(57)【要約】【課題】空間分解能および時間分解能の向上を図りながら生体の活動状態もしくはその変化を測定または制御することができる方法等を提供する。【解決手段】本発明の方法によれば、指定波長帯内の波長を含む電磁波を生体に照射し、この生体内における局所領域での当該電磁波に関連する特性を検出する、あるいは当該電磁波に関連する特性を利用して局所領域での生体活動の制御をする。ここで「指定波長帯」は、生体の活動状態あるいはその変化を検出または制御するために利用する現象に基づいて定まる。「局所領域」は、一または複数の細胞から構成される領域である。【選択図】図５６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定波長または所定周波数が含まれる電磁波を生体に照射し、
前記生体内の少なくとも局所領域における活動を検出することを特徴とする生体活動検出方法。
【請求項２】
所定波長または所定周波数が含まれる電磁波を生体に照射し、
前記生体内の少なくとも局所領域における活動を制御することを特徴とする生体活動制御方法。
【請求項３】
所定波長または所定周波数が含まれる電磁波を生体に照射し、
前記生体内の少なくとも局所領域における活動の検出信号または前記検出信号に基づいて得られる情報を転送することを特徴とする生体活動に関する検出信号または情報の転送方法。
【請求項４】
所定波長または所定周波数が含まれる電磁波を生体に照射し、
前記生体内の少なくとも局所領域における活動の検出に基づいて得られる情報を利用してサービスを提供することを特徴とする生体活動情報を利用したサービスの提供方法。
【請求項５】
前記所定波長が０．８４〜１１０［μｍ］の波長範囲内に含まれることを特徴とする請求項１記載の生体活動検出方法、請求項２記載の生体活動制御方法、請求項３記載の生体活動に関する検出信号または情報の転送方法、あるいは、請求項４記載の生体活動情報を利用したサービスの提供方法。
【請求項６】
前記所定周波数がδ１．７〜δ４．５［ｐｐｍ］の範囲内の化学シフト量の検出に関係することを特徴とする請求項１記載の生体活動検出方法、請求項２記載の生体活動制御方法、請求項３記載の生体活動に関する検出信号または情報の転送方法、あるいは、請求項４記載の生体活動情報を利用したサービスの提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間を含めた動物または植物などの生体内部での高速で変化する動的な生体活動あるいはその変化を非接触（非侵襲）手段により生きたままの状態で測定（in vivo の測定）または制御する測定方法または制御方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体内部で高速に変化する動的な生体活動の一例として脳・神経系の活動がある。脳内の活動を測定する方法として、従来の代表的な技術として近赤外光を用いた血液中の酸素濃度計測法（以下「先行技術１」という。）およびｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＭＲＩ）による血液中の酸素濃度分布測定（以下「先行技術２」という。）などが挙げられる。
【０００３】
先行技術１によれば、血液中のヘモグロビンに酸素が吸着した時および酸素を放出した時の近赤外吸収スペクトル変化を利用し、血液中の酸素濃度を測定する（非特許文献１参照）。すなわち近赤外吸収スペクトルにおいて酸素化（酸素分子が吸着した）ヘモグロビンは９３０［ｎｍ］に吸収ピークを持ち、ヘモグロビンが脱酸素化（酸素分子を放出する）すると７６０［ｎｍ］および９０５［ｎｍ］のそれぞれに吸収ピークが現われる。測定用光源（半導体レーザー）として７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］のそれぞれの光を頭部に照射し、透過光の強度変化を測定する。それにより、頭部表面より３〜４［ｃｍ］の深さの脳組織の信号が得られる。
【０００４】
ところで血液中の酸素濃度変化の測定は、上記の近赤外光を利用する以外に核磁気共鳴現象を使う方法がある。すなわち酸素分子の吸着時から放出時に変化すると、ヘモグロビン分子内の電子状態が変わって磁化率が変化しＭＲのＴ２緩和時間を短くする。
【０００５】
先行技術２によれば、この現象を利用して脳・神経系内で酸素の取り込み量が増加した場所（活性化領域）を予測する（非特許文献２および３参照）。そしてこの方法を利用すると、測定結果を計算機処理して頭部内の血液中酸素濃度分布を３次元に表示できる特徴がある。
【０００６】
一方生体内部の動的な生体活動を制御する方法として、薬物療法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター，１９９６年）第４．６節
【非特許文献２】立花隆：脳を極める 脳研究最前線（朝日新聞社，２００１年）ｐ.１９７
【非特許文献３】渡辺雅彦編：脳神経科学入門講座 下巻（羊土社，２００２年）ｐ.１８８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、先行技術１および２によれば、脳・神経細胞の活動状態測定の時間分解能および空間分解能が低い。
【０００９】
当該問題点の理解を容易にするため、まず始めに血液中の酸素濃度計測法が間接的測定であることを説明する。血液中の酸素濃度を計測する根底には、『脳・神経細胞が活性化すると、その活動エネルギー供給のためにヘモグロビンが脱酸素化されるはず』という暗黙の仮定がある。
【００１０】
しかし、Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ細胞生物学（南江堂, 1999年）の第４章で説明されているように、脳・神経細胞の活動エネルギーにはＡＴＰ（Ａｄｅｎｏｓｉｎｅ  ｔｒｉｐｈｏｓｐｈａｔｅ）からＡＤＰ（Ａｄｅｎｏｓｉｎｅ  ｄｉｐｈｏｓｐｈａｔｅ）への加水分解時に発生するエネルギーを利用する。
【００１１】
そして、脳・神経細胞の中に存在するミトコンドリア内で発生するアセチルCoAの酸化反応の中で前記ＡＤＰが生成される。さらに脳・神経細胞が血管に直接接している訳では無く、脳・神経細胞と血管との間に介在しているグリア細胞内などを経由して酸素分子が脳・神経細胞内へ伝達される。このように複雑な経路を経て酸素分子の伝達が脳・神経細胞内の活動に関係する。
【００１２】
したがって、血液中の酸素濃度が変化（低下）する現象は、脳・神経系内で同時期に多量の細胞が活性化されている局所領域周辺のみで発生すると考えられる。そのためたとえば少数の脳・神経細胞が短期間だけ発火するなど、脳・神経系内での少数細胞の瞬時の変化を観測することは先行技術１および２では難しい。つまり同時期に多量の細胞が活性化されている局所領域しか検出できないので、原理的に空間分解能を高くすることは難しい。このように先行技術１および２は、脳・神経細胞の活動を直接観測するのでは無くあくまで間接測定なために測定精度が悪い。
【００１３】
（時間分解能について）
２０１０年５月３日に発行された日経エレクトロニクス（日経BP社）p.44の記事によると、脳・神経細胞の活動が活発になった５［ｓ］位後に変化する血液中のヘモグロビン量を先行技術１により検出している。そのため先行技術１を用いた検出では、神経細胞の活動開始からの大幅な遅延が生じる。
【００１４】
また先行技術２によれば、ＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）効果が利用されているために上記と同様な状況が発生する。ＢＯＬＤ効果とは、脳活動による神経細胞の活動増加はまず酸素消費の増加をもたらし、その結果脱酸素化ヘモグロビン濃度が微少に上昇し、その数秒遅れで始まる周辺部の毛細血管内での脳血流量の急激な増加は，消費を大きく上回る酸素量を供給するため，酸素化ヘモグロビン濃度を急激に増大させ，ｆＭＲＩ信号の増強とその緩和時間を長くする、という効果である。すなわち先行技術２でも脳活動による脳・神経細胞の活動開始から数秒遅れて生じる酸素化ヘモグロビン濃度の増大を検出するため、先行技術１と同様に検出に数秒の遅れが生じる。
【００１５】
したがって、血液中の酸素濃度を計測する限りは脳・神経細胞の活動開始に対する血液中のヘモグロビン量変化の遅延現象）のため、先行技術１および２のいずれも時間分解能は５［ｓ］程度と非常に低い。
【００１６】
（空間分解能について）
先行技術１の空間分解能は、光源と頭部内部で透過した光の強度変化を測定する光検出器との間隔で決まる（２０１０年５月３日に発行された日経エレクトロニクス（日経ＢＰ社）のｐ．４３に記載）。そして光源と光検出器との間隔が狭くなると、頭部の内部に対する測定光の侵入距離が浅くなる。
【００１７】
したがって、空間分解能を高めるために光源と光検出器との間隔を狭めると、頭部内部の脳・神経系の測定が不可能となる。前述したように頭部表面より３〜４［ｃｍ］深さの測定をする場合、光源と光検出器との間隔を約３［ｃｍ］離す事になり、空間分解能は３［ｃｍ］程度となる。
【００１８】
一方、先行技術２での空間分解能は、電磁波の回折理論から検出用交流磁界（電磁波）の波長で決まり、この検出用交流磁界の波長は加える直流磁界強度で決まる。仮に超伝導磁石を利用して直流磁界強度を上げても技術的限界があるため、空間分解能の理論的上限値が決まってしまう。前述の2010年5月3日に発行された日経エレクトロニクス（日経ＢＰ社）のｐ．４２によると、最も空間分解能の高いｆＭＲＩ装置でも空間分解能は数［ｍｍ］に止まると記載されている。
【００１９】
次に、先行技術１に関する生体内への侵入距離について説明する。人の肌の色を見れば明らかなように、可視光は生体表面で乱反射し易く生体内部へ侵入し辛い。前述した例では、７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を測定光に用いている。この中で最も波長の長い８３０［ｎｍ］の光は近赤外光と言っても、可視領域に近いため同様に生体内部への侵入距離は短い。その結果、最も深い領域としても前述したように頭部表面から３〜４［ｃｍ］の深さの脳組織の状況しか測定できないという問題がある。
【００２０】
そこで本発明は、空間分解能および時間分解能の向上を図りながら生体の活動状態を測定することができる方法等を提供することを課題とする。
【００２１】
一方生体活動を制御する方法として知られている薬物療法では、生体内部での特定領域のみを効果的に制御するのは難しい。その理由は経口または注射などで取り込まれた薬物が体内を循環して広がる点にある。そのためたとえば治療目的で投薬しても治療（制御）対象部位へ作用する薬物量が相対的に低下するだけで無く、治療（制御）対象部位以外の場所への別の薬物作用による副作用が起こるという課題がある。
【００２２】
そこで本発明は、生体内の特定領域（１個の細胞あるいは複数の細胞の集合グループから構成される領域）のみの活動状態を効果的に制御する方法等を提供することも課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の方法は、特定波長または所定周波数が含まれる電磁波を生体に照射し、（１）前記生体内の少なくとも局所領域における活動を検出すること、（２）前記生体内の少なくとも局所領域における活動を制御すること、（３）前記生体内の少なくとも局所領域における活動の検出信号または前記検出信号に基づいて得られる情報を転送すること、または（４）前記生体内の少なくとも局所領域における活動の検出に基づいて得られる情報を利用してサービスを提供することを特徴とする。
【００２４】
前記所定波長が０．８４〜１１０［μｍ］の波長範囲内に含まれることが好ましい。また前記所定周波数がδ１．７〜δ４．５［ｐｐｍ］の範囲内の化学シフト量の検出に関係することが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】脳・神経系における信号伝達経路の概念説明図。
【図２】軸索中の信号伝達方法を示す概念説明図。
【図３】発火時における神経細胞膜電位と筋細胞膜電位の変化状況を示す説明図。
【図４】静止時と発火時における神経細胞膜表面に集まる電荷分布のモデリング。
【図５】Ｃｌ-イオン付着前後でのＰＣＬＮの構造比較。
【図６】ＰＣＬＮへのＣｌ-イオン付着有無による吸光特性変化。
【図７】ＧＤ１ａの吸収特性シミュレーションに用いた分子構造モデル説明図。
【図８】近赤外光領域での分光特性予測が可能な新規計算方法の流れ説明図。
【図９】外部電場中を移動する荷電粒子における外部電場方向と荷電粒子の移動方向間の関係説明図。
【図１０】外部電磁波に応じて発生する逆対称伸縮振動を形成するＣ−Ｈ−Ｃｌ-間の関係を表わす位置ベクトルの説明図。
【図１１】水素と炭素の原子核間距離の変化量とトータルエネルギー変化の関係。
【図１２】水素と炭素の原子核間距離が変化した時の塩素イオン位置変化を示す説明図。
【図１３】非調和振動に対応した波動関数｜ｍ＞の分布特性図。
【図１４】水素と炭素の原子核間距離変化と各原子核の実行電荷量変化の関係。
【図１５】ＨＯＭＯと最もエネルギー準位の低い分子軌道における電子分布特性説明図。
【図１６】水素と炭素の原子核間距離による電気双極子モーメント値の変化。
【図１７】細胞膜電位変化検出と血液中酸素濃度変化検出間の空間分解能の比較。
【図１８】細胞膜電位変化検出と血液中酸素濃度変化検出間の時間分解能の比較。
【図１９】細胞膜電位変化検出と血液中の酸素濃度変化検出間の検出精度比較説明図。
【図２０】生体活動検出場所のモニター方法を示す第１の原理説明図。
【図２１】生体活動検出場所の深さ方向でのパターンのモニター方法を示す第１の原理説明図。
【図２２】生体表面の目印位置をモニターする方法を示す第２の原理説明図。
【図２３】生体活動検出用光学系に関する第１の実施例の原理説明図（共焦系利用）。
【図２４】生体活動検出用光学系に関する第１の実施例の動作原理説明図
【図２５】生体活動検出用光学系の第１の実施例での液晶シャッターパターンと光検出セルの関係
【図２６】生体活動検出用光学系の応用例に関する原理説明図。
【図２７】生体活動検出用光学系の応用例における光検出器上の構造説明図。
【図２８】生体活動検出用光学系の応用例に関する詳細な光学配置説明図。
【図２９】生体内部での局所的な核磁気共鳴特性変化を高速で検出する方法を示す説明図。
【図３０】核磁気共鳴特性変化の発生場所検出方法に関する説明図。
【図３１】生体活動検出部内構造説明図。
【図３２】生体活動検出部の他の実施例構造説明図。
【図３３】生体活動検出回路の前段部内の構造説明図。
【図３４】生体活動検出回路の後段部内の構造説明図。
【図３５】生体活動検出信号送信部内の構造説明図。
【図３６】生体活動検出信号の内容を示す概要説明図。
【図３７】生体活動情報の一例（特定の測定項目に関する測定結果）を示す概要説明図。
【図３８】生体活動解析に関係するデータベース構築例を示す説明図。
【図３９】生体活動解析例を示す説明図。
【図４０】生体活動解析の応用例を示す説明図。
【図４１】顔の表情と情動反応の関係を示す説明図。
【図４２】顔面の筋肉の動きから生体活動情報を得る方法の説明図。
【図４３】生体活動情報に基づいて最適な処理／操作方法を選択する方法の説明図。
【図４４】生体活動検出部を利用したネットワークシステム概要の説明図。
【図４５】生体活動測定を利用したサービス方法の一例に関する全体説明図。
【図４６】生体活動測定を利用したサービス内での起動処理内容の説明図。
【図４７】本実施例におけるインターフェース対応方法の詳細説明図。
【図４８】イベント情報付き生体活動検出信号の通信プロトコル説明図（１）。
【図４９】イベント情報付き生体活動検出信号の通信プロトコル説明図（２）。
【図５０】イベント情報付き生体活動情報の通信プロトコル説明図（１）。
【図５１】イベント情報付き生体活動情報の通信プロトコル説明図（２）。
【図５２】足先の痛みが脳に伝わるまでの信号伝達経路の検出例説明図。
【図５３】脊柱管狭窄症患者の痛みが脳に伝わるまでの信号伝達経路の検出例説明図。
【図５４】細胞膜電位変化と血液中の酸素濃度変化を同時に検出する応用例説明図。
【図５５】生体活動検出時における生体活動検出用照射光の発光パターン説明図
【図５６】本実施例／応用例における生体活動検出／制御に適正な波長範囲の説明図
【図５７】酵素による触媒作用に関する量子化学的解釈の説明
【図５８】ミオシンＡＴＰアーゼによるＡＴＰ加水分解のメカニズム説明図
【図５９】リシン残基の水素結合相手の違いにより吸収帯波長に変化が生じる理由の説明図
【図６０】水素結合相手と非調和振動ポテンシャル特性の関係説明図
【図６１】表情筋の動きに関する検出信号例の説明図
【図６２】顔面上で収縮する表情筋の場所と表情の関係説明図
【図６３】生体活動検出部における検出可能範囲と検出対象との配置関係説明図
【図６４】本応用例における生体活動測定方法１の説明図
【図６５】本応用例における生体活動測定方法２の説明図
【図６６】本実施例における生体活動制御装置内の構造説明図
【図６７】生体活動制御装置の応用例説明図
【図６８】電圧依存性イオンチャネルのゲート開閉メカニズムと外部からの制御方法説明図
【図６９】細胞内部での生体活動連鎖の状態説明図
【図７０】錐体細胞内で記憶作用と忘却作用が発生するメカニズムモデル
【図７１】長期記憶形成と長期的な忘却に関する制御方法説明図
【図７２】ＰＫＡ内活性部で発生する燐酸化反応のメカニズムモデル説明図
【図７３】検出する領域サイズとその領域から得られる検出信号変化の説明図
【図７４】結像位置での検出パターンと検出対象領域の関係説明図
【図７５】信号検出部内の他の実施例構造説明図
【図７６】Ｃｏｈｅｒｅｎｔ ａｎｔｉ−Ｓｔｏｋｅｓ Ｒａｍａｎ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇを利用した本実施例の原理説明図
【図７７】他の実施例における光源部内の構造説明図
【図７８】他の実施例における複合色フィルタの特性組み合わせ説明図
【図７９】生体内で発生する波面収差量の検出方法原理説明図
【図８０】パルス状に発光するストークス光と検出信号の関係説明図
【図８１】蛋白質内リシンとγ燐酸基間の水素結合状態を示す分子構造モデルの説明図
【図８２】リシン残基部と酢酸間の水素結合状態を示す分子構造モデルの説明図
【図８３】簡易形βシート分子構造モデルの説明図
【図８４】コリン・カチオンへの塩素イオンの水素結合有無でのポテンシャル特性比較
【図８５】第１級アミンへの塩素イオンの水素結合有無でのポテンシャル特性比較
【図８６】アミンとの水素結合相手に対応したポテンシャル特性の変化説明図
【図８７】第１級アミンがγ燐酸基と水素結合した時のポテンシャル特性
【図８８】乾燥固体状態での臭化コリンの吸収スペクトル特性
【図８９】第１倍音領域での塩化コリンと臭化コリン間の吸収スペクトル比較
【図９０】塩化コリン水溶液濃度５Ｍと０．２Ｍ間での第１倍音吸収帯スペクトル変化
【図９１】塩化コリン水溶液濃度１Ｍと０．２Ｍ間での第１倍音吸収帯スペクトル変化
【図９２】水の第１倍音吸収ピーク高さの対数目盛上での低下率と水溶液濃度との関係
【図９３】塩化コリン水溶液濃度と水第１倍音領域のスペクトル変化との関係
【図９４】塩化コリン水溶液濃度１Ｍ時の水第１倍音領域のスペクトル変化
【図９５】吸光度特性上の純水状態との差分絶対値の水溶液濃度依存性
【図９６】塩化コリン・ペア周辺の水分子配置の一例説明図
【図９７】第１級アミンとアニオン間水素結合時の第１倍音吸収帯特性
【図９８】燐酸二水素アンモニウム水溶液濃度と第１倍音吸収帯変化の関係
【図９９】本実施例で使われる疲労蓄積状態を表す分子構造モデル
【図１００】複数波長特性を利用した生体活動検出の基本的特徴説明図
【図１０１】照射光波長（波数）を時変させながら生体活動を検出する方法の説明図
【図１０２】発光部内の構造説明図
【図１０３】発光部から放出される生体活動検出／制御用電磁波の波長特性説明図
【図１０４】生体活動検出対象場所の探索方法説明図
【図１０５】生命体毎の所定部位での生体活動検出方法説明図
【図１０６】多点同時での生体活動制御方法説明図
【図１０７】多点の生体活動制御方法説明図
【図１０８】生体活動の検出／制御を利用したシステムモデルの説明図
【図１０９】生体活動検出結果からサービス実施に至る処理方法説明図
【図１１０】生体活動検出結果に応じた通知処理の説明図
【図１１１】生体活動検出結果の通信方法説明図
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、この発明の一実施形態に係わる 生体活動測定方法、生体活動測定装置、生体活動情報を利用したサービスおよび生体活動情報転送方法を説明する。まず始めに説明の全容を把握し易いように、以下の説明内容に関する目次を示す。
１〕脳・神経系の活動に関する概説
１．１）動物の脳・神経系システムにおける信号伝達経路
１．２）軸索中の信号伝達方法の説明
１．３）脳・神経系内での信号発生／伝達メカニズムと発火時の膜電位変化状況
２〕神経細胞の発火メカニズムモデル
２．１）細胞膜構造の特徴〔引用情報〕
２．２）神経細胞膜の発生電位に対する電磁気学的解釈
２．３）静止時と発火時における神経細胞膜表面に集まる電荷分布状態のモデリング
２．４）神経細胞膜内外でのイオン濃度分布特性〔引用情報〕
２．５）燐脂質分子構造と予想されるイオン付着場所との関係
２．６）発火時における神経細胞膜外側でのイオン脱着頻度予測
３〕神経細胞の発火モデルと赤外光領域での分光特性変化との関係
３．１）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
３．２）−Ｎ+ (ＣＨ3)3部への塩素イオン付着モデルと発火時に発生する吸収帯予測
３．３）ガングリオシドＧＤ１ａへのナトリウムイオン脱着時における吸収帯変化予測
３．４）フォスファチジルセリンのカルボキシル基へのナトリウムイオン付着と吸収帯変化予測
３．５）燐脂質分子へのカリウムイオンが及ぼす吸収スペクトルへの影響
３．６）他に予想される発火モデルと吸収スペクトル変化への影響
３．７）発火時における赤外光領域での分光特性変化のまとめ
４〕神経細胞の発火モデルと近赤外光領域での分光特性変化との関係
４．１）近赤外光領域での分光特性予測の計算方法を新規に確立する意義
４．２）近赤外光領域での分光特性予測が可能な新規な計算方法の概説
４．３）基準振動方程式の導入
４．４）調和振動子の波動関数に関する関係式
４．５）吸収遷移確率の定式化
４．６）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション結果との組み合わせ
４．６．１）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
４．６．２）ポテンシャル特性に関するシミュレーション結果
４．６．３）電気双極子モーメントに関するシミュレーション結果
４．６．４）吸収波長と吸収遷移確率の比率に関する理論的予測値
４．７）本実施例における検出可能範囲の検討
４．８）ＣＡＲＳ顕微分光法を適用した応用例
５〕神経細胞の発火モデルと核磁気共鳴での分光特性変化との関係
５．１）発火時に核磁気共鳴特性変化が予想される理由およびシミュレーション方法と計算結果
５．１．１）発火時に核磁気共鳴特性変化が予想される理由
５．１．２）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
５．１．３）シミュレーション結果得られた化学シフト量
５．２）本実施例における測定可能範囲の検討
６〕本実施例における生体活動検出／制御方法と生体活動測定方法の技術的特徴
６．１）測定対象となる生体活動内容と生体活動検出／制御方法の特徴
６．１．１）本実施例では非常に多義に亘る生体活動を検出の対象とする
６．１．２）複数の検出手段が本実施例の生体活動検出方法に適用される
６．１．３）表皮近傍から非常に深い位置までの生体内部における生体活動を検出／制御対象とする
６．１．４）検出信号から生体活動情報の生成を行なう
６．１．５）生体活動間の関連を利用し、比較的簡潔な検出信号から複雑な活動内容が予測可能
６．２）生体活動検出／制御場所の位置合わせと保持方法
６．２．１）被検出／制御点を含む断面画像を検出して検出位置を設定する方法
６．２．２）生体表面上の特定位置を検出して被検出点位置を予測設定する方法
６．３）生体活動検出用光電変換方法
６．３．１）共焦光学系の活用
６．３．２）結像光学系による空間的変化量または時間的変化量の抽出
６．３．３）核磁気共鳴特性の高速変化を検出する方法
６．３．４）隣接する他の生体活動検出系からの干渉を低減する方法
６．３．５）ＣＡＲＳ光を用いて生体活動検出を行なう時に使用される光学系
６．４）生体活動検出回路
６．４．１）生体活動検出部内構造
６．４．２）生体活動検出回路内構造
６．４．３）生体活動検出信号送信部内構造
６．５）生体活動測定方法
６．５．１）生体活動検出信号から得られる情報のまとめ
６．５．２）生体活動情報の内容
６．５．３）生体活動の解析方法
６．５．３．１）生体活動解析の特徴
６．５．３．２）生体活動の解析に関係するデータベースの構築例
６．５．３．３）データベース内に保存されるデータ内容
６．５．３．４）生体活動の解析とデータベースへのフィードバックに関する実施例
６．５．３．５）データベース内の生体活動検出信号を用いた生体活動解析の応用例
６．５．４）他の生体活動測定方法
７〕生体活動検出部を組み込んだ装置またはシステム
７．１）生体活動検出部を組み込んだ一体形装置
７．１．１）生体活動検出部を組み込んだ一体形装置の特徴
７．１．２）生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例
７．１．３）生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例
７．１．４）生体活動情報に基づく最適な処理または操作方法の選択方法例
７．２）生体活動検出部を利用したネットワークシステムとビジネスモデル
７．２．１）生体活動検出部を利用したネットワークシステム全体の概要
７．２．２）ユーザ側フロントエンドの説明
７．２．２．１）ユーザ側フロントエンドの役割
７．２．２．２）ユーザ側フロントエンドの詳細な機能
７．２．２．３）生体検出系の組み込み形態例とそれを用いた応用例
７．２．３）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）の説明
７．２．３．１）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）の役割
７．２．３．２）生体活動情報を利用したインターネット・サービスを普及させる仕組み
７．２．３．３）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）のビジネスモデル
７．２．４）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）の説明
７．２．４．１）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）の役割
７．２．４．２）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）のビジネスモデル
７．２．４．３）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）のサービス例
８〕生体活動検出信号と生体活動情報の通信用プロトコル
８．１）生体活動検出信号と生体活動情報の通信用プロトコルに関する共通部分の特徴
８．２）生体活動検出信号の通信用プロトコル
８．３）生体活動情報の通信用プロトコル
８．４）Ｗｅｂ ＡＰＩに使用される新規コマンドの一例
９〕生命活動の検出または測定を用いた応用例
９．１）生命活動測定の応用例に関する特徴と新規実現可能な独自機能
９．２）生命活動の測定を用いた応用例の広がり
９．３）生体活動検出の医療用診断への応用例
９．３．１）生体内神経伝達経路の探索例
９．３．２）細胞膜電位変化検出と血液中酸素濃度変化検出を組み合わせた診断例
１０〕生命活動の測定技術を使った悪用防止方法
１０．１）本実施例対象技術使用時の注意点
１０．２）転送信号／情報の暗号処理方法
１０．３）その他の悪用防止方法
１１〕生体活動検出／制御に関する他の応用例
１１．１）骨格筋の収縮と弛緩状態を検出／制御する対象となる他の生体活動現象
１１．２）酵素による生体内触媒作用の理解に関する基本的な考え方
１１．３）ミオシン・ＡＴＰアーゼの動作メカニズム
１１．４）生体活動検出／制御特性
１１．５）生体活動検出方法の特徴
１２〕生体活動の制御方法
１２．１）生体活動の基本的な制御方法の概説
１２．２）生体活動の制御に利用される基本原理の概説
１２．３）イオンチャンネルの分子構造とゲート開閉制御方法
１２．４）生体活動制御特性
１２．５）神経細胞の発火抑制制御
１３〕細胞内部での生体活動検出と制御
１３．１）細胞内部での生体活動の概観
１３．２）相反する生体活動に対する制御方法の考え方
１３．３）錐体細胞内での記憶と忘却メカニズムモデル
１３．４）燐酸化酵素（キナーゼ）の反応過程
１３．５）カルシニューリンの反応過程
１３．６）細胞内部での生体活動検出特性と制御特性
１４〕本実施例に共通する特徴
１４．１）生体活動制御方法の特徴
１４．２）生体活動検出／測定方法の特徴
１４．３）生体活動の検出／測定方法と制御方法に共通する特徴
１４．４）生体活動検出信号とその信号検出方法の特徴
１５〕本実施例に関連する基本原理の詳細検討
１５．１）計算機シミュレーション方法の改良とシミュレーションに用いる分子構造モデルの説明
１５．２）シミュレーション結果とモデル実験結果との比較検討
１５．３）塩化コリンに関する実験結果の説明
１５．４）水中での塩化コリン・ペアが及ぼす周囲の水分子への影響
１５．５）燐酸２水素アンモニウムに関する実験結果の説明
１５．６）生体内の疲労状態の検出原理に関する検討
１５．７）その他の酵素による触媒反応の検出
１５．８）本実施例における生体活動検出範囲または制御範囲の説明
１５．９）生体活動検出に関連した記述方法／処理方法や生体活動情報を利用したサービスの適用範囲
１６〕複数の波長特性を利用した生体活動検出方法
１６．１）複数波長特性を利用した生体活動検出の基本原理説明
１６．２）本実施例における光学特性変化に付いての説明
１６．３）検出光の波長を時系列的に切り替えて生体活動を検出する方法
１６．４）生体活動の検出対象部位の探索方法
１７〕生体内の複数部位を一度に制御する方法
１８〕生体活動の検出／制御を用いたシステムモデルとサービス提供方法
１８．１）生体活動の検出／制御を用いたシステムモデル
１８．２）生体活動の検出／制御を用いたサービス提供方法
【００２７】
１〕脳・神経系の活動に関する概説
１．１）動物の脳・神経系システムにおける信号伝達経路
まず図１を用いて動物の脳・神経系システムにおける信号伝達経路の概念を説明する。図１は、Ｆ．Ｈ．ネッター：ネッター医学図譜 脳・神経系Ｉ「構造と機能」（丸善（株)，２００６年）第８章の記載内容を基に作成した。
【００２８】
神経細胞は概略的には神経細胞体１（黒丸参照）、軸索２（太線参照）およびシナプスボタン（シナプス小頭）３から構成され、神経細胞内では軸索２を経由して信号が伝達される。
【００２９】
外界からの情報の入力部として図１では感覚ニューロンの検出部（終末部）４のみを記載しているが、この部分に視覚、聴覚、味覚または臭覚などの検出部を置き換えてもよい。また脳・神経系システムの最終部では、神経筋接合部５を介して筋肉細胞６の収縮に繋がる。
【００３０】
脳・神経系システムでは、『信号伝達経路が並列回路を構成する』点に大きな特徴がある。
【００３１】
この並列回路の下層部では反射的神経伝達層９が形成され、たとえば脊髄反射などの最も原始的な反射反応の処理を行っている。その上部層ではたとえば視床、小脳、または網様体などを含む神経伝達中継層８が構成されている。この神経伝達中継層８では外界からの情報の入力部（感覚ニューロンの検出部（終末部）４など）または筋肉細胞６と大脳皮質との間での信号伝達を中継するだけで無く、神経伝達中継層８内部でも簡単な情報処理を行なう。そして高度な情報処理は中枢神経層（大脳皮質層）７が担う。
【００３２】
このように信号伝達経路が並列回路を構成する結果、中枢神経層（大脳皮質層）７が『意識』すること無く、無意識の間に比較的簡単な情報処理が実行できる。さらに神経筋接合部５を含めた反射的神経伝達層９での活動を観測するだけで、上位の神経伝達中継層８および中枢神経層７の活動をある程度は予測できる。
【００３３】
１．２）軸索中の信号伝達方法の説明
上記軸索２内を信号が伝達する仕組みについて図２を用いて説明する。
【００３４】
軸索２の周囲は髄鞘１２に囲まれ、軸索２内部の軸索細胞質１４が外側の細胞外液１３から隔離されている。細胞外液１３ではＮａ+イオンおよびＣｌ-イオンが多量に分布している。また軸索２が伸びる方向に沿い部分的に髄鞘１２の厚みが薄くなったランビエ絞輪１５が存在し、このランビエ絞輪１５の所に電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１が多く配置されている。
【００３５】
通常の静止時（軸索２内を信号が伝達されない時）には図２の右側のように、電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の蓋（ゲート）が閉まり、細胞外液１３から軸索細胞質１４内へのＮａ+イオンの流入は阻止されている。またこのときには髄鞘１２の外側（細胞外液１３側）には正電荷が集まり、髄鞘１２の内側（軸索細胞質１４側）には負電荷が集まっている。その結果、軸索細胞質１４内は『負電位』になっている。
【００３６】
このような髄鞘１２の表面に集まった正負電荷の静電気力により、静止時には電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の正電荷部（図２内の丸で囲まれた「＋マーク」が記載された部分）が軸索細胞質１４側に押し付けられている。ところでこの正電荷部には細胞外液１３方向へ向かう非常に弱い力が働くと考える。
【００３７】
軸索２内を信号が伝達中に図２の左側で軸索細胞質１４内が正電位に向かって上昇して髄鞘１２の表面に集まった正負電荷量が減少すると、前記の弱い力が働いて電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の正電荷部を細胞外液１３方向へ移動させる。するとそれに連動して蓋（ゲート）が開き、細胞外液１３から軸索細胞質１４内へのＮａ+イオンの流入が始まる。その結果として髄鞘１２の外側（細胞外液１３側）には負電荷が集まり髄鞘１２の内側（軸索細胞質１４側）には正電荷が集まり、軸索細胞質１４内は一時的に『正電位』に変化する。このように軸索内の信号伝達方向１６に沿って軸索細胞質１４内の一時的に正電位になる領域が移動して、軸索内の信号が伝達される。
【００３８】
１．３）脳・神経系内での信号発生／伝達メカニズムと発火時の膜電位変化状況
１．３節では、図１に示した脳・神経系システムにおける信号発生メカニズムおよび神経細胞間の信号伝達メカニズムについて説明する。そしてその説明の一部として、発火時の神経細胞膜電位の変化状況を説明する。
【００３９】
図１の感覚ニューロンの検出部（終末部）４では、痛覚、温度覚、触覚、圧覚または運動感覚などを検出する。図３が示すように、上記諸感覚を検出する前の静止時２５における感覚ニューロンの終末部４の細胞膜電位２０は、負電位である静止膜電位２１になっている。そして 渡辺雅彦編：脳・神経科学入門講座 下（羊土社、２００２年）ｐ．１１２によると、痛みを引き起こす炎症または虚血が発生するとｐＨの低下が起こり、プロトン感受性カチオンチャネルの働きで細胞体内にＮａ+イオンおよびＣａ2+イオンのうち少なくとも一方が流入する。
【００４０】
このときに感覚ニューロンの終末部４では『脱分極』が生じ、細胞膜電位２０は脱分極電位２２まで上昇する。すると感覚ニューロンの検出部（終末部）４の細胞膜内に分布する電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１（図２参照）の蓋（ゲート）が開き、細胞外液１３中に存在する多量のＮａ+イオンが細胞体内に流入する。その結果、細胞膜電位２０は神経細胞膜の電位変化２６に示されているように正電位である活動電位２３まで上昇する。
【００４１】
感覚ニューロンの検出部（終末部）４で発生した活動電位２３は、信号として１．２節で説明した仕組みで軸索２内を伝わる。
【００４２】
次にこの信号がシナプスボタン（シナプス小頭）３まで伝わると、このシナプスボタン（シナプス小頭）３と後ろ側の神経細胞体１または図示して無い樹状突起との間にあるシナプス隙間に神経伝達物質が放出される。するとこの神経伝達物質が、神経細胞体１または樹状突起表面に分布している伝達物質依存性Ｎａ+イオンチャネル（Ｌｉｇａｎｄ−ｇａｔｅｄ  Ｎａ+ｉｏｎ  ｃｈａｎｎｅｌ）と結合する。
【００４３】
この後ろ側の神経細胞体１の表面にある神経細胞の細胞膜電位２０は、図３に示されているように静止時２５には静止膜電位２１になっている。この静止膜電位２１は、通常−６０［ｍＶ］から−８０［ｍＶ］程度に保たれている。そして上記神経伝達物質が結合すると、伝達物質依存性Ｎａ+イオンチャネルのゲートが開き、細胞外液１３中のＮａ+イオンが神経細胞の細胞質内に流入する。その結果、細胞膜電位２０は−４０［ｍＶ］前後の脱分極電位２２まで上昇する。
【００４４】
このように脱分極電位２２まで上昇すると、１．２節で説明した仕組みで電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の蓋（ゲート）が開いて多量のＮａ+イオンが流入して発火現象が起こる。そして発火時の細胞膜電位２０は神経細胞膜の電位変化２６に示されているように、＋２０［ｍＶ］から＋４０［ｍＶ］程度の活動電位２３まで上昇する。
【００４５】
一度活動電位２３まで到達すると、電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の蓋（ゲート）が閉じて静止膜電位２１まで戻る。
【００４６】
この発火期間２４は０．５［ｍｓ］から２［ｍｓ］程度の場合が最も多い。しかし神経細胞の種類により発火期間２４に多少のばら付きがある。しかし発火期間２４は４［ｍｓ］以下の場合が多い。したがって神経細胞における一般的な発火期間２４は、０．５〜４［ｍｓ］の範囲と言える。
【００４７】
感覚ニューロンの検出部（終末部）４で発生した検出信号は、図１のように複雑な経路を経て最終的に神経筋接合部５に到達する場合が多い。静止時２５での筋肉細胞６の細胞膜電位２０を表わす静止膜電位２１は−８０［ｍＶ］前後と言われている。神経筋接合部５が活性化されると、この神経筋接合部５と筋肉細胞６との間の隙間に神経伝達物質としてアセチルコリンが放出される場合が多い。
【００４８】
するとこのアセチルコリンが筋肉細胞６の筋細胞膜表面に分布する伝達物質依存性Ｎａ+イオンチャネルおよび伝達物質依存性Ｋ+イオンチャネルと結合すると、これらのゲートが開きＮａ+イオンおよびＫ+イオンの筋細胞膜透過性が向上する。その結果、細胞膜電位２０は筋細胞膜の電位変化２７の曲線が示すように脱分極電位２２まで上昇する。このときの脱分極電位２２は、−１５［ｍＶ］前後になると言われている。このように筋細胞膜の電位変化２７が脱分極電位２２に近付くと、筋肉細胞６内部で筋小胞体内のＣａ2+イオンが放出されて筋収縮が始まる。
【００４９】
２〕神経細胞の発火メカニズムモデル
２．１節と２．４節で従来の公知情報を最初に明示する。次に従来から知られている発火現象に対する電磁気学的な解釈を２．２節で説明した後、２．３節と２．５節で１個の神経細胞内で起こる発火のメカニズムモデルを新たに提案する。ここで説明する神経細胞の発火モデルは２．３節で提案する電荷分布状態モデルの考え方を基本に置いている。
【００５０】
２．１）細胞膜構造の特徴〔引用情報〕
まず細胞膜構造の特徴を説明する。
【００５１】
神経細胞を含めた一般の細胞膜は主に『燐脂質』『糖脂質』『コレステロール』および『膜蛋白分子』から構成されている。イオンチャンネルは、膜蛋白分子に含まれる。燐脂質、糖脂質およびコレステロールは細胞膜内で脂質二重層を形成し、この脂質二重層における外側の層および内側（細胞質側）の層に含まれる分子の種類が異なる非対称的分布を示す。この脂質二重層内での燐脂質および糖脂質の分布例を図４（ａ）に示されている。
【００５２】
当該脂質二重層の外側の層には燐脂質のＰｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｃｈｏｌｉｎｅ（ＰＣＬＮ：フォスファチジルコリン）、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｙｅｌｉｎ（ＳＭＬＮ：スフィンゴミエリン）および糖脂質が多く含まれている。これに対して、当該脂質二重層の内側（細胞質側）の層にはＰｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｓｅｒｉｎｅ（ＰＳＲＮ：フォスファチジルセリン）、Ｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｅｔｈａｎｏｌａｍｉｎｅ（ＰＥＡＭ：フォスファチジルエタノールアミン）およびＰｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ（ＰＩＮＴ：フォスファチジルイノシトール）が多く含まれている（但しＰＩＮＴの含有量は比較的少ない）。
【００５３】
図４に示した二重線は『脂肪酸尾部』を表し、これは脂質二重層内で互いに内側を向いて配置されている。
【００５４】
ところで脂質二重層内には、多くの種類の糖脂質が含まれる。その糖脂質の中で特に負電荷を持つＧａｎｇｌｉｏｓｉｄｅ（ガングリオシド）の含有量が多く、神経細胞の細胞膜ではＧａｎｇｌｉｏｓｉｄｅが全脂質重量の５〜１０％を占めると言われている。したがって本実施例ではＧａｎｇｌｉｏｓｉｄｅを糖脂質の代表分子として扱う。また、哺乳類の神経細胞内には最もＧａｎｇｌｉｏｓｉｄｅ  ｔｙｐｅ  Ｄ１ａ（ＧＤ１ａ）の含有量が多いことが報告されている（Ｈ．Ｒａｈｍａｎｎ  他：Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｇｌｙｃｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｇｌｙｃｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｖｏｌ．１０，  Ｎｏ．５６（１９９８）ｐ．４２３参照）。したがって今後は、ＧａｎｇｌｉｏｓｉｄｅとしてＧＤ１ａを代表例に取って説明を進める。しかしそれに限らず、あらゆる糖脂質に関しても今後の説明内容が適応される。
【００５５】
２．２）神経細胞膜の発生電位に対する電磁気学的解釈
細胞質内は静止時に負電位を持つが、発火時に正電位まで電位が逆転する。そしてこの発火時には神経細胞膜の内側（細胞質側）表面上に正電荷が集まることが知られている（Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学  第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）第１０章参照）。ところで脂質二重層の電気抵抗は１００［ＧΩ］以上（菅原正雄：バイオニクス Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．７(２００６)ｐ．３８参照）と非常に大きいので、上記電位変化時には脂質二重層が静電容量として働く。
【００５６】
電磁気学の静電容量理論によると、発火時には脂質二重層を挟んで内側（細胞質側）に一時的に正電荷が集まるが、同時に脂質二重層の外側にも総量の絶対値が等しい負電荷が一時的に集まると予想される。
【００５７】
脂質二重層の静電容量Ｃは１．０［μＦｃｍ２］前後となっている（菅原正雄：バイオニクス Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．７（２００６）ｐ．３９参照）。
【００５８】
２．３）静止時と発火時における神経細胞膜表面に集まる電荷分布状態のモデリング
２．２節で説明した電磁気学的な解釈内容を２．１節で示した脂質二重層構造に適応して得られる神経細胞膜表面上の電荷分布状態モデルについて説明する。
【００５９】
表１には、発火時におけるＰＣＬＮ、ＳＭＬＮ、ＧＤ１ａ、ＰＳＲＮ、ＰＥＡＭおよびＰＩＮＴそれぞれの細胞膜の外内でのイオンが付着可能な場所および離脱可能な場所が示されている。
【００６０】
【表１】
2014239871.tif 000003
【００６１】
ＰＳＲＮには水中で＞ＰＯ2-（燐酸部ＰＯ４−の一部）と−ＣＯ2-の負極性になる２領域（官能基）およびＮＨ3+の正極性になる１領域（官能基）が含まれる。したがって、ＰＳＲＮはトータルとして水中で負電荷に帯電し易い。その結果、＞ＰＯ2-、−ＣＯ2-およびＮＨ3+の各領域から構成される負電荷領域（図４内の丸で囲まれたマイナス記号部）が形成され易い。
【００６２】
また、ＰＩＮＴは、水中で＞ＰＯ2-の負極性になる領域を１箇所持っている。そのため、ＰＩＮＴも水中で負電荷に帯電し易く、＞ＰＯ2-のみから構成される負電荷領域が形成され易い。
【００６３】
このように神経細胞膜の細胞質側（内側）で静止時に負電荷領域が形成される（図４（ａ））と、その静電気的な吸引力によって脂質二重層の外側に正電荷が集まり、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮの極性を持った頭部に正電荷領域（図４内の丸で囲まれたプラス記号部）が形成されると考えられる。
【００６４】
次に発火時に神経細胞膜の内側（細胞質側）表面上に正電荷が集まると、図４（ｂ）のようにＰＥＡＭあるいはＰＳＲＮの極性を持った頭部で正電荷領域が形成される。そのときには神経細胞膜の外側でＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ頭部だけで無く、ＧＤ１ａにも負電荷領域が形成され得ると予想される。
【００６５】
つまり、神経細胞膜表面上で可逆的に負電荷領域および正電荷領域が形成されて神経細胞膜電位が変化すると考えられる。
【００６６】
２．４）神経細胞膜内外でのイオン濃度分布特性〔引用情報〕
神経細胞膜表面上での可逆的な負電荷領域と正電荷領域の形成を担う具体的な媒体（キャリア）について検討する。
【００６７】
表２には、Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学  第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）第１１章内の表１１−１に記載された一般的な哺乳類細胞内外のイオン濃度の値が示されている。
【００６８】
【表２】
2014239871.tif 000004
【００６９】
この表によると、神経細胞膜の外側ではＮａ+イオンおよびＣｌ-イオンの濃度が高く、細胞質側ではＫ+イオンの濃度が高い。また、１．２節で説明したように、発火時には外側から細胞質内にＮａ+が流入する。
【００７０】
以上から前記正／負電荷領域の形成を担う媒体（キャリア）として、（１）神経細胞膜の外側表面でのＮａ+イオンまたはＣｌ-イオンの脱着、および（２）神経細胞膜の細胞質側表面でのＫ+イオンまたはＮａ+イオンの脱着、が考えられる。
【００７１】
ここで水中のＨ+イオン（ヒドロニウムイオン）またはＯＨ−イオンは、上記媒体（キャリア）の候補として否定はできない。しかし、これらの濃度が非常に低い（表２参照）ので、これらのイオンの発火現象への影響は小さいと思われる。
【００７２】
２．５）燐脂質分子構造と予想されるイオン付着場所との関係
２．３節で説明した電荷分布状態モデルにおいて、神経細胞膜表面上での正／負電荷領域の具体的な形態とそれが形成される詳細な場所について２．４節の検討結果とを利用して考察する。
【００７３】
静止時に細胞質側で負電荷領域が形成されると、その静電気力で引き寄せられたＮａ+イオンがＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内の＞ＰＯ2-領域との間でイオン結合した中性の塩＞ＰＯ2−Ｎａ+に近い状態を部分的に形成する可能性がある。その結果、＞ＰＯ2−Ｎａ+およびＮ+（ＣＨ3）3が正電荷領域を構成すると考えられる。
【００７４】
一方、表１が示すようにＧＤ１ａは水中で負極性になる領域（官能基）として−ＣＯ2-しか持たない。そのため静止時には、ＧＤ１ａの頭部ではＮａ+イオンとの間でイオン結合した中性塩−ＣＯ2−Ｎａ+に近い状態が少なくとも部分的には形成されていると予想される。ＧＤ１ａは水中で正極性になる領域（官能基）を持たないので、ＧＤ１ａの頭部では正電荷領域が形成される可能性は低いと思われる。
【００７５】
次に、発火時にはＰＥＡＭ、ＰＳＲＮおよびＰＩＮＴのそれぞれにおける＞ＰＯ2-領域およびＰＳＲＮ内の−ＣＯ2-領域との間でＮａ+イオンまたはＫ+イオンがイオン結合した中性の塩に近い状態が部分的に構成される可能性がある。そして水中で負極性になる前記領域が電気的に中和されると、それらと ＰＥＡＭまたはＰＳＲＮ内の水中で正極性になる領域−ＮＨ3+との組み合わせで正電荷領域を構成すると考えられる。
【００７６】
すると細胞質側で形成される上記正電荷領域からの静電気的斥力により、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内の中性塩＞ＰＯ2−Ｎａ+に近い状態とＧＤ１ａ内の中性塩−ＣＯ2−Ｎａ+に近い状態からＮａ+イオンが離脱し易くなる。そして、Ｎａ+イオンが離脱すると、ＧＤ１ａ内に残された−ＣＯ2-の領域は単体で負電荷領域を構成する。
【００７７】
また、さらに細胞質側の正電荷領域による静電気的引力で引き寄せられたＣｌ-イオンは、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内の水中で正極性になる領域−Ｎ+（ＣＨ3）3との間でイオン結合または水素結合した中性塩−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-に近い状態を部分的に形成する可能性がある。その結果、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内において−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-および＞ＰＯ2-から負電荷領域を構成すると予想される。
【００７８】
一方、負電荷領域を形成しないが、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内の中性塩に近い状態＞ＰＯ2−Ｎａ+からのＮａ+イオンの離脱前にＣｌ-イオンが付着して−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-の状態を形成し、全体として電気的に中性となる状況も起こり得る。
【００７９】
上記は神経細胞の細胞体内での発火現象を例に取って説明した。しかし、たとえば図１に示した神経細胞の軸索２内の信号伝達または神経筋接合部５における筋収縮信号伝達においても、前述した電荷分布状態モデルが適用できると考えられる。
【００８０】
軸索２表面は、図２で説明したように、神経細胞膜よりも遙かに厚い髄鞘１２で覆われている。電磁気学の静電容量理論によると静電容量の容量Ｃは厚みに反比例するので、軸索２内を信号伝達する時に移動するイオンの量に比例して検出信号量も非常に微弱となる。しかし後述する検出方法の工夫により、軸索２内の信号伝搬状況の測定も可能となる。
【００８１】
また神経筋接合部で筋収縮信号が伝達されると、筋細胞膜の膜電位が変化することも知られている（ネッター：医学図譜 脳・神経系Ｉ「構造と機能」（丸善，２００６年）ｐ．１６２参照）。
【００８２】
したがって本実施例は神経細胞体１内での発火の測定に限らず、軸索２内の信号伝達特性の測定および神経筋接合部５の信号伝達に基づく筋肉細胞６の収縮状態に関する測定にも応用できる。
【００８３】
２．６）発火時における神経細胞膜外側でのイオン脱着頻度予測
２．５節での考察結果によると、神経細胞膜外側における発火時の特徴的な変化として、
Ａ〕ＧＤ１ａ内の−ＣＯ2−Ｎａ+状態からのＮａ+イオンの離脱および
Ｂ〕ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮにＣｌ-イオンが付着して−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-の状態が生じる
ことが予想される。
【００８４】
両者の出現頻度に関しては、下記の理由から−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-状態が形成される確率が比較的高いと考えられる。
（１）−ＣＯ2−Ｎａ+状態を形成するイオン結合の結合力は相対的に強いので、短時間ではＮａ+イオンが離脱し辛い。そのためＮａ+イオンの離脱速度は、発火開始時の高速な電位変化に応答し難い。
（２）神経細胞膜外側のＮａ+イオン濃度が高いので（表２参照）、ＧＤ１ａからＮａ+イオンが実質的に離脱する確率が低下する（一時的にＮａ+イオンが離脱しても再結合し易い）。
（３）ＧＤ１ａに付着していたＮａ+イオンは、ＣＯ2−Ｎａ+状態から離脱しても周囲の水分子から構成される籠効果（Ｃａｇｅ  Ｅｆｆｅｃｔについてはムーア：物理化学  第４版（東京化学同人，１９７４年）第９章  第３．８節参照）で、しばらく−ＣＯ2-領域の近傍に滞在する。この近接状態は電気的に中性なため、負電荷領域の形成には至ら無い。後に静電気的斥力の作用でＮａ+イオンが神経細胞膜表面から離れて負電荷領域が形成されるが、その前にＣｌ-イオンのＰＣＬＮおよびＳＭＬＮへの付着が起こり易い。
（また発火時に＞ＰＯ2−Ｎａ+状態（表１参照 ）からＮａ+イオンが離脱しても、同様に籠効果が起こると予想される。）
（４）静止時には神経細胞膜の外側表面での多量な正電荷領域の存在が予想される。また表１から、この正電荷領域では−Ｎ+（ＣＨ3）3部分が（他のイオンが付着せずに）露出していると考えられる。したがって発火すると、多数露出していた−Ｎ+（ＣＨ3）3部にＣｌ-イオンが付着し易い。
（５）中性塩−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-の形成時は、−Ｎ+（ＣＨ3）3を構成する９個の水素原子どれともＣｌ-イオンがイオン結合または水素結合することができる。したがってＣｌ-イオンの付着可能な表面積が非常に広い。
（６）神経細胞膜外側のＣｌ-イオン濃度が高いので（表２参照）、発火時には容易にＣｌ-イオンが神経細胞膜表面に付着できる。
【００８５】
３〕神経細胞の発火モデルと赤外光領域での分光特性変化との関係
２章で提案した神経細胞の発火モデルを利用し、発火時での赤外光領域における分光特性の変化に関して量子化学計算ソフトを用いてシミュレーション予測を行ったので、その結果を説明する。
【００８６】
３．１）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
量子化学計算ソフトとして、富士通社から発売されているＳＣＩＧＲＥＳＳ  ＭＯ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｖｅｒｓｉｏｎ  １  Ｐｒｏ（「ＳＣＩＧＲＥＳＳ」は登録商標）を使用した。この量子化学計算ソフトでは、分子軌道解析に半経験的分子軌道法を採用している点に特徴がある。赤外光領域での分光特性の計算には計算機シミュレーションを２段階に分け、最初に分子構造の最適化を行った後に振動モード解析を行って計算精度を高めた。
【００８７】
構造最適化用のキーワードには「ＰＭ３  ＥＦ  ＰＲＥＣＩＳＥ  ＥＰＳ＝７８．４  ＧＮＯＲＭ＝０．００００１  ＬＥＴ  ＤＤＭＩＮ＝０．００００１  ＰＵＬＡＹ  ＳＡＦＥ  ＳＨＩＦＴ＝１．００」を設定し、また振動モード解析用のキーワードには「ＦＯＲＣＥ  ＩＳＯＴＯＰＥ  ＥＰＳ＝７８．４  ＰＭ３」を設定した。ここで前記キーワードの簡単な説明を行なう。自然界では全体のエネルギーが最小値を取るように、分子を構成する各原子の配置が定まる。そのため最初に水中での（ＥＰＳ＝７８．４）分子構造の最適化（ＥＦ）を行い、実際の原子配置を予測した。ここでエネルギー値の計算に（Ａ２）式（４．３節）を直接利用すると、膨大な計算時間が掛かる。それで“ＰＭ３”と呼ばれる近似法を採用して、計算時間を大幅に短縮させた。そして「ＦＯＲＣＥ  ＩＳＯＴＯＰＥ」により振動モード解析が実行される。他に上記のキーワード設定により計算の収束性と精度を高めた。
【００８８】
計算機シミュレーション結果のまとめを表３に示されている。また個々の計算結果について下記に説明する。
【００８９】
【表３】
2014239871.tif 000005
【００９０】
３．２）−Ｎ+（ＣＨ3）3部への塩素イオン付着モデルと発火時に発生する吸収帯予測
ＰＣＬＮへのＣｌ-イオン付着時の分光特性変化に関する計算結果を説明する。
【００９１】
シミュレーションには化学式１で表わされる分子構造を用いた。
【００９２】
【化１】
2014239871.tif 000006
【００９３】
このときの最適化後の構造を図５に示されている。図５（ａ）は、Ｃｌ-イオンが付着した後の状態を、そして、図５（ｂ）はＣｌ-イオンが付着する前の状態を示している。シミュレーションに用いた分子構造モデルでは、図５（ａ）に示されているように、燐原子Ｐから最も離れた位置に存在する水素原子Ｈに隣接させてＣｌ-イオンを配置した。したがってこのＣｌ-イオンは、燐原子Ｐから最も離れた位置の水素原子Ｈとイオン結合または水素結合をすることになる。−Ｎ+（ＣＨ3）3を構成する９個の中でどの水素原子に隣接してＣｌ-イオンを配置してもよい。
【００９４】
上記の分子構造モデルで計算した吸収スペクトルとして予想される測定データを図６に示されている。ここで吸収スペクトル装置の分解能を５［ｃｍ-1］に設定して計算を行った。図６の上側がＣｌ-イオン付着時の吸収スペクトルを示し、下側はＣｌ-イオンが付着する前のＰＣＬＮ単体での吸収スペクトルを表わす。この上下の吸収スペクトルを比較すると、上側（Ｃｌ-イオン付着時）のみに顕著な吸収帯（矢印で示した部分）が現われている。
【００９５】
この吸収帯の波数は２４８０［ｃｍ-1］、相対的な吸収強度は４１．０だった（表３参照）。
【００９６】
次に、ＳＭＬＮの−Ｎ+（ＣＨ3）3領域にＣｌ-イオンが付着してイオン結合または水素結合した場合の吸収スペクトル変化に関し、同様にシミュレーションを行った。その結果、Ｃｌ-イオン付着時に現われる吸収帯の波数は２４５０［ｃｍ-1］、相対的な吸収強度は４１．０だった。以上から、ＰＣＬＮおよびＳＭＬＮは共に類似した場所に同じ吸収帯が現われることが計算上で確認できた。
【００９７】
Ｃｌ-イオンの付着時に図６に示されているような強度が大きな吸収帯が現われる理由を考察する。
【００９８】
表４にＣｌ-イオンの付着前後での各原子核の実効電荷量変化を示す。
【００９９】
【表４】
2014239871.tif 000007
【０１００】
ここで実効電荷量の比較対象となるＰＣＬＮ内での炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈの位置は、図５内でＣおよびＨの記号を記載した場所に相当し、上記の吸収帯に対応したＣ−Ｈ−Ｃｌ-間逆対称伸縮振動を構成する各原子核を意味する。また、この実効電荷量は、Ｍｕｌｌｉｋｅｎの電子数解析結果に基づいて計算した（原田義也：量子化学 下巻（裳華房、２００７年）ｐ．１６３参照）。
【０１０１】
Ｃｌ-イオンが水素原子核Ｈの近傍に付着してイオン結合または水素結合すると、水素原子核Ｈの実効電荷量が顕著に増加すると共に 炭素原子核Ｃの実効電荷量が大幅に減少する状況を表４は示している。この現象はＣｌ-イオンの付着により、（１）塩素元素の電気陰性度が水素元素よりも高いため、水素原子核Ｈ周辺の電子密度が低下すること、および（２）塩素イオン周辺の余剰電子密度の一部が、炭素原子核Ｃの周辺に移動するという分子軌道上の変化が原因と考えられる（詳細は４．６．３節で後述する）。
【０１０２】
こうして水素原子核Ｈおよび炭素原子核Ｃの実効電荷量の変化により、Ｃ−Ｈ−Ｃｌ-間逆対称伸縮振動に対応した電気双極子モーメントμの値が増加し、吸収帯強度が増大したと考えられる。
【０１０３】
３．３）ＧＤ１ａへのナトリウムイオン脱着時における吸収帯変化予測
ＧＤ１ａの−ＣＯ2-領域にＮａ+イオンが付着した時に発生する吸収帯について、量子化学計算ソフトを用いたシミュレーションを行った。その結果を以下に説明する。ＧＤ１ａは複雑な分子構造を持つ。したがって分子構造全体を設定する代わりに、ＧＤ１ａの一部を抜粋した分子構造（図７）を用いてシミュレーションした。
【０１０４】
Ｎａ+イオンが付着してイオン結合した時は、−ＣＯ2−Ｎａ+の骨格部振動に対応して波数２６０〜２９１［ｃｍ-1］の範囲内に複数の吸収帯が現われ、これらの相対的吸収強度範囲は３．５０〜７．６２だった。その結果これらの平均値は、波数が２７６［ｃｍ-1］、相対的吸収強度が５．２４となる（表３参照）。またＧＤ１ａに限らず、同じ構造体を持つあらゆる糖脂質に関しても同様な結果が得られると予想される。
【０１０５】
３．４）ＰＳＲＮのカルボキシル基へのナトリウムイオン付着と吸収帯変化予測
ＰＳＲＮのカルボキシル基−ＣＯ2-にＮａ+イオンが付着した時の分光特性変化に関する計算結果を説明する。上記の分子構造に関して構造最適化を行った結果、カルボキシル基−ＣＯ2-を構成する２個の酸素原子核と等間隔の位置にＮａ+イオンが配置された時が分子全体のエネルギーが最小になることが分かった。またこのときには−Ｃ−ＣＯ2−Ｎａ+の骨格部振動に対応した吸収帯が発生し、その吸収帯の波数は４２９［ｃｍ-1］、相対的吸収強度は２０．３だった（表３参照）。
【０１０６】
なお、カルボキシル基にＮａ+イオンが付着して−ＣＯ2−Ｎａ+を構成する部分は同じでも、本節で説明する吸収帯と３．３節で説明した吸収帯では波数と相対的吸収強度が若干異なっている。これはカルボキシル基が直接結合する炭素原子の他の原子との結合状態の違いによると考えられる。つまりＧＤ１ａではカルボキシル基が直接結合する炭素原子がベンゼン環の一部を構成している（図７参照）のに対し、ＰＳＲＮでは対応する炭素原子がアミノ酸の一部を構成している違いがある。
【０１０７】
３．５）燐脂質分子へのカリウムイオンが及ぼす吸収スペクトルへの影響
まず始めに、ＰＳＲＮのカルボキシル基−ＣＯ2-にＫ+イオンが付着した時の分光特性変化に関する計算結果を説明する。
【０１０８】
シミュレーションには化学式２で表わされる分子構造を用いた。
【０１０９】
【化２】
2014239871.tif 000008
【０１１０】
カルボキシル基−ＣＯ2-にＮａ+イオンが付着した時の最適化後の分子構造では、２個の酸素原子核と等間隔の位置にＮａ+イオンが配置されていた（３．４節）。これに比べると今回の最適化後の分子構造では、片方の酸素原子核のみの近傍位置にＫ+イオンが配置されていた。この違いは、Ｋ+イオンのイオン半径が大きいためと考えられる。
【０１１１】
このとき、−Ｃ−ＣＯ2-Ｋ+の骨格部振動に対応した吸収帯が発生し、その吸収帯の波数は１１８［ｃｍ-1］、相対的吸収強度は２．８９だった（表３参照）。
【０１１２】
また、Ｋ+イオン付着による吸収スペクトルへの影響の大きな特徴として、カルボキシル基単体の対称伸縮振動モードに対応し、１５７０［ｃｍ-1］近傍の波数値を持つ吸収帯の相対的吸収強度が９８．０から１５．２へと激減する様子をシミュレーション結果が示している。これはカルボキシル基内の片方の酸素原子核近傍に配置されたＫ+イオンが、カルボキシル基の対称伸縮振動を阻害するためと考えられる。
【０１１３】
表３内の数値比較で分かるように、Ｋ+イオン付着により発生する吸収帯の相対的吸収強度は非常に小さい。これは、Ｋ+イオンのイオン半径がＮａ+イオンより大きいことが原因と思われる。
【０１１４】
この傾向はＫ+イオンを燐脂質内の＞ＰＯ2-領域（燐酸部ＰＯ４−の一部）に付着させた場合にさらに顕著に現われ、目立った吸収帯の発生は見られなかった。
【０１１５】
３．６）他に予想される発火モデルと吸収スペクトル変化への影響
表１および２．５節が示すように、発火時には燐脂質内の＞ＰＯ2-領域（燐酸部ＰＯ４−の一部）へのＮａ+イオンの脱着作用が、神経細胞膜内外で同時に起こり得ると予想される。したがって、仮に＞ＰＯ2-領域へのＮａ+イオン付着により顕著な吸収帯が現われたとしても、その吸収帯強度の変化で発火を検出するのは難しいと考えられる。
【０１１６】
またシミュレーションの結果では、どの燐脂質内の＞ＰＯ2-領域へＮａ+イオンを付着させても顕著な吸収スペクトル変化は見られなかった。
【０１１７】
３．７）発火時における赤外光領域での分光特性変化のまとめ
表３および３．５節を用いて以上の計算結果をまとめると、発火時には赤外光領域では、（１）波数値２４８０［ｃｍ-1］、４２９［ｃｍ-1］、および１１８［ｃｍ-1］近傍での吸収帯強度の増加、および（２）波数値１５７０［ｃｍ-1］と２７６［ｃｍ-1］近傍での吸収帯強度の減少が起こり得ると考えられる。
【０１１８】
４〕神経細胞の発火モデルと近赤外光領域での分光特性変化との関係
４．１）近赤外光領域での分光特性予測の計算方法を新規に確立する意義
一般に吸収波長８００〜２５００［ｎｍ］範囲の電磁波を近赤外光と呼ぶ。分子軌道法を利用した多くの量子化学計算ソフトでは、原子核間の振動解析による基準振動モードの抽出から得られる赤外領域での吸収スペクトルの理論予測が可能である。それに反して既存の量子化学計算ソフトでは、基準振動の結合音および倍音あるいはそれより高次の振動モードへの励起によって生じる近赤外吸収のスペクトル計算は難しい。筆者が知る限りでは、唯一Ｇａｕｓｓｉａｎ  ０９における振動解析内でのＡｎｈａｒｍｏｎｉｃコマンドにより倍音および結合音の吸収波長の計算予測ができる。しかしこの計算でも、吸収帯の強度予測値は得られない。また高次の振動モードへの励起によって生じる吸収帯の波長を知るには、この計算結果からのユーザによる換算計算が必要となり煩雑さは否めない。以上の理由から現状では、たとえば３．１節の発火モデルによる近赤外光域での吸収スペクトル変化の計算予測は非常に難しい。
【０１１９】
一方、近赤外領域の光は生体透過性を持つため「生体の窓」と呼ばれている（２０１０年５月３日発行の日経エレクトロニクス（日経ＢＰ社）ｐ．４３）。したがって近赤外光を用いると、比較的安価な装置で動的な生体活動を非接触（非侵襲）に生きたままの状態で測定できるメリットがある。
【０１２０】
上記の状況から、近赤外光領域での吸収スペクトルが予測可能な計算方法を新規提案できれば、動的な生体活動が及ぼす近赤外光領域での吸収スペクトル変化への影響を理論的に予測できる。さらに生体内透過性を有する近赤外光を生体の外部から照射することで、生体内部での活動状況を外部から直接測定できる可能性とその測定感度を理論的かつ定量的に初めて予測評価できる。
【０１２１】
４．２）近赤外光領域での分光特性予測が可能な新規な計算方法の概説
新たに提案する近赤外領域での吸収スペクトルに対する理論的計算方法には、下記の特徴がある。すなわち
（１）量子力学をベースとしてＳｃｈｒoｄｉｎｇｅｒ方程式から摂動論を用いてｎ倍音に対する吸収波長とＥｉｎｓｔｅｉｎの吸収遷移確率を示す関係式を導く
（２）上記関係式を利用するために必要な電気双極子モーメントμの特性とポテンシャル特性を、既存の量子化学計算ソフトによる計算機シミュレーションで算出する
（３）上記計算式と計算機シミュレーション結果を組み合わせてｎ倍音の吸収帯に対する波長と吸収強度を算出する。
【０１２２】
図８を用いて、本実施例における計算方法の概説を行なう。
【０１２３】
まず対象とする高分子構造に対し、既存の量子化学計算ソフトを利用した計算機シミュレーションによる振動解析計算を行なう。そしてその振動解析結果を分析して特定の基準振動に最も関与する場所を抽出する（Ｓ３）。ここでこの量子化学計算ソフト上では、基準振動は調和振動として扱われている。
【０１２４】
