位、教育程度、子供の年齢などが含まれる。

その他の質問は、関係被験者の購買選択、支持、生理的査定、完成状態に基づいて刺激材料を検索するものであってもよい。例えば、使用者は製品カテゴリ、購入された製品、頻繁に購買する商店、被験者の眼修正状態、色盲、被験者状態、測定応答の信号強度、アルファ周波数バンドリンガ、筋肉動作査定、完成セグメントなどに関係するデータについて質問してもよい。実験的デザインに基づいた質問によって、神経情報貯蔵装置から、実験的プロトコル３２７、製品カテゴリ３２９、含まれた調査３３１、及び供給された刺激３３３に基づいたデータが得られるかもしれない。その他、使用されたプロトコルの繰り返し数、使用されたプロトコルの結合、及び調査の使用構成のような分野も使用出来よう。

クライエント及び産業に基づいた質問によっては、テスティングに含まれた産業のタイプ、テストされた特種なカテゴリ、関係したクライエントの会社、及びテストされたブランドに基づいたデータが得られるかもしれない。質問に基づいた応答査定３３７には、集中力採点３３９、感情採点３４１、保持力採点３４３、及び効果力採点３４５が含まれてもよい。これらの質問によって、特種な採点を引き出す材料が得られるかも知れない。

応答測定プロファイルに基づいた質問は、平均測定閾値、分散度、検出された頂点の数などを使用するものでもよい。グループ応答質問には、平均、分散、尖度、p値などのグループ統計、グループサイズ、異常値査定度などが含まれてもよい。更に別の質問には、テスト位置、テスト期間、テスト繰返し回数、テストステイション、及びテストオペレイタフィールドのようなテスティング特性が関係してもよい。神経情報彫像装置から効率よくデータを抽出するために、質問の各種の結合やタイプが使用されてよい。

図４は、生成され得る報告の例を示すものである。種々の実施例に於いて、クライエント査定概略報告４０１には、効率程度４０３、成分査定程度４０５、及び馴化程度４０７が含まれる。効率査定程度には、合成査定程度、産業／カテゴリ／クライエントに独特な配置（百分比、等級など）、材料除去、セグメントの変更、或は特種要素の最終的調整のような作用的グルーピング査定、及び効率プロファイルの時間的変化などが含まれる。特定の実施例に於いて、成分査定報告は集中力、感情用務採点、百分比配置、等級などの成分査定程度が含まれる。種々の実施例に於いて、馴化及び消耗報告は材料が査定される回数、使用された複数の呈示の特徴、複数回の呈示に亘る応答査定程度の変化、及び馴化特性に基づく使用上の推薦などが含まれる。

種々の実施例に於いて、クライエント累積報告４１１は、査定された総ての刺激のメディアグループ報告４１３、及び査定された刺激のキャンペーングループ報告４１７が含まれる。種々の実施例に於いて、産業累積的及び協調報告４２１は、集合査定応答程度４２３、上位演技者リスト４２５、下位演技者リスト４２７、異常値４２９、及び流行報告４３１が含まれる。特定の実施例に於いては、追跡及び報告に、特定の製品、カテゴリ、会社、ブランドが含まれる。

査定応答程度を開発し保存する為に、種々の機構が使用される。特定の実施例によれば、ＥＥＧ応答データが向上された神経フィードバック意義を提供するために合成される。種々の実施例に於いて、ＥＥＧは脳の異なる部位に関係する何千もの同時的神経工程の結果である電気的活動を測定するものである。ＥＥＧデータは幾つかのバンド（帯）に分級することが出来るものであり、種々の実施例に於いて、脳波周期はデルタ、テータ、アルファ、ベータ、及びガンマ周期帯を含むものである。デルタ波は４Ｈｚ以下のものであり、熟睡中に顕著なものである。テータ波は周期が３．５から７．５Ｈｚの間のものであり、記憶力、注意力、感情、及び感覚に関係する。テータ波は典型的に内的集中の時に顕著となる。

アルファ周期は７．５と１３Ｈｚの間であり、典型的に１０Ｈｚで頂上に達する。アルファ波は寛ぎの状態で顕著である。ベータ波の周期範囲は１４から３０Ｈｚであり、ベータ波は運動制御、脳部位間の広範囲の同期、解析問題の解決、判断、決断などの期間に顕著である。ガンマ波は３０から６０Ｈｚの間に起こり、認知的或は運動機能及び注意力、記憶力の実行の為に異なるニューロン群をネットワークに結合することに関与するものである。頭蓋及び皮膚層はこの周期数範囲の波を減衰するため、７５−８０Ｈｚの範囲の脳波は検出が難しいため、刺激応答の評価には使用されないことが多い。

