(57)【要約】【課題】  筋電図を用いることなく、頭皮上に配置した電極から得られる脳波データのみから運動関連電位信号を高精度且つリアルタイムに検出可能な運動関連電位信号検出システム、それに用いられるヘッドセット、及び、それを用いたシステムユニットを提案する。【解決手段】  頭皮上の近接する複数の位置から異なる導出方法、又は、異なる電極レイアウトで採取された脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２のデータＤ１，Ｄ２を周波数解析し、各脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２間の相関値を周波数ごとに算出する相関値計算部１を備え、所定の周波数帯における相関値に基づいて運動関連電位信号を検出する。【選択図】  図６
2010051356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭皮上に配される電極から採取された脳波のデータを用いて、当該脳波に含まれる特定の運動関連電位信号を検出するシステムであり、
近接する複数の位置から異なる導出方法、又は、異なる電極レイアウトで採取された前記脳波のデータを周波数解析し、各脳波間の相関値を周波数ごとに算出する相関値計算部を備え、
所定の周波数帯における前記相関値に基づいて運動関連電位信号を検出することを特徴とする運動関連電位信号検出システム。
【請求項２】
請求項１記載の運動関連脳波電位検出システムに用いられる前記脳波のデータを採取するためのヘッドセットであり、前記脳波のデータを採取する位置に対応して複数の電極が近接配置されていることを特徴とするヘッドセット。
【請求項３】
請求項１記載の運動関連電位信号検出システムと、当該運動関連電位信号検出システムの検出結果に応じて制御される制御対象システムとを備えることを特徴とするシステムユニット。
【請求項４】
前記制御対象システムは、身体の運動を補助する機能を備える運動補助システム、又は、操作コマンドを生成する機能を備える操作コマンド生成システムであることを特徴とする請求項３に記載のシステムユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳内の運動命令に応じて発生する運動関連電位の信号を検出し、例えばリハビリテーション装置やブレインコンピュータインタフェース等に広く応用可能な運動関連電位信号検出システム、それに用いるヘッドセット、及び、それを用いたシステムユニットに関する。
【０００２】
ヒトが随意的に筋を収縮させる「運動」を行うとき、その運動を引き起こしている「運動命令」は、大脳より発せられている。この運動命令は、脳内における運動関連電位（ＭＲＣＰ）として観察される。運動関連電位は、実際に身体を動かして運動したときや、身体を動かすことなく運動を想起したときに誘発され、身体部位ごとに、その部位に対応する特定の運動野付近に発生する。この運動関連電位の発生は、脳の電気的な活動を表す脳波に信号成分として含まれていることから、脳波から運動関連電位の信号（以下、運動関連電位信号と言う）を検出する技術は、リハビリテーション装置やブレインコンピュータインタフェース等、様々な分野での応用が期待されている。
【０００３】
その応用形態から考えると、脳波の測定は非侵襲的であることが好ましく、その一つとして、脳の神経細胞の電気活動を頭皮上の電極から記録する方法がある。しかし、この方法で測定された脳波には様々な信号が含まれており、微弱な運動関連電位信号を検出することは極めて困難である。そこで、従来から存在する脳波分析方法を用いることが考えられる。
【０００４】
例えば、特許文献１には、脳波のパワースペクトルを用い、脳波の周波数領域内で形成されるピークの存否に基づいて脳波を分析する技術が開示されている。運動関連電位信号の検出は、対象となる運動野付近に電極を配置し、パワースペクトルのピークの存否により行うことが考えられる。
【特許文献１】特開平６−２９６５９７号公報
【０００５】
また、例えば特許文献２には、脳の各部位の活動は相互作用していることに基づいて、その各部位の相互作用を脳波から見つけ出し、脳波活動の検出を行う技術が開示されている。具体的には、時間周波数領域を小領域に分割し、その小領域間における相関、脳の三次元空間内での相関から脳活動のパターンを統計的に推定し、パターンマッチングにより脳波活動の検出を行う。運動関連電位信号の検出に応用する場合は、運動時における脳波データを統計的に処理し、各部位の相互作用に基づく脳活動のパターンを推定し、そのパターンとのパターンマッチングにより検出することが考えられる。
【特許文献２】特開２００６−１１０２３４号公報
【０００６】
また、例えば非特許文献１〜３には、脳波と筋電図とのコヒーレンス関数を調べた研究が開示されている。ここで、コヒーレンス関数とは、二つの信号の周波数領域における比例関係を調べる手法である。脳波と全波整流した筋電図の周波数ｆにおけるオートスペクトルをそれぞれＸ（ｆ）とＹ（ｆ）とし、周波数ごとにコヒーレンス関数を求めると、β帯において有意なコヒーレンスが観測されることが知られている。そこで、脳波と筋電図のコヒーレンス関数を求めることにより、運動関連電位信号を検出することが考えられる。
【非特許文献１】「脳波―筋電図コヒーレンス  その応用と限界」美馬達哉，柴崎浩，臨床脳波２００３年１月号（Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ１）ｐ１９―２５
【非特許文献２】「脳波―筋電図コヒーレンスとその臨床応用」美馬達哉，臨床脳波２００５年８月号（Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ８）ｐ４７９―４８５
【非特許文献３】「運動皮質―筋間の活動相関度が筋力調節の安定性に及ぼす影響について」牛場潤一他、平成１７年１０月２２日−２３日に国際医療福祉大学で開催の第２６回バイオメカニズム学術講演会の抄録
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術を運動関連電位の検出に用いた場合、以下のような問題が生じる。特許文献１に記載のように、パワースペクトルのピークにより検出する場合、運動関連電位信号は非常に微弱であり、且つ、脳波には様々なノイズ（外来ノイズや他の脳活動にともなう脳信号）が含まれるため、ピークが観測されにくく、仮にピークが観測されたとしても、それが目的の運動関連電位に起因するものであるとは限らず、検出精度が極めて低くなる。
