(57)【要約】【課題】  光駆動反応の任意の周波数成分において、統計的指標により定量評価する方法の提供を図る。【解決手段】  個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制の解析では、統計的指標値（Ｚ値）を導入するため、脳波時系列を多数の解析区間に分割し、マンフォイトニー検定に用いるためのサンプルを生成する。２群における脳波周波数成分の比較に関する解析では、個人データの解析で得られたＺ値をマンフォイトニー検定（Ｕ検定）に用いるためのサンプルとして用いることで、統計指標値（Ｚ値）を導入し、定量評価を可能とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳波の光駆動反応を解析する方法であって、個人における安静時と刺激呈示時の脳波計測区間を多数の短時間解析区間に分割し、夫々の解析区間内において、全標本点における標本値から解析区間内の全標本値の平均値を引くことで直流バイアス成分を除去し、そこへフーリエ変換を施すことで、解析区間数の振幅スペクトルを得、刺激開始直後のオリエンタルレスポンスや刺激区間直後のオフレスポンスの影響が残留する区間を取り除き、残りの脳波区間を多数の解析区間に分割してそこから安静時と刺激時における分割区間を得、その分割区間数を基にマンフォイトニー検定を施すことにより統計指標値を得ることで脳波周波数成分の増強・抑制を解析することを特徴とする光駆動による脳波周波数成分の増強・抑制解析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法により得られた個人の統計指標値において、一の同類統計指標値を複数集めることにより第一群を形成するとともに、他の同類統計指標値を複数集めることにより第二群を形成し、第一群及び第二群を統合し降順に整列させ、そこへマンフォイトニー検定を施すことにより統計指標値を得ることで脳波周波数成分の比較を解析することを特徴とする光駆動による脳波周波数成分の比較解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、脳波ルーチン検査の一つである光駆動反応を周波数解析及び統計的処理に基づき定量評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、一般的に光駆動反応を評価する方法として用いられているのは、刺激時の脳波にフーリエ変換を施し、振幅もしくはパワー値で評価する方法である。
【０００３】
【非特許文献１】Ｋｉｋｕｃｈｉ  Ｍ，Ｗａｄａ  Ｙ  ａｎｄ  Ｋｏｓｈｉｎｏ  Ｙ，Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｉｎ  ＥＥＧ  ｈａｒｍｏｎｉｃ  ｄｒｉｖｉｎｇ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ  ｔｏ  ｐｈｏｔｉｃ  ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｎｏｒｍａｌ  ａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ａｌｚｈｅｉｍｅｒ′ｓ  ｄｉｓｅａｓｅ  Ｃｌｉｎ．  Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒ．３３，８６／９２，２００２．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の一般的な方法で用いられている振幅値やパワー値では、被験者の個人差によるばらつきが大きいといった問題がある上、統計的な裏づけがなされていないため、主観的な評価に頼らざるを得ないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記課題に鑑み、光駆動反応の任意の周波数成分において、統計的指標により定量評価する方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、脳波の光駆動反応を解析する方法であって、個人における安静時と刺激呈示時の脳波計測区間を多数の短時間解析区間に分割し、夫々の解析区間内において、全標本点における標本値から解析区間内の全標本値の平均値を引くことで直流バイアス成分を除去し、そこへフーリエ変換を施すことで、解析区間数の振幅スペクトルを得、刺激開始直後のオリエンタルレスポンスや刺激区間直後のオフレスポンスの影響が残留する区間を取り除き、残りの脳波区間を多数の解析区間に分割してそこから安静時と刺激時における分割区間を得、その分割区間数を基にマンフォイトニー検定（Ｕ検定）を施すことにより統計指標値を得ることで脳波周波数成分の増強・抑制を解析する方法である。
【０００７】
また、本発明は、上記方法により得られた個人の統計指標値において、一の同類統計指標値を複数集めることにより第一群を形成するとともに、他の同類統計指標値を複数集めることにより第二群を形成し、第一群及び第二群を統合し降順に整列させ、そこへマンフォイトニー検定（Ｕ検定）を施すことにより統計指標値を得ることで脳波周波数成分の比較を解析する方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にかかる光駆動による脳波周波数成分の増強・抑解析方法並びに比較解析方法によれば、個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制と正常例群と症例群といった複数例データを有する２群における脳波周波数成分の比較を定量的に評価可能となる。本手法を用いれば、精神神経疾患の評価に利用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明にかかる光駆動による脳波周波数成分の増強・抑解析方法並びに比較解析方法の実施形態を、図面に基づいて説明する。
【００１０】
まず、個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制を解析する方法について詳細に述べる。
