(57)【要約】【課題】多くの種類の検出信号を検出することができるようにする。【解決手段】表示部１１に所定の周波数で点滅するパターンが表示され、それを被験者２１が視認する。検出部１３は電極１２を介して被験者２１の脳波を検出する。除去部１４は検出部１３の検出信号からアーチファクトを除去する。演算部１６は検出信号の特徴を検出する。統計処理部１７は検出された複数の特徴のうち、最も確率の高い特徴を選択し、対応するコマンドを出力する。制御部１８はコマンドに対応して表示部１１の表示を制御する。【選択図】図１
2010057658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象からの生体信号を検出し、前記生体信号に対応する検出信号を出力する検出部と、
前記検出信号のアーチファクトを除去する除去部と、
前記アーチファクトが除去された前記検出信号を正規化する正規化部と、
前記生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された前記検出信号の特徴を演算する演算部と、
複数の前記特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する統計処理部と
を備える検出装置。
【請求項２】
前記統計処理部は、選択された前記特徴に対応するコマンドを生成し、
前記コマンドにより制御対象を制御する制御部をさらに備える
請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記人工的参照信号は正弦波である
請求項２に記載の検出装置。
【請求項４】
前記統計処理部は、ｔ検定法により前記特徴を選択する
請求項２に記載の検出装置。
【請求項５】
検出部と、
除去部と、
正規化部と、
演算部と、
統計処理部と
を備える検出装置の検出方法であって、
記検出部が、検査対象からの生体信号を検出し、前記生体信号に対応する検出信号を出力し、
前記除去部が、前記検出信号のアーチファクトを除去し、
前記正規化部が、前記アーチファクトが除去された前記検出信号を正規化し、
前記演算部が、前記生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された前記検出信号の特徴を演算し、
前記統計処理部が、複数の前記特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する
検出装置の検出方法。
【請求項６】
コンピュータに、
検査対象からの生体信号を検出し、前記生体信号に対応する検出信号を出力する手順と、
前記検出信号のアーチファクトを除去する手順と、
前記アーチファクトが除去された前記検出信号を正規化する手順と、
前記生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された前記検出信号の特徴を演算する手順と、
複数の前記特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する手順と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検出装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、より多くの種類の検出信号を検出することができるようにした検出装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献1には、被験者に視覚的刺激を与え、脳波の応答を強化することが記載されている。この文献の装置によれば、被験者のシータ波、アルファ波、ベータ波などの脳波の検出信号がフィルタにより検出される。検出信号は増幅され、被験者に対する視覚的刺激の制御に使用される。被験者はこの視覚的刺激を観察し、脳波がより強く応答するように訓練する。
【０００３】
またこの装置においては、検出信号に基づいて音声が出力される。被験者はこの聴覚的刺激を聴くことで、脳波がより強く応答するように訓練する。
【０００４】
【特許文献１】米国特許７２６９４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
脳波を検出し、その検出信号に基づき所定の制御対象を制御する場合、より多くの種類の検出信号を検出できるようにすることが望まれる。すなわち、被験者が視覚的刺激に応答して出力する多くの種類の信号を検出することができれば、それだけ被験者の意図を多く推認することができるので、脳波検出の応用範囲が広がるのである。上記文献の装置では、多くの種類の検出信号を検出することが困難である。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より多くの種類の検出信号を検出することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面は、検査対象からの生体信号を検出し、生体信号に対応する検出信号を出力する検出部と、検出信号のアーチファクトを除去する除去部と、アーチファクトが除去された検出信号を正規化する正規化部と、生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された検出信号の特徴を演算する演算部と、複数の特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する統計処理部とを備える検出装置である。