【０００８】
また、特許文献２のように、脳内の各部位の脳活動の相関を解析する場合は次の問題が生じる。特許文献２の性質２としても記載されているように、脳波活動のパターンは脳の内部状態（例えば、注意の程度、課題に対する慣れ、疲労など）の影響を大きく受けることから、常に同一であるとは限らない。このため、統計的に導出できるパターンの数には限界があり、検出精度が低くなる。仮に、有意な数のパターンを導出できるとしても、そのためには多くの脳波データを前処理する必要がある（特許文献２の段落番号００７６や図１０参照）。義手や装具、ブレインコンピュータインタフェース等、運動機能を機械的に代償する技術には、運動命令に連動した制御が保証されるべきところ、これではリアルタイム性が損なわれ、実用性に欠ける。
【０００９】
また、非特許文献１〜３に開示される脳波と筋電図のコヒーレンス関数を用いた技術では、検出精度は高いものの、運動部位の筋電図が必要となる。運動関連電位信号の検出は、麻痺や四肢切断等の患者を対象とした分野でも大いに利用が期待されるところ、かかる患者には筋電図の採取が困難若しくは不可能な場合も多く、利用が困難となる。
【００１０】
そこで、本発明は、筋電図を用いることなく、頭皮上に配置した電極から得られる脳波データのみから運動関連電位信号を高精度且つリアルタイムに検出可能な運動関連電位信号検出システム、それに用いられるヘッドセット、及び、それを利用したシステムユニットを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の理解を容易にするために、先ず発明者等による研究と本発明の基本となる技術的思想を説明する。
【００１２】
図１は、運動命令の伝達と脳波・筋電図を説明する説明図である。ヒト大脳ａから発せられる運動命令は、脊髄ｂを下降し、筋ｃの収縮を促す。従来から、運動時の脳活動や筋活動の電気的な活動を、脳波（ＥＥＧ）や表面筋電図（Ｓｕｒｆａｃｅ  ＥＭＧ）から調べることで、その運動命令の伝達メカニズムが多く研究されてきた。その中の一つに、上記非特許文献１〜３に記載されるような、脳波と筋電図とのコヒーレンスに関する研究がある。
【００１３】
発明者等は、脳波―筋電図コヒーレンスについて、次の実験を行った。被験者の足の皮膚上、及び、頭皮上の足の運動野付近（国際１０−２０法のＣｚ付近）に電極を配置し、足を運動させながら１８０秒分の脳波と全波整流した筋電図を採取した。そして、この脳波と筋電図間における周波数ｆごとのコヒーレンス関数を求めた。
【００１４】
コヒーレンス関数は一般的に下記数１で表される。
【数１】
2010051356.tif 000003
ここで、Ｘ（ｆ）とＹ（ｆ）は、周波数ｆ における信号ｘ（ｔ）とｙ（ｔ）のオートスペクトルを示しており、＊は共役複素数、・は内積、バーはアンサンブル平均である。コヒーレンス関数Ｃｘｙ（ｆ）は、両信号間の線形相関性を周波数領域で表現するものであり、二信号のクロススペクトルを規格化した形式で、その値は０から１の範囲にある。脳波―筋電図コヒーレンスでは、Ｘ（ｆ）を脳波の周波数ｆにおけるスペクトル、Ｙ（ｆ）を筋電図の周波数ｆにおけるスペクトルとする。
【００１５】
図２は、発明者等による実験結果をグラフ化した図である。ラインＬは、９５％有意差ラインである。およそ１／３〜１／２の健常者で１４−３０Ｈｚ（β帯）の有意なコヒーレンスが観測された。なお、手やその他の身体部位の運動についても同様である。この現象のメカニズムは完全に解明されていないが、大脳皮質よりも深部にある、視床や大脳基底核と呼ばれる神経の回路によって発信回路のような現象を作り出しているものと一般的には考えられている。
【００１６】
発明者等は、この実験から、運動命令、すなわち運動関連電位信号を、筋電図を用いることなく、脳波のみから高精度に検出することで、様々な分野に応用可能となるとの着想を得るに至った。更に、発明者等は、運動関連電位が、実際に運動したときだけでなく、運動を想起したときも誘発される現象に着目し、リアルタイム性を確保することで、身体の運動機能を機械的に代償する技術、例えば、義手や装具、ブレインコンピュータインタフェースなどへも広く応用可能であるとの見解を得た。
【００１７】
そこで、発明者等は、上記目的を達成するために鋭意研究を重ね、本発明の基本となる技術的思想を導き出すに至った。以下、説明の便宜上、足の運動命令を例に説明するが、手、腰、その他の身体部位についても同様である。図３は、本発明の基本原理における頭皮上の電極の配置を例示説明する説明図であり、図４は、その頭部のＡ−Ａ´の一部断面図である。大脳皮質において足の運動を担っている領域（活動源Ｓ）は、大脳の最も大きい溝の内側に位置する。そこで、被験者Ｐの頭皮上の活動源Ｓの付近（国際１０−２０法のＣｚ付近）に電極群Ｅを配置する。そして、電極群Ｅの各電極ｅ１，，，ｅ５を選択的に用い、近接する位置から空間感度分布図の分布形状が異なる方法にて、複数の脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２の脳波データＤ１，Ｄ２を採取する。脳波データＤ１，Ｄ２は、脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２を時間領域で表したディジタルデータであり、ディジタル脳波計等を用いて採取可能である。ここで、空間感度分布図とは、電極をセンサーとしたときの頭皮上における感度の分布を三次元空間に表した図であり、分布形状とは感度の分布を表す等高線の形状である。分布形状を大きく異ならせるには、脳波データＤ１，Ｄ２ごとに異なる導出方法を用いるか、又は、異なるレイアウトで配される電極を用いることが有効である。
【００１８】
この脳波データＤ１，Ｄ２を用いて、脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２間のコヒーレンス関数を周波数ごとに求めると、所定の周波数（ここでは約１４−３０Ｈｚのβ帯）において、運動中、あるいは運動想起中に限り有意な相関が観測される。これは、発明者等により初めて確認された事象である。
【００１９】