しかし、本発明の技術や機構に於いては、テータ、アルファ、ベータ、及び低ガンマ帯の計測に加えて高ガンマ帯（カッパ帯：６０Ｈｚ以上）の計測が神経学的注意力、感情的実施、保持成分推定を向上することが認識されて居る。特定の実施例に於いて、 取得するのが難しい高ガンマ或はカッパ帯測定をも含めたＥＥＧ測定が３０１に於いて取得され、向上され、評価される。テータ、アルファ、ベータ、ガンマ、及びカッパ帯での被験者及びタスクに合わせた部分帯が３０３で向上された応答推定のために特定される。種々の実施例に於いて、８０Ｈｚ以上の高ガンマ波（カッパ帯）（典型的に頭蓋下ＥＥＧ及び脳磁図によって検出可能）が刺激の周波応答のモデルによる逆向上（ｉｎｖｅｒｓｅ ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）に使用される。

本発明の種々の実施例に於いて、或る活動の際、各周波数範囲の特定の部分帯が特に顕著になることが認知されて居る。特定の帯内の周波数の部分集合のことを此処では部分帯と呼称する。例えば、部分帯とはガンマ帯の中の４０−４５Ｈｚの範囲を含むものでもよい。特定の実施例に於いては、複数の部分帯が異なる帯から選択され、残りの周波は帯域通過濾過にかけられる。特定の実施例に於いては、複数の部分帯応答が向上され、残りの周波数応答が減衰される。

情報理論に基づくバンド調整モデルが、選択的データセット、被験者及びタスクに独特なバンドの適応的抽出して神経情報貯蔵データを向上すべく使用される。適応的抽出は、ファジイスケイリングを使用することで実施されてもよい。複数回に亘って刺激が提供され向上された測定が決定され、複数の呈上に亘っての変化及び馴化プロファイルを決定することが出来る。変化及び／或は馴化プロファイルを決定することにより、一次的応答の向上応答ならびにマーケティング及びエンタテインメント刺激の長命（消耗）を提供することが出来る。複数の個人から協調的に提出される刺激への同期的応答が測定されて、被験者に亘る向上された効率の同期程度が提供される。種々の実施例に於いて、同期的応答は離れた位置に住む複数の被験者或は同じ地区に住む複数の被験者に対して決定されてよい。

種々の合成機構が記述されて居るが、機構間に於ける反応の有無に拘らず、何個の機構を順番的に、或は並列的に適応してもよいことを銘記すべきである。例によっては、工程３２１と３２７はどのモダリティに適応されてもよい。

モダリティ内合成機構は向上された神経情報貯蔵装置データを供給するものであるが、追加的にモダリティ間合成機構も向上された査定程度を供給するために適応出来るものである。ＥＥＧ、眼追跡（ｅｙｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、ＧＳＲ、ＥＯＧ，及び顔面運動符号化など各種の機構がモダリティ間合成機構に接続される。その他の機構及び現存の機構の変形及び向上品も含まれてよい。種々の実施例に於いて、特定のモダリティからのデータが一個以上の他のモダリティからのデータを使用して向上させられる。特定の実施例に於いては、 ＥＥＧが典型的にアルファ、ベータ、及びガンマのような異なる帯でしばしば計測して、効率の推定を供給する。しかし、効率の計測価は他のモダリティからの情報を使用することによって更に向上し得るものであると言うことを、本発明の技術は認めるものである。

例えば、顔面感情記号化はＥＥＧ感情従事特徴の数価を向上するのに使用可能である。対象実体のＥＯＧと眼球追跡衝動計測は、注意力、感情的従事、及び記憶保持を含み且つそれに限定されない効率のＥＥＧ推定を向上させるのに使用可能である。種々の実施例に於いて、モダリティ間合成機構は異なるモダリティからのデータを整列させるようにデータの時間及び位相移動を行う。或る例に於いては、顔面感情測定が変化する数百ミリ秒前にＥＥＧ応答がしばしば起こることが認められて居る。相関性が得られ、時間及び位相移動がグループによってのみならず、個別にも行い得る。別の例に於いては、衝動的眼球運動を特定のＥＥＧ応答の前後に起こるものとして決定してもよい。種々の実施例に於いては、時間的に関連したＧＳＲ測定値が注意力、感情的従事及び記憶保持測定を含む効率のＥＥＧ推定の規模変更及び向上に使用される。