【０００８】
統計処理部は、選択された特徴に対応するコマンドを生成し、コマンドにより制御対象を制御する制御部をさらに備えることができる。
【０００９】
人工的参照信号は正弦波とすることができる。
【００１０】
統計処理部は、ｔ検定法により特徴を選択することができる。
【００１１】
本発明の一側面はまた、検出部と、除去部と、正規化部と、演算部と、統計処理部とを備える検出装置の検出方法であって、検出部が、検査対象からの生体信号を検出し、生体信号に対応する検出信号を出力し、除去部が、検出信号のアーチファクトを除去し、正規化部が、アーチファクトが除去された検出信号を正規化し、演算部が、生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された検出信号の特徴を演算し、統計処理部が、複数の特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する検出装置の検出方法である。
【００１２】
さらに本発明の一側面は、コンピュータに、検査対象からの生体信号を検出し、生体信号に対応する検出信号を出力する手順と、検出信号のアーチファクトを除去する手順と、アーチファクトが除去された検出信号を正規化する手順と、生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された検出信号の特徴を演算する手順と、複数の特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択する手順とを実行させるためのプログラムである。
【００１３】
本発明の一側面においては、検査対象からの生体信号が検出され、生体信号に対応する検出信号が出力される。検出信号のアーチファクトが除去され、アーチファクトが除去された検出信号が正規化される。生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された検出信号の特徴が演算される。複数の特徴から、統計的確率により１つの特徴が選択される。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明の一側面によれば、より多くの種類の検出信号を検出することができる
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１６】
図１は本発明の検出装置の一実施の形態の構成を表している。この検出装置１は、表示部１１、検出部１３、除去部１４、正規化部１５、演算部１６、統計処理部１７、および制御部１８を有している。
【００１７】
表示部１１は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどで構成され、検査対象としての被験者２１に刺激（この実施の形態の場合、視覚的刺激）を与える画像を表示する。検出部１３は脳波計（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）などにより構成され、被験者の後頭部などに付着された電極１２を介して、被験者２１の生体信号としての脳波を検出し、脳波に対応する検出信号を出力する。
【００１８】
除去部１４は、検出部１３より出力された検出信号から、アーチファクトなどの不要成分を除去する。正規化部１５は除去部１４により不要成分が除去された検出信号を正規化する。演算部１６は、生体信号のうちの検出すべき信号に対応する人工的参照信号を利用して、逐次最小二乗法により、正規化された検出信号の特徴を演算する。演算部１６としては、ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｏｕｔｐｕｔ）モデルが用いられる。ここでＱチャンネルの検出信号が、P個の参照信号を使用して、フィルタリングされる。
【００１９】
統計処理部１７は、演算された複数の特徴から、統計的確率により１つの特徴を選択し、選択された特徴に対応するコマンドを生成する。制御部１８は、統計処理部１７により生成されたコマンドにより、表示部１１に表示される制御対象としての画像を制御する。
【００２０】
図２は、表示部１１に表示される画像の例を表している。この実施の形態においては、道路３１と、その道路３１を走行する自動車３２が表示されている。
【００２１】