このメカニズムは次の通りと考えられる。活動源Ｓ付近に電極を近接配置して脳波データＤ１，Ｄ２を採取する際に、ケース１として、同一の導出方法と電極レイアウトとした場合、ケース２として、異なる導出方法とした場合、ケース３として、異なる電極レイアウトとした場合を考える。ケース１は、図５（ａ）に示すように、脳波データＤ１を縦方向にレイアウトされた電極ｅ１，ｅ２を用いて双極導出法により採取し、脳波データＤ２を同様のレイアウトの電極ｅ３，ｅ４を用いて同一の双極導出法により採取する場合を例とする。ケース２は、図５（ｂ）に示すように、脳波データＤ１を斜めにレイアウトされた電極ｅ２，ｅ３を用いた双極導出法により採取し、脳波データＤ２を中央とその周囲にレイアウトされた電極ｅ１〜ｅ５を用いたラプラシアン導出法により採取する場合を例とする。ケース３は、図５（ｃ）に示すように、脳波データＤ１を縦方向にレイアウトされたｅ１，ｅ２を用いて、脳波データＤ２を横方向にレイアウトされた電極ｅ３，ｅ４を用いて、双極導出法により採取する場合を例とする。いずれも、電極群の中心の直下に活動源Ｓが位置するように配置する。
【００２０】
ケース１，２，３ともに、活動源Ｓから発せられる運動関連電位の信号は、各脳波データＤ１，Ｄ２に共通して含まれる。しかし、ケース１では、各脳波データＤ１，Ｄ２は、同一の導出方法及び電極レイアウトにて採取するため、空間感度分布図の分布形状はほぼ同一である。すなわち、近接する位置からほぼ同一の感度分布にて脳波データを採取することとなるため、脳波データＤ１，Ｄ２はほとんど同じとなり、ノイズも含めて全体的に相関が高くなる。一方、ケース２，３では、各脳波データＤ１，Ｄ２は、異なる導出方法や電極レイアウトにて導出するため、空間感度分布図の分布形状は大きく異なる。採取する位置が近接していても、分布形状が大きく異なるため、様々な方向から混入するノイズは大きくひずみ、異なる波形として観測される。このため、ケース２，３においては、ノイズの相関は低く、活動源Ｓからの運動関連電位信号のみ相関が高くなる。
【００２１】
そこで、発明者等は、この相関を利用することにより、運動関連電位信号を、筋電図を用いることなく、脳波データのみから高精度且つリアルタイムに検出できるとの技術的思想を導き出すに至った。本発明は、かかる研究の成果から完成されたものである。
【００２２】
本発明の運動関連電位信号検出システムは、頭皮上に配される電極から採取された脳波のデータを用いて、当該脳波に含まれる特定の運動関連電位信号を検出するシステムであり、近接する複数の位置から異なる導出方法、又は、異なる電極レイアウトで採取された前記脳波のデータを周波数解析し、各脳波間の相関値を周波数ごとに算出する相関値計算部を備え、所定の周波数帯における前記相関値に基づいて運動関連電位信号を検出することを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、近接する複数の位置から異なる導出方法、又は、異なる電極レイアウトで採取された複数の脳波のデータが処理される。上述した通り、この脳波間においては、電極付近の活動源から発せられる運動関連電位の相関が高く、多方面から混入するノイズの相関は低くなる。そこで、この脳波のデータを用いて、相関値計算部により、脳波間における相関値を周波数ごとに計算することで、この相関値に基づいて運動関連電位の信号を検出することができる。
【００２４】
また、本発明のヘッドセットは、装着状態において、請求項１記載の運動関連脳波電位検出システムに用いられる前記脳波のデータを採取するためのヘッドセットであり、前記脳波のデータを採取する位置に対応して複数の電極が近接配置されていることを特徴とする。
【００２５】
この発明によれば、装着具が装着されるだけで、上記脳波のデータを採取するに適した位置に電極が配置される。
【００２６】
また、本発明のシステムユニットは、請求項１記載の運動関連電位信号検出システムと、当該運動関連電位信号検出システムの検出結果に応じて制御される制御対象システムとを備えることを特徴とする。この制御対象システムとしては、身体の運動を補助する機能を備える運動補助システム、又は、操作コマンドを生成する機能を備える操作コマンド生成システムであることが好ましい。
【００２７】
この発明によれば、運動関連電位信号検出システムの検出結果に応じて、運動補助システムや操作コマンド生成システムなどの制御対象システムが制御されるため、制御対象システムは脳内の運動関連電位（運動命令）に連動して動作する。
【発明の効果】
【００２８】
本発明においては、目的の運動関連電位信号の相関値は高く、ノイズの相関値は低く算出されることから、目的の運動関連電位信号を高精度に検出することができる。筋電図は不要であるため、麻痺患者や四肢切断等の障害を有する患者へも適用でき、リハビリテーションや介護、診断、治療等の分野にも広く応用可能である。所定の周波数帯における相関値に基づいて検出するため、採取した脳波のデータを逐次処理することで検出可能であり、従来技術のようにパターン解析のために大量のデータを前処理する必要がなく、リアルタイム性が確保できる。たとえば、義手や装具、ブレインコンピュータインタフェース等、運動機能を機械的に代償する技術にも極めて好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
（第１の実施の形態）
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。本実施の形態は、頭皮上に配置した電極から採取される脳波のデータを用いて、運動関連電位信号を検出する運動関連電位信号検出システムであり、筋電図を用いることなく、高精度且つリアルタイムに検出可能なものである。
【００３０】
（第１の実施の形態の例１）
本実施の形態は、一つの運動部位の運動関連電位信号を検出するための、運動関連電位信号検出システム１０１である。図６は、運動関連電位信号検出システム１０１を概念的に説明するブロック図である。運動関連電位信号検出システム１０１は、相関値計算部１と検出部２を備え、例えば、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ等により実現される。
【００３１】
運動関連電位信号検出システム１０１には、複数の脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２の脳波データＤ１，Ｄ２が入力されて処理される。脳波データＤ１，Ｄ２は、ヒトＰの頭皮上に配置した電極から、ディジタル脳波計等を用いて採取されるディジタルデータであり、所定時間分の脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２をディジタル変換して時間領域で表したものである。