図１に示すように、安静時と刺激呈示時の脳波計測区間を多数の短時間解析区間に分割する。
【００１１】
分割された夫々の解析区間において、全標本点における標本値から解析区間内の全標本値の平均値を引く。これにより、直流バイアス成分（０Ｈｚ成分）を除去する。
【００１２】
その後、フーリエ交換を施し、解析区間数の振幅スペクトルを得る。この時、刺激開始直後のオリエンタルレスポンスや刺激区間直後のオフレスポンスの影響が残留する区間を取り除く。その結果残った脳波区間を、再度多数の解析区間に分割する。その際、安静時と刺激時における分割区間数をそれぞれＮ１，Ｎ2とし、マンフォイトニー検定（Ｕ検定）により統計指標値（Ｚ値）を得る。
【００１３】
すなわち各区間でフーリエ交換を施すと、任意の周波数においてＮ１及びＮ２個の振幅値データが得られる。
ここで、Ｎ１＋Ｎ２個の振幅データを降順に並べた後、下記〔数１〕により安静時のＮ１個のデータに対する順位和Ｒ１、刺激時のＮ２個のデータに対する順位和Ｒ２から、安静及び刺激時のＵ値であるＵ１及びＵ２を算出した後、Ｚ値の正負で刺激による増強と抑制を表現する統計指標値（Ｚ値）を導入する（数２）。
本発明では、Ｚ値が正規分布を示すと仮定して検定を行う。つまり、Ｕ２を刺激時のＵ値、ｍＵ２及びσＵ２（数３）をＵ２の平均と標準偏差として、〔数４〕に示す計算を行う。
【００１４】
【数１】
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【００１５】
【数２】
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【００１６】
【数３】
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【００１７】
【数４】
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【００１８】
フーリエ変換を行う際、理論上周波数分解能は、標本化周波数を解析区間内の標本点数で割った値となる。よって、所望の任意の周波数を得ることができない場合がある。その場合、下記〔数５〕に示すフーリエ変換の台形近似式を用いる。ここで、ｘ（ｔ）とＸ＊（ｆ）は、脳波データと近似された周波数成分を△ｔ、δ（ｔ）は標本化周波数とデルタ関数を示している。実際は、解析区間内の標本点数は、有限の値Ｎを持つので〔数６〕のように周波数成分はＸ＊Ｎ（ｆ）となる。よって、任意の周波数における振幅値は、〔数７〕によりＸ＊ａ（ｆ）として求まる。
【００１９】
【数５】
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【００２０】
【数６】
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【００２１】
【数７】
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【００２２】
解析結果の例として、光刺激周波数を６Ｈｚとした場合の正常例３０例及び症例３０例の平均値を図２に示す。
正常例と症例で振幅スペクトルが大きく異なることが分かる。正常例では、アルファ波帯域（８〜１３Ｈｚ）で抑制が起こり、他のピークでは統計的に有意に刺激による増強が見られる。
一方、症例では、アルファ波帯域での抑制が見られず、全てのピークで有意差は見られない。この結果は、症例では正常例に比べ光刺激に対する脳の反応性が低下していることを示している。
【００２３】
次に、複数例データを有する２群（例として正常群と症例群）における脳波周波数成分の比較を解析する方法について、図面に基づいて説明する。
【００２４】
図３に示すように、正常例群（第一群）と症例群（第二群）の２群の比較を試みる場合、上記脳波周波数成分の増強及び抑制を解析する方法において得られた個人のＺ値について、正常例群並びに症例群夫々Ｎｄ個及びＮｐ個のデータを集める。これを夫々降順に整列し、上記同様、マンフォイトニー検定（Ｕ検定）を用いてＺ値を計算する。
【００２５】
解析結果の例として、光刺激周波数を６Ｈｚとした場合の正常例３０例及び症例３０例の２群の比較を図４に示す。
症例群のデータにおいて、正常群に比べて統計的に有意に反応が小さい周波数が一目瞭然で分かる。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
本発明にかかる光駆動による脳波周波数成分の増強・抑制解析方法並びに比較解析方法は、上述した説明からも理解されるように、個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制と正常例群と症例群といった複数例データを有する２群における脳波周波数成分の比較を定量的に評価可能となる。したがって、本発明を用いれば、精神神経疾患の評価等に充分応用が可能であり、また、本発明によって得られた多数のデータを用いて正常もしくは疾患別にデータベースを構築すれば、分布内における個人データの相対的位置が得られることで、診断補助に大変役立つこととなり、さらに、本発明によって得られた多数のデータを用いて年齢別にデータベースを構築すれば、脳年齢の推定も可能であるなど、本発明の利用範囲は大変広く、産業上の利用可能性は大である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制を評価するための処理手順を示す説明図である。
【図２】個人データの刺激による脳波周波数成分の増強及び抑制を示す解析結果の例を示す表図である。
【図３】正常例群と症例群の２群における脳波周波数成分の比較を行う処理手順を示す説明図である。
【図４】正常例群と症例群の２群における脳波周波数成分の比較を行った解析    結果の例を示す表図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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