自動車３２の近傍には、被験者２１を視覚的に刺激するためのパターン４１が表示されている。パターン４１は、８個のブロック４２−１乃至４２−８（以下、個々に区別する必要がない場合、単にブロック４２と記述する）で構成され、自動車３２は８個のブロック４２−１乃至４２−８の中央に配置されている。すなわち、自動車３２の周囲に８個のブロック４２−１乃至４２−８が配置されている。
【００２２】
図３はパターン４１の構成を表している。同図に示されるように、パターン４１を構成するブロック４２は、黒い４角形の図形と白い４角形の図形が、６×６個、市松模様を形成するように配置されている。１つのブロック４２の大きさは、被験者２１から見て、１°〜２°の大きさとされている。
【００２３】
８個のブロック４２−１乃至４２−８は、それぞれ異なる周波数で点滅（反転表示を含む）するように表示される。周波数は、８．８、９．４、１１．５５、１２．５、１３．６５、１５、１６．７、および１８．８Hzとされる。点滅は、白い図形を黒い図形に、黒い図形を白い図形に、それぞれ反転表示することで行われる。被験者２１は、自動車３２を移動させたい方向のブロック４２を視認する。例えば、被験者２１は、自動車３２を上方向Ｄ１に移動させたい場合、自動車３２の真上に位置するブロック４２−１を視認し、右上方向Ｄ２に移動させたい場合、右上に位置するブロック４２−２を視認し、右方向Ｄ３に移動させたい場合、右に位置するブロック４２−３を視認する。
【００２４】
以下同様に、被験者２１は自動車３２を、右下方向Ｄ４、下方向Ｄ５、左下方向Ｄ６、左方向Ｄ７、または左上方向Ｄ８に移動させる場合、それぞれの方向に位置するブロック４２−４乃至４２−８を視認する。
【００２５】
図４は、検出装置１の処理を説明するフローチャートである。
【００２６】
ステップＳ１において表示部１１は、制御部１８により制御され、画像を表示する。これにより図２に示されるような画像が表示される。被験者２１はこの画像の自動車３２を道路３１に沿ってスタート位置３３から１周させる。後述するように、自動車３２は被験者２１が視認したブロック４２の方向に移動されるように、制御部１８により制御される。
【００２７】
ステップＳ２において検出部１３は被験者２１の脳波（ＥＥＧ）を検出する。この検出のため、被験者２１の頭部には電極１２が所定の位置に取り付けられている。検出部１３は検出した脳波に対応する検出信号を出力する。この検出信号は、被験者２１が視覚刺激としての画像を視認することで発生する定常的視覚誘発電位（ＳＳＶＥＰ：Ｓｔｅａｄｙ  Ｓｔａｔｅ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｅｖｏｋｅｄ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）に基づく信号である。
【００２８】
パターン４１を構成する８個のブロック４２−１乃至４２−８は、異なる周波数で点滅している。被験者２１が１つのブロックを視認すると、脳波がこれに応答し、その検出信号の周波数は、被験者２１が視認したブロック４２の周波数に対応する値となる。
【００２９】
なお、原理的には、刺激の周波数は相対的に高くした方が、コマンドの種類を多くすることができる（すなわち、検出できる検出信号の数を多くすることができる）。ただし、刺激を表示する表示部１１が物理的に表示可能な周波数を超えることはできないし、被験者が応答できない程高い周波数は意味がない。
【００３０】
ステップＳ３において除去部１４は、検出信号から不要成分を除去する。すなわち検出信号には、脳活動以外の心臓や目の筋肉が誘発する信号といったアーチファクトが含まれているが、これが除去される。この除去処理は、２次ブラインド信号処理（ＢＳＳ：Ｂｌｉｎｄ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）アルゴリズムであるアミューズ（ＡＭＵＳＥ）を用いて実現することができる。アーチファクトを除去することで、後述するステップＳ５で誤った周波数が検出されるおそれが少なくなる。
【００３１】
検出信号Ｙは、次式で表される。
Ｙ＝ＡＸ＋Ｅ                  （１）
【００３２】
Ａは混合行列、Ｘは脳内の信号源（ｓｏｕｒｃｅ）の独立成分の行列であり、Ｅはノイズである。行列の非ＥＥＧ成分を０に置換することで、本来のＥＥＧ成分が得られる。
【００３３】
ＢＳＳ−ＡＭＵＳＥアルゴリズムは、２つの連続的な主成分分析（ＰＣＡ：ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）ブロックから構成されると考えることができる。最初のＰＣＡは、Ｎポイントの入力データに適用され、次のＰＣＡ（特異値分解ＳＶＤ：ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）は、遅延した、前回の処理の出力の共分散行列に適用される。
【００３４】
最初の処理では次の線形変換が行われる。
【００３５】
【数１】
2010057658.tif 000003