それと平行して量子力学をベースとした関係式の導入を行なう。すなわち、対象となる高分子が外部電磁波と相互作用を行なう時の高分子全体に関するＳｃｈｒoｄｉｎｇｅｒ方程式を立てる（Ｓ１）。
【０１２５】
次にＢｏｒｎ−Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍｅｒ近似を利用して、高分子内の原子核間の関係のみを表わす方程式部分の抽出を行なう（Ｓ２）。
【０１２６】
さらに変数分離法を利用し、ステップ３（Ｓ３）で抽出された特定の基準振動に最も関与する原子核間の関係式部分のみを抽出する（Ｓ４）。このステップ４において、高分子中で抽出した原子核以外の他原子核の影響をポテンシャル項に繰り込む。
【０１２７】
一方既存の量子化学計算ソフトを利用し、ステップ３で抽出された特定の基準振動に最も関与する原子核間の最適な位置からのずれ量のみを固定して高分子の構造最適化を行い、このときの高分子全体のエネルギー変化量をシミュレーションする（Ｓ６）。
【０１２８】
そして本計算方法ではこの全体のエネルギー変化量がステップ４で抽出されたポテンシャル項に対応すると仮定する。この繰り込み操作により、「量子力学をベースとした関係式の導入処理」と「計算機シミュレーションをベースとした特性解析」とが互いに関連性を持つようになる。
【０１２９】
そして上記仮定に基づき、量子化学計算ソフトを用いた計算機シミュレーションによりステップ４で導入した関係式内に含まれるポテンシャル特性値（Ｓ６）と電気双極子モーメント特性（Ｓ１０）を計算する。
【０１３０】
ところでステップ４により抽出された関係式内のポテンシャル項には、近似的に４次までの係数κ４（非調和項）が含まれている。したがって３次以降の係数値が「０」の時に得られる調和振動の解を基底関数とし、時間に依存しない摂動論を用いて非調和振動に対する波動関数を導く（Ｓ５）。さらにその波動関数のエネルギー固有値間の差分値から、近赤外領域の吸収帯の波長を算出する（Ｓ７）。
【０１３１】
次に上記非調和振動に対応した波動関数を利用し、時間に依存する摂動論を用いて各非調和振動モードに対応した振幅の時間変化量に関する連立方程式を立てる（Ｓ８）。その後、その連立方程式を解いてＥｉｎｓｔｅｉｎの吸収遷移確率を表わす関係式を算出する（Ｓ９）。そしてその吸収遷移確率から、各吸収帯間の光吸収量の比率が求まる（Ｓ１１）。
【０１３２】
ここで具体的なｎ倍音の吸収帯に対する波長と吸収強度の値は、量子力学をベースとしてステップ７とステップ１１で導入した関係式内に計算機シミュレーションの結果得られたポテンシャル特性（Ｓ６）と電気双極子モーメント特性（Ｓ１０）を代入して得られる。
【０１３３】
計算方法では、化学結合している炭素原子核と水素原子核そしてその水素原子核近傍に付着してイオン結合または水素結合している塩素イオンとの間の非調和な逆対称伸縮振動モード間の遷移を計算して、ｎ倍音の吸収波長と吸収遷移確率を算出する。
【０１３４】
非調和な変角振動モード（炭素原子核と水素原子核間の結合方向に対して直交する方向に水素原子核が振動した場合の振動モード）に対応した波動関数と前記逆対称伸縮振動モードに対応した波動関数との積を複合振動モードとして表わす関数に設定すると、（ａ）変角振動モード間の遷移で生じるｎ倍音の吸収波長と吸収遷移確率および（ｂ）非調和な逆対称伸縮振動モードと非調和な変角振動モードとの組み合わせで生じる結合音の吸収波長と吸収遷移確率も求められる。
【０１３５】
４．３）基準振動方程式の導入
まず始めに、図８のステップ１に示した、外部電磁波と相互作用を行なう高分子に関するＳｃｈｒoｄｉｎｇｅｒ方程式の記述を行なう。
【０１３６】
図９に示されているように、電荷量Ｑを持つ荷電粒子がＸ軸上に配置された場合を考える。ここでＸ軸上の単位ベクトルをｅＸとする。外部電場Ｅｅ-i2πνtに逆らって荷電粒子をＸ軸方向にＸだけ移動させた時の仕事量は（Ａ１）式となる。
【０１３７】
【数１】
2014239871.tif 000009
【０１３８】
ここで（Ｅ・Ｘ）は、ベクトルＥとＸとの内積を表わす。また、ムーア：物理化学（下）（東京化学同人，１９７４年）ｐ．７６３を参照すると、外部電磁波と相互作用を表わす摂動項は（Ａ１）式で与えられることが分かる。ところで（Ａ１）式には外部電磁波内の磁場との相互作用項が含まれてないが、その項は充分に無視できると原田義也：量子化学  上巻（裳華房，２００７年）ｐ．１９０に記載されている。
【０１３９】
対象となる高分子である「塩素イオンが付着したＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ」が外部電磁波中に置かれた時のＳｃｈｒoｄｉｎｇｅｒ方程式は（Ａ１）式を利用して（Ａ２）〜（Ａ５）式で与えられる。
【０１４０】
【数２】
2014239871.tif 000010
【０１４１】
【数３】
2014239871.tif 000011
【０１４２】
【数４】
2014239871.tif 000012
【０１４３】
【数５】
2014239871.tif 000013
【０１４４】
但し、h_barは[プランク定数]／２π（ディラック定数）を意味し、ｅ０は電気素量、ｍeは電子の質量を表わす。また、Ｎ：高分子中に含まれる原子核数、ｎ：高分子中に含まれる電子数、ｔ：時間、Ｍa：ａ番目の原子核の質量、Ｒa：ａ番目の原子核の３次元座標、Ｑa：ａ番目の原子核の実効電荷（原子核周辺電子によるシールド効果も加味したＭｕｌｌｉｋｅｎの電子数解析結果に基づく電荷量）（Ｍｕｌｌｉｋｅｎの電子数解析は、原田義也：量子化学  下巻（裳華房，２００７年）ｐ．１６３参照）、ｒi：ｉ番目の電子の３次元座標、σi：ｉ番目の電子のスピン座標  をそれぞれ表している。
【０１４５】
次に、図８のステップ２で示したＢｏｒｎ−Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍｅｒ近似を用いた原子核間の関係のみを示す方程式の抽出を行なう。まず 原田義也：量子化学 下巻（裳華房，２００７年）ｐ．３３に記載されているＢｏｒｎ−Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍｅｒ近似を適応させて、（Ａ２）式を満足する波動関数が（Ａ６）式のように近似できると仮定する。
【０１４６】
【数６】
2014239871.tif 000014
【０１４７】
この（Ａ６）式を（Ａ２）式に代入して式の変形を行なうと、（Ａ７）式のようにΨnuclのみの式とΨelのみの式に分離できる。
【０１４８】
【数７】
2014239871.tif 000015
【０１４９】
両者の等号で結ばれた値を（Ａ７）式に示されているようにＷ（Ｒ１,・・,ＲＮ,ｔ)で表わすと、（Ａ７）式から Ψnuclのみが含まれる式として原子核間の関係を示す方程式（Ａ８）が得られる。
【０１５０】
【数８】
2014239871.tif 000016
【０１５１】
（Ａ８）式において、最適化された電子軌道の影響はＷ（Ｒ１,・・,ＲＮ,ｔ) に集約される。
【０１５２】
さらに図８のステップ４にしたがって、（Ａ８）式から外部電磁波と相互作用を行なう特定の基準振動部に対する関係式部分の抽出を行なう。これに先立ち、量子化学計算ソフトを用いた計算機シミュレーションによる振動解析結果から特定の基準振動部分の抽出（図８のＳ３）を事前に行なう。既に３．２節で説明したように、ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内のコリン部に塩素イオンが付着してイオン結合または水素結合が発生すると主に『炭素原子核−水素原子核−塩素イオン』との間に逆対称伸縮振動が発生し、これが１個の独立した基準振動を形成する。計算機シミュレーションの結果、この逆対称伸縮振動に関する古典力学的振動の挙動として
〔Ａ〕（質量が相対的に大きいため）塩素イオンの移動量は非常に小さい
〔Ｂ〕炭素原子核と水素原子核間の振動方向は、両者間の結合方向とほぼ平行関係にある
〔Ｃ〕この逆対称伸縮振動では、（質量が最も小さい）水素原子核の移動量が最も大きい
の特徴を持つことが分かった。この〔Ａ〕から〔Ｃ〕の特徴を反映させ、（Ａ８）式からこの逆対称伸縮振動に関係する方程式を抽出する。
【０１５３】
図１０に示されている位置に逆対称伸縮振動に関与する炭素原子核と水素原子核、塩素イオンが配置されている場合を考える。今ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮの重心位置を基準とした炭素原子核と水素原子核の位置ベクトルと質量を ＲＣ 、ＲＨ 、ＭＣ、ＭＨ とし、両者の重心位置の位置ベクトルを ＲＣＨ で表わすと（Ａ９）式で表わされる関係が成り立つ。
【０１５４】
【数９】
2014239871.tif 000017
【０１５５】
（Ａ１０）式のようにＸを定義する。
【０１５６】
【数１０】
2014239871.tif 000018
【０１５７】
（Ａ９）式および（Ａ１０）式を利用して（Ａ１１）式のようにＸＨを定義するとともに、（Ａ１２）式のようにＸＣを定義する。
【０１５８】
【数１１】
2014239871.tif 000019
【０１５９】
【数１２】
2014239871.tif 000020
【０１６０】
次に上記（Ａ１１）式および（Ａ１２）式を利用し、前記炭素原子核と水素原子核のペアで構成される電気双極子モーメントμを（Ａ１３）式で表わす。
【０１６１】
【数１３】
2014239871.tif 000021
【０１６２】
前述したように、ＱＨおよびＱＣは周辺電子によるシールド効果も加味しＭｕｌｌｉｋｅｎの電子数解析結果に基づく水素原子核と炭素原子核位置での実効電荷量を表している。すると（Ａ３）式の右辺第３項内に記述される前記水素／炭素原子核と外部電磁波との相互作用項は、（Ａ１３）式を利用して（Ａ１４）式のように変形できる。
【０１６３】
【数１４】
2014239871.tif 000022
【０１６４】
また同様に（Ａ１１）式および（Ａ１２）式を利用すると、古典力学における前記水素原子核と炭素原子核の運動エネルギーの総和は（Ａ１５）式および（Ａ１６）式のように変形できる。
【０１６５】
【数１５】
2014239871.tif 000023
【０１６６】
【数１６】
2014239871.tif 000024
【０１６７】
ここでＭxは、水素原子核と炭素原子核間の相対運動に関する換算質量を表わす。したがって 原田義也：量子化学  下巻（裳華房，２００７年）ｐ．４０５の記載内容に沿って（Ａ１５）式と（Ａ１６）式との関係を利用すると、（Ａ３）式の右辺第１項内の該当する水素原子核と炭素原子核に関する部分は（Ａ１７）式のように書き換えられる。
【０１６８】
【数１７】
2014239871.tif 000025
【０１６９】
（Ａ１７）式において、炭素原子核と水素原子核との間の結合方向を Ｘ軸に、そして結合方向に直交する方向をＹ軸とＺ軸に取っている。ここでＹとＺの値は炭素原子核に対する水素原子核の相対的な変位量であると共に、炭素原子核と水素原子核間の結合方向と直交する方向での水素原子核の相対的な振動成分を表している。一方、（Ａ８）式のＷ（Ｒ１,・・,ＲＮ,ｔ）に関しては、その中から 炭素原子核−水素原子核−塩素イオン 間の逆対称伸縮振動に関与するポテンシャル成分 ＷＸ（Ｘ）のみを抽出して（Ａ１８）式のように近似する。
【０１７０】
【数１８】
2014239871.tif 000026
【０１７１】
そして上記に算出した（Ａ１４）、（Ａ１７）および（Ａ１８）の各式を代入すると、（Ａ８）式右辺のＨａｍｉｌｔｏｎｉａｎは（Ａ１９）〜（Ａ２１）式のように変形できる。
【０１７２】
【数１９】
2014239871.tif 000027
【０１７３】
【数２０】
2014239871.tif 000028
【０１７４】
【数２１】
2014239871.tif 000029
【０１７５】
前述したように、計算機シミュレーションによる振動解析結果から『炭素原子核−水素原子核−塩素イオン』間の逆対称伸縮振動が１個の独立した基準振動を形成することが分かる。すると炭素原子核と水素原子核の結合方向に沿ったＸ座標が、１個の独立した基準座標に対応する。したがって 原田義也：量子化学  下巻（裳華房，２００７年）ｐ．４７（１６・３・２４）式から、（Ａ８）式内のΨnuclは（Ａ２２）式のように近似できる。
【０１７６】
【数２２】
2014239871.tif 000030
【０１７７】
そして（Ａ１９）式から（Ａ２２）式を（Ａ８）式に代入して式の変形を行なうと、（Ａ２３）式で表わされる関係が得られる。
【０１７８】
【数２３】
2014239871.tif 000031
【０１７９】
塩素イオンも含めた逆対称伸縮振動に関係する炭素原子核と水素原子核との間の距離Ｘを変化させると、高分子（ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ）全体のエネルギーが最小になる位置へと塩素イオンも含めた他の原子核が移動する。そして炭素原子核と水素原子核間の距離Ｘが他の原子核へ及ぼす影響が（Ａ２３）式内のＷ＊（Ｘ）に現われる。また同時にＷ＊（Ｘ）は、炭素原子核と水素原子核間の結合方向の振動に及ぼす塩素イオンも含めた他の原子核の影響も意味している。
【０１８０】
次に（Ａ２０）式および（Ａ２３）式に関係して、（Ａ２４）式のような置き換えを行なう。
【０１８１】
【数２４】
2014239871.tif 000032
【０１８２】
（Ａ２４）式で示したポテンシャル関数が、Ｘ＝Ｘoで最小値Ｖ（Ｘo）＝０を取る場合を考える。Ｖ（Ｘ）をＸ＝Ｘo近傍でTaylor展開して４次の項まで近似すると、Ｘ＝Ｘoで最小値を取るのでＸ−Ｘoの１次項係数は「０」となるため、近似式（Ａ２５）式が得られる。
【０１８３】
【数２５】
2014239871.tif 000033
【０１８４】
ここで「ｘ」を（Ａ２６）式のように定義する。
【０１８５】
【数２６】
2014239871.tif 000034
【０１８６】
（Ａ２０）式および（Ａ２４）-〜（Ａ２６）式を（Ａ２３）式に代入すると、（Ａ２７）式が導かれる。
【０１８７】
【数２７】
2014239871.tif 000035
【０１８８】
つまり（Ａ２）式から出発して（Ａ２７）式を導くプロセスから、外部電磁波による炭素原子核−水素原子核−塩素イオン間で発生する逆対称伸縮振動の励起現象は 『換算質量Ｍxを用いた非調和振動子と外部電磁波間の相互作用』 として理論的に説明できる。
【０１８９】
４．４）調和振動子の波動関数に関する関係式
（Ａ２７）式において（Ａ２８）式のように波動関数ψＸを定義する。
【０１９０】
【数２８】
2014239871.tif 000036
【０１９１】
κ２＝κ３＝Ｅ＝０の時には（Ａ２７）式から（Ａ２９）式が導ける。（Ａ２９）式は調和振動子の方程式を表している。
【０１９２】
【数２９】
2014239871.tif 000037
【０１９３】
原田義也：量子化学  上巻（裳華房，２００７年）ｐ．６０（３・６・３２）式から、（Ａ２９）式の解は（Ａ３０）〜（Ａ３２）式で与えられる。
【０１９４】
【数３０】
2014239871.tif 000038
【０１９５】
【数３１】
2014239871.tif 000039
【０１９６】
【数３２】
2014239871.tif 000040
【０１９７】
（Ａ３０）式で表される波動関数系は、下記の規格直交系を形成する。
【０１９８】
【数３３】
2014239871.tif 000041
【０１９９】
また（Ａ３０）式を変形すると、下記の関係式（Ａ３４）式および（Ａ３５）式が導かれる。
【０２００】
【数３４】
2014239871.tif 000042
【０２０１】
【数３５】
2014239871.tif 000043
【０２０２】
さらに（Ａ３３）式および（Ａ３５）式から、整数値ｍに関して下記の関係式（Ａ３６）式および（Ａ３７）式が導ける。
【０２０３】
【数３６】
2014239871.tif 000044
【０２０４】
【数３７】
2014239871.tif 000045
【０２０５】
４．５）吸収遷移確率の定式化
この節では、まず（Ａ２７）式におけるＥ＝０時の波動関数の解を求める。それは図８のステップ５で示した時間に依存しない摂動論を用いた非調和振動に対する波動関数を導く事に対応する。具体的には（Ａ２７）式におけるκ3ｘ3＋κ4ｘ4の項内の値が充分小さな摂動項と見なして、（Ａ３０）式を基にした近似解を導く。
【０２０６】
原田義也：量子化学  上巻（裳華房，２００７年）ｐ．１６３（９・１・２０）式に（Ａ３１）、（Ａ３４）、（Ａ３６）、（Ａ３７）の各式を適用し、小出照一郎：量子力学（Ｉ ）（裳華房,１９６９年）ｐ．１７４（１０）式を参考にすると、非調和振動時のエネルギー固有値εmは（Ａ３８）式で与えられる。
【０２０７】
【数３８】
2014239871.tif 000046
【０２０８】
非調和振動時のエネルギー固有値εmは、（Ａ２７）式内でのκ4ｘ4の項のみの影響を受けるがκ3ｘ3の項の影響を受けないことが（Ａ３８）式から分かる。
【０２０９】
次に非調和振動に対する波動関数｜ｍ＞は、原田義也：量子化学 上巻（裳華房，２００７年）ｐ．１６３（９・１・１９）式から次の（Ａ３９）式〜（Ａ４１）式で与えられる。
【０２１０】
【数３９】
2014239871.tif 000047
【０２１１】
【数４０】
2014239871.tif 000048
【０２１２】
【数４１】
2014239871.tif 000049
【０２１３】
（Ａ３１）および（Ａ３３）〜（Ａ３５）の各式を利用して（Ａ３９）式を具体的に計算すると、（Ａ４２）式が成り立つとした場合、（Ａ４３）式により与えられる。
【０２１４】
【数４２】
2014239871.tif 000050
【０２１５】
【数４３】
2014239871.tif 000051
【０２１６】
また図８のステップ７で記載したように、非調和振動子が励起される時にエネルギー吸収される吸収光の波長は（Ａ３８）式で与えられる非調和振動時のエネルギー固有値εm間の差分値から算出される。すなわち初期状態では 『炭素原子核−水素原子核−塩素イオン 間の逆対称伸縮振動は基底状態にあり、エネルギー固有値は（Ａ３８）式でのε0になっていると考えられる。波長λmの外部電磁波によってエネルギー固有値εmの状態に励起された場合、光速をＣ、プランク定数をｈで表した時（Ａ４４）式で表わされる関係が成立する。
【０２１７】
【数４４】
2014239871.tif 000052
【０２１８】
次に、図８のステップ８とステップ９で示したように、時間に依存する摂動論を用いてＥｉｎｓｔｅｉｎの吸収遷移確率を表わす関係式の導入を行なう。
【０２１９】
（Ａ２７）式の解は、（Ａ３９）式を利用して（Ａ２８）式を参考にすると（Ａ４５）式で表わされる。
【０２２０】
【数４５】
2014239871.tif 000053
【０２２１】
（Ａ４５）式を（Ａ２７）式に代入すると、下記の関係式（Ａ４６）式が導ける。
【０２２２】
【数４６】
2014239871.tif 000054
【０２２３】
ここで時刻ｔ＝０における始状態がφX（ｘ，０）＝|０＞とすると、ｔが小さい時には（Ａ４７）式で表わされるように近似できる。
【０２２４】
【数４７】
2014239871.tif 000055
【０２２５】
また、ｍ≧５において（Ａ４８）式が成り立つと仮定する。
【０２２６】
【数４８】
2014239871.tif 000056
【０２２７】
（Ａ４７）式および（Ａ４８）式を（Ａ４６）式に代入すると（Ａ４９）式が得られる。
【０２２８】
【数４９】
2014239871.tif 000057
【０２２９】
ここで（Ａ１３）式から電気双極子モーメントμはＸ軸方向を向いて場合、すなわち電気双極子モーメントμが（Ａ５０）式で表わされる場合を考える。
【０２３０】
【数５０】
2014239871.tif 000058
【０２３１】
この場合、外部電場ベクトルＥのＸ方向成分をＥXとすると（Ａ４９）式の右辺内において（Ａ５１）式のように変形できる。
【０２３２】
【数５１】
2014239871.tif 000059
【０２３３】
（Ａ５１）式右辺内の各Ｌuに関する関係式は、｜０＞内に（Ａ４２）式と（Ａ４３）式を代入した後（Ａ３４）式および（Ａ３５）式の関係を利用することで（Ａ５２）式で表わされる。
【０２３４】
【数５２】
2014239871.tif 000060
【０２３５】
次に（Ａ４９）式に対して（Ａ３９）式と（Ａ５１）式を代入し、両辺に左側から＜ｕ｜（０≦ｕ≦４）を掛けて積分して（Ａ３３）の関係式を適用すると、下記の連立方程式（Ａ５３）式が得られる。
【０２３６】
【数５３】
2014239871.tif 000061
【０２３７】
（Ａ５３）式で表される連立方程式を解くことが、図８内のステップ９内の処理に対応する。この連立方程式の解を（Ａ５４）式で表現する。
【０２３８】
【数５４】
2014239871.tif 000062
【０２３９】
（Ａ５４）式の両辺をｔで積分するとｈν≠εm−ε0の時には（Ａ５４）式内の異なる位相間の干渉によりηm（ｔ）＝０となる。
【０２４０】
一方（Ａ４４）式に対応したｈν＝εm−ε0の時には下記の式（Ａ５５）式が得られる。
【０２４１】
【数５５】
2014239871.tif 000063
【０２４２】
そしてＷ．Ｊ．Ｍｏｏｒｅ：物理化学下（東京化学同人，１９７４年）ｐ．７６３の（１７・２０）式によると、Ｅｉｎｓｔｅｉｎの吸収遷移確率Ｂ0mは（Ａ５５）式から（Ａ５６）式で与えられる。
【０２４３】
【数５６】
2014239871.tif 000064
【０２４４】
４．６）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション結果との組み合わせ
４．６節では、図８内で示した「計算機シミュレーションをベースとした特性解析」の詳細な方法とそれにより得られた計算結果を説明すると共に、それと「量子力学をベースとした関係式の導入」で得られた関係式とを組み合わせて得られた『吸収光の波長』と『各吸収帯間の光吸収量の比率』の値を予測する。
【０２４５】
４．６．１）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
まず始めに、量子化学計算ソフトを用いたシミュレーションの方法を説明する。
【０２４６】
計算に使用した分子構造にはＰＣＬＮまたはＳＭＬＮの基になるコリン（ＣＨ3）3Ｎ+ＣＨ2ＣＨ2ＯＨに塩素イオンが付着してイオン結合または水素結合した塩酸塩構造Ｃｌ-（ＣＨ3）3Ｎ+ＣＨ2ＣＨ2ＯＨを設定した。ここで上記塩酸塩構造は、水中内で形成されるモデルを採用した。
【０２４７】
上記の状態で、塩素イオンに付着された水素原子核とその結合関係にある炭素原子核との距離を変化させる毎に構造最適化を行い、トータルエネルギーの変化またはＭｕｌｌｉｋｅｎの電子数解析結果に基づく各原子核の実効電荷量変化を計算した。
【０２４８】
量子化学計算ソフトとして、富士通社から発売されているＳＣＩＧＲＥＳＳ  ＭＯ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｖｅｒｓｉｏｎ  １  Ｐｒｏを使用した。この量子化学計算ソフトでは、分子軌道解析に半経験的分子軌道法を採用している点に特徴がある。また今回の計算では、構造最適化用のキーワードとしては「ＰＭ３  ＥＦ  ＰＲＥＣＩＳＥ  ＥＰＳ＝７８．４  ＧＮＯＲＭ＝０．００００１  ＬＥＴ  ＤＤＭＩＮ＝０．００００１  ＡＬＬＶＥＣ」を設定している。このキーワードが示すように、Ｈａｍｉｌｔｏｎｉａｎに「ＰＭ３」を設定し、水中での構造最適化計算モデル（ＥＰＳ＝７８．４）を使用している。そして計算精度を高める方法として
（１）キーワード内にＰＲＥＣＩＳＥ  ＧＮＯＲＭ＝０．００００１  ＬＥＴ  ＤＤＭＩＮ＝０．００００１を指定したばかりでなく、
（２）最適化された分子構造に対しては振動モード解析を行い、負の波数値が無いことを確かめている。
【０２４９】
４．６．２）ポテンシャル特性に関するシミュレーション結果
図１１に塩素イオンに付着された水素原子核とその結合関係にある炭素原子核との距離を変化させた時の分子全体のトータルエネルギー変化量を示す。図１１から（Ａ２７）式において（Ａ５７）式のように対応付けられる。
【０２５０】
【数５７】
2014239871.tif 000065
【０２５１】
上記の値を（Ａ３２）式に代入すると、（Ａ５８）式に示されている値を得る。
【０２５２】
【数５８】
2014239871.tif 000066
【０２５３】
次に、図１１で示したポテンシャル特性におけるα位置とγ位置との間での見かけ上の不連続点の発生原因について説明する。
【０２５４】
前述した量子化学計算ソフトを用いた計算機シミュレーションの結果では、水素原子核と炭素原子核間の距離が最適な時のＣｌ-（ＣＨ3）3Ｎ+ＣＨ2ＣＨ2ＯＨ構造は図１２（ａ）のようになる。この場合には、炭素原子核Ｃ、水素原子核Ｈと塩素イオンＣｌ-が比較的直線上に近い配置となっている。その結果、窒素原子核Ｎとその左側に配置されている炭素原子核Ｃ’との間の結合方向の延長線（一点鎖線）よりも下側に塩素イオンＣｌ-が配置されている。
【０２５５】
そして炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈとの間の距離が最適時よりも広がる場合には、この配置関係が保持されている。一方、炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈとの間の距離が最適時よりも０．１０［Å］以上縮まると図１２（ｂ）に示されているように、窒素原子核Ｎとその左側に配置されている炭素原子核Ｃ’との間の結合方向の延長線（一点鎖線）上に塩素イオンＣｌ-の位置が移動するように見える。したがってその影響で、図１１のように不連続点が存在するかのように見える。
【０２５６】
ところで前述した量子化学計算ソフトによる計算結果を示した図１１と図１２は、分子内の全ての原子核位置を固定して分子軌道解析を行っている。しかし実際には全ての原子核の配置場所は固定されず、振動モードに基づいた各位置での存在確率分布を有している。したがって量子論に基づき全ての原子核の配置場所に関する存在確率分布まで考慮できれば、図１１での見かけ上の不連続特性は解消されて連続特性が得られると考えられる。
【０２５７】
（Ａ５７）式の値を（Ａ４２）式に代入して算出した波動関数｜ｍ＞を図１３に示されている。図１３でのα位置とγ位置との間の見かけ上の不連続点位置にも基底状態｜０＞での充分に大きな存在確率振幅が得られている。この状況は、基底状態｜０＞における塩素イオンＣｌ-の存在確率分布は、図１２の（ａ）および（ｂ）に示した配置場所を含む比較的広い位置に分布していると予想される。
【０２５８】
４．６．３）電気双極子モーメントに関するシミュレーション結果
塩素イオンが付着してイオン結合または水素結合している水素原子核とそれと化学結合している炭素原子核との距離が変化した時の各原子核の実効電荷量変化を図１４に示されている。図１４では、実効電荷量の単位を電気素量ｅ0で表している。４．３節内での〔Ａ〕および〔Ｃ〕が示すように、この『炭素原子核−水素原子核−塩素イオン』間で発生する逆対称伸縮振動に関する古典力学的振動の挙動は、塩素イオンの移動量が非常に少なく水素原子核の移動量が最も大きくなっている。
【０２５９】
したがって、炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈとの間の距離が小さい時（図１４での左側領域）には、塩素イオンＣｌ-と水素原子核Ｈとの距離が大きくなる。その結果として塩素イオンＣｌ-の実効電荷量が「−１」に近く、炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈの実効電荷量は塩素イオンＣｌ-が付着する前の値に近い。逆に炭素原子核と水素原子核との間の距離が大きい時（図１４での右側領域）には、塩素イオンＣｌ-と水素原子核Ｈとの距離が小さくなる。その結果、水素原子核Ｈの実効電荷量が上昇する代わりに炭素原子核Ｃの実効電荷量が減少する。そして図１４で表示した範囲では炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈとの間の距離の増加に伴って炭素原子核Ｃ の実効電荷量が単調に減少するが、水素原子核Ｈの実効電荷量が上昇量は飽和に近付く挙動を示す。
【０２６０】
図１４のように実効電荷量が変化する理由について、分子軌道解析結果を利用して考察する。
【０２６１】
炭素原子核Ｃと水素原子核Ｈとの間の距離が最適条件下でのＨＯＭＯ（Ｈｉｇｈｅｓｔ  Ｏｃｃｕｐｉｅｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｏｒｂｉｔａｌ：基底状態において最もエネルギー準位の高い電子の分子軌道）と最もエネルギー準位の低い電子の分子軌道ＭＯ（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｏｒｂｉｔａｌ）を図１５（ａ）（ｂ）に示されている。図１５（ａ）に示したＨＯＭＯは、主に塩素イオンＣｌ-が持つ３Ｐxの原子軌道ＡＯ（Ａｔｏｍｉｃ  Ｏｒｂｉｔａｌ）と炭素原子核Ｃに由来する２Ｐxの原子軌道ＡＯから形成されている。
【０２６２】
ここで図１５（ａ）における赤線で示した領域が分子軌道関数の正振幅側を示し青線で示した領域が分子軌道関数の負振幅側を示しており、分子軌道関数の正振幅から負振幅に切り替わる境界位置ではＨＯＭＯ電子の存在確率が「０」となる。このＨＯＭＯ電子の存在確率が「０」となる位置が最適構造時の水素原子核Ｈ位置より右側にあることが図１５（ａ）から分かる。
【０２６３】
したがって図１５（ａ）において水素原子核Ｈの位置が右側に移動する（水素原子核と炭素原子核間の距離が増加する）と、その周辺のＨＯＭＯ電子の存在確率密度が低下するため水素原子核の実効電荷量が増加する。そしてＨＯＭＯ電子の存在確率が「０」となる位置に水素原子核が近付くと、水素原子核の実効電荷量が飽和する。
【０２６４】
一方、図１５（ｂ）に示されている最もエネルギー準位の低い電子の分子軌道ＭＯは、主に塩素イオンＣｌ-の原子軌道ＡＯ内の３Ｓ軌道と水素原子核Ｈに対応した１Ｓの原子軌道ＡＯから形成されている。この分子軌道ＭＯに基づく電子の存在確率分布が、炭素原子核Ｃまで到達している点に大きな特徴がある。
【０２６５】
そして図１５（ｂ）に示されている電子の存在確率分布だけでなく記載を省略したそれ以外の分子軌道ＭＯに基づく電子の存在確率分布も加味して考えると、水素原子核Ｈ の位置が右側に移動する（水素原子核と炭素原子核間の距離が増加する）と、塩素イオンＣｌ-周辺の電子の存在確率分布が炭素原子核Ｃの方に移動する傾向にある。その結果、水素原子核Ｈの位置が右側に移動する（水素原子核と炭素原子核間の距離が増加する）と、炭素原子核の実効電荷量が低下すると考えられる。
【０２６６】
図１４で示される水素原子核および炭素原子核の実効電荷量を（Ａ１３）式に代入して得られた、電気双極子モーメントμ値の水素原子核と炭素原子核との間の距離の依存性を図１６に示されている。そして（Ａ５０）式における各係数値は、図１６から（Ａ５９）式が得られる。
【０２６７】
【数５９】
2014239871.tif 000067
【０２６８】
４．６．４）吸収波長と吸収遷移確率の比率に関する理論的予測値
（Ａ５７）式と（Ａ５８）式を（Ａ３８）式に代入して得られたεmを（Ａ４４）式に適用して得られた吸収波長λmと対応した波数の値を表５の吸収波長と波数の欄に示されている。
【０２６９】
【表５】
2014239871.tif 000068
【０２７０】
表５において基準音（ｍ＝１）の波数値が２２８３［ｃｍ-1］となっている。これに対して３．２節では吸収帯の波数値が２４６５［ｃｍ-1］（ＰＣＬＮでの２４８０［ｃｍ-1］とＳＭＬＮでの２４５０［ｃｍ-1］の平均値）であり、両者間に若干のずれが生じている。このずれの原因は３．２節の振動解析が調和振動近似で行われていたためであり、非調和項を含めた今回の計算結果の方が精度は高いと予想される。
【０２７１】
次に（Ａ５７）式から（Ａ５９）式を（Ａ４３）式と（Ａ５２）式に代入してｇmuとＬuを求め、（Ａ５３）式で表される連立方程式の解Ｐmから、（Ａ５６）式により倍音準位における吸収遷移確率の基準音における吸収遷移確率の比Ｂ0m／Ｂ01を算出した。その結果を表５の吸収遷移確率比の欄に示されている。表５から分かるように、第１倍音の基準音に対する吸収遷移確率比が１／１７６と第１倍音の吸収強度（吸収遷移確率）が非常に小さいことが分かる。また第２倍音および第３倍音の基準音に対する吸収遷移確率比はそれぞれ１／３４８０、１／３０３０とさらに小さいが、最低限測定可能な範囲の吸収強度を有している。また今回の計算結果では第３倍音の吸収強度の方が第２倍音よりも大きく、第３倍音の吸収帯の方が若干第２倍音の吸収帯より若干検出し易いことが分かる。したがって検出装置の工夫により、第２倍音または第３倍音に対応した吸収帯の検出も可能と考えられる。
【０２７２】
表５では基底状態から各励起状態へ遷移する時の吸収波長と波数を表している。しかしそれに限らず、特定の励起状態を初期状態とした時の励起状態間の遷移に対応した光吸収を検出してもよい。すなわち炭素原子核−水素原子核−塩素イオン 間の逆対称伸縮振動における基底状態と複数の励起状態で構成される複数の状態（振動モード）間での任意の遷移エネルギーを基準として定まる波長帯に関する吸収特性変化を検出してもよい。
【０２７３】
４．７）本実施例における検出可能範囲の検討
図１１から（Ａ５７）式で示した値を読み取る過程と図１６から（Ａ５９）式で示した値を読み取る過程で、大きな読み取り誤差が発生する。そのため、表５で示した理論的予測値と実際の測定値にはある程度のずれが予測される。このような場合のずれ量は、一般的には±２割程度（よくて±１割）と言われている。したがって本実施例に適用される近赤外光波長の下限値は、１．０５×（１−０．１）＝０．９４５［μｍ］、誤差を大きく見積もって１．０５×（１−０．２）＝０．８４０［μｍ］と見積もられる。
【０２７４】
しかし、表５で示した第３倍音の光を測定に用いず、第２倍音以下の光のみを測定に使用する場合には、本実施例に適用される近赤外光波長の下限値は１．４２×（１−０．１）＝１．２７８［μｍ］、誤差を大きく見積もって１．４２×（１−０．２）＝１．１３６［μｍ］と見積もられる。
【０２７５】
さらに表５で示した第２倍音以上の光を測定に用いず、第１倍音の光のみを測定に使用する場合には、本実施例に適用される近赤外光波長の下限値は２．１６×（１−０．１）＝１．９４４［μｍ］または２．１６×（１＋０．１）＝２．３７６［μｍ］、誤差を大きく見積もって２．１６×（１−０．２）＝１．７２８［μｍ］または２．１６×（１＋０．２）＝２．５９２［μｍ］と見積もられる。
【０２７６】
次に本実施例に示されている測定方法に使用される赤外光波長の上限値について説明する。
【０２７７】
赤外光で測定される吸収帯の波長（波数）と分子内の振動との関係は、吸収波長が短い順に（波数値が大きい順に）、官能基など分子内局所領域内の振動、分子内骨格部の振動、分子全体の振動、分子全体の回転となる。
【０２７８】
したがって前述した『分子内での局所的な状態変化』を伴う高速で起こる変化は、上記の中で「分子内局所領域内の振動」または「分子内骨格部の振動」を測定することに対応する。
【０２７９】
ところで、カルボキシル基へナトリウムイオンが付着してイオン結合した時に発生する振動モードの解析結果は［Ａ］３．３節によると、＞Ｃ−ＣＯ2−Ｎａ+の骨格部振動に対応した吸収帯の波数（波長）は２６０〜２９１［ｃｍ-1］（３４．４〜３８．５［μｍ］）で、［Ｂ］３．４節によると、Ｎ+−Ｃ−ＣＯ2−Ｎａ+骨格部振動に対応した吸収帯の波数（波長）は４２９［ｃｍ-1］（２３．３［μｍ］）だった。
【０２８０】
さらにカルボキシル基へカリウムイオンが付着してイオン結合した時に発生する振動モードの解析結果は３．３節によると、［Ｃ］Ｃ−ＣＯ2-Ｋ+骨格部振動対応吸収帯の波数（波長）は１１８［ｃｍ-1］（８４．７［μｍ］）で、Ｄ〕カリウムイオン付着により、波数（波長）が１５７０［ｃｍ-1］（６．３７［μｍ］）の所にあるカルボキシル基−ＣＯ2-の対称伸縮振動が大幅に制限された。
【０２８１】
したがって上記の値も本実施例の適用範囲（検出可能範囲）の一部として考慮する必要がある。しかしこの考慮に先立ち［Ｅ］３．２節によると−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-の骨格部振動に対応した吸収帯の波数（波長）が２４６５［ｃｍ-1］（４．０６［μｍ］）〔ＰＣＬＮでの２４８０［ｃｍ-1］およびＳＭＬＮでの２４５０［ｃｍ-1］の平均値〕に対して、４．６．４節では２２８３［ｃｍ-1］という若干のずれに対して配慮する必要がある。４．６．４節で説明したように、この若干のずれの原因は「３．１節の振動解析結果が調和振動近似」だったの対し、「４．６．４節非調和項を含めている」ことに起因する。
【０２８２】
したがって上記〔Ａ〕から〔Ｄ〕に列記した測定波長Ｌも、計算モデルによって（２４６５／２２８３）×Ｌまで変化し得ると言える。また上記〔Ａ〕から〔Ｅ〕に示した値はあくまでも理論予測値であり、前述したように実験測定値との間に最大±２割程度のずれは予想される。したがって上記〔Ａ〕から〔Ｅ〕に基づく実験値の下限値はＬ×（１−０．２）、そして上限値は（２４６５／２２８３）×Ｌ×（１＋０．２）と予想される。
【０２８３】
したがって上記の関係式を考慮した場合の、〔Ａ〕から〔Ｅ〕の各現象を検出するための本実施例の適用範囲（検出可能範囲）は、
［Ａ］＞Ｃ−ＣＯ2−Ｎａ+骨格部振動（３．３節）⇒２７．５〜４９．９［μｍ］（３４．４×０．８≒２７．５、（２４６５／２２８３）×３８．５×１．２≒４９．９）
［Ｂ］Ｎ+−Ｃ−ＣＯ2−Ｎａ+骨格部振動（３．４節）⇒１８．６〜３０．２［μｍ］
［Ｃ］Ｃ−ＣＯ2-Ｋ+骨格部振動（３．３節）⇒６７．８〜１１０［μｍ］
［Ｄ］−ＣＯ2-の対称伸縮振動（３．３節）⇒５．１０〜８．２５［μｍ］
［Ｅ］−Ｎ+（ＣＨ3）3Ｃｌ-骨格部振動（３．２節）⇒３．２５〜５．２６［μｍ］となる。
【０２８４】
以上の内容を総合すると、本実施例の測定方法に使用される赤外光波長は〔Ｃ〕の上限値から、少なくとも１１０［μｍ］以下（波数値では９１．１［ｃｍ-1］以上）が望ましい。
【０２８５】
今まで説明した考察内容をまとめると、本実施例で使用する光の波長範囲は最も広い範囲で「０．８４０［μｍ］から１１０［μｍ］の範囲」／最も狭い範囲で 「２．５９２［μｍ］から１１０［μｍ］の範囲」となる。
【０２８６】
次に上記の考察結果に、水の吸収波長の影響を加える。生体内部の大部分は、水分子から構成されている。それゆえ電磁波を照射して生体内部の動的な生体活動を測定または検出する場合、水分子の電磁波吸収が大きな問題となる。したがって本実施例では、水分子による吸収が比較的少ない波長領域を利用する工夫を行っている。Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ細胞生物学（南江堂，１９９９）ｐ.６８  図２−２４によると、動物細胞を構成する（無機イオンも含めた）化学物質の組成は、重量百分率で７０％は水分子が占める。また残りの重量百分率３０％の中で最も大きいのは蛋白質で１５％を占め、ＲＮＡ６％、イオン／小分子４％、多糖２％、燐脂質２％と続く。一方上記蛋白質は細胞内で存在する立体構造により吸光特性が変化するため、一般的な蛋白質による吸収帯の吸収波長領域を特定するのが難しい。そのため本実施例では、［１］動物細胞内に圧倒的に多量に含まれ、［２］分子構造の安定性から吸光特性が確定しているとの理由から『水分子の吸光特性』に重点的に注目し、水分子による光吸収が比較的少ない波長領域を生体内部の動的な生体活動の検出に利用する。それにより生体活動の検出光が途中で水分子に吸収されることが少なく、比較的安定かつ精度良く生体活動の測定または検出が行える。尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター，１９９６）ｐ．１２、ｐ．１２０、ｐ．１２２またはｐ．１８０に水分子による吸収ピーク波長が記載されているので、ここに記載された数値を使って本実施例の説明を行なう。
【０２８７】
水分子の対称伸縮振動と逆対称伸縮振動に帰属する吸収帯の中心波長は、それぞれ２．７３［μｍ］と２．６６［μｍ］となっている。またそれより長い波長領域では、水素分子の回転による光吸収が起きる。したがって生体内の動的活動を測定するために本実施例では、上記２．６６［μｍ］より若干短い波長である２．５０［μｍ］を境としてそれより短い波長領域の電磁波を用いた測定（具体的には前述した内容を加味して、０．８４０［μｍ］から２．５０［μｍ］の範囲）を行なう。
【０２８８】
一方、近赤外領域では、水分子の逆対称伸縮振動と変角振動の組み合わせによる結合音に帰属する吸収帯が、中心波長１．９１［μｍ］の所にある。したがって、他の実施例としては、この吸収帯も避けた波長領域の電磁波を測定に利用できる。具体的には、表５に示した第１倍音の光（波長２．１６［μｍ］）を測定に利用する。しかし、前述したように、図１１と図１からの読み取りに±１割から±２割程度の読み取り誤差が発生する。この読み取り誤差も考慮して、この他の実施例としては波長が２．１６×（１−０．０５) ＝２．０５［μｍ］以上で２．１６×（１＋０．１５）＝２．４８［μｍ］以下の電磁波を使用する。
【０２８９】
さらに水分子の対称伸縮振動と逆対称伸縮振動の組み合わせによる結合音に帰属する吸収帯が、中心波長１．４３［μｍ］の所にもある。したがって他の応用例として、この波長と１．９１［μｍ］との間の波長領域の光（具体的には水分子の吸収帯の中心波長を避けて、１．５［μｍ］以上で１．９［μｍ］以下の光）を使うか、この１．４３［μｍ］の波長より短い波長領域の光を使ってもよい。後者に対応した測定用電磁波として、表５に示した第３倍音の光（波長１．０５［μｍ］）を利用する。この場合の具体的な使用波長としては、上述した読み取り誤差を考慮して下記の範囲となる。
１．０５×（１−０．２) ＝０．８４０［μｍ］以上で１．０５×（１＋０．３) ＝１．３７［μｍ］以下。
【０２９０】
ところで上記波長範囲に限らず、応用例として他の波長範囲を設定してもよい。すなわち下記に説明するように、生体組織内に存在する“酸素濃度指示物質”が吸収する波長領域を避けて範囲を設定してもよい。たとえば手のひらまたは指に近赤外線を照射すると、表面近傍での血管パターンが観測できる。これは血管中に含まれるヘモグロビンが近赤外線を吸収するために起こる。つまり生体の表面近傍に配置された血管の裏側（血管より奥側）領域における生体活動を検出する場合、検出光路途中での血管で検出光が吸収されて検出信号のＳ／Ｎ比が低下する危険性がある。上記ヘモグロビン以外にもミオグロビンおよびチトクロムオキシダーゼも近赤外領域に吸収帯を持ち、酸素化状態と脱酸素化状態で近赤外領域の吸収スペクトルが変化するので、酸素濃度指示物質と呼ばれている。また Ｆ.Ｆ.Ｊｏｂｓｉｓ：Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｖｏｌ.１９８（１９７７）ｐ.１２６４ − ｐ.１２６7 によると、上記チトクロムオキシダーゼおよびヘモグロビンは波長範囲０．７８０［μｍ］から０．８７０［μｍ］に亘って弱い吸収帯を持つと言われている。したがって一般的な測定誤差範囲±０．００５［μｍ］を考慮に入れると、本実施例または応用例で使用する検出光の波長を０．８７５［μｍ］以上にすれば上記酸素濃度指示物質の影響（光吸収）を受けずに安定に生体活動の検出信号が得られる。そしてこの内容を考慮すると、上述した波長範囲「０．８４０［μｍ］から１１０［μｍ］の範囲」、「０．８４０［μｍ］から２．５０［μｍ］の範囲」あるいは「０．８４０［μｍ］以上で１．３７［μｍ］以下の範囲」は「０．８７５［μｍ］から１１０［μｍ］の範囲」、「０．８７５［μｍ］から２．５０［μｍ］の範囲」あるいは「０．８７５［μｍ］以上で１．３７［μｍ］以下の範囲」となる。このように生体活動の検出光または制御光の使用波長範囲を規定すると、検出光路または制御光路途中に酸素濃度指示物質が存在しても検出光および制御光が吸収されずに生体活動検出信号のＳ／Ｎ比の確保および安定した生体活動制御が可能となる。
【０２９１】
図１７、図１８および図１９は、空間分解能と時間分解能、検出精度の各観点での細胞膜の電位変化検出と血液中の酸素濃度変化検出間の定性的な性能比較イメージを示している。
【０２９２】
まず始めに先行技術１で記載される血液中酸素濃度と本実施例または応用例で示す検出または制御では、対象が全く異なることを図１７および図１８を用いて説明する。先行技術１により酸素濃度を測定する対象領域は、図１７または図１８が示すように血管内（毛細血管２８の内部）である。また酸素濃度の変化を示す赤血球は体内を常に移動（循環）しており、真の測定対象物は生体内の特定場所に固定されて無い。これに比べて本実施例または応用例で検出または制御する対象は、図１７または図１８が示すように生体の中に存在する非血管領域１０内の所定場所に固定配置されている点に特徴がある。体内を移動（循環）する赤血球内の酸素濃度を測定する場合には、（測定対象物が移動しているため）測定精度が低下する。それに比べて本実施例または応用例では非血管領域１０内の固定配置された所定場所を検出または制御するため、(1) 検出または制御に血液の影響（特に１１．４節で説明する血液中の水分子による光吸収の影響）を受け辛い 、(2) 検出または制御する場所が固定しているので、移動に伴う変動要因が無い との理由から検出または制御の精度と安定性が向上する効果がある。
【０２９３】
図１７および図１８では錐体／星状細胞の細胞体１７／１８またはその軸索が検出または制御の対象となり、その発火状況および信号伝達状況が検出または制御される。しかしそれに限らず、非血管領域１０内局所領域における生体反応、化学反応、生化学反応または代謝過程あるいはその結果発生する物理化学的変化に関係した生体活動の検出（およびその検出結果に基づく生体活動の測定）または制御を行ってもよい。
【０２９４】
次に前記のように、先行技術１の空間分解能は３［ｃｍ］のオーダー（図１７参照）で、ｆＭＲＩ装置を用いて磁気的に検出する場合の空間分解能は数［ｍｍ］オーダーと言われている。そして、図１７が示すように、この領域内に配置されている複数の毛細血管２８の中を流れる血液中酸素濃度の平均値を検出している。それに比べて細胞膜の電位変化を検出する場合は、前述した検出光の波長オーダーまでの空間分解能を持つ。
【０２９５】
しかし、細胞膜の電位変化検出の一例として脳・神経細胞１個毎の発火を検出する場合には、隣接する脳・神経細胞間の平均間隔が実質的な空間分解能に相当する。そして人の大脳皮質内での隣接する脳・神経細胞間の平均間隔２０［μｍ］のオーダーと言われている。
【０２９６】
したがって両者の空間分解能は１００倍のオーダーの違いがある。その違いのイメージを図１７に模擬的に示した。すなわち先行技術１のように近赤外光を利用して血液中の酸素濃度変化を検出する場合には直径３［ｃｍ］範囲内の平均値を検出するのに比べ、その中の錐体細胞の細胞体１７または星状細胞の細胞体１８の１個毎の発火を個別に検出できる。
【０２９７】
一方６．３．１節または９．３．２節で後述するように、細胞膜の電位変化を検出する本実施例では図２４または図２５に記載されている２次元液晶シャッター５１内の光透過部５６のサイズ（開口径）を適正化させ、コラム単位など複数の脳・神経細胞の集まり単位としての活動状況（コラムなど複数の脳・神経細胞の集まりとしての延べの発火頻度）を検出することもできる。コラムサイズは直径が約０．５〜１．０［ｍｍ］、高さが２［ｍｍ］弱の円筒（または直方体）なので、コラム単位での活動を検出するために空間分解能を上記の値まで（あるいはそれ以下まで）自由に変えられる特徴（効果）もある。
【０２９８】
（検出単位のサイズ範囲について）
上述したように本実施例での検出単位として、脳・神経細胞の細胞体１個（あるいは軸索内の特定領域）単位または筋肉細胞（あるいは神経節接合部）１個単位から複数の脳・神経細胞（または筋肉細胞）の集まり単位まで幅広い範囲に設定できる点に特徴がある。すなわち生体活動検出場所（被測定点）内において１または複数の細胞から構成される局所領域を検出の１単位に設定し、その検出単位（局所領域）での電磁波に関する特性を検出して生体活動検出を行なう。
【０２９９】
またこの電磁波とは、本節（４．７節）で説明する範囲の波長を持った近赤外光または赤外光あるいは、５章で説明する核磁気共鳴を利用して検出するために生体活動検出場所（被測定点）に照射される電磁波のどちらでもよい。また核磁気共鳴を利用して検出する場合、連続波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｗａｖｅ）分光光とパルスＦＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）分光法のどちらを用いてもよい。
【０３００】
本実施例における検出単位（局所領域）のサイズは下記の理由から、検出に利用される電磁波の波長から長さ１［ｃｍ］の範囲であり、また１０［μｍ］以上、３［ｍｍ］以下が望ましい。そしてこの検出単位（局所領域）に含まれる細胞数で示すと、１個以上１億個以下であり、特に１個以上２００万個以下が望ましい。
【０３０１】
上記の検出単位（局所領域）のサイズ範囲について説明する。光の回折理論から、電磁波はその波長サイズ（回折限界）まで絞られる。また神経細胞の発火に大きく関わる電位依存性ナトリウムイオンチャネルは、細胞体内の軸索の付け根部分に多く分布することが知られている。そのため１個のみの神経細胞の発火を検出する場合、その細胞体全体に検出光を広く照射するより、この軸索の付け根周辺に集光させた方が検出効率は向上する。したがって本実施例での検出単位（局所領域）のサイズは検出に利用される電磁波の波長以上が望ましい。
【０３０２】
次に本実施例における検出単位（局所領域）のサイズに関する上限値を説明する。図４１または図４２を用いて６．５．４節で後述するように、本応用例として顔面の筋肉の動きから生体活動情報を得る。この場合には、先行技術１で説明された空間分解能（直径３［ｃｍ］程度：図１７参照）では充分な検出精度が得られない。人間の瞼の幅または唇の幅は１［ｃｍ］前後あるので、ある程度以上の検出精度を得るためには検出単位（局所領域）のサイズの上限値は１［ｃｍ］に設定する必要がある。また脳・神経細胞間の平均間隔が２０［μｍ］程度なので、この１辺が１［ｃｍ］の立方体を検出単位として脳の深部分を測定する場合にはこの検出単位（局所領域）内には（１０÷０．０２）×（１０÷０．０２）×（１０÷０．０２）≒１億個の脳・神経細胞が含まれる事になる。
【０３０３】
次に検出単位（局所領域）を前述したコラムの整数倍単位に設定する場合を考える。前述したように１個のコラムの高さ（大脳皮質内の灰白質の厚み）が２［ｍｍ］なので、ここに平均して ２÷０．０２ ＝ １００個 の脳・神経細胞が並ぶ事になる。巨視的に生体活動を検出する場合、１個の検出単位（局所領域）内に１０個程度のコラムの活動まで同時に検出してもよい。この場合には、検出単位（局所領域）の一辺の長さは １０１／２×１≒３［ｍｍ］となる。するとこの検出単位（局所領域）内には（３÷０．０２）×（３÷０．０２）×１００≒２００万個 の脳・神経細胞が含まれる事になる。さらに検出単位（局所領域）の一辺（または直径）を０．５［ｍｍ］または１．０［ｍｍ］に設定すると、（前述したコラムサイズから）１個のコラムの生体活動を検出単位（局所領域）として検出できる。そしてこの時には、１個の検出単位（局所領域）内に含まれる脳・神経細胞の数は (０．５÷０．０２）×（０．５÷０．０２）×１００≒６万個 または（１÷０．０２）×（１÷０．０２）×１００≒３０万個となる。したがって１個の脳・神経細胞の生体活動からコラム単位までの生体活動を検出する場合には、１個以上そして６万個から３０万個以下の細胞から構成される局所領域を検出単位とし、そこでの電磁波に関する特性を検出して生体活動を検出する事になる。
【０３０４】
（時間分解能について）
次に近赤外光またはｆＭＲＩを用いた血液中の酸素濃度変化検出と本実施例で説明している光学的または磁気的手段による細胞膜の電位変化検出との時間分解能の比較を行なう。
【０３０５】
前記の先行技術１のように、血液中の酸素濃度変化を検出する限り５［s］程度の遅延が生じるため本質的に時間分解能が制約される。それに比べて１．３節で説明したように細胞膜の電位変化を検出する場合には、図３で示される０．５〜４［ｍｓ］程度の発火期間２４内で生じる発火パルス波形を忠実に再現できる時間分解能を持っている。
【０３０６】
この違いのイメージを図１８（ｂ）に示されている。α位置とγ位置にある星状細胞の細胞体１８またはβ位置にある錐体細胞の細胞体１７が発火して細胞膜の電位が変化すると、３章または４章（本章）で説明したようにイオン吸着（またはイオン放出）による固有の振動モードが発生する。したがって前述した範囲の波長光を照射すると、この光を吸収して固有振動モード間の遷移が生じる。
【０３０７】
その結果として図１８（ｂ）に示されているように、反射光の光量が一時的に低下して反射光量変化４０１が起きる。図１８（ｂ）の例では、経過時間１６３においてｔ０でα位置にある星状細胞の細胞体１８が発火を開始し、それに釣られてγ位置にある星状細胞の細胞体１８が発火を開始、そして少し遅れてβ位置にある錐体細胞の細胞体１７が発火する様子を示している。ここで図１８（ｂ）における１本の「ヒゲ」が「１回の発火」を意味している。このように細胞膜の電位変化を検出する本実施例では時間分解能が非常に高いので、１回毎の発火状況を異なる脳・神経細胞毎に検出できる。
【０３０８】
そして発火を開始したｔ０の経過時間１６３から遅れることおよそ５［ｓ］後のｔＢで波長８３０［ｎｍ］光の反射光量４８と波長７８０［ｎｍ］光の反射光量４７の変化がゆっくり始まる。
【０３０９】
脳・神経細胞が発火した後に（１）細胞体１７、１８内でのＡＴＰの不足、（２）細胞体１７、１８内での酸素分子の不足、および（３）毛細血管２８内での酸素化ヘモグロビンの不足、という全ての現象が継続しない限り血液中の酸素濃度変化が起きないことが分かる。つまり図１８（ｂ）のように頻繁に発火が生じる場合のみ、上記の（１）から（３）に至る現象が継続して起きる。
【０３１０】
したがって、図１９（ｂ）のように希に発火する時には、上記の（１）から（３）が起きず血液中の酸素濃度は変化しない。それゆえ血液中の酸素濃度変化を検出する方法では、生体活動の検出精度が比較的低いと考えられる。それに比べて細胞膜の電位変化を検出する本実施例は図１９（ｂ）が示すように１回のみの発火でも検出できるため、光学的手段（近赤外光）と磁気的手段（ｆＭＲＩ）のいずれでも検出精度が飛躍的に向上するという効果がある。
【０３１１】
（微弱信号の検出について）
表５内に記載された倍音準位における吸収遷移確率の基準音における吸収遷移確率の比Ｂ０ｍ／Ｂ０１の値から分かるように、本実施形態では非常に微弱な変化信号を検出する。そのため後述するように、本実施形態では生体に照射する電磁波（近赤外光）に予め変調を掛けている。
【０３１２】
そのため、生体内部から戻る検出光に対して、その変調信号に同期した信号成分のみ抽出することで検出信号のＳ／Ｎ比を上げることができる。そして測定対象が変化する時間間隔よりもこの変調周期が長ければ、測定対象の時間変化の検出が難しい。したがって、安定に測定対象の時間変化を測定するためには、変調信号の基準周期を測定対象が変化する時間間隔の１／５以下にする必要がある。
【０３１３】
したがって、変調信号の基準周波数としては、５［ｓ］より短い間隔で変化する対象物に対しては、１［Ｈｚ］以上（最低でも０．２［Ｈｚ］以上）、２００［ｍｓ］より短い間隔で変化する場合には、２５［Ｈｚ］以上（最低でも５［Ｈｚ］以上）、４［ｍｓ］より短い間隔で変化する場合には、１．２５［ｋＨｚ］以上（最低でも２５０［Ｈｚ］以上）の変調を掛ける点に、本実施例の特徴がある。
【０３１４】
次に、本実施例一形態における上記変調の基準周波数の上限値と測定対象物の時間変化間隔について説明する。一般に帯域が数百［ｋＨｚ］までのアナログ信号では、検出回路が発振すること無く安定に動作し易いことが知られている。またこの程度の信号帯域ならプリント基板内のグランドの取り方など実装方法もそれ程注意しなくても安定に動作する。それに比べて動作範囲の帯域が２０［ＭＨｚ］を超えると、検出回路が容易に発振し易くプリント基板内の実装方法にもかなりノウハウが必要となる。本実施例の一形態として０．５〜２［ｍｓ］程度の期間の発火を測定する場合には、それ程高速な信号検出は必要としない。そのため、検出用信号帯域を必要最低限まで抑えて回路の安定化および低価格化を図った。
【０３１５】
以上の理由から、本実施例一形態では具体的に変調の基準周波数を５００［ｋＨｚ］以下に抑え、測定対象体の時間変化間隔を１０［ｎｓ］以上（最低でも２［ｎｓ］以上）にした。
【０３１６】
４．８）ＣＡＲＳ顕微分光法を適用した応用例
４章で説明している近赤外光（ 波長が近赤外領域に含まれる光 ）を用いて赤外領域での吸収スペクトルを測定する方法はＣＡＲＳ（Coherent anti-Stokes Raman scattering）顕微分光法と呼ばれ、その基本原理が特開２００９−２２２５３１に記載されている。この基本原理を応用した応用例を下記に説明する。基本的にＣＡＲＳ顕微分光法ではポンプ光の波長は任意に選べるが、ポンプ光の波長を近赤外領域での吸収帯波長に一致させた点に本応用例の特徴がある。それによりストークス光（ＣＡＲＳ光）の検出効率を高める効果がある。４．６．２節内での図１３の説明内容を利用して、本応用例の特徴を説明する。図７６に示されているように、炭素原子核−水素原子核−塩素イオン間の逆対称伸縮振動に対応した非調和振動の基底状態｜０ ＞ のエネルギー固有値ε０ からの励起状態｜ｍ ＞ のエネルギー固有値εm への遷移に対応し、（Ａ・４４）式で与えられる波長λｍを持った電磁波（ 近赤外光 ）を照射してポンプ光による振動励起８１１に利用する。図７６で励起状態｜３ ＞ のエネルギー固有値ε３への遷移（ 第２倍音 ）をポンプ光による振動励起８１１に用いているがそれに限らず、たとえば励起状態｜２ ＞ のエネルギー固有値ε２ への遷移（第１倍音）または励起状態｜４ ＞ のエネルギー固有値ε４ への遷移（第３倍音）を利用してもよい。また炭素原子核−水素原子核−塩素イオン間の逆対称伸縮振動に限らず対称伸縮振動または変角振動との組み合わせにより発生する結合音に対応した波長λを持った電磁波（近赤外光）をポンプ光に用いてもよい。その結果、前記の励起された振動モードが励起状態｜１ ＞ のエネルギー固有値ε１へ遷移する時の放出光と同じ波長を持ったストークス光（ＣＡＲＳ光）をコヒーレント状態で同時に照射することで光の誘導放出８１２が誘起され、上記のストークス光（ＣＡＲＳ光）が多量に放出される。
【０３１７】
図７６に示されているように、炭素原子核−水素原子核−塩素イオンの振動モード間には遷移禁止波長が存在するため、上記遷移禁止波長に対応したポンプ光を照射した場合には、前記炭素原子核−水素原子核−塩素イオン間以外の部分での振動モードが励起されるため、ストークス光による光の誘導放出８１２の放出確率が大幅に低下する。したがって本応用例のようにポンプ光の波長を近赤外領域での（ 炭素原子核−水素原子核−塩素イオンの振動モード間遷移に対応した ）吸収帯波長に一致させることでストークス光（ ＣＡＲＳ光 ）の放出量を増加させて検出精度を向上させる効果がある。
【０３１８】
なおここでは炭素原子核−水素原子核−塩素イオンの振動モード間の遷移に基づいて神経細胞の発火または軸索中の信号伝達を検出する方法について説明した。しかしそれに限らず、図５８および図７２を用いて説明するように生体反応（ あるいは生化学反応、化学反応、物理化学的変化ないしは代謝過程 ）時に発生する所定の酸素原子または水素原子が関与する振動モードの変化検出に本応用例を適応させてもよい。この場合には、変化が生じた時の所定の酸素原子または水素原子が関与する振動モードの励起状態への遷移に対応した波長光をポンプ光として選択する。
【０３１９】
また前述した特開２００９−２２２５３１に記載されているように、ストークス光（ ＣＡＲＳ光 ）の放出は非線形光学過程なのでポンプ光とストークス光が強く集光された部分からのみストークス光（ ＣＡＲＳ光 ）が放出される。したがって本応用例としてストークス光（ ＣＡＲＳ光 ）の放出を利用することで、局所的な特定領域のみの分光特性の変化または光学特性の変化を精度良く抽出できる効果がある。
【０３２０】
５〕神経細胞の発火モデルと核磁気共鳴での分光特性変化との関係
５．１）発火時に核磁気共鳴特性変化が予想される理由およびシミュレーション方法と計算結果
５．１．１）発火時に核磁気共鳴特性変化が予想される理由
４．７節に示したように本実施形態では、０．８５［μｍ］以上で５０［μｍ］以下（または０．８４０［μｍ］以上で２．５０［μｍ］以下）の波長を持つ電磁波を生体に照射し、前記電磁波に関する生体内部から得られる時間的変化を検出して生体の局所領域内の特性を測定し、その測定結果から動的な生体活動情報を抽出する。それに対して下記に説明する本実施例の他の応用例で、生体の局所領域内での核磁気共鳴特性の時間的変化を検出して動的な生体活動情報を抽出する。
【０３２１】
３．２節で説明したようにＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内のコリン部に塩素イオンが付着して近傍の水素原子核との間でイオン結合または水素結合すると、その水素原子核に対する実効電荷量が変化する。この現象は対応する水素原子核周辺の分子軌道が変化することを意味している。したがってそれに対応して前記水素原子核に対する磁気的な遮蔽効果が変化し、核磁気共鳴特性（化学シフト量）の変化が生じると予想される。核磁気共鳴特性（化学シフト量）の時間的変化を検出して動的な生体活動情報を抽出する点に、本応用例の技術的な特徴がある。
【０３２２】
５．１．２）量子化学計算ソフトを用いたシミュレーション方法
量子化学計算ソフトとしてＧａｕｓｓｉａｎ  ０９（「Ｇａｕｓｓｉａｎ」は登録商標）（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ０９，  Ｒｅｖｉｓｉｏｎ  Ａ．１，  Ｍ．Ｊ．Ｆｒｉｓｃｈ，  Ｇ．Ｗ．Ｔｒｕｃｋｓ，  Ｈ．Ｂ．Ｓｃｈｌｅｇｅｌ，  Ｇ．  Ｅ．  Ｓｃｕｓｅｒｉａ，  Ｍ．Ａ．Ｒｏｂｂ，  Ｊ．Ｒ．Ｃｈｅｅｓｅｍａｎ，  Ｇ．Ｓｃａｌｍａｎｉ，  Ｖ．Ｂａｒｏｎｅ，  Ｂ．Ｍｅｎｎｕｃｃｉ，  Ｇ．Ａ．Ｐｅｔｅｒｓｓｏｎ，  Ｈ．Ｎａｋａｔｓｕｊｉ，  Ｍ．Ｃａｒｉｃａｔｏ，  Ｘ．Ｌｉ，  Ｈ．Ｐ．Ｈｒａｔｃｈｉａｎ，  Ａ．Ｆ．Ｉｚｍａｙｌｏｖ，  Ｊ．Ｂｌｏｉｎｏ，  Ｇ．Ｚｈｅｎｇ，  Ｊ．Ｌ．Ｓｏｎｎｅｎｂｅｒｇ，  Ｍ．Ｈａｄａ，  Ｍ．Ｅｈａｒａ，  Ｋ．Ｔｏｙｏｔａ，  Ｒ．Ｆｕｋｕｄａ，  Ｊ．Ｈａｓｅｇａｗａ，  Ｍ．Ｉｓｈｉｄａ，  Ｔ．Ｎａｋａｊｉｍａ，  Ｙ．Ｈｏｎｄａ，  Ｏ．Ｋｉｔａｏ，  Ｈ．Ｎａｋａｉ，  Ｔ．Ｖｒｅｖｅｎ，  Ｊ．Ａ．Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ，  Ｊｒ．，  Ｊ．Ｅ．Ｐｅｒａｌｔａ，  Ｆ．Ｏｇｌｉａｒｏ，  Ｍ．  Ｂｅａｒｐａｒｋ，  Ｊ．Ｊ．Ｈｅｙｄ，  Ｅ．  Ｂｒｏｔｈｅｒｓ，  Ｋ．Ｎ．Ｋｕｄｉｎ，  Ｖ．Ｎ．Ｓｔａｒｏｖｅｒｏｖ，  Ｒ．Ｋｏｂａｙａｓｈｉ，  Ｊ．Ｎｏｒｍａｎｄ，  Ｋ．Ｒａｇｈａｖａｃｈａｒｉ，  Ａ．Ｒｅｎｄｅｌｌ，  Ｊ．Ｃ．Ｂｕｒａｎｔ，  Ｓ．Ｓ．Ｉｙｅｎｇａｒ，  Ｊ．Ｔｏｍａｓｉ，  Ｍ．Ｃｏｓｓｉ，  Ｎ．Ｒｅｇａ，  Ｊ．Ｍ．Ｍｉｌｌａｍ，  Ｍ．Ｋｌｅｎｅ，  Ｊ．Ｅ．Ｋｎｏｘ，  Ｊ．Ｂ．Ｃｒｏｓｓ，  Ｖ．Ｂａｋｋｅｎ，  Ｃ．Ａｄａｍｏ，  Ｊ．Ｊａｒａｍｉｌｌｏ，  Ｒ．Ｇｏｍｐｅｒｔｓ，  Ｒ．Ｅ．Ｓｔｒａｔｍａｎｎ，  Ｏ．Ｙａｚｙｅｖ，  Ａ．Ｊ．Ａｕｓｔｉｎ，  Ｒ．Ｃａｍｍｉ，  Ｃ．Ｐｏｍｅｌｌｉ，  Ｊ．Ｗ．Ｏｃｈｔｅｒｓｋｉ，  Ｒ．Ｌ．Ｍａｒｔｉｎ，  Ｋ．Ｍｏｒｏｋｕｍａ，  Ｖ．Ｇ．Ｚａｋｒｚｅｗｓｋｉ，  Ｇ．  Ａ．Ｖｏｔｈ，  Ｐ．Ｓａｌｖａｄｏｒ，  Ｊ．Ｊ．Ｄａｎｎｅｎｂｅｒｇ，  Ｓ．Ｄａｐｐｒｉｃｈ，  Ａ．Ｄ．Ｄａｎｉｅｌｓ，  Ｏ．Ｆａｒｋａｓ，  Ｊ．Ｂ．Ｆｏｒｅｓｍａｎ，  Ｊ．Ｖ．Ｏｒｔｉｚ，  Ｊ．Ｃｉｏｓｌｏｗｓｋｉ，  ａｎｄ  Ｄ．Ｊ．Ｆｏｘ，  Ｇａｕｓｓｉａｎ，  Ｉｎｃ．  Ｗａｌｌｉｎｇｆｏｒｄ  ＣＴ，  ２００９）を使用した。
【０３２３】
計算に使用した分子構造としてはＣｌ-（ＣＨ3）3Ｎ+ＣＨ2ＣＨ2ＯＨを設定した。また今回の計算の第１ステップでは、キーワードとして「＃Ｐ  ＲＨＦ／６−３１Ｇ（ｄ）  Ｏｐｔ  Ｆｒｅｑ  ＳＣＲＦ＝（Ｓｏｌｖｅｎｔ＝Ｗａｔｅｒ，ＰＣＭ）」を設定して構造最適化を行った。この量子化学計算ソフトの計算結果では、最適化された分子構造は図１２（ｂ）に示されている構造を示していた。次に計算の第２ステップとして、キーワードに「＃Ｐ  ＲＨＦ／６−３１Ｇ（ｄ）  ＮＭＲ  ＳＣＲＦ＝（Ｓｏｌｖｅｎｔ＝Ｗａｔｅｒ，ＰＣＭ）」を設定して核磁気共鳴時の化学シフト量を算出した。３．１節で説明したキーワードと比べると、ＲＨＦ／６−３１Ｇ（ｄ）が近似法を示し、ＳＣＲＦ＝（Ｓｏｌｖｅｎｔ＝Ｗａｔｅｒ，ＰＣＭ）が水中での分子配置を意味する。ここでこの化学シフト量は、δスケールで表示する。すなわち事前にＴｅｔｒａｍｅｔｈｙｌｓｉｌａｎｅ（ＴＭＳ）の化学シフト量を計算しておき、その値と今回の計算で得られた化学シフト量との差分値で表わす（Ｒ．Ｍ．Ｓｉｌｖｅｒｓｔｅｉｎ＆Ｆ．Ｘ．Ｗｅｂｓｔｅｒ：有機化合物のスペクトルによる同定法  第６版（東京化学同人，１９９９年）４章、４．７節、p.１５２）。
【０３２４】
５．１．３）シミュレーション結果得られた化学シフト量
まず、始めに塩素イオンが付着する前のコリン（ＣＨ3)3Ｎ+ＣＨ2ＣＨ2ＯＨ内のメチル基を構成する水素原子核の化学シフト量を計算した。
【０３２５】
そして次に塩素イオンＣｌ-が付着して水素原子核とイオン結合または水素結合した時の該当箇所の化学シフト量は、δ３．４３〜δ３．５５［ｐｐｍ］の範囲だった。このように計算機シミュレーション上では、塩素イオンＣｌ-の付着前後で明らかな化学シフト量の変化が見られる。
【０３２６】
５．２）本実施例における測定可能範囲の検討
神経細胞が発火した時に細胞膜の外側に配置されているＰＣＬＮまたはＳＭＬＮに塩素イオンＣｌ-が付着すれば、ＮＭＩスペクトル上では一時的に（発火の間）δ３．４３〜δ３．５５［ｐｐｍ］の範囲内でピークが現われ、そのピーク面積に対応した量だけδ２．４９〜δ２．８７［ｐｐｍ］の範囲内のピークの面積が減少するはずである。
【０３２７】
したがって本実施例の他の応用例では、ＮＭＩスペクトルにおけるδ３．４３〜δ３．５５［ｐｐｍ］の範囲内での一時的なピークの増加量もしくはδ２．４９〜δ２．８７［ｐｐｍ］の範囲内の一時的なピークの減少量を測定して発火現象を測定する特徴がある。
【０３２８】
ところで計算機シミュレーションの計算結果得られた値は、しばしば実際の測定結果とのある程度のずれが生じる。このずれ量をδ０．４５〜δ０．４９［ｐｐｍ］程度見越すことができる。その結果、本実施例の応用例はＮＭＩスペクトルにおけるδ２．０［ｐｐｍ］（２．４９−０．４９）からδ４．０［ｐｐｍ］（３．５５＋０．４５）の範囲内でのピーク面積（またはピーク高さ）の時間的変化（一時的な増減変化）を測定する。
【０３２９】
しかし、本実施例の応用例は神経細胞の発火測定に限らず、ＮＭＩスペクトル内における特定領域での一時的なピークの増加もしくは減少（時間的変化）を検出し、生体内部で高速に変化する動的な生体活動の測定に適応できる。
【０３３０】
なぜなら４．７節の説明した内容を類推すると、生体内部での動的な生体活動の中で短時間に状態が変化する（反応速度が早い）現象には、水素原子核周辺の分子軌道の変化による磁気遮蔽効果の変化が生じる場合が多い。
【０３３１】
また、本実施例の応用例では生体活動を測定するため、水中での分子の状態変化を検出する点に大きな特徴がある。したがって本実施例の応用例でも４．７節の説明内容と同様に、ＮＭＲスペクトル内での水分子に帰属するピーク位置（化学シフト量）を避けた位置（化学シフト量）で水中での分子の状態変化を検出する工夫を行っている。