特定の部位での特定の時間領域差イベント関連電位成分（例えばＤＥＲＰ）の発生或は不発生の証拠は特定の刺激への被験者の感応度に関連する。種々の実施例に於いて、ＥＲＰ計測値はマーケティング及びエンタテインメントの刺激の提出に応じ、ＥＥＧ時間−周波数計測値（ＥＲＰＳＰ）を使用して向上される。特定の部分が抽出され、分離されて実行されるＥＲＰ，ＤＥＲＰ，及びＥＲＰＳＰが特定される。特定の実施例に於いては、注意力、感情、及び記憶保持（ＥＲＰＳＰ）のＥＥＧ周波数推定が共ファクタとしてＥＲＰ，ＤＥＲＰ，及び時間−領域応答解析の向上に使用される。

ＥＯＧは眼球衝動を計測して刺激の特定した対象への注意力の存在を決定する。眼追跡は被験者の熟視経路、刺激の特定対象の上の位置及び滞留を計測する。種々の実施例に於いて、ＥＯＧ及び眼追跡は、眼球衝動到来の勾配で誘発された後頭部及び線条体外領域内の現行ＥＥＧ内のラムダ波（眼球衝動効率の 神経生理学的指数）の存在を計測し、ＥＯＧ及び眼追跡計測値の効率を推測することにより向上される。特定の実施例に於いては、眼球衝動到来に先行した緩慢な電位移動及びＦＥＦ（Ｆｒｏｎｔａｌ Ｅｙｅ Ｆｉｅｌｄ）領域での時間−周波数コヒーレンスの値が計測され眼球衝動活動のデータの効率が向上される。

ＧＳＲは典型的に提供された刺激に応じた一般的興奮の変化を測定する。種々の実施例に於いて、ＧＳＲはＥＥＧ／ＥＲＰ応答及びＧＳＲ計測を関連して被験者の従事を向上することで向上される。 ＧＳＲ潜在ベースラインが刺激への時間的相関ＧＳＲ応答の構成に使用される。時間的相関ＧＳＲ応答はＥＥＧ計測と共因子化されてＧＳＲ計測値が向上される。

種々の実施例に於いて、顔面感情記号化には試験前に種々の感情を表現する個人の顔面筋肉位置及び運動を計測して生成されるテンプレートが使用される。これらの個人に独特な顔面感情記号化テンプレートは個々の応答と比較され、被験者の感情的応答が特定される。特定の実施例に於いては、特定周波数帯でのＥＥＧ応答に於ける半球間非対称を評価し、周波数帯相互作用を測定することによって、これら顔面感情記号化測定が向上される。本発明の技術に於いては、特定の周波数帯がＥＥＧ応答に於いて有意義であるのみならず、脳の特定領域間の交信に使用される特定の周波数帯が有意義であることが、認められて居る。従って、これらのＥＥＧ応答はＥＭＧ，図形的、及びビデオに基づく顔面感情特定を向上する。

図５は神経情報貯蔵システム内の神経生理学的及び行為的データについてテスト、査定、分類、解析、可視化、及び報告をする為の技術を示すフロー工程図である。５０１に於いてプロトコルが生成され、一人以上の被験者に刺激が与えられる。種々の実施例に於いて、刺激には連続的ビデオ、メディアクリップ、印刷物、呈示、上演、遊戯などが含まれる。プロトコルは提示回数、提示の時間長、提示の順序、示された刺激の切片などの、刺激提示の周囲のパラメタを決定する。被験者は提示の期間中隔離されて居てもよく、叉、監督者が居ると居ないとに拘らず、グループとして材料が提示されてもよい。５０３に於いては、ＥＥＧ，ＥＲＰ，ＥＯＧ，ＧＳＲなどの種々のモダリティを使用して被験者応答が収集される。例によっては、言語的及び書式応答も収集され、神経学的及び神経生理学的応答と関連されることが出来る。５０５に於いては、データがデータ洗浄装置を通過させられ、データの解釈を難しいものとするノイズやアーチファクトが除去される。種々の実施例に於いて、データ洗浄装置は瞬きやその他の外因的／内因的アーチファクトに関するＥＥＧ電気活動を除去する。