【００３６】
上記式の次式で表されるQは、観測データベクトルｘ［ｎ］の標準共分散行列である。
【００３７】
【数２】
2010057658.tif 000004
【００３８】
次の処理では、ＳＶＤが、次式で表されるホワイトノイズ化した、遅延した共分散行列に適用される。
Ｒz＝Ｅ｛ｚT（ｔ）ｚT（ｔ−１）｝＝ＵＳＶT   （４）
ここで、Ｓは減少する特異値（ｓｉｎｇｕｌａ  ｖａｌｕｅ）の対角行列であり、Ｕ，Ｖは、固有ベクトルの行列である。
【００３９】
分離行列Ｗと予測された独立成分Yは、次のように予測される。
Ｗ＝ＵTＱ    （５）
Ｙ＝ＷＸ      （６）
Ｘ＝［ｘ（１），ｘ（２），・・・，ｘ（Ｎ）］T  （７）
【００４０】
ＢＳＳ−ＡＭＵＳＥアルゴリズムによりアーチファクトに対応する不要成分が除去される。
【００４１】
ステップＳ４において正規化部１５は、除去部１４により不要成分が除去された検出信号を正規化する。すなわち、多くの被験者のスペクトラムのばらつきを吸収するために、検出信号が個々の被験者２１のスペクトラムの形状に調整される。
【００４２】
スペクトラムの予測には、３次スプライン法（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ｃｕｂｉｃ  ｓｐｌｉｎｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を用い、０乃至１の間の値を取るスムージングパラメータｐの値を、１０-4とすることができる。
【００４３】
この正規化処理により、後段で検出信号の特徴を検出する場合に、被験者２１の個人差による影響を抑制することができる。
【００４４】
ステップＳ５において演算部１６は、正規化された検出信号の特徴を検出する。上述したように、パターン４１を構成する８個のブロック４２−１乃至４２−８は、異なる周波数で点滅している。被験者２１が１つのブロックを視認すると、それに応答した脳波が発生し、脳波、従ってその検出信号の周波数は、被験者２１が視認したブロック４２の周波数に対応する値となる。そこで、その周波数が検出信号の特徴として検出される。
【００４５】
演算部１６の詳細は図６を参照して後述する。
【００４６】
ステップＳ６において統計処理部１７は、検出された複数の特徴の中から、統計的確率に基づき１つの特徴を選択する。すなわち、実際には検出信号に含まれる周波数成分は１つではない。複数の周波数成分が特徴として検出される。統計処理部１７は、例えばｔ検定法（ｔ  ｔｅｓｔ）により、発生確率に基づき、最も発生の可能性が高い１つの周波数を特徴として選択する。比較は、刺激時の検出信号の分散と、ＳＳＶＥＰの応答がないセッションの初期の短い参照残余期間における検出信号の分散との間で行われる。
【００４７】
ここでｔ検定法について簡単に説明する。コマンドｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）の統計的意味のテストが、コマンドの予測されたエネルギー分散Ｅpqと他のコマンドのエネルギー分散のデータシリーズとの２つのｔ検定サンプルを使用して行われる。各データシリーズは、長さがQであり、各チャンネルに１つの値を有し、１２０ミリ秒の間隔のスライディングウインドウ内で演算される。各コマンドｐの最後の予測は、そのコマンドの全てのｔ値の比較の和により行われる。
【００４８】
すなわち、各コマンドｐの全てのチャンネルQについてのエネルギー分散のデータシリーズＥpqを入力とし、各コマンドｐのｔ統計値を出力として、次の演算が行われる。すなわち、各コマンドｐと各他のコマンドｐｉについての統計的ｔ検定の２サンプルの全てが次式のように、演算される。
ｔp,pi＝（mean(Ep,q)−mean(Epi,q) / sqrt(var(Ep,q)/Q + var(Epi,q) /Q    （８）
【００４９】
次に、次式に従って、各コマンドｐのP全部についての値が計算される。
ｔp＝ sum(tp,pi)                 （９）
ｐi＝１，２，・・・，Ｐ
【００５０】
図５は、被験者２１が方向Ｄ１乃至Ｄ８に対応するブロック４２−１乃至４２−８を順番に視認した場合に検出される特徴（周波数）の変化を表している。方向Ｄ１乃至Ｄ８に対応する周波数の成分が、順次検出されていることが判る。
【００５１】
また、統計処理部１７は選択した特徴（周波数）に対応するコマンドを生成する。すなわち、この実施の形態の場合、例えばブロック４２−１の周波数が選択された場合、方向Ｄ１に自動車３２を移動させるコマンドが生成され、ブロック４２−２の周波数が選択された場合、方向Ｄ２に自動車３２を移動させるコマンドが生成される。以下同様に、ブロック４２−３乃至４２−８の周波数が選択された場合、方向Ｄ３乃至Ｄ８に自動車３２を移動させるコマンドが生成される。
【００５２】