【０３３２】
単体水分子を構成する水素原子核の化学シフト量は δ０．４〜δ１．５５［ｐｐｍ］の範囲で、水分子間の水素結合による化学シフト量はδ４．７［ｐｐｍ］と言われている（Ｒ．Ｍ．Ｓｉｌｖｅｓｔｅｉｎ＆  Ｆ．Ｍ．Ｗｅｂｓｔｅｒ:Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ，  ６ｔｈ  ｅｄｉｔｉｏｎ（Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，１９９８）  Ｃｈａｐｔｅｒ４参照）。
【０３３３】
ところで、水分子間の水素結合に関与する酸素原子の電気陰性度は、Ｐａｕｌｉｎｇの計算結果ではフッ素の次に大きい。したがって、酸素原子以外（たとえば前述した塩素イオンなど）と水素結合した時の化学シフト量は、上記のδ４．７［ｐｐｍ］よりも小さくなり、０．２［ｐｐｍ］のマージンも考慮するとδ４．５［ｐｐｍ］以下となる。
【０３３４】
一方、単体水分子を構成する水素原子核の化学シフト量の上限値はδ１．５５［ｐｐｍ］であるが、水分子のピーク位置を避けた値としては、この値にマージン量０．１５［ｐｐｍ］を加えたδ１．７［ｐｐｍ］以上に設定する必要がある。上記の検討結果から本実施例の応用例では、ＮＭＲスペクトルにおける化学シフト量としてδ１．７［ｐｐｍ］以上でしかもδ４．５［ｐｐｍ］以下の範囲内でのピーク面積（またはピークの高さ）の時間的変化を検出して生体内部での動的な生体活動を測定する点に特徴がある。
【０３３５】
このような本実施例の他の応用例でのＮＭＲスペクトルにおけるピーク面積（またはピークの高さ）の時間的変化を検出する場合の対象となる時間変化間隔は、４．７節で説明したように１０［ｎｓ］以上（最低でも２［ｎｓ］以上）で５［ｓ］以下となる。あるいは測定対象によっては１０［ｎｓ］以上（最低でも２［ｎｓ］以上）で２００［ｍｓ］以下、または１０［ｎｓ］以上（最低でも２［ｎｓ］以上）で４［ｍｓ］以下となる。
【０３３６】
６〕本実施例における生体活動検出／制御方法と生体活動測定方法の技術的特徴
６章では本実施例における生体活動検出方法と生体活動測定方法に関する基本原理と技術的特徴の説明を行なう。また同時に、生体活動制御方法でも共通に使われる実施例についても説明する。
【０３３７】
この６章で説明する基本原理を用いた具体的な実施内容に関しては、７章以降で説明する。
【０３３８】
６．１）測定対象となる生体活動内容と生体活動検出／制御方法の特徴
表６に、本実施例での測定対象となる生体活動内容例の一覧を示す。表６では生体表面（表皮）から深くなる順に生体活動の内容例を列記した。またその生体活動内容毎に測定対象となる検出信号の種類とその検出信号を発生させる物理現象およびその検出手段を記載した。
【０３３９】
【表６】
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【０３４０】
表６から分かるように、本実施例における測定対象となる生体活動に関しては６．１．１節から６．１．３節に示されている特色がある。またそれに関連した、本実施例における生体活動測定方法の特徴を６．１．１節から６．１．５節で説明する。
【０３４１】
６．１．１）本実施例では非常に多義に亘る生体活動を検出の対象とする
皮膚表面での感覚とは、図１において感覚ニューロンの終末部（感覚部）４で検出される痛覚、温度覚、触覚、圧覚または運動感覚などを意味する。そして、１．３節で説明したように、感覚ニューロンの終末部４の細胞膜電位２０は一時的に活動電位２３まで上昇する。
【０３４２】
また、自律神経系からの指示信号伝達によって汗線および毛細血管のうち少なくとも一方の拡張と収縮が生じる。このときの信号伝達メカニズムは、１．３節図１で説明した神経筋接合部５から筋肉細胞６への信号伝達と基本的には同じで、上記拡張または収縮へ向けた指示信号の伝達時には細胞膜電位２０が脱分極電位２２へ変化する（図３参照）。
【０３４３】
したがって、汗腺および毛細血管のそれぞれの拡張または収縮時には、細胞膜電位変化が検出できる。一方毛細血管内を流れる血液の血流量が増加すると、局所的に体温が上昇する。その毛細血管周辺で上昇した体温が皮膚表面にも伝わるため、サーモグラフィーによる間接的な測定も可能となる。それのみならず毛細血管内の血流量が変化すると血管中での近赤外光の吸収量の変化または単位体積当たりの酸素化ヘモグロビンまたは脱酸素化ヘモグロビンの量が変化するので、その変化を近赤外光により検出できる。
【０３４４】
ところで上述したサーモグラフィーとは、皮膚表面から放出される赤外線を赤外線カメラにより測定する方法または測定装置を意味する。ここで黒体輻射の原理によると皮膚表面から放出される赤外線の中心波長は皮膚表面の温度により変化する（温度が高い程短波長側にずれる）ので、この赤外線の中心波長から皮膚表面の温度が予想できる。そしてこのサーモグラフィーにより被測定物の２次元状の温度分布を測定することができる。
【０３４５】
次に、表６が示すように、骨格筋は比較的生体表面近くに分布している。特に顔の筋肉は皮膚の直下に存在する。これらの骨格筋が収縮する時には、細胞膜電位の変化が生じる（１．３節）。心電図は心臓内にある横紋筋の収縮と弛緩時に生じる電位変化を測定している。ここで、心電図では電極を直接肌表面に接触させて電位変化を測定するのに対し、本実施例では『非接触』で測定する点に特徴がある。また後述する本実施例に示されている測定方法の利用により非接触による（着衣のままでの）心電図測定が可能となり、被測定者の負担を大幅に軽減できる。
【０３４６】
さらにこの骨格筋が活動すると、同時に発熱作用が伴う。するとその熱が生体表面の皮膚に伝わるため、上述したサーモグラフィーを用いても骨格筋の活動を間接的に測定できる。また骨格筋の活動には酸素および栄養分（エネルギー源）の供給が必要となる。そしてその結果として、骨格筋周辺の血液中（毛細血管内）の酸素濃度変化も生じる。
【０３４７】
上記骨格筋位置より若干深い領域で筋肉または関節内部での痛みまたは移動量感知などを感知するが、これも図１の感覚ニューロン終末部４での検出が行われ、局所的な電位変化が生じている。
【０３４８】
また、それよりも深い部分では、自律神経からの指示信号伝達による内臓器官の活動制御が行われている。これも汗腺または毛細血管の膨張／収縮制御と同様に細胞膜の電位変化の形で信号伝達される。ここで内視鏡またはカテーテルの挿入を利用した測定を前提とし、内臓器官の位置を表面近くに記した。
【０３４９】
そして、図１が示す脊髄から脳幹、大脳辺縁系、大脳基底核を経由して大脳皮質に至る信号伝達経路では、細胞膜電位の局所的変化の検出により信号伝達状況を測定できる。特に２．５節で説明したように軸索内を伝達する信号経路を追跡すれば、脳内に限らず体内の詳細な信号伝達経路とその働きが明らかになる。
【０３５０】
６．１．２）複数の検出手段が本実施例の生体活動検出方法に適用される
２章で説明した発火または信号伝達メカニズムモデルに基づき３章および４章で説明した波長範囲の電磁波（近赤外光または赤外光）を用いて細胞膜電位２０の変化（図３）を検出する方法が、表６内の信号発生の物理現象と検出手段欄に記載された『脳・神経系での細胞膜電位変化』を示している。
【０３５１】
また、２章で説明した発火および信号伝達メカニズムモデルに基づき５章で説明した範囲の化学シフト量に対応した核磁気共鳴における分光特性変化を検出する方法が、表６内の『ｆＭＲＩでの活性化神経細胞分布』の測定を意味している。
【０３５２】
上記の本実施例説明で初めて提案した上記検出手段に限らず、本実施例では他の既存の検出手段を使用してもよい。すなわち先行技術１を、表６における『血液中の酸素濃度変化』の検出が示している。
【０３５３】
また、表６における『ｆＭＲＩでの酸素濃度変化』の検出が先行技術２に対応する。
【０３５４】
そして、表６における『サーモグラフィーによる温度変化』が「赤外線分光法を利用したイメージング技術（赤外線カメラを含む。）」を意味し、さらに表６における『血液中での近赤外光吸収量変化』が「近赤外光を利用したイメージング技術（血管パターンを用いた個人認証への応用等）」のことを言っている。
【０３５５】
表６に示されている検出手段の傾向として、表皮からの深さが比較的浅い場所での生体活動を検出する場合には赤外光および近赤外光のうち少なくとも一方を利用している。それに対して表皮からの深さが比較的深い場所での生体活動検出には核磁気共鳴（ｆＭＲＩ）を利用する傾向がある。ところで先行技術２では、相対的に空間分解能が低い。したがって深部での神経細胞間の信号伝達および情報処理活動などの高度な測定を行なう場合には、時間分解能と空間分解能の高さからｆＭＲＩでの活性化神経細胞分布の方が適している。
【０３５６】
６．１．３）表皮近傍から非常に深い位置までの生体内部における生体活動を検出／制御対象とする
表６が示すように、本実施例では表皮近傍から非常に深い位置までの生体内部における生体活動の検出または生体活動の制御を対象としている。これには、生体内部における３次元空間内での特定場所からの生体活動検出信号の抽出技術あるいは特定場所への選択的な生体活動制御技術が必要となる。
【０３５７】
それを実現する本実施例の第１段階として、生体内部における『生体活動検出／制御場所の位置合わせとその保持』を行なうために（１）３次元に配置された生体内の構造内容（生体を構成する全部品配置）の解釈と（２）（１）の解釈結果に基づく、３次元内での測定対象物位置の割り出しと位置合わせ制御を行なう。
【０３５８】
そして、第２段階として（３）（２）で指定された位置での『生体活動検出信号の抽出』または『局所的な生体活動制御』の操作を行なう。ここで上記の第１段階と第２段階は時系列的順番にしたがって実施してもよいし、同時に実施してもよい。
【０３５９】
ここで上記（１）と（２）の操作の中で行なう『生体活動検出／制御場所の位置検出』を以降では『第１の検出』と呼ぶ。本実施例ではこの第１の検出に、後述する波長範囲を持った電磁波（または光）を利用する（具体的な内容は、６．２節で説明する）。
【０３６０】
また上記（３）の操作を以降では『第２の検出』と呼ぶ。そしてこの第２の検出には、特定波長の電磁波もしくは特定の化学シフト量に対応した電磁波を含む電磁波を利用する（この具体的な内容は、６．３節で説明する）。
【０３６１】
したがって、以上の説明を言い換えると、「本実施例では生体内部における生体活動の検出または制御に関して、『電磁波の検出を行なう第１の検出』と、『特定波長の電磁波もしくは特定の化学シフト量に対応した電磁波を含む電磁波を検出する第２の検出』または『特定波長の電磁波を含む電磁波を用いた制御』から構成され」ており、第１の検出結果に基づいて第２の検出または制御を行なうことになる。この具体的な手順は、第１の検出により３次元内での測定／制御対象物位置の割り出しを行い、その割り出した生体内の位置から第２の検出により生体活動に関する検出信号を得るまたはその割り出した位置に対して特定波長を含む電磁波を照射して局所的に生体活動を制御する事になる。しかしそれに限らず本実施例では、
［１］第１の検出により３次元内での測定／制御対象物位置の割り出しを行い、
［２］その割り出した生体内の位置から第２の検出により生体活動に関する検出信号を得た後、
［３］その検出信号に基づいて（照射する電磁波の強度を変えて）局所的に生体活動を制御してもよい。
【０３６２】
このように、生体活動検出／制御場所の位置検出と位置制御を行なうための第１の検出と実際の生体活動検出を行なう第２の検出を組み合わせた。
【０３６３】
本実施例では生体活動検出を行なう第２の検出または制御とは別に生体活動検出場所の位置検出と位置制御をする第１の検出を行なうため、第２の検出を行なう測定部（後述する生体活動検出部）をユーザの体に直接装着せず、ユーザから離れた位置に固定できる。そのため生体活動検出を意識せずにユーザが自由に動き回れるので、ユーザの負担が大幅に緩和されると共に大きく利便性が向上する。
【０３６４】
ここで上記の『特定波長の電磁波』とは、表６における「脳・神経系での細胞膜電位変化」を検出する場合には、４．７節で説明した「波長が０．８４０［μｍ］から５０［μｍ］の範囲内の光」を意味し、表６における「周辺血液中の酸素濃度変化」を検出する場合には「波長が７８０［ｎｍ］および８０５［ｎｍ］または８３０［ｎｍ］の光」を意味する。また、表６での「サーモグラフィーによる温度変化」を検出する場合には、「波長が８．７［μｍ］周辺の赤外光」を意味する。今、波長が８．７［μｍ］の根拠を説明する。サーモグラフィーは生体表面から放出される黒体輻射光を検出するが、この黒体輻射光の極大強度波長は放出される生体表面温度に依存する。そして人間の体温に対応した極大強度波長を計算すると８．７［μｍ］が得られるので、上記の数値を表した。
【０３６５】
一方『特定の化学シフト量に対応した電磁波』とは、表６における「ｆＭＲＩでの活性化神経細胞分布」を検出する場合には、５．２節で説明した「δ１．７〜δ４．５［ｐｐｍ］の範囲内での化学シフト量に対応した電磁波」を意味し、表６における「ｆＭＲＩでの酸素濃度変化」を検出する場合には「磁化率の変化に対応した化学シフト量に対応した電磁波」を意味する。
【０３６６】
ところで本実施例では、生体内から自然に放出される電磁波の中から上記特定波長の電磁波を検出してもよい。しかし自然放出される電磁波では強度が低いため、検出信号のＳ／Ｎ比を大きく取り辛い。その対策として本実施例では、前記特定波長の電磁波もしくは特定の化学シフト量に対応した電磁波を含む電磁波の生体内部への照射を行い、生体内部から得られた前記照射光を検出して第２の検出を行なう。それにより検出信号に対する検出精度を向上できる。さらに４．７節で説明したように、生体へ照射を行なう電磁波に対して基準周波数が０．２［Ｈｚ］以上で５００［ｋＨｚ］以下の変調を掛けてより一層の検出信号の精度を向上させてもよい。
【０３６７】
ところで、第２の検出により生体活動に関する検出信号を得るための生体内の検出対象場所もしくは生体活動制御場所を設定するために行なう第１の検出に使用される電磁波の波長は、第２の検出で使用される電磁波の波長と一致させてもよい。しかし本実施例において両者の電磁波の波長域を変えて（すなわち第１の検出に使用される電磁波の周波数分布における最大強度の波長は第２の検出対象となる電磁波が含む上記特定波長または特定化学シフト量とは異なるように設定して）、第１の検出に用いられる電磁波と第２の検出または制御に用いられる電磁波間の干渉を除去させる。この場合には、第１と第２の検出口（信号検出部の入り口）に特定波長光を遮断する色フィルタを配置し、互いの検出に利用される電磁波が反対側への混入を阻止している。
【０３６８】
第１の検出と第２の検出または制御で使用する電磁波の波長を変える本実施例における具体的な方法は、可視光に感度を持つカメラを用いて３次元内での測定対象物の位置を検出し、前述した赤外光または近赤外光で生体活動を検出する生体内の水濃度分布をMRIで測定するかＣＴスキャンを用いて測定対象物の位置を決定し、その位置の生体活動に関する検出信号をｆＭＲＩで検出する生体内の水濃度分布をＭＲＩで測定するかＣＴスキャンを用いて測定対象物の位置を決定し、その位置の生体活動に関する検出信号の検出または制御に赤外光または近赤外光を用いる。
【０３６９】
ここで、今後の実施例説明に使用する用語の定義を行なう。今後は下記の定義にしたがって用語を統一的に使用する。まずある種の電磁波に関する情報（たとえば強度、強度変化、位相量、位相変化、周波数値または周波数変化など）を得る操作を『検出』と定義する。そして本説明文中ではこの検出に関して、前述したように『第１の検出』と『第２の検出』の２種類が定義される。また、この第２の検出を狭義的には『生体活動検出』とも呼ぶ。しかし、これに限らず、第１の検出と第２の検出を総称して『生体活動検出』と呼んでもよい。そして、検出の結果得られた信号を『検出信号』、生体活動検出の結果得られた信号を『生体活動検出信号』と本明細書では呼ぶ。
【０３７０】
したがって、表６の「信号発生の物理現象と検出手段」欄で記載された物理現象から直接得られる信号は『第２の検出の結果得られる検出信号』に対応するが、ここ以降で用語の解釈に混乱が起きない場合には略して『検出信号』と呼ぶ場合がある。
【０３７１】
前記のように、あらゆる生命活動の中で特に物理化学現象を伴い時間と共に状態が変化し得る生命活動を『生体活動』に含める。表６では生体活動の例として脳・神経系の活動に的を絞って説明を行っているが、前記のように本実施例の範囲はそれに限らず、前記生体活動に合致する活動の検出全てが対象となる。あるいは本実施例内では「電磁波を用いて非接触に検出可能な生体の状態もしくは状態変化（時間的な変化または空間的な変化）」を生体活動と定義してもよい。
【０３７２】
ところで、表６に示した脳・神経系の活動に的を絞った生体活動の一例として「脳・神経系内の信号伝達（伝達経路または伝達状況）」から始まって「反射反応」、「無意識的活動」、「認知反応」、「認識・判別反応」、「情動反応」、「情報処理」、「思考・思索過程」などが存在するが、これらある種の「統制された高次の生体活動」を『生体活動情報』と定義する（統合失調症患者の症状も、部分的にはある程度統制されているので、統制された高次の生体活動に含める）。
【０３７３】
あるいは「（たとえば細胞間の）複合作用により活動が生じ、解釈可能または識別可能なこの複合作用に関する情報」を『生体活動情報』とも定義できる。植物または微生物の活動でも、何らかの統制された複合作用を含む場合には生体活動情報に含める。そしてこの生体活動情報を獲得するには、生体内部の動的な生体活動の信号が含まれる生体活動検出信号の内容を解析して生体活動情報を生成する必要がある。この生体活動検出信号から生体活動情報を生成する過程を『生体活動の解析』と呼ぶ。また生体活動検出信号の獲得から生体活動情報を生成する範囲までを『生命活動測定』と呼ぶ場合もある。
【０３７４】
また、生体活動に関連した信号を持った特定波長光を含む光または生体活動に関連した信号を持った特定の化学シフト量に関係した電磁波を含む電磁波を受光（受信）し、そこから生体活動検出信号を検出する部分を『信号検出部』と呼ぶ。そして信号検出部内において前記光または電磁波を受けて電気信号に変換する部分を広義の『生体活動検出用光電変換部』と名付け、前記光または電磁波を受けて電気信号に変換する方法を『生体活動検出用光電変換方法』と呼ぶ。また前記信号検出部内における前記光電気変換部で得られた電気信号の増幅から信号処理までを含めた電気的な検出部を『生体活動検出回路』と呼ぶ。
【０３７５】
そして一つの実施例として６．３．３節で示す構造を有する生体活動検出用光電変換部では、特定の化学シフト量に関係した電磁波を検出用コイル８４で検出（電気信号に変換）する。一方，他の実施例として６．３．１節または６．３．２節で示す構造を有する生体活動検出用光電変換部では、 特定波長光（近赤外光または赤外光）を光電変換する。そして生体活動検出用光電変換部の実施例の中で、前述した特定波長光を含む光の光電変換のために使用される（光電変換の前段として配置される）光学系を『生体活動検出用光学系』と名付ける。
【０３７６】
ところで、本実施例の中では生体活動検出信号のＳ／Ｎ比を大きく取るため、上記の特定波長の（または特定の化学シフト量に関係した）電磁波を所定の基準周波数で変調して測定対象（または検出対象）となる生体に照射する方法もある。この場合の少なくとも上記の特定波長の（または特定の化学シフト量に関係した）電磁波（または光）を発生させる部分を『光源部』と名付ける。そして上記信号検出部と光源部から構成される全体を『生体活動検出部』と呼ぶ。ここで光源部を持たない実施例に関しては、上記生体活動検出部が信号検出部に対応する。ところでここまで説明した各用語間の関係を、図３１で図解により示す。そして上記生体活動検出部内の各部分の具体的な動作および機能については、６．４．１節で後述する。
【０３７７】
一方、前述した生体活動検出場所の位置合わせとその保持を行なうために第１の検出を行なう部分を『生体活動検出の位置検出部』あるいは略して『位置検出部』と呼ぶ。そしてさらに前記『生体活動検出部』と前記『生体活動検出の位置検出部』から構成される全体を『生体検出部』と呼ぶ。そしてこの生体検出部内では生体活動検出の位置検出部と生体活動検出部間で信号伝達される。つまりこの節の最初に説明したように、位置検出部での位置検出結果に基づいて生体活動検出部による生体活動の検出が行われる。
【０３７８】
６．１．４）検出信号から生体活動情報の生成を行なう
６．１．３節で説明した方法で動的な生体活動に関する検出信号は得られる。しかしその検出信号から生体活動情報を得るには、検出信号の解析処理が必要となる。それには蓄積されたデータベースと検出信号を比較して生体活動情報を生成する。
【０３７９】
６．１．５）生体活動間の関連を利用し、比較的簡潔な検出信号から複雑な活動内容が予測可能
表６では測定対象となる生体活動内容毎の検出信号の複雑さが表示されている。そして生体の表皮から見て浅い位置での生体活動は比較的検出信号が簡素で、その検出信号からは比較的容易に生体活動情報の生成が可能と思われる。それに比べ、脊髄から脳幹を経て大脳辺縁系、大脳基底核、大脳皮質に至る領域から得られる検出信号は複雑で、生体活動情報の生成には技術的な難しさが伴う。ところで、図１が示すように、浅い位置での生体活動は深い位置での生体活動と連携している。この関係を利用して本実施例では、比較的浅い位置での生体活動に関する検出信号から深い位置での生体活動情報を予想する点に特徴がある。
【０３８０】
具体的一例として表６に記載された毛細血管および筋肉（特に顔の筋肉）の活動を示す検出信号から中枢神経層７（図１）の生体活動情報を予測する方法が上げられる（６．５．４節で後述）。
【０３８１】
６．２）生体活動検出／制御場所の位置合わせと保持方法
６．１．３節で説明した第１の検出手段を用いて（１）の３次元内の空間的配置状況を理解し、そしてその結果に基づいて（２）の３次元内で生体活動検出を行なう場所または生体活動制御場所（測定対象物の位置）を割り出すと共に位置合わせ制御を行なう方法を説明する。
【０３８２】
６．２．１）被検出／制御点を含む断面画像を検出して検出位置を設定する方法
本実施例における生体活動の位置検出部の中で使用される、被検出点を含む断面画像を検出する基本原理について図２０を用いて説明する。なお図２０、図２１、図２３、図２４、図２６および図２８内で記載された生体活動検出場所（被測定点）３０は、本実施例では生体内の局部的に作用される生体活動制御の対象領域にも相当する。この図２０上では記載を省略したが、反射形光学顕微鏡のように生体活動検出場所（被測定点）３０周辺に対して広域に、対物レンズ３１を経由して光（または電磁波）を照射させている。そして、照射された光（または電磁波）は、α、βおよびγの各点が含まれる２次元平面で構成される生体活動検出場所（被測定点）３０およびその周辺部で乱反射する。この現象を利用してα、βおよびγの各点が含まれる２次元平面（生体活動検出場所（被測定点）３０）上での乱反射光を生体活動検出場所の検出光に利用する。
【０３８３】
ところで、生体内部での生体活動検出信号を得る場所あるいは生体活動の制御を行なう場所（生体活動検出場所（被測定点）３０）を探す（位置検出する）には、まず始めに６．１．３節内の（１）に対応してα、βおよびγの各点が含まれる２次元平面上での生体内構造の解釈（生体を構成する各部品内容の解釈と配置状況の把握）が必要となる。それには従来の光学顕微鏡で表面構造を把握する場合に表面で乱反射する光の強度変化を検出するのと同様に、上記２次元平面上での各点の乱反射光の強度変化を測定する。
【０３８４】
しかし、従来の光学顕微鏡と異なり、本実施例では生体内部の特定断面での画像（検出信号パターン）を検出する必要がある。そのため、本実施例では生体内部の断面検出に共焦光学系の特徴を利用する。
【０３８５】
すなわち、検出レンズ３２の後ろ側焦点位置にピンホール３５を配置し、このピンホールを通過した検出光のみを光検出器３６で検出する。すると生体活動検出場所（被測定点）３０以外の場所で乱反射して対物レンズ３１を通過した光は検出光の光路３３途中で非平行光状態になるため、ピンホール３５の位置では非常に広いスポット断面（非常に大きなスポット径）を形成し、ほとんどの光はピンホール３５を通過できない。
【０３８６】
したがって、光検出器３６は対物レンズ３１と検出レンズ３２間の検出光の光路３３で平行光状態の検出光しか検出できないため、対物レンズ３１の前側焦点面位置から発光する検出光のみが検出できる。したがって、生体活動検出場所（被測定点）３０を前記対物レンズ３１の前側焦点面位置に一致させることで、生体活動検出場所（被測定点）３０のみから得られる検出信号が光検出器３６で検出できる。
【０３８７】
ここで、対物レンズ３１と検出レンズ３２間に２軸方向での傾斜可能な反射鏡（ガルバーミラー）３４を配置させる。反射鏡（ガルバーミラー）３４を傾ける前の状態では、生体活動検出場所（被測定点）３０上のα位置から放出される検出光のみが光検出器３６上で検出できる。また反射鏡（ガルバーミラー）３４を右側に傾けた場合にはγ位置から、そして左側に傾けた場合には β位置から放出された検出光のみが検出できる。
【０３８８】
図２０では左右方向に傾けた場合を示しているが、それに限らず前後方向に傾けた場合には紙面に垂直な方向にずれた位置から放出される検出光を検出できる。このように反射鏡（ガルバーミラー）３４を２軸方向にスキャンニング（走査）させると共にその傾き量に同期して時系列的に光検出器３６で検出される光量をモニターすることで、生体活動検出場所（被測定点）３０上で乱反射した光から得られる２次元の検出信号パターンが得られる。
【０３８９】
次に６．１．３節の（２）に対応し、対物レンズ３１の光軸に直交する２次元方向での生体活動検出場所（被測定点）３０に対する現在の検出位置のずれ方向とずれ量の検出方法とその補正方法（位置合わせ方法）について説明する。図２０に記載した光学系では図示して無いが、対物レンズ３１と固定部との間に板バネまたはワイヤーなどの弾力性を持った部材を介在させて、対物レンズ３１が３軸方向に移動可能な構造となっている。また図示して無いが対物レンズには３種類のボイスコイルが連結され、３種類のボイスコイルの一部はいずれも固定磁石で生成される直流磁界中に配置されている。それにより個々のボイスコイルに電流を流すと、電磁力の働きで対物レンズ３１が３軸中の１軸方向にそれぞれ独立に移動できる。
【０３９０】
本実施例では生体活動検出信号の抽出（６．１．３節内で説明した（３）の）対象となる生体活動検出場所（被測定点）３０を予め決めておき、そこから得られる検出信号パターンを予め記憶しておく。この検出信号パターンは反射鏡（ガルバーミラー）３４の２軸方向でのスキャンニング（走査）と同期した光検出器３６からの検出信号として得られ、生体活動検出場所（被測定点）３０における乱反射光量分布を表わす２次元の画像情報を意味している。次にまず対物レンズ３１を生体活動検出場所（被測定点）３０に近い適当な場所に配置し、その時に得られる反射鏡（ガルバーミラー）３４の２軸方向の傾き量に同期した光検出器３６から得られる２次元信号検出パターン（モニター信号）と上記の予め記憶した検出信号パターンとを比較する。
【０３９１】
このときパターンマッチング法を利用し、対物レンズ３１の光軸に直交する方向での理想的位置（上記予め記憶した検出信号パターンが意味する２次元画像情報における画像の中心位置）に対する現在得られている検出信号パターンが意味する２次元画像情報が示す検出位置ずれ方向およびずれ量を算出する。
【０３９２】
このように対物レンズ３１の光軸に直交する方向でのずれ方向とずれ量が得られると、対物レンズ３１に連結されて一体構造を有する前述のボイスコイルに電流を流して、対物レンズ３１を光軸に直交する２軸方向に移動させて生体活動検出場所（被測定点）３０の位置合わせを行なう。このような電気的なフィードバックを検出期間中連続的に続けて、対物レンズを所定位置（生体活動検出場所（被測定点）３０を測定できる場所）に保持する。
【０３９３】
今度は、対物レンズ３１の光軸に沿った方向での生体活動検出場所のモニター検出方法（６．１．３節における（１）と（２）の操作）の説明を行なう。基本的な原理は共焦（結像）光学系の特徴を利用して生体内部での深さの異なる複数領域での断面画像を抽出し、事前に記憶した断面画像情報間のパターン一致度を計算して、対物レンズ３１の光軸に沿った方向での現在の位置を検出する。以下にその具体的な説明を行なう。
【０３９４】
まず、生体活動検出場所（被測定点）３０におけるα位置から放出された光が、図２１に示されているようにピンホール３５−１のところで集光する場合を考える。するとα位置より深い位置のδ位置から放出された光は、ピンホール３５−１より前方に配置されたピンホール３５−３のところで集光され、光検出器３６−３で検出される。同様にα位置より浅い位置のε位置から放出された光は、ピンホール３５−１より後方に配置されたピンホール３５−２のところで集光され、光検出器３６−２で検出される。光軸に直交させる方向でこれらピンホール３５−１から３５−３へ向けて配置位置をずらせるように、図２１では検出系にグレーティング３７を配置して光軸を傾けている。このような光学配置にして反射鏡（ガルバーミラー）３４を２軸方向にスキャンニング（走査）させると、対物レンズ３１の光軸に直交してδ位置を含む平面上での検出信号パターンが光検出器３６−３から得られる。同様に対物レンズ３１の光軸に直交してε位置を含む平面上での検出信号パターンが、光検出器３６−２から得られる。
【０３９５】
一方、事前に生体活動検出場所（被測定点）３０およびその手前側と奥側で得られる検出信号パターンを事前に記憶しておく。このときには対物レンズ３１が理想位置（生体活動検出場所（被測定点）３０を測定できる場所）に配置された時のδ位置とε位置を含む平面上での検出信号パターンだけで無く、さらに大きく奥側と手前側にずれた位置での検出信号パターンも同時に記憶しておく。
【０３９６】
そして、これら事前に記憶した検出信号パターンと光検出器３６−１から３６−３までで得られる検出信号パターンとの比較（対物レンズ３１の光軸に直交する２次元方向でのずれ量も考慮したパターンマッチング）をすることで、光軸方向での現在の対物レンズ３１の位置が指定位置の手前側にあるか奥側にあるかを判断できる。
【０３９７】
そして、このパターンマッチング処理では、現在各光検出器３６−３、３６−１、３６−２から得られている検出信号パターンと事前に記憶した各位置での検出信号パターンの一致度を計算し、その一致度が最も高い所に現在の対物レンズ３１が位置していると予想する。
【０３９８】
たとえば、事前に記憶した検出信号パターンとの一致度を計算した結果、反射鏡（ガルバーミラー）３４の２軸方向のスキャンニング（走査）と同期して光検出器３６−２から現在得られる２次元に対応した検出信号パターンが事前に記憶した生体活動検出場所（被測定点）３０から得られる検出信号パターンに最も一致度が高い場合を考える。
【０３９９】
その場合には、図２１から、現在の対物レンズ３１の場所が生体活動検出場所（被測定点）３０に近過ぎることが分かる。そのように検出されると、対物レンズ３１に連結されて一体構造を有するボイスコイルに電流を流して対物レンズを光軸に沿って後方に移動させる。そして生体活動検出場所（被測定点）３０の測定に最も適した位置に対物レンズ３１が設定されると、反射鏡（ガルバーミラー）３４の２軸方向のスキャンニング（走査）と同期して光検出器３６−１から得られる検出信号パターンが事前に記憶した生体活動検出場所（被測定点）３０から得られる検出信号パターンと一致する。
【０４００】
生体活動検出場所（被測定点）３０の測定場所から大きく対物レンズ３１がずれていても、前述したように大きくずれた時の信号パターンを記憶しておけば、その信号パターンとのパターンマッチングを取る（パターンの一致度を計算する）事により対物レンズ３１のずれ方向とずれ量が予想できる。
【０４０１】
６．２．２）生体表面上の特定位置を検出して被検出点位置を予測設定する方法
６．２．１節で説明した方法では生体活動検出場所（被測定点）３０を含む断面パターンを直接検出して被検出点位置を割り出した。他の実施例として生体表面から被検出点位置までの深さが事前に分かっている場合には、３次元内での生体表面位置を検出して自動的に被検出点の位置を予測する方法を提案する。
【０４０２】
生体活動の位置検出部４６に関する他の本実施例（第２の原理）として新たに提案する、生体表面の目印位置４０の生体活動検出部からの相対位置の検出方法を図２２を用いて説明する。前提として一般家庭用照明により生体表面を照らし、生体表面４１上で乱反射された光を検出に利用する場合を想定する。しかし他の本実施例ではそれに限らず、生体表面４１を照明するための特定の光源を備えてもよい。
【０４０３】
ここで説明する被検出点の位置を検出するための他の実施例に示した第２の原理は『三角法』の原理を利用する。すなわち図２２に示されている他の実施例では、生体活動検出部内に複数のカメラ用レンズ４２とその後ろに配置された２次元の画像を検出できる複数の２次元光検出器４３（ＣＣＤセンサなど）が装備されている。そして生体表面の目印位置４０から放出された（生体表面の目印位置４０で乱反射された）光は、カメラ用レンズ４２−１の作用で２次元光検出器４３−１上の一点に集光する。同様にカメラ用レンズ４２−２の作用で２次元光検出器４３−２上の一点に集光する。したがって２次元光検出器４３−１および４３−２上で結像された生体表面の目印位置４０の投影場所から、三角法を用いて生体表面４１の生体活動検出部表面からの距離４４と生体表面の目印位置４０の横方向と奥行き方向での位置を割り出す。
【０４０４】
また、図２２に示されている実施例では、前述した生体活動の位置検出部４６と生体活動検出部１０１が一体保持されている点に特徴がある。このように一体保持されている結果、予め生体活動検出場所（被測定点）３０の生体表面からの深さが分かっていれば、生体活動検出部表面４５からの生体活動検出場所（被測定点）３０までの距離が予想できる。
【０４０５】
６．３）生体活動検出用光電変換方法
６．１．３節で説明した第２の検出手段を用いて（３）の生体内の指定された位置から生体活動検出信号を抽出する方法（第２の検出方法）の基本原理を説明する。
【０４０６】
６．３．１）共焦光学系の活用
最初の本実施例として、６．２．１節で説明した技術的工夫と同様に共焦光学系の特徴を利用する方法について説明する。この実施例の基本原理は『生体内部の１点から四方に向けて放出された光は、共焦位置または結像位置の１点に再び集光する』という光学原理を応用し、『共焦位置または結像位置の１点に集光した光だけを抽出して、対応する生体内部の１点から放出された光を検出』するところに特徴がある。
【０４０７】
上記基本原理に基づいて生体内部の特定位置からの生体活動検出信号を検出するために構成される信号検出部内における生体活動検出用光学系の一実施例を図２３に示されている。そして図２３の生体活動検出用光学系の動作原理を図２４と図２５に示されている。
【０４０８】
図２３に示されている実施例では、生体内部での深さが異なる３平面領域（δ、α、ε）での生体活動を同時に測定可能な光学系になっている。すなわち、対物レンズ３１と検出レンズ３２で構成される光学系において、生体内部での生体活動検出場所（被測定点）３０α位置を含む平面領域に対する結像面位置に２次元液晶シャッター５１−１を配置する。この２次元液晶シャッター５１−１内では図２５（ａ）に示されているように、部分的にピンホール状の２次元液晶シャッター内光透過部５６が設定可能になっている。
【０４０９】
したがって、２次元液晶シャッター５１−１を通過する光の中で、この２次元液晶シャッター内光透過部５６の中を通過する光しか透過できない。その結果、この２次元液晶シャッター内光透過部５６と共焦関係（結像関係）にある生体活動検出場所（被測定点）３０α位置上の一点から放出（または乱反射）された光のみが横方向１次元配列光検出セル５４−１と縦方向１次元配列光検出セル５５−２に到達可能となる。
【０４１０】
したがって、α点を含む２次元平面で構成される生体活動検出場所（被測定点）３０αから検出される生体活動検出信号は、横方向１次元配列光検出セル５４−１と縦方向１次元配列光検出セル５５−１により直接検出される（詳細は後述）。一方生体活動検出場所（被測定点）３０αより深い領域に存在しδ点を含む平面領域から構成される生体活動検出場所（被測定点）３０δに対する結像面位置に２次元液晶シャッター５１−３を配置することで、ここから検出される２次元上の生体活動検出信号は、横方向１次元配列光検出セル５４−３と縦方向１次元配列光検出セル５５−３で検出される。
【０４１１】
さらに、生体活動検出場所（被測定点）３０αより浅い領域に存在しε点を含む平面領域から構成される生体活動検出場所（被測定点）３０εに対する結像面位置に２次元液晶シャッター５１−２を配置することで、ここから検出される２次元上の生体活動検出信号が横方向１次元配列光検出セル５４−２と縦方向１次元配列光検出セル５５−２で検出される。
【０４１２】
図２３では生体活動検出場所（被測定点）３０から得られる光（または電磁波）の抽出に特定領域の自動開閉が可能な２次元液晶シャッター５１を使用している。しかし、それに限らず特定領域の自動開閉が可能な光学部品として、ＥＯ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ）またはＡＯ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｏｐｔｉｃｓ）を用いた２次元変調素子を用いてもよい。またさらに、特定領域の自動開閉が不可能な固定タイプの機械的ピンホールまたはスリットあるいは微少な屈折体または回折素子を使用してもよい。
【０４１３】
ところで、図２３で示される生体活動検出用光学系が含まれる生体活動検出部（用語の定義は、６．１．３節を参照）と併用され、生体内部での生体活動検出信号を得る場所の検出と位置合わせ制御（６．１．３節で説明した（１）と（２）の操作）には、図２０と図２１で表示して６．２．１節で説明した『生体内部での断面画像を検出』する方法を採用する。
【０４１４】
この生体内部の特定断面位置での２次元の乱反射光量変化パターンを検出すると、その特定断面上での脳・神経細胞内の神経細胞体１および軸索２の位置並びに神経筋接合部５の位置（図１参照）だけでなく、筋肉細胞６およびグリア細胞（Ａｓｔｒｏｃｙｔｅ）の配置状況まで分かる。
【０４１５】
したがって測定対象となる特定断面内で生体活動を検出したい場所（たとえば神経細胞体または軸索内の特定位置）から放出（乱反射）された光（または電磁波）を対物レンズ３１と検出レンズ３２で集め、集光位置（生体活動検出場所（被測定点）３０に対する結像位置または共焦位置）でその光を抽出する。
【０４１６】
図２３で示した生体活動検出用光学系において、生体内部の特定位置からの生体活動検出信号を検出する原理を、図２４を用いて詳細に説明する。図２４では生体活動検出場所（被測定点）３０αから放出（乱反射）された光は２次元液晶シャッター５１上でμ地点に集光（結像）するので、この部分だけ局所的に液晶シャッターを開けて２次元液晶シャッター内光透過部５６μとする。同様に生体活動検出場所（被測定点）３０βから放出（乱反射）された光が集光（結像）するζ地点を２次元液晶シャッター内光透過部５６ζとする。
【０４１７】
一方、これらとは異なるη位置から放出（乱反射）された光（図２４において「波線」で示した検出光の光路３３参照）は２次元液晶シャッター５１上で非常に大きく広がっているため、大部分は２次元液晶シャッター５１で遮光される。そして非常にわずかな光は２次元液晶シャッター内光透過部５６μ内を通過するが、ここを通過する光は非常にわずかなため縦方向１次元配列光検出セル５５上ではノイズ成分に埋もれてしまう。
【０４１８】
上記のように、生体内部の特定断面位置に対する結像面の位置または共焦位置で『特定領域を通過する光もしくは電磁波を選択的に抽出する』ことで生体内部の特定位置からの生体活動検出信号を選択的に抽出できる。したがって特定領域を通過する光もしくは電磁波を選択的に抽出する光学素子の配置場所を変化させて、生体内部での深さ方向が異なる複数領域内での生体活動を同時に検出することも可能である。
【０４１９】
その場合には生体内部から得られる光もしくは電磁波を複数に光量分割し、分割した光（電磁波）それぞれの異なる結像面の位置（共焦位置）に上記の特定領域を通過する光もしくは電磁波を選択的に抽出する光学素子を配置する。
【０４２０】
図２３では、生体活動検出場所（被測定点）３０αに対する結像面の位置に２次元液晶シャッター５１−１が配置され、生体活動検出場所（被測定点）３０δと３０εに対する結像面の位置に２次元液晶シャッター５１−３および５１−２が配置されている。
【０４２１】
ところで、図２３ではグレーティング３７により生体内部から得られる光もしくは電磁波を３方向に進む光（電磁波）に分割しているが、それに限らずグレーティング３７の設計方法を変えて５方向に進む光（電磁波）または７方向に進む光（電磁波）に分割できる。また生体内部から得られる光もしくは電磁波の光量分割手段として、他にハーフミラーまたはハーフプリズムもしくは偏光性のミラーまたはプリズムを使ってもよい。
【０４２２】
次に、生体活動検出信号を直接得る方法について説明する。図２４に示されているように２次元液晶シャッター５１を用いて生体内の特定の生体活動検出場所（被測定点）３０から得られる光もしくは電磁波のみを抽出した後は、集光レンズ５２で形成される集光面（再結像面）上に光検出器を配置して光電変換を用いて生体活動検出信号を得る。そしてここにはＣＣＤセンサなどの２次元の光検出素子（光検出アレイ）を配置してもよい。
【０４２３】
しかし、たとえば表６に示されている脳・神経系での細胞膜電位変化の検出に対応して「複数の脳・神経細胞の発火状況変化を１個ずつ同時に時系列的にトレースする」などの生体内部で高速に変化する動的な生体活動の検出を試みる場合、ＣＣＤセンサでは応答速度が足りなくなる。
【０４２４】
それに対して図２３〜図２５に示されている実施例では、高速な変化を時系列的にトレースが可能な１次元配列光検出セル５４、５５をマトリックス状に組み合わせて同時かつリアルタイムで２次元上の高速変化を検出できるようにした。具体的には集光レンズ５２を通過した光または電磁波を光量分割し、それぞれを横方向１次元配列光検出セル５４と縦方向１次元配列光検出セル５５へ向ける。図２３では集光レンズ５２を通過した光の光量分割に、０次光透過率がほぼ０％で＋１次光の透過率と−１次光の透過率の比率がほぼ１対１の特性を持つ光分配用グレーティング５３を使用している。しかしそれに限らず、光量分割手段としてハーフミラーまたはハーフプリズムまたは偏光性ミラーまたはプリズムを使用してもよい。
【０４２５】
配列方向が互いに傾いた関係にある横方向１次元配列光検出セル５４と縦方向１次元配列光検出セル５５を組み合わせて生体活動検出信号を得る方法について、図２５を用いて説明する。
【０４２６】
光検出セルａ〜ｊを１次元方向（横方向）に配列し、各光検出セルａ〜ｊ間では互いに独立にしかも同時に信号検出を可能にしている。図示して無いが、各光検出セルａ〜ｊにはそれぞれ独自にプリアンプと信号処理回路が接続されているので、平行して各光検出セルａ〜ｊによる検出光量の高速な変化を時系列的にモニター可能となっている。このように光検出セルａ〜ｊ毎の検出光量変化を平行して検出できるため、１箇所のみに生じる非常に高速かつわずかな変化も見逃さずに検出が可能となる。
【０４２７】
そして、図２５（ｂ）に示されている横方向１次元配列光検出セルでは１次元方向での平行した検出光量変化を時系列的に検出できる。またさらにそれとは配列方向が傾いた（非平行関係にある）縦方向１次元配列光検出セルｋ〜ｔから得られる検出光量変化の情報を組み合わせて２次元平面内の１点での検出光量変化を抽出できる。
【０４２８】
すなわち『互いに独立して同時に信号検出が可能な複数の光検出セル群（横方向１次元配列光検出セル５４と 縦方向１次元配列光検出セル５５）間の光検出セルの配列方向を互いに傾けて（非平行）配置し、各光検出セル群から得られる複数の検出信号（それぞれの光検出セルａ〜ｊとｋ〜ｔから得られる検出信号）をマトリックス状に組み合わせる』事により、２次元上に構成される生体活動検出場所（被測定点）３０内の特定点のみから得られる検出信号の高速な変化を独立かつ連続した時系列として検出できるようにした点に図２５に示した本一実施例の特徴がある。
【０４２９】
ところで、図２５の（ｂ）と（ｃ）では光検出セル群間の光検出セルの配列方向は互いに直交させているが、それに限らず光検出セルの配列方向間が非平行で有れば光検出セルの配列方向間の傾き角は９０度から大幅にずれてもよい。
【０４３０】
図２５を用いて、具体的な説明を行なう。まず始めに、図２０と図２１に示した光学系（６．２．１節参照）を用いて６．１．３節の（１）で示した生体内の構造解析を行った結果、生体活動検出場所（被測定点）３０内に５個の脳・神経細胞の細胞体が発見された場合を想定する。そして、次に６．１．３節の（２）で示した位置合わせ制御を行い、測定対象の生体（たとえば被験者）が多少動いても連動して対物レンズ３１を動かして生体活動を検出する場所を相対的に固定する。
【０４３１】
次に、６．１．３節の（３）で示した生体活動信号の抽出操作として、生体活動検出場所（被測定点）３０内に存在する５個の脳・神経細胞の細胞体の配置場所に対応した２次元液晶シャッター５１上の結像位置で局所的にシャッターを開き、２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξを形成する。
【０４３２】
そして、集光レンズ５２の働きで、２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれを通過した光は横方向１次元配列光検出セル５４上では光検出セルｂ内のζ'点と光検出セルｄ内のθ'点、光検出セルｆ内のλ'点、光検出セルｈ内のμ'点、光検出セルｊ内のξ'点にそれぞれ集光する。また同様に２次元液晶シャッター内光透過部５６λ、ξ、θ、μおよびζのそれぞれを通過した光は、縦方向１次元配列光検出セル５５上では光検出セルｌ内のλ'点と光検出セルｎ内のξ'点、光検出セルｐ内のθ'点、光検出セルｒ内のμ'点、光検出セルｔ内のζ'点にそれぞれ集光する。
【０４３３】
たとえば、２次元液晶シャッター内光透過部５６μの結像位置関係にある脳・神経細胞が発火すると、それに応じてμ'位置での集束光の強度が瞬時に変化する。そしてその結果として、光検出セルｈおよびｒからは図３に似た波形の検出信号が得られる。このように横方向１次元配列光検出セル５４と縦方向１次元配列光検出セル５５内のどの光検出セルから図３に似た波形の検出信号が得られるかを知ることで、生体活動検出場所（被測定点）３０内でのどの脳・神経細胞が発火したかが分かる。
【０４３４】
そして、後述するように生体活動検出回路内でパルスカウント処理を行って脳・神経細胞毎の特定時間内の発火回数を算出して活性化状態を検出する。
【０４３５】
上記では生体活動の検出例として脳・神経細胞の発火（表６における脳・神経系での細胞膜電位変化に対応）を説明したが、それに限らず２次元液晶シャッター内光透過部５６に対応した結像位置に軸索２の通り道あるいは神経筋接合部５または筋肉細胞６を設定すれば軸索２内の信号伝搬状況または筋肉への信号伝搬状況を測定できる。
【０４３６】
上記に説明した実施例では２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれのサイズ（開口径）を比較的に小さく設定し、脳・神経細胞内の１個の神経細胞体１若しくは１個の筋肉細胞８、または軸索２若しくは神経筋接合部５など生体活動検出場所（被測定点）３０上の小さな領域毎の生体活動を検出している。この実施例に対する他の応用例として、（１）図２３において、全ての２次元液晶シャッター５１−１、５１−２および５１−３の位置を同一の深さ位置（たとえば生体活動検出場所（被測定点）３０α）に対応した共焦位置または結像位置のみに配置する⇒  固定された特定の深さ位置に対応した２次元方向での生体活動状況を検出する、（２）図２５における２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれのサイズ（開口径）を広げることで、生体活動検出場所（被測定点）３０α上の比較的広い範囲を単位とした生体活動を検出してもよい。この場合には図２５（ｂ）（ｃ）上の集光点 ζ'、θ'、λ'、μ'およびξ'でのいずれの１個も、生体活動検出場所（被測定点）３０α上の複数の脳・神経細胞に関係した活動信号が含まれる。したがって１個の集光点で１回の発火に対応したパルス信号を検出したとしても、発火した１個の脳・神経細胞の特定はできない。しかし上記集光点での発火に対応したパルス信号の発生頻度を検出することで、生体活動検出場所（被測定点）３０α上の複数の脳・神経細胞で構成される特定領域内での活性化状態は検出できる。
【０４３７】
この応用例により、（脳・神経細胞１個単位の活動よりも）若干巨視的に生体活動を把握することが可能となる。上記検出方法に対する特定目的の例として、大脳皮質内でのコラム単位の活動検出が上げられる。
【０４３８】
２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれのサイズ（開口径）を広げると、異なる深さ位置にある脳・神経細胞からの発火信号が漏れ込み易いという問題が生じる。ところで人間の大脳皮質の厚みは２［ｍｍ］弱であり、深さ方向においてそれより手前側もしくは奥側の位置から発火信号が得られる可能性は低い。したがってこの応用例で大脳皮質の２［ｍｍ］厚み範囲内の脳・神経細胞の活動をまとめて検出すれば、（それより手前側もしくは奥側の位置では発火信号が発生しないので）その範囲を超えた異なる深さ位置から発火信号が漏れ込むという問題は解消される。
【０４３９】
また大脳皮質は約０．５〜１．０［ｍｍ］幅のコラムから構成され、隣接するコラム間での信号伝達は比較的少ないと言われている。したがって上述した２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれのサイズ（開口径）を１個のコラムサイズ（約０．５〜１．０［ｍｍ］）に合わせて設定することで、コラム単位での活動状態（たとえばコラム毎の発火パルス検出頻度特性）を検出できる。
【０４４０】
一方、大脳皮質内では、コラム単位での情報処理がなされている部分が多い。したがってこの実施例により、コラム単位での情報処理方法とその内容を初めて詳細に解明できるという効果がある。そして前記に記載した検出方法に加えて（３）１個の２次元液晶シャッター５１では、２次元液晶シャッター内光透過部５６に対応した位置に配置された１個のコラムに隣接する別のコラムの結像位置ではマスクを掛けて（遮光して）その隣接コラムからの発火信号の検出を防止し、その隣接コラムの結像位置に「別の２次元液晶シャッター５１内光透過部５６」を合わせ、その隣接コラムからの発火信号を別の光検出セル５４、５５で検出する、（４）（３）により異なる光検出セル５４、５５で得られた互いに隣接するコラムからの発火信号を用い、隣接コラムからのクロストーク（検出信号の漏れ込み）を信号の演算処理で除去する、の工夫を行なうことで、隣接コラムからのクロストークを除去してコラム単位での信号検出精度が向上するという効果がある。
【０４４１】
ところで上記の説明では２次元液晶シャッター内光透過部５６に対応した結像位置での被測定物の検出範囲は１０〜１０００［μｍ］と比較的狭い領域での検出方法について説明した。それに比べて図２３に示した生体活動検出用光学系を用いて表６の周辺血液中の酸素濃度変化を検出する場合には、検出領域をもっと広く設定する必要がある。そしてその広く設定した検出領域の広さに合わせて、２次元液晶シャッター内光透過部５６ζ、θ、λ、μおよびξのそれぞれのサイズ（開口径）をさらに広げる必要がある。またこの場合には、図２３では示して無いが図２３に示されている生体活動検出用光学系を複数配置し、検出光の光路３３途中に波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を選択的に透過させる色フィルタを配置させる。そして波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を別々に検出して互いの検出光量の比率を計算する。そしてこの場合の生体活動の検出方法としては、（１）波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の検出光間の検出光量比の時間的変化、あるいは（２）波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の検出光間の検出光量比の事前に測定した値（基準値）に対する検出中に得られた値との比較を行なう。
【０４４２】
上記に２次元液晶シャッター内光透過部５６の ζ、θ、λ、μ、ξ の開口径サイズを変化させることで、“ １個の神経細胞単位 ”から“ コラム単位 ”に至るまで同時に検出可能な領域の範囲を自由に変化できることを説明した。このように検出可能な領域範囲を変化させた時に得られる検出信号の変化と共通特性について説明する。
【０４４３】
既に１．３節で図３を用いて『 神経細胞の発火時には１個のパルスが発生する 』説明をし、４．７節では図１８を用いて個々の神経細胞 α、β、γ 毎の発火状態例を示した。この図１８（ｂ）で示した個々の神経細胞毎に発生する発火パルスを同一ライン上に重ねて記載した状態を図７３（ａ）に示されている。つまり図７３（ａ）は、２次元液晶シャッター内光透過部５６の ζ、θ、λ、μ、ξ の開口径サイズが最も小さい時に得られる検出信号を示している。次に２次元液晶シャッター内光透過部５６の開口径サイズ徐々に広げると、異なる神経細胞で発生した発火パルスが一部重なり合うため検出信号が図７３（ｂ）のように変化する。さらに２次元液晶シャッター内光透過部５６の開口径サイズを広げると個々の発火パルスの重なり度合いが増し、検出信号は図７３（ｃ）のように変化する。
【０４４４】
次に図７３（ａ）〜（ｃ）の検出信号の共通特性について説明する。神経細胞の発火時には塩素イオン付着前の振動モードが変化して炭素原子核−水素原子核−塩素イオンによる逆対称伸縮振動モードが新たに発生し、その結果として３．２節と４．６．４節で説明した位置に新たな吸収帯が発生する。この吸収帯内に含まれる波長を持った電磁波を照射すると、この電磁波が吸収されて検出光量が低下する。したがって１個の発火パルスに対応して、図７３（ａ）に示されているように検出光量の低下方向に検出信号が変化する。またこの検出信号を組み合わせて（ 重ね合わせて ）得られる検出信号も、図７３（ｂ）および（ｃ）に示されているように検出光量の低下方向に検出信号が現われる。この検出信号は非常に微弱なため、検出信号のＳ／Ｎ比は低い。しかし上記の共通特性を利用して信号検出の信頼性を上げることができる。すなわち神経細胞の発火に伴う検出信号は必ず『 検出光量が低下する方向 』に現われるので、信号方向検知することで検出信号の信頼性（ 神経細胞が本当に発火したか否か ）を確認できる。
【０４４５】
一方図７３（ａ）で示す発火パルスの発生頻度（ 発火パルスの経過時間ｔ上での疎密 ）に合わせて、図７３（ｂ）または（ｃ）での組み合わせ（ 重ね合わせ ）後の検出信号量も変化する。すなわち発火パルスの発生頻度が低い時間帯では組み合わせ（ 重ね合わせ ）後の検出信号量の絶対値が小さく、発生頻度が高い時間帯では検出信号量の絶対値が大きくなる。特定カラムなど局所的な検出領域内での生体活動が弱い（ 全体として発火パルスの発生頻度が小さい ）場合には、上記発火パルスの疎密も小さい。逆に生体活動が活発（ 全体として発火パルスの発生頻度が大きい ）な局所的検出領域（ カラムなど ）では上記発火パルスの疎密も大きいので、組み合わせ（ 重ね合わせ ）後の検出信号の変化量も大きい。したがって図（ｂ）または（ｃ）で示すように検出信号の短時間内変化を表わす振幅を検出することで、局所的検出領域（ カラムなど ）内での生体活動状態（ 活性度 ）が評価できる。
【０４４６】
このように検出信号の“ 信号方向検知 ”または“ 振幅検出 ”を行なうことで、生体活動検出の精度と信頼性を向上できる効果がある。
【０４４７】
ここでは生体反応、化学反応、生化学反応もしくは代謝過程またはその結果発生する物理化学的変化の一例として神経細胞の発火時に得られる検出信号について説明した。しかしそれに限らず、筋肉細胞の収縮／緩和現象（１１章）あるいは燐酸化反応または脱燐酸化反応およびその結果得られる記憶／忘却現象（１３章）などあらゆる種類の生体反応、化学反応、生化学反応または代謝過程あるいはその結果発生する物理化学的変化の発生時に図７３での説明内容と同様な検出信号が得られる場合が多い。
【０４４８】
６．３．２）結像光学系による空間的変化量または時間的変化量の抽出
６．３．１節で説明した方法に対する他の応用例として、それ程高い空間分解能が要求されず、簡素化された生体活動検出用光学系を用いて安価かつ容易に（汎用的に）生体活動検出を行なう場合に適した生体活動検出用光学系の説明を行なう。
【０４４９】
以下に説明する生体活動検出用光学系の応用例では、図２６に示されているように、生体内部の生体活動検出場所（被測定点）３０に対する結像位置に光検出器３６（の検出部に相当する光検出セルが配置された場所）を配置する。そして、生体（被験者）が動いても常に生体活動検出場所（被測定点）３０に対する結像位置に光検出器３６が来るように、生体（被験者）の動きに合わせて結像レンズ５７を光軸方向に自動的に移動させる。
【０４５０】
具体的には、生体（被験者）が動いてその結像位置から光検出器３６が外れると、６．２．２節および図２２で説明した方法を用いて生体（被験者）の動いた方向と動き量を予想（６．１．３節の（１）および（２）の一部に対応した位置決め操作）する。その結果として必要な補正量が分かると、６．１．３節の（２）の残りの操作に対応した位置合わせ制御として結像レンズ５７を光軸方向に自動的に移動させて補正する。
【０４５１】
図２６の実施例では結像レンズ５７が送りモーター（図示して無い）と連動しており、送りモーターの駆動動作によって結像レンズ５７が光軸方向に沿って移動する。
【０４５２】
ところで、図２２で説明した測定対象物の位置検出は一般的な可視光を利用する。それに対して生体活動検出用光学系では近赤外光（または赤外光）を用いる。したがって生体活動検出用光学系に測定対象物の位置検出に使用される可視光がノイズ成分として混入しないように、検出光の光路３３途中に色フィルタ６０が配置されている。
【０４５３】
今、生体活動検出場所（被測定点）３０上のα位置で脳・神経細胞が発火した場合を考える。脳・神経細胞が発火して図３に示されているように細胞膜電位２０が変化すると、短時間だけ４．７節で説明した近赤外光（または赤外光）の波長範囲内での光吸収が生じる。そしてその結果、α位置での対応波長光の乱反射強度（もしくは透過光強度）が低下する。図２６（ａ）に示されているように光検出器３６と生体活動検出場所（被測定点）３０が結像位置関係にあると、α位置と共焦（結像）関係にある光検出器３６内の光検出セルＷだけにそれに対応した生体活動検出信号５８が現われる。
【０４５４】
もしも生体活動検出場所（被測定点）３０から外れたδ位置（たとえば生体表面４１から見て生体活動検出場所（被測定点）３０よりも深い場所）で脳・神経細胞が発火すると、δ位置で乱反射した（もしくはδ位置を透過した）検出光の光路３３は光検出器３６より前方で一度集光した後、断面スポットサイズの大きな検出光が光検出器３６上の広い領域に亘って照射される。その結果、光検出器３６内の光検出セルＵからＸの広い範囲に亘って生体活動検出信号５８が検出されるだけで無く、図２６（ａ）と比べて１個の光検出セルで検出される生体活動検出信号５８の検出信号振幅が大幅に小さくなる。
【０４５５】
したがって、１個の光検出セルのみに検出信号振幅の大きな生体活動検出信号５８が得られた場合のみ、生体活動検出場所（被測定点）３０上での生体活動が検出されたと解釈して生体活動検出信号５８を抽出すればよい。
【０４５６】
しかし、図２６（ｂ）のように非結像位置で発火した場合には、各光検出セルＵ〜Ｘで検出される生体活動検出信号５８は多くの場合非常に検出信号振幅が小さいため、検出できずにノイズ成分に埋もれてしまう。
【０４５７】
上記では生体活動検出信号５８として表６での脳・神経系での細胞膜電位変化を検出する場合を説明した。それに限らず表６の周辺血液中の酸素濃度変化を検出する場合には、図２６に示されている生体活動検出用光学系を複数配置し、検出光の光路３３途中に波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を選択的に透過させる色フィルタ６０をそれぞれに配置させる必要がある。そして波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を別々に検出して、光検出セル毎に検出波長の異なる検出光量の比率を計算する。
【０４５８】
そして、図２６（ａ）のように光検出器３６の結像位置にある生体活動検出場所（被測定点）３０上から生体活動検出信号５８が得られる場合には、特定光検出セルからの検出光量の比率が突出して変化する。そのため、周囲の光検出セルと比べて突出した検出光量の比率が発生した検出信号のみを生体活動検出信号５８として抽出する。逆に隣接する光検出セルＵＶＷ間で検出光量の比率が余り変化しない場合には、図２６（ｂ）の状態もあり得るので生体活動検出信号５８としては抽出しない。
【０４５９】
このように、（Ａ）周囲の光検出セルで得られた検出光量と比較して、特定の光検出セルのみの値（または比率）が大きく変化した（光検出器３６上での空間分解能が高い）信号成分を生体活動検出信号５８として抽出する。またそれに限らず、（Ｂ）各光検出セルでの 波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の検出光間の検出光量比の時間的変化、あるいは（Ｃ）各光検出セル波長が７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の検出光間の検出光量比の事前に測定した値（基準値）に対する検出中に得られた値との比較によって生体活動検出信号５８を抽出してもよい。
【０４６０】
また、上記に限らず、図２６に示した生体活動検出用光学系を表６のサーモグラフィーによる温度変化測定に応用してもよい。この場合にも、位置合わせ用に図２２に示されている位置検出用光学系を併用してもよい。つまり図２６（ａ）に示されているように生体表面４１より深い位置にある生体内部が活性化すると、血流量が増して生体表面４１の温度が局所的に上昇する。この生体表面４１の温度分布を測定して生体活動検出場所（被測定点）３０での活性化状態を間接的に測定する。この場合には、生体表面４１の温度分布が生体活動検出信号５８として抽出される。
【０４６１】
前述した『脳・神経系での細胞膜電位変化』および『周辺血液中の酸素濃度変化』のうち少なくとも一方を検出する場合、図２６の光検出器３６としては一般的にＣＣＤセンサを使うことができる。ところで生体活動検出場所（被測定点）３０上での局所的な高速変化を継続的（時系列的）に検出する場合、ＣＣＤセンサでの検出は応答速度が間に合わない。本実施例ではこの場合には２次元上に配置された光検出セル３８−０１〜３８−１５毎にプリアンプを設置し、全ての光検出セル３８−０１〜３８−１５での検出光量を同時に並行して検出して、生体活動検出場所（被測定点）３０上での局所的な高速変化を継続的（時系列的）に検出する。
【０４６２】
その場合の光検出器３６上の構造を図２７に示されている。光検出セル３８−０１から光検出セル３８−０５までで構成される光検出セル群は、図２５（ｂ）と（ｃ）と同様１次元配列光検出セル列になっている。そして、各光検出セル３８−０１〜３８−０５には、個々に直接光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５が接続されている。
【０４６３】
この光検出セル３８とその光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５は、光検出器３６の半導体チップ上でモノリシックな形（同一の半導体チップ上に一緒にパターン形成されている）で形成されている。しかしそれに限らず光検出セル３８とその光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５が別々の半導体チップで構成され、光検出器３６の表面上に並んで配置されるハイブリッドな形で形成されてもよい。
【０４６４】
光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５の中にはプリアンプおよび簡単な信号処理回路（６．４節で説明するパルスカウント回路など）が組み込まれ、その出力が検出回路前後から出力される検出信号ライン６２に繋がっている。このように光検出器３６内で光検出セル３８毎にその光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５が直接接続されているため、非常な微弱な信号に対しても外乱ノイズの影響を余り受けずに安定かつ精度良く生体活動検出信号を抽出できる。
【０４６５】
そして、光検出セル３８−０１から光検出セル３８−０５までで構成される光検出セル群の隣には、少し離れた位置に光検出セル３８−１１から光検出セル３８−１５までで構成される光検出セル群が配置され、それぞれの光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５が接続されている。このようにして２次元に配置された光検出セル３８−０１から光検出セル３８−１５により、生体活動検出場所（被測定点）３０の２次元上に発生する生体活動を高速かつ連続的にそれぞれ独立して検出できる。
【０４６６】
図２７が示す光検出器３６上では、かなり広い領域に光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５が配置されている。そして、生体活動検出場所（被測定点）３０からの検出光がこの領域に照射されない工夫として、図２８に示されているように検出光の光路３３途中（結像レンズ５７と光検出器３６との間）にレンチキュラーレンズ６８を配置している。レンチキュラーレンズ６８とは複数のシリンドリカルレンズ（レンズ表面の一部が円柱形状を持ったレンズ）が並んだ形状をしており、局所的に検出光の光路３３を変更させる働きがある。
【０４６７】
ここで、図２８では説明を簡素化するため、生体活動検出場所（被測定点）３０上の各点から放出された（乱反射したもしくは透過した）検出光の光路３３内で結像レンズ５７の中心を通る光路のみを示した。この図２８でのレンチキュラーレンズ６８による光の屈折を利用して、生体活動検出場所（被測定点）３０上の各点から放出された検出光は光検出セル３８−２から３８−４には到達するが、各光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５には照射しないようになっている。
【０４６８】
ところで、図２８に示した実施例では生体活動検出場所（被測定点）３０からの光（または電磁波）が、光検出器３６の領域内の光検出セル３８に対応した生体活動検出回路の前段部８５の領域には照射されず光検出セル３８の領域のみに照射させるためにレンチキュラーレンズ６８を採用している。
【０４６９】
しかし、本実施例はそれに限らず、光検出器３６内の特定領域のみに光を照射させる他の偏光素子または部分的な遮光素子を光検出器３６に到達する前の検出光の光路３３に配置してもよい。たとえば前述した他の偏光素子として、ブレーズ化した（特定の領域内で傾きを持った）回折素子（たとえば０次光と−１次光の透過率が共に０％に近く、＋１次光の透過率が１００％に近い特性を持った回折格子）を使うこともできる。
【０４７０】
６．３．３）核磁気共鳴特性の高速変化を検出する方法
本実施例の他の応用例として、核磁気共鳴特性の高速変化を検出する方法について図２９と図３０を用いて説明する。
【０４７１】
１個の脳・神経細胞が発火するとその細胞膜電位が一時的に変化するので、核磁気共鳴によって生じる５．２節で記載した化学シフト量の範囲内での電磁波の吸収（水素原子核内の磁気共鳴による励起）とその直後に発生する励起緩和に基づく電磁波の放出が発生する。
