보다 구체 적 으로 는 , 도 7 에 나타내 는 바 와 같이 , 본 실시 형태 의 뇌 활동 특징 량 의 추출 방법 에서 는 , 도 6 에 나타낸 유효 성 이 높 은 지표 값 의 순서 로 소팅 된 데이터 의 조합 의 수 를 상이 하 게 하 여 , 로지스틱 회귀 시행 을 실시 하 고 , NDC 와 MCI 를 구별 하 는 정답 률 을 취득 한다 . 로지스틱 회귀 시행 에 있 어서 는 , 목적 변수 를 2 값 ( NDC : 0 - MCI : 1 ) 으로 한 회 귀 모델 을 구축 한다 . 그리고 , 구축 한 회귀 모델 에 의해 , 2 값 을 구별 하 기 위한 검증 을 실시 하 여 정답 률 을 취득 한다 . 검증 은 , 예 를 들 어 , 10 분 할 교차 검증 을 실시 한다 . 그 결과 , 도 7 에 나타내 는 바 와 같이 , p 값 이 작 은 순서 로 소팅 된 데이터 의 개수 가 증가 함 에 따라 , 2 값 을 구별 하 기 위한 교차 검증 에 의한 정답 률 이 높 아 지 고 있 다 . 또한 , 도 7 에서 는 , p 값 에 기초 하 여 소팅 된 데이터 를 사용 한 경우 의 교차 검증 의 정답 률 , Youden - Index 에 기초 하 여 소팅 된 데이터 를 사용 한 경우 의 교차 검증 의 정답 률 , 및 랜덤 하 게 나열 된 데이터 를 사용 한 경우 의 교차 검증 의 정답 률 을 나타내 고 있 다 . 그리고 , 취득 된 정답 률 에 기초 하 여 , 피험자 ( P ) 가 NDC 인지 MCI 인지 를 판별 하 기 위해 필요 한 데이터 의 조합 및 수 가 취득 된다 .