被験者２１が視認しているブロックのコマンドの確率は、他のブロックのコマンドの確率より大きくなる。全てのブロックのコマンドの確率が１２０ミリ秒ごとに計算され、閾値より最も高い確率のブロックのコマンドが、被験者２１が意図するブロックのコマンドとして生成される。
【００５３】
確率を使用することで、ユーザーはトレーニングをしないでも、本実施の形態の装置をブレインマシンインターフェース（ＢＭＩ：Ｂｒａｉｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、すなわち人の脳とコンピュータまたは機械との間の通信チャンネルを創造するために、脳からの信号を取得し、解析する装置として利用することが可能となる。
【００５４】
ステップＳ７において制御部１８は、検出されたコマンドに基づき画像を制御する。すなわち、方向Ｄ１に自動車３２を移動させるコマンドが検出された場合、自動車３２は方向Ｄ１（すなわち上方向）に移動されるように、方向Ｄ２に自動車３２を移動させるコマンドが検出された場合、自動車３２は方向Ｄ２（すなわち右上方向）に移動されるように制御される。以下同様に、方向Ｄ３乃至Ｄ８に自動車３２を移動させるコマンドが検出された場合、自動車３２はそれぞれの方向に移動するように制御される。
【００５５】
なお、パターン４１も自動車３２と同じ方向に同じ距離だけ移動される。すなわち、自動車３２とパターン４１の相対的位置は変化せず、自動車３２は常にパターン４１の中央に配置される。
【００５６】
被験者２１が意図するブロック４２を視認してから充分短い時間内に自動車３２がそのブロック４２の方向に移動されるので、被験者２１は自身の意図が反映されたことを知ることができる。その結果、被験者２１は迷うことなく自動車３２を意図する方向に移動させることができる。
【００５７】
以上の処理が繰り返され、被験者２１はスタート位置３３から自動車３２を移動させ、道路３１を周回させることができる。
【００５８】
なお、コマンドには、確率の大きさを表す情報を含めることができる。この場合、制御部１８は確率の大きさに応じてコマンドのパワーを制御することができる。例えば確率が大きいほど、自動車３２の移動速度を大きくすることができる。
【００５９】
このようにして、例えば身体障害者に所定の制御対象を制御させることができる。
【００６０】
制御対象としての自動車３２を制御する必要がなく、検査対象としての被験者２１の生体信号を検出するだけでよい場合には、コマンドの生成は省略することができる。
【００６１】
次に、図６を参照して、演算部１６の実施の形態について説明する。この演算部１６は、発生部１０１、ＦＩＲ（Ｆｉｎｔｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）トランスバーサルフィルタ１１１乃至１ＰＱ、加算部２０１乃至２０Ｑ、および減算部３０１乃至３０Ｑにより構成されている。
【００６２】
発生部１０１は、人工的参照信号を発生する。具体的には、Ｐ個の信号ｘ1（ｎ）乃至ｘP（ｎ）が生成される。これらの信号ｘ1（ｎ）乃至ｘP（ｎ）は、ブロック４２−１乃至４２−８の周波数と同じ周波数の正弦波の信号である。すなわちこの実施の形態の場合、Ｐ＝８であり、８個の異なる周波数の正弦波信号が発生される。
【００６３】
ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１１乃至１ＰＱ（以下、これらを個々に区別する必要がない場合、単にＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１０と記述する）は、入力信号に対して所定の伝達関数を乗算して出力する。１つの正弦波信号に対してＱ個のＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１０が設けられている。具体的には、周波数１の信号ｘ1（ｎ）は、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１１乃至１１Ｑにより、それぞれ伝達関数Ｈ11（ｚ）乃至Ｈ1Q（ｚ）が乗算される。以下同様に、例えば周波数２の信号ｘ2（ｎ）は、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１２１乃至１２Ｑにより、それぞれ伝達関数Ｈ21（ｚ）乃至Ｈ2Q（ｚ）が乗算され、周波数Pの信号ｘP（ｎ）は、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１Ｐ１乃至１ＰＱにより、それぞれ伝達関数ＨP1（ｚ）乃至ＨPQ（ｚ）が乗算される。
【００６４】
加算部２０１は、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１１，１２１，・・・，１Ｐ１の出力を加算して、加算信号ｙ1（ｎ）を出力する。以下同様に、例えば、加算部２０２は、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１２，１２２，・・・，１Ｐ２の出力を加算して、加算信号ｙ2（ｎ）を出力し、加算部２０Ｑは、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１Ｑ，１２Ｑ，・・・，１ＰＱの出力を加算して、加算信号ｙQ（ｎ）を出力する。