【００３２】
脳波データＤ１，２は、対象運動野付近において互いに近接する位置から異なる方法、又は、異なる電極レイアウトで採取される。ここで、対象運動野付近とは、特定の運動を行ったとき、又は、その運動を想起したときの脳内における活動源Ｓの付近である。例えば、国際１０−２０法において、足はＣｚ付近、右手はＣ３付近、左手はＣ４付近である。
【００３３】
導出方法は、（Ａ−１）不活性部位付近に配される基準電極と頭皮上に配される関係電極との電位差を用いる単極導出法、（Ａ−２）頭皮上の二つの電極の電位差を用いる双極導出法、（Ａ−３）頭皮上の一つの電極の電位とその周囲に配される電極の電位の差を用いるラプラシアン（Ｈｊｏｒｔｈ）導出法、（Ａ−４）頭皮上の複数の電極の平均電位と他の電極の電位との電位差を用いる導出法（ラプラシアン導出法を除く）があり、その他にもＩＢ２など、様々な導出方法が挙げられる。
【００３４】
電極レイアウトは、電極の個数、配列、形状などが異なる様々なパターンが挙げられる。図７は、異なる電極レイアウトを例示的に説明する説明図である。（Ｂ−１）は電極を一つのみ配置したパターンである。（Ｂ−２）は同一形状の複数の電極を縦に配列、（Ｂ−３）は横に配列、（Ｂ−４）は斜めに配列、（Ｂ−５）は多角形の頂点に配列したパターンである。（Ｂ−６）は中心の電極の周囲に複数の電極を配列したパターンである。（Ｂ−７）（Ｂ−８）は特殊形状の電極を用いたものであり、（Ｂ−７）は三日月形状の電極の横に円形の電極を配置したパターン、（Ｂ−８）は円環形状の電極の中心に円形の電極を配置したパターンである。なお、上記電極レイアウトは頭皮上におけるチャネル単位でのレイアウトであり、単極導出法では別途不活性部位（耳朶等）に基準電極が配置される。
【００３５】
図８は、上記導出方法と電極レイアウトでの脳波データＤ１，Ｄ２の採取パターンの例を説明する説明図である。各電極群Ｅ１〜６は、対象運動野付近に配される。（ａ）〜（ｄ）の電極群Ｅ１〜Ｅ４は異なる導出方法を採用した例である。なお、ここでは必然的に電極レイアウトも異なるが、異なる導出方法であることが重要である。導出方法が異なれば、空間感度分布図の分布形状が大きく異なるためである。（ｅ）（ｆ）の電極群Ｅ５，Ｅ６は同一の導出方法であるが、異なる電極レイアウトを採用した例である。以下、上記導出方法（Ａ−１）〜（Ａ−４），電極レイアウト（Ｂ−１）〜（Ｂ−８）を用いて表１に示す。
【表１】
2010051356.tif 000004
【００３６】
いずれの電極群Ｅ１〜Ｅ６も、脳波データＤ１，Ｄ２は近接した位置から採取されるが、異なる導出方法、又は、異なる電極レイアウトであるため空間感度分布図の分布形状が異なる。上述した通り、脳波データＤ１，Ｄ２間においては、活動源Ｓから発せられる運動関連電位信号の相関は高く、多方面から混入するノイズの相関は低くなる。
【００３７】
相関値計算部１は、この脳波データＤ１，Ｄ２を用いて周波数解析を行い、周波数ｆごとに脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２の相関値Ｃ（ｆ）を計算する。相関値Ｃ（ｆ）は、二信号の相関を規格化できるものであれば良く、例えば、コヒーレンス、ウエーブレットコヒーレンス、ヒルベルト変換を用いた相関関数を用いることが可能である。ここでは、コヒーレンス関数Ｃｘｙ（ｆ）を用いた場合を例として、相関値計算部１を説明する。コヒーレンス関数Ｃｘｙ（ｆ）は上記数１と同じであり、Ｘ（ｆ）は周波数ｆにおける脳波ＥＥＧ１のスペクトル、Ｙ（ｆ）は周波数ｆにおける脳波ＥＥＧ２のスペクトルである。
【００３８】
図９は、相関値計算部１を概念的に説明するブロック図である。脳波データＤ１，Ｄ２は脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２の時間領域の脳波データである。相関値計算部１は、所定時間分（例えば１ｓ）の脳波データＤ１，Ｄ２が入力されると、セグメント分割部１ａが各脳波データＤ１，Ｄ２を所定時間分（例えば５００ｍｓ分）ごとに分割し、セグメントデータＤｘ−ｔを作成する。ここで、ＤｘはＤ１又はＤ２であり，ｔは時系列順のセグメント番号である。
【００３９】
作成されたセグメントデータは、周波数解析部１ｂに供給される。周波数解析部１ｂはＦＦＴ等を用いるものであり、セグメントデータＤｘ−ｔを周波数解析し、周波数領域データＤｘ−ｔ−ｆを作成する。周波数領域データＤｘ−ｔ−ｆは、セグメントｔにおける周波数ｆの振幅及び位相を表すデータである。ここでｆは所定周波数帯における所定分解能での各周波数ｆである。本実施の形態では、運動関連電位信号の周波数帯（β帯：１４〜３０Ｈｚ）における分解能１Ｈｚでの各周波数ｆとしたが、運動関連電位信号の周波数帯の少なくとも一部を含む範囲であれば任意である。
【００４０】
各周波数領域データＤｘ−ｔ−ｆは計算部１ｃに供給され、周波数ｆごとに数１で表されるコヒーレンス関数Ｃｘｙ（ｆ）が求められる。すなわち、周波数ｆごとに、脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２のスペクトルｓ１，ｓ２を時系列で比較し、全てのセグメントｔ（１）〜ｔ（ｍ）にわたって振幅及び位相が共通する場合は１、互いに無関係である場合は０となるように、規格化された相関値Ｃ（ｆ）を算出する。なお、規格化の規則は記憶部に記憶されており、その規則に従って算出しても良い。また、相関値Ｃ（ｆ）の計算には、周波数スペクトルの振幅と位相の両方を用いても良いし、一方のみを用いても良いし、パワースペクトルの強度を用いても良い。
【００４１】
こうして算出された各周波数ｆの相関値Ｃ（ｆ）は、検出部２に供給される。検出部２は、規定の規則に従い、相関値Ｃ（ｆ）に基づいて運動関連電位信号を検出する。規則は任意であるが、閾値判定であることが好ましい。例えば、各周波数の相関値Ｃ（ｆ）のうち一つでも閾値Ｚ１を超えている場合に運動関連電位信号有りとしても良く、又、閾値Ｚ１を超える相関値Ｃ（ｆ）の数が閾値Ｚ２以上である場合に運動関連電位信号有りとしても良い。その他、相関値計算部１においてβ帯を含む広域（例えば１Ｈｚ〜５０Ｈｚ）の相関値Ｃを算出する場合は、β帯におけるピークの存否でも良い。