５０７に於いては、データセット、被験者特性、神経フィードバック関係、データ収集、及び既成質問データモデルのような、既成及びカスタムのデータモデルが供給される。種々の実施例に於いて、種々のデータモデルに関するデータ洗浄装置からのデータが、データ抽出、符号化、ローディングなどを５０９に於いて実施するように供給される。これにより、データが貯蔵システムに入力される。特定の実施例に於いて、データ質問が５１１に於いて実施され、貯蔵システムからデータが抽出される。種々の実施例に於いて、質問されたデータは推定及び洞察の自動的生成のために５１３に於いて解析される。種々の実施例に於いて、データは複数の様式での視覚呈示を可能とするために可視化ツール５１５に供給される。データは５１７に於いて報告を生成するために使用される。特定の実施例に於いて、システムは異なる目的や聴衆のために捜索されるマーケティングや広告の測定度合を解析して引き出すため根本的データの生成に使用される。

種々の実施例に於いて、データ収集機構、データ解析装置、報告生成装置などのような種々の機構が、複数の装置で実行される。しかし、種々の機構は一個のシステムのハードウエア、ファームウエア、 及び／或はソフトウエアで実施されることも出来る。図６は、一個以上の機構の実施に仕様出来るシステムの一例を示す。例えば、図６で示すシステムは、データ洗浄装置或はモダリティ間応答合成装置の実施に使用できる。

特定の実施例に於いて、本発明の特定の実施例の実施に適したシステム６００はプロセサ６０１、メモリ６０３、インタフェイス６１１、及びバス６１５（例えばＰＣＩバス）を含むものである。適当なソフトウエア或はファームウエアの制御のもので作用する場合、このプロセサ６０１はパタン生成のような役を果たすものである。プロセサ６０１の代わり、或はプロセサ６０１に加えて、種々の特定コンフィギュレイションされた装置も使用可能である。完全実施は注文製のハードウエアによっても可能である。インタフェイスは典型的にネットワークを通じてデータパケット或はデータ切片を送信したり受信したりするようにコンフィグレイションされて居る。装置に支持される特定の例では、インタフェイスにはホストバスアダプタ（ｈｏｓｔ ｂｕｓ ａｄａｐｔｅｒ（ＨＢＡ））インタフェイス、エサネットイインタフェイス、フレイムリレイ（ｆｒａｍｅ ｒｅｌａｙ）インタフェイス、ケーブルインタフェイス、ＤＳＬインタフェイス、トークンリング（ｔｏｋｅｎ ｒｉｎｇ）インタフェイスなどが含まれる。

更に、高速エサネットインタフェイス、ギガビットエサネットインタフェイス、ＡＴＭインタフェイス、ＨＳＳＩインタフェイス、ＰＯＳインタフェイス、ＦＤＤＩインタフェイス、などのような種々の非常に高速のインタフェイスが供されてもよい。一般に、これらのインタフェイスは適当なメディアとの交信に適当なポートを含んでもよい。場合によっては独立プロセサを含んでもよく、揮発性ＲＡＭであってもよい。独立プロセサはデータ合成のような交信集中的タスクを制御することが出来る。

特定の実施例に於いて、システム６００はデータ、アルゴリズム、及びプログラム使用法の記録にメモリ６０３を使用する。プログラム使用法とは、例えばオペレイティングシステムの操作、及び／或は一つ以上のアプリケイションを制御するものであってよい。一個以上のメモリは受信されたデータ及び作用受信データを記録するようにコンフィギュレイションされたものであってよい。

このような情報やプログラム使用法は此処で記述されたシステム／方法を実施するのに使用され得るので、本発明は此処に記載された種々の操作を実施するためのプログラム使用法、状態情報などを含む有形な機械で読む事の出来るメディアに関するものである。機械で読む事の出来るメディアの例にはハードディスク、フロッピイディスク、及び磁気テープのような磁気メディア、ＣＤ−ＲＯＭディスクやＤＶＤのような光学メディア、光学ディスクのような磁気光学的メディア、及びＲＯＭやＲＡＭのようなプログラム使用法の記録及び実施用に特にコンフィギュレイションされたハードウエア装置を含むが、それに限られるものではない。プログラム使用法はコンパイラによって生成される機械コード及び翻訳機を使用してコンピュタによって実施され得る高レベルのコードの双方を含むものである。