【００６５】
減算部３０１乃至３０Ｑは、加算信号ｙ1（ｎ）乃至ｙQ（ｎ）と、信号ｄ1（ｎ）乃至ｄQ（ｎ）との差を演算し、誤差信号ｅ1（ｎ）乃至ｅQ（ｎ）を出力する。
【００６６】
周期的なＳＳＶＥＰ応答は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：ｆｉｒｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）やバンドパスフィルタにより抽出することもできる。しかし、ＳＮRが小さいので、これらの方法は信頼性に欠ける。そこで本実施の形態では、検出信号が、点滅する刺激と同じ周波数の正弦波からなる人工的参照信号とマッチングされる。
【００６７】
前処理によりアーチファクトが除去された検出信号は、各コマンド周波数の多変数モデルで処理される。すなわち、周波数がｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）で、チャンネルがｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）の正弦波信号ｘpqは、検出信号であるＥＥＧ信号ｄqとの差を表す誤差電位信号ｅqが最小になるまで、次式に従って、ＦＩＲトランスバーサルフィルタ（非再帰形フィルタ）１１０の関数Ｈpqにより繰り返し修正される。
Ｅ＝Ｄ−ＨTＸ              （１０）
【００６８】
Ｅは誤差電位信号ｅq、Ｄは検出信号ｄq、Ｈは関数Ｈpq、Ｘは信号ｘpqの、それぞれ行列を表す。
【００６９】
演算部１６では、多変量逐次最小二乗（ｍＲＬＳ：ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｒｅｃｕｓｉｖｅ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅ）の処理により、モデルのパラメータが迅速に収束するように最適化される。これにより各周波数毎の予測されたＳＳＶＥＰ信号が、実際のＥＥＧ信号中のＳＳＶＥＰ信号と一致する。多チャンネルの逐次最小二乗を使用することで、カルマンゲイン（Ｋａｌｍａｎ  ｇａｉｎ）が、検出信号の逆共分散行列（ｉｎｖｅｒｓｅ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）と正弦波信号ｘとの積で規定される。
【００７０】
この実施の形態をブレインマシンインターフェース（すなわち制御装置）として機能させる場合、リアルタイムに近いオンライン性が要求される。具体的には、予測されたユーザーの意思は、リアルタイムに近い状態で（例えば数秒以内に）報告される必要がある。本実施の形態のｍＲＬＳは、この迅速な処理に適している。各コマンドの周波数の予測された周期的信号の分散出力は、１２０ミリ秒で得られる。
【００７１】
L次の各ＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１０出力は、チャンネルと周波数毎の予測された正弦波／ＳＳＶＥＰに対応する。そこで、ＭＩＭＯであるＦＩＲトランスバーサルフィルタ１１０は、チャンネルｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）の検出信号ｄq（ｎ）と周波数ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）の正弦波の参照信号ｘp（ｎ）を入力し、チャンネルｑと周波数ｐ毎の予測されたＳＳＶＥＰに対応するＰＱ個の出力信号ｓpq（ｎ）を出力するフィルタと考えることができる。
【００７２】
多変数モデルは次の式で規定される。
【００７３】
【数３】
2010057658.tif 000005
【００７４】
ここでｄ（ｎ）、ｅ（ｎ）、ｘ（ｎ）は、次式で表される。
【００７５】
【数４】
2010057658.tif 000006
【００７６】
周波数ｐの参照信号ｘp（ｎ）は次式で表される。
【００７７】
【数５】
2010057658.tif 000007
【００７８】
L次のＦＩＲトランスバーサルフィルタとして規定されるチャンネルｑで周波数ｐの参照信号の伝達関数ｈpqは、次式で表される。
【００７９】
【数６】
2010057658.tif 000008
【００８０】
この伝達関数ｈpqは次式で表される多変数伝達関数に含まれる。
【００８１】
【数７】
2010057658.tif 000009
【００８２】
式（１３）のHは、次式で表される。
【００８３】
【数８】
2010057658.tif 000010
【００８４】