【０４７２】
一方、脳・神経系内の特定部位（複数の脳・神経細胞から構成される比較的広範囲な領域）が活性化すると、短時間の間にその特定部位内の複数の脳・神経細胞が発火を繰り返す。そのため１個の脳・神経細胞での単独発火の検出では無く、特定の空間領域内において特定時間範囲での平均化された信号としてＭＲＩまたはｆＭＲＩを用いて脳・神経系内の特定部位での活性化状況を生体活動検出信号として検出できる。したがって、６．３．１節または６．３．２節で説明した実施例とは異なる別の実施例では、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）またはｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＭＲＩ）を用いて５．２節で記載した化学シフト量の範囲内での局所的な核磁気共鳴特性変化を検出して脳・神経細胞の細胞膜電位変化に対応した生体活動検出信号を検出する。
【０４７３】
しかし、この実施例では検出できる生体活動検出信号の時間分解能は、現状のＭＲＩまたはｆＭＲＩと同等レベルしか得られない。したがって、先行技術２では時間分解能と空間分解能が低いために１個の脳・神経細胞の単独発火を検出できない。
【０４７４】
この問題点を解決して、生体内の核磁気共鳴特性の高速変化が検出できる他の応用例を図２９に示されている。図２９（ａ）において（超伝導）磁石７３と磁界調整用コイル７２が設置された面と励起用コイル７４が設置された面、２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１が設置された面の間は、互いに直交するように配置されている。そしてここでは従来のＭＲＩまたはｆＭＲＩと同様に外部からの直流磁束密度の印加に、（超伝導）磁石７３を使用している。さらに、検出対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）７５内での均一な磁束密度を形成するための磁束密度空間分布補正と、５．２節で記載した化学シフト量に合わせた直流磁束密度値の微調整のために磁界調整用コイル７２を配置している。この磁界調整用コイル７２は、従来のＭＲＩ装置またはｆＭＲＩ装置でも使われている場合がある。
【０４７５】
そして、図２９で示した応用例で測定の対象となる生命体として、主に人体の特に頭部内の生体活動検出を対象としている。しかしそれに限らず、人体内の心臓などの内臓器官または肢体内部での生体活動の検出を行ってもよい。さらに犬または猫などの哺乳類に限らず、微生物にまで至るあらゆる生命体を検出対象となる生命体の一部７５に設定してもよい。
【０４７６】
また、この応用例として『励起用コイル７４の中を通って検出対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）７５の出し入れを可能にしている』点に特徴がある。したがって励起用コイル７４のサイズを大きくすることで、
たとえば、人間のように大きな生命体に対してもその内部の生体活動検出ができる。さらに核磁気共鳴特性の変化を検出する面（２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１が配置された面）を自由に使えるというメリットも生じる。この状況について以下に説明を行なう。生体活動の検出を行なうには（超伝導）磁石７３および磁界調整用コイル７２のそれぞれが作る直流磁束密度が分布している領域内への検出対象となる生命体の一部７５を出し入れする必要があり、ａ）直流磁束密度が分布している領域内への検出対象となる生命体の一部７５を設置するためのスペースの確保およびｂ）検出対象となる生命体の一部７５の出し入れ可能な空間の確保が必要となる。
【０４７７】
そして、この要求内容は、従来のＭＲＩ装置またはｆＭＲＩ装置でも共通しているが、従来の装置では検出対象となる生命体の一部７５の出し入れするための空間を核磁気共鳴特性の変化を検出するために設けられた検出用コイル（図２９では図示して無い）側に設ける場合が多い。
【０４７８】
ところで、図２９の応用例で示すように、直流磁束密度を生成する（超伝導）磁石７３側の面には検出対象となる生命体の一部７５の出し入れができる空間は無い。そして従来のＭＲＩ装置またはｆＭＲＩ装置のように検出対象となる生命体の一部７５の出し入れするための空間を核磁気共鳴特性の変化を検出する面（２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１が配置された面）側に設定すると、この面の物理的配置に大きな制約が生じて核磁気共鳴特性変化の検出方法の自由度が大幅に奪われてしまう。そのため図２９の配置にすることで、核磁気共鳴特性変化の検出方法の自由度が大幅に向上する。
【０４７９】
しかし、図２９の配置にすると励起用コイル７４の一周の長さ（円周）が長くなるため励起用コイル７４内の電気的な抵抗値が上がり、励起用コイル７４の周波数特性が低下し易いという問題が発生する。この問題を解決するため本応用例では励起用コイル７４を構成する線材の断面積を広げて抵抗値を下げる工夫を行っている。
【０４８０】
そして、図２９に示した応用例では、生体活動の検出のための検出用コイル８４の１周長（円周）が励起用コイル７４より短い、検出用コイル８４をそれぞれ含む複数の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０を２次元上に配置してアレイ状にする（図２９（ａ）参照）、１個の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０内に生体活動検出回路の前段８５を持たせ、検出用コイル８４から得られる検出信号の増幅機能（プリアンプ機能）と前段レベルの信号処理機能を持たせる（図２９（ｂ）参照）ところに更なる特徴がある。
【０４８１】
ここで、検出用コイル８４の１周長（円周）を励起用コイル７４より短く設定することで検出用コイル８４内の電気的抵抗値を減らして検出用コイル８４の信号検出の周波数特性が向上する。それにより高速に変化する生体活動検出信号をより精度良く検出できる。
【０４８２】
ところで、従来のＭＲＩ装置またはｆＭＲＩ装置では検出用コイル（図２９では図示して無い）の外側にプリアンプを設置したため、検出用コイルとプリアンプとの間のケーブルを通って外乱ノイズが混入していた。それに対して本応用例では１個の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０内で１個の検出用コイル８４毎に得られる検出信号に対するプリアンプ機能と前段レベルの信号処理機能を持たせることで、外乱ノイズの混入を減らして安定かつ精度良く生体活動検出信号が得られる。
【０４８３】
この特徴について以下に詳細に説明する。図２９（ａ）で示すように、生体活動の検出信号の一種である核磁気共鳴特性の変化を検出するために設けられた２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１が検出対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）７５の紙面上で奥側と（図示して無いが）手前側の両方に配置されている。そしてこの２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１内では、図２９（ｂ）で構造を示す１個の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０が２次元上に配列されてアレイ構造になっている。
【０４８４】
ここで、図２９（ｂ）に示されているように、生体活動検出回路の前段８５に供給される電源ラインとグランドライン８１と基準クロック＋タイムスタンプ信号の伝送ライン８２は、それぞれ検出用コイル８４に対して直交するように配置されている。なぜならこのように配置することで、基準クロック＋タイムスタンプ信号の伝送ライン８２内を流れる伝送信号（基準クロックとタイムスタンプ信号）の検出用コイル８４への漏れ込みを防止するだけでなく、電源ラインとグランドライン８１での電圧変動が検出用コイル８４へ悪影響を及ぼすのを防いでいる。一方本応用例では核磁気共鳴特性変化検出（生体活動検出）タイミングと生体活動検出回路の前段８５から出力される生体活動検出信号の出力タイミングを切り替えて、核磁気共鳴特性変化検出（生体活動検出）の検出精度を上げている。しかしそれに限らず図２９（ｂ）に示されているように生体活動検出信号出力ライン８３を検出用コイル８４と直交させて配置すると、生体活動検出信号出力ライン８３からの出力信号が検出用コイル８４へ漏れ込むのを防止できる。その結果として核磁気共鳴特性変化検出（生体活動検出）と生体活動検出信号の出力を同時に行えるため、長時間に亘る核磁気共鳴特性変化検出（生体活動検出）が可能となる。
【０４８５】
ところで、１個の脳・神経細胞が発火するとその細胞膜電位が一時的に変化し、核磁気共鳴によって生じる５．２節で記載した化学シフト量に対応した電磁波の吸収と放出が発生する。このときの電磁波の吸収／放出特性は図３の発火パターンに対応して変化し、その変化信号が検出用コイル８４内で現われる。
【０４８６】
図２９（ｂ）では図示を省略したが、この検出コイル８４の端部は生体活動検出回路の前段８５内のプリアンプに直接接続されている。したがって１個の脳・神経細胞内で生じた発火パターンに対応した生体活動検出信号が検出用コイル８４内で現われると、前記プリアンプにより信号増幅される。そして増幅されたこの信号は生体活動検出回路の前段８５内部で、励起用コイル７４から供給される電磁波周波数にチューニングされたバンドパスフィルタ（または検波回路）を通過して、前記化学シフト量に対応した電磁波成分のみが取り出された後、Ａ／Ｄコンバータ（Ａｎａｌｏｇ ｔｏ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によりデジタル変換されてメモリ部内に一時格納される。こうしてバンドパスフィルタ（または検波回路）の働きで検出信号のＳ／Ｎ比は大幅に改善される。しかしこの検出信号は非常に微弱なため、生体活動検出回路の前段８５内で一層の検出精度を上げるための信号処理（前段処理）が行われる。
【０４８７】
すなわち脳・神経細胞内で生じる発火パターンは図３に示されているように予め決まっているので、それに対応した発火パターンを生体活動検出回路の前段８５内で記憶しておく。そしてその事前に記憶した発火に対応した検出パターンとメモリ部内に一時格納された検出信号（但しこのときに振幅値の規格化処理を行なう）との間で照合時間をずらしながらパターンマッチング計算を行なう。そしてパターンマッチングの計算結果が特定値以上になったところで脳・神経細胞の発火が生じたと見なして「検出時刻」と「検出振幅値」をメモリ内に一時保存する。
【０４８８】
１．３節で説明したように、図３内での発火期間２４は０．５〜４［ｍｓ］程度となっている。したがってこの期間での変化を精度良くかつ効率良く信号処理するため、図２９（ｂ）の基準クロック＋タイムスタンプ信号の伝送ライン８２内で伝送される基準クロック周波数は１０［ｋＨｚ］から１［ＭＨｚ］の範囲が望ましい。そしてこの基準クロック周波数に沿って１ずつインクリメントされた（１回の基準クロックで「１」毎に加算された）カウンタ値としてタイムスタンプ信号が与えられる。またこのタイムスタンプ信号（この２進のカウンタ値が、基準クロックのタイミングに同期してＮＲＺＩ（Ｎｏｎ  Ｒｅｔｕｒｎ  ｔｏ  Ｚｅｒｏ  Ｉｎｖｅｒｔｉｎｇ）に沿って転送される）と特定回数繰り返される基準クロックが時系列的に交互に配置されて転送される。そしてこのタイムスタンプ信号の先頭ビットが生体活動検出回路の前段８５に到達した時刻を「タイムスタンプ信号が示す時刻」として全ての核磁気共鳴特性変化検出用セル８０内で同期を合わせる。
【０４８９】
まず生体活動検出回路の前段８５内では、上記の基準クロック＋タイムスタンプ信号の伝送ライン８２からの伝送信号に合わせて脳・神経細胞の発火の「検出時刻」と「検出振幅値」をメモリ内に一時保存する。そして特定期間メモリ内で保存された前記情報は、外部から指定されたタイミングで生体活動検出信号出力ライン８３上に出力される。
【０４９０】
ここで生体活動検出信号出力ライン８３上では核磁気共鳴特性変化検出用セル８０毎に出力するタイミングが割り当てられ、その予め指定されたタイミング期間に合わせてメモリ内に一時保管された信号が生体活動検出信号出力ライン８３上で伝送される。
【０４９１】
このようにして生体活動検出信号出力ライン８３上に集められた全ての核磁気共鳴特性変化検出用セル８０からの信号は、生体活動検出回路内の後段部（図示して無い）で行なう（ａ）統計処理に基づく検出信号の高精度化と高信頼性化と（ｂ）生体内部での発火（または活性化）部位の割り出しに利用される。
【０４９２】
まず、始めに上記の最初の処理について説明する。全ての核磁気共鳴特性変化検出用セル８０からの信号には、発火の「検出時刻」が含まれている。したがって、正確に発火を検出できた場合には、同時刻に近接する核磁気共鳴特性変化検出用セル８０から発火の検出信号が得られる。
【０４９３】
したがって、同時刻に近接する核磁気共鳴特性変化検出用セル８０から発火の検出信号が得られない場合には、特定の生体活動検出回路の前段８５内部で『誤検出』があったと見なして検出の対象から外す。このように複数の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０から得られる信号（発火の検出時刻）を比較処理することにより、検出信号の更なる高精度化と高信頼性化を達成できる。
【０４９４】
次に、生体活動検出回路の後段部で行なう生体内部での発火（または活性化）部位の割り出し方法について図３０を用いて説明する。まず検出対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）７５内のα位置にある脳・神経細胞内で発火が起きた時、２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１内の各点で検出信号が得られる。ところで電磁気学によると、このときに核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１内の各点で得られた信号の検出振幅値は、α位置に存在するダイポールモーメント（点磁荷）が作る磁界の強度分布に対応できる。
【０４９５】
すなわち、２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ７１上の各点 π、ρ、σ、υ、ψ で検出される信号の検出振幅値は、それぞれの位置からα位置までの距離ｒπ 、 ｒρ 、 ｒσ 、 ｒυ 、 ｒψの二乗に反比例する。したがって各核磁気共鳴特性変化検出セル８０から得られた同時の「検出時刻」における「検出振幅値」を一旦スムージングしてスパイクノイズ成分を除去した後、図３０に示した関係を利用すると対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）７５内での活性化部位が予想できる。
【０４９６】
上記の活性化部位の予測は、６．１．３節における（３）の生体活動検出信号の抽出に対応する。したがって、６．１．３節の（１）と（２）で説明した生体活動検出信号の抽出場所の位置合わせもしくは抽出場所の同定が必要となる。この操作に対しては図２９で説明した信号検出部をそのまま利用するかもしくは従来のＭＲＩ装置を用い、従来のＭＲＩ検出方法を用いて生体内の水濃度分布パターンまたは脂肪濃度分布パターンを事前に測定する必要がある。そして従来のＭＲＩ検出方法で得られた画像パターンと上記生体活動検出信号の抽出結果を組み合わせて、活性化部位（または発火が頻発する領域）の位置決め（位置の同定）を行なう。
【０４９７】
そして、信号検出部内に設置された生体活動検出回路の後段部（用語の定義は６．１．３節参照）から、「生体内部での活性化部位信号（活性化領域の場所と範囲信号）」または「各部位毎の設定期間毎の発火回数信号」「活性化部位での発火頻度に基づく、生体内部での信号伝達経路」などが生体活動検出信号として出力される。
【０４９８】
６．３．４）隣接する他の生体活動検出系からの干渉を低減する方法
本実施例における生体活動測定方法では、生体活動検出信号量が非常に微量でしかも生体活動検出用照射光１１５（図３１または図３２参照）を測定対象物に照射する必要がある。したがって互いに近接した位置に複数の異なる生体活動検出部１０１が配置された場合には、異なる生体活動検出部１０１から放出された生体活動検出用照射光１１５からの影響（干渉）を受ける危険性がある。この干渉を軽減するため本実施例では、個々の生体活動検出用照射光１１５に識別情報を持たせることで他の生体活動検出用照射光１１５からの影響の度合いを定量的に測定可能にしている。これにより検出側（図３４の後段部の信号処理演算部１４３内）での演算処理による干渉量の相殺が可能となり、物理的に互いの干渉があったとしても生体活動検出に関する高精度を確保できる効果が生まれる。
【０４９９】
この個々の生体活動検出用照射光１１５に識別情報を持たせる方法を説明する。４．７節内の（微弱信号の検出について）で記載した内容および図３１または図３２を用いて６．４．１節で説明したように、変調信号発生回路１１３または１１８を用いて生体活動検出用照射光１１５に対して予め強度変調を加えている。本実施例では変調方法として、基準周波数とその１．５倍の周波数の２種類のみの周波数の（時系列的な）組み合わせからなるＭＳＫ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｓｈｉｆｔ  Ｋｅｙｉｎｇ）と呼ばれる変調方法を採用する。このＭＳＫを用いて個々の生体活動検出用照射光１１５に識別情報を持たせる方法を図５５（ａ）に示されている。生体活動検出用照射光１１５の照射期間的には、生体活動検出期間４４０と生体活動検出部の固有情報明示期間４４１に照射期間が時間的に分割されている。ここで生体活動検出期間４４０内では生体活動検出用照射光１１５は基準周波数のみの単一周波数かつ一定振幅で強度変調されており、この期間内で生体活動検出を行なう。また生体活動の制御を行なう場合には、この生体活動検出期間４４０内の特定期間だけ強い連続した（強度変調しない直列的な）生体活動検出用照射光１１５を照射する。一方生体活動検出部の固有情報明示期間４４１内では、ＭＳＫに基づいて生体活動検出用照射光１１５が変調されている。そして生体活動の制御を行なう場合でも、この期間内での生体活動検出用照射光１１５の強度と変調方法は検出時と同じに保たれている。それによりこの生体活動検出部の固有情報明示期間４４１内での生体活動検出用照射光１１５を安定に検出できるため、生体活動の検出時期と制御時期を問わずに個々の生体活動検出用照射光１１５に識別情報を認識できる効果がある。
【０５００】
この生体活動検出部の固有情報明示期間４４１内における生体活動検出用照射光１１５の変調状況を図５５（ｂ）に示されている。同期信号４５１の期間中ずっと基準周波数の１．５倍の周波数での強度変調期間が続く。したがってこの同期信号４５１を検出することで生体活動検出部の固有情報明示期間４４１の開始タイミングが容易に分かる。その後ＭＳＫ変調に基づく生体活動検出部の製造メーカ識別用ＩＤ情報４５２に対応した基準周波数とその１．５倍の周波数の独自な組み合わせパターンに基づいて生体活動検出用照射光１１５が発光する。この生体活動検出部の製造メーカ識別用ＩＤ情報４５２を認識することで、生体活動検出部１０１ではどの製造メーカの生体活動検出部が隣接位置に配置されているかを識別できる。そしてその次に生体活動検出部個々の識別情報４５３を表わす基準周波数とその１．５倍の周波数の独自な組み合わせパターンが現われる。本実施例ではこの生体活動検出部個々の識別情報４５３として個々の生体活動検出部の製造番号を表示させるが、それに限らず全ての生体活動検出部が異なるパターン（情報）を持っていれば製造番号以外の情報を対応させてもよい。そしてその後ろに製造メーカが設定できる製造メーカ関連の独自情報４５４がＭＳＫ変調に依って表示できるようになっている。
【０５０１】
次に異なる生体活動検出部間で干渉が起こった場合の、信号処理的に影響を除去する方法について説明する。異なる生体活動検出部間での発光は同期してないため、生体活動検出部の固有情報明示期間４４１のタイミングがずれる。したがって自分が発光している生体活動検出期間４４０の間に他の装置での生体活動検出部の固有情報明示期間４４１が重なる。この場合には自分が発光している生体活動検出期間４４０の間に基準周波数の１．５倍周波数で変調された光が漏れ込むため、光の干渉を直ぐに発見できる。さらに同期信号４５１の期間では基準周波数の１．５倍周波数で強度変調され続けるため、スペクトル解析後の周波数毎の振幅値の比較をすることで漏れ込み量（干渉する度合い）を精度良く検出できる。この検出結果を元に図３４に示した後段部の信号処理演算部１４３内で演算処理することで、他の生体活動検出部１０１の影響を大幅に除去できる。したがって図５５に示されているように個々の生体活動検出用照射光１１５に識別情報を持たせることで、他の生体活動検出部１０１との間に干渉が生じても安定かつ高精度で生体活動の検出を行える効果がある。
【０５０２】
６．３．５）ＣＡＲＳ光を用いて生体活動検出を行なう時に使用される光学系
４．８節で、応用例としてＣＡＲＳ顕微分光法が利用できることを説明した。ここではその時に使用される光学系について説明する。特開２００９−２２２５３１号公報が説明するように検出に利用されるストークス光（ＣＡＲＳ光）は指向性の高いビーム状に射出されるため、図７７に示されているように検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００を挟んで照射光の進入方向とは反対側に信号検出部１０３が配置される構造を取る。この信号検出部１０３内の具体的な光学的構造として、たとえば図２３に示されている構造を取ることができる。そして上記の光学的配置の結果、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内の深い場所を生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に設定することができる。しかしこの場合には検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内部での波面収差が発生するため、生体活動検出／制御用電磁波６０８が集光し辛い現象が発生する。この問題点を解決するため、図７７に示されている応用例では生体内で発生する波面収差量検出部８４２と波面収差補正素子８４４を備えている。この生体内で発生する波面収差量検出部８４２内で波面収差量を検出する方法を、図７９に示されている。生体活動検出制御場所（被測定／制御点）８４５内のα位置で反射して戻ってくる一部のストークス光（ＣＡＲＳ光）を対物レンズ３１で集めた後、色フィルタ８５１でポンプ光を遮光してストークス光（ＣＡＲＳ光）のみを通過させる。次に前記対物レンズ３１と集光レンズ８５２−１の組み合わせで構成されるα位置に対する結像面にピンホール８５３を配置し、α位置から発したストークス光（ＣＡＲＳ光）のみを抽出する。ここで抽出したストークス光（ＣＡＲＳ光）をハーフミラー８５３−１で波面分割し、一方に対してアパーチャー８５４によりビーム断面の中心部のみを抜き出す。ビーム断面内の僅かな領域内では比較的波面が揃っているので、この光をビームエキスパンダー８５６で広げて波面の基準光として利用する。ここでハーフミラー８５３−２により、波面分割した他方の光と合成して互いに干渉させる。ここで他方の光の光路途中に配置したミラー８５７−２を微小に傾けて、両者の光が巧く干渉するように調整する。その結果、ＣＣＤカメラ８５８上に干渉縞が観察され、この干渉縞のパターンによりストークス光（ ＣＡＲＳ光 ）の波面収差量が検出できる。ここでストークス光（ＣＡＲＳ光）はコヒーレントな特性を持っているため、上記のように干渉縞が得られる。また図７９においてハーフミラー８５３−１で波面分割した一方の光はアパーチャー８５４によりビーム断面の中心部しか利用されない、したがって合成した時の両者の光量がほぼ一致するように、ハーフミラー８５３−１／−２での透過／反射光量の比率が適正に設定されている。ところで図７７に示されている波面収差補正素子８４４は、図２５で説明した２次元液晶シャッターと同じように２次元のマトリックス状に液晶が並んでいる。そしてこのマトリックス内の各セルに個々の電圧を掛けることで液晶の配向を制御し、波面収差を補正できる。
【０５０３】
特に検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００の表面（表皮）は微細な凹凸形状をしているため、この入射面に生体活動検出／制御用電磁波６０８が入射する時に特に大きな波面収差が発生するだけでなく、ここでの光散乱により生体活動検出／制御用電磁波６０８の多くの光量が損失する。ここでの波面収差の発生と光量損失を防止するため、本応用例では生命体の一部（被験者の頭部など）６００の表面（表皮）に生命体表面での光散乱防止部材８４１を形成している。この生命体表面での光散乱防止部材８４１はたとえばゼラチンで構成され、液状態で生命体の一部（被験者の頭部など）６００の表面（表皮）に塗布し、表面が平坦になるように固着させる。この生命体表面での光散乱防止部材８４１としてゼラチンに限らず、たとえば女性の化粧に利用されるパック（固まった後は容易に剥離できる）を使用してもよい。
【０５０４】
この波面収差の検出／補正光学系はストークス光（ＣＡＲＳ光）を用いた生体活動検出に限らず、たとえば図２３、図２６、図６６または図６７に示されている検出用／制御用光学系に利用してもよい。但しこの場合には、生体活動検出用照射光１１５または生体活動検出／制御用電磁波６０８にレーザー光などのコヒーレント光を用いることが望ましい。
【０５０５】
ところで特開２００９−２２２５３１号公報では、フォトニック結晶ファイバ８３１を用いて複数波長光を含むストークス光（ＣＡＲＳ光）を生成している。それに比べて本応用例では図７６に示したポンプ光およびストークス光のそれぞれに対応した２波長光のみを照射することでトータルの照射光量を低減させて生体活動検出制御場所（被測定／制御点）８４５でのダメージリスクを低減させると共に他の不要な波長光による干渉および悪影響を除去して検出または制御の効率と信頼性を高める効果がある。そしてそれを実現するため。光路途中に複合色フィルタ８３５を配置している。これは図７８の（ａ）から（ｃ）に示されている異なる光学特性（光透過率８２３の波長依存性）を持った色フィルタを重ねることで、図７８（ｄ）の特性を持たせ、ポンプ光とストークス光に対応した２波長光のみが透過可能にした。
【０５０６】
４．８節で説明したように、ストークス光（ＣＡＲＳ光）放出の非線形光学特性を利用することで、生体内の特定な局所領域での生体活動のみを効率良く安定に検出することができる。具体的には脳内の特定の神経細胞のみにポンプ光とストークス光（ＣＡＲＳ光）を照射することで、該当する神経細胞の活動（発火など）のみを検出できる。その具体的方法について図７７を用いて説明する。図７７における２次元液晶シャッター５１−１／５１−２／５１−３は図２５に示されているように任意位置に２次元液晶シャッター内光透過部５６を形成できる。ここでこの２次元液晶シャッター内光透過部５６の位置は、たとえば結像（共焦）関係にある生体活動検出制御場所（被測定／制御点）８４５のα面上での所定の神経細胞１個毎の配置位置に対応する。さらに本応用例では、生体活動検出制御場所（被測定／制御点）８４５における深さ（奥行き）方向の異なるε面上とδ面上に配置された神経細胞の活動（発火など）を同時に検出できる構造となっている。すなわち２次元液晶シャッター５１−１／５１−２／５１−３位置に対して光軸方向に異なる位置にレンズ８３７−１／８３７−２／８３７−３を配置して、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内での深さ（奥行き）方向での異なる生体活動検出制御場所（被測定／制御点）８４５にそれぞれ結像できるようになっている。信号検出部１０３では図２３に示されているように、対応した神経細胞位置での活動（発火など）が検出可能となっている。図７７のハーブミラー８３６−２で反射し、レンズ８３７−２の光軸中心を通過するストークス光（ＣＡＲＳ光）を波面収差量検出に利用している。そのため２次元液晶シャッター５１−２の中心部は常に生体活動検出／制御用電磁波６０８が通過できるように穴が開き、１／４波長版８４０と偏光ビームスプリッタ８３９の組み合わせで波面収差量検出に利用するストークス光（ＣＡＲＳ光）が効率良く生体内で発生する波面収差量検出部８４２へ向かう工夫がなされている。
【０５０７】
図７７では３個の２次元液晶シャッター５１−１／５１−２／５１−３と３個のレンズ８３７−１／８３７−２／８３７−３により生体活動検出制御場所（ 被測定／制御点 ）８４５内の深さ（奥行き）方向での異なるε面、α面およびδ面での生体活動が同時に検出可能な構造となっている。しかしそれに限らず２次元液晶シャッター５１に対応するレンズ８３７の数を増せば、３面を超える複数面上での生体活動を同時に検出することができる。
【０５０８】
次に図７７の信号検出部１０３内の１個の光検出セル３８から得られる検出信号について説明する。特開２００９−２２２５３１号公報において説明されているように、発光部１１１での発光は連続発光では無くパルス発光が必要となる。その結果として、光検出セル３８から得られる生の検出信号は図８０（ａ）が示すようにパルス状の信号となっている。図７３を用いて６．３．１節で説明した検出信号は、検出光量が低下する方向に検出信号が変化する。それに比べると、ここではストークス光量（ＣＡＲＳ光量）が増加する方向に検出信号が変化する。したがって図８０（ａ）では信号変化方向８６３が図７３の場合と逆になる。
【０５０９】
このパルス状の検出信号は非常に高速で変化するため、信号処理上は扱い辛い。そのため本応用例では、図８０（ｃ）に示されている先端部（ピークまたはボトム）検出回路８７４によりパルス信号の下端部をトレースする信号（図８０（ｂ））に変換する。この変換後の信号においても図７３を用いた６．３．１節内での説明と同様に、直流成分の信頼性は低く図８０（ｂ）に示した短時間範囲内で変化する振幅値８６４が最も信頼性が高い。したがって図８０（ｃ）に示されているようにコンデンサ８７６により変換後の信号に対してさらに直流成分を削除し交流成分のみを抽出して信号検出の精度と信頼性を高めている。
【０５１０】
６．４）生体活動検出回路
６．４．１）生体活動検出部内構造
まず、図３１を用いて本実施例における生体活動検出部（用語の定義は６．１．３節参照）内の構造を説明する。既に６．１．３節で説明したように、この生体活動検出部１０１には信号検出部１０３が含まれている。また実施例によっては、生体活動検出信号を得るために生体内部に照射する生体活動検出用照射光１１５を発生する光源部１０２が生体活動検出部１０１内に含まれる場合がある。しかしそれに限らず、この生体活動検出部１０１内には他に基準クロックと変調信号発生部１０４と生体活動検出信号送信部１０５が含まれてもよい。
【０５１１】
また上記信号検出部１０３は、生体活動検出用光電変換部１２１と生体活動検出回路１２２から構成される。そして生体活動検出用光電変換部１２１内部には、複数の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７−１〜８７−５が含まれている。そして上記生体活動検出回路１２２は、生体活動検出回路の前段部８５と生体活動検出回路の後段部８６に分かれている。
【０５１２】
さらに各光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７−１〜８７−５で光電変換されて得られた電気信号が、それぞれ個々に生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５に入力される。次に各生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５からの出力信号は、生体活動検出回路の後段部８６内で統合処理される。
【０５１３】
ここで生体内部における局所的な核磁気共鳴の特性変化に基づいて生体活動検出信号を得る場合には、この信号検出部１０３内は６．３．３節と図２９で説明した構造を持つ。またこの場合には、図３１における１個の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７は、図２９（ｂ）における１個の核磁気共鳴特性変化検出用セル８０内の検出用コイル８４に相当する。そして図３１において１個の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７の出力部に接続された１個の生体活動検出回路の前段部８５が、図２９（ｂ）における生体活動検出回路の前段部８５と同一な要件を意味している。
【０５１４】
ところでこの生体活動検出用光電変換部内で特定波長光（近赤外光または赤外光）を光電変換する場合には（６．１．３節内で説明したように）この生体活動検出用光電変換部内に６．３．１節または６．３．２節で説明した生体活動検出用光学系を持つ。そしてこの場合には、図３１における１個の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７は、図２７から図２８に示した光検出セル３８または図２３から図２５に示した横方向１次元配列光検出セル５４と縦方向１次元配列光検出セル５５に相当する。また図３１における１個の生体活動検出回路の前段部８５が、図２７から図２８に示した生体活動検出回路の前段部８５と同一な要件を意味している。
【０５１５】
次に各生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５の出力信号と生体活動検出回路の後段部８６での入力間の信号接続方法に関しては、図３１に示されているように並列な信号線が生体活動検出回路の後段部８６に入力されてもよい。しかし、それに限らず６．３．３節で説明したように、同一のバスライン上で生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５毎に事前に割り当てられたタイミングに合わせて時系列的にずらしてそれぞれの出力信号を乗せる（同一バスライン上で生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５の出力信号を時系列的に多重化させる）方法を採用してもよい。
【０５１６】
基準クロックと変調信号発生部１０４は、基準クロック発生回路１１７と変調信号発生回路１１８から構成される。この基準クロック発生回路１１７から発生される基準クロックの周波数は６．３．３節で説明したように１０［ｋＨｚ］から１［ＭＨｚ］の範囲が望ましい。しかしそれに限らず、もっと広い範囲で基準クロック周波数を設定してもよい。そしてここで発生される基準クロックに基づき、変調信号発生回路１１８内で変調信号を発生する。この基準クロックと変調信号発生部１０４で発生した基準クロックと変調信号は、生体活動検出回路の前段部８５に入力され、生体活動検出信号の抽出に利用される。
【０５１７】
次に、光源部１０２内の説明を行なう。発光部１１１としてたとえばハロゲンランプまたはキセノンランプを用いた場合、幅の広い波長帯の光が発光部１１１から放出される。したがって効率良く生体活動検出信号を得るため、特定波長光を選択的に抽出して生体活動検出用照射光１１５に利用する。そのため、発光部１１１から放出された光に対して波長選択フィルタ１１６を用いて、４．７節で説明した範囲に含まれる特定波長光を抽出する。ここでこの波長選択フィルタ１１６としては抽出する特定波長光が固定された光学的色フィルタまたは光学的バンドパスフィルタ（薄膜の光学的な多重干渉を利用）を使用してもよいが、それに限らず抽出する特定波長光を変えられる分光器（たとえば回折格子への入射角を変えた波長分離または音響光学的回折格子を用いた波長分離など）を用いてもよい。
【０５１８】
そして波長選択フィルタ１１６を通過した光に対して光変調器１１２により光変調を施した光を生体活動検出用照射光１１５として検出対象となる生体内部に照射する。ここでこの光変調器１１２にはＥＯ変調器（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）またはＡＯ変調器（Ａｃｏｕｓｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）を使用することができる。またこの光変調器１１２を駆動する光変調器駆動回路には、変調信号発生回路１１８で得られた変調信号が入力される。このように生体活動検出用照射光１１５に光変調を掛けると、生体活動検出回路の前段部８５内でこの変調信号に同期した検出信号のみを取り出せるため生体活動検出信号１０６の検出精度と信頼性が大幅に向上する。
【０５１９】
また生体活動検出回路の後段部８６からの出力信号は生体活動検出信号送信部１０５内で所定フォーマットに変換され、生体活動検出信号１０６として生体活動検出部１０１から外部に出力される。
【０５２０】
図３２に、生体活動検出部の他の実施例を示す。この他の実施例では、特に表６の周辺血液中の酸素濃度変化を検出する場合に適している。前記のように、この場合には７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光に対する生体内部での透過光の強度変化の違いを検出する。したがって７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］という互いに波長の異なる生体活動検出用照射光１１５−１〜１１５−３を同時に生体内部に照射する。ここで７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］の光を発光する発光部１１１−１から１１１−３には半導体レーザー素子を利用する。
【０５２１】
またそれぞれの発光部１１１−１〜１１１−３の発光を制御する発光部駆動回路１１４−１〜１１４−３には、それぞれ異なる変調規則に基づいた変調信号が入力される。そのため、基準クロックと変調信号発生部１０４内では、異なる変調規則に基づいた変調信号を出力する変調信号発生回路１１８−１〜１１８−３を持っている。
【０５２２】
このように各生体活動検出用照射光１１５−１〜１１５−３に対する変調信号を変えることで、互いに異なる波長光の影響（クロストーク）を電気的に除去して信号検出部１０３内部での生体活動検出信号１０６の検出精度と信頼性が向上する。
【０５２３】
そして信号検出部１０３内部では３波長光を別々に検出するために、３個の生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３がそれぞれ配置されている。ここで図３１と同様に各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３内にはそれぞれ複数の光電変換セル８７が含まれているが、説明図を簡素化するために記載を省いている。
【０５２４】
また各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３で別の波長を持った生体活動検出用照射光１１５を誤って検出しないように、光入射面上にそれぞれの波長光のみが透過する色フィルタ６０−１〜６０−３を配置している。また各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３には、それぞれ個々に生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−３が接続されている。
【０５２５】
図３２に示した生体活動検出部１０１を用いた他の応用例について説明する。ここでは互いに波長の異なる複数種類の近赤外光を同時に利用して、脳・神経系での細胞膜電位変化を精度良く検出する。すなわち複数の波長光を生体活動検出場所（被測定点）３０に同時に照射し、そこから得られる複数の波長光を別々に検出し、個々の検出結果を比較して検出結果の信頼性を評価する。
【０５２６】
表４に示されているように、脳・神経細胞が発火した時に第３倍音に対応した光として波長が１．０５［μｍ］近傍の近赤外光と第１倍音に対応した光として波長が２．１６［μｍ］近傍の近赤外光の吸収が起きる。したがって上記に対応して、波長が０．８４０［μｍ］から１．３７［μｍ］の範囲にある近赤外光と波長が２．０５［μｍ］から２．４８［μｍ］の範囲にある近赤外光（４．７節参照）の２波長光を生体活動検出場所（被測定点）３０に同時に照射する。
【０５２７】
そしてたとえば生体活動検出場所（被測定点）３０から得られる波長が０．８４０［μｍ］から１．３７［μｍ］の範囲にある近赤外光を生体活動検出用光電変換部１２１−１内で光電変換して電気信号を発生させ、波長が２．０５［μｍ］から２．４８［μｍ］の範囲にある近赤外光を生体活動検出用光電変換部１２１−２内で光電変換する。そして原理的には、脳・神経細胞が発火すると生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２内で同時にパルスカウントされる。
【０５２８】
このパルスカウントの同時発生を生体活動検出回路の後段部８６でモニターする。もし生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２内で同時にパルスカウントされ無い場合には、どちらかの前段部８５で誤検出または検出漏れがあったと予想される。したがって生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２内でのパルスカウントの同時検出性を確認することで、生体活動検出（脳・神経細胞の発火検出）の検出精度と検出信頼性が大幅に向上する。
【０５２９】
上記の応用例では複数の波長を有した近赤外光を同時に照射し、前記複数の波長光を個々に検出して同時検出を確認する。しかしそれに限らず、本実施例では多くの波長光を含んだ（パンクロマティックな）近赤外光を生体活動検出場所（被測定点）３０に同時に照射してもよい。この場合には、波長が０．８４０［μｍ］から１．３７［μｍ］の範囲にある近赤外光と波長が２．０５［μｍ］から２．４８［μｍ］の範囲にある近赤外光を個々に検出する。
【０５３０】
上記の応用例はそれに限らず、複数の波長光を用いて複数の生体内現象を検出してもよい。たとえば更なる応用例として、互いに波長の異なる光（近赤外光）を同時または時間をずらして生体活動検出場所（被測定点）３０に照射し、そこから得られる光に対して波長毎に別々に検出して脳・神経細胞の発火と同時に脳・神経細胞間での信号伝達時に放出される神経伝達物質の検出またはそれに関与する神経回路を予測することができる。
【０５３１】
たとえば中脳腹側被蓋野から側坐核に投射する中脳辺縁ＤＡ路は報酬系回路と呼ばれて快の情動反応を引き起こすが、その信号伝達にドーパミンが使われる（有田秀穂：脳内物質のシステム神経生理学−精神精気のニューロサイエンス−（中外医学社，２００６年）ｐ.１０４）。
【０５３２】
また３．２節および４．６．４節のそれぞれの説明と同じ理由から、シナプス隙間内で前記ドーパミンが受容体と結合すると独自の振動モードが発生して特定波長のところで独自の吸収帯が発生する。ところで同じ神経伝達物質でも上記ドーパミンが属するモノアミン類または興奮性神経伝達物質と呼ばれるグルタミン酸、また運動制御または自律神経系に関わるアセチルコリン間では分子構造が異なるため、受容体との結合時に生じる振動モードに対応した吸収帯の波長が異なる。
【０５３３】
したがって複数の検出波長光の内で特定波長光を用いて脳・神経細胞の発火を検出し、それと同時または直前か直後に吸収量が増加する光の波長を検出すると、信号伝達に利用された神経伝達物質の検出とその神経回路が予測できる。
【０５３４】
５．１．１節で説明した内容から、核磁気共鳴を用いても上記の検出は可能となる。すなわちシナプス隙間内で神経伝達物質が受容体と結合すると、その結合に対応した化学シフト量の所に吸収ピークが現われる。したがって神経伝達物質と受容体との結合で新たに現われた吸収ピークの化学シフト量から、信号伝達に関与した神経伝達物質とそれに関係した神経回路が検出できる。
【０５３５】
この場合には検出精度を上げるため、脳・神経細胞の発火の化学シフト量に対応した周波数の電磁波と特定の神経伝達物質と受容体間の結合時の化学シフト量に対応した周波数の電磁波を同時に生体活動検出場所（被測定点）３０に照射してもよい。
【０５３６】
次に本実施例における更なる応用例を説明する。今までは興奮性神経伝達物質の伝達をきっかけとした脳・神経細胞の発火という活性化度１６２（図３６参照）を高める活動の検出が中心だった。更なる応用例として、この活性化度１６２を下げる活動の検出方法について説明する。
【０５３７】
Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ 他：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ 細胞生物学（南江堂，１９９９年）ｐ．４００）によると、グリシンまたはＧＡＢＡ等の抑制性神経伝達物質が伝達されると、外部から脳・神経細胞内の細胞質側に塩素イオンＣｌ-が流入する。ところで図３に示されているように、細胞膜電位２０は静止時２５に負の静止膜電位２１のため、細胞体内に塩素イオンＣｌ-を流入させる方向に静電気力は作用しない。しかし表１に示されているように脳・神経細胞の内外で塩素イオンＣｌ-の濃度差が大きいため、この濃度差に対応した浸透圧の働きで塩素イオンＣｌ-を細胞質側に流入させる。そして、図３における静止膜電位２１よりも細胞膜電位２０を下げる過分極の状態が発生する。
【０５３８】
図４と表２が示すように、神経細胞膜の細胞質側にはアミノ基（−ＮＨ3+）を含むＰＳＲＮおよびＰＥＡＭが多量に分布している。したがって２．５節で行った考察と同じ理由から、上記の脱分極時には細胞質側に流入した塩素イオンＣｌ-がＰＳＲＮまたはＰＥＡＭ内のアミノ基とイオン結合または水素結合して−ＮＨ3+Ｃｌ-の状態を形成すると考えられる。そしてその結果として、４章で説明したようにＮ−Ｈ−Ｃｌ-間の逆対称伸縮振動に基づく新たな吸収帯が発生し、そして５章で説明したようにＮ−Ｈ−Ｃｌ-内の水素原子核周辺に局在する電子軌道の変化に基づく核磁気共鳴特性上の（特定化学シフト量に対応した）新たな吸収ピークが発生する。
【０５３９】
したがって３章〜５章で説明した波長または化学シフト量に対応した周波数を持った電磁波の吸収現象を利用して脳・神経細胞の発火を検出する代わりに、Ｎ−Ｈ−Ｃｌ-間の逆対称伸縮振動の１／２／３倍音間遷移に対応した波長またはＮ−Ｈ−Ｃｌ-内の水素原子核での核磁気共鳴の吸収ピーク（化学シフト量）に対応した周波数を持った電磁波の吸収現象を利用して抑制性神経伝達物質の作用状態および過分極状態を検出できる。
【０５４０】
したがって検出対象とする（あるいは検出するために照射する）電磁波の波長もしくは（化学シフト量に対応した）周波数の設定値を変えることで、脳・神経細胞の発火状態を検出する代わりに過分極状態および抑制性神経伝達物質の伝達状態を検出できる。
【０５４１】
上記の過分極状態の検出は特定の１波長または特定の１周波数の電磁波のみの検出で行える。さらに上記の波長／周波数を持った電磁波と共に、グリシンまたはＧＡＢＡが受容体と結合した時に生じる振動モードに対応した吸収帯の波長もしくはその時の化学シフト量に対応した周波数の電磁波を同時に測定すると、過分極状態と抑制性神経伝達物質の伝達状態を同時に測定できる。その結果、非常に複雑な脳・神経細胞系の活動メカニズムを一層詳しく知れる。
【０５４２】
またそれに限らず検出に用いる複数波長または複数周波数の組み合わせ（あるいはそれのために生体活動検出場所（被測定点）３０に照射する電磁波に含まれる複数の波長または周波数の組み合わせ）により、たとえば抑制性神経伝達物質の伝達による過分極状態の生成と発火の関係がより詳しく分かり、神経回路内での信号伝達メカニズムの解明に大きく貢献できる。
【０５４３】
６．４．２）生体活動検出回路内構造
図３３を用いて、生体活動検出回路の前段部８５内の構造を説明する。生体活動検出用光電変換部１２１内の１個の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７で光電変換されて得られた電気信号は、生体活動検出回路の前段部８５内のプリアンプ１３１により電流−電圧変換される。
【０５４４】
そしてバンドパスフィルタ１３２（あるいは低域遮断フィルタ）により余分なノイズ成分が除去された後、変調信号成分抽出部（同期検波部）１３３内で同期検波される。ここでは基準クロックと変調信号発生部１０４内の変調信号発生回路１１８から得られた変調信号に同期して同期検波が行われ、変調信号に同期した信号成分のみが抽出される。その後はＡ／Ｄコンバータ１３４によりデジタル信号に変換された後、基準クロック発生回路１１７から得られた基準クロックに同期して前段部内のメモリ部１３５内に信号データが逐次蓄積される。
【０５４５】
この前段部内のメモリ部１３５内に蓄積された信号データは、前段部の信号処理演算部１３６内で後述する信号処理が施された後、再度前段部内のメモリ部１３５内に保存される。また後段部との間の信号転送部１３７では前段部の信号処理演算部１３６からの指示に従い、信号処理が施された後の信号データを前段部内のメモリ部１３５内から読み取って生体活動検出回路の後段部８６へ転送する。一方この後段部との間の信号転送部１３７では、生体活動検出回路の後段部８６から必要な信号データを前段部の信号処理演算部１３６へ転送する働きも持つ。
【０５４６】
次に図３４を用いて、生体活動検出回路の後段部８６内の構造を説明する。後段部との間の信号転送部１３７から出力された信号データは、前段部との間の信号転送部１４１を経由して後段部内のメモリ部１４２内に一時保存される。図３４では図示して無いが、この後段部内のメモリ部１４２内では全ての生体活動検出回路の前段部８５−１〜−５（図３１と図３２参照）から送られる信号データを一括保存している。一方この前段部との間の信号転送部１４１は、後段部の信号処理演算部１４３からの必要な信号データを生体活動検出回路の前段部８５へ転送する役割も持つ。
【０５４７】
そして後段部の信号処理演算部１４３では後段部内のメモリ部１４２から必要な信号データを読み取り、更なる信号処理を行った信号データを再度後段部内のメモリ部１４２に保存する。ここで行われる更なる信号処理の一つは、生体活動の位置検出部４６から得られる生体活動検出場所（被測定点）３０の位置情報（第１の検出によって得られた情報）を利用して演算処理がなされる。
【０５４８】
また生体活動検出信号送信部に対する信号転送部１４４は後段部の信号処理演算部１４３からの指令に応じ、更なる信号処理が施された後の信号データを後段部内のメモリ部１４２から読み取り、生体活動検出信号送信部１０５へ転送する。
【０５４９】
ここで上記の一連の処理は、基準クロック発生回路１１７で生成される基準クロックのタイミングに合わせて実施される。
【０５５０】
ところで図３３と図３４共に、信号データの転送経路を「太字実線」で表し、基準クロックまたはコマンドの転送経路を「細字実線」で区別して表示してある。
【０５５１】
ところで前段部の信号処理演算部１３６と後段部の信号処理演算部１４３内で行われる信号処理としては、検出の対象となる生体活動の種類により異なる演算処理が行われる。表６の「信号発生の物理現象と検出手段」の欄に記載した内容に沿って、下記に各信号処理演算部１３６、１４３内で行われる演算処理内容の概説を行なう。
【０５５２】
＜脳・神経系での細胞膜電位変化＞を検出する場合
この場合には、図３に示した細胞膜電位２０の変化に対応した生体活動検出信号が得られる。したがって生体活動検出信号としては、『特定の単位時間内で何回細胞膜電位２０の変化が生じたかを表わすパルスカウント数』が重要となる。そのため、図３に示した細胞膜電位２０の変化に対応した生体活動検出信号パターンを前段部の信号処理演算部１３６内（または前段部内のメモリ部１３５内）で予め記憶し、前段部内のメモリ部１３５内に蓄えられた信号データ列に対して『パターンマッチング』の演算処理（パターン一致度の逐次計算）を行なう。
【０５５３】
そしてパターン一致度が特定値を超えた場合、『１回の発火が生じた』と見なしてパルスカウント数を１だけ加算（インクリメント）する。ここで、１個の光電変換セル（光検出セル）８７上で複数の異なる脳・神経細胞からの発火を同時に検出する場合がある。したがって『１回の発火が生じた』と見なした場合には前段部内のメモリ部１３５内に蓄えられた信号データ列から１回の発火に対応して検出される生体活動検出信号パターン成分を減算処理した後、再度パターンマッチング演算を行なう。この処理により、複数の異なる脳・神経細胞からの同時発火が検出できる。
【０５５４】
次に後段部の信号処理演算部１４３では、各光電変換セル（光検出セル）８７から得られた特定の単位時間毎の『パルスカウント値』を集計し、その集計結果を生体活動検出信号送信部に対する信号転送部１４４から直接出力することができる。またそれに限らずパルスカウント値の分布状況を統計解析した結果を出力してもよい。またさらにパルスカウント値が多い領域を脳・神経系における『活性化領域』と見なし、活性化領域の位置情報または活性化領域の時間変化（脳・神経系内における信号伝達経路）などを出力してもよい。
【０５５５】
脳・神経系での細胞膜電位変化の検出に図３２に示されている信号検出部１０３を用い、波長が０．８４０［μｍ］から１．３７［μｍ］の範囲にある近赤外光と波長が２．０５［μｍ］から２．４８［μｍ］の範囲にある近赤外光の２波長光を使用した場合の後段部の信号処理演算部１４３内での処理方法について説明する。脳・神経細胞内で発火が起きると、生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２内では同時にパルスカウント値が１加算（インクリメント）される仕組みになっている。
【０５５６】
一方本実施例では検出信号が微弱なため、外乱ノイズの影響で生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２の内の一方のみが発火として誤検出される（パルスカウント値が加算される）危険性も含んでいる。したがって生体活動検出回路の前段部８５−１および８５−２の内の一方のみが発火として（誤）検出された（パルスカウント値が加算された）場合には、後段部の信号処理演算部１４３内で誤検出と判定して生体活動検出回路の後段部８６から外へ出力しない（生体活動検出信号１０６の中から削除する）処理を行なう。このように脳・神経細胞の発火を多重に検出することで、生体活動検出信号１０６の検出信頼性が大幅に向上する。
【０５５７】
＜周辺血液中の酸素濃度変化＞を検出する場合
この場合には信号データの空間的変化量または時間的変化量が重要となり、（１）生体活動検出場所（被測定点）３０上において隣接する（あるいは周辺に配置された）場所に対応した光電変換セル（光検出セル）８７から検出される信号データとの間の差分値算出、（２）同一光電変換セル（光検出セル）８７における信号データに関する時間的変化の抽出、（３）事前に記憶された同一光電変換セル（光検出セル）８７での信号データとの差分値算出、（４）（１）から（３）までを組み合わせた値の算出、（５）生体活動に関する信号を含んだ互いに異なる波長光に対応した各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３からの信号データ間の比較・計算の演算処理を行なう事になる。
【０５５８】
（１）の算出には、後段部の信号処理演算部１４３が一度各光電変換セル（光検出セル）８７から検出される信号データを収集し、その結果を前段部の信号処理演算部１３６へ通知する。
【０５５９】
また（２）の演算処理では、前段部内のメモリ部１３５内に保存された過去の信号データを読み出し、現在の信号データとの間の差分を演算する。
【０５６０】
一方（３）の演算処理では、生体活動検出場所（被測定点）３０上の各位置から事前に検出された信号データを後段部内のメモリ部１４２に保存しておく。そして生体活動検出の時点で、生体活動検出場所（被測定点）３０上の各位置に対応した前段部の信号処理演算部１３６にそのデータが転送され、そのデータと現在の信号データ間の差分値が計算される。また（４）に示したように、必要に応じて（１）から（３）までの演算処理によって得られた結果を組み合わせた値（加算値、減算値、積の値または商の値）の算出を行なう。
【０５６１】
このようにして後段部の信号処理演算部１４３では『差分値』のデータが収集される。次に上記（５）に示した演算処理について説明する。近赤外光を用いて周辺血液中の酸素濃度変化を測定する場合には、特に図３２に示されているように異なる３波長光からの信号データが別々に得られる特徴がある。
【０５６２】
ＢＯＬＤ効果について前述したように、脳・神経細胞が活性化すると数秒後にはその周辺の毛細血管内で酸素化ヘモグロビン濃度が増加する。また、酸素化（酸素分子が吸着した）ヘモグロビンは ９３０［ｎｍ］に吸収ピークを持ち、ヘモグロビンが脱酸素化（酸素分子を放出する）すると７６０［ｎｍ］と９０５［ｎｍ］に吸収ピークが現われる。
【０５６３】
したがって脳・神経細胞が活性化すると数秒後には７８０［ｎｍ］、８０５［ｎｍ］および８３０［ｎｍ］のそれぞれの波長光の検出光量が変化（たとえば７８０［ｎｍ］の検出光量が増加し、８３０［ｎｍ］の検出光量が減少）する。したがって後段部の信号処理演算部１４３内では、異なる３波長光に対応した各生体活動検出回路の前段部８５−１〜−３から出力される信号データ間での比較・計算として減算処理あるいは割り算処理などを行なう。
【０５６４】
ところで図３２では記載を簡略化したが、各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３内はそれぞれ複数の光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７−１〜８７−５から構成され、そして各光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７−１〜８７−５には個々に生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−５が接続されている（図３１参照）。そのため信号処理演算部１４３内での異なる３波長光に対応した減算処理あるいは割り算処理は、異なる３波長光において同じ位置（または互いに対応した位置）に配置された光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７−１〜８７−５から得られる信号データ間で行われる。
【０５６５】
このような異なる波長光に対応した各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３からの信号データ間で演算処理を行なうと、信号データのＳ／Ｎ比が向上して生体活動検出信号１０６の信頼性が向上する。というのは、被検出対象の生体（被験者など）の動きによって生体活動検出部１０１に対する生体活動検出場所（被測定点）３０の位置が変化し、上記３波長光の検出光量が同時に変化する場合がある。
【０５６６】
そしてこの検出光量の変化が生体活動検出回路の前段部８５−１〜８５−３から出力される信号データにノイズ成分として現われる。しかし後段部の信号処理演算部１４３内で上記の減算あるいは割り算の処理を行なうことで、このノイズ成分の影響を大幅に低減して信号データのＳ／Ｎ比が向上する。
【０５６７】
また上記（５）に示した各生体活動検出用光電変換部１２１−１〜１２１−３からの信号データ間の比較・計算に関する他の実施例を説明する。ここでは各信号データを比較して生体活動検出信号１０６の検出精度を上げる。具体的には、各信号データ間で同時に発生する検出光量変化の方向対象性または方向非対象性から検出信号の真偽を判定する。具体的には前述したように、毛細血管内での酸素化ヘモグロビン濃度が増加すると、７８０［ｎｍ］の検出光量が増加して８３０［ｎｍ］の検出光量が減少する場合がある。
【０５６８】
したがってこの場合には、７８０［ｎｍ］光の検出に対応した生体活動検出回路の前段部８５（厳密には酸素化ヘモグロビン濃度が増加した毛細血管部分に対する結像位置に配置された光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）８７で光電変換されて得られた電気信号を処理する生体活動検出回路の前段部８５）から出力される信号データは検出光量の増加情報が示される筈である。
【０５６９】
また８３０［ｎｍ］光の検出に対応した生体活動検出回路の前段部８５から出力される信号データは検出光量の減少情報が示される筈である。そして後段部の信号処理演算部１４３はこの同時に起こる増加／減少関係を把握し、どちらかの変化が起きない場合または変化の方向が同じ場合には『生体活動検出回路の前段部８５で誤検出した』と判断して、この変化状況を生体活動検出信号１０６から削除処理する。逆に増加／減少関係が同時に発生した場合には、『信頼できる生体活動検出信号１０６』を見なして生体活動検出回路の後段部８６から出力される信号データに加える。
【０５７０】
＜サーモグラフィーによる温度変化＞を検出する場合
この場合には＜周辺血液中の酸素濃度変化＞と同じ演算処理を行なう。但し、異なる３波長光からの信号データ間での割り算処理または減算処理は行なう必要が無い。
【０５７１】
＜ｆＭＲＩでの酸素濃度変化＞を検出する場合
この場合には後段部の信号処理演算部１４３内で、図３０と６．３．３節で説明した方法を用いて活性化部位の予測演算（核磁気共鳴特性変化の発生場所検出）を行なう。
【０５７２】
ところでいずれの場合にも本実施例では、後段部の信号処理演算部１４３では上記演算処理を行った後に後述する『生体活動検出領域の規格化処理』を行なう。
【０５７３】
たとえば図２６に示されている生体活動検出用光学系を利用した場合について説明する。生体活動の検出時には、生体活動検出場所（被測定点）３０が移動すると、前述した『第１の検出』（生体活動検出場所の位置検出と位置制御）の結果として結像レンズ５７が自動的に光軸方向に移動する。そのため、生体活動検出場所（被測定点）３０に対する結像パターンが常に光検出器３６上に現われる。
【０５７４】
ところで生体活動検出場所（被測定点）３０が結像レンズ５７の光軸方向に移動すると、光学的現象として光検出器３６上の結像パターンサイズが変化する。また生体活動検出場所（被測定点）３０が結像レンズ５７の光軸に直交する方向に移動すると、光検出器３６上の結像パターンの位置がずれる。その現象に対して本実施例では生命活動測定（生体活動検出信号から生体活動情報を生成する処理）の処理を容易にするため、生体活動検出場所（被測定点）３０が移動しても、それに対する光検出器３６上の結像パターンの中心位置とサイズを固定した形で生体活動検出信号１０６を出力する点に特徴がある。
【０５７５】
たとえば生体活動検出の位置検出部として図２２に示されている光学系を用いて『第１の検出』を行った場合、生体表面の目印位置４０に対する２次元光検出器４３−１および４３−２上の結像パターン位置から、生体活動検出部表面からの距離４４（図２６における結像レンズ５７の光軸に沿った方向での生体活動検出場所（被測定点）３０の位置に対応）だけでなく結像レンズ５７の光軸に直交する方向での生体表面の目印位置４０も分かる。
【０５７６】
この情報を生体活動の位置検出部４６から受け取ると、図３４内の後段部の信号処理演算部１４３により［Ａ〕結像パターンサイズの変更（サイズの規格化）と［Ｂ〕結像パターン中心位置のずらし処理が行われる。
【０５７７】
すなわち〔Ａ〕の操作として生体活動検出場所（被測定点）３０が標準よりも結像レンズ５７に近付いていた場合、後段部のメモリ部１４２から読み取った信号データの「間引き処理」を行って結像パターンの縮小化を行った結果を再度後段部のメモリ部１４２内に保存する。逆に生体活動検出場所（被測定点）３０が標準よりも結像レンズ５７に遠ざかっていた場合には、後段部のメモリ部１４２から読み取った信号データの「補間処理」を行って結像パターンの拡大化を行った結果を再度後段部のメモリ部１４２内に保存する。この１実施例としてはたとえば６．５．４節で後述するように、結像パターンサイズを被験者（ユーザ）の顔サイズに規格化する方法もある。
【０５７８】
次に下記の要領で〔Ｂ〕の操作を行なう。結像パターン中心の位置情報を生体活動の位置検出部４６から受け取ると、中心位置情報を後段部のメモリ部１４２内に保存しておく。そしてその情報に基づき、（結像パターンの）規格化された領域に対する信号データのみを生体活動検出信号送信部に対する信号転送部１４４から出力する。
【０５７９】
６．４．３）生体活動検出信号送信部内構造
図３５を用いて生体活動検出信号送信部１０５内の構造を説明する。図３５でも同じく信号データの転送経路を「太字実線」で表し、基準クロックおよびコマンドの転送経路を「細字実線」で区別して表示してある。
【０５８０】
本実施例では個人情報保護の観点から、生体活動検出部１０１から出力される生体活動検出信号１０６は暗号化されている点に特徴がある。
【０５８１】
生体活動検出信号送信部１０５内では、通信制御部１５８を経由して外部に生体活動検出信号１０６が送信される。このときに生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１により、通信制御部１５８を経由して外部に生体活動検出信号１０６が送信された回数（または外部に生体活動検出信号１０６が送信された累計の送信時間）がカウントされる。
【０５８２】
ところで生体活動検出信号送信部１０５内では、時変鍵発生器１５２と時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３という２種類の暗号鍵に関する制御回路を持っている。ここで時変鍵発生器１５２と時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３は共にＭ系列の乱数発生器で構成されているが、時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３の方が簡易的であり出力ビット数も一周（一廻り）する数（Ｍ値）も大幅に小さい。そしてこのとき変鍵発生器１５２と時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３の初期値は、生体活動検出部１０１の製造時に設定される。ところで図示して無いが隠しコマンドにより、このとき変鍵発生器１５２と時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３および生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１の値が共に初期値に戻れる仕組みになっている。
【０５８３】
時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３の出力値が変化しない時には、生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１が１ずつ増加（インクリメント）する度（あるいは通信制御部１５８を経由して生体活動検出信号１０６が外部に通信（出力）される累計の送信時間が一定の期間を経過する度）に、このとき変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２の出力値（乱数値）が変化する。
【０５８４】
時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３は、生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１が特定回数（たとえば１０回または１００回）増加する度（すなわち特定回数だけ外部に生体活動検出信号１０６が送信される毎あるいは通信制御部１５８を経由して生体活動検出信号１０６が外部に通信（出力）される累計の送信時間が特定期間を経過する毎）に出力値が変化する。
【０５８５】