【００４２】
検出結果の情報は、後続処理を行う処理部や、外部装置に供給される。外部装置としては、例えば、判定結果を表示する表示装置、義手、車椅子、リハビリテーション装置、ブレインコンピュータインタフェースなどの運動機能を代償する装置などである。これにより、運動命令を利用した様々な装置を実現可能となる。
【００４３】
（第１の実施の形態の例２）
本実施の形態は、複数部位の運動に関わる運動関連電位信号の検出に好適な運動関連電位信号検出システム１０２である。図１０は、運動関連電位信号検出システム１０２を概念的に説明するブロック図である。ここでは、説明の便宜上、検出対象を左足（ＬＦ）、右足（ＲＦ）、左手（ＬＡ）、右手（ＲＡ）の各運動関連電位信号を検出する場合を例に説明する。国際１０−２０法において、右足及び左足は位置Ｃｚ，右手は位置Ｃ３，左手は位置Ｃ４の付近に運動野が位置する。そこで、各電極群Ｅを各運動野付近に配置し、位置Ｃｚ付近の電極群Ｅ（ＲＦ，ＬＦ）からは右足関連の脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）と左足関連の脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）、位置Ｃ３付近の電極群Ｅ（ＲＡ）からは右手関連の脳波データＤ１（ＲＡ），Ｄ２（ＲＡ）、位置Ｃ４からは左手関連の脳波データＤ１（ＬＡ），Ｄ２（ＬＡ）を採取する。
【００４４】
ここで、左足関連の脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）と右足関連の脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）は同一の位置Ｃｚ付近から採取されるが、使用される電極ｅの組み合わせが異なる。図１１に、その組み合わせを示す。右足用チャネルの電極は位置Ｃｚ付近の左側領域寄りに高感度となる組み合わせとし、左足用チャネルの電極は位置Ｃｚ付近の右側領域寄りに高感度となる組み合わせとする。たとえば、脳波データＤ２（ＲＦ），Ｄ２（ＬＦ）は電極ｅ２〜ｄ５の平均電位と電極ｅ１の電位との差分とするが、右足の脳波データＤ１（ＲＦ）は電極ｅ２と電極ｅ３の差分とし、左足の脳波データＤ１（ＬＦ）は電極ｅ４と電極ｅ３との差分として採取する。
【００４５】
運動関連電位信号検出システム１０２は、右足（ＲＦ）、左足（ＬＦ）、右手（ＲＡ）、左手（ＬＡ）の各部位ごとに脳波データＤ１，Ｄ２を独立して並列に処理する。すなわち、検出対象ごとに、上記実施の形態の運動関連電位信号検出システム１０１とほぼ同じ機能を備える処理部３，，，３（相関値計算部１と検出部２）を備える。これにより、異なる部位（ＲＦ，ＬＦ，ＲＡ，ＬＡ）の運動関連電位信号を区別して並列に検出することが可能となる。特に、左足と右足については、共通の電極群Ｅ（ＲＦ，ＬＦ）を用いて同一位置Ｃｚから採取しても、右足と左足を区別して検出可能となる。
【００４６】
（第２の実施の形態）
本実施の形態は、運動関連電位信号検出システム１０２と組み合わせて用いられるヘッドセット２００である。図１２は、本実施の形態のヘッドセット２００を概念的に説明する説明図である。ヘッドセット２００は、頭部に装着されて使用されるものであり、装着状態において所望の脳波データＤ１，Ｄ２を採取する位置に対応して電極群Ｅが配置されている。ここでは、四肢（ＲＦ，ＬＦ，ＲＡ，ＬＡ）に対応する電極群Ｅ（ＲＦ，ＬＦ），電極群Ｅ（ＬＡ），電極群Ｅ（ＲＡ）が配された例である。各電極群Ｅには、複数の電極ｅ，，，ｅが近接配置されている。各電極群Ｅの電極ｅ，，，ｅは、図８に例示するように、脳波データＤ１，Ｄ２の導出方法が異なるか、又は、電極レイアウトが異なるように配置されていれば良い。なお、左右耳朶付近の電極ｅ０は単極導出を採用する場合の基準電極である。
【００４７】
ヘッドセット２００は、脳波測定部１０に接続されて使用される。脳波測定部１０は、ディジタル脳波測定装置等であり、ヘッドセット２００からの各電極ｅ，，，ｅの電位を用いて部位ごとに脳波ＥＧＧ１，ＥＧＧ２を測定し、それをディジタル変換してディジタルデータを生成する機能を有する。脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２は、増幅部１０ａにて増幅され、Ａ／Ｄ変換部１０ｂにてディジタルデータに変換され、脳波データとして記憶部１０ｃに蓄積記憶される。
【００４８】
脳波測定部１０に蓄積記憶された各部位（ＲＦ，ＬＦ，ＲＡ，ＬＡ）の脳波データは、所定のサンプリング周期で所定時間分だけ読み出され、時間領域の脳波データＤ１，Ｄ２として運動関連電位システム１０２に入力される。なお、サンプリング周期は、リアルタイム性を確保するために、好ましくは１０ｍｓ〜２０ｍｓとする。
【００４９】
図１３は、ヘッドセット２００の一例であり、（ａ）は斜視図、（ｂ）は上面図である。ヘッドセット２００は、頭皮上の位置Ｃｚ付近に対応する位置に電極群Ｅ（ＬＦ，ＲＦ），位置Ｃ３付近に対応する位置に電極群Ｅ（ＲＡ）、位置Ｃ４付近に対応する位置に電極群Ｅ（ＬＡ）が配置されている。いずれの電極群Ｅも、図８（ａ）の電極群Ｅ１に示すレイアウトで電極ｅが近接配置されており、ラプラシアン導出方法と双極導出方法により脳波の導出が可能となっている。
【００５０】
このヘッドセット２００によれば、ヘッドセット２００を頭部に装着するだけで、所望の位置に電極が配置され、運動関連電位信号検出システム１０２の処理に適する脳波データＤ１，Ｄ２を簡単に採取することができる。なお、対象部位が一つの場合は、電極群Ｅを一つとし、運動関連電位検出システム１０１と組み合わせる。
【００５１】
（第３の実施の形態）
本実施の形態は、運動関連電位信号検出システムを備えるシステムユニットである。上記運動関連電位検出システム１０１，１０２は、制御対象となる制御対象システムと組み合わせられて用いられ、所望の目的に応じたシステムユニットを構成する。操作対象システムとしては、例えば、運動補助機器、演算処理装置、義手、車椅子、ゲーム装置、表示装置などである。以下に、制御対象システムとして、身体の運動を補助する運動補助機器、操作コマンドを生成する機能を備える操作コマンド生成システムを例に説明する。
【００５２】
（第３の実施の形態の例１）
