The present invention provides a brain activity analysis method for realizing a biomarker by a functional brain imaging method for a neurological / psychiatric disorder. A correlation matrix for the degree of activity between predetermined brain regions is derived from data of resting function-coupled MRI measured in a healthy group and a patient group. A regularized canonical correlation analysis (SCCA) is performed on the subject attributes including the subject's diagnostic label and the correlation matrix, and the elements of the correlation example connected to the canonical variable corresponding only to the diagnostic label are extracted. The first sum set of the elements of the correlation matrix obtained by the feature extraction of the regularized canonical correlation analysis is the second sum of the elements of the correlation matrix by sparse logistic regression (SLR) with one cross-validation. Extract a set. A discriminator is generated by discriminant analysis by sparse logistic regression for the second union. [Selection] Figure 5【課題】神経・精神疾患に対して、脳機能画像法によるバイオマーカーを実現するための脳活動解析方法を提供する。【解決手段】健常群、患者群において測定された安静時機能結合的ＭＲＩのデータから、所定の脳領域間の活動度の相関行列を導出する。被験者の診断ラベルを含む被験者の属性と相関行列とについて正則化正準相関解析（ＳＣＣＡ）により、診断ラベルのみに対応する正準変数と接続する相関行例の要素を抽出する。正則化正準相関解析の特徴抽出により得られた相関行列の要素の第１の和集合に対して、１個抜き交差検証によるスパースロジスティク回帰（ＳＬＲ）で、相関行列の要素の第２の和集合を抽出する。第２の和集合に対して、スパースロジスティク回帰による判別分析により判別器が生成される。【選択図】図５