このとき変数発生器１５３の出力値が変化すると、その出力値に応じて時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２の出力値（乱数値）も変化する。このように時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２からの出力値（乱数値）は、生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１の出力値と時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３からの出力値の組み合わせに応じて変化する。そしてこのとき変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数に依存）１５２の出力値が、暗号化部１５４内で暗号化する時の暗号鍵として使用される。
【０５８６】
ここで、本実施例における時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２からの出力値について詳しく説明する。
【０５８７】
時変鍵発生器１５２を構成するＭ系列の乱数発生器とは、入力ステップ数「ｉ」に応じて異なる乱数値を出力する回路で、最大Ｍ個までの異なる乱数値を発生できる。すなわちステップ「０」から「Ｍ−１」までは、過去に出力した全ての値とは異なる乱数値が出力される。しかし入力ステップ数が「Ｍ」を超えると（一周した後には）、過去に出力した順に乱数値が繰り返して出力される。
【０５８８】
本実施例では、生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１の出力値が変化するタイミングが入力ステップ数「ｉ」が変化するタイミングに対応する。つまり、通信制御部１５８から生体活動検出信号１０６が送信される回数が変化する度（あるいは通信制御部１５８を経由して生体活動検出信号１０６が外部に通信（出力）される累計の送信時間が特定期間を経過する毎）に入力ステップ数が「ｉ」から「ｉ＋１」に変化し、時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２から出力される乱数値が変化する。
【０５８９】
ところで、生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ１５１が特定回数増加する度（すなわち特定回数だけ外部に生体活動検出信号１０６が送信される毎 あるいは通信制御部１５８を経由して生体活動検出信号１０６が外部に通信（出力）される累計の送信時間が特定期間を経過する毎）に、時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３の出力値が変化する。今この出力値を「ｊ」とする。
【０５９０】
そしてこのときには、時変鍵発生器１５２の入力ステップ数が「ｉ」から「ｉ＋ｊ＋１」に変化し、時変鍵発生器１５２からは入力ステップ数「ｉ＋ｊ＋１」に応じた乱数値が出力される。つまり時変のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３の出力値が変化した時だけ、時変鍵発生器１５２におけるＭ系列内の連続変化の中で前記の出力値「ｊ」だけずれる。
【０５９１】
このように時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３と時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）１５２の組み合わせによって暗号鍵が生成されることで、不正な暗号鍵解読を防止して生体活動検出信号１０６の外部への転送時の高い安全性が確保できる。
【０５９２】
生体活動検出回路１２２から生体活動検出回路との間の信号転送部１５５を経由して送信された信号データは、暗号化部１５４で暗号化処理されて生体活動検出信号送信部内のメモリ部１５６内に一時保存される。ところで生体活動検出信号１０６は上記のように暗号化されただけでなく、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）に従った通信フォーマット内に格納されている点に本実施例の特徴がある。
【０５９３】
それにより、インターネット上での生体活動検出信号１０６の送信容易性を向上させている。それを可能にするため、ＩＰアドレス情報が予め記憶されたＩＰ構造生成部（ＩＰアドレス設定含む）が暗号化された信号データを生体活動検出信号送信部内のメモリ部１５６から読み出し、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）に従った通信フォーマットに直す。ＩＰ構造生成部（ＩＰアドレス設定含む）で最終的なフォーマットに生成された生体活動検出信号１０６は、通信制御部１５８を経由して外部へ転送される。
【０５９４】
６．５）生体活動測定方法
６．１．３節で説明したように本実施例では、生体活動検出部で得られた生体活動検出信号から生体活動の解析を行って生体活動情報を得る。そしてこの一連の動作を総称して生体活動測定と呼ぶ。本節では上記生体活動の解析を中心に生体活動測定方法について説明する。
【０５９５】
６．５．１）生体活動検出信号から得られる情報のまとめ
６．３節と６．４節で説明した方法によって得られた生体活動検出信号１０６の暗号を解いて複号した時に得られる情報の内容を図３６に示されている。図３６に示されている生体活動検出領域１６１とは、発火を行なう１個の脳・神経細胞の配置場所あるいは複数の脳・神経細胞から構成される特定領域の配置場所を示している。しかしそれに限らず体全体内での神経伝達経路上の場所または脳・神経系の活動を超えた生体活動を行っている生体内特定領域の配置場所を示してもよい。
【０５９６】
また図３６に記載された活性化度１６２とは、生体内の各検出領域１６１における生体活動の活性化の度合いを示している。そして検出対象によりこの活性化度１６２が、脳・神経細胞の延べ発火回数（パルスカウント数）、毛細血管中の血液の酸素化ヘモグロビン濃度（または脱酸素化ヘモグロビン濃度）またはサーモグラフィーで測定した表面温度（の変化量）分布などに対応する。図３６で示した活性化度１６２の分布特性（特性分布のパターン）は、経過時間１６３により変化する。
【０５９７】
ところで近赤外光または核磁気共鳴特性変化を用いて脳・神経細胞の発火を検出する代わりに６．４．１節で説明したように抑制性神経伝達物質）の伝達状況または過分極の状況を検出した場合には、特定波長または特定の化学シフト量に対応した周波数を持った電磁波を吸収する局所領域内では活性化度１６２の値が低くなる。したがって検出対象とする現象に応じた活性化度１６２方向の変化に注意する必要がある。
【０５９８】
したがって後述する『生体活動の解析』では、図３６で示させる生体活動検出信号の中から、（１）活性化部位（生体活動検出領域１６１内での活性化度１６２の値が指定値を超えた場所）、（２）特定活性化部位における活性化度１６２の値（活性化の強度）、（３）活性化部位の繋がりパターン（活性化分布特性＝図３６で示した活性化特性分布）、（４）活性化部位の時間的な繋がり（神経内での信号伝達経路など）および（５）活性化分布の時間変化特性（経過時間１６３にしたがって活性化分布が変化する特徴）などを利用（抽出）して生体活動の解析を行なう。
【０５９９】
６．５．２）生体活動情報の内容
本実施例において、時間の経過と共に変化し得る生体内部の活動状態が生体活動情報の対象となる。そして特に『測定時における特定個人または複数者の生体内部の活動状態を人間または機械が解釈可能に（判定または識別可能な形で）示された（または表現もしくは説明された）情報』を『生体活動情報』と呼ぶ。
【０６００】
そしてこの生体活動情報には、生体内での神経活動または精神活動、あるいは精神状態を示す（説明する）情報が含まれる。またこの精神活動または精神状態は特定個人（被験者またはユーザ）固有の情報を示すだけでなく、複数者（複数の被験者またはユーザ）から構成されるグループ（集合体）の特性を示してもよい。
【０６０１】
本実施例で生体活動の解析を行って得られる生体活動情報の概念図を図３７に示されている。
【０６０２】
本実施例では、前記生体活動検出信号から複数の『測定項目』に対応した生体活動情報をそれぞれ抽出することができる。そして各測定項目には１個以上の『判定要素１７１』が定義される。そして生体活動を解析した結果として、特定の測定項目における判定要素１７１−１〜１７１−３毎の合致度１７２が図３７（ａ）に示した形で、生体活動検出を行った経過時間１６３毎に表せる。ここで説明の容易性を考慮し、生体活動の解析結果を図３７に示されているグラフで表示した。
【０６０３】
しかしこれに限らず判定要素１７１−１〜１７１−３毎の合致度１７２を数値での表示或いは何らかのアニメーションで表示してもよい。
【０６０４】
ところで生体活動は時々刻々と変化するので、判定要素１７１−１〜１７１−３毎の合致度１７２も経過時間１６３に応じて変化する。そしてその変化状況を図３７（ｂ）に示されている。
【０６０５】
図３７（ｂ）に示した『イベント１７３』とは生体活動測定に関わりある情報で、生体活動検出の経過時間１６３に同期してイベント１７３の経過時間も同時にタイムライン（経過時間１６３を示す座標軸）上にマッピングしてある。
【０６０６】
ここで意味するイベント１７３には（１）生命活動測定の対象となる生体の外部から見た状態またはその生体の環境、（２）生体内部の状態および（３）外部から与える生体への刺激などの情報が主に含まれるが、それに限らず生体活動に影響を与える全ての情報が上記イベント１７３内に含まれる。
【０６０７】
上記の「生命活動測定の対象となる生体の外部から見た状態、またはその生体の環境」は、図３８および図３９の説明のところで後述する『生体状況または生体環境の観測（Ｓ２６）』に対応する。ところで『生体活動検出の位置検出部』の１実施例として図２２を用いて６．２．２節で説明した方法では、カメラ用レンズ４２とその後ろに配置されたＣＣＤセンサなどの２次元光検出器４３を使用している。
【０６０８】
この場合には、カメラ用レンズ４２と２次元光検出器４３を利用して被検出点の位置を検出（生体活動検出場所の位置あわせとその保持を行なうための第１の検出）すると同時に、生命活動測定の対象となる生体の外部から見た状態、またはその生体の環境を測定する。この生体の外部から見た状態または生体の環境に関する情報の具体的内容としては、「生体活動検出時には一人で居るか？ それとも他の人と一緒に居るか？」または「生命活動測定の対象となる生体（被験者など）は狭い場所に居るか？それとも広い場所に居るか？」などの情報が該当する。また生体活動検出部１０１内に温度センサまたは湿度センサが内蔵されている場合には、生体活動検出時の温度・湿度情報も上記の「生体の環境」に関する情報となる。
【０６０９】
次に上述した「生体内部の状態」に関する情報とは、「姿勢の変化状態または疾病による局部の痛みなど」の情報が含まれる。その中の姿勢の変化状態は、上記と同様に『生体活動検出の位置検出部』で同時に測定できる。一方疾病による局部の痛みなどの情報は、別手段により生命活動測定の対象となる生体である被験者（ユーザ）に入力してもらう。
【０６１０】
そして上記最後に列記した「外部から与える生体への刺激」は、図３８および図３９の説明のところで後述する『生体に対して外部から刺激を与える（Ｓ２１）』に対応する。この具体例としては針を用いて生体の局部に痛覚を発生させる、またはディスプレー画面上に楽しい（または恐ろしい／悲しい）画像を表示して生体（被験者）に強制的に特定の情動を発生させるなどがある。
【０６１１】
この具体例に沿って図３７（ｂ）に示したイベント１７３と各判定要素１７１−１〜１７１−３との間の関係を以下に説明する。タイムライン上の特定期間だけイベント１７３−１として生体（被験者）に対して楽しい画像を表示すると「楽しい」という判定要素１７１−２の合致度１７２が高くなる反面、「怖い」という判定要素１７１−３の合致度１７２は低い状態を保つ。その後でイベント１７３−２として恐ろしい画像を表示すると、「楽しい」という判定要素１７１−２の合致度１７２と「怖い」という判定要素１７１−３の合致度１７２が反転する。そして「安心」という判定要素１７１−１の合致度１７２は、経過時間１６３に応じて低下する。
【０６１２】
本実施例で設定する測定項目と、各測定項目に対応した判定要素を下記に示されている。ここで本実施例に対する応用面での利便性を考慮して、判定項目を設定した。また下記の中で「‥」の前に記載した内容が『測定項目』を示し、「‥」の後に記載した内容が『判定要素１７１』を意味する。
○  体性感覚‥痛覚などを感じる体内の場所で、体内の各部分が各判定要素１７１に対応する
○  運動制御指令‥体の中の何処を動かすための指令を出しているか体内の動かしたい場所が各判定要素１７１に対応する
○  制御意図（ＴＶゲームなど機械の操作意図）‥上／下／左／右への移動、攻撃ショット、色の変更、特定ボタンの選択
○  自律神経系反射反応‥内臓器毎、血管／汗線場所毎の交感神経作用系、内臓器毎、血管／汗管場所毎の副交感神経作用系
○  覚醒・緊張状態 ‥緊急事態認識、緊張状態、覚醒、弛緩状態、眠気、レム睡眠、ノンレム睡眠
○  魅力性 ‥所有欲求、引き付けられる、好感、興味対象、無関心、嫌悪、逃避対象
○  情動反応‥喜、怒、哀（悲）、楽、愛、淋、怖、不安、安心 など
○  不随意判定（無意識状態）‥好感、嫌悪、懐柔指向、逃避指向、攻撃指向、活性化阻害領域
○  認知 ‥視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚
○  視覚的認識・識別 ‥各種形状、色調、領域識別、各種個体判別
○  聴覚的認識・識別 ‥音程、リズム、各種単語、文節
○  想起（表現したい内容または浮かんだイメージ）‥各種単語、各種形状、単語間の連携形成
○  （体調または精神活動の）異常検出‥異常活性部位（場所）、痛覚発生部位（場所）、活性継続時間が長過ぎる部位（場所）
従来技術で測定が不可能だった項目として、本実施例により被験者が意識しない「不随意判定（無意識状態）」または「（体調または精神活動の）異常検出」が可能な事、また「制御意図（思っただけでＴＶゲームなど機械の操作を行なう）」などが可能な点に本実施例の特徴がある。
【０６１３】
一方『市場調査』への本実施例の応用を視野に入れ、上記測定項目に「魅力性」を追加している。そして判定要素として「好感」と「嫌悪」が測定項目の「魅力性」と「不随意判定（無意識状態）」内に重複して現われているが、前者が被験者の意識状況下に対して後者は被験者が意識しない内容との違いがある。
【０６１４】
６．５．３）生体活動の解析方法
６．５．３．１）生体活動解析の特徴
６．１．３節で説明したように本実施例では、生体活動検出部で得られた生体活動検出信号から生体活動情報を得るために生体活動の解析が必要となる。本実施例で示す生体活動の解析には、下記の３点の特徴がある。これらの特徴とする内容は個別に実施できると共に、同時に組み合わせて実施してもよい。
〔Ａ〕測定対象の生体に対して外部から特定の「刺激」を与えて、生体活動検出信号を検出する。ここでいう「刺激」とは、たとえば生体表面の一部に『針』を刺して痛みを与えるとか『電気的に刺激する』などの「物理的刺激」に限らず、『楽しい画面または恐怖の画面を見せる』などの被験者に与える「心理的刺激」も含める。そして本実施例では、『静かな音楽』を聞かせて『心を落ち着かせる』作用も「心理的刺激」の一部とみなす。
〔Ｂ〕生体活動検出信号からの解析に、データベースを参照する。
【０６１５】
（１）公知文献若しくはＷｅｂ情報などの既存情報または（２）過去の生体活動検出信号の蓄積がデータベースとして活用できる。本実施例におけるデータベースは固定されておらず、『学習機能』に基づいて「データベース内容が拡充され向上し続ける」点に特徴がある。
【０６１６】
そしてそのデータベースの向上を可能にするため、（ａ）データベースの保存場所がネットワーク接続可能で、内容の変更容易性が確保される、（ｂ）データベースを参照して得られた生体活動の解析結果をフィードバックする仕組みが、本実施例では備わっている。データベースの参照方法として、６．５．２節内の「○印」で記載した項目に関する『一致度１７２』（またはパターンマッチング度）を計算する。そしてその計算結果は、図３７のように表示することができる。
【０６１７】
しかし上記に限らず他のデータベースの参照方法として、多変量解析に利用されるパターン認識の手法または統計解析手法を用いた相関係数の算出あるいはケモメトリックスで利用される重回帰分析、主成分回帰分析、部分最小自乗回帰などを用いてもよい。
［Ｃ〕データベースに蓄積されたデータの中から使用用途に適合したデータを抽出し、その抽出されたデータから新たな生体活動情報を生成する。本実施例では、生体活動検出とは異なる時期に生体活動の解析を行なうことができる。この場合には、データベースに蓄積された生体活動検出信号のデータを利用して解析を行なう。
【０６１８】
具体的にはデータベース中に記録されたイベント情報を利用して、特定の使用用途とそれに関連した『測定項目』に適合した生体活動検出信号を抽出し、その抽出信号を使って生体活動情報を生成する。
【０６１９】
生体活動の解析方法に関して、特に
○  生体に外部から「刺激」を与えて生体活動の解析をする場合
○  生体活動検出信号を蓄積して、生体活動解析に参照するデータベース内容を拡充する場合
○  データベースを参照して生体活動検出信号から生体活動解析する場合
○  生体活動の解析結果を利用してデータベース内容にフィードバックを掛ける場合
○  イベント情報を利用してデータベースの中から適正な生体活動検出信号を抽出する場合
○  データベースから抽出した生体活動検出信号から生体活動解析する場合
を例に取り、生体活動解析時のフローチャートを示しながら次節以降で具体的に説明する。
【０６２０】
６．５．３．２）生体活動解析に関係するデータベースの構築例
６．５．３．１節で記述した中で、
○  生体に外部から「刺激」を与えて生体活動の解析をする場合、
○  生体活動検出信号を蓄積して、生体活動解析に参照するデータベース内容を拡充する場合における生体活動解析の手順を図３８に示されている。
【０６２１】
まずは生体活動解析により「生体内の信号伝達経路の探索」を行なう方法を例に取って具体的に説明する。脳・神経系における信号伝達経路は図１に示されているように並列に複雑な経路を有しているため、従来技術では生体が生きた状態で詳細な信号伝達経路を探索するのは非常に難しかった。
【０６２２】
しかし信号の伝達時には、信号伝達経路上にある感覚ニューロン以外の神経細胞体１は必ず発火する特徴がある。そして本実施例ではその特徴を利用し、順次発火する神経細胞体１の場所を探して信号伝達経路の探索を行なう。具体的には生体の表皮の一部に『針』を刺して痛感を発生させると、図１に示した感覚ニューロンの検出部（終末部）４が活性化（活動電位が発生）する。次にその信号が、信号伝達経路内で伝搬される。（この体内の信号伝達経路探索の具体的な方法については、図５２と図５３を用いて ９．３．１節で詳細に後述する。）
【０６２３】
この生体の表皮の一部に針を刺して痛感を発生させる操作が、図３８における生体に対して外部から刺激を与える（Ｓ２１）ステップに対応する。そして６．２節から６．４節で説明した方法により生体活動検出の実施（Ｓ２２）を行なう。またそれと同時に、生体状況の観測または測定対象となる生体を取り巻く環境の観測（Ｓ２６）も行なう。
【０６２４】
次にそこで得られた生体活動検出信号に対する特徴部分の抽出（Ｓ２３）と生体活動検出信号の収集・蓄積（Ｓ２４）を行なう。ここで今回の「信号伝達経路の探索」の場合には、図３６における生体活動検出領域１６１の中で「信号伝達経路上にある神経細胞体が配置された場所」だけが短期間だけ活性化度１６２が高くなる。そして経過時間１６３の進行に合わせて、短時間だけ活性化度１６２が高くなる場所が信号伝達経路に沿って移動する。
【０６２５】
この場合には、生体活動検出領域１６１の中での「信号伝達経路上にある神経細胞体が配置された場所」に関する活性化度１６２の値を加算（または累計）した情報がＳ２４に示されているように収集・蓄積される。ところで図３６が示すように、生体活動検出信号の内容は経過時間１６３と共に変化する。このときに経過時間１６３と共に生体活動検出信号の内容を加算（または累計）した情報を得る処理または経過時間１６３毎の生体活動検出信号の内容を逐次蓄積する処理が、生体活動検出信号の収集・蓄積の処理（Ｓ２４）に対応する。一方、短時間だけ活性化度１６２が高くなる場所が移動する時に現われる特徴が、Ｓ２３に示されている特徴部分の抽出として抽出される。
【０６２６】
そしてその次の外部刺激と生体活動検出信号間の相関性抽出ステップ（Ｓ２５）では、Ｓ２１で行った刺激場所情報とＳ２３およびＳ２４のステップで得られた生体活動検出信号の収集・蓄積結果と特徴抽出結果が組み合わされる。その結果、『生体へ刺激を与えた場所と、生体内の信号伝達経路との間の相関情報』が得られる（または抽出される）。
【０６２７】
そしてその得られた（または抽出された）情報は逐次データベースへ蓄積され、データベースの拡充が行われる（Ｓ２７）。またこのデータベースへの蓄積と拡充のステップ（Ｓ２７）として、Ｓ２１のステップで行った生体に対する刺激内容とＳ２６のステップで得られた生体状況の観測結果と生体を取り巻く環境の観測結果もイベント情報として一緒にデータベース内に保存される。ところで上記の例では『針』を利用して痛感を発生させたが、それに限らず圧感またはかゆみおよび温感、さらに視覚、聴覚、味覚および嗅覚などについても同様な方法で信、伝達経路を詳細に調べることができる。
【０６２８】
ここでは測定項目として、６．５．２節で「○印」で示した中の『体性感覚』を中心としたデータベース構築方法について説明したが、それに限らず６．５．２節で示した他の測定項目またはその測定項目内の特定の判定要素１７１に対応したデータベース構築にも図３８の方法を利用できる。この場合には、特定の判定要素１７１に適した刺激を外部から与え（Ｓ２１）て生体活動検出（Ｓ２２）を行い、その結果の収集・蓄積（Ｓ２４）または特徴抽出（Ｓ２３）を行なう事になる。
【０６２９】
たとえば図３８の方法を利用した他の実施例として、情動反応内の１判定項目または覚醒・緊張状態内の１判定項目に対応する緊急事態認識に対応したデータベース構築方法について説明する。この場合には、図３８に示されている外部からの刺激（Ｓ２１）として前述した「心理的刺激」を与えることになる。具体的には生体である被験者にＴＶ画面の中で「事故に遭う直前の映像」または「被験者が喜ぶまたは悲しむ映像」を見せた時の生体活動検出（Ｓ２２）を行なう事になる。それ以降は、前述した方法で生体活動の解析を行なう。
【０６３０】
６．５．３．３）データベース内に保存されるデータ内容
図３８でデータベース構築例を示した。本実施例において、前記データベースには下記の３種類のデータが記録される。それぞれの種類のデータ内容とその用途について説明する。
α）各測定項目内での判定要素１７１毎の代表的な（特徴を表わす）生体活動検出信号とその特徴‥図３８を用いて６．５．３．２節で説明したように、『特定の判定要素１７１に適した刺激を外部から与え（Ｓ２１）て生体活動検出（Ｓ２２）を行い、その結果の収集・蓄積（Ｓ２４）および特徴抽出（Ｓ２３）を行った結果得られたデータ』が該当する。図３９を用いて６．５．３．４節で説明するように、それぞれの目的で得られた各種の生体活動検出信号を分析して生体活動情報を生成する時の参照データに、この情報が利用される。
β）イベント情報が付加された生体活動検出信号‥生体活動検出により得られたあらゆる生体活動信号は、イベント情報を付加して全てデータベース内に逐次保存される。このときには図３８のステップＳ２１とステップＳ２６の処理内容が データベースへの蓄積と拡充ステップ（Ｓ２７）へ繋がるように、６．５．２節で説明した全てのイベント情報が生体活動検出信号と共にデータベース内に記録される。
【０６３１】
図４０を用いて６．５．３．４節で説明するように、データベース内に保存された上記のデータは『過去に蓄積された生体活動検出信号を利用して別目的（別用途）で生体活動解析』を行なう時に主に利用される。
γ）生体活動の解析の結果得られた生体活動情報‥生体活動の解析の結果得られた生体活動情報も、逐次データベースに保存する。たとえば図３９でデータベースへのフィードバック情報の生成（Ｓ３８）を行なうなど、上記（α）の内容を修正する時にこの情報を参照する。
δ）特定ユーザ毎の体内の神経活動または精神活動に関係した個人情報‥図４０を用いて６．５．３．５節で説明する生体活動解析の結果得られる個人情報で、個人情報保護のために暗号化された状態でデータベース内に保存される。具体例としては、特定ユーザ毎の詳細な脳・神経回路の配線接続内容または内臓内での病気に掛かり易い場所、あるいは性格の傾向性または興味の対象などが含まれる。
【０６３２】
６．５．３．４）生体活動の解析とデータベースへのフィードバックに関する実施例
６．５．３．１節で記述した中で、
○  データベースを参照して生体活動検出信号から生体活動解析する場合と
○  生体活動の解析結果を利用してデータベース内容にフィードバックを掛ける場合
の両方を一度に行った場合の生体活動解析の手順を図３９に示されている。
【０６３３】
そしてこの図３９の右半分のフローが主に
○  データベースを参照して生体活動検出信号から生体活動解析する場合
の処理手順を示し、左半分のフローが主に
○  生体活動の解析結果を利用してデータベース内容にフィードバックを掛ける場合
の処理手順を示している。
【０６３４】
図３９に示されている生体活動解析例では、まず始めに生体活動情報を利用した応用に合わせた測定項目の設定（Ｓ３１）を行なう。ここでいう測定項目の設定（Ｓ３１）とは、６．５．２節内で「○印」を先頭に羅列記載した各測定項目の中から１種類（もしくはそれ以上）の測定項目を選択する操作を意味する。
【０６３５】
次に本実施例で示す生体活動情報を利用した応用として、たとえばアンケート調査または市場調査などの調査または接客対応など顧客へリアルタイムで対応処理を伴う場合には、生体（または被験者）に対する外部からの刺激を与える処理（Ｓ２１）を測定項目の設定（Ｓ３１）の次に行なう。ここで生体（または被験者）へ与える刺激（Ｓ２１）の内容は、Ｓ３１で設定された測定項目に連携（関連）している。ところでこの刺激（Ｓ２１）は「心理的刺激」の場合が多く、具体的には被験者であるユーザに調査対象の製品を提示するとかアンケート画面を表示する処理あるいは（接客対応として）ユーザに問い掛けをする処理が相当する。そしてそれと同時にユーザ（被験者）に対する生体活動検出の実施（Ｓ２２）を行なう。
【０６３６】
一方、たとえば乳児が泣く原因を調べるとか自分の意志を表現できない人が伝えたい情報を抽出するなどの『現状での生体活動測定』を行なう場合には、Ｓ２１に示した生体に対する外部からの刺激を与えるステップを省き、測定項目の設定（Ｓ３１）の直後に生体活動検出（Ｓ２２）のステップを実施する。
【０６３７】
そしてその結果得られたたとえば図３６に示されている形態の生体活動検出信号に対して、データベースＳ３０を参照して計算処理を行なう。このときは、Ｓ３１で設定された測定項目に合わせた参照データをデータベースＳ３０から取り込む。またこのデータベースＳ３０はネットワークサーバー上に構築されており、ネットワーク経由での読み取りまたは修正データのアップデート（データべースＳ３０への書き込み）が可能になっている。そしてＳ３２で行なう計算処理は、６．５．１節内で「○印」で記載した観点を中心に判定要素毎に一致度の計算を行なう。しかしそれに限らず、６．５．３．１節の〔Ｂ〕で説明した方法を用いて計算処理してもよい。そしてそこで得られた生体活動情報に基づいて行われる対処処理（Ｓ３４）としては、ユーザなどへの生体活動情報の表示またはユーザに対する適正なサービスを提供する。
【０６３８】
ここで、Ｓ３４で行われるユーザへのサービス提供時に２回目の生体活動検出の実施（Ｓ３５）と、その結果に基づく２回目のデータベースを参照した計算処理（Ｓ３７）および生体活動情報の生成（Ｓ３７）を行なう点に本実施例の特徴がある。このときに設定される測定項目としては、６．５．２節で記載した測定項目の中で『情動反応』もしくは『不随意判定（無意識状態）』が自動的に選択される。
【０６３９】
そしてこのステップＳ３４からＳ３７の処理の目的は、Ｓ３４で行った対処（ユーザへのサービスなど）がユーザ（被験者）の欲求に合致したかを確認することにある。ここで前記の対処（Ｓ３４）の結果がユーザ（被験者）の不満を招いた場合には、データベースのフィードバック情報の生成（Ｓ３８）を行った後にデータベースの蓄積と拡充（Ｓ２６）を行なう。
【０６４０】
そしてデータベースへのフィードバック情報の生成（Ｓ３８）時には、生体活動情報に基づく対処（Ｓ３４）に対するユーザの反応（Ｓ３８に示されている２回目の生体活動情報の生成結果）だけでなく、外部から刺激を与えた時（Ｓ２１）の生体状況または生体環境の観測（Ｓ２６）を生体活動検出の位置検出部などを用いて（６．５．２節内参照）行った結果も参考にする。さらにデータベースＳ３０内に保存された過去の生体活動情報（６．５．３．３節内に記載された（γ）参照）も見直し、６．５．３．３節内に記載された（α）の情報に対する修正内容を生成する。この結果として一層のデータベースへの蓄積と拡充（Ｓ２６）が行われ、生体活動の解析の精度または確度が向上する。
【０６４１】
また１回目と２回目に行われた生体活動検出（Ｓ２２、Ｓ３５）により得られた生体活動検出信号と１回目と２回目に行われた生体活動の解析（Ｓ３３、Ｓ３７）により得られた生体活動情報は、生体に対して与えられた刺激（Ｓ２１）または生体状況または生体環境の観測（Ｓ２６）の結果などのイベント情報と共にデータベースＳ３０内に蓄積／拡充（Ｓ２６）される。
【０６４２】
６．５．３．５）データベース内の生体活動検出信号を用いた生体活動解析の応用例
６．５．３．１節で記述した中で、イベント情報を利用してデータベースの中から適正な生体活動検出信号を抽出する場合、およびデータベースから抽出した生体活動検出信号から生体活動解析する場合のそれぞれにおける生体活動解析の手順に関する説明を行なう。
【０６４３】
図３８または図３９に示されている生体活動の解析を繰り返すと、データベースＳ３０上に特定ユーザ（被験者個人）に関する生体活動信号または生体活動情報のデータが蓄積される。それにより、たとえばその特定ユーザの興味対象（購入したい好みの商品または趣味など）または性格の傾向性、あるいは体内の弱い（病気に掛かり易い）場所を計算により予測するために必要な情報が集まる。したがってデータベースＳ３０上に蓄積された生体活動信号または生体活動情報を利用して独自に生体活動の解析を行い、その特定ユーザの興味対象または性格の傾向性または体内の病気に掛かり易い部位などの神経活動または精神活動に関係した個人情報を算定し、その結果に基づき自主的に（ユーザからの要求が無い状況で）ユーザ個々への適正なサービス提供を提案することが可能となる。そのようなユーザに対する自主的なサービス提供を行なうための生体活動の解析方法を図４０に示されている。
【０６４４】
それにはまず始めに、ユーザに対して行なう自主的なサービス内容を設定する（Ｓ４１）必要がある。そのサービス内容の設定に基づき、生体活動情報に関する測定項目が設定（Ｓ３１）される。
【０６４５】
ところで６．５．３．２節または６．５．３．４節で説明したように、過去の生体活動検出信号または生体活動情報はイベント情報と一緒にデータベースＳ３０内に保存されている。したがってまず上記に設定されたサービス内容（Ｓ４１）または測定項目（Ｓ３１）に適合したイベント情報内容を検索し、その適合したイベント情報に付随した生体活動検出信号または生体活動情報を選択取得して必要なデータの抽出（Ｓ４２）を行なう。
【０６４６】
そしてステップＳ３１で設定された測定項目に基づいて計算処理を行い（Ｓ３２）、生体活動情報の生成を実施する（Ｓ３３）。またそれと同時にデータベースＳ３０から抽出した過去の生体活動情報も参考にして対象となる特定ユーザに関する体内の神経活動または精神活動に関係した個人情報の生成（Ｓ４３）を行い、そこで生成された個人情報を利用してユーザに対する自主的なサービスの提供（Ｓ４４）を行なう。またそれと平行して、ステップ３３で新たに得られた生体活動情報またはステップＳ４３で得られた個人情報をデータベースＳ３０に保存し、データベースの蓄積と拡充（Ｓ２７）を行なう。このときには、個人情報の保護の観点から前記個人情報は暗号化してデータベースＳ３０内に保存される。
【０６４７】
ステップＳ４３で得た特定ユーザに関する体内の神経活動または精神活動に関係した個人情報と、それに対応して行われるユーザに対するサービスの提供（Ｓ４４）内容との関係例を以下に示されている。
△  ユーザの興味対象が分かった場合には、インターネット経由でユーザの欲しい商品を紹介しユーザの要求に応じて購入手配を行なう。
△  体内の病気に掛かり易い場所が分かった場合には、その場所をユーザに通知して警告し、ユーザに対して生活習慣の改善法または食生活のアドバイスを行なう。
△  ユーザの性格傾向性が分かった場合には、性格傾向に合わせた占い結果の通知または今後の行動に対するアドバイスを行なう。
【０６４８】
またそれ以外のサービスとして
△  ユーザの性格傾向性が分かった場合には、ユーザの性格に合致した恋人紹介もできる。
【０６４９】
またステップＳ４４で行われるユーザへのサービス提供の具体的方法は、
１）まずユーザに上記などのサービスの必要性を問い合わせ
２）ユーザの要求に合わせて上記などのサービスを実施する。
【０６５０】
このように本実施例では特定ユーザ個々の特性に合わせた適正なサービス提供が行われるので、ユーザ個々に対する肌理の細かいサービスの提供によりユーザの満足度が向上する。
【０６５１】
さらに本実施例によるとユーザの性格傾向性が分かるだけでなく、鬱病初期の症状の判定または自律神経に関わる初期の内臓疾患なども自動的に行なうことでユーザの早期治療も達成できる。
【０６５２】
しかし逆にサイコパスまたは犯罪を起こし易い性向など負の面の予測も行えるので、上記実施例の結果得られた個人情報の取り扱いには充分な注意が必要となる。
【０６５３】
６．５．４）他の生体活動測定方法
図１に示したように、人間も含めた哺乳類動物の脳・神経系は階層構造を持っている。そして大脳皮質層などの中枢神経層７では非常に複雑な神経回路を形成しているため、そこで検出された生体活動検出信号からは個人情報はおろか生体活動情報の生成すら非常に難しい。
【０６５４】
しかし図１が示すように各層間の神経回路は繋がり、それぞれの層間で連携した活動を行なう。したがって大脳皮質層または大脳辺縁系を含む中枢神経層７に関する生体活動情報の獲得の難しさに対する対策として『下位層の生体活動検出信号から生体活動情報を生成して上位層の生体活動情報を予測する』点に他の実施例の特徴がある。
【０６５５】
人間または動物の脳の中で扁桃体が情動反応に関して中心的役割を担い、その扁桃体内の領域において中心核で情動反応の発現が起きると言われている（有田秀穂：脳内物質のシステム神経生理学（中外医学社、２００６年）ｐ．１０５）。そしてその中心核からの出力信号は顔面神経運動核に直接入力される（渡辺雅彦編：脳・神経科学入門講座下（羊土社、２００２年）ｐ．２２２参照）。
【０６５６】
ここでこの顔面神経運動核は顔面の筋肉に働きかけて顔の表情を制御する。したがって上記中心核内で発現された情動反応は顔の表情に直接現われる。
【０６５７】
一方、前記中心核から直接大脳皮質に出力される神経回路は顕著に存在せず、この中心核からの出力信号はたとえば扁桃体内の内側核を経由して前頭前野に到達する。しかもこの内側核は扁桃体内の他の領域または視床、視床下部からの信号入力を受ける（渡辺雅彦編：脳・神経科学入門講座下（羊土社、２００２年）ｐ．２２１参照）。
【０６５８】
したがってこれらの信号の影響を受けて中心核からの出力信号が若干変化した形で前頭前野に伝わる場合には、前頭前野で認識される感情が中心核で発生する潜在意識下での情動とは若干異なって来る。これは、『本人が意識するよりも顔の表情の方が情動を正確に示されている』可能性を示している。
【０６５９】
したがって本節で説明する他の実施例では大脳皮質層を含む中枢神経層７からの生体活動検出信号を得る代わりに、顔面神経運動核からの作用で形成される顔面の筋肉の動きを検出し、その検出信号から生体活動情報を生成する点に特徴がある。それにより生体活動の解析が非常に複雑で難しい大脳皮質層または大脳辺縁系）を含む中枢神経層７からの生体活動情報を得る必要無しに、解析が比較的容易な「顔面の筋肉の動き解析」の結果から大脳辺縁系または大脳皮質に関係した情動反応に関係した情報を精度良く獲得できる。
【０６６０】
この場合には図２２に示した生体表面の目印位置４０が、被験者（あるいはユーザ）の顔面位置に相当する。ところで現在は画像認識技術を用いて自動的に被写体の顔の位置を検出する機能を持ったデジタルカメラが存在する。したがってここで説明する他の実施例では生体活動検出の位置検出部（第１の検出を行なう部分）内に上記画像認識技術を持たせ、被験者（あるいはユーザ）の顔の位置からの検出信号を生体活動検出信号とする。
【０６６１】
またここで説明する他の実施例を実行した場合には、６．４．２節内で説明した「Ａ〕結像パターンサイズの変更（サイズの規格化）」の処理の段階で、結像パターンサイズを被験者（あるいはユーザ）の顔全体を表示するサイズに規格化して後段部のメモリ部１４２内に保存する。このように被験者の顔の大きさまたは被験者と信号検出部１０３との間の距離に拠らず被験者の顔サイズを一定に規格化すると、顔内の目または口の位置検出の容易性と精度が向上し、生体活動検出信号からの生体活動情報生成が容易となる。
【０６６２】
図４１に顔の表情と情動反応の関係を示す。図４１（ａ）に安静時の表情を示し、図４１（ｂ）に微笑んだ時、図４１（ｃ）に怒った時、図４１（ｄ）に困った時の顔の表情を示す（図が巧く無いので分かり辛いが、それぞれの顔の表情を示したつもりである）。被験者（またはユーザ）の気持ちは表情に表れる。このときの顔面上での筋肉の動きを図４２内に矢印で示した。図４１（ｂ）の微笑んだ時は、眉毛と目の外側の筋肉が下側へ向かって収縮する。また口の外側の筋肉が上向きの外側へ向かって収縮する。そして図４１（ｃ）に示されている怒った時は、眉毛と上瞼の外側の筋肉が上へ向かって収縮すると共に下瞼の筋肉が下へ向かって収縮する。それと同時に口の外側の筋肉が下向きの外側へ向かって収縮する。一方図４１（ｄ）のように困った時は、眉毛の下にある内側の筋肉が内側へ向かって収縮する。またそれと同時に下瞼周辺の筋肉が収縮して下瞼を上の方に引き上げる。このように、顔面の筋肉の収縮と弛緩状況の検出結果が、情動反応などに対応した生体活動情報と関連性を持つ。
【０６６３】
図１を用いて１．３節で説明したように、顔面の筋肉の収縮時には神経筋接合部５の活性化（膜電位の変化）とそれに続いて筋細胞膜の電位変化２７が発生する。したがって４．７節に示した近赤外光／赤外光または５．２節で示した核磁気共鳴を用いて膜電位の変化を検出できる。
【０６６４】
また顔面の筋肉の収縮時にはその周辺の毛細血管内で酸素濃度の変化が生じるので、表６に示されているように近赤外光を用いて「周辺血液中の酸素濃度変化検出」が可能となる。
【０６６５】
さらに顔面の筋肉が収縮あるいは収縮と弛緩を繰り返すと、筋肉内部から発生した熱が顔面表面に到達して顔面上の皮膚表面の温度が局所的に増加する。したがってサーモグラフィーを用いて顔面の皮膚表面の温度分布を測定しても、顔面の筋肉の活動状況に関して生体活動検出が行える。
【０６６６】
７〕生体活動検出部を組み込んだ装置またはシステム
７．１）生体活動検出部を組み込んだ一体形装置
７．１．１）生体活動検出部を組み込んだ一体形装置の特徴
図３１または図３２に示した生体活動検出部１０１を組み込んだ一体形装置の実施例に関する特徴について最初に説明する。本実施例における共通な特徴として、
○  一体形装置内には、生体活動検出部が組み込まれている
○  生体活動検出場所の位置検出（６．１．３節でいう第１の検出）を行なう部分が内蔵されている‥上記の生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）を行なう部分と生体活動検出部との間の配置関係例は、図２２に示されている。また生体活動検出場所の位置検出原理は、図２０〜図２２と６．２節で説明した方法を使う。
○  上記生体活動検出場所の位置検出結果が、生体活動検出部にフィードバックされる‥具体的には６．３節で説明したように、生体活動検出場所の位置検出結果に基づいて対物レンズ３１または結像レンズ５７を移動させる。生体活動検出部へのフィードバックはそれに限らず、他のフィードバック方法を用いてもよい。
○  生体活動検出部から得られた生体活動検出信号から生体活動の解析を行なう部分を内蔵する‥たとえば図３８〜図４０に示した方法で、具体的な生体活動の解析を行なう。ここで多くの場合、メモリ部とＣＰＵ（中央処理演算部）との組み合わせで上記生体活動の解析が行われる。
【０６６７】
生体活動解析の結果得られた生体活動情報に基づき、特定な処理または操作が行われる‥上記特定な処理または操作に対応した選択肢は予め複数準備されており、生体活動情報に合わせて最適な選択肢が選択される（詳細内容は７．１．４節で説明する）。
が上げられる。
【０６６８】
このように生体活動検出部を組み込んだ一体形装置内で生体活動の解析を行い、そこで得られた生体活動情報に基づいてユーザに対する最適な処理または操作を行なう。しかし前記の一連のプロセスと平行して上記一体形装置内で獲得した生体活動検出信号または生体活動情報、そしてユーザに対して行った処理または操作内容をネットワーク経由でサーバー内のデータベースＳ３０（図３８〜図４０参照）に保存してもよい。
【０６６９】
ところで６．５節で説明したように、上記生体活動の解析精度を高めるにはデータベースＳ３０内での豊富なデータ蓄積が必要となる。そのため上記一体形装置を適宜ネットワークへ接続し、アップデートされたデータベースＳ３０に基づく生体活動の解析ソフト（あるいはその中のデータベースＳ３０部分のみでもよい）をダウンロードしてもよい。この場合には一体形装置の購入時にユーザとメンテナンス契約を結び、最新の生体活動解析ソフト（あるいはその中のデータベースＳ３０部分）のダウンロードに対してユーザから代金を徴収するビジネス・モデルも、本実施例に含まれる。また生体活動解析ソフトのダウンロード方法として上記ネットワーク経由を使う代わりに、ＣＤ−ＲＯＭ（ＤＶＤ−ＲＯＭまたはＢＤ−ＲＯＭ）またはＵＳＢメモリ などの媒体を利用してもよい。
【０６７０】
また上記の特定な処理または操作内容として本実施例では、
○  駆動部の操作または
○  特定の情報提供
を行なう。しかしそれに限らず、生体活動情報に基づいて他の処理または操作を行ってもよい。
【０６７１】
そしてユーザに対する上記特定の情報提供手段としては、本実施例では
○  画面表示、
○  音声出力、
○  プリントアウト（印刷処理）、および
○  データ保存
のいずれかを行なう。しかしそれに限らず、他の情報提供手段を用いてもよい。
【０６７２】
７．１．２）生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例
生体活動検出部を組み込んだ一体形装置の中で、７．１．１節で説明した特定な処理または操作として駆動部の操作を行なう実施例について説明する。
【０６７３】
＜生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞
この実施例では生体活動検出部を自動車または船舶、電車、飛行機など乗り物の操縦席に取り付け、危険察知時に短時間で危険回避処理を開始する点に特徴がある。そしてその結果、危険防止による乗り物の安全性が大幅に向上する。
【０６７４】
たとえば車の運転中に、ドライバーが危険を察知してブレーキを踏むまでに０．１〜０．４［ｓ］程度の時間の遅れが生じる。そしてこの間の車の移動が、衝突の危険性を高める。したがってこの０．１〜０．４［ｓ］程度の時間遅れを生じずに危険回避処理を開始できれば、安全性は向上する。ところでドライバーが危険を察知して緊張すると、帯状回の前部が急激に活性化すると予想される（リタ・カーター：脳と心の地形図（原書房，１９９９年）ｐ．２８５参照）。したがって生体活動検出部により、この帯状回の急激な活性化を検出する。そして生体活動検出部から出力された生体活動検出信号を解析する時の『測定項目』は、６．５．２節内で説明した内容の中で『覚醒・緊張状態』に該当し、その中の判定要素１７１として『緊急事態認識』に関する合致度１７２を評価することになる。そしてこの生体活動の解析結果は、エンジンとブレーキの制御回路に出力されている。そして危険察知（判定要素１７１である『緊急事態認識』の合致度１７２が特定値を超えた時）直後にブレーキ操作の開始とエンジンブレーキ始動による走行の制動を自動的に行なう。ここでこの走行制動操作が、７．１．１節で記載した『特定な処理または操作』の具体例に対応する。
【０６７５】
また上記の実施例に限らず、あらゆる輸送手段に生体活動検出部を内蔵させて応用してもよい。
【０６７６】
＜生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例２＞
この実施例では介護または介助分野あるいは運動支援分野に応用し、『非接触による生体活動検出』の特徴を生かしてユーザの利便性を高める効果を持つ。
【０６７７】
たとえば従来のＨＡＬでは測定部（計１８カ所の電極）をユーザの体に装着するための負担が大きいという問題がある。その問題を解決するため、上記の電極の代わりに非接触で生体活動検出が可能な本実施例の生体活動検出部を利用する。
【０６７８】
この生体活動検出には、足の筋肉に対する神経筋接合部５の活性化（膜電位の変化）またはそれに続いて発生する筋細胞膜の電位変化２７（図１と図３参照）を近赤外光／赤外光を用いて検出する。ここでの生体活動解析時に設定される『測定項目』は、６．５．２節内で説明した内容の中で『運動制御指令』に該当する。そしてこの解析結果が駆動部に直接入力される。このように生体活動検出信号が処理されることで、「ユーザが足の筋肉に力を入れると、その信号を生体活動検出部が検出し、駆動部を制御して足を動かす」という一連の操作が実行される。ところでこの駆動部を制御して足を動かす動作が、７．１．１節で記載した『特定な処理または操作』の他の具体例に対応する。
【０６７９】
この実施例では、ズボンのように足を覆う部分にこの生体活動検出部を埋め込む。そして従来のＨＡＬのように補強金具（支持金具）を足にベルトで固定する代わりに、自転車のサドルに相当する部分（腰掛け部）にユーザが腰掛けることで脱着の容易性を向上させている。
【０６８０】
また上記の実施例に限らず、あらゆる介護または介助分野あるいは運動支援分野で利用される機器内に生体活動検出部を内蔵させて応用してもよい。
【０６８１】
そして上記実施例１と２で説明した分野に限定する必要は無く、駆動系を有するあらゆる機器内に生体活動検出部を内蔵させて応用することもできる。
【０６８２】
７．１．３）生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例
生体活動検出部を組み込んだ一体形装置の中で、７．１．１節で説明した特定な処理または操作として特定情報の提供を行なう実施例について説明する。
【０６８３】
＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞
喉に障害がある人または、重病で体力が衰えて話ができない人とのコミュニケーション手段を提供できれば、本人のみならず周囲の人達も非常に助かる。ここで説明する実施例では、生体活動検出部から得られた生体活動検出信号から『ユーザが頭の中で浮かんだイメージまたは言語』を生成し、その結果を情報提供部によってユーザまたは周囲の人に提示する。それにより従来に無い新たなコミュニケーション手段を提供でき、ユーザと周囲の人との間の密な意志疎通が図れる。
【０６８４】
人は後頭葉に視覚野を持ち（Ｆ．Ｈ．ネッター：ネッター医学図譜 脳・神経系Ｉ 「構造と機能」（丸善（株)，２００６年）第８章参照）、左脳内のブローカーの領域で話す文章を組み立てると言われている（リタ・カーター：脳と心の地形図（原書房，１９９９年）ｐ．２２３参照）。したがってこの視覚野またはブローカーの領域での脳・神経細胞の発火状況（発火分布またはその時間的変化）を検出する。そしてこのときの『測定項目』としては、６．５．２節内で説明した内容の中で『想起（表現したい内容または浮かんだイメージ）』が選択される。
【０６８５】
またその中の判定要素１７１としては、ユーザの頭の中で浮かんだ『具体的な単語』または『単語間の連携形成（単語を繋いだ文章に相当）』 、あるいは『具体的な形状（イメージ）』が相当する。特にこの実施例の特徴として、上記判定要素１７１のグループとして（１）『ユーザが頭の中で浮かんだイメージまたは言語（文章を含む）』の内容と、（２）『ユーザの正誤判定』（正しさを確認する「はい」か、誤りを指摘する「いいえ」）の２種類の生体活動情報を時系列的に生成する必要がある。
【０６８６】
具体的な生体活動検出信号の解析方法は図３９を用いて６．５．３．４節で行った説明内容に対応する。ここで図３９内のステップ３３で行なう生体活動情報の生成が、上記（１）『ユーザが頭の中で浮かんだイメージまたは言語（文章を含む）』の内容を生成することに対応する。またステップ３４に示されている『生体活動情報に基づく対処』が、７．１．１節で示した『ユーザに対する特定の情報（＝ 生体活動情報）の提供』に相当する。この具体的な方法は、生体活動の解析結果得られた上記（１）の『ユーザが頭の中で浮かんだ（と予想される）イメージまたは言語（文章を含む）』の内容を、ユーザが見える場所に配置したディスプレー上に表示する。そしてその直後に前記の表示内容が正しいか否か（「はい」か「いいえ」か）をユーザの頭の中で思ってもらう。その時にユーザが頭の中で思った内容を再度検出（図３９の２回目の生体活動検出の実施（Ｓ３５）に対応）する。
【０６８７】
したがって図３９内のステップ３７で生成した生体活動情報が、上記（２）の『ユーザの正誤判定結果』を示す。ここでディスプレー上に表示した内容が間違っている場合には、上記のステップを繰り返す。一方ディスプレー上に表示した内容が正しい場合には、情報提供部を用いてこのディスプレー上に表示した内容を周囲の人に提供する。この周囲の人に対する情報提供方法としては、７．１．１節に示したように画面表示に限らず、音声出力またはプリントアウト（印刷処理）、データ保存でもよい。
【０６８８】
＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例２＞
この実施例は、前述した＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞の応用例に当たる。生体活動検出信号を解析して（１）の『ユーザが頭の中で浮かんだイメージまたは言語（文章を含む）』を生成する所までは上記内容と一致する。ところでこの実施例（応用例）では上記獲得した生体活動情報を『ユーザの要求』と見なし、そのユーザ要求に合致したサービス（対応処理／操作）をユーザに提供する点に特徴がある。このユーザへ提供するサービスに対応した処理／操作内容の選択肢としては、たとえば
○  生体活動情報に「ユーザの喉の乾きまたは空腹感」を含む場合には、「飲み物または食事の提供」
○  生体活動情報に「ユーザの排泄欲求」を含む場合には、「トイレへの介護」
などが上げられる。またこの実施例では、情報提供手段（ユーザが見える場所に配置したディスプレー）には『ユーザに提供予定のサービス内容』を提示し、『そのサービス提供を要求するか否か？』を問い合わせる。そしてユーザがそのサービス提供を要求した場合、
▽  駆動部を内蔵しない一体形装置では、情報提供部を用いて周囲の人に『要求内容を表示』し、
▽  駆動部を含む一体型装置では、ユーザに要求された『サービスの提供』を行なう。
【０６８９】
なお上記実施例１と２に限定する必要は無く、情報提供手段を有するあらゆる機器内に生体活動検出部を内蔵させて応用する他の実施例も含まれる。
【０６９０】
７．１．４）生体活動情報に基づく最適な処理または操作方法の選択方法例
たとえば前述した＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例２＞のようにユーザへ提供するサービスに対応した処理／操作内容の選択肢が複数含まれる場合に、最適な処理／操作内容を選択する一つの方法について図４３を用いて説明する。
【０６９１】
既に図３７を用いて６．５．２節で説明したように、指定された『測定項目＊＊』毎に複数の判定要素１７１−１〜１７１−Ｎが予め設定されており、生体活動情報内には各判定要素１７１−Ｉに対する合致度１７２を示す値 ＰＩが含まれている。一方ユーザへ提供するサービス内容の候補として、複数の処理／操作内容１７８−１〜１７８−Ｍが予め決まっている場合を考える。この条件に対して装置側で予め処理／操作内容１７８−ｊ 毎の判定要素１７１−ｉに対する重み付け値 Ｈｊｉを設定する（図４３（ａ））。
【０６９２】
そして入力された生体活動情報に対して処理／操作内容１７８−ｊ毎にΣＨｊｉ・Ｐｉ（ＨｊｉとＰｉを掛けた結果を、ｉ＝１からＮまで加算した値）を計算し、処理／操作内容１７８−ｊ の判定値とする（図４３（ｂ））。そして最も大きな判定値を示す処理／操作内容１７８−ｊを最適な選択肢として抽出する。
【０６９３】
なお本実施例では図４３に示した方法に限らず、他の方法を用いて生体活動情報から最適な処理／操作内容１７８を選択してもよい。
【０６９４】
７．２）生体活動検出部を利用したネットワークシステムとビジネスモデル
７．１節では、主に生体活動検出部を内蔵した一体形装置の実施例について説明した。本節では他の実施例として、生体活動検出部を利用したネットワークシステムとそれを応用したビジネスモデルについて説明する。
【０６９５】
本節（７．２節）で説明する実施例は、生命活動測定結果（用語の定義は、６．１．３節を参照）に応じて実施するサービス活動に関して、ネットワーク上で
〔Ａ〕生体活動を検出して生体活動検出信号を生成するレイヤー
〔Ｂ〕生体活動検出信号を解析して生体活動情報を生成するレイヤー
〔Ｃ〕生体活動情報に基づいて適正なサービスを提供するレイヤー
を完全に分離し、さらに
〔Ｄ〕各レイヤー間のインターフェース情報を（個人情報漏洩防止を考慮して暗号化した状態にして）ネットワーク（インターネット）経由で伝送可能
にした点に大きな特徴がある。その結果として誰でも、他のレイヤー内での処理方法を知る必要無く特定レイヤー内のみへの新規参入が簡単にできる。このように各レイヤー内への参入障壁が低いため、世界中の誰でも（あるいはどの法人でも）が簡単にインターネット上でのビジネスチャンスを得られる。そして多くの人（または業者）の参加で、ユーザは非常に安価なサービスが受けられる。
【０６９６】
７．２．１）生体活動検出部を利用したネットワークシステム全体の概要
本実施例における生体活動検出部１０１を利用したネットワークシステム全体の概要を図４４を用いて説明する。
【０６９７】
前述した「〔Ａ〕生体活動を検出して生体活動検出信号を生成するレイヤー」が「ユーザ側フロントエンド」に対応する。そしてこのユーザ側フロントエンドは、生体検出部２２０を含む生体検出系２１８とユーザ側の制御系２１７、ユーザ側の駆動系２１６から構成されている。また前記生体検出部２２０内には、生体活動検出部１０１が含まれている（６．１．３節参照）。しかし本実施例では上記に限定されず、生体活動の検出のみならずユーザに関係したあらゆる情報の収集手段または、生体活動情報に基づいてユーザへの提供サービス２４４を実行するあらゆるサービス実行手段、およびそれらに関係する制御手段をユーザ側フロントエンドの構成要素として含めてよい。
【０６９８】
「〔Ｂ〕生体活動検出信号を解析して生体活動情報を生成するレイヤー」での処理を「伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１」が担い、「Ｃ〕生体活動情報に基づいて適正なサービスを提供するレイヤー」での対応を「心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２」が実行する。
【０６９９】
また従来のインターネット・レイヤー２０１の上に独自のマインド・コネクション・レイヤー２０２を構築した点にも、本実施例の特徴がある。このマインド・コネクション・レイヤー２０２とは、ハード上は従来のインターネット環境をそのまま利用し、イベント情報付き生体活動検出信号２４８もしくはその関連情報が転送されるソフト上のネットワーク環境を意味する。つまりこれはインターネット・レイヤー２０１（インターネット環境）上に形成された生命活動測定に関係したコミュニティーの一種とも解釈でき、ネットワーク環境での特定ドメイン内にこのレイヤーを構築できる。あるいはイベント情報付き生体活動検出信号２４８もしくはその関連情報が伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が指定したアドレスへ自動転送されるように設定されたソフト的なネットワーク環境を「狭義のマインド・コネクション・レイヤー２０２」と呼んでよい。
【０７００】
この「狭義のマインド・コネクション・レイヤー２０２」を具体的に構築するために、誰でも閲覧可能なＷｅｂ上のホームページを形成するユーザへの表示画面２５０内に
（１）ユーザ環境における生体活動検出の可否を判定し、
（２）生体活動検出が可能な場合はイベント情報付き生体活動検出信号２４８を、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が指定したアドレスへ自動転送する
ためのコマンド（たとえば８．３節で記載する Ｓｅｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｉｇｎａｌコマンド）を埋め込む方法がある。このＷｅｂ上ホームページ内への上記コマンドの埋め込みには、たとえばＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）で記述されたＷｅｂ  ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が利用できる。
【０７０１】
したがってインターネット・レイヤー２０１上のマインド・コネクション・レイヤー２０２構築方法は、
α）マインド・コネクション・レイヤー２０２への参加メンバーを募る‥  伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１を始めとした心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２と（特定の提供サービス２４４を受けるために）生命活動の測定を許諾したユーザ２１３が参加メンバーとなる。
β）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が提供するインターネット上でのホームページ（ユーザへの表示画面２５０）内に下記の制御を埋め込む
●  生体検出部２２０を動かして、ユーザ２１３に対する生体活動検出２４を行なう
●  イベント情報付き生体活動検出信号２４８を、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１指定のアドレスへ送信する
●  イベント情報付き生体活動情報２４９を心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が指定したアドレスへ送信する
γ）ユーザ２１３が生体検出系２１８を所有する‥契約に基づく伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１からユーザ２１３への有償提供
δ）イベント情報付き生体活動情報２４９に基づきユーザ２１３への最適なサービスを提供可能な環境を心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が準備する
から構成される。
【０７０２】
次に図４４を用いてネットワークシステム内での信号／情報の流れを説明する。
【０７０３】
ユーザ側フロントエンド内での生体検出系２１８には生体検出部２２０が含まれ、その中に生体活動検出部１０１が配置されている（６．１．３節参照）。そして６．２節〜６．４節で説明した生体活動検出部１０１によりユーザ２１３に関する生体活動検出２４１が行われる。その結果得られたイベント情報付き生体活動検出信号２４８は、上記コマンド内で指定されたアドレスへ自動転送される。
【０７０４】
そしてマインド・コネクション・レイヤー２０２とインターネット・レイヤー２０１を経由して転送された上記イベント情報付き生体活動検出信号２４８から、生体活動解析部２２７内で６．５節の説明方法によってイベント付き生体活動情報２４９が生成される。ところで本実施例では暗号化後のイベント付き生体活動情報２４９はマインド・コネクション・レイヤー２０２を経由せず、インターネット・レイヤー２０１（通常のインターネットに使われるネットワーク回線）のみを経由して心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２へ転送される。このように心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２への転送には、マインド・コネクション・レイヤー２０２を経由せずインターネット・レイヤー２０１のみを経由させることで、イベント付き生体活動情報２４９の転送速度を速めると共に心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２の利便性を向上させている。そして心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２内で復号化されたイベント付き生体活動情報２４９の内容に基づき、たとえば７．１．４節で説明した方法で選択された最適な提供サービス２４４をユーザ２１３が受ける。
【０７０５】
そしてユーザ２１３が提供サービス２４４を受け取ると、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１に対して対価である使用料金の支払い２５２をまとめて行なう。その後は課金／利益分配処理部２３１内での操作により、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１から心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２へ利益配分２５３が自動的に行われる。
【０７０６】
生体活動検出部を利用したネットワークシステム全体として図４４では一人のユーザ２１３しか記述して無い。しかし本実施例ではそれに限らず、たとえばチャットまたはＴＶ会議システムなどのように心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が仲介して互いに異なる場所に居る複数のユーザ２１３間でコミュニティーを形成してもよい。この場合には相手の生体活動検出情報２４９が画面の一部に表示され、相手の時々の気持ちを理解しながらコミュニケーションを持つことができる。従来のテキストを主体としたメール環境またはＴＶ会議では、遠方に居る人に伝える情報量が少ないため誤解または気持ちの行き違いが多発していた。それに比べて本実施例では『相手の時々の気持ち情報』がその強さの度合いと共に送られるため、たとえば「どの程度相手が怒っているか？」などが即座に分かり、円滑な人間関係を形成し易くなる。
【０７０７】
また本実施例では図４４に限らず、生命活動測定に関係した情報（たとえば生体活動検出信号２４８または生体活動情報２４９など）がネットワークを経由して送信されるあらゆるシステムまたはそれを可能とする装置が本実施例に含まれる。またこの場合には必ずしもユーザ２１３へのサービス２４４の提供は必須では無く、ユーザ２１３へサービス２４４の提供を行なう事無く生命活動測定に関係した情報を送信するシステムまたはそれを可能とする装置で有ってもよい。
【０７０８】
７．２．２）ユーザ側フロントエンドの説明
７．２．２．１）ユーザ側フロントエンドの役割
ユーザ側フロントエンドの役割は、『心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）が作成したユーザへの表示画面２５０上に予め設定されたＷｅｂ ＡＰＩに従い、ユーザ２１３の生体活動を検出２４１すると共にユーザ２１３とそれを取り巻く環境に関係したイベント情報Ｂ２４２を収集し、その結果をイベント情報付き生体活動検出信号２４８として伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１へ転送する』事にある。
【０７０９】
そしてイベント情報付き生体活動情報２４９に基づいて、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がユーザ２１３に対して各種のサービスを提供する。ところでこの心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２からネットワーク経由で（インターネット・レイヤー２０１を経由して）転送される提供サービス２４４の内容に対応して『ユーザに直接行なうサービスの実施』も、ユーザ側フロントエンドの大きな役割となる。
このユーザに直接行なうサービス実施の具体的内容として、本実施例では
（１）表示画面制御部２２５を介してユーザ２１３への画面表示（または音声出力）による特定の情報提供２４５、または
（２） インターネット・レイヤー２０１を経由して（ネットワーク通信によって）遠隔操作２５１されたユーザ側駆動系２１６の動作によるユーザ２１３へのサービス２４４提供
などを行なう。しかしそれに限らず本実施例では、ユーザから得られた生体活動情報に基づく他のあらゆるサービス提供をこのユーザ側フロントエンドが行ってもよい。
【０７１０】
７．２．２．２）ユーザ側フロントエンドの詳細な機能
７．２．２．１節で説明した役割を実行するため、ユーザ側フロントエンドは図４４に示されている構造をしている。しかし本実施例では図４４に示されている構造に限らず、７．２．２．１節で説明した役割の一部が実行可能なあらゆる構造を有することができる。
【０７１１】
ユーザ側フロントエンド内でのユーザ側の制御系２１７の具体例としては、パーソナル・コンピューター、携帯端末、携帯電話または通信機能を持ったディスプレー（テレビなど）が上げられる。しかしそれに限らず、図４４に示した要件の一部を含むあらゆる機器をユーザ側の制御系２１７と見なしてもよい。
【０７１２】
ユーザ側の制御系２１７内にはインターネット通信制御部２２３を有し、ネットワーク（インターネット・レイヤー２０１）を経由してインターネット（Ｗｅｂ）上のホームページ情報の収集が可能となっている。そしてこの収集されたホームページ画面は、表示画面制御部２２５によりユーザ２１３へ表示できる。ユーザ入力部２２６に、キーボード、タッチパネルまたはマイク等が装備され、ユーザ２１３によるキーインまたは手書き入力、音声入力などの入力が可能となっている。
【０７１３】
本実施例ではユーザに表示されるホームページ画面には、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が提供するユーザへの表示画面２５０が含まれる。ところで図３９を用いて６．５．３．４節で説明したように、生体活動検出（Ｓ２２）を行なうための外部からの刺激（Ｓ２１）に対応したイベント情報Ａ２４３がこのユーザへの表示画面２５０内に含まれている場合が多い。したがってユーザ側の制御系２１７はイベント情報Ａ抽出部２２４を持っている。ここではインターネット通信制御部２２３が受信したユーザへの表示画面２５０の内容を解釈（解読）し、その中からイベント情報Ａ２４３の内容を抽出して生体検出系２１８へ転送する。
【０７１４】