本実施の形態のシステムユニット３０１は、身体の運動を補助するシステムである。本実施の形態では、説明の便宜上、左手麻痺患者のリハビリテーションに好適なシステムユニット３０１を説明する。手麻痺患者は、手関節において屈筋群優位の筋活動が認められるため、このシステムユニット３０１では、手の運動命令に連動させて手関節を屈曲伸展させるリハビリテーションを行う。
【００５３】
図１４は、システムユニット３０１を説明する説明図である。システムユニット３０１は、運動関連電位信号検出システム１０１と運動補助システム４００とを備える。上記実施の形態と同一の構成要件は同一符号を用いて説明を省略する。
【００５４】
運動関連電位信号検出システム１０１は、上記実施の形態とほぼ同様である。電極群Ｅ（ＬＡ）は、左手の運動野Ｃ４付近に配されている。脳波データＤ１，Ｄ２は、脳活動とほぼ同時に処理され、運動関連電位信号検出システム１０１から検出結果の情報がリアルタイムに出力される。検出結果の情報は、信号変換部２０にて、規定の変換規則に基づいて、運動補助システム４００を制御する制御信号に変換される。制御信号は、例えば、モータを逆回転させる命令信号とする。
【００５５】
運動補助システム４００は、対象の身体部位の運動を補助する機器であり、本実施の形態では、内蔵されるモータの回転により屈曲伸展動作を行う屈曲伸展部４ａを備える。運動補助システム４００は、信号変換部２０からの制御信号に従ってモータを回転させると、回転軸４ｂを介して連結される屈曲伸展部４ａが揺動動作し、屈曲又は伸展する。
【００５６】
なお、システムユニット３０１は、更に、ヘッドセット２０１を備えることが好ましい。ヘッドセット２０１には左手用の電極群Ｅ（ＬＡ）が配されており、採取された脳波データＤ１，Ｄ２は脳波測定部１０を介して運動関連電位信号検出システム１０１に入力される。
【００５７】
リハビリテーションに際しては、患者Ｐの手関節付近がベルト等の固定部により屈曲伸展部４ａに固定される。これにより、患者Ｐの脳内における手の運動命令に従って、ほぼリアルタイムに手関節の屈曲伸展運動が補助され、脳内の運動命令に連動したリハビリテーションが行われる。
【００５８】
なお、運動補助システムとしては、上記に限定されるものではなく、足の運動を補助するものなど、いかなる運動をいかなる目的で補助するものでも良い
【００５９】
（第３の実施の形態の例２）
本実施の形態のシステムユニット３０２は、いわゆるブレインコンピュータインタフェースに応用した例であり、特に、ゲーム装置やパーソナルコンピュータに搭載される演算処理システムを制御して、表示装置の画像表示を操作するものである。
【００６０】
図１５は、システムユニット３０２を説明する説明図である。システムユニット３０２は、運動関連電位信号検出システム１０２と操作コマンド生成システム５００とを備える。上記実施の形態と同一の構成要件は同一符号を用いて説明を省略する。
【００６１】
運動関連電位信号検出システム１０２は、上記実施の形態とほぼ同様である。四肢の各部位の脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘ（ｘ＝ＲＡ，ＬＡ，ＲＦ，ＬＦ）は並列処理され、各部位ごとの検出結果がリアルタイムに算出される。検出結果の情報は、操作コマンド生成システム５００に供給される。
【００６２】
操作コマンド生成システム５００は、判定結果に応じて所定の操作コマンドを生成する機能を備えるものであり、例えば、ゲーム装置やパーソナルコンピュータに内蔵される演算処理部や記憶部により実現される。記憶部には、各運動部位の脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘ（ｘ＝ＲＡ，ＬＡ，ＲＦ，ＬＦ）と操作コマンド（スキャンコード）を対応付けたルックアップテーブルが格納されている。たとえば、ルックアップテーブルには、四肢の各運動電位信号の検出結果と、ゲームや仮想空間のキャラクタの四肢を操作する操作コマンドとの対応付けが規定されている。操作コマンド生成システム５００は、検出結果の情報を受け取ると、ルックアップテーブルを参照し、運動関連電位信号が検出された脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘ（ｘ＝ＲＡ，ＬＡ，ＲＦ，ＬＦ）に対応する操作コマンドを生成する。操作コマンドは、操作コマンドに応じた所定の処理を行う処理部に供給され、表示部３０にはその操作コマンドに応じた画像が表示される。
【００６３】
このシステムユニット３０２を用いるときは、操作者は、実際に運動を行うか、又は、運動を想起する。たとえば、キャラクタＣｈの右手を動かす場合は、右手を動かすか、又は、想起すると、運動関連電位信号検出システム１０２では、脳波データＤ１（ＲＡ），Ｄ２（ＲＡ）で運動関連電位信号が検出され、その検出結果に基づいて操作コマンド生成システム５００にて操作コマンドが生成され、表示部３０にてキャラクタＣｈの右手が動かされる。したがって、操作者の脳内の運動命令に連動して、キャラクタＣｈを操作することが可能となる。
【００６４】
（第３の実施の形態の例３）
本実施のシステムユニット３０３は、上記システムユニット３０２にモード切替機能を付加したものである。意識的な瞬き、歯軋り、顔部分の筋活動、首の傾斜などの頭部付近の運動により発生する筋電信号は、頭皮上の電極でも観測される。この筋電信号は脳波とは異なる特徴を有するため、脳波と区別しやすい。そこで、筋電信号を用いて制御モードの切り替えを行う。
【００６５】
たとえば、意識的な瞬きの筋電信号は、頭皮上の広い範囲で脳波データに大きなノイズ（約３Ｈｚ付近において振幅大）として混入する。そこで、本実施の形態のシステムユニット３０３は、四肢の脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘ（ｘ＝ＲＡ，ＬＡ，ＲＦ，ＬＦ）を用いて、すべての脳波（又はいくつかの脳波）に所定周波数帯（ここでは３Ｈｚ）において閾値Ｚ３以上の振幅が観測された場合は、操作モードを切り替える。
【００６６】
図１６は、システムユニット３０３を概念的に説明する説明図である。意識的な瞬きによる筋電信号の発生を監視する監視部４０と、モード切替を行うモード切替部５０を備える。監視部４０は、脳波測定部１０からの脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘを監視する。そして、周波数領域において所定周波数（３Ｈｚ）の振幅が閾値Ｚ３を超えた場合は、運動関連電位信号検出システム１０２への脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘの供給を一時停止し、モード切替部５０にモード切り替えの命令信号を出力する。