ＲＬＳによる多変数伝達関数Hの予測は、次式で表されるように行われる。
【００８５】
【数９】
2010057658.tif 000011
【００８６】
チャンネルｐと周波数ｑ毎のＳＳＶＥＰの予測は、次式で表される。
【００８７】
【数１０】
2010057658.tif 000012
【００８８】
ｍＲＬＳでは、カルマンゲイン（Ｋａｌｍａｎ  ｇａｉｎ）は、次式で規定され、Q個のＥＥＧチャンネルで同じである。
【００８９】
【数１１】
2010057658.tif 000013
【００９０】
各周波数とチャンネル毎の予測された正弦波の最新の１２０ミリ秒の分散は、次式で表されるＳＳＶＥＰのエネルギーの予測として評価される。
【００９１】
【数１２】
2010057658.tif 000014
【００９２】
エネルギーのスペクトルの分布は、各帯域と他のアクティビティの出現により変化する。すなわち、高い周波数は、帯域が低く、α波の帯域に近い周波数よりアクティビティが低い。また、ＳＳＶＥＰの応答レベルは、周波数領域による影響を受ける。この実施の形態では、α波の帯域より低い周波数を含む異なる刺激周波数が混合される。
【００９３】
被験者内および被験者間の特殊性を抑制するために、予測された各ＳＳＶＥＰのエネルギーの値（分散）を、自然なＥＥＧエネルギーの予測により補償することが望ましい。そのＥＥＧエネルギーの予測は、３次スプライン法によってＦＦＴの分析窓に近似することで行われる。
【００９４】
その近似は、３次スプライン法の滑らかさを制限することで、次式の残差自乗和を最小化することにより、区分的３次多項式ｇ（ｘ）により一連のデータポイント（ｘi，ｙi）を近似することで行われる。３次スプライン法により、低いＳＮRの信号でも確実な検出が可能になる。
【００９５】
【数１３】
2010057658.tif 000015
【００９６】
滑らかさのレベルを制御する平滑スプラインｇ（ｘ）のパラメータｐは、残差の最小化と、ローカルバリエーションの最小化のトレードオフとなる。０〜１の値をとるパラメータｐが１である場合、３次スプライン補間となり、０である場合、線形回帰となる。パラメータｐが１０-4である場合、自然なＥＥＧの連続的なスペクトルの分布が実現できる。エネルギーの谷は、選択されたブロックの点滅周波数ｐのスプライン関数ｇの適切な値により補償される。
【００９７】
本発明の実施の形態によれば、被験者をトレーニングせずに、微弱な脳波を確実に検出し、識別することができるので、高い信頼性で、多くの数のコマンドに対処することが可能となる（すなわち、より多くの数の周波数の検出信号を検出することが可能となる）。
【００９８】
以上においては、脳波を検出するようにしたが、本発明は、脳波以外の生体信号を検出し、その検出信号に基づいて制御対象を制御する場合にも適用することができる。また、刺激は視覚に制限されない、聴覚、触覚などを刺激することもできる。
【００９９】
本発明は、例えば、健常者はもちろん、身体障害者が、ゲーム機、テレビジョン受像機、ビデオ機器などをリモートコントロールする場合に応用することができる。また、小さな刺激装置を家庭内に配置し、それに基づいてさまざまな装置をユーザーが脳で制御することができるようにしたインテリジェントホームの実現にも本発明は適用できる。
【０１００】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１０１】
なお、本明細書において、プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１０２】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明の検出装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】表示される画像の例を示す図である。
【図３】パターンを説明する図である。
【図４】検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【図５】ｔ検定の結果を示す図である。
【図６】演算部の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１  検出装置，  １１  表示部，  １２  電極，  １３  検出部，  １４  除去部，  １５  正規化部，  １６  演算部，  １７  統計処理部，  １８  制御部，  ２１  被験者，  ３１  道路，  ３２  自動車，  ３３  スタート地点，  ４１  パターン，  ４２−１乃至４２−８  ブロック
【図１】
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【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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