ところで図４４に示したユーザ側フロントエンドの生体検出部２２０内には生体活動検出部１０１が装備されているが（各部の名称と機能の関係については６．１．３節参照）、生体検出部２２０が装備されて無いユーザ環境に対しても心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２からユーザへの表示画面２５０を送付できる。そのため７．２．１節内の（１）で記載したように、『ユーザ環境における生体活動検出の可否を判定』するコマンド（たとえば８．３節で記載するＣｈｅｃｋ  Ｍｉｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎコマンド）がユーザへの表示画面２５０内のＷｅｂ ＡＰＩに予め設定されている。
【０７１５】
したがってユーザ側の制御系２１７内では上記コマンド指示に対応して生体検出部２２０がユーザ側フロントエンド内に装備されているか否かを調査する。生体検出部２２０が装備されて無い場合には、ユーザへの表示画面２５０内設定コマンド（たとえば８．３節で記載するＣｈａｎｇｅ  Ｍｉｎｄｌｅｓｓ  Ｄｉｓｐｌａｙコマンド）にしたがって異なる対応画面を表示させる。そしてこの場合には、ユーザ２１３がユーザ入力部２２６から入力された情報しか心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に届かないので、インターネット通信制御部２２３から心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２へは検出信号無しのユーザ入力情報２５４のみが伝送されることになる。
【０７１６】
一方ユーザ側フロントエンド内に生体検出部２２０が装備されている場合には、生体検出系２１８内の信号／情報多重化部２２２から出力されたイベント情報付き生体活動検出信号２４８がインターネット通信制御部２２３経由で伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１へ伝送される。
【０７１７】
生体検出系２１８の形態は、たとえばＵＳＢ端子など接続端子を経由してユーザ側の制御系２１７に接続可能な外付け装置の形態を取る場合とユーザ側の制御系２１７に組み込まれた形態など各種の形態を取ることができる。またそれに限らず、７．２．２．３節で説明する色々な形態が取れる。
【０７１８】
生体検出系２１８の役割は『ユーザ２１３の生体活動を検出２４１すると共にユーザの状態またはその環境を観測し、その結果をイベント情報付き生体活動検出信号２４８としてインターネット通信制御部２２３へ出力』することにある。
【０７１９】
ところで図３９内ステップ２６で実施される生体状況または生体環境の観測結果が図４４内に記載したイベント情報Ｂ２４２に相当する。また６．５．２節で説明したように生体活動検出の位置検出部の一部（図２２に示されているカメラ用レンズ４２と２次元光検出器４３）を使ってイベント情報Ｂ２４２を収集する場合には、イベント情報Ｂ検出部２２１の一部が生体検出部２２０内の生体活動検出の位置検出部と兼用される。それ以外のイベント情報Ｂ検出部２２１の具体的な内容として、６．５．２節で説明したように温度センサおよび湿度センサなどが該当する。一方６．５．２節で説明した「ユーザ２１３に直接入力してもらう生体内部状態に関する情報」は、ここではイベント情報Ａ２４３に分類する。
【０７２０】
そして信号／情報多重化部２２２では、生体検出部２２０から出力された（暗号化された）生体活動検出信号とイベント情報Ｂ検出部２２１から出力されたイベント情報Ｂ２４２、イベント情報Ａ抽出部２２４から出力されたイベント情報Ａ２４３を多重化（情報合成）してイベント情報付き生体活動検出信号２４８を生成し、インターネット通信制御部２２３に送信する。ここで個人情報保護の観点から、イベント情報付き生体活動検出信号２４８内ではイベント情報Ａ２４３とイベント情報Ｂ２４２も共に暗号化されている。ところで本実施例では暗号化されたイベント情報Ａ２４３とイベント情報Ｂ２４２、生体活動検出信号いずれもインターネット・プロトコルの規格に沿って複数のパケットに分割されている。したがって信号／情報多重化部２２２では、前記パケット単位での多重化による上記信号と上記情報の混合（合成）が行われる。
【０７２１】
ユーザ側の駆動系２１６とは、『生体活動情報２４９に対応して行なうユーザ２１３（あるいはユーザ２１３が望む相手）への「駆動系を利用した」サービス２４４を提供する手段』を示している。また特に『インターネット・レイヤー２０１（インターネット）を経由して遠隔操作２５１が可能な駆動部を内蔵した装置』がそれに該当する。ここでユーザ側の駆動系２１６の具体例としては、「ユーザが使用している部屋内の照明スイッチのオン／オフ」など遠隔操作２５１が可能な簡単な駆動系から「電動車椅子または電動式ベッド等の駆動部を内蔵した介助装置」「掃除ロボットなど駆動部を内蔵した家事代行装置」など駆動系として高度な駆動機構を有する装置、またはユーザ２１３の意志を第３者へ伝えるための「プリンター」などが上げられる。しかしこれに限らず、ユーザ２１３またはユーザ２１３が望む相手に対して駆動系を利用したあらゆるサービス２４４の提供手段がユーザ側の駆動系２１６に含まれる。
【０７２２】
７．２．２．３）生体検出系の組み込み形態例とそれを用いた応用例
本節では、図４４に示した生体検出系２１８に関する補足説明とそれが組み込まれた各種形態とそれを利用した応用例について説明する。
【０７２３】
生体検出系２１８内に内蔵されている生体検出部２２０は図示して無いが６．５．２節で説明したように、たとえば図３１および図３２に示されている生体活動検出部１０１とたとえば図２０〜図２２に示されている生体活動検出の位置検出部、およびそれらを接続して統制の取れた制御を行なうための接続／制御部から構成されている。
【０７２４】
また図４４では１個の生体検出系２１８しか記載して無いが、それに限らず後述するようなそれぞれ異なる形態を有した複数の生体検出系２１８をユーザ側フロントエンド内に設置できる。
【０７２５】
次に生体検出系２１８が組み込まれた商品形態例とそれを用いた応用例について説明する。
【０７２６】
＜生体検出系２１８が外付け装置の形態を取り、ユーザ側の制御系２１７と接続端子で接続＞
この中の生体検出部２２０内に組み込まれた生体活動検出部１０１内の生体活動検出用光学系とそこで使われる光検出器は図２６〜図２８に示した構造を採用し、６．５．４節で説明したようにユーザの顔面筋肉の動きを検出して、ユーザの情動反応を測定する。またこのときの生体活動検出の位置検出部は図２２に示した原理を用いる。そして図２２に示した生体表面の目印位置４０は、ユーザの顔面位置に相当する。したがってユーザ２１３がユーザ側の制御系２１７（たとえばパーソナル・コンピューターまたは携帯端末など）を操作する時には２次元光検出器４３でユーザ２１３の顔面が検出できるように、生体検出系２１８を設置する必要がある。
【０７２７】
そして生体活動検出信号２４８を解析する時の測定項目は、『情動反応』『不随意判定（無意識状態）』または『魅力性』のいずれかを設定する場合が多い（６．５．２節参照）。
【０７２８】
上記の条件で測定項目として『魅力性』を設定した場合には、本実施例を『通信販売』または『市場調査』に利用できる。たとえば心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が提供するユーザへの表示画面２５０内で通信販売番組を放送し、新商品を紹介する毎に『魅力性』を判定すれば効率のよい市場調査が行える。さらに特定商品に対してユーザ２１３が問い合わせした時の「ユーザの本気度」が分かるので、効率良く対応ができる。
【０７２９】
一方上記の条件で測定項目として『情動反応』または『不随意判定（無意識状態）』 を設定した場合には、ガイダンスまたは相談／アドバイスなどユーザ２１３の時々の気分に応じた適切な対応処理が可能となる。たとえばユーザ２１３が初めて見るホームページの操作方法が分からずに動揺または困惑している様子が分かれば、自動的にユーザ２１３に対するガイダンス画面に切り替わることができ、ユーザ２１３に対する利便性が大幅に向上する。
【０７３０】
＜生体検出系２１８が組み込まれたベビーベッド＞
新生児を初めて持つ親にとって、泣きじゃくる新生児に手を焼くことが非常に多い。その時、リアルタイムで（即座に）新生児の状態と対応方法が分かれば、親は非常に助かると共に心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に対して強い信頼感を感じる。本実施例では生体検出系２１８が組み込まれたベビーベッドに新生児を寝かせて測定を要求すると、自動的に生命活動の測定が行われる。その結果として新生児の状態が予想でき、ユーザに新生児の状態を知らせると共にその対応方法をアドバイスするサービス２４４が行える。
【０７３１】
この場合も、生体検出部２２０内に組み込まれた生体活動検出部１０１内の生体活動検出用光学系とそこで使われる光検出器は図２６〜図２８に示した構造を採用し、またこのときの生体活動検出の位置検出部は図２２に示した原理を用いる。図２２に示した生体表面の目印位置４０は、新生児の頭部に相当する。したがって新生児をベビーベッドに寝かせた時には２次元光検出器４３で新生児の頭部が検出できるように、生体検出系２１８を設置する必要がある。
【０７３２】
ところで新生児が泣く原因として
Ａ）病気による局部の痛み 、Ｂ）排泄の知らせ 、Ｃ）親への愛情（抱擁）要求（甘え）、またはＤ）空腹または喉の渇きの訴えなどが予想される。ここで体内の局部的な痛みまたは排泄時の違和感が生じると、体性感覚野内が局所的に活性化する（Ｆ．Ｈ．ネッター：ネッター医学図譜 脳・神経系Ｉ 「構造と機能」（丸善（株)，２００６年）ｐ．１６６参照）。したがって図３８を用いて６．５．３．２節で説明した方法で予め体性感覚野内での活性化パターンと痛みまたは違和感が生じる場所との間の相関データを蓄積しておけば、体性感覚野内での活性化パターンから（Ａ）の痛みの場所または（Ｂ）の排泄状態を予想できる。この場合の測定項目には、『体性感覚』を設定する（６．５．２節参照）。
【０７３３】
一方６．５．４節で説明したようにユーザの顔面筋肉の動き検出による新生児の情動反応を測定することで、（Ｃ）の甘えの感情による親への愛情（抱擁）要求を予想できる。またこの場合の測定項目には、『情動反応』を設定する（６．５．２節参照）。
【０７３４】
そして上記（Ａ）〜（Ｃ）のいずれにも当てはまらない場合には、消去法の結果として（Ｄ）の空腹または喉の渇きの訴えと予想できる。
【０７３５】
＜生体検出系２１８が組み込まれた枕または寝室ベッドの頭部＞
人間の覚醒時と睡眠時では脳波に違いが現われる。脳波測定の代わりに非接触で行える本実施例の検出方法を用いてユーザの睡眠状態を測定し、『ユーザ２１３が眠ったら、部屋の照明と音楽を自動的に消し』、『ユーザ２１３が目覚めたら、自動的に部屋の明かりを付ける』などのサービス２４４を提供できる。
【０７３６】
この場合も、生体検出部２２０内に組み込まれた生体活動検出部１０１内の生体活動検出用光学系とそこで使われる光検出器は図２６〜図２８に示した構造を採用し、またこのときの生体活動検出の位置検出部は図２２に示した原理を用いる。そして図２２に示した生体表面の目印位置４０は、ユーザ２１３の頭部に相当する。したがってユーザ２１３が寝た時には２次元光検出器４３でユーザ２１３の頭部が検出できるように、生体検出系２１８を設置する必要がある。
【０７３７】
またこの場合の測定項目には、『覚醒・緊張状態』を設定する（６．５．２節参照）。
【０７３８】
そして上記生命活動の測定結果に基づいて部屋の照明と音楽を付けるか消すかの判定には、図４３を用いて７．１．４節で説明した方法を使う。
【０７３９】
＜生体検出系２１８が組み込まれた出入り口扉または玄関の壁または窓＞
防犯に利用できる。この場合には２次元光検出器４３で出入り口または玄関入り口に立った人の顔が検出できるように、生体検出系２１８を設置する必要がある。そして６．５．４節で説明したようにユーザの顔面筋肉の動きを検出して、ユーザの情動反応を測定する（測定項目には『情動反応』を設定する）。それにより出入り口または玄関入り口に立った人が「悪意を持っているか？」または「家の人に危害を加えようとしているか？」が予測でき、防犯に役立つ。
【０７４０】
＜生体検出系２１８が組み込まれた路上での防犯カメラ＞
上記の例は、一個人宅での防犯対策に役立つ。上記例に対する応用例として、交差点など人が集まる場所に設置された防犯カメラに生体検出系２１８を組み込み、公共の場での防犯に役立てることができる。すなわち路上を歩いている人の中で殺意またはスリ／万引きなどの悪意を持った人を発見してカメラで追い続けることで、事件の未然防止または事件発生状況の記録が可能となる。その結果、公共の場での治安が向上する。
【０７４１】
＜生体検出系２１８が組み込まれた机または椅子＞
学校の先生が行なう生徒の学習意欲（きちんと先生の話を聞いているかなど）度把握または、会社内の上司が行なう部下の勤務効率評価するなどに利用できる。
【０７４２】
この場合には２次元光検出器４３で机の前または椅子の上に座った人の顔もしくは頭部（帯状回）が検出できるように、生体検出系２１８を設置する必要がある。また生体検出部２２０内に組み込まれた生体活動検出部１０１内の生体活動検出用光学系とそこで使われる光検出器は図２６〜図２８に示した構造を採用し、またこのときの生体活動検出の位置検出部は図２２に示した原理を用いる。そして測定項目には、『情動反応』または『覚醒・緊張状態』を設定する（６．５．２節参照）。『情動反応』の測定の場合には、６．５．４節で説明したようにユーザの顔面筋肉の動きを検出する。一方『覚醒・緊張状態』の測定には、７．１．２節の＜実施例１＞内で説明したように、帯状回での活性化を測定する。
【０７４３】
上記例で示したように、各種装置（または製品）に生体検出系２１８を組み込んで新たな応用を提供できる。しかし上記例で示した商品形態に限らず、『生命活動を測定するため、人または動物が接近または接触できる場所に設置可能（但し移動も可能）なあらゆる形態』に上記生体検出系２１８を内蔵できる。
【０７４４】
７．２．３）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）の説明
７．２．３．１）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）の役割
伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１の役割は、下記の通り。
〔Ａ〕マインド・コネクション・レイヤー２０２とインターネット・レイヤー２０１を経由して送られるイベント情報付き生体活動検出信号２４８の解析と、その結果得られたイベント情報付き生体活動情報２４９のインターネット・レイヤー２０１経由で心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２への送信が最も大きく、他には下記の役割がある。
〔Ｂ〕ユーザ２１３から使用料金の支払い２５２受領と、その中から相当の額を心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２への利益分配２５３
〔Ｃ〕心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がユーザへの表示画面２５０内で下記の処理を行なうための技術的サポート
●  ユーザ側フロントエンドで生体検出部２２０またはイベント情報Ｂ検出部２２１を動かしてユーザ２１３に対する生体活動検出２４１とイベント情報Ｂ２４２の収集を行なう方法
●  イベント情報付き生体活動検出信号２４８を伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が指定したアドレスへ送信する方法
●  伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１から得られたイベント情報付き生体活動情報２４９に基づき、ユーザ２１３に最適な提供サービス２４４を行なうために特定の情報提供２４５が行える次のユーザへの表示画面２５０を作成・提供する方法
〔Ｄ〕心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が提供する上記のユーザへの表示画面２５０の、他国言語への翻訳‥各国の言語に翻訳されたユーザへの表示画面２５０をインターネット上で掲載することで、世界中の人がこの心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２から提供サービス２４４が受けられる。
〔Ｅ〕ユーザ側の駆動系２１６を動かすための駆動系への遠隔操作２５１方法の心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２への技術指導または技術サポート
〔Ｆ〕マインド・コネクション・レイヤーのメンテナンス業務
上記役割の〔Ａ〕は図４４が示すように、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１内の生体活動解析部２２７が実行し、６．５節で説明した方法で処理される。このときには、データベース保存領域２２８内に保存されているデータベースを活用する。
【０７４５】
上記役割の〔Ｂ〕は課金／利益配分処理部２３２が対応する。
【０７４６】
そして上記役割の〔Ｃ〕から〔Ｅ〕は、心のサービス会社への技術サポート処理部２３０が担当する。この場合には〔Ｂ〕で説明した「ユーザ２１３からの使用料金の支払い２５２→利益配分」のルートとは異なるルートで、サービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２から〔Ｃ〕から〔Ｅ〕に対応した技術サポート費用を徴収する。
【０７４７】
一方上記役割の〔Ｆ〕は、マインド・コネクション・レイヤーのメンテナンス処理部２２９が担う。
【０７４８】
７．２．３．２）生体活動情報を利用したインターネット・サービスを普及させる仕組み
７．２節の冒頭で７．２．１節の説明前に記載したように、『サービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がマインド・コネクション・レイヤー２０２に参加する時の技術的負担を軽減』することが生体活動情報を利用したインターネット・サービスを普及させるポイントとなる。そのために技術的に難易度を伴う生体活動検出信号の解析を伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が代行する。
【０７４９】
そしてさらに７．２．３．１節内の〔Ｃ〕から〔Ｅ〕に対応した全面的な技術サポートと〔Ｂ〕に相当した煩雑な課金業務も伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が担う。
【０７５０】
その結果として世界中の（法人を含めた）誰でもがサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２として参加し、ユーザ２１３が飛び付く独創的な提供サービス２４４を立案できる。またビジネス領域を輸送費または人件費が掛からないインターネット・レイヤー２０１上に設定することで、サービスコストも非常に安く抑えられる。
【０７５１】
またユーザ２１３が上記サービス２４４を受ける（マインド・コネクション・レイヤー２０２に参加する）ための条件は、インターネット上で行える『伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１との契約‥課金方法の設定と生体検出系２１８の購入契約を含む』のみなので、ユーザ２１３の負担も非常に少ない。
【０７５２】
その結果、ユーザ２１３が真に望むサービス２４４を格安で提供できれば生体活動情報を利用したインターネット・サービスが普及し、マインド・コネクション・レイヤー２０２が拡大する。
【０７５３】
７．２．３．３）伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）のビジネスモデル
本実施例におけるビジネスモデルでは、『ユーザ２１３（複数の場合もある）に関する生命活動の測定結果得られた生体活動情報２４９に基づいてユーザ２１３へ行なう提供サービス２４４の対価として使用料金の支払い２５２を受ける』点に特徴がある。また『使用料金の支払い２５２を伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が一括して受け、そこから伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に対し利益配分２５３を行なう。
【０７５４】
このビジネスモデルを採用すると、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２は「ユーザ２１３個々からの使用料金徴収」という煩雑な業務から解放されるため、ユーザ２１３に対して大幅なサービス料の低減が可能となる。
【０７５５】
次に一般ユーザ２１３のマインド・コネクション・レイヤー２０２への参加方法について説明する。まず始めに一般ユーザ２１３は伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１と契約を結び、課金方法（使用料金の支払い２５２の方法）またはマインド・コネクション・レイヤー２０２に関係したサービス内容（心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２からどのようなサービスを受けたいか）を決める。そしてこのときユーザ２１３は伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１から購入する生体検出系２１８とユーザ側の駆動系２１６の内容を決める。
【０７５６】
ユーザ２１３と伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１との契約または購入する生体検出系２１８とユーザ側の駆動系２１６の選定は、基本的にはインターネット上で（インターネット・レイヤー２０２を使って）行なうが、それに限らず伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１のチェーン店または電気製品の量販店を利用してもよい。またインターネット上で（インターネット・レイヤー２０２を使って）の課金契約は、ユーザ２１３側からのキャッシュカード番号とパスワード通知を行なうが、銀行口座の自動引き落とし契約を行ってもよい。
【０７５７】
ところでユーザ２１３が既に所有しているパーソナル・コンピューターまたは携帯端末をユーザ側の制御系２１７として使う場合には、外付け生体検出系２１８のみを購入してＵＳＢなどの接続端子を用いてユーザ側の制御系２１７に接続すると共に必要なソフトをパーソナル・コンピューターまたは携帯端末にインストールする。またユーザ２１３がユーザ側の制御系２１７まで購入したい場合には、生体検出系２１８を内蔵したユーザ側の制御系２１７とユーザ側の駆動系２１６が接続されたセットを購入する。
【０７５８】
ユーザ２１３が購入手配した上記生体検出系２１８（またはユーザ側の駆動系２１６）がユーザ２１３の手元に届き、必要なセットが完了した時点から、ユーザ２１３はマインド・コネクション・レイヤー２０２を利用できる。
【０７５９】
ユーザ２１３からの伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１への使用料金の支払い２５２方法は、課金契約に基づき月額または使用毎にキャッシュカードからの引き落としまたは銀行口座からの自動引き落としとなる。
【０７６０】
７．２．４）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）の説明
７．２．４．１）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）の役割
心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２の役割は、
○  イベント情報付き生体活動情報２４９に基づき、最適な提供サービス２４４の内容を判断し、この提供サービス２４４をユーザ２１３に実施する
○  インターネット上でユーザ２１３からのサービス要求を受け付ける
にある。
【０７６１】
ユーザ２１３からのサービス要求を受け付けるために、インターネット（インターネット・レイヤー２０１）上に掲載する心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２のホームページ画面であるユーザへの表示画面２５０を作成する。この画面はユーザ２１３に対する生体活動検出２４を前提としている。したがって画面表示／切り替え設定部２３２が生体検出系２１８を所有しないユーザ２１３からの検出信号無しの情報２５４を受け取ると、画面表示／切り替え設定部２３２がそれに対応したユーザへの表示画面２５０に表示切り替えを行なう。そしてこの場合には伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１からのイベント情報付き生体活動情報２４９の受付を拒否し、ユーザ入力部２２６を経由して入力される検出信号無しのユーザ入力情報２５４に対応してユーザへの表示画面２５０を切り替えてユーザ２１３に対するサービス２４４として特定の情報提供２４５を提供する。
【０７６２】
一方ユーザ２１３が生体検出系２１８を所有している場合には、イベント情報付き生体活動情報２４９に基づき、図４３を用いて７．１．４節で説明した方法で最適な提供サービス２４４の方法を選択する。ここで心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が行なう提供サービス２４４の形態は３種類ある。
【０７６３】
最初の方法は画面表示／切り替え設定部２３２がユーザへの表示画面２５０を切り替えて、ユーザ２１３に対して特定の情報提供２４５を行なう。
【０７６４】
次の方法は駆動系の遠隔操作部２３３の働きによりユーザ側の駆動系２１６に対して駆動系への遠隔操作２５１を行ってユーザ２１３への提供サービス２４４を実行する。
【０７６５】
最後の方法は直接サービス内容決定部２３４が働き、ユーザ２１３に対する提供サービス２４４として郵送または派遣などの手段により直接的サービス２４７を行なう。たとえばユーザへの表示画面２５０上で流した通信販売の動画に対応して特定商品をユーザ２１３が発注した場合の商品配送がこれに当たる。あるいはイベント情報付き生体活動情報２４９によりユーザ２１３の病変を知り、医者またはヘルパーの派遣もこの直接的サービス２４７に該当する。
【０７６６】
ここで本実施例では適宜ユーザ２１３の生命活動を測定しているため、ユーザ２１３の体調変化が起きた直後に早期発見して一命を取り留めるなど生命維持上の大きな貢献ができる。したがって特に一人暮らしの老人などの健康管理または安全確保に役立つ。
【０７６７】
７．２．４．２）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）のビジネスモデル
心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２のビジネスモデルは
『生命活動の測定（生体活動情報２４９）を利用したサービス２４４の提供とその対価の徴収』にある。特に伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１との契約に基づく技術サポートを受けることで生命活動の測定技術またはＷｅｂ ＡＰＩに関する知識を必要とすること無く、『ユーザ２１３に喜ばれる提供サービス２４４の立案』だけでビジネスができる特徴がある。
【０７６８】
また個々のユーザ２１３との課金契約は伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が受け持ってくれるので、個々のユーザ２１３を意識せずに提供サービス２４４の実施が可能となる。
【０７６９】
しかし、この誰もが心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２としてマインド・コネクション・レイヤー２０２に参加できる容易性が逆に危険性を持っている。つまり悪用を企んでこのマインド・コネクション・レイヤー２０２内に入ることが容易でもある。その一例を下記に示されている。イベント情報付き生体活動情報２４９は暗号化された状態でインターネット・レイヤー２０１内を伝送されるが、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２内では復号化される。したがって心無い心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がユーザ２１３の個人情報をインターネット・レイヤー２０１上に流出する危険性がある。
【０７７０】
これらの危険を防止するため、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１以外の第３者機関でもイベント情報付き生体活動検出信号２４８またはイベント情報付き生体活動情報２４９の活用状況を監視し悪用を防止する必要がある。
【０７７１】
７．２．４．３）心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）のサービス例
図４５を用いて心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がユーザ２１３に対して行なう提供サービス２４４の実施例を、裏で動いている生体検出部２２０または伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１の動作も含めて説明する。
【０７７２】
ユーザ２１３がＷｅｂ上で心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が作成したユーザへの表示画面２５０を開いた時点もしくはその画面２５０に対して何らかの操作を行った時点で起動処理（Ｓ５１）が開始される。その直後から生体検出部２２０が稼動を始め、ユーザ２１３に対する生体活動検出２４１を開始する。そしてその結果えられたイベント情報付生体活動情報２４９に基づくユーザの気持ちに即したインターフェース対応処理（Ｓ５２）が開始される。その後ユーザ２１３のリクエストに応じて生体活動検出とイベント情報Ｂの収集処理（Ｓ５３）が行われる。ここでの生体活動検出２４１の具体的方法とその原理は、６．１節〜６．４節で説明した内容に準拠する。そして伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１の生体活動解析部２２７内で生体活動情報の生成処理（Ｓ５４）が行われる。ここで生体活動情報の生成方法とイベント情報Ｂの収集方法に関しては、６．５節で説明した内容に準拠する。次にその結果を元に、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２内でユーザに最適なサービス形態の選定（判定）とその実行処理１（Ｓ５５）が行われる。そしてユーザ２１３に対する提供サービス２４４が行われた段階で、図３９（２回目の生体活動検出の実施Ｓ３５）と同様にユーザ２１３の反応を生体活動検出２４１し、必要に応じてユーザの気持ちに即したインターフェース対応処理（Ｓ５２）を実施する。その結果として必要があった場合には、２度目のユーザに最適なサービス形態の選定（判定）とその実行処理２（Ｓ５６）を行なう。
【０７７３】
次に７．２．２．３節で説明した＜生体検出系２１８が組み込まれたベビーベッド＞と＜生体検出系２１８が外付け装置の形態を取り、ユーザ側の制御系２１７と接続端子で接続＞を組み合わせた具体的応用例を用いて、図４５の実施例に関する詳細内容を説明する。
【０７７４】
７．２．２．３節で説明したように、新生児を初めて持つ親が新生児に泣かれて困っている場面を想定する。この親の自宅には生体検出系２１８が２セットあり、１セットはベビーベッド内に取り付けられている。そして他の１セットはユーザ側の制御系２１７に対応したパーソナル・コンピューターに接続端子（ＵＳＢ端子）経由で接続された外付け装置で、このパーソナル・コンピューター前に座ったユーザ２１３の顔面筋肉の動きが検出できるように設置されている。
【０７７５】
この親が「新生児が何故泣いているのか？」を知りたくて心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が開設しているホームページを初めて開いた場面を考える。
【０７７６】
ここでユーザへの表示画面２５０内にはＷｅｂ  ＡＰＩ上でＣｈｅｃｋ  Ｍｉｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎコマンドが設定されていると共に、生体活動検出が不可能な場合にはＣｈａｎｇｅ  Ｍｉｎｄｌｅｓｓ  Ｄｉｓｐｌａｙコマンドが実行され、生体活動検出が不可能な場合にはＤｉｓｐｌａｙ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ、Ｓｔａｒｔ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ、Ｓｅｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ＳｉｇｎａｌおよびＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎの各コマンドを連続して実行するように設定（８．３節参照）されたと仮定する。
【０７７７】
図４５に示した起動処理（Ｓ５１）の具体的内容を図４６に示されている。まずＣｈｅｃｋ  Ｍｉｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎコマンドにしたがってユーザ側の制御系２１７内でユーザ側フロントエンド内に生体検出系があるか？（Ｓ６１）を確認する。ユーザ側フロントエンド内に生体検出系２１８が無い場合には、インターネット通信制御部２２３経由で心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に対して検出信号無しの情報２５４を送ると共にＣｈａｎｇｅ  Ｍｉｎｄｌｅｓｓ  Ｄｉｓｐｌａｙコマンドにしたがって生体活動検出を行わない表示画面への切り替え（Ｓ６２）を行なう。この切り替え先の画面は、検出信号無しのユーザ入力情報２５４のみに対応してユーザへの表示画面２５０が変化する。
【０７７８】
一方ユーザ側フロントエンド内に生体検出系２１８がある場合でも、インターネット通信制御部２２３経由で心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に対して検出信号があることを通知する。次にＣｈｅｃｋ  Ｍｉｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎコマンドにしたがって生体検出系２１８を用いて生体活動検出が可能か？の判定（Ｓ６３）を行なう。これは生体検出部２２０の検出可能範囲内での被測定対象（ユーザなど）の有無判定と被験者から受ける検出許可判定を意味する。前述したように外付け装置側の生体検出系２１８はユーザ側の制御系２１７（パーソナル・コンピューター）の前に座ったユーザ２１３の顔面筋肉の動きが検出できるように設置され、ベビーベッド側の生体検出系２１８では新生児をベビーベッドに寝かせた時に２次元光検出器４３で新生児の頭部が検出できるように設置されている。しかしユーザ２１３がユーザ側の制御系２１７の前に座らず、ベビーベッド内に新生児が居ない場合は、生体活動の検出は不可能となる。本実施例ではユーザ側フロントエンド内において１個の生体検出系２１８でも可能な場合は、生体活動検出２４１の処理を開始する。しかし全ての生体検出系２１８での生体活動検出２４１が不可能な場合は、その情報をインターネット通信制御部２２３経由で心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２へ通知する。そしてその後、生体活動検出が不可能な状況をユーザに通知する（Ｓ６４）。この通知方法は、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が表示するユーザへの表示画面２５０の中でコメント表示または音声表示する。しかしそれに限らず、生体検出系２１８が持つ表示機能を利用して通知してもよい。
【０７７９】
そしてユーザ２１３がユーザ側の制御系２１７の前に座ったことが確認できた場合には、被験者（この場合はユーザ２１３）に対して生体活動検出を開始してよいか？を問い合わせる。この問い合わせ方法も、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が表示するユーザへの表示画面２５０の中でのコメント表示または音声表示を利用する。生体活動検出の被験者であるユーザ２１３からユーザ入力部２２６を介して生体活動検出の許可を得た後、Ｓｔａｒｔ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇコマンドにしたがって外付け装置側の生体検出系２１８を用いて生体活動検出を開始し（Ｓ６５）、Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇコマンドにしたがって生体活動の検出をユーザに通知する（Ｓ６６）。このユーザへ通知する（Ｓ６６）具体的な方法は、ユーザ２１３が見ているホームページ画面（ユーザへの表示画面２５０）の一部に『Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ  ｂｙ  **』のように画面表示するか音声案内を行なうが、しかしそれに限らず、生体検出系２１８が持つ表示機能を利用して通知してもよい（特定色のランプ表示でもよい）。ここで現在説明している実施例のようにユーザ側フロントエンドに複数の生体検出系２１８が装備されている場合は、『Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ  ｂｙ  **』内の『**』を用いた表現により『どの生体検出系２１８を使って生体活動の検出を行っているか？』がユーザ２１３に分かるようにする。ところでこの生体活動の検出をユーザに通知する処理（Ｓ６６）は個人情報保護またはプライバシー侵害の観点から非常に重要となる。というのは生命活動の測定結果（生体活動情報２４９）は非常に機密性の高い個人情報に該当すると共に個人のプライバシーの侵害にもなる。したがってユーザに通知する（Ｓ６６）ことで、ユーザ２１３が退席などの生命活動測定を回避する（ユーザ２１３の個人情報収集を拒否する）選択肢を持てる効果が生まれる。
【０７８０】
次に図４５に示したユーザの気持ちに即したインターフェース対応処理（Ｓ５２）の具体的内容を図４７に示されている。本実施例では生命活動測定に拠り時々刻々と変化するユーザ２１３の気持ちを適宜（リアルタイムで）理解することができる。したがってそれを生かし、ユーザ２１３の気持ちに合わせたユーザ・インターフェースを提供できる点に大きな特徴がある。このユーザ・インターフェースの例として『表示画面の切り替え』の説明をするが、それに限らず『ユーザに聞かせる音楽の適正化』または『音声またはテキストでの表現方法の適正化』『登場させる人物の適正化（性別または年齢の切り替えなど）』など、生命活動の測定結果（生体活動情報２４９）を利用してユーザ・インターフェース方法を適正化（変化）させるあらゆる方法も本実施例範囲に含まれる。
【０７８１】
新しい機械を初めて使う時またはインターネット上で初めて閲覧するホームページを見た時に、ユーザ２１３は操作方法が分からずに戸惑う場合がある。その時に試行錯誤しながら操作方法を覚えるユーザ２１３に対しては問題無いが、全く操作方法が分からずに立ち往生するユーザ２１３に対しては使い方をアドバイスする必要がある。そしてこのアドバイス方法も、自動的に動くアニメーションを用いたガイダンスを示したナビゲーション画面を表示するだけでよい場合と、専用にガイドする人が付いてユーザ２１３への細かな指導が必要な場合がある。ユーザ２１３の気持ちに合わせたユーザ・インターフェース提供方法の一例として、操作方法を説明する画面の適正化（適正画面の切り替え方法）について図４７を用いて説明する。
【０７８２】
７．２．２．３節内の＜生体検出系２１８が外付け装置の形態を取り、ユーザ側の制御系２１７と接続端子で接続＞のところで説明したように、ユーザの顔面筋肉の動きを検出して、ユーザの情動反応を測定すれば時々刻々と変化するユーザ２１３の気持ちを理解できる。伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１から送られて来る情動反応に関するイベント情報付き生体活動情報２４９を利用して心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が提供する現行のユーザへの表示画面２５０（現在ユーザ２１３が閲覧しているホームページ）に関してユーザが画面の操作方法に慣れているか？（Ｓ７１）を判定する。具体的には６．５．２節で説明したように測定項目に『情動反応』を設定し、その中に存在する判定要素の中で『不安』に関する合致度１７２の値が判定値以下で『安心』に関する合致度１７２の値が判定値以上かを調べる。そしてもしユーザが現行の画面の操作方法に慣れている場合には、ユーザに現行の表示画面で操作してもらう（Ｓ７２）。逆にユーザが画面の操作方法に慣れて無い場合には、ユーザが画面の操作または対応方法に強い不安を感じるか？を判定する（Ｓ７３）。その具体的な方法は上記と同様に判定要素である『不安』に関する合致度１７２の値を詳細に調べる。そして『不安』に関する合致度１７２が標準値よりも低い場合にはそれ程不安を感じて無いと見なし、ユーザ２１３に対して自動的に動くナビゲーション画面を表示し（Ｓ７４）、アニメーションを用いたガイダンスによりユーザ２１３に操作方法を説明する。この自動的に動くナビゲーション画面への切り替え（Ｓ７４）は、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２内の画面表示／切り替え設定部２３２の操作により実行される。一方『不安』に関する合致度１７２が標準値よりも高い場合にはユーザ２１３が強い不安を感じていると見なして、Ｗｅｂ の画面上で人が直接対応する画面を表示し（Ｓ７５）人との直接対面によりユーザ２１３に安心して操作方法または対応方法を理解してもらう。このようにユーザ２１３の気持ちに応じたインターフェースを提供する（インターフェースの内容または方法を変える）ことで、ユーザ２１３に安心感を与えて気持ち良く利用してもらえる。
【０７８３】
ユーザ２１３に使い方を理解してもらえた段階で、新生児をベビーベッドに寝かせてもらう。するとベビーベッド側の生体検出系２１８が新生児の存在を自動検知し、Ｓｔａｒｔ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇコマンドにしたがって生体活動検出を開始する。その後Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇコマンドにしたがって、ベビーベッド側の生体検出系２１８を用いた生体活動検出をユーザに通知する。
【０７８４】
新生児が泣く原因を調査する場合には、前述したように測定項目として『体性感覚』と『情動反応』を設定する。８．３節で後述するように、この測定項目の情報はＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎコマンド内のパラメーターとして指定される。ところで心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２が作成したユーザへの表示画面２５０（Ｗｅｂ上のホームページ）内には、Ｗｅｂ  ＡＰＩとしてこのＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎコマンドが設定されている。この情報をインターネット通信制御部２２３が受けると、この中からイベント情報抽出部２２４がＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎコマンドをイベント情報Ａ２４３の一部として抽出する。そして信号／情報多重化部２２２で多重化されて、新生児から検出された生体活動検出信号とこのＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎコマンド（もしくはその中のパラメーター情報）がイベント情報付き生体活動検出信号２４８として伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１へ送信される（図４５の生体活動検出とイベント情報Ｂの収集処理（Ｓ５３）に対応）。
【０７８５】
そして図４５の生体活動情報の生成処理（Ｓ５４）では、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が送られて来たイベント情報付き生体活動検出信号２４８内に含まれるＳｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎコマンド（もしくはその中のパラメーター情報）内で指定された測定項目に基づいて生体活動検出信号の解析を行なう。
【０７８６】
次に図４５内のユーザに最適なサービス形態の選定（判定）とその実行処理１（Ｓ５５）では、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）が７．２．２．３節内の＜生体検出系２１８が組み込まれたベビーベッド＞内に記載された内容に沿って新生児の泣く原因が
Ａ）病気による局部の痛み 、Ｂ）排泄の知らせ 、Ｃ）親への愛情（抱擁）要求（甘え）、およびＤ）空腹または喉の渇きの訴えのいずれかを予想する。その結果をユーザへの表示画面２５０に掲載し、ユーザ２１３に対して特定の情報提供２４５の形で通知する。
【０７８７】
新生児の泣く原因が（Ｂ）から（Ｄ）のいずれかの場合には、単にユーザ２１３に通知するだけで提供サービス２４４は完了する。しかし新生児の泣く原因が（Ａ）の場合にはその状況をユーザ２１３に通知すると共に医者への受診など対応方法をユーザにアドバイスする必要がある。この場合には図４３を用いて７．１．４節で説明した方法で最適な対応方法を選択し、その結果をユーザ２１３に通知する。
【０７８８】
新生児が病気の可能性がある場合、親（ユーザ２１３）は動揺する。図４５のユーザの気持ちに即したインターフェース対応処理（Ｓ５２）とユーザに最適なサービス形態の選定（判定）とその実行処理２（Ｓ５６）として、最初は最適な対応方法を画面表示する。そしてそれと同時に図４７で説明したように親（ユーザ２１３）の気持ちに合わせて対応方法を適正化する。その選択肢の一つとして、ユーザの希望が有ればインターネット（インターネット・レイヤー２０１）上で直接小児科医と面談して相談するようにセットしてもよい。このようにユーザ２１３の気持ちに合わせて対応方法を適正化することで、病気の早期発見が可能になるだけでなくユーザ２１３に対して大きな安心感を与えられる。
【０７８９】
８〕生体活動検出信号と生体活動情報の通信用プロトコル
図４４を用いて７章で説明したように、イベント情報付き生体活動検出信号２４８とイベント情報付き生体活動情報２４９はネットワーク経由で転送される。このネットワーク通信時に使用される通信プロトコルを本章で説明する。
【０７９０】
また７章で説明したように本実施例では、ユーザへの表示画面２５０（インターネット上でのホームページ画面）上でＡＰＩコマンドが設定される。そして本実施例で初めて使用されるＡＰＩコマンドの内容についても、本章で説明する。
【０７９１】
８．１）生体活動検出信号と生体活動情報の通信用プロトコルに関する共通部分の特徴
まず始めに、イベント情報付き生体活動検出信号２４８とイベント情報付き生体活動情報２４９の通信プロトコルに関する共通部分の特徴とその効果（「‥」の後に記載）を下記に列記する。
（１）生体活動検出信号と生体活動情報の通信プロトコルの一部で共通構造を持たせ、共有化する‥生体活動検出信号内に含まれる通信プロトコルの一部を生体活動情報の一部として転用可能なため、生体活動情報の生成が容易となる。
（２）生体活動検出信号と生体活動情報にインターネット・プロトコルＩＰとの互換性を持たせる‥図４４を用いて７．２．１節で説明したように、生体活動検出信号２４８と生体活動情報２４９共にインターネット・レイヤー２０１上でインターネット・プロトコルＩＰにしたがって通信処理を行なう。したがって両者共に予めインターネット・プロトコルＩＰとの互換性を持った構造（通信プロトコル）を持たせることで、図４４内 インターネット通信制御部２２３の負担を軽減できる。
（３）共通内容（コンテンツ）毎にまとめたデータグラムを複数定義し、それらを多重化して送る‥インターネット・プロトコルＩＰ内で定義されているデータグラムのフラグメント化方法（多重化）を採用することで、種類の異なる複数の内容（コンテンツ）を生体活動検出信号と生体活動情報内で混在した形での通信が可能となる。
（４）共通内容（コンテンツ）毎に集めたデータグラムを複数定義し、インター・ネット・ヘッダー３１５内の対応のデータグラム識別情報３３２により各パケットがどのデータグラムに対応するかの識別を可能にする‥それによりパケット毎に各フラグメントがどのデータグラムに含まれるかが高速で判別できるため、フラグメントからのデータグラムへの再構築が容易となる。
（５）各パケット内のインター・ネット・ヘッダー３１５にタイムスタンプ情報３３９を持たせ、パケット間の同期合わせを可能にする‥異なるデータグラム間の同期合わせが非常に容易となる。
（６）生体活動検出信号と生体活動情報共に、イベントデータグラム３０２の構造を共通化する‥生体活動検出信号内に含まれるイベントデータグラム３０２の情報をそのまま生体活動情報の一部として転用できるため、生体活動情報の生成が容易となる。
【０７９２】
次に生体活動検出信号と生体活動情報の通信用プロトコルの共通部分に関する詳細説明を行なう。
【０７９３】
図４８および図４９に示されているように、
●  生体活動検出信号 では、検出条件データグラム３０１および１種類以上の検出信号データグラム３０３、１種類以上のイベントデータグラム３０２が定義され、また
図５０およｂ図５１に示されているように、
●  生体活動情報 は、生体活動解析条件データグラム３０５および１種類以上の活動情報データグラム３０４、１種類以上のイベントデータグラム３０２が定義される。
【０７９４】
そして図４８〜図５１が示すように、各データグラムは細かなフラグメント３１６、３１７、３１８、３１９に分割されてパケット３１０、３１１、３１２、３１３に収納される。
【０７９５】
パケット３１０、３１１、３１２、３１３内の先頭にはインターネット・ヘッダー３１５が配置されている。ここで図４８と図５０が示すように、インターネット・ヘッダー３１５内の構造は生体活動検出信号内と生体活動情報内共に一致している。そしてインターネット・ヘッダー３１５内のサービス・タイプ情報３３１は、このインターネット・ヘッダー３１５が含まれるパケットが「スループット（通信速度）が高い通信を要求されているか？」あるいは「通信時の高信頼性（通信後のエラー発生頻度が低い）を要求されているか？」 、「通信時の許容遅延時間が短い（通信時の大きな遅延が許されない）か？」などのパケット通信に要求されるタイプを示している。また対応のデータグラム識別情報３３２は１６ビットで表示され、対応パケット内のデータフラグメントがどのデータグラムに含まれるかを示している。具体的には上位３ビットで、検出条件データグラム３０１／生体活動解析条件データグラム３０５／検出信号データグラム３０３／活動情報データグラム３０４／イベントデータグラム３０２のいずれかを示す。そして検出信号パケット３１３内では、次の２ビットが検出波長λの種別（本実施例では長さの異なる４種類の検出波長光を用いて同時測定が可能）を表わす。また残りの下位１１ビットで同一検出時刻に対応した検出信号データグラム３０３に含まれることを示す。ここで実際の検出時刻はタイムスタンプ情報３３９で同期が取れるので、検出時間が長引いて１１ビットで全ての検出時刻が表示できない（オーバーフローする）場合に上記１１ビットをサイクリックに繰り返し使うことができる。
【０７９６】
一方活動情報パケット３１４内では、次の２ビットが測定項目の識別情報（本実施例では同時に異なる４種類までの測定項目に関する生体活動情報を抽出できる）を示す。そして残りの下位１１ビットで同一測定時刻に対応した活動情報データグラム３０４に含まれることを示す。ここで実際の測定時刻はタイムスタンプ情報３３９で同期が取れるので、測定時間が長引いて１１ビットで全ての検出時刻が表示できない（オーバーフローする）場合に上記１１ビットをサイクリックに繰り返し使うことができる。
【０７９７】
次にフラグメント種別情報３３３とフラグメント位置情報３３４は、対応するインターネット・ヘッダー３１５の直後に配置されたデータフラグメント３１５、３１６、３１７、３１８、３１９が同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内の何処に位置するかを示す。具体的にはフラグメント種別情報３３３が３ビットで構成され、最初のビットは「０」に設定される。そしてその次のビットが「０」の時はフラグメントされており、同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内に複数のデータフラグメント３１５、３１６、３１７、３１８、３１９が含まれることを示す。またこのビットが「１」の場合には、フラグメントされて無いことを示す。さらに次のビットでは同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内の位置情報を持つ。すなわちこのビットが「０」の時は、同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内の最後のフラグメントを示す。一方このビットが「１」の時はそれ以外を意味する。そしてフラグメント位置情報３３４は、対応するインターネット・ヘッダー３１５の直後に配置されたデータフラグメント３１５、３１６、３１７、３１８、３１９が同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内の何番目のフラグメントに対応するかを示す。具体的には、同一データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５内の最初のデータフラグメント３１５、３１６、３１７、３１８、３１９の場合にはフラグメント位置情報３３４内の値が「０」に設定され、その次に配置されるデータフラグメント３１５、３１６、３１７、３１８、３１９ではフラグメント位置情報３３４内の値が「１」と順次増加して行く。
【０７９８】
また送信元アドレス情報３３５および送信先アドレス情報３３６は、インターネット・レイヤー２０１（図４４参照）を経由して通信される場合の送信元と送信先のＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスを示している。そしてさらに上記インターネット・ヘッダー３１５では、生体検出部の識別情報または生体検出部の固有アドレス情報３３８を持っている。ここで図４４に示されている生体検出部２２０では、個々の機種にそれぞれ独自な識別情報または固有アドレス情報を持たせている。この情報は機種毎の製造番号を対応させてもよい。そしてこの情報をインターネット・ヘッダー３１５内に持たせると共に、（同一の機種で検出し、その結果に基づいて測定した場合には）イベント情報付き生体活動検出信号２４８とイベント情報付き生体活動情報２４９との間で共通化している。それにより、イベント情報付き生体活動検出信号２４８とイベント情報付き生体活動情報２４９の長期に亘る履歴管理が可能となる。
【０７９９】
本実施例では、インターネット・ヘッダー３１５内にタイムスタンプ情報３３９を持たせている。それにより、各データグラム３０１、３０２、３０３、３０４、３０５間の同期を取る（タイミングを合わせる）ことが可能となる。このタイムスタンプ情報３３９は３２ビットで構成され、１クロック間隔を１［ｍｓ］ とした基準クロックのカウント数で表わす。このカウント数がオーバーフローした場合には、再度カウント値「０」からカウントし直す。このようにカウント値が周期的（サイクリック）になっているが、図４９に示されている検出条件データグラム３０１内あるいは図５１に示されている生体活動解析条件データグラム３０５内の検出開始時間情報３５２とこのタイムスタンプ情報３３９との組み合わせにより、絶対時間の算出が可能になっている。そしてこのタイムスタンプ情報３３９がインターネット・ヘッダー３１５内に含まれることを示す情報として、オプションタイプ情報３３７の値が「６８」に設定されている。
【０８００】
図４９または図５１が示すように、イベント情報毎に異なるイベントデータグラム３０２−１内に格納されている。そして１個のイベントデータグラム３０２は分割されて、それぞれがイベントパケット３１２内のイベントデータフラグメント３１７内に分散配置される。また各イベントの内容は、イベント情報内容３４８としてそれぞれのイベントデータグラム３０２内に配置されている。また同一のイベントデータグラム３０２内では、前記イベント情報内容３４８の直前にイベント継続期間３４７が格納される。ここでイベント毎のイベント開始時間は前述したタイムスタンプ情報３３９で規定されており、このタイムスタンプ情報３３９とイベント継続期間３４７の情報の組み合わせによりイベントの終了時刻が算出される。さらにこのイベント継続期間３４７の直前にはイベント種別情報３４６が格納されている。本実施例におけるイベントとは、
（Ａ）図４４に示されているユーザへの表示画面２５０（Ｗｅｂ上のホームページ内容）の中身でイベント情報Ａ抽出部２２４で抽出されたイベント情報Ａ２４３
（Ｂ）図４４に示されているイベント情報Ｂ抽出部２２１で抽出されたイベント情報２４２‥検出時の温度・湿度条件から生体活動検出時のユーザ２１３（被験者）を取り巻く環境（たとえば一人か？ 他の人と一緒か？）など
などが含まれ、イベント情報内容３４８が上記のどの種別に属するかをこのイベント種別情報３４６が示す。このようにイベントデータグラム３０２内にイベント種別情報３４６を持つことで、後でイベント種別毎のイベント情報内容３４８の選択抽出が容易になるという効果がある。
【０８０１】
また図４９または図５１が示すように、異なるイベント間で共通な情報がイベントデータグラム＃０３０２−０の中に含まれ、イベント情報内容３４８を含むイベントデータグラム＃１３０２−１‥の先頭位置に配置されている。このイベントデータグラム＃０の中身は、発生イベント数情報３４２またはイベント発信元アドレス情報３４１などが含まれる。ここでイベント発信元アドレス情報３４１内には、表示画面のＵＲＬなどが記録されている。またさらに、このＵＲＬなどで指定された表示画面（Ｗｅｂ上のホームページ画面など）上にＡＰＩコマンドが設定されている場合には、この情報が表示画面内で設定されたＡＰＩコマンド３４３欄内に記録される。
【０８０２】
８．２）生体活動検出信号の通信用プロトコル
図４８および図４９を用いてイベント情報付き生体活動検出信号２４８の通信用プロトコルの特徴を説明する。
【０８０３】
インターネット・ヘッダー３１５内の送信元アドレス情報３３５は、図４４内のユーザ側の制御系２１７（パーソナル・コンピューターまたは携帯端末、携帯電話など）が持つＩＰアドレスに対応する。一方 送信先アドレス情報３３６は、図４４内の伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１から指定されたＩＰアドレスで、予め決まっている。そしてこれは、生体活動解析部２２７が配置されている場所のＩＰアドレスが設定される場合が多い。
【０８０４】
イベント情報付き生体活動検出信号２４８の通信用プロトコルでは、検出条件データグラム３０１と検出信号データグラム３０３が定義される。ここで図４４の生体検出部２２０で検出された生体活動検出信号は、上記の１種類以上の検出信号データグラム３０３内に収納されて転送される。そしてこの検出信号データグラム３０３は、分散されて検出信号パケット３１３内の検出信号データフラグメント３１８内に分散配置される。一方検出条件データグラム３０１は分割されて、検出条件パケット３１１内の検出条件データフラグメント３１６内に分散配置される。
【０８０５】
本実施例における生体活動検出では、たとえば脳内のニューロン配置または顔面筋肉の配置場所など生体活動検出の種類（被検出対象物）により個々の検出点の位置が異なる。したがって複数存在する検出信号データグラム３０３の中で最初に配置された検出信号データグラム ＃０３０３−０の中で検出点毎の位置情報３２６を定義する。具体的には最初の検出点の３次元位置情報を最初に記載し、２番目の検出点の３次元位置情報を次に記載する ‥ などにより、全ての検出点の３次元位置情報を予め定義しておく。
【０８０６】
そしてそれ以降に来る検出信号データグラム３０３では、そこで３次元位置が定義された検出点毎の検出信号の値（たとえば発火のパルスカウント数または７８０［ｎｍ］／８３０［ｎｍ］光の光反射量、サーモグラフィーで測定した表面温度、核磁気共鳴によるピーク面積（またはピーク高さ）の値）が検出点毎の活性化分布特定３２７、３２８として格納される。
【０８０７】
また本実施例では検出に使用される光の波長と測定される時刻Ｔ１、Ｔ２毎に異なる検出波長λでの検出信号データグラム３０３を定義している。
【０８０８】
図４９が示すように検出条件データグラム３０１内には、ユーザ（被験者）の識別情報３５１が含まれている。これにより、異なるユーザ（被験者）毎の検出信号の個別管理が可能となる。既に８．１節で検出開始時間情報３５２の利用方法を説明した。この検出開始時間情報３５２は、年・月・日・時・分・秒・サブ秒（０．１秒単位）の形式で時間情報が記録される。また８．１節データイムスタンプ情報３３９の基準クロック周期を１［ｍｓ］と説明した。しかしそれに限らず検出条件データグラム３０１内タイムスタンプの基準周波数３５３の欄データイムスタンプの基準周波数を再設定できる。それにより検出信号が高速で変化する場合には基準周波数を高くして検出精度を高め、検出信号の変化が非常に遅い場合には基準周波数を低くして長期間の測定を容易にするなど検出信号の（時間変化）特性に合わせて柔軟な設定が可能となる。次の測定項目３５４は、６．５．２節で説明した測定項目に対応する。この測定項目３５４を検出条件データグラム３０１内に持たせることで、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１内生体活動解析部２２７（図４４）での解析の利便性が向上する。また検出手段３５５とは、表６における検出手段を示している。さらに検出信号の種類３５６とは、体内のどの部分に対して具体的にどのような方法で検出しているかを示す。そして次の検出領域の場所情報と検出点配置の設定方法３５７とは、生体活動検出場所（被測定点）３０の位置モニター方法として具体的にどのような方法を採用しているか（たとえば６．２．１節で説明した方法を使うか？６．２．２節で説明した方法を使うか？など）を示す。一方検出領域の解像度３５８と検出信号の量子化ビット数３５９、検出信号のサンプリング周波数または時間間隔３６０は、検出信号の検出精度を示している。また検出波長の数情報３６１から検出波長λでの検出信号データグラム３０３の数が予想でき、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１内生体活動解析部２２７（図４４）での解析の利便性が向上する。そして１０．２節で説明するように、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が過去からの累計送信回数３６２の情報を利用して暗号鍵発行業者に対する新たな鍵情報を購入するタイミングを事前に知ることが可能となる。したがって検出条件データグラム３０１内にこの過去からの累計送信回数３６２を含むことで伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１が適切なタイミングで鍵情報を入手できるため、何回イベント情報付き生体活動検出信号２４８を転送しても安定して生体活動解析部２２７での解析（図４４参照）が行える。
【０８０９】
８．３）生体活動情報の通信用プロトコル
図４４が示すように、生体活動情報の通信用プロトコルにおけるインターネット・ヘッダー３１５内の送信元アドレス情報３３５は、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１内の生体活動解析部２２７が持つＩＰアドレスを示す。一方 送信先アドレス情報３３６は、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２のＩＰアドレスとなる。
【０８１０】
また生体活動情報の通信用プロトコルでは、生体活動解析条件データグラム３０５と１種類以上の活動情報データグラム３０４が定義される。ここで図４４の生体活動解析部２２７内で解析した結果は、１種類以上の活動情報データグラム３０４内にそれぞれ分けて格納される。また図５０が示すように、１個の活動情報データグラム３０４は分割されて、活動情報パケット３１４内の生体活動情報フラグメント３１８内に分散配置される。
【０８１１】
一方 生体活動解析部２２７内で解析が行われた時の共通情報は、生体活動解析条件データグラム３０５内に格納される。そして図５１が示すように、この生体活動解析条件データグラム３０５内は分割されて、解析条件パケット３１０内の解析条件データフラグメント３１９に分散配置される。
【０８１２】
図５０が示すように、６．５．２節で説明した測定項目毎に分かれて異なる活動情報データグラム３０４が設定され、また各時刻Ｔ１、Ｔ２毎に別の活動情報データグラム３０４に分かれている。そして同一の活動情報データグラム３０４内では、同一時刻における判定要素（６．５．２節参照）毎の解析結果を示す合致度が時刻Ｔ＊の測定Ａ内判定要素毎の合致度３７７、３７８として記録される。またそれよりも先行した位置にある活動情報データグラム ＃０３０４−０には、各判定要素毎の合致度３７７、３７８に共通な生体活動検出信号の解析に関する情報を含んでいる。すなわち最初に測定項目の数情報３７１が明記され、それに合わせて測定項目Ａ、Ｂ‥に関係した情報が順次記載されている。具体的には測定項目毎の判定要素数情報３７２、３７４と、それに基づく判定要素内容の一覧３７３、３７５が記載されている。ここでたとえば測定項目Ａが６．５．２節内に記載された『覚醒・緊張状態』の場合には、測定項目Ａ内判定要素内容一覧３７３の内容は『緊急事態認識、緊張状態、覚醒、弛緩状態、眠気、レム睡眠、ノンレム睡眠』を示す。
【０８１３】
生体活動解析条件データグラム３０５内に含まれるユーザ（被験者）識別情報３５１から過去からの累計送信回数３６２までの具体的な内容とその効果は、既に説明した検出条件データグラム３０１内の内容と一致する。ところで生体活動検出信号を解析して生体活動情報を得るために使用される解析ソフトまたはそれに使用されるデータベースは日々進歩（グレード・アップ）を続けている。したがって生体活動解析条件データグラム３０５がさらに解析ソフトバージョン番号３６３と解析に使用のデータベースのバージョン番号または最終更新時期３６４を含むことで、どのグレードで解析したかが分かる。もし非常に低いグレードで解析していた場合には、最新の解析ソフトまたはデータベースを用いて解析し直してデータベースを更新することが可能となる。したがってこの解析ソフトバージョン番号３６３または解析に使用のデータベースのバージョン番号または最終更新時期３６４の情報を利用して、データベース内の生体活動情報を最高レベルに更新し続けることが可能となる。
【０８１４】
８．４）Ｗｅｂ  ＡＰＩに使用される新規コマンドの一例
本実施例においてＷｅｂ  ＡＰＩに使用される新規コマンドに関する一例を下記に説明する。
【０８１５】
Ｃｈｅｃｋ  Ｍｉｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ‥生体活動検出の可否に関し（１）生体検出系２１８のユーザ側の有無と、（２）生体検出部２２０の検出可能範囲内に被測定対象（ユーザなど）が居るかを判定し、その結果をこのコマンド内のパラメーターで指定されたアドレスへ回答する。