【００６７】
モード切替部５０は、監視部４０からの命令信号に従って、モードの切り替えを行う。具体的には、記憶部に異なるモードのルックアップテーブルＴ１，Ｔ２が記憶されており、操作コマンド生成システム５００が参照するルックアップテーブルＴ１，Ｔ２の切り替えを行う。たとえば、ルックアップテーブルＴ１には、検出結果に対応してキャラクタＣｈの四肢を動かす操作コマンド、ルックアップテーブルＴ２には、背景を上下左右に移動させる操作コマンドが記述されている。
【００６８】
モード切替部５０によるモード切り替えが完了すると、監視部４０は脳波データＤ１ｘ，Ｄ２ｘの供給停止を解除する。これにより、モードが切り替わった状態にて後続の処理が行われる。
【００６９】
従来のブレインコンピュータインタフェースでは、身体動作を併用する場合は身体の皮膚上に電極を配置して、筋電信号を採取する必要があった。このモード切替機能によれば、脳波用に配置された頭皮上の電極を用いるため、別途、身体の皮膚上に電極を配置する必要がなく、頭皮上の電極だけで操作のバリエーションを増やすことができる。なお、モード切り替えは、これに限られるものではなく、例えば、カーソルの移動や、電源のＯＮ／ＯＦＦなどでも良い。
【００７０】
（実施例１）
下記の実験１〜４を行い、従来の脳波―筋電図コヒーレンスを用いた方法との比較において、本発明の有効性を確認した。被験者は２人である。
【００７１】
実験１：従来の脳波―筋電図コヒーレンスの実験を行った。頭皮上の足の運動野付近Ｃｚと左足の皮膚上に電極を配置し、左足を動作させたときの脳波−筋電図間のコヒーレンス関数を求めた。
【００７２】
実験２〜３：各被験者の頭皮上に電極群Ｅを配置した。配置箇所は足の運動野付近Ｃｚである。図３に示される電極群Ｅのレイアウトとし、脳波データＤ１は双極導出法、脳波データＤ２はラプラシアン導出法により採取した。双極導出法は電極ｅ３とｅ４の電位の差分、ラプラシアン導出法は電極ｅ１の電位と電極ｅ２〜ｅ５の平均電位の差分とした。被験者を下記実験２〜４の状態とし、脳波Ｄ１，Ｄ２の周波数領域でのコヒーレンス関数を求めた。
実験２：左足を動作させた。
実験３：左足を動作させることなく、想起だけさせた。
実験４：動作及び想起無しとし、安静状態とさせた（コントロール実験）。
【００７３】
図１７は、実験１〜４の結果をグラフ化した図である。Ｓｕｂｊｅｃｔ１，２は異なる二人の被験者のデータであり、（１−ａ）（２−ａ）は実験１、（１−ｂ）（２−ｂ）は実験２、（１−ｃ）（２−ｃ）は実験３、（１−ｄ）（２−ｄ）は実験４の結果である。各々の実験では、同じ条件にて複数回のトライアルＥＸｆｏｏｔ１〜６を行い、グラフには各トライアルについてコヒーレンス関数をプロットした。緑色で示されるプロットは、各トライアルのコヒーレンス関数の平均である。
【００７４】
実験１（１−ａ）（１−ｂ）では、１４〜３０Ｈｚの周波数帯において明らかなピークが観測され、足を動作させたときの運動関連脳電位信号の周波数はβ帯であることが確認された。実験２（１−ｂ）（２−ｂ）及び実験３（１−ｃ）（２−ｃ）では、実験１とほぼ近似した周波数帯で明らかなピークが観測されたことから、実験２，３の方法によっても、運動関連電位信号を検出できることが確認された。また、実験１の脳波―筋電図コヒーレンスを用いた方法では、運動関連電位信号を高い精度で検出可能であることが従来の研究においても知られている。実験２，３の方法では、筋電図を用いなくとも、実験１の方法を用いたときと遜色のない程に高精度に検出可能であることが確認された。
【００７５】
なお、上記実施例においては、ラプラシアン導出と双極導出による場合を例示したが、その他の導出方法を用いても同様に有効性が確認され、また、同一の導出方法であっても異なる電極レイアウトとすること（例えば図８（ｅ）（ｆ））によっても同様の有効性が確認された。
【００７６】
（実施例２）
下記の解析方法１，２による実験を行い、従来のパワースペクトルを用いた方法との比較において、本発明の有効性を確認した。被験者は１人である。
【００７７】
被験者の頭皮上に電極群Ｅを配置した。配置箇所は足の運動野付近Ｃｚである。図８（ａ）に示すように、電極はＥ１のレイアウトとし、被験者に、運動イメージを４秒、安静を９秒おこなうトライアルを、左右の足について交互に３０回ずつ繰り返させた（Ｐｈａｓｉｃタスク）。トライアルごとに、右足用の脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）、左足用の脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）を採取した。各脳波データは、図１１に示すように、右足用の脳波データＤ１（ＲＦ）は電極ｅ２と電極ｅ３の電位の差分（双極導出法）、左足用の脳波データＤ１（ＬＦ）は電極ｅ４と電極ｅ３の電位の差分（双極導出法）、脳波データＤ２（ＲＦ）（ＬＦ）は電極ｅ１の電位と電極ｅ２〜ｅ５の平均電位の差分（ラプラシアン導出法）により採取した。
【００７８】
右足用の脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）と左足用の脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）を用い、次の解析方法にて片足ごとに脳波データの解析を行った。
解析方法１：時間周波数領域におけるパワースペクトルの強度を調べた。
解析方法２：本発明の原理に基づいて各脳波ＥＥＧ１，ＥＥＧ２間のパワースペクトルのコヒーレンス関数を調べた。
なお、ＦＦＴの窓幅１秒、ｈａｍｍｉｎｇ窓、９４％オーバーラップ、コヒーレンスをトライアル方向に加算平均とした。
【００７９】
図１８は、解析方法１の結果であり、時間周波数領域にてパワースペクトルの強度分布を示した図である。図１９は、解析方法２の結果であり、時間周波数領域にてコヒーレンス関数の分布を示した図である。Ｃｈａｎｎｅｌ１は、脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）のデータ、Ｃｈａｎｎｅｌ２は脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）のデータである。ＬｅｆｔＩＭ，ＲｉｇｈｔＩＭの矢印で示される時間帯は想起状態の時間帯（４秒）を示し、その前後は安静状態の時間帯（合計９秒）を示す。