本発明は明確に理解されるべく詳細に亘って記述されたものであるが、此処に添付するクレームの範囲内に於いて、若干の変更が可能であることは明白であろう。従って、この開示は例示的なもので、限定的なものではないと解釈されるべきものであり、発明は此処に示された詳細に限定されず、添付されたクレームと均等の範囲内で変更され得るものと解釈すべきものである。

Claims (24)

1. 刺激材料に曝された複数の被験者より複数のモダリティを使用して収集され、中枢神経システム、自律神経システム、及び作動体データを含む応答データを受け、
   被験者特徴データモデルを含む複数のデータモデルを使用して上記刺激材料と応答データとを貯蔵し、
   上記応答データより質問を受け、
   上記応答データの解析を実施して、上記刺激材料の効率を決定する
   方法。
2. 上記質問が上記応答データと刺激材料に要求されるものである請求項１に記載の方法。
3. 上記質問が上記被験者特徴データモデルに於いて上記応答データと刺激材料に要求されるものである請求項１に記載の方法。
4. 複数のデータモデルが神経フィードバック関連データモデル、及びデータ収集データモデルを含むものである請求項１に記載の方法。
5. 複数のデータモデルが更に既定質問データモデルとデータセットデータモデルとを含むものである請求項４に記載の方法。
6. 貯蔵されるデータが刺激データ、解析応答、及び被験者及び実験情報とを含むものである請求項１に記載の方法。
7. 応答データの解析の実施が、モダリティ内合成及びモダリティ間合成からなるものである請求項１に記載の方法。
8. 質問が被験者特性質問である請求項１に記載の方法。
9. 質問が応答査定質問である請求項１に記載の方法。
10. 応答データ質問及び／或は未加工データが報告生成装置に供給される請求項１に記載の方法。
11. クライエント査定要約報告が応答データを使用して生成される請求項１０に記載の方法。
12. クライエント累積的報告が応答データを使用して生成される請求項１０に記載の方法。
13. 応答査定報告が応答データを使用して生成されるものである請求項１０に記載の方法。
14. 応答データ及び／或は未加工データが可視化ツールに供給されるものである請求項１に記載の方法。
15. 可視化ツールからの可視化が報告生成装置に供給されるものである請求項１４に記載の方法。
16. 刺激材料の効率が、集中力、感情、及び記憶保持を含む、決定された神経学的及び神経生理学的測定である、 請求項１に記載の方法。
17. モダリティ間合成が 第一モダリティからの応答データを第二モダリティからの応答データと整列させ結合することから成るものである請求項１に記載の方法。
18. 第一モダリティからの応答データを第二モダリティからの応答データと整列させることが時間及び相移動から成るものである請求項１に記載の方法。
19. 複数のモダリティが、脳波記録法（ＥＥＧ）、眼電図法（ＥＯＧ）、及び電気皮膚応答（ＧＳＲ）を含むものである請求項１に記載の方法。
20. 刺激材料に曝された複数の被験者より複数のモダリティを使用して収集され、中枢神経システム、自律神経システム、及び作動体データを含む応答データを受けるように機能でき、更に応答データのための質問を受けるように機能出来るインタフェイスと、
    被験者特徴データモデルを含む複数のデータモデルを使用して上記刺激材料と応答データとを保持するように機能できる貯蔵装置と、
    上記応答データの解析を実施して、上記刺激材料の効率を決定するように機能できるプロセッサと
    を備えたシステム。
21. 上記質問が上記応答データと刺激材料に要求されるものである請求項２０に記載のシステム。
22. 上記質問が上記被験者特徴データモデルに於いて上記応答データと刺激材料に要求されるものである請求項２０に記載のシステム。
23. 複数のデータモデルが神経フィードバック関連データモデル、及びデータ収集データモデルを含むものである請求項２０に記載のシステム。
24. 刺激材料に曝された複数の被験者より複数のモダリティを使用して収集され、中枢神経システム、自律神経システム、及び作動体データを含む応答データを受ける手段と、
    被験者特徴データモデルを含む複数のデータモデルを使用して上記刺激材料と応答データとを保持する手段と、
    応答データのための質問を受ける手段と、
    上記応答データの解析を実施して、上記刺激材料の効率を決定する手段と
    を備えた装置。

Images