【０８１６】
Ｃｈａｎｇｅ  Ｍｉｎｄｌｅｓｓ  Ｄｉｓｐｌａｙ‥生命活動の測定を必要としない表示画面へ自動変更する。このコマンド内のパラメーターで対応画面のＵＲＬを指定する。
【０８１７】
Ｓｔａｒｔ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ‥生体活動の検出を開始する
Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｍｉｎｄ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ‥ユーザに対して生体活動検出実施中を表示する。このコマンド内のパラメーターで表示サイズまたは表示範囲を指定される。
【０８１８】
Ｓｅｎｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｉｇんａｌ‥生体活動検出信号を、このコマンド内のパラメーターで指定されたアドレスへ転送する
Ｓｅｎｄ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ‥解析後の生体活動情報を、このコマンド内のパラメーターで指定されたアドレスへ転送また解析対象の「測定項目」もこのコマンド内のパラメーターで指定する
Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｍｉｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ‥解析後の生体活動情報をユーザに表示する。また解析対象の「測定項目」または生体活動情報のユーザへの表示形式または表示領域／表示サイズもこのコマンド内のパラメーターで指定する
Ｓｔａｒｔ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｐｌａｙ‥ナビゲーター（アニメーション）がガイドする画面を表示する
Ｓｔａｒｔ  Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ‥対人対応画面を表示し、直接人による対面対応を開始する
Ｓｔａｒｔ  Ｍｉｎｄ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ‥他の人に（ＴＶ電話）接続し、そこに相手の生体活動情報を表示
また解析対象の「測定項目」または生体活動情報のユーザへの表示形式または表示領域／表示サイズもこのコマンド内のパラメーターで指定する。
【０８１９】
９〕生命活動の検出または測定を用いた応用例
９章では、２章から６章に掛けて説明した生命活動の検出または測定を用いた応用例について説明する。最初に応用できる分野の概観を行い、その後に一応用分野である医療分野への応用として生命活動検出を診断に用いる実施例の説明を行なう。
【０８２０】
９．１）生命活動測定の応用例に関する特徴と新規実現可能な独自機能
脳波計などを用いた脳計測で得られた情報を用いてコンピューターまたは家電、ロボットなどを操作する応用分野を総称して、従来ＢＭＩ（Ｂｒａｉｎ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と呼ばれている（２０１０年５月３日に発行された日経エレクトロニクス（日経BP社）のｐ．３３参照）。ところで本実施例における生体活動検出方法では１個ずつの脳・神経細胞または筋肉細胞の活動（発火または収縮）を検出できるだけでなく、それら間の相互のネットワーク接続状況まで検出できるので、上記の脳波計と比べて検出精度が飛躍的に向上する。したがってこの生体活動検出方法を利用した応用分野をＢＭＩとは違った特徴または機能を提供できるという意味を込めてＮＥＩ（Ｎｅｕｒｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と呼ぶ。またＮＥＩで使用される生体活動検出手段は前記の細胞膜の電位変化検出に限らず、表６に示した他の検出手段を用いてもよい。
【０８２１】
７．２．２．３節内の＜生体検出系２１８が組み込まれたベビーベッド＞の例と７．２．４．３節内のサービス例で、「泣きじゃくる新生児」の心を理解する方法を説明した。また７．１．３節内の＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞のところで「喉に障害がある人または、重病で体力が衰えて話ができない人」とのコミュニケーション手段の提供方法を説明した。さらに６．５．４節と７．２．４．３節内のサービス例で説明したように、顔面の筋肉の動きから人の気持ち（情動）を理解する方法を説明した。このように過去に実現不可能だった『新規なコミュニケーション環境』を提供できる点に、ＮＥＩ（本応用例が含まれる応用分野）の大きな特徴がある。
【０８２２】
『コミュニケーション手段を用いて問題解決に向けた情報を集団内で共有化』できたことが、地球上での「人類の発展」に大きく貢献していると考えられる。そして人類の歴史の中でコミュニケーション手段は、言葉の生起⇒文字の発明⇒印刷技術の発明⇒インターネット基盤の構築 と順を追って発達した。また上記の一連の発達経過と平行して発生した、絵画または音楽など芸術の伝承 も一つのコミュニケーション手段とも考えられる。そして新たなコミュニケーション手段の発達に合わせて、文化または文明が変化した。ここで上記コミュニケーション手段の発達の延長線上に、ＮＥＩを位置付けたいと思う。
【０８２３】
具体的には、社会が今までの『目先の物品（所有）への執着』または『拝金主義』から脱却し、ＮＥＩの普及により『人の心に興味を持つ』社会に移ってくれることを発明者として切に望む。インターネットの発達に伴って世界全体がグローバル社会に移り、世界中の人とのコンタクトが容易となった。ところが今まで育った環境が全く異なった人同士では『相手の心（気持ち）を予測』するのが極端に難しいため、自己主張の応酬または各自のエゴの張り合いに陥り易く、調和性が低下しがちとなる。それに対して、ＮＥＩにより顔面の筋肉の動きなどからの他人の気持ち（情動）の解釈結果を即座（会話中）に受け取れれば、それを参考にして相手への対応方法を適正化できる。その結果として、ＮＥＩが社会全体の調和または格差是正に貢献できる可能性がある。
【０８２４】
また６．５．４節内で『本人が意識するよりも顔の表情の方が情動を正確に示し得る』と記載したように、本人が意識しない潜在意識下の自分を知る可能性がある。その結果、『自分を深く理解する』ための補助手段としてＮＥＩを役立てることもできる。
【０８２５】
しかし上記で得られた人の心の解釈結果に頼り切ってしまうと、『人の心を理解するための悩みまたは熟慮による人格向上の機会』を失う危険性がある。したがって、『ＮＥＩをあくまで補助手段』として利用すべきだと考える。
【０８２６】
生命活動測定の応用例（ＮＥＩ）によって初めて発揮する（過去に実現不可能だった）独自機能を下記にまとめる。
◎  新規なコミュニケーション手段‥上述した内容。認知症老人の気持ちの理解または、動物とのコミュニケーションも可能となる。
◎  緊急時の危険回避による安全性の確保‥７．１．２節の＜生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞での説明のように、脳が危険を察知した瞬間（手足を動かす前）に自動的に危険回避操作に移れる。危険回避のために「時間との勝負」が必要となる場面に効果を発揮する。
◎  人間の高速な神経活動の究明〔被験者に確認できる〕‥従来の針電極を用いた動物実験では測定対象物の意志または思考を確認できないため、実験結果解釈への確証性が乏しかった。また血液中の酸素濃度変化検出方法は、時間分解能が低い（４．７節参照）。したがって９．３節の例のように細胞膜の電位変化検出を利用した本応用例では、高速な神経活動が検出できると共に、被験者とのコミュニケーションで確証を取れるので測定精度が向上する。
◎  ユーザの負担を軽減する完全非接触インターフェース‥脳波計のように電極を取り付ける必要が無いので、ユーザの負担が大幅に軽減する。他の応用例としては心臓の筋肉の動き検出に使用し、非接触で心電図の測定をしてもよい。入力にキーボード操作またはペン入力、音声入力が不要なので、装置への入力時に肢体または声帯の行動が規制されない。したがって「話しながら〜」または「手を動かしながら〜」の操作が行える。
◎  新たな応用展開または新たなサービス展開へ向けた拡張・発展容易機能‥図４４を用い７．２節で説明したように、インターネット・レイヤー２０１というオープンな世界上でドメイン（マインド・コネクション・レイヤー２０２）を構成できる。したがってこの場合には、その上に新たな応用展開または新たなサービス展開の構築が非常に容易なため、拡張性または発展性に優れている。
【０８２７】
９．２）生命活動の測定を用いた応用例の広がり
本実施例で説明した生体活動測定を利用した応用分野（ＮＥＩの対象範囲）を下記にまとめる。
○  医学の基礎研究‥画像認識または言語処理、思考、情動、記憶のメカニズム解析。体内情報ネットワーク経路解明（９．３．１節参照）。特に『被験者に確認しながら高速な神経活動を検出できる』特徴（９．１節）を生かした研究に向く。具体的には、人間の言語プロセスのニューロン・ネットワーク・レベルでの研究が上げられる。類人（類人猿）は人が持つ言語能力を持たないので（入来篤史編：言語と思考を生む脳− シリーズ脳科学（３）−（東京大学出版会、２００８年）Ｐ．１７０）、人に対する非接触的かつ非侵襲的方法でしか人間の言語プロセス研究はできない。また血液中の酸素濃度変化の検出では時間分解能が低いため言語プロセスのような高速処理を詳細にトレースできない。したがって上記分野での細胞膜の電位変化検出を利用した研究が威力を発揮する。
【０８２８】
またそれに限らず、人間の認識または思考・想起過程での時間的変化の追跡などにも応用できる。
○  生死判定
○  医学的診断（予病対応を含む）  ‥  ９．３節の例を参照。また本応用例では、自律神経系の異常を早期発見し易い。
○  医学治療  ‥  ９．３．２節の例を参照。
○  介護支援または援助支援、モビルスーツ‥７．１．２節の＜生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例２＞内記載内容参照。
○  コミュニケーション手段  ‥  ９．１節で説明した内容に対応。
○  管理・監督‥７．２．２．３節の＜生体検出系２１８が組み込まれた机または椅子＞内記載内容参照。
【０８２９】
図３１に示した生体活動検出部１０１を車の運転席に取り付け、ドライバーが運転中に眠くなる時を察知して目を覚まさせるなどの処理をしてもよい。
○  防犯または認証処理‥７．２．２．３節内の＜生体検出系２１８が組み込まれた路上での防犯カメラ＞または＜生体検出系２１８が組み込まれた出入り口扉または玄関の壁または窓＞での記載内容を参照。また「うそ発見器」の確証情報としても利用できる。
○  高速入力処理‥７．１．３節内＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞で説明したように、音声入力またはキーインを行わずに高速で文書作成または描画入力を行ってもよい。
○  エンタティメント・ゲーム‥７．１．２節内の＜生体活動検出部と駆動部を組み合わせた一体形装置の実施例１＞で説明したように手足を動かす事無く高速で応答できるので、対戦ゲームまたは高速な移動体（車または飛行機）の操作シミュレーションゲームに向く。
【０８３０】
また性格判断または相性診断などのサービスを行ってもよい。
○  代行操作‥７．１．３節内＜生体活動検出部と情報提供部を組み合わせた一体形装置の実施例２＞、７．２．２．３節内の＜生体検出系２１８が組み込まれた枕または寝室ベッドの頭部＞で記載された内容を参照。
【０８３１】
９．３）生体活動検出の医療用診断への応用例
２章から５章に掛けて説明した原理を用いて非接触または非侵襲に細胞膜の電位変化を検出する本実施例の生体活動検出方法は、非常に高い時間分解能と空間分解能が得られる。そのため上記の生体活動検出を利用してたとえば神経細胞の発火状況または筋肉細胞の収縮活動などを検出すると、細胞１個単位までの変調（不具合）を高精度に発見できる。
【０８３２】
したがって本実施例の生体活動検出方法あるいは生体活動測定方法を医療分野に応用すれば、最先端の研究を大きく進歩させるだけで無く、精度の高い診断も可能となる。
【０８３３】
この生体活動検出方法を医療用診断に応用する２例を以下に説明する。
【０８３４】
９．３．１）生体内神経伝達経路の探索例
生体の表皮の一部に『針』を刺して痛感を発生させて感覚ニューロンの検出部（終末部）を活性化（活動電位が発生）させ、その信号が伝わる経路を探索して生体活動解析用のデータベース構築に利用する方法を６．５．３．２節で既に説明した。この生体内の神経伝達経路探索を利用した医療上での診断方法に関して、「脊柱管狭窄症の診断」を一例に取って説明する。
【０８３５】
脊椎動物の大部分は脊髄を経由して脳と体の末端部との間で信号伝達が行われる。そしてこの脊髄は、背骨内部の脊柱管と呼ばれる隙間内に配置されている。もしこの脊柱管狭窄症に掛かると、狭くなったこの脊柱管の内部の一部が脊髄の一部を圧迫するため、下肢部に痛みが発生したように感じられる。しかしこのときの患部は脊柱管の内部で、患者が痛いと感じる下肢部は実は何処も悪く無いという特徴がある。
【０８３６】
従来技術ではＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）またはＣＴスキャン（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ＳＣａｎｎｉｎｇ）による脊柱管内の狭くなった領域の発見は可能であったが、実際の痛み発生に関与する神経細胞の特定は不可能だった。本応用例により痛みを引き起こす神経細胞単体の特定が可能になるため、診断精度が飛躍的に向上する効果がある。さらに詳細に患部が特定できるため、従来と比べて大幅に治療し易くなる。また仮に治療のため手術が必要となっても、（１個の神経細胞単位で）詳細に患部が予め特定できているため、手術時の患者の肉体的負担を最小限に減らせる効果がある。
【０８３７】
図５２および図５３を用いて、本応用例の診断方法を説明する。ここで図５２および図５３は共に（ａ）が痛みの信号が体内で伝達する経路を示し、（ｂ）が腰部での脊髄周辺の断面図を示す。そして（ｃ）は本応用例によって検出される生体活動検出信号例を示している。
【０８３８】
まず脊柱管狭窄症の原因と症状の一例を、図５２（ｂ）および図５３（ｂ）に示されている。すなわち背骨の後ろ側に配置された椎弓の一部がβの位置で脊髄に接触し、脊髄内の灰白質４１６の中に存在する神経細胞βが圧迫されて痛感の擬似信号を発生する。この擬似信号が、患者には足先で痛みを感じたように認識される場合の例を取る。
【０８３９】
脊柱管狭窄症患者は体の姿勢により下肢部の痛み度合いが変化する特徴がある。ここで多くの場合は「背筋を伸ばす」と痛みが増し、「腰を前に曲げる（猫背になる）」と痛みが緩和される傾向にある。この現象は「背筋を伸ばす」と脊髄４１３が椎弓４１５に近付いてβ位置での圧迫が強まり、「腰を前に曲げる（猫背になる）」と脊髄４１３が椎弓４１５から離れるためと解釈できる。そしてこの特徴を診断に利用する。
【０８４０】
すなわち診断の第１ステップとして脊柱管狭窄症患者に「腰を前に曲げて（猫背になって）」もらい、下肢部の痛み（と思われる症状）が緩和した状態にする。そしてこの状態を保ちながら、本当に足先に痛みを感じた時の痛覚信号の神経内伝達経路を探索する。この探索の最初は、患者が痛いと感じた部分（今回の例では足先のα位置）を『針』で刺激する。ここで図５２（ａ）に示されているように針で刺激した表皮部分（足先のα位置）には感覚ニューロンの検出部（終末部）４が存在し、ここで痛覚信号を発生する。そしてここで発生した痛覚信号は脊髄内の灰白質４１６の中にある神経細胞δと視床４１２内の神経細胞ηを経由して大脳皮質内の中心後回４１１内の神経細胞θへ伝わる（図５２（ａ）（ｂ）参照）。
【０８４１】
このとき４．７節で指定した範囲の波長を持った光をα、δ、ηおよびθの各点に照射し、そこから得られる反射光量変化４０１を経過時間１６３に沿って検出した結果を図５２（ｃ）に示されている。
【０８４２】
１．３節で既に説明したように針で局所的に刺激すると、痛みを引き起こす炎症または虚血がｐＨの低下を起こし、プロトン感受性カチオンチャネルの働きで細胞体内にＮａ+イオンまたはＣａ2+イオンが流入する。その結果、感覚ニューロンの終末部４では『脱分極』が生じ、細胞膜電位が脱分極電位まで上昇する。そして２．２節の考察によると、この脱分極時に感覚ニューロンの検出部（終末部）４を構成する細胞膜の外側に負電荷領域が形成されると考えられる。
【０８４３】
３章および４章で説明した理由から、この細胞膜の外側に形成された負電荷領域からの反射光量が局所的に低下する。ここで本応用例では、この反射光量変化４０１を体内で伝搬される痛覚信号（＝生体活動検出信号）として検出する。ところで感覚ニューロンの検出部（終末部）４で発生する痛覚信号は連続的では無く、図５２（ｃ）に示されているような間欠的なパルス状信号となっている。そして図５２（ｃ）の例では、α位置に存在する感覚ニューロンの検出部（終末部）４で発生するパルス状の痛覚信号が経過時間１６３に沿って時刻ｔ１およびｔ５に発生している。
【０８４４】
上記感覚ニューロンの検出部（終末部）４で発生する痛覚信号を中継する神経細胞の細胞体δがその中に配置されている脊髄内の灰白質４１６には、他の神経細胞の細胞体が多数密集している。したがって従来の非接触方法または非侵襲方法を用いた検出技術では空間分解能が低いため、上記痛覚信号を中継する１個の神経細胞の細胞体位置特定は非常に難しかった。それに対して本応用例の生体活動検出は空間分解能が高いので、痛覚信号を中継する１個の神経細胞の場所特定が初めて可能となる。
【０８４５】
ここで本応用例では、『痛覚信号を中継する時に神経細胞が発火する』という現象を利用する。そして神経細胞の発火時には上述したのと同じ原理から（痛覚信号を中継する神経細胞の細胞体が配置されている場所で）局所的な反射光量の低下が起きる。したがって痛覚信号が伝わる時の反射光量変化４０１が発生する場所を探索することで、痛覚信号を中継する神経細胞（の細胞体の位置）δが検出できる。
【０８４６】
ここで発火場所の検出には、図２３〜図２５を用いて６．３．１節で説明した方法を採用する。またこれと同時に図２０と図２１を用いて６．２．１節で説明した方法で生体活動検出場所（被測定点）３０をモニターする。そしてその結果に基づき対物レンズ３１の位置を自動的に補正する（位置ずれ補正用のサーボを掛ける）ため、検出中に被験者が多少動いて生体活動検出場所（被測定点）３０がずれても生体活動の検出が継続できる。
【０８４７】
具体的にはたとえば図５２（ａ）および（ｂ）に示されているように、痛覚信号を中継する神経細胞（の細胞体が配置されている位置）の候補として γ、δ、ε、ζを仮に設定し、各位置での経過時間１６３に沿った反射光量変化４０１を検出する。
【０８４８】
その結果として図５２（ｃ）に示されているように、α位置に存在する感覚ニューロンの検出部（終末部）４での痛覚信号が発生した時刻ｔ１とｔ５からわずかに遅れた時刻ｔ２およびｔ6にδの位置で反射光量の低下を検出できたとする。それに比べて図５２（ｃ）のようにγ、εおよびζの各位置では反射光量変化が無かった場合には、痛覚信号を中継する神経細胞（の細胞体が配置された位置）はδ位置にあると予想できる。
【０８４９】
δ位置の神経細胞δが発火すると、その痛覚信号は脊髄４１３内を伝わり視床４１２内で中継される。そして時刻ｔ２およびｔ6より遅れた時刻ｔ３およびｔ7で視床４１２内の神経細胞ηが発火し、さらにわずかに遅れた時刻ｔ４およびｔ8で大脳皮質内の中心後回４１１内の神経細胞θが発火する。そしてそれぞれの発火タイミングは、図５２（ｃ）のように反射光量変化４０１として検出される。
【０８５０】
以上の方法により、本当に足先に痛みを感じた時の痛覚信号の神経内伝達経路を探索する。図５２に示した応用例では『発火現象を利用して神経細胞の細胞体』の位置を検出している。しかしそれに限らず、本応用例では非接触方法または非侵襲方法で細胞膜電位変化を検出する他の方法にも適用でき、たとえば『信号が伝達する時の軸索の経路』を検出してもよい。つまり神経細胞内の軸索中を信号が伝搬する時には局所的に軸索内の細胞膜電位が変化しているので、それを反射光量変化４０１として検出できる。
【０８５１】
次に診断の第２ステップとして脊柱管狭窄症患者に「背筋を伸ばして」もらい、下肢部の痛み（と思われる症状）を激しくさせる。ここで脊髄内の灰白質４１６内にある神経細胞（の細胞体）βが椎弓４１５の一部に圧迫されて（図５３（ｂ））、時刻ｔ１1に擬似信号を発生させた（発火した）場合（図５３（ｃ））を想定する。このときに位置αに配置された感覚ニューロンの検出部（終末部）４で痛覚信号が検出されないのに、経過時間１６３に沿って時刻ｔ１1の直後の時刻ｔ１2に第１ステップで検出した神経細胞（の細胞体位置）βで反射光量が一時的に低下し、患者が痛みを訴えた（図５３（ｃ））とする。ここで得られた図５３（ｃ）の反射光量変化４０１の検出信号から、椎弓４１５の一部に圧迫されて神経細胞βで発生した擬似信号が神経細胞δに伝わり、「足先が痛む」と誤解させる信号が脳に伝わった（図５３（ａ）（ｂ）参照）という正確な診断が可能となる。
【０８５２】
このようにして患部の場所が（細胞１個単位の精度で）正確に分かれば、手術を含めた最も適切な治療を患者に施せる。
【０８５３】
ここでは本実施例の一応用例として「脊柱管狭窄症の診断」について説明した。しかしそれに限らず、生体活動検出を用いた生体内における神経伝達経路の探索を他の医学的研究または医療上の診断または治療に応用してもよい。
【０８５４】
９．３．２）細胞膜電位変化検出と血液中酸素濃度変化検出を組み合わせた診断例
表６を用いて６．１．１節から６．１．２節で説明した本実施例における生体活動検出に利用される複数の「信号発生の物理現象と検出手段」を組み合わせると、より高度で精度の高い診断が可能となる。この９．３．２節では一つの組み合わせ応用例として『細胞膜電位変化検出と血液中酸素濃度変化検出を組み合わせ』て『認知症の早期発見診断』を行なう方法について説明する。しかしそれに限らず、表６に記載した「信号発生の物理現象と検出手段」を他の方法で複数組み合わせて生体活動検出を行って、他の診断への利用または医療分野または脳科学分野での研究を行ってもよい。
【０８５５】
老人が認知症になるのは、
［Ａ］脳・神経細胞の死滅（アルツハイマー形）または
［Ｂ］脳内血流量の低下
が主な原因と言われている。特に［Ａ］に関しては
○  脳・神経細胞の外側にベータアミロイドが付着する現象あるいは
○  脳・神経細胞の内側にタウが付着する現象
がきっかけとなって脳・神経細胞の死滅を促進させると考えられている。
【０８５６】
現在の認知症の診断では、それぞれ別の測定方法を用いて上記［Ａ］および［Ｂ］の診断を行なう。
【０８５７】
すなわち上記［Ａ］の原因に対する診断として、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）またはＣＴスキャナー（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ）を用いて頭部内での脳・神経細胞の占有容積を調べる。この調べた結果として脳の萎縮が起きていれば、アルツハイマー形の認知症が進行していると判断する。しかし実際に脳の萎縮が生じた後での診断のため、この方法では病気に対する早期発見は難しい。
【０８５８】
一方上記［Ｂ］の原因に対する診断として、注射により造影剤を体内の血液中に混入させ、造影剤から放出される放射線の分布状況を可視化して脳内の血流量を調べる。またこの方法では造影剤を血管内に挿入するための注射時に痛みが伴うため、診断時の患者への負担が大きい。
【０８５９】
また診断には上記の２種類の検査が必要なため、患者に与える負担も大きくなる。
【０８６０】
上記の問題点を解決するため、本応用例では図５４に示されている装置により脳・神経細胞の細胞膜電位変化と血液中の酸素濃度変化を同時に検出して、上記［Ａ］および［Ｂ］の原因に関する診断を同時に行なう点に特徴がある。
【０８６１】
まず始めに図５４に示されている装置の構造と採用する検出原理について説明する。
【０８６２】
図５４では脳・神経細胞の細胞膜電位変化（発火現象または発火頻度）の検出に利用される対物レンズ３１の光軸をＺ軸４２３とした時、それと直交関係にあるＹ軸４２２上に波長７８０［ｎｍ］の検出用光源４２４と波長７８０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ４２５および波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器４２６を配置し、またＸ軸４２１上に波長８３０［ｎｍ］の検出用光源４２７と波長８３０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ４２８および波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９を配置する。それにより頭部の脳内の同一な生体活動検出場所（被測定点）３０に対して光源部１０２から出射された光と波長７８０［ｎｍ］光、波長８３０［ｎｍ］光を同時に照射すると共に、この同一な生体活動検出場所（被測定点）３０から得られた光を個々に検出可能な構造となっている。
【０８６３】
すなわちＹ軸４２２上に配置された波長７８０［ｎｍ］の検出用光源４２４から出射した波長７８０［ｎｍ］光は生体活動検出場所（被測定点）３０内の毛細血管２８内で反射し、同じくＹ軸４２２上に配置された波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器４２６で光量検出される。そしてこれにより毛細血管２８内を流れる血液の波長７８０［ｎｍ］光に対する相対的な光吸収量が分かる。ところでこの波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器４２６が他の波長の光を検出しないように、他の波長光を遮断し波長７８０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ４２５が直前に配置されている。同様にＸ軸４２１上に配置された波長８３０［ｎｍ］の検出用光源４２７と波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９の組み合わせにより、生体活動検出場所（被測定点）３０内の毛細血管２８内での光反射量（およびそれに基づく毛細血管２８内を流れる血液の波長８３０［ｎｍ］光の相対的な光吸収量）を検出する。そしてこの波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９が他の波長の光を検出しないように、他の波長光を遮断し波長８３０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ４２８が直前に配置されている。
【０８６４】
そして波長７８０光用の光検出器４２６と波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９との検出信号を比較して毛細血管２８中を流れる血液中の酸素濃度を検出する。ここで本応用例では外部ノイズ成分を除去して検出精度を上げるため、波長７８０［ｎｍ］の検出用光源４２４から出射された光と波長８３０［ｎｍ］の検出用光源４２７から出射された光はそれぞれ別の方式で光量変調されている。そして波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器４２６と波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９から得られた検出信号は、それぞれ図３３の変調信号成分抽出部（同期検波部）１３３のような回路を経て同期検波または変調信号成分のみの抽出が行われる。
【０８６５】
図５４内で示した範囲の中で、上記に説明した血液中の酸素濃度を検出する検出系以外の検出系が脳・神経細胞の細胞膜電位変化（脳・神経細胞の発火現象または発火頻度）の検出に利用される。
【０８６６】
４．７節で説明した範囲の波長を持った生体活動検出用照射光１１５が光源部１０２から出射される。そしてこの光源部１０２内は図３１で示した構造を有し、光変調器１１２により生体活動検出用照射光１１５が光変調されている。また図５４に示した応用例では、この生体活動検出用照射光１１５は偏光分離素子４３８に対して「Ｓ波」となる偏光成分を持った直線偏光光となっている。
【０８６７】
偏光分離素子４３８内で反射した生体活動検出用照射光１１５は、１／４波長板４３７を通過後には円偏光になる。ここで色フィルタ特性を持った光合成素子４３４は、生体活動検出用照射光１１５の波長に対して直進させる光学特性を持つ。その後で生体活動検出用照射光１１５は、対物レンズ３１により生体活動検出場所（被測定点）３０近傍に集光する。ところで図５４では図示して無いが、この生体活動検出用照射光１１５は生体活動検出場所（被測定点）３０より若干深い位置に集光させる。
【０８６８】
この集光場所が、毛細血管２８の表面またはグリア細胞表面など巨視的には比較的平坦で乱反射し易い界面表面に一致するように設定する。それにより主にこの界面表面で乱反射した生体活動検出用照射光１１５が背面側から生体活動検出場所（被測定点）３０を通過することになる。
【０８６９】
したがって図５４右側の丸で囲まれた中に示した生体活動検出場所（被測定点）３０は、透過形光学顕微鏡のように背面側から（後ろから）照射される生体活動検出用照射光１１５の透過光成分が検出される。
【０８７０】
また上述したように生体活動検出場所（被測定点）３０よりわずかに深い位置で生体活動検出用照射光１１５を小さなスポットサイズに集光させる代わりに、他の照射方法として（生体活動検出用照射光１１５内のビーム断面上の異なる位置で互いに位相を変化させる特性を持つ）ランダムフェーズシフターを光源部１０２内に配置させて生体活動検出場所（被測定点）３０でスポットサイズの大きな集束光を形成させてもよい。この場合には生体活動検出場所（被測定点）３０内の比較的広い領域が生体活動検出用照射光１１５で照射され、生体活動検出場所（被測定点）３０内の各位置での反射光成分が検出される。
【０８７１】
このようにして生体活動検出場所（被測定点）３０から得られた反射光は対物レンズ３１と色フィルタ特性を持った光合成素子４３４を通過後、再度１／４波長板４３７を通過すると、偏光分離素子４３８に対する「Ｐ波」となる偏光成分を持った直線偏光光に変換される。その結果、偏光分離素子４３８を直進して信号検出部１０３内に入る。
【０８７２】
本応用例における信号検出部１０３内は、図３１に示されている構造を持つ。またこのときの検出原理には、図２３から図２５を用いて６．３．１節で説明した方法を採用する。それにより、図５４右側の丸で囲まれた中に示した生体活動検出場所（被測定点）３０内の錐体細胞の細胞体１７または星状細胞の細胞体１８個々の発火状況をそれぞれ独立して個別に検出できる。またそれに限らず６．３．１節で説明したように２次元液晶シャッター５１内の光透過部５６のサイズ（開口径）を適正化させることで、コラム単位など複数の脳・神経細胞の集まり単位としての活動状況（コラムなど複数の脳・神経細胞の集まりとしての延べの発火頻度）を検出してもよい。
【０８７３】
また被験者（患者）が多少動いても生体活動検出場所（被測定点）３０が変わらないように、本実施例では自動的に対物レンズ３１が移動して補正する構造になっている。このときの相対的な被験者（患者）の移動量と移動方向を生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２で検出する。この検出に使用されるモニター用光４３９の波長は、前述した生体活動検出用照射光１１５の波長または７８０［ｎｍ］、８３０［ｎｍ］のいずれとも異なる値に設定し、色フィルタ利用による別な検出光間の干渉（クロストーク）防止を可能にしている。そして上記のモニター用光４３９は生体活動検出場所の位置検出用光源４３１から出射されてビームスプリッタ４３３を通過後、色フィルタ特性を持った光合成素子４３４で反射され、対物レンズ３１により生体活動検出場所（被測定点）３０近傍に集光される。
【０８７４】
そしてここで反射されたモニター用光４３９は対物レンズ３１通過後、再び色フィルタ特性を持った光合成素子４３４で反射する。そしてビームスプリッタ４３３で反射後に生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２で相対的な被験者（患者）の移動量と移動方向が検出される。ところでこの生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２内の構造は、図２０および図２１を用いて６．２．１節で説明した方式を採用する。そして６．２．１節で説明した反射鏡（ガルバーミラー）３４は、図５４内の色フィルタ特性を持った光合成素子４３４で兼用させる。すなわち前記色フィルタ特性を持った光合成素子４３４は、２軸方向での傾きが可能な構造となっている。このように１個の色フィルタ特性を持った光合成素子４３４により
（１）生体活動検出場所（被測定点）３０内で集光されたモニター用光４３９の２次元方向走査と
（２）モニター用光４３９と生体活動検出用照射光１１５との間の合成操作と分離操作
を兼用することで図５４に示されている光学系の小形化と簡素化および光学部品点数低減による低価格化が可能となる。
【０８７５】
上記で説明した図５４の装置を用いた認知症診断方法を説明する。
【０８７６】
まず始めに、図５４の装置を用いて健常者を調べた場合について説明する。最初に被験者（今回の場合には健常者）に設問を与え、大脳の活性化を促す。現在認知症の診断には、
「あなたの住んでいる県名（東京「都」でもわざと「県」という）を教えて下さい。」
「１００から７を引くと、いくつですか？」
「その数からさらに７を引くと、いくつですか？」
など３０個質問し、その正解数で認知症か否か（２０問以上正解すれば、健常者と見なされる）を判断する方法が知られている。この設問を利用すれば、多角的に認知症の診断が行える効果がある。しかしそれに限らず、他の方法で大脳を刺激して活性化を促してもよい。
【０８７７】
大脳が活性化すると、生体活動検出場所（被測定点）３０内の錐体細胞の細胞体１７または星状細胞の細胞体１８などの発火が頻発に起こる。そしてこの発火現象は、図５４内の信号検出部１０３で検出される。ここで、この信号検出部１０３では１個ずつの脳・神経細胞の発火を検出している。しかしそれに限らず、前述したように図２５（ａ）に示されている２次元液晶シャッター内光透過部５６のサイズ（開口径）を広げ、コラム単位など複数の脳・神経細胞の集まり単位で活性化状態（延べ発火頻度）を検出してもよい。
【０８７８】
前記のように、脳・神経細胞の活動が活発になった５［ｓ］位後から毛細血管２８内を流れる血液中の酸素濃度の変化が起きる（図１７を用いた４．７節内の説明を参照）。そしてこの血液中の酸素濃度変化は、波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器４２６と波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器４２９により検出される。
【０８７９】
次に上記方法を認知症の診断に用いた場合を説明する。上記のように被験者に設問を与えて大脳の活性化を促しながら、生体活動検出場所（被測定点）３０内の活動を検出する。
【０８８０】
設問の答えを考えて錐体細胞の細胞体１７または星状細胞の細胞体１８などの発火が頻発に起こったにも関わらず、その後５［ｓ］を遙かに越えても毛細血管２８内を流れる血液中の酸素濃度の変化が起きない場合には、前述した「Ｂ］脳内血流量の低下」が生じている可能性がある。さらに認知症の診断に使われる３０問の設問中正解の回答が２０問より大幅に下回る場合には、「Ｂ］脳内血流量の低下に基づく認知症の発症」が示唆される。
【０８８１】
今度は設問の答えを考えて血液中の酸素濃度の変化が生じたにも関わらず特定の錐体細胞１７または星状細胞１８の発火が見られない場合（または特定コラムなど特定領域内に含まれる複数の脳・神経細胞全体としての発火頻度が極端に低い場合）、前述した「Ａ］特定の脳・神経細胞が劣化」している可能性がある。そして３０問の設問中正解の回答が２０問より大幅に下回る場合には、「Ａ］アルツハイマー形認知症の発症」が疑われる。
【０８８２】
特に血液中の酸素濃度が変化して設問に対する回答の正解数が２０を超えたにも関わらず特定の脳・神経細胞が全く発火しない場合（または特定コラムなど特定領域内に含まれる複数の脳・神経細胞全体としての発火頻度が極端に低い場合）には、「特定の（または特定領域に含まれる複数の）脳・神経細胞が劣化している可能性があり、将来認知症を発症するかも知れない」状況が示唆される。この場合には、将来に認知症を発症しないための生活環境の改善または脳のトレーニング、あるいは必要に応じた薬物投与 などの『予病対策』を施すことが可能となる。
【０８８３】
また設問に対する正解回答が２０問より大幅に下回り、生体活動検出場所（被測定点）３０内の全ての脳・神経細胞が発火しないと共に毛細血管２８内での血液中の酸素濃度が変化しない場合には、「Ａ］アルツハイマー形認知症の発症」の可能性がある。その理由は、血液中の酸素濃度変化はその周辺の脳・神経細胞の活性化が起きないと発生しないためであり、まずは脳・神経細胞の不活性状態が原因として疑わしい。
【０８８４】
以上説明したように、細胞膜電位変化に基づく脳・神経細胞の発火頻度検出と血液中の酸素濃度の変化検出との組み合わせを認知症の診断に利用すると、認知症に掛かる前の早期診断が可能となり予病対策が早期に実行できるという大きな効果がある。また従来は「Ｂ］脳内血流量の低下」を確認するために造影剤を血管注射する必要があったのに比べ、本実施例では非接触的かつ非侵襲的な方法なので診断時に患者の痛みが伴わず、患者が受診し易い効果もある。さらに同時に同じ場所を測定するため、詳細かつ精密に患部の特定が行えるだけで無く、診断時間の大幅な短縮による患者の精神的負担が減少する。
【０８８５】
ところで本応用例では脳・神経細胞の細胞膜電位変化と血液中の酸素濃度変化を同時に検出する方法で有れば図５４に示した検出装置の構造に限らず、他の構造または原理を用いた検出装置の構造を取ってもよい。
【０８８６】
１０〕生命活動の測定技術を使った悪用防止方法
１０．１）本実施例対象技術使用時の注意点
表６に記載した検出手段を用いて「非接触」に行なう生体活動の測定の応用（ＮＥＩ）は、９章で記述したように『新たな価値（新規機能または独自効果）』をもたらすと共に、広い応用範囲を持つ。しかしそれとは裏腹に、プライバシー侵害の危険性と個人情報保護が欠如する恐れも内在する。さらに ９．１節で示すように、これに頼り過ぎると人格向上の妨げにも繋がる。したがって本応用例（ＮＥＩ）は、『使用者本人と人類と地球の共通な利益』を目指して使用されることが望ましい。
【０８８７】
１０．２）転送信号／情報の暗号処理方法
プライバシー侵害を防止し、個人情報を保護する最も効果的な方法は、図４４のイベント情報付き生体活動検出信号２４８とイベント情報付き生体活動情報２４９を暗号化することと考えられる。
【０８８８】
伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１と心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２とは異なる第３者が暗号鍵発行業者（図４４には記載して無い）となり、暗号鍵の管理を行なう。
【０８８９】
ここで『最初に供給される鍵』と『送信回数（または送信時間）が増加すると必要になる鍵』の２種類の鍵で構成される点に本実施例の特徴がある。ここで図３５を用いた６．４．３節ではイベント情報付き生体活動検出信号２４８に関する暗号化方法しか説明して無いが、イベント情報付き生体活動情報２４９に関しても全く同様な暗号化方法を採用する。
【０８９０】
図３５を用いて６．４．３節で説明したのと同様に、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１にはイベント情報付き生体活動情報２４９に関する初回の暗号鍵情報と「時変（生体活動情報２４９の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器１５３に設定する初期値鍵」を教えておく。一方伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１にはイベント情報付き生体活動検出信号２４８に関する初回の暗号鍵情報のみを、そして心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２にはイベント情報付き生体活動情報２４９に関する初回の暗号鍵情報のみを暗号鍵発行業者から通知しておく。そのため特定の送信回数（または送信時間）を超える度に、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１はイベント情報付き生体活動検出信号２４８の暗号解読のための新たな鍵情報を上記暗号鍵発行業者から購入する必要がある。
【０８９１】
同様に特定の送信回数（または送信時間）を超える度に、心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２はイベント情報付き生体活動情報２４９を解読するために新たな鍵情報を上記暗号鍵発行業者から購入する必要がある。
【０８９２】
この仕組みにより暗号鍵発行業者は、図４４に示されている個々の生体検出系２１８毎の利用頻度を逐次モニターできる。このように『最初に供給される鍵』と『送信回数（または送信時間）が増加すると必要になる鍵』の２種類の鍵を組み合わせることで、より強固にプライバシー侵害の防止と個人情報の保護を実行できる。
【０８９３】
１０．３）その他の悪用防止方法
生命活動の測定技術を使った各種応用（ＮＥＩ）に関して悪用を防止して正しく使ってもらうには、『使用目的の公開』を行なうことが望ましい。
【０８９４】
１０．１節の方法を採用すると、暗号鍵発行業者は応用毎の利用頻度を把握できる。そして『送信回数（または送信時間）が増加すると必要になる鍵』を上記暗号鍵発行業者から購入時に、その応用目的を自己申告してもらう。そして暗号鍵発行業者が知り得た応用目的と使用頻度をＷｅｂ上で公開し、だれでも閲覧可能にする。このように世界中の人により、このＷｅｂページから不正利用を発見し易くする。そして好ましくない応用がなされた場合には、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）２１１または心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２への利用差し止め請求を行なう。
【０８９５】
このようにして、本応用例（ＮＥＩ）を正しい目的で使用して欲しいと切に望む。
【０８９６】
１１〕生体活動検出／制御に関する他の応用例
１１．１）骨格筋の収縮と弛緩状態を検出／制御する対象となる他の生体活動現象
生体内部で起こる動的な生体活動の一例として１章から５章では主に脳・神経系の発火状態および信号伝達状況を検出する方法について説明した。しかしそれに限らず６．１節および表６に示されているように、あらゆる『生体内部での動的な生体活動に対する非接触手段による検出または測定あるいは制御』が本実施例または応用例の対象となる。表６を用いた６．１．１節での説明および図４１と図４２を用いた６．５．４節の説明では、骨格筋の収縮と弛緩状態の検出に神経筋接合部への信号伝達状態（神経筋接合部５の活性化）の検出を利用していた。上記実施例に対する応用例として１１章では実際の骨格筋の収縮状況および弛緩状況を直接検出する方法とその原理について説明する。またその検出原理を利用した骨格筋の収縮／弛緩を制御する方法についても説明する。
【０８９７】
Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学 第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）１６章によると、骨格筋が収縮するプロセスは大きく分けて
ａ］筋肉細胞内へのカルシウム・イオンの放出による骨格筋の収縮を可能にする制御
ｂ］筋肉細胞内のアクチンフィラメントに対するミオシンの移動動作による骨格筋の収縮
の２ステップから構成されている。
【０８９８】
ところで６．１．１節および６．５．４節で説明した“神経筋接合部への信号伝達（神経筋接合部５の活性化）”は、上記［ａ］のステップ直前の前段ステップとして発生する。
【０８９９】
上記［ｂ］の骨格筋の収縮ステップでは、“ミオシンの変形”→“ミオシン頭部のアクチンフィラメントへの接触”→“接触した状態でミオシン形状が元に戻る” →“ミオシン頭部のアクチンフィラメントからの離脱”が繰り返される。ここでＡＴＰ（Ａｄｅｎｏｓｉｎｅ  ｔｒｉｐｈｏｓｐｈａｔｅ）の加水分解を利用して上記“ミオシンの変形”が起こる。すなわちミオシンの一部がミオシンＡＴＰアーゼという特殊な酵素を含んでおり、ここに燐酸基が直列に３個繋がったＡＴＰが結合すると、周囲の水分子１個を組み込みながら１個の燐酸基の結合が外れる。
【０９００】
このように骨格筋の収縮には、“ミオシン頭部のアクチンフィラメントへの接触”が必要となる。所が骨格筋の弛緩時にはトロポミオシンがこの結合部位をふさいで、“ミオシン頭部のアクチンフィラメントへの接触”が阻害されている。それに対して６．１．１節および６．５．４節で説明した“神経筋接合部への信号伝達（神経筋接合部５の活性化）”が起きると、上記［ａ］ステップとして、この領域に多量のカルシウム・イオンが流入する。この時流入したカルシウム・イオンがトロポニンに結合すると、トロポニンに繋がっているトロポミオシンの位置がずれて“ミオシン頭部のアクチンフィラメントへの接触”が可能となる。このカルシウム・イオンとトロポニンとの結合時には、トロポニンに含まれるアスパラギン酸残基またはグルタミン酸残基の一部を構成するカルボキシル基とカルシウム・イオンＣａ2+との間のイオン結合が起こると予想される。
【０９０１】
１１．２）酵素による生体内触媒作用の理解に関する基本的な考え方
次の１１．３節でミオシンＡＴＰアーゼによるＡＴＰ加水分解メカニズムの説明をするに当たり、酵素による生体内触媒作用の量子化学的な考え方を先に説明する。
【０９０２】
図５７（ａ）は原子Ａと原子Ｂが共有結合している時の、結合性軌道の電子雲密度分布を示す。原田義也：量子化学 下巻（裳華房、２００７年）ｐ．５５に記載されたＨｅｌｌｍａｎｎ−Ｆｅｙｎｍａｎの静電定理によると、分子内の１個の原子核Ａに働く力は上記結合性軌道を構成する電子の確率密度（電子雲密度）からのクーロン引力と他の原子核Ｂからのクーロン斥力との和で表される。つまり原子核ＡとＢの間に分布している電子雲密度と正電荷を持つ原子核Ａ／Ｂとの間の静電的引力が働いて、原子核ＡとＢとの間の結合が成立している。
【０９０３】
次にリシン残基に含まれる４級化アミノ基−ＮＨ3+が原子Ａと水素結合した時の結合性軌道の電子雲密度を図５７（ｂ）に示されている。４級化アミノ基内の窒素原子は正電荷に帯電しているため、原子核Ａの周辺に局在する電子雲は静電的引力の影響を受けて４級化アミノ基側に偏在する。そして図１５(ｂ) が示すように、この時の分子軌道は窒素原子核周辺まで到達する。その結果として、原子核ＡとＢの間に分布している電子雲密度が低下する。すると原子核ＡとＢとの間の結合力が低下するため、原子核ＡとＢ間の静電的斥力の影響で両者間の距離が広がる。
【０９０４】
原子核ＡとＢ間の距離が広がった結果、原子核Ｂが比較的正電荷側に帯電している原子Ｃに近付いた場合の結合性軌道の電子雲密度分布を図５７（ｃ）に示されている。この時、原子核Ｂの周辺に局在していた電子雲が静電気的引力の影響で原子Ｃ側に偏在する。この偏在量が大きくなって原子核ＡとＢとの間で電子雲密度が“０”になる場所が発生すると、原子核ＡとＢとの間の静電的斥力の影響で両者間の結合が切れる。この時の分子軌道は原田義也：量子化学 上巻（裳華房、２００７年）ｐ．２６３およびｐ．２９０が示すように、原子核ＡとＢに対する反結合性軌道となっている。
【０９０５】
１１．３）ミオシンＡＴＰアーゼの動作メカニズム
ミオシン内のミオシンＡＴＰアーゼの機能を担う活性部位にＡＴＰが結合した部分の分子構造がＩ．Ｒａｙｍｅｎｔ:Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｖｏｌ．２７１（１９９６）  ｐ．１５８５０に記載されており、その主要部分の抜粋を図５８に示されている。図５８において太実線が共有結合ボンドを、太波線がイオン結合ボンド、そして縦線の横方向連続線が水素結合ボンドを表し、結合性軌道を形成する電子の確率密度分布（電子雲密度分布）の片寄り方向を細実線矢印が表している。ところでＡＴＰはアデノシンに３個の燐酸基が直列に繋がった分子構造を持つが、図５８では上記アデノシンに１個の燐酸基が結合した状態をまとめてＡＭＰ（Ａｄｅｎｏｓｉｎｅ  ｍｏｎｏｐｈｏｓｐｈａｔｅ）と記述する。ＡＴＰの加水分解にはマグネシウムイオンＭg2+が重要な役割を果たし、マグネシウムイオンＭg2+の働きにより活性化された水分子が２個の燐酸基間の結合部に直接働き掛けて結合を切断すると言われている。またミオシン内のミオシンＡＴＰアーゼの機能を担う活性部位にはリシンＬｙｓ１８５およびアスパラギンＡｓｎ２３５が含まれる。ここで図５８内の番号は、蛋白質であるミオシン内のアミノ酸の配列番号を意味している。
【０９０６】
ミオシンＡＴＰアーゼの機能を担う活性部位にＡＴＰが結合すると、その中の酸素原子Ｏ５−およびＯ２がリシンＬｙｓ１８５残基の一部およびアスパラギンＡｓｎ２３５残基の一部と水素結合する。またＡＴＰ周囲に存在する水分子内の水素原子Ｈ１がＡＴＰ内の酸素原子Ｏ２と水素結合する。一方マグネシウムイオンＭg2+は、その水分子内の酸素原子Ｏ１と弱くイオン結合して水分子を活性化する。
【０９０７】
それだけで無くマグネシウムイオンＭg2+は他の１個の水分子内酸素原子Ｏ９とも弱いイオン結合を行と共に、ＡＴＰ内の２個の酸素原子Ｏ３−、Ｏ８-とも弱いイオン結合をすると、それぞれ考えられている。生体内での水環境（ｐＨ７前後）の中では、ＡＴＰは負電荷に帯電しており、その内のγ燐酸基とβ燐酸基の負電荷量は２個分と１個分に相当すると言われている。
【０９０８】
図５８では便宜上、Ｏ３−、Ｏ５−およびＯ８-がそれぞれ１個ずつ負電荷に帯電しているとみなす。そして生体内での水環境（ｐＨ７前後）中で正電荷に帯電しているリシンＬｙｓ１８５残基と２価のマグネシウムイオンＭg2+がそれらと結合することで、全体として電気的に中和する。このように各分子が立体的に配置されて各種の結合が形成されると、図５７（ｂ）で説明したようにＡＴＰ内の酸素原子Ｏ５−周辺に局在していた電子の存在確率密度（電子雲の密度分布）がリシンＬｙｓ１８５残基内の水素原子Ｈ２を経由してプラスに帯電した窒素原子Ｎ１+へ向かって移動αする。すると酸素原子Ｏ５−周辺での電子雲密度の低下を補充するため、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２間の結合性軌道を構成していた電子の確率密度の一部がβ方向へ移動する。
【０９０９】
一方ＡＴＰ内で２個の燐酸基間を結合する酸素原子Ｏ２がアスパラギンＡｓｎ２３５残基内の水素原子Ｈ６と水素結合しているため、矢印γが示すように酸素原子Ｏ２の周辺に局在していた電子雲密度分布の一部がわずかに水素原子Ｈ６を経由して窒素原子Ｎ２方向へ移動する。さらに正の２電荷を持つマグネシウムイオンＭg2+の周辺での圧倒的な電子雲密度の不足を補充するため、酸素原子Ｏ２周辺から燐原子Ｐ２と酸素原子Ｏ８−を経由して電子雲密度分布が移動（δ）する。
【０９１０】
その結果として酸素原子Ｏ２周辺での電子雲密度が大幅に低下するが、この酸素原子Ｏ２は水分子内の水素原子Ｈ１と水素結合しているため、この水素結合路を利用して電子雲密度の低下を阻止する。具体的には矢印εが示すように水分子内の酸素原子Ｏ１と水素原子Ｈ１間の結合性軌道を形成する電子の確率密度が低下して前記水素結合を形成する電子の存在確率密度が増加するが、この増加した分が水素原子Ｈ１と酸素原子Ｏ２間の結合性軌道として働いて水素原子Ｈ１と酸素原子Ｏ２間で共有結合が形成される。さらにマグネシウムイオンＭg2+がその周囲へ向けて周辺の電子雲密度を引き込むため、矢印ζの方向に電子雲が流れる。
【０９１１】
その結果として水分子を構成していた酸素原子Ｏ１および水素原子Ｈ１間の結合性軌道を形成する電子の存在確率密度が低下し、共有結合から水素結合に変化する。この変化に応じて酸素原子Ｏ１および水素原子Ｈ１間の距離が広がるが、図５８ではその距離変化までの記載は省略する。このように矢印εおよびζの方向に電子雲密度の片寄りが生じると、酸素原子Ｏ１周辺の電子雲密度が大幅に低下して水分子が活性化する。すると酸素原子Ｏ１は低下した周辺の電子雲密度を補充するため、近接する燐原子Ｐ１周辺に局在する電子雲密度を奪う（η）。
【０９１２】
その結果として燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ１との間で電子雲密度が上昇し、この電子の存在確率密度が燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ１との間の結合性軌道として働く。それにより燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ１との間で共有結合のボンドが形成される。一方マグネシウムイオンＭg2+がその周囲へ向けて周辺の電子雲密度を引き込むため、矢印θの方向にさらに電子雲が流れる。そして上述した矢印β、γ、δ、ηおよびθ方向での電子雲密度の移動が生じて、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道を形成していた電子の存在確率密度が大幅に低下する。その結果として燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間で図５７（ｃ）に示されているように電子の存在確率密度が“０”の領域が生まれると、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道が反結合性軌道に変化して燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合ボンドが切れる。
【０９１３】
上述したＡＴＰの加水分解メカニズムをまとめると、図５８（ｂ）に示されているように下記の通りとなる。
◎  水分子内の酸素原子Ｏ１と水素原子Ｈ１との間の共有結合が水素結合に変わると共に、
ＡＴＰ内の酸素原子Ｏ２と水素原子Ｈ１との間の水素結合が共有結合に変わる
◎  燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合ボンドが、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ１との間の結合ボンドに変わるところで図５８（ｂ）ではＡＴＰの加水分解直後に中心に燐原子Ｐ１とＰ２を持つγ燐酸基とβ燐酸基がそれぞれヒドロキシル基−ＯＨを持つが、体内の水環境（ｐＨ７）では直ぐにＯＨ間結合が切れる。
【０９１４】
上述したＡＴＰの加水分解反応は、反応の前後に亘って『γ燐酸基（内の酸素原子Ｏ５）／β燐酸基（内の酸素原子Ｏ２およびＯ６）がリシンＬｙｓ１８５残基／アスパラギンＡｓｎ２３５残基とそれぞれ水素結合する』という大きな特徴がある。
【０９１５】
１１．４）生体活動検出／制御特性
１１．４節では、骨格筋の収縮と弛緩状態を光学的に検出／測定または制御する時に使用する電磁波（光）の適正な波長範囲に関し、広い視点から検討を行なう。既に４．７節で神経細胞の発火状態を検出または測定する時の適正な波長範囲について説明した。ここではまず始めに４．７節で説明した内容をより詳細に検討して、神経細胞の発火状態および骨格筋の収縮と弛緩状態に限らず“生体内部”で起こるより一般的な動的活動に対する非接触手段による検出／測定または制御に適した使用電磁波（光）の波長範囲について検討する。そして次にその一般的な検討結果に基づき、骨格筋の収縮と弛緩状態を検出または制御する時に使用する電磁波（光）の適正な波長範囲について検討する。
【０９１６】
本実施例またはその応用例は
［１］“生体内部”で起こる動的な生体活動に対して検出／測定または制御を行なう
点に大きな特徴があり、その検出／測定または制御を具現化するために
［２］生体内部での活動時またはその活動の変化時に発生する振動モードであり、その時の分子内での２個以上の特定原子で構成される振動モードと外部電磁場（電磁波）との相互作用による振動モード遷移を検出／測定または制御に利用する点に具体的な特徴がある。
【０９１７】
また“生体内部”を通過できる電磁波には近赤外光がふさわしく、特に
［３］（水素結合状態にある）水素原子が関与する振動モード間の遷移が近赤外光と相互作用し易い特徴を持つ。他の原子と比べて水素原子が最も軽量なため（古典物理学的に考えた場合は）高速（高い周波数）で振動し易いことがその理由である。したがって上記［３］の特徴を持った実施例またはその応用例は、水分子の吸収が少ない短波長（高周波数）側での近赤外光の吸収量変化検出／測定が容易なため、生体内部の比較的深い領域での生体活動検出／測定または制御が可能となる。
【０９１８】
本実施例またはその応用例に関する上記特徴に合致する波長範囲について、まずは［１］“生体内部”の検出／測定または制御が容易な範囲を検討する。可視光では人間の肌を透けて内部は見えず、一般的に波長が０．８［μｍ］以下の可視光は生体内を通過し辛い。所が指を閉じた状態で手の平を太陽光にかざした時に指の隙間から赤色光が漏れて見える現象からも、赤色以上の波長光がある程度生体内を通過する状況を理解できる。具体的には０．８４［μｍ］以上の波長光が生体表面の皮膚を通過して生体内に入り易いことが実験により示されている。一方４．７節で説明したように波長が２．５μｍを越える赤外光は生体内の水分子に（その対称伸縮振動、逆対称伸縮振動または水分子の回転の励起エネルギーとして）吸収され易いため、光量減衰により電磁波の透過が難しい。４．７節で説明したように動物細胞を構成する化学物質の中で７割（重量百分率）が水分子を占めるため、水分子の吸収による光量減衰が少ない波長光が生体内を通過できる。したがって“生体内を通過”する電磁波を用いて生体活動の検出／測定または制御を行なう場合には、波長が０．８４［μｍ］（または０．８７５［μｍ］）から２．５［μｍ］の範囲を持つ近赤外光を使用することが望ましい。
【０９１９】
さらに上述した［１］“生体内部”の検出／測定または制御が容易な波長範囲について詳細に検討する。既に４．７節で説明したように、水分子の結合音に帰属する吸収帯は中心波長１．９１［μｍ］および１．４３［μｍ］の所に存在する。また吸収量はわずかではあるが、中心波長０．９７μｍの所にも吸収帯が存在する。この情報の出典である尾崎幸洋、河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６）のＰ．１２に記載された図２．１．１およびＰ．１８０に記載された図４．６．１に示された水の近赤外吸収スペクトルを詳細に検討した。その結果、最大吸収波長０．９７［μｍ］、１．４３［μｍ］および１．９１［μｍ］における吸光度の半値を示す波長範囲が、図５６に示されているように０．９４３〜１．０２８［μｍ］、１．３９４〜１．５２３［μｍ］および１．８９４〜２．０６１［μｍ］で与えられることが分かった。つまりこの波長領域が、水による光吸収が大きな波長領域となる。したがって０．８４［μｍ］から２．５［μｍ］の波長範囲の中で、上記の範囲を避けた波長領域が水による光吸収が少ない領域に相当する。すなわち中心波長が０．９７［μｍ］の吸収帯での光吸収がわずかだ（光吸収の影響が少ない）と見なした場合には、本実施例またはその応用例では図５６に示されているように２．０６１〜２．５［μｍ］の範囲に存在する第１の可能な波長範囲I、１．５２３〜１．８９４［μｍ］の範囲にある第２の可能な波長範囲IIそして０．８４〜１．３９４［μｍ］の範囲の第３の可能な波長範囲IIIのいずれかの範囲内に含まれる波長を有する電磁波を含む電磁波を生体活動の検出／測定または制御に使用するのが望ましい。ところで生体活動検出時または制御時に生体組織内に存在する酸素濃度指示物質の影響（光吸収）を除去したい場合（４．７節参照）には、第３の可能な波長範囲IIIの範囲は０．８７５〜１．３９４［μｍ］の範囲となる。第３の可能な波長範囲IIIの範囲をこのように設定することで、検出光路途中に酸素濃度指示物質が存在しても検出光が吸収されずに生体活動検出信号のＳ／Ｎ比の確保が可能となる。また中心波長が０．９７［μｍ］の吸収帯での光吸収を避けたい場合には、さらに１．０２８〜１．３９４［μｍ］の範囲に存在する第４の可能な波長範囲IVと、０．８４〜０．９４３μｍの間（または０．８７５〜０．９４３［μｍ］の範囲）の第５の可能な波長範囲Vを加えたいずれかの範囲内に含まれる波長を有する電磁波を含む電磁波を使用するのがよい。
【０９２０】
当然、上述した生体活動の検出／測定または制御に望ましい電磁波の波長範囲は、４．７節で説明した神経細胞の発火状態の検出または測定にも適用される。次に上記の検討結果に対して
［２］生体内部での活動時またはその活動の変化時に発生する分子内での２個以上の特定原子間で生じる振動モード間の遷移と外部電磁場（電磁波）との相互作用を検出／測定または制御に利用するという本実施例または応用例の特徴を加味して、神経細胞の発火状態の検出または測定について検討する。神経細胞の発火状態の検出／測定時、主にＣ−Ｈ−Ｃｌ-で構成される逆対称伸縮振動モード間遷移の第１倍音に対応した使用波長範囲は４．７節によると２．０５〜２．４８［μｍ］だった。しかしこの波長範囲では、２．０５〜２．０６１［μｍ］の範囲で水が大きく吸収する波長領域と重なる。したがってこの重なり領域を避けて、第１倍音に対応した検出／測定に用いられる電磁波は２．０６１〜２．４８［μｍ］の波長範囲内に含まれる電磁波を含むことが望ましい。ところで中心波長が０．９７［μｍ］の吸収帯での水による光吸収が余り問題にならない場合には、４．７節に沿って上記逆対称伸縮振動モード間遷移の第３倍音に対応した検出／測定に用いられる電磁波は０．８４０〜１．３７［μｍ］範囲内の波長を持つ電磁波を含むことが望ましい。また上述したように酸素濃度指示物質の影響を除去したい場合には、前記第３倍音に対応した検出／測定に用いられる電磁波は０．８７５〜１．３７［μｍ］範囲内の波長を持つ電磁波を含むことが望ましい。しかし高い精度の検出／測定が求められる結果として中心波長が０．９７［μｍ］の吸収帯での水の吸収の影響を避けたい場合には、０．８４０〜０．９４３［μｍ］（または０．８７５〜０．９４３［μｍ］）と１．０２８〜１．３７［μｍ］のいずれかの範囲内の波長を持つ電磁波が含まれる電磁波を神経細胞の発火状態の検出／測定に用いることが好ましい。
【０９２１】
次に上記［１］生体内部の検出／測定または制御 と行なう特徴に［２］振動モード間の遷移と外部電磁場（電磁波）との相互作用の特徴を加味して骨格筋の収縮と弛緩状態を検出／測定または制御する場合について説明する。１１．１節で説明したように、骨格筋の収縮／弛緩動作には
ａ］筋肉細胞内へのカルシウム・イオンの放出による骨格筋の収縮を可能にする制御
ｂ］骨格筋の収縮作用
の２ステップから構成されている。したがって、上記２ステップ個々に独立して検出／測定または制御が行える。
【０９２２】
最初に上記［ａ］のステップに関する検出／測定方法または制御方法の説明を行なう。１１．１節で説明したように上記［ａ］のステップでは、カルボキシル基とカルシウム・イオンＣａ2+との間のイオン結合が起こると予想される。この場合には３．５節で説明したように、カルボキシル基単体の対称伸縮振動モードに対応した吸収帯の相対的吸収強度が大幅に低下すると考えられる。したがって本実施例では、
◎  カルボキシル基の対称伸縮振動モードに対応した吸収帯の相対的吸収強度の変化（急な低下）を検出して骨格筋の収縮が可能状態にあるか否かを検出または測定し、または
◎  振動モードの励起光を照射してカルボキシル基の対称伸縮振動モードのエネルギー準位を上げて、カルシウム・イオンＣａ2+のカルボキシル基への結合を阻止して骨格筋の収縮／弛緩動作の制御をする。通常はカルボキシル基の対称伸縮振動モードは基底状態（最もエネルギー準位の低い振動状態）になっている。これに第ｎ倍音に相当する励起光を照射すると、カルボキシル基の対称伸縮振動モードの準位が高くなる。カルボキシル基の振動が小さい（エネルギー準位が低い）場合にはカルシウム・イオンＣａ2+が結合し易い。それに対して振動モードの準位が高くなると、仮にカルシウム・イオンＣａ2+が一時的に結合したてもその高いエネルギーによりカルシウム・イオンＣａ2+が振り落とされる（分離する）確率が高まる。すなわち第ｎ倍音に相当する励起光を照射するとカルシウム・イオンＣａ2+がカルボキシル基へ結合し辛くなり、骨格筋の収縮制御が阻害されて骨格筋が弛緩した状態が続く。
【０９２３】
３．５節ではカルボキシル基の対称伸縮振動モードを励起する基準音の波数値しか示して無いので、以下に第ｎ倍音の励起光に対応した波長の説明を行なう。ところで下記の説明内容は骨格筋の収縮／弛緩制御に限らず、１１．４節内で説明したあらゆる［２］生体内部での活動時またはその活動の変化時に発生する振動モードであり、その時の分子内での２個以上の特定原子で構成される振動モードと外部電磁場（電磁波）との相互作用による振動モード遷移を検出／測定または制御に利用する実施例または応用例に対して共通に適用できる。まず４．５節で説明した、
【０９２４】
【数３８】
2014239871.tif 000070
【０９２５】
を用いると、エネルギー準位ε0からεmへ遷移する時に必要なエネルギー量をｈνmで表わすと、
【０９２６】
【数６０】
2014239871.tif 000071
【０９２７】
で与えられる。したがって（Ａ・６０）式から、基準音と第１倍音、第２倍音の振動数をν1、ν2およびν3とした時、
【０９２８】
【数６１】
2014239871.tif 000072
【０９２９】
【数６２】
2014239871.tif 000073
【０９３０】
の関係が成り立つ。そしてここで導かれた（Ａ・６０）〜（Ａ・６２）式を用いると、非調和振動に基づく基準音と第１倍音、第２倍音の振動数ν1、ν2およびν3から第ｍ−１倍音の波長λm（振動数νm）の値が予想できる。
【０９３１】
参考文献を元に（Ａ・６０）〜（Ａ・６２）式を用いて計算により予測した基準音と第ｍ−１倍音の波長λmを表７に示されている。表７内に記載した数値の中で、（１）を付記した数値は、尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）Ｐ．２１８〜Ｐ．２１９ から引用した。一方（２）を付記した数値はＲ．Ｍ．Ｓｉｌｖｅｒｓｔｅｉｎ  ａｎｄ  Ｆ．Ｘ．Ｗｅｂｓｔｅｒ：有機化合物のスペクトルによる同定法 第６版（東京化学同人、１９９９年）Ｐ．１００およびＰ．１０８からの引用と、３．５節の計算結果を組み合わせた。またカルボン酸イオン基−ＣＯＯ−対称伸縮振動の第ｍ−１倍音波長は、基準音波長の値を利用してカルボン酸−ＣＯＯＨのＣ＝Ｏ間振動の計算値を外挿して算出した。
【０９３２】
【表７】
2014239871.tif 000074
【０９３３】
体内の水環境（ｐＨ＝７前後）では大部分のカルボキシル基がカルボン酸イオン基−ＣＯＯ−の状態になっている。したがって本実施例におけるカルボキシル基の対称伸縮振動モードに対する第ｎ倍音の励起光は、基本的には表７における“カルボン酸イオン基−ＣＯＯ−の対称伸縮振動”の行に対応する。しかしこの水環境下でも一部のカルボキシル基がカルボン酸−ＣＯＯＨの状態を保ち、このＣ＝Ｏ部にカルシウム・イオンＣａ2+が結合する確率はある。したがって本実施例における
ａ］筋肉細胞内へのカルシウム・イオンの放出による骨格筋の収縮を可能にする制御では両者の波長範囲を組み合わせて
○  第２倍音に対応した波長範囲を１．８９〜２．１５［μｍ］