【００８０】
図１８に示されるように、解析方法１によっては、左右の足の運動を想起した時間帯ＬｅｆｔＩＭ，ＲｉｇｈｔＩＭにおいて、いずれの周波数帯においても特徴的な変化は観測されなかった。
【００８１】
図１９に示されるように、解析方法２によると、Ｃｈａｎｎｅｌ１では、ＲｉｇｈｔＩＭの時間帯にβ帯において高い相関性が観測された（矢印箇所）。すなわち、右足の運動を想起したときに、脳波データＤ１（ＲＦ），Ｄ２（ＲＦ）のβ帯において高い相関が観測され、この相関を用いることで右足に関わる運動関連電位信号が検出できることが確認された。また、同様に、Ｃｈａｎｎｅｌ２では、ＬｅｆｔＩＭの時間帯にβ帯において高い相関が観測された（矢印箇所）。すなわち、左足の運動を想起したときに、脳波データＤ１（ＬＦ），Ｄ２（ＬＦ）のβ帯において高い相関が観測され、この相関を用いることで左足に関わる運動関連電位信号が検出できることが確認された。
【００８２】
さらに、Ｃｈａｎｎｅｌ１では高い相関が確認されたＲｉｇｈｔＩＭの時間帯において、Ｃｈａｎｎｅｌ２では相関が低いままであり、同様に、Ｃｈａｎｎｅｌ２では高い相関が確認されたＬｅｆｔＩＭの時間帯において、Ｃｈａｎｎｅｌ１では相関が低いままであった。すなわち、足の運動野Ｃｚ付近に配した同一の電極群Ｅ（ＲＦ，ＬＦ）を用いて、右足と左足の運動関連電位信号を区別して検出可能であることが確認された。
【００８３】
以上から、従来のパワースペクトルの強度を用いた方法では検出不可能な場合であっても、本発明によれば検出可能であり、運動関連電位信号を高精度に検出できることが確認できた。また、本発明によれば、右足と左足の運動関連電位信号を区別して検出可能であることも確認できた。
【００８４】
以上、本発明によれば、筋電図を利用することなく、頭皮上の電極から採取した脳波データのみから運動関連電位信号を高精度且つリアルタイムに検出することができ、リハビリテーション、診断・治療、ブレインコンピュータインタフェースなど、様々な分野に広く応用可能となる。
【００８５】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、上記実施の形態では、二つの脳波データＤ１、Ｄ２の相関値を用いたが、三つ以上の脳波データの相関値を用いることも可能である。
【００８６】
また、脳波データの採取位置は、上記国際１０−２０法におけるＣｚ，Ｃ３，Ｃ４付近としたが、検出目的とする運動関連電位信号が得られる位置であれば良い。
【００８７】
また、上記実施の形態では、システムユニットとして、手関節のリハビリを行う運動補助システムとの組み合わせ、及び、操作コマンド生成システムとの組み合わせを例に説明したが、その他、車椅子、義手、義足、ゲーム装置など、様々なシステムと組み合わせ可能である。また、運動補助システムとしては、上腕、足関節、上肢、腰、首など、様々な身体部位の運動を補助するシステムにも応用可能である。また、検出結果を用いて外部システムを制御することなく、相関値や検出結果を表示装置に表示し、診断や治療に役立てることも可能である。
【００８８】
このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】運動命令の伝達と脳波・筋電図を説明する説明図である。
【図２】発明者等による脳波―筋電図コヒーレンスの実験結果をグラフ化した図である。
【図３】本発明の基本原理における頭皮上の電極の配置を例示説明する説明図である。
【図４】上記図３に示す頭部のＡ−Ａ´の一部断面図である。
【図５】本発明の基本原理のメカニズムを説明する説明図である。
【図６】第１の実施の形態の例１として示す運動関連電位信号検出システムを概念的に説明するブロック図である。
【図７】上記実施の形態において、異なる電極レイアウトのパターンを例示的に説明する説明図である。
【図８】上記実施の形態において、異なる導出方法と電極レイアウトでの脳波データの採取パターンの例を説明する説明図である
【図９】上記実施の形態として示す相関値計算部を概念的に説明するブロック図である。
【図１０】第１の実施の形態の例２として示す運動関連電位信号検出システムを概念的に説明するブロック図である
【図１１】上記実施の形態における足関連の脳波データの採取方法を説明する説明図である。
【図１２】第２の実施の形態として示すヘッドセットを概念的に説明する説明図である。
【図１３】上記実施の形態として示すヘッドセットの一例であり、（ａ）は正面図、（ｂ）は上面図である。
【図１４】第３の実施の形態の例１として示すシステムユニットを概念的に説明する説明図である。
【図１５】第３の実施の形態の例２として示すシステムユニットを概念的に説明する説明図である
【図１６】第３の実施の形態の例３として示すシステムユニットを概念的に説明する説明図である。
【図１７】実施例１における実験１〜４の結果をグラフ化した図である。
【図１８】実施例２における解析方法１による実験結果を示す図である。
【図１９】実施例２における解析方法２による実験結果を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
Ｐ  ヒト，被験者
ｅ，ｅ１〜ｅ５  電極
Ｅ，Ｅ１〜Ｅ６，Ｅ（ＲＦ，ＬＦ，ＲＡ，ＬＡ）  電極群
Ｓ  活動源
ＥＥＧ１，ＥＥＧ２  脳波
Ｄ１，Ｄ２        脳波データ
１０１，１０２，１０３  運動関連電位信号検出システム
１  相関値計算部
１ａ  セグメント分割部、１ｂ  周波数解析部、１ｃ  計算部
２  検出部
３  処理部
２００  ヘッドセット
１０  脳波測定部
３０１〜３０３  システムユニット
４００  運動補助システム
２０  信号変換部
５００  操作コマンド生成システム
３０  表示装置
４０  監視部
５０  モード切替部
【図１】
2010051356.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2010051356.tif 000019
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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