○  第３倍音に対応した波長範囲を１．４２〜１．６３［μｍ］
○  第４倍音に対応した波長範囲を１．１３〜１．３１［μｍ］    とみなす。
さらに４．７節と同様に、上記の値に対して１割弱の測定誤差を見込む。すると上記の下限値は、それぞれ１．８９×（１−０．０５）＝１．８０、１．４２×（１−０．０５）＝１．３５、１．１３×（１−０．０５）＝１．０７となる。同様に上記の上限値は２．１５×（１＋０．０５）＝２．２６、１．６３×（１＋０．０５）＝１．７１、１．３１×（１＋０．０５）＝１．３８となるので±５％の測定誤差を見込んだ時の波長範囲は
○  第２倍音に対応した波長範囲を１．８０〜２．２６［μｍ］
○  第３倍音に対応した波長範囲を１．３５〜１．７１［μｍ］
○  第４倍音に対応した波長範囲を１．０７〜１．３８［μｍ］  となるが、
一部重なった部分をまとめると『検出／測定または制御に適した波長範囲は、１．０７〜１．７１［μｍ］と１．８０〜２．２６［μｍ］の範囲内』で与えられる。さらにこの範囲から図５６に示した水分子に多く吸収される波長範囲を除外すると、［ａ］Ｃａ+とカルボキシル基−ＣＯＯ−間の結合に対応した検出／測定と制御に適した波長範囲は１．０７〜１．３９［μｍ］、１．５２〜１．７１［μｍ］、そして２．０６〜２．２６［μｍ］となる。この波長範囲を、図５６に示した。
【０９３４】
上記に説明した範囲内の波長を持った電磁波を含む電磁波を生体に照射した場合、本実施例または応用例では
◎  上記範囲内の波長を持った電磁波の生体内部での吸収量または吸収量変化により生体活動に関する信号を検出し、その検出信号を処理して生体活動状況を測定
◎  上記範囲内の波長を持った電磁波の生体内部での照射量を（一時的に）増加させて生体活動を制御する。すなわち生体活動検出のために体内に照射する電磁波の光量はわずかなため、骨格筋の中で振動モードが励起されるカルボキシル基の割合が少なく生体活動自体に影響は起きない。しかし照射する電磁波の光量を上げると骨格筋内の大部分のカルボキシル基が振動励起するため、そこへのカルシウム・イオンＣａ2+の結合が阻害されて骨格筋の収縮が不可能となる。
【０９３５】
また本実施例または応用例では、生体活動に関する検出／測定と制御を同時に行ってもよい。この場合には、上記範囲内の波長を持った電磁波の生体内部での照射量を小さくして生体活動を検出／測定してその活動状態を確認しながら、（時々照射光量を上げて）生体活動の制御を行なう。
【０９３６】
次に本実施例または応用例での検出／測定または制御に利用される分子レベルでの活動の特徴である
［３］（水素結合状態にある）水素原子が関与する振動モード間の遷移（本節内での既説明内容）を利用する場合について説明する。
【０９３７】
図５８が示すように骨格筋内でのＡＴＰの加水分解反応時には、リシンＬｙｓ１８５残基およびアスパラギンＡｓｎ２３５残基の一部と水素結合が起こる。局所的な電荷量の中和効果によって安定に加水分解反応を起こすには“正電荷を持つアミノ酸残基と負電荷を持つＡＴＰ間の水素結合”が必要なため、骨格筋内に限らずＡＴＰの加水分解時にリシンＬｙｓ１８５残基との水素結合が起こる場合が非常に多い。すなわち１１．３節で説明したようにｐＨ７の水環境中ではＡＴＰは負電荷を持つため、それを電気的に中和させるのにマグネシウムイオンＭg2+と共に正電荷を持つアミノ酸残基との局所的結合が必要となる。ところで正電荷を持つアミノ酸残基は、上記のリシンＬｙｓ１８５残基以外にアルギニン残基しか無く、いずれも正電荷部の外側に水素原子が配置されている。したがって電気的に中和された状態では、この水素原子とＡＴＰ内の酸素原子間で水素結合が起こる確率が高い。そしてこの水素結合に関与する水素原子自体が他の原子よりも軽量なため、この振動モード間の遷移を利用すると、前述したように生体内部の比較的深い領域での生体活動検出／測定または制御が容易となる。
【０９３８】
リシン残基またはアルギニン残基のほんの一部は水分子（中の酸素原子）と水素結合をするが、以下の理由からＡＴＰ加水分解時に発生する吸収帯と水分子との間の水素結合に由来する吸収帯では中心波長値が異なる。図５９（ａ）はリシンＬｙｓ１８５残基の一部がＡＴＰ内酸素原子と水素結合した場合を示し、図５９（ｂ）はリシンＬｙｓ１８５残基の一部が水分子内の酸素原子と水素結合した場合を示す。水素結合に関わる水素原子Ｈ２と酸素原子Ｏ５またはＯ１０との距離が最適値よりも短くなった場合、水分子は全体が軽く固定されて無いため酸素原子Ｏ１０と水素原子Ｈ９／Ｈ１０間の相対的な配置はほとんど変化しない。それに比べて水素原子Ｈ２と酸素原子Ｏ５との距離が最適値よりも短くなると、図５９（ｂ）に示されているようにＡＴＰ内の歪みが生じて水素結合しているＡＴＰとリシンＬｙｓ１８５全体の分子内エネルギーが増加する。
【０９３９】
その結果、水素原子Ｈ２と酸素原子Ｏ５／Ｏ１０との距離が最適値よりも短くなった時の分子全体のエネルギー増加量は、水分子と水素結合する場合よりもＡＴＰ内の一部と水素結合する場合の方が大きくなる。
【０９４０】
水素結合に関与する分子構造の違いによる非調和振動のポテンシャル特性への影響を図６０に示されている。図６０の横軸が表わす電気双極子モーメントを形成する２原子間距離は、図５９の例ではリシンＬｙｓ１８５残基内水素原子Ｈ２と水素結合相手の酸素原子Ｏ５／Ｏ１０間の距離を表わす。そしてたとえば図５９（ａ）の特性は図６０での一点鎖線が、図５９（ａ）の特性は図６０での波線がそれぞれ対応する。水素結合する２原子間が離れる方向（水素原子Ｈ２と酸素原子Ｏ５／Ｏ１０間の距離が最適値より大きくなる方向）でのポテンシャル特性は、それ程は水素結合に関与する分子構造に影響を受けないと考えられる。逆に水素結合する２原子間が近付く（水素原子Ｈ２と酸素原子Ｏ５／Ｏ１０間の距離が最適値より短くなる）と、図５９（ａ）が示すように上記２原子間の距離を長くする方向へ向けてＡＴＰ内の分子構造に歪みが発生し、その結果としてトータルエネルギー差分値が増加する（図６０の一点鎖線の特性を示す）。
【０９４１】
また水素結合する２原子間が近付く時にトータルエネルギー差分値が増加すると、図６０が示すようにκ2およびκ4の係数値が共に増加する。すると（Ａ・６０）式が示すように、吸収帯の振動数が増加（波長は減少）する。以上の理由から、リシンＬｙｓ１８５残基内の一部が水素結合する時の相手がＡＴＰであるか水分子であるかに応じて、吸収帯の波長が分離する。また上記の説明が示すように、水素結合に関与するアミノ酸残基の違い（たとえばリシンＬｙｓ１８５残基、アルギニン残基およびアスパラギンＡｓｎ２３５残基の別）によっても吸収帯の波長値が変化する。
【０９４２】
したがって生体活動時に（一時的に）発生する吸収帯の波長値の違いで、結合に関与する分子の違いを予想して詳細な生体活動（生体内反応）内容の違いまで同定できる点に本実施例または応用例の効果がある。またこの特徴と効果は骨格筋の収縮／弛緩または水素結合に限らず、特定原子の振動モードの（一時的な）変化を伴うあらゆる生体活動（生体内反応）に対して適用できる。さらにこの結合に関与する分子の違いによる波長選択性を１２章で説明する生体活動制御に利用すると、適正波長の違いにより他の生体活動への影響が少ないように制御できるため、生体活動制御によって不要に発生する生体内での副作用を小さくできる効果がある。
【０９４３】
一方４章および５章で説明した内容との組み合わせから、図６０のように非調和振動ポテンシャル特性が変化すると水素結合に関与する水素原子周辺に局在する電子分布特定が変化する。したがって上述した吸収帯の波長値の違いだけでなく、核磁気共鳴時の化学シフト量の違い（５章参照）を用いて特定原子の振動モードの（一時的な）変化を伴うあらゆる生体活動（生体内反応）の検出または測定を行ってもよい。
【０９４４】
生体活動（生体内反応）時に発生する水素結合に対応した吸収帯の波長値とそれに関与する分子の組み合わせとの詳細な対応は、理論計算と実験値とのデータの蓄積が必要となる。本明細書では厳密な数値の説明をする代わりに、測定誤差または測定環境により生じる検出値のずれも考慮に入れた吸収帯の波長範囲について概略説明をする。ＡＴＰの加水分解時に生じる水素結合に対応した振動モード間遷移は構造的には、表７の“第１級アミド−ＣＯＮＨ2の分子間水素結合時”の行に近い特性を持つ。ここで骨格筋の収縮に対応したＡＴＰ加水分解時の水素結合にはリシンＬｙｓ１８５残基とアスパラギンＡｓｎ２３５残基が関与する（図５８）が、ここではアミノ酸残基の違いによる吸収帯の中心波長の変化は比較的小さいとみなす。そしてそれぞれの吸収帯の波長範囲を一緒にまとめて説明する。今４．７節で説明したように測定誤差または測定環境により生じる検出値のずれによるばらつき範囲を±１．５割と見積もると、
１．６０×（１−０．１５）＝１．３６、１．６２×（１＋０．１５）＝１．８６、１．０７×（１−０．１５）＝０．９１、１．０９×（１＋０．１５）＝１．２５となる。したがって以上をまとめると
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．３６〜１．８６［μｍ］の範囲、
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、０．９１〜１．２５［μｍ］の範囲
となる。このように得られた上記範囲に対し、図５６に示した水分子に大きく吸収される範囲を除去した残りの範囲は、図５６に示されているように
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．０３〜１．２５［μｍ］の範囲
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．５２〜１．８６［μｍ］の範囲、
で与えられる。
【０９４５】
しかし上述した範囲はあくまでも第ｎ倍音の検出範囲しか示して無い。そして近赤外領域では結合音に対応した吸収帯も含まれる。したがって結合音を検出する波長範囲も考慮に入れると、図５６に示した水の吸収が少ない第１、第２、第３、第４および第５の波長範囲Ｉ 〜Ｖが対象範囲となる。さらにそれに限らず結合音での吸収帯の吸収量が大きく前記水の吸収の影響を余り受けない場合には、望ましい波長範囲は４．７節に示されているように０．８４（または０．８７５）〜２．５０［μｍ］の範囲となる。またＡＴＰの加水分解に関しても前述と同様に
◎  上記範囲内の波長を持った電磁波の生体内部での吸収量または吸収量変化により生体活動に関する
信号の検出と、その検出信号を処理した生体活動状況の測定
◎  上記範囲内の波長を持った電磁波の生体内部での照射量を（一時的に）増加させた生体活動の制御（但し、検出／測定と制御を並行して行ってもよい）が行える。つまり骨格筋を収縮させるのにＡＴＰの加水分解反応の直前には、ＡＴＰ内酸素原子Ｏ２、Ｏ６およびＯ５−とリシンＬｙｓ１８５残基／アスパラギンＡｓｎ２３５残基の一部が水素結合する（図５８）。この時に強い強度の電磁波を照射して、ほとんどの水素結合に関わる水素原子Ｈ６、Ｈ５およびＨの振動モードを励起状態にする。すると水素原子Ｈ６、Ｈ５およびＨ２が励起状態で振動するため、そのエネルギーで水素結合が切れる。その結果として図５８に示されているような加水分解が可能な分子配列になれないため、ＡＴＰの加水分解反応が阻害されて骨格筋が収縮せず弛緩状態が続く。
【０９４６】
なお、ここでは主に骨格筋の収縮／弛緩に関する検出／測定または制御を例に取って説明したが、それに限らず、応用例として『ＡＴＰの加水分解』に関するあらゆる生体内活動に関する検出／測定または制御に適用できる。たとえばＡＴＰの加水分解を利用した動作として細胞の内から外へ向けて特定のイオンをくみ出すイオンポンプの働きまたは光合成中の炭素固定に対しても前述した方法による検出／測定または制御が可能となる。さらにＢ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学 第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）１６章によると、神経細胞の軸索内の物質輸送を含めた細胞内部での物質輸送にモーター蛋白（Ｍｏｔｏｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ）が利用されるが、このモーター蛋白の移動にＡＴＰの加水分解が利用される。したがって生体活動の一例としてこの細胞内部での物質輸送に関しても、前述した方法による検出／測定または制御が可能となる。
【０９４７】
１１．５）生体活動検出方法の特徴
本節では筋肉の収縮検出にＡＴＰの加水分解反応を利用した場合の生体活動検出信号特性およびそれに関係した測定方法について説明を行なう。しかしそれに限らず、前節におけるａ］筋肉細胞内へのカルシウム・イオンの放出による骨格筋の収縮を可能にする制御の現象を筋肉の検出に利用してもよい。まず生体活動検出の前提として、前節（１１．４節）で説明したリシンＬｙｓ１８５残基の一部がＡＴＰ内酸素原子と水素結合した時に発生する吸収帯の中心波長を含む電磁波（光）を筋肉部に照射してその電磁波（光）の吸収状態を検出する。筋肉収縮活動開始前５１１と筋肉収縮活動時５１２における電磁波（光）の吸収量変化の違いを図６１に示されている。筋肉収縮活動開始前５１１にはリシンＬｙｓ１８５残基の一部とＡＴＰ内酸素原子との水素結合が起きないため、それに対応した吸収帯は発生せず、その中心波長での光吸収量は小さい。その後の筋肉収縮活動時５１２ではＡＴＰの加水分解反応が非同期で起きるため、経過時間による電磁波吸収量が大きく変動する。すなわち筋肉細胞内には非常に多数のミオシンが存在しており、個々のミオシン間でＡＴＰの加水分解反応を起こすタイミングが異なる。そして多くのミオシンが同時にＡＴＰの加水分解反応を起こした瞬間は電磁波（光）の吸収量が増大する反面、わずかなミオシンのみがＡＴＰの加水分解反応を起こさない瞬間は電磁波（光）の吸収量が低下する。すなわち骨格筋細胞内の１回のＡＴＰの加水分解反応では図７３（ａ）と同様に１個のパルス波形が検出信号として得られる。１個の骨格筋細胞内でも非常に多くの回数のＡＴＰの加水分解反応が生じているため、１回のＡＴＰの加水分解反応で発生する１個のパルス波形が組み合わされ（重ね合わされて）図７３（ｂ）および（ｃ）と同様の検出信号波形が得られている。したがって図６１に示されている検出信号特性に対して本実施例では、電磁波（光）吸収変化量の振幅値５１３に依って筋肉の収縮活動を評価する。しかしそれに限らず特定時間範囲内での電磁波（光）吸収変化量の最大値５１３−１あるいは短時間範囲内で変化する検出信号の振幅値５１３−２または−３を利用して筋肉収縮活動量を評価してもよい。またこの場合でも図７３を用た６．３．１節内での説明と同様に、検出信号に対する信号方向検知または振幅値５１３検出を行なうことで信号検出の精度と信頼性が向上する効果が生まれる。
【０９４８】
生体活動検出対象として“筋肉の収縮活動”を検出して生体活動を測定する方法として、本実施例では６．５．４節で説明したように“人の顔面の筋肉収縮状況”を検出して被験者の情動反応を測定する。Ｊ．Ｈ．Ｗａｒｆｅｌ：図説  筋の機能解剖  第４版（医学書院、１９９３）に顔面での表情筋肉の収縮と表情の関係が掲載されており、その抜粋を図６２に示されている。人は驚いた時に頭頂筋５０１が収縮し、苦痛を感じた時に皺眉筋５０２が収縮する。これは、驚いた時に眉毛がつり上がり、苦痛時に眉間にしわが寄る現象に対応する。また笑い顔では頬が上に盛り上がるが、これは笑う時に頬骨筋５０３が収縮する状況を示している。その反対に悲しみを感じている時は口角下制筋（オトガイ三角筋）５０５が収縮して口が広がると共に“への字”の形に近付く。一方何か言いたい場面または不満などの気分を表したい時に口をとがらせることがあるが、何か表情を表したい時に口輪筋５０４が収縮する。逆に無表情の時には下唇下制筋（下唇方形筋）５０６が収縮する傾向にある。そして疑いとさげすみの気持ちを持った時にオトガイ筋５０７が収縮して、口の中央が下に下がる。
【０９４９】
そしてこの顔面上で収縮する表情筋の場所と感情の関係は、“どの表情筋が収縮するかで情動反応の対応が付く”ことを示唆している。この現象を利用して本実施例では、筋肉の収縮場所と収縮の強さで被験者の情動反応または感情をリアルタイムで測定する点に特徴がある。従来から顔面上での構成部品（目および口）の配置場所または形もしくはその時間的変化などの幾何学的情報で被験者の感情を予測する技術は知られている。しかしこの方法では被験者の元々の顔の作りまたは測定時の顔面の角度の影響を強く受けるため、測定精度が悪いだけで無く測定に時間が掛かるという課題があった。それに比べて情動反応または感情を収縮する表情筋の場所または強さで測定するため、瞬時に精度の高い測定が可能となる。また非接触による測定なため、被験者への負担を強いる事無く被験者の自然な状態で測定ができるという効果もある。
【０９５０】
さらに本実施例では非接触で測定できるだけで無く、被験者が自由に動き回っても安定に測定を続けられる工夫がなされている。そして被験者が測定中に自由に動き回った場合、たとえば図６３に示されているように生体活動検出対象物（すなわち被験者）の位置５２２が生体活動検出部における検出可能範囲５２１の隅の方に移動する場合がある。そのような状況に対して本実施例では、生体活動の位置検出部４６から得られる信号を生体活動検出に活用する。既に６．１．３節で説明したように、
■  第１の検出に基づいて第２の検出を行なう点に本実施例の大きな特徴がある。ここでいう“第１の検出”とは６．１．３節で定義したように“生体活動検出場所の位置検出”を意味し、たとえば図２２に示した“生体活動の位置検出部４６”がその検出を行なう。また“第２の検出”とは“生体活動の検出”を意味し、たとえば図２２の“生体活動検出部１０１”がその検出を行なう。
【０９５１】
ところで上記特徴を実施可能にするためには、図６４または図６５が示すように事前に生体活動検出部１０１と生体活動の位置検出部４６の動作確認（Ｓ１０１）を行い、
■  少なくとも生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）と生体活動の検出（第２の検出）のいずれかが不可能な場合（Ｓ１０２）には、生体活動検出信号１０６（図３１、図３２または図３５参照）の出力を行わない（Ｓ１０３）処理をする点にも、本実施例の特徴がある。
【０９５２】
たとえば図６３に示されているように、生体活動検出対象物（たとえば被験者）の位置５２２が生体活動検出部における検出可能範囲５２１内であれば生体活動の検出（第２の検出）が可能である。しかしこの生体活動検出対象物（たとえば被験者）の位置５２２が生体活動検出部における検出可能範囲５２１の外にはみ出すと、生体活動の検出（第２の検出）は不可能となる。また図３１および図３２で示すように生体活動検出対象物（たとえば被験者）に対して生体活動検出用照射光１１５を照射して反射される光を検出するが、上記光路の一部が遮光された場合にも生体活動の検出（第２の検出）が不可能となる。同様に図６４または図６５のＳ１０２で示した生体活動の位置検出部４６による位置検出が可能で無い場合とは、生体活動の位置検出部４６による位置検出可能な範囲の外に生体活動検出対象物（たとえば被験者）が移動した場合および検出光路の一部が遮光された場合が該当する。
【０９５３】
また上述したように少なくとも第１および第２の検出のいずれかが不可能な場合には生体活動検出信号１０６の出力を停止する代わりに、図６４または図６５のＳ１０３が示すようにたとえば“０”などの特定値を出力してもよい。また同時に、生体活動の検出が不可能な状況を“画面表示”または“音声”に依りユーザに通知（Ｓ１０３）してもよい。
【０９５４】
一方６．１．３節では“生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）により測定対象物の３次元内での位置の割り出しを行い、その割り出した生体内の位置から生体活動に関する検出（第２の検出）信号を得る”と記載されている。この具体的内容について詳細に説明する。上述した特徴の中で“第１の検出に基づいて”という意味は、
■  生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）により生体活動検出場所３０の奥行き方向の位置を検出することを指し、図６４または図６５のＳ１０４（生体活動の位置検出部４６で検出）のステップに対応する。そしてこの具体的方法として、図２２を用いて６．２．２節で説明したように『三角法』の原理を用いる。次に前記Ｓ１０４の検出結果として得られた“生体活動検出場所３０の奥行き方向の位置情報”（図２２における生体活動検出部表面からの距離４４に対応）に基づいて生体活動検出部１０１内に内蔵された対物レンズ３１（図２３または図２４）を光軸方向にずらして生体活動検出に最適な位置へ移動させることが、Ｓ１０５に記載した生体活動検出部１０１の動作を制御する事に対応する。ところで図２２に示されているように生体活動の位置検出部４６内にもカメラ用レンズ４２が内蔵されており、Ｓ１０４で得られた生体活動検出場所３０の奥行き方向の位置に合わせて前記カメラ用レンズ４２の最適化がなされる。その結果、生体活動の位置検出部４６に内蔵されている２次元光検出器４３上で生体表面４１に対する鮮明な結像パターンが得られる。このように生体活動の位置検出部４６内で鮮明な結像パターンが得られて初めて、後述する生体活動の測定に特化した効率のよい生体活動検出信号１０６が得られる。
【０９５５】
図６２を用いて“表情筋の中で収縮する筋肉の場所が分かると情動反応の対応が付き易い”ことを前述した。すなわち図６３で示す生体活動検出部における検出可能範囲５２１内の全領域に亘って筋肉の収縮量を示す生体活動検出信号全てを出力するのでは無く、生体活動検出部における検出可能範囲５２１の中から“情動反応（あるいは感情表出）に関係する筋肉の場所”を抽出してその筋肉の収縮状況のみを生体活動検出信号１０６（図３１、図３２または図３５）として出力すれば、その生体活動検出信号１０６を用いた解析（すなわち生体活動測定）が容易となる。したがって本実施例は
■  生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）に基づき生体活動検出信号１０６が出力される点に大きな特徴がある。そして生体活動検出対象物の位置５２２（図２３、図２４あるいは図２６における生体活動検出場所（被測定点）３０と図２２に示した生体活動の位置検出部４６との相対的位置）と生体活動検出信号１０６との関係を調べれば、この特徴を実施するか否かの判断が容易に付く。すなわち被験者が同じ感情（情動）を保ったまま位置を移動しても継続的に安定して生体活動検出信号１０６が出力されていれば、生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）に基づいて特定筋肉の場所を追従しながらその筋肉の収縮状況を生体活動検出信号１０６として出力している（上記特徴を実施している）と判断できる。あるいは生体活動の位置検出部４６の検出光路一部を遮光してしばらく経っても（生体活動検出信号１０６の内部バッファー処理を考慮）信頼性の高い生体活動検出信号１０６が出力され続けている場合には、上記の特徴を実施して無いと予想できる。
【０９５６】
生体活動検出部における検出可能範囲５２１の中から“情動反応（あるいは感情表出）に関係する筋肉の位置”を抽出する前に、生体活動の位置検出部４６内で生体活動検出部における検出可能範囲５２１内での生体活動検出対象物の位置５２２の抽出が必要となる。この位置抽出処理には、たとえばデジタルカメラなどで用いられている『顔認識技術』と『顔の角度抽出技術』を利用する。この顔認識技術では、たとえば人間の顔に特徴的な形状を持った目、口、鼻または耳の位置をパターンマッチングで抽出して“顔と思われる場所”を探す。このように“顔と思われる場所”が分かった後、その中での目、口、鼻または耳と思われる場所を探して顔の角度を予想する。
【０９５７】
ところで“情動反応（あるいは感情表出）に関係する各種表情筋の位置”は、図６２が示すように目または口の位置から割り出せる。このように２次元光検出器４３上の２次元上の結像パターンから“情動反応（あるいは感情表出）に関係する各種表情筋の位置”を割り出す操作が、図６４または図６５に記載したステップ１０６の生体活動検出場所３０の平面方向の２次元上の位置を生体活動の位置検出部４６で検出する方法に該当する。ところで本１１．５節では生体活動検出例として各種表情筋の収縮状態の検出を示している。しかし図６４または図６５に示されている実施例はそれに限らず、たとえば４章で説明した神経細胞の発火場所の抽出または１３章で後述する燐酸化活動に基づく活性化された細胞の位置抽出などあらゆる生体活動の検出と測定に適応できる。
【０９５８】
図６４または図６５のステップ１０６で得られた検出結果を生体活動検出信号１０６に繋げる方法として、２種類の方法がある。まず図６４に示されている本実施例では、ステップ１０６の検出結果に基づいて生体活動部１０１内の検出場所を制御する（Ｓ１０７）。ここでは生体活動検出部における検出可能範囲５２１内の“情動反応（あるいは感情表出）に関係する各種表情筋の位置”からのみ生体活動検出信号を得るように制御する。すなわちステップ１０６で得られた“情動反応（あるいは感情表出）に関係する各種表情筋の位置”に対応した場所を図２４と図２５の２次元液晶シャッター内光透過部５６に設定する（６．３．１節参照）。
【０９５９】
その結果、図２４の縦方向１次元配列光検出セル５５では該当する表情筋の筋肉収縮（ＡＴＰ加水分解反応）に関連した生体活動検出信号１０６しか得られない。そしてここで得られた生体活動検出信号１０６（図３１、図３２または図３４）をそのまま出力（Ｓ１０８）する。本実施例では生体活動検出信号１０６の抽出方法が非常に簡単なので、生体活動検出部１０１を安価に製造できると共に高精度の検出信号が得られる効果がある。
【０９６０】
一方図６５に示した応用例ではＳ１１１で示すように生体活動検出部１０１内では検出領域全面（図６３で示す生体活動検出部における検出可能範囲５２１内の全ての領域を意味する）で生体活動を検出する。またこの場合には生体活動検出部として、図２６から図２８を用いて６．３．２節で説明した方法を利用する。そして生体活動検出回路の後段部８６内の図３４に示されている後段部の信号処理演算部１４３内ではＳ１１１で得られた生体活動検出信号からＳ１０６の検出情報を使って必要な検出信号を抽出して（Ｓ１１２）、必要な生体活動検出信号１０６（図３１または図３２参照）として出力する（Ｓ１１３）。この方法を採用した場合には、図６２で明示した“情動反応（あるいは感情表出）に関係する表情筋”以外の顔面筋肉の収縮情報も検出信号として得られるので、図３４内の後段部の信号処理演算部１４３内でその検出信号も用いた高度な信号処理が可能となる。したがってこの応用例に示した方法を利用することで、より一層高精度な生体活動の測定が可能となる。
【０９６１】
生体活動検出場所の位置検出（第１の検出）に基づいて必要な生体活動検出信号１０６のみを選択的に抽出して出力する方法として、上記に
Ａ〕必要な生体活動検出信号１０６を含んだ検出光のみを事前に選択的に抽出する方法
…  ２次元液晶シャッター内光透過部５６で、所定位置から得られる検出光のみを選択的に抽出
Ｂ〕後段での信号処理演算により必要な生体活動検出信号１０６のみを選択的に抽出する方法
…  必要な生体活動検出信号１０６を含まない検出光も同時に光検出器３６で検出する
の２種類の方法を説明した。さらに必要な生体活動検出信号１０６のみを選択的に抽出する方法として
Ｃ〕同種の生体活動検出信号成分毎に選択的に抽出加算して出力する方法
について説明する。２次元のマトリックス状に配置された光検出セルの集合面上に投影された検出対象物（たとえば被験者）の結像パターン例を図７４に示されている。この図７４の例では、頬骨筋５０３の収縮に関係した生体活動検出信号成分はＧ１１、Ｈ１１、Ｈ１２、Ｈ１３、Ｉ１１、Ｉ１２、Ｉ１３、Ｊ１２、Ｌ１２、Ｍ１１、Ｍ１２、Ｍ１３、Ｎ１１、Ｎ１２、Ｎ１３、Ｏ１１の各光検出セルのみで検出される。したがって図７５に示されている生体活動検出回路の前段部８５内に配置されたスイッチ８０２と加算器８０３により、同種の生体活動検出信号成分（たとえば頬骨筋５０３の収縮に関係した生体活動検出信号成分）を検出した光検出セル３８から得られる検出信号のみを選択的に抽出加算し、その結果を検出回路前段から出力される検出信号ライン６２へ出力する。このように生体活動検出回路の前段部８５内で同種の生体活動検出信号成分を選択的に抽出加算することで、信号処理過程での不要なノイズ成分の混入が防止できるため検出信号の信頼性を高められる。
【０９６２】
このように生体活動検出回路の前段部８５で同種の生体活動検出信号成分を加算処理したとしても、本実施例または応用例で得られる検出信号は非常に微弱なため、検出信号に対するより一層の精度と信頼性向上策が望まれる。特に本実施例または応用例では、生命体内部の生体反応、生化学反応、化学反応あるいは代謝過程もしくはそれらに基づいて発生する物理化学的変化の結果として生じる局所領域での分光特性または光学特定の変化を検出する。したがって検出信号の変化もしくはその変化量が重要な情報となる。その結果として図６１、図７３および図８０に示されているように、生体活動検出では検出信号内の振幅値５１３、８６４が重要となる。逆に温度ドリフト等のノイズの影響を受け易いため、検出信号の直流成分の情報は信頼性に欠ける。そのため図７５に示されているように信号処理経路途中（たとえばプリアンプ８０１の出力部）にコンデンサ８７６を配置して検出信号内の直流成分を除去すると共に振幅値５１３、８６４の情報を含む交流成分を安定に抽出している。これにより本実施例または応用例で重要となる検出信号の変化部分（変化量）抽出後のＳ／Ｎ比が向上する効果がある。上記コンデンサ８７６は図７５にしか明記して無いが、それに限らずたとえば図２７、図２８、図３１、図３２、図３３あるいは図３４等でも同様に検出信号内の直流成分を除去し交流成分のみを抽出処理してもよい。
【０９６３】
上記顔面上での表情筋が収縮する場所とその収縮量を検出して被験者の情動反応（あるいは感情の動き）を測定する上記実施例を鬱病の予防、早期発見あるいは診断に応用できる。以下にその応用例について説明する。多くの人は憂鬱な気分になると、笑いが減り、積極的な表情表現の回数が減りがちになる。したがって図６２を使った上述の内容から、健常者でも憂鬱な気分になると頬骨筋５０３と口輪筋５０４の収縮回数が減少すると予想される。さらに憂鬱な気分が進行するか、あるいはそれをきっかけに悲しい気分を感じると口角下制筋（オトガイ三角筋）５０５が若干収縮する頻度が増加すると考えられる。そしてさらに進行すると笑いが大幅に減ると共に無表情に近付くため、頬骨筋５０３と口輪筋５０４が弛緩しながら下唇下制筋（下唇方形筋）５０６の緊張が続く可能性が強い。したがって表情筋内の収縮する場所とその収縮量を検出することで、その時点での憂鬱な気分の深さが予測（測定）できる。さらに時系列的に見た鬱的な気分の頻度（たとえば鬱的な気分の持続時間、１日あるいは１週間内で鬱的な気分がどの位の時間発生するか）、または鬱的な気分の発生頻度の時間変化（直ぐに忘れて元気になるか？ 時間経過につれて鬱的状態が進行するか？）も問題となる。このように
１〕被験者の鬱状態の進行度を時系列的に測定できれば、鬱病の早期発見または検診に役立つ。
またそれだけではなく、本応用例を用いることで
２〕被験者の心の傾向性に応じた鬱病の予防
が可能となる。つまり比較的深刻に考えがちな人またはまじめな性格の人が鬱病に掛かり易い傾向にある。したがって顔の表情をモニターして被験者の心の傾向性を把握することで、被験者の心の傾向性に応じた鬱病の予防措置を早めに実施できる。具体的方法を以下に説明する。上述したように顔面上での表情筋が収縮する場所とその収縮量を検出して、その時点での被験者の憂鬱な気分の深さ（鬱病の視点から見た進行度）を数値で表わす。そして図４４を用いて７．２．２．３節で説明した生体検出系２１８に依って長期的に継続して測定が可能な場合には、その数値で表した憂鬱な気分の深さ（鬱病の視点から見た進行度）の時間的変化を調べる。それにより被験者が“健康な状態”、“少し気分が塞ぎがち”、“心の健康的に要注意”、“軽い鬱状態（＝要継続検査）”、“治療が必要”または“かなり重度が高い”などのどの段階にあるかが判定し易く、タイムリーな精神科医による対応が可能となる。
【０９６４】
脳波または近赤外光を用いた血液中の酸素濃度計測法を用いて鬱病の診断に用いる試みが従来なされている。しかし上記の方法はいずれも測定装置を患者に接触する必要があるため、患者への負担が大きいと共に長時間に亘る継続測定が難しいという課題があった。それに対して本応用例は完全な非接触による測定なため、被験者への負担を強いる事無く、長時間に亘る継続測定が容易な効果がある。
【０９６５】
次に図４４を用いて７章で説明した生体検出系２１８を用いた鬱病に対する予防または診断方法について説明する。
【０９６６】
＜ 精神科医の診察室に設置する方法 ＞
これは生体検出系２１８を診断装置として活用する方法で、７．１節で説明した一体形装置に対応する。外来の患者をこの生体活動制御装置の前に座ってもらうことで、順次に鬱病の進行度合いが数値で表れる。この数値を利用して、精神科医が治療の効果を数値的に把握できる。
【０９６７】
＜患者の身の回りに設置し、時間経過による患者の気分の変化を時系列的に把握する方法＞
７．２．２．３節に記載したように、生体検出系２１８を机上に配置する、あるいはテレビまたはパーソナル・コンピューターに隣接して設置した場合を考える。本応用例では被験者に対して生体検出系２１８を非接触な状態で設置できる。また図６４または図６５を用いて説明した方法を利用すると、被験者が移動しても自動的に動きに追従できる。したがって長時間に亘って患者の気分の変化を時系列的に把握できる。そして図４４を用いて７．２節で説明したように生体検出系２１８で得られた生体活動検出信号２４８あるいは生体活動情報２４９がネットワーク経由でリアルタイムに精神科医または会社の管理者へ転送される。それにより精神科医または会社の管理者は早期な予防処置または鬱病に対する早期発見が可能となる。
【０９６８】
上記に基づき鬱病に対する早期発見が可能となると、対応した早期の治療が可能となる。また１３．２節で説明する応用例により、この鬱病の治療にも貢献できる。
【０９６９】
１２〕生体活動の制御方法
本実施例では、
［１］外部から生体内部に電磁波を照射して
［２］生体内部の状態を局所的に変化させて
［３］非接触に
生体活動の制御を行なう点に特徴がある。
【０９７０】
以下にその制御を行なう生体活動制御装置の構造または生体活動の制御に利用される基本原理などについて説明する。
【０９７１】
１２．１）生体活動の基本的な制御方法の概説
本実施例で使用する生体活動制御装置の一例を図６６に示されている。本実施例で使用する生体活動制御装置では、
◎  相対的に強度が大きい電磁波を外部から生体内部へ照射し、制御光として利用する
◎  ０．８４〜２．５［μｍ］の波長範囲内にある電磁波を制御光として利用する
◎  上記制御光を生体内の特定場所に集光させる
◎  生体活動の制御と生体活動の検出を並行して行ってもよい
…  生体内で制御する場所での活動状態を検出した後に制御を行なうまたは検出しながら制御する
◎  制御光の照射と同時に外部からの特定電圧の印加が可能
という特徴がある。
【０９７２】
まず本実施例における生体活動制御装置では、生体内部で制御対象となる場所を設定する必要がある。この制御対象となる場所である検出／制御対象となる生命体の一部６００は、図６６では便宜上被験者の頭部とし、神経細胞内における発火制御を例に取る。しかしそれに限らず、検出／制御対象となる生命体の一部６００は手、足または腰など生体内の任意の場所が対応し、さらに生命体として動物以外に植物、細菌または微生物でもよい。
【０９７３】
そしてこの生体活動制御装置では、検出／制御対象となる生命体の一部６００の場所のモニターに生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２が装備されている。この生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２では、図２０〜図２２を用いて６．２節で説明した方法でモニターが行われる。また被験者が動物の場合には、検出または制御途中で微妙に動いてしまう。この微少な動きに対しては、対物レンズ３１を３軸方向に動かして生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５を追従させる。
【０９７４】
具体的には生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２が最初に生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５の位置を設定した後に検出／制御対象となる生命体の一部６００が移動した場合、生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２がそのずれ量を自動的に検出し、その検出したずれ量に応じて対物レンズ駆動回路６０５の働きにより対物レンズ３１を動かしてずれ量を機械的に補正する。図６６に示した実施例では、生体活動の検出または制御に用いる光（電磁波）の光源とは別に生体活動検出場所の位置検出用光源４３１を持ち、生体活動の検出または制御を行なう生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５と同じ場所あるいはその近傍（生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５を含めた多少広域の領域）を照射する。しかしそれに限らず、生体活動の検出または制御に用いる同一の光源を使って生体活動検出場所の位置検出を行ってもよい。
【０９７５】
発光部１１１から放出された生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８はコリメートレンズ６０６で並行光に変換された後、対物レンズ３１により検出／制御対象となる生命体の一部６００内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５上に集光される。このように生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８を集光させることで（１）生体内の局所的な特定場所のみの生体活動の制御が行え、（２）生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８のエネルギーを効率的に使えるという効果が生まれる。
【０９７６】
図６６では１個の発光部１１１のみを持つ構造を示しているが、それに限らず複数個の発光部１１１を具備してもよい。そしてこの複数個の発光部１１１から放出された生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８を同一の対物レンズ３１に通過させれば検出／制御対象となる生命体の一部６００内の複数点に同時に集光できるため、複数の異なる生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での生体活動を同時に制御できる。さらにこの複数個の発光部１１１の発光をそれぞれ独立に制御することで、複数の異なる生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での生体活動制御のタイミングをそれぞれ独立に変えることも可能となる。
【０９７７】
また図６６に示した生体活動制御装置内に生体活動検出部１０１が装備されており、生体活動の制御と並行して生体活動の検出が行える。それにより、（１）生体活動状態を検出して生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での制御の必要性を確認してから生体活動の制御が行えるので、生体活動制御の効率が上がる、（２）生体活動の制御をしながらの生体活動検出が可能なため、リアルタイムで生体活動制御の効果が確認でき、生体活動制御の効果が上がる という実施例の効果が生まれる。なお図６６の生体活動検出部１０１内は、図２３〜図２８を用いて６．３節で説明した原理を用い、図３１〜図３５を用いて６．４節で説明した構造を持つ。
【０９７８】
ところで図６６に示した生体活動制御装置では、生体活動の検出用と制御用で同一の光源（光源部１１１）で兼用している。それにより（１）必要な部品点数を低減できるため、生体活動制御装置の小形化と低価格化が図れる、（２）生体活動の検出用と制御用で光学系のアライメント（光学調整）を別々に行なう必要が無く生体活動制御装置の組立調整が簡易化されるため、生体活動制御装置の低価格化と高信頼性化が図れるという効果がある。この方法の場合には、発光部１１１から放出される電磁波（光）の光量を時系列的に切り替えて、生体活動に対する検出と制御を時系列的に切り替える。すなわち生体活動の検出時には発光部１１１から放出される電磁波（光）の光量を減らし、間欠的に実施される生体活動の制御時には発光部１１１から放出される電磁波（光）の光量を増加させる。この時の発光量の切り替えは、制御部６０３の指示に基づいて変調信号発生回路１１８が制御する。そしてこの変調信号発生回路１１８からの出力信号に応じて発光部駆動回路１１４が発光部１１１に供給する電流量を切り替える。
【０９７９】
なお上記に限らず、生体活動の検出用と制御用で別の光源を具備してもよい。その場合には、（１）生体活動の制御と検出が同じ時間帯で行えるため、生体活動の検出精度が向上して生体活動の制御効果が一層向上するというメリットがある。図５６が示すように、生体活動の検出と制御に適正な波長範囲は一般的に複数の領域（範囲）に分かれている。したがって生体活動の検出用と制御用で別の光源を用いる場合には、それぞれ別の波長範囲（領域）内に含まれる波長を持った電磁波（光）を発光する光源を選択するのが望ましい。
【０９８０】
また図６６に示されている生体活動制御装置では、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５への生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８の照射と同時に外部からの特定電圧の印加が可能な点に特徴がある。このように同時に特定電圧の印加を併用することで生体活動制御をより効率的に行える。ここで生体活動の制御時に発光部１１１の発光量を増加させるタイミングと特定電圧を印加させるタイミングの同期制御は制御部６０３が行なう。すなわち前記制御部６０３からの指令信号が出ると、変調信号発生回路６０４が高電圧高周波発生用電源６０２を操作して一時的に高電圧を発生させる。そしてこの高電圧が電極端子（板）６０１−１および６０１−２に印加され、電極端子（板）６０１−１および電極端子（板）６０１−２の間に強い電場が発生する。この電極端子（板）６０１−１および電極端子（板）６０１−２の間に発生する強い電場の作用は心臓の蘇生に用いられるＡＥＤ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｅｘｔｅｒｎａｌ  Ｄｅｆｉｂｒｉｌｌａｔｏｒ）に類似している。
【０９８１】
ところで図６６に示されている生体活動制御装置では２個の電極端子（板）６０１−１および６０１−２の配置関係が固定されており、その間に検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００を挿入する形になっている。しかしそれに限らずＡＥＤのように、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００の表面に電極端子（板）６０１−１および電極端子（板）６０１−２を直接密着（または一時的な接着）させてもよい。
【０９８２】
また図６６に示した生体活動制御装置の応用例を図６７に示されている。そして生体活動検出／制御用電磁波６０８を光導波路６０９に導き、内視鏡およびカテーテルのように体内に生体活動検出／制御用電磁波６０８を照射する点に図６７の特徴がある。またこの場合には、生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２から得られる信号を光導波路駆動回路６１０に伝達して光導波路６０９の先端に装備された対物レンズ３１の位置を制御する。図６７に示されているように光導波路６０９を利用すると、検出／制御対象となる生命体の体内奥深い場所にも生体活動検出／制御用電磁波６０８を照射して生体活動の制御が可能となるため、制御できる範囲が飛躍的に向上する。
【０９８３】
また上記構造に限らず、発光部駆動回路１１４、発光部１１１および生体活動検出部１０１が単一の小さなカプセル内に収納されてもよい。この場合には前記カプセルを飲み込むなどの方法で体内に侵入させて体外の制御部と無線で通信し、外部からカプセルの位置制御を行なう。図６７の応用例では光導波路６０９の体内挿入時に被験者へ負担が掛かる。それに比べてカプセルを利用することで被験者への負担が大幅に緩和できるだけでなく、長時間に亘って連続して生体活動検出／制御用電磁波６０８を照射できるため、生体活動の制御効率（たとえば治療効率）が大幅に向上する。
【０９８４】
１２．２）生体活動の制御に利用される基本原理の概説
図６６に示されている生体活動制御装置または図６７に示されているその応用例を用いて生体活動の制御に利用される基本原理について最初に説明する。
本実施例または応用例において全てに共通する基本原理として
Ａ］特定の生体活動に関係する電磁波を照射して生体活動の制御をする
点に大きな特徴がある。ここで上記の“特定の生体活動に関係する”とは、生体内で起こる“特定の生体活動に関係する吸収帯”を意味し、本実施例または応用例では前記吸収帯の波長を含む電磁波（光）を生体内へ照射して生体活動を制御する。またここでいう“吸収帯”は、生体内で特定の生体活動が生じた時に発生する吸収帯を示し、特定な生体活動時の特定原子の振動（または振動モードの励起）に関係する。そして上記［Ａ］の特徴と下記に記載する特徴のいずれか一つまたは複数との組み合わせに拠り、生体活動の制御を行なう。
Ｂ］生体内の特定領域の温度を局所的に上げて、生体内の触媒作用を含めた生体反応を促進させる
…  環境温度の上昇に応じて生体内の触媒作用を含めた生体反応の反応速度が向上する傾向にある。
【０９８５】
従来の体全体を暖めたり冷やしたりする治療方法または体全体に広がる薬物の投与では、望ましい生体反応を促進させると同時に望ましくない生体反応も促進されて副作用が発生する場合がある。それに比べて本実施例／応用例では生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８を集光させるので“ 非常に狭い領域のみの温度を局所的に上げられる”ため、希望しない生体反応を促進し辛いので副作用が起きにくいという効果がある。
【０９８６】
この方法において、特定領域の温度を局所的に上げるには“ 水分子を振動 ”させるのが最も効率がよい。したがってこの方法を利用する時の照射光の波長として、“ 水分子が吸収し易い波長 ”を選択するのが望ましい。すなわちこの場合に望ましい波長範囲は、図５６に示されているように下記の通りとなる。
【０９８７】
○０．９４３〜１．０２８［μｍ］の範囲
○１．３９４〜１．５２３［μｍ］の範囲
○１．８９４〜２．０６１［μｍ］の範囲
上記のように水分子に熱を吸収させるだけで無く、１３．２節で後述するように『特定の生体活動をする部位に選択的に熱を吸収』させてもよい。
【０９８８】
Ｃ］生体内の触媒作用を含めた特定の生体反応を阻害して生体活動の制御を行なう
…  １１．４節で説明した“ 骨格筋の収縮動作を阻害して、骨格筋の弛緩状態を保持する ”のが、上記特徴を利用した一例となる。
【０９８９】
Ｄ］生体内で発生する一時的な分子間結合を阻害し、化学的な信号伝達経路を遮断する
…  具体的には生体内の信号伝達物質のリガンドと受容体間の一時的な結合を阻害して生体内での化学的な信号伝達経路を遮断する。
【０９９０】
具体的な一例として、生体活動の制御により“ 花粉症を軽症化 ”する方法について説明する。
【０９９１】
花粉が鼻の粘膜細胞に付着すると、その粘膜細胞からリガンドであるヒスタミンが放出され、さらにその放出されたヒスタミンが別の細胞表面上のヒスタミン受容体に結合することで花粉症の色々な症状が発症する。ここでヒスタミンがヒスタミン受容体に結合した時にＮ−Ｈ…Ｏ間の水素結合が生じると考えられる。したがって１１．４節で説明したように前記水素結合時に発生する振動モードを励起させる光を照射（具体的にはこの励起光に合った波長を持った光を発光する発光ダイオードをマスク内に装着）することで、ヒスタミンとヒスタミン受容体間の結合を阻害して花粉症を軽症化する。
【０９９２】
他の応用例として、４章で説明した原理を利用してリガンドの一種のアセチルコリンとその阻害効果を持つコリンエステラーゼとの結合を阻止して、体内でのアセチルコリンの効き目を向上させる方法もある。
【０９９３】
Ｅ］生体内部で拮抗する反応（互いに反対方向に作用する２反応）の一方を阻害または促進させる
…  この特徴を主に利用する方法は、１３章で説明する。
【０９９４】
Ｆ］生体を構成する分子構造体の特性を変化させる
…  ここでいう“特性”とは
Ｆ１）分子構造体の強度、Ｆ２）分子構造体の形状、Ｆ３）分子構造体内の局所的な構造（破壊含む）のいずれかの特性変化を意味する。
【０９９５】
“Ｆ２）分子構造体の形状”に関して言えば、特定波長光の照射により酵素の立体構造を変化させることで、その触媒作用を活性状態と不活性状態に切り替える。
【０９９６】
また“Ｆ３）分子構造体内の局所的な構造（破壊含む）”の一例として、図５２と図５３を用いて９．３節で説明した方法で体内の神経回路網の繋がりを把握した後、不要な神経回路を形成する軸索部に高強度の生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８を集光させ、そこで発生した熱を利用して軸索を破壊（焼き切る）ことができる。
【０９９７】
従来生体活動の検出に使われているｆＭＲＩ装置は非常に高価なため、簡単に検出／測定するのが難しい。それに比べて“Ａ］電磁波（光）の照射により生体内の特定原子を振動（または振動モードを励起）させる”のに必要な装置は図６６に示されているように非常に安価に作れるため、誰でも簡単に生体活動の検出／測定と制御が行える。特に本実施例または応用例では“生体活動検出／制御用電磁波（光）６０８を集光させることで高い空間分解能を持って生体内の局所的な特定場所のみの生体活動の制御”ができるだけでなく、照射する電磁波（光）の波長選択性を使用することで“特定の生体活動に対してのみ選択的に制御が可能”という技術的意義がある。特に１１．４節で説明したように生体活動時に（一時的に）発生する吸収帯の波長値の違いで生体内反応時に（一時的に発生する）結合に関与する分子が異なるので、制御対象となる生体活動に対する波長選択性が非常に高い。それにより他の生体活動への影響が少なく、制御による副作用が起き辛い効果が生まれる。
【０９９８】
この技術的意義について、“Ｆ３）分子構造体内の局所的な構造（破壊含む）の変化 ”を制御させる一例を選び以下に説明する。Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学  第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）５章および１７章によると、遺伝子転写時にＤＮＡリカーゼが活動し、有糸分裂時に活発な染色体移動が起きる。そしてこのＤＮＡリカーゼの移動または染色体移動時に１１．３節で説明したＡＴＰの加水分解反応が発生し、その時に１１．４節で説明した波長での光吸収が起こると考えられる。特に癌細胞では上記のＤＮＡリカーゼ移動と染色体移動が活発に起こるため、他の細胞と比べてＡＴＰ加水分解に対応した吸収帯の中心波長を持った光（電磁波）を特に多量に吸収する。したがってこの波長を持った光（電磁波）を強く照射すると、周囲の正常細胞に比べて癌細胞だけが特に多量にこの光（電磁波）を吸収し、癌細胞だけが選択的に高温となって破壊される。ここでもし体全身に強い光（電磁波）を浴びると、特に収縮中の骨格筋も破壊される恐れがある。しかし図６６に示した生体活動制御装置は非常に高い空間分解能を持って局所領域のみを照射できるので、不要な部位を誤って破壊する危険性は無い。この方法と薬物投与を組み合わせる方法については、１３．２節で後述する。
【０９９９】
ところで、前述した“Ｆ１）分子構造体の強度を変化”させて生体活動の制御を行なう具体的方法として、電圧依存性イオンチャネルのゲート開閉制御について次節で説明する。
【１０００】
１２．３）イオンチャンネルの分子構造とゲート開閉制御方法
図２に示した電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１は図１の神経細胞体１内にも存在し、特に神経細胞体１内の軸索２の付け根近くに多く分布していると言われている。１．２節ではこの電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の働きを説明するために分かり易い比喩を用いたので、図２に示した図は必ずしも実際の電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１構造を示してはいない。Ｂ．Ｈｉｌｌｅ:Ｉｏｎ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｏｆ  Ｅｘｃｉｔａｂｌｅ  Ｍｅｍｂｒａｎｅｓ  ３ｒｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ  (Ｓｉｎａｕｅｒ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ,  Ｉｎｃ．，  ２００１)  ｐ．１１０，  Ｐｌａｔｅ  ７に電圧依存性イオンチャネルのモデルが記載されており、そのモデルの抜粋を簡素化した構造を図６８（ａ）に示されている。ここで図２を用いて１．２節で説明した電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の“蓋（ゲート）”および“正電荷部”のそれぞれは、図６８（ａ）のゲート６１５および荷電部６１６のそれぞれに対応する。
【１００１】
ところで図６８（ａ）が示すように、神経細胞内の細胞質側６１２と神経細胞の外側に位置する細胞膜の外側６１１との間を仕切る細胞膜６１３内にイオンチャネルが埋め込まれている。このイオンチャンネルはアミノ酸が連結して構成する蛋白質でできている。そして図６８（ｂ）が示すように蛋白質内では、２個の炭素原子Ｃと１個の窒素原子とから構成される原子配列が繰り返されてアミノ酸主鎖６２３を形成する。特に１本のアミノ酸主鎖６２３線上にある炭素原子Ｃと二重結合している酸素原子と隣に配置されたアミノ酸主鎖６２３線上にある窒素原子と共有結合している水素原子との間で水素結合部６２１を形成する結果、アミノ酸主鎖６２３が螺旋状の立体構造となるαヘリックス構造を蛋白質の一部が取る場合がある。
【１００２】
ここでアミノ酸残基を図６８（ｂ）では“Ｒ”で示す。そして図６８（ａ）、（ｃ）および（ｄ）では、蛋白質内でこのαヘリックス構造を持った部分を“円柱”で表現し、各円柱部分に符号α、β、γおよびδを付ける。ところで１個の水素結合部６２１自体の結合力はそれ程強くないが、前記αヘリックス構造内の水素結合部６２１の数が多いため全体の結合力が強くなり、αヘリックス構造を持った円柱部分は非常に強い機械的強度（曲げ応力）を持つ。
【１００３】
図６８（ａ）が示すように静止時にはαおよびβの円柱部分の先端部が閉じて、ゲート６１５が閉じた状態となる。この静止時でも、［１］細胞質側６１２と比べて細胞膜の外側６１１が遙かにイオン濃度が高い、［２］細胞膜６１３内で電位勾配（波線矢印）を持つとの理由から正電荷を持ったイオンが細胞質側６１２に入り込もうとする。しかし上述した円柱部分αおよびβの機械的強度が、その正イオンの流入力を阻止している。また円柱部分αおよびβにそれぞれ連結された円柱部分γおよびδの内部では、アミノ酸残基６２２に“正電荷”を持った残基が結合されて電荷部６１６を構成する。この正電荷を持った残基としては、リシン残基かアルギニン残基が予想される。生体内の水環境（ｐＨ７近傍）ではヒスチジン残基の正電荷量は微量なため、ヒスチジン残基が寄与するとは考え辛い。
【１００４】
そして静止時には細胞膜６１３内では波線矢印で示した電位勾配により発生する電場からの静電力で、この荷電部６１６は細胞質側６１２に最も近付く場所へ移動する。そして荷電部６１６の移動により円柱部分γおよびδがねじれて、割れ目６１４の隙間が広がる。この割れ目６１４の広がり力が円柱部分αおよびβに伝わって、ゲート６１５を閉じる力として働くと考えられる。ここで細胞膜６１３の細胞膜の外側６１１の表面上に正電荷が溜まり細胞質側６１２に負電荷が溜まって電位勾配が生じる状況を“分極状態”と呼ぶ。
【１００５】
一方 図６８（ｃ）が示すように脱分極状態になって電位勾配が低下すると、静電気力による荷電部６１６を細胞質側６１２に近付ける力が弱まる。すると円柱部分γおよびδのねじれ力が弱まって荷電部６１６を正規の位置に戻すと共に割れ目６１４内の隙間が縮まる。そして円柱部分αおよびβが連動して、ゲート６１５が開く。ゲート６１５が開くと細胞膜の外側６１１からＮａ+イオンが細胞質側６１２に流入して“神経細胞の発火”または“軸索中の信号伝達”が起きる。ここまでの内容は従来から知られている。
【１００６】
それに対して本実施例では静止時に『このイオンチャネルに特定波長の電磁波（光）を含む電磁波（光）を照射し、円柱部分αおよびβの機械的強度を変化させてゲート６１５の開閉を制御する』点に特徴がある。本実施例では１２．２節で説明したように、［１］生体活動制御装置が安価なため、誰でも簡単に検出／制御が行える、［２］高い空間分解能を持って制御対象部位以外への悪影響を及ぼし難い、［３］波長選択性により他の生体活動に悪影響を及ぼし辛いという効果がある。
【１００７】
前述したようにゲート６１５の開閉を確実に行なうために不可欠な円柱部分αおよびβの機械的強度は、図６８（ｂ）内で示された水素結合の結合力により保たれている。このＣ＝Ｏ…Ｈ−Ｎタイプの水素結合内で起きる振動モードを励起する電磁波（光）を照射する点に本実施例の特徴がある。励起状態の振動エネルギーが非常に高いため、励起状態の水素結合部６２１では［１］水素結合力が大幅に弱まるか、［２］水素結合が切れる現象が起きる。その結果として円柱部分αおよびβの機械的強度が大幅に低下して正イオンの細胞質側６１２の流入力を抑え切れず、図６８（ｄ）のようにゲート６１５が開く。
【１００８】
ここまでは外部電場の併用無しに電磁場（光）照射のみで神経細胞の発火を亢進させる方法について説明した。この応用例として、電磁場（光）照射と併用する外部電場印加のサポートにより一層の高精度で細かく神経細胞の発火または軸索内の信号伝達を制御できる。すなわち図６８（ａ）の分極状態でイオンチャネルのゲート６１５が閉じて図６８（ｃ）の脱分極状態でイオンチャネルのゲート６１５が開くが、外部から強電場を与えて特定のイオンチャネルに対して分極と脱分極との中間状態（ゲート６１５が開く直前の電場強度）に設定する。するとこの中間状態にあるイオンチャネルは、円柱部分αおよびβのわずかな機械的強度変化（強度低下）でゲート６１５が開く。
【１００９】
外部から強電場を与える方法は、図６６に示した生体活動制御装置内での高電圧高周波発生用電源６０２を駆動して電極端子（板）６０１−１と６０１−２との間に一時的に高電圧を掛ける。外部電場印加のサポートにより照射する電磁場（光）の光量を大幅に低下できるため、生体活動制御による副作用の発生を一層軽減できるばかりでなく、強い電磁場（光）の照射によるイオンチャネルの破壊リスクを低減できる。そのため、外部電場印加のサポートにより生体活動制御時の安全性を大幅に向上できる効果がある。
【１０１０】
１２．４）生体活動制御特性
イオンチャネルのゲート６１５開閉による神経細胞の発火制御または軸索内の信号伝達制御のために照射する電磁場（光）に適した波長範囲について説明する。１２．３節で説明したように、この場合にはＣ＝Ｏ…Ｈ−Ｎタイプの水素結合内で起きる振動モードを励起する必要がある。そしてそのタイプの振動モード励起には、表７の“第２級アミド−ＣＯＮＨ−の水素結合部の振動”の行が比較的近い。したがって４．７節あるいは１１．４節に示されているように測定誤差または測定環境により生じる検出値のずれによるばらつき範囲を±１．５割と見積もると、
１．５３×（１−０．１５）＝１．３０、１．６７×（１＋０．１５）＝１．９２、１．０４×（１−０．１５）＝０．８８、１．１２×（１＋０．１５）＝１．２９となる。したがって以上をまとめると
○第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．３０〜１．９２［μｍ］の範囲、
○第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、０．８８〜１．２９［μｍ］の範囲
となる。このように得られた上記範囲に対し、図５６に示した水分子に大きく吸収される範囲を除去した残りの範囲は、図５６に示されているように
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、０．８８〜０．９４［μｍ］の範囲および１．０３〜１．２９［μｍ］の範囲、
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．５２〜１．８９［μｍ］の範囲、
で与えられる。しかし上述した範囲はあくまでも第ｎ倍音の検出範囲しか示して無い。しかし近赤外領域では結合音に対応した吸収帯も含まれる。したがって結合音を検出する波長範囲も考慮に入れると、図５６に示した水の吸収が少ない第１、第２、第３、第４そして第５の波長範囲Ｉ 〜Ｖが対象範囲となる。さらにそれに限らず結合音での吸収帯の吸収量が大きく前記水の吸収の影響を余り受けない場合には、望ましい波長範囲は４．７節に示されているように０．８４（または０．８７５）〜２．５０［μｍ］の範囲となる。
【１０１１】
αヘリックスの機械的強度を低下させて生体活動の制御を行なう具体例として、１２．３節ではイオンチャネル内のゲートの開閉制御について説明した。しかしそれに限らず、応用例として他のαヘリックスの機械的強度を低下させて生体活動の制御を行ってもよい。たとえば１１．１節で説明したように、骨格筋の中にミオシンが含まれている。そしてこのミオシンの立体構造内にαヘリックスが含まれ、骨格筋収縮時の機械的強度を確保している。したがって骨格筋の収縮時に上述した範囲に含まれる波長光を照射してαヘリックスの機械的強度を低下させることで、筋肉の収縮力を弱めてもよい。
【１０１２】
１２．５）神経細胞の発火抑制制御
１２．３節では、分極状態で電圧依存性Ｎａ+イオンチャネルのゲート６１５を開いて発火を亢進させる方法について説明した。本節では、逆に神経細胞の発火を抑制する制御方法について説明する。１．３節で説明したように、シナプス間隙に神経伝達物質が放出されると伝達物質依存性Ｎａ+イオンチャネルのゲートが開いて脱分極電位２２まで達すると、電位依存性Ｎａ+イオンチャンネル１１の蓋（ゲート）が開いて発火現象が起こる。
【１０１３】
このように発火を亢進させる神経伝達物質は興奮性神経伝達物質と呼ばれ、具体的物質名としてはグルタミン酸またはアセチルコリンが対応する。一方その反対に発火を抑制する神経伝達物質は抑制性神経伝達物質と呼ばれ、ＧＡＢＡまたはグリシンがそれに該当する。またこの抑制性神経伝達物質を受容するイオンチャネルとしては伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルが該当し、これにＧＡＢＡまたはグリシンが結合すると塩素イオンＣｌ-を透過させるゲートが開く。そしてこのＣｌ-イオンが細胞質側６１２に流入すると細胞膜６１３内の電位勾配が上昇する過分極状態が発生する。この過分極状態では細胞膜６１３内の電位勾配が上昇するため、電圧依存性Ｎａ+イオンチャネルのゲート６１５は開き辛くなる。
【１０１４】
したがって本応用例では、（抑制性神経伝達物質が放出されない状態において）特定波長を含む電磁波（光）を上記伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルにのみ照射してＣｌ-イオンのゲートを開いて過分極状態を作り、神経細胞の発火を抑制する点に大きな特徴がある。
【１０１５】
伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネル構造は、１２．３節で説明した電位依存性Ｎａ+イオンチャネル１１の構造とは大きく異なる。しかし説明の簡素化を目的として、図６８を用いて本応用例の動作原理のイメージのみを説明する。伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルの基本動作のイメージは以下の通りとなる。すなわち抑制性神経伝達物質が細胞膜の外側６１１に面した円柱部分γおよびδの一部と結合すると、この円柱部分γおよびδの形状変化をきっかけに円柱部分αおよびβの配置を変えてゲート６１５を開く。したがって従来は抑制性神経伝達物質が結合しなければゲート６１５が開いてＣｌ-イオンの流入は起きない。
【１０１６】
それに対して本応用例では抑制性神経伝達物質の結合無しにゲート６１５を開くことが可能となる。すなわち本応用例では特定波長を含む電磁波（光）をこの伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルのみに照射すると、図６８（ｂ）を用いて１２．３節で説明したように円柱部分α〜δの機械的強度が低下する。その結果、図６８（ｄ）に示されているようにＣｌ-イオンの流入圧力を利用して細胞質側６１２へ流入させることが可能となる。
【１０１７】
ここにおいて図６６に示されているように本応用例を実現する生体活動制御装置では、対物レンズ３１を利用して検出／制御対象となる生命体の一部６００の仲の生体活動検出場所（被測定点）３０の一点に生体活動検出／制御用電磁波６０８を集光できるので、伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルのみに特定波長を含む電磁波（光）（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を照射できる。このように図６６に示されている生体活動制御装置が高い空間分解能を持つため、選択的に伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルのみを制御するという高い制御精度および高信頼性が確保できる。
【１０１８】
ところで本応用例において制御前に伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルの場所の同定作業が必要となる。それには制御前の事前の生体活動検出操作を行なう。本応用例における事前の伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルの場所の同定は、
（１）神経細胞形状から抑制性神経伝達物質を放出する神経細胞の探索  および
（２）神経細胞網内の信号伝達経路を探索して伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルの場所の探索
の少なくともいずれか一方により行われる。
【１０１９】
まず始めに上記（１）に関係した事前探索方法を説明する。前述した興奮性神経伝達物質は主に錐体細胞（細胞体が比較的大きく錐体形状を持つ神経細胞）から放出される場合が多く、抑制性神経伝達物質は顆粒細胞などの星状細胞（細胞体が比較的小さく樹状突起が比較的均一な放射状に延びている神経細胞）から放出される場合が多い。したがって図６６に示した生体活動検出場所の位置検出用モニター部４３２を用いて信号源となる抑制性細胞を探し、そこから出る軸索が延びる状況をトレースして伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルの場所を探すことができる。
【１０２０】
次に上記（２）に関係した事前探索方法を説明する。まず被験者の特定な意識条件下で図５２、図５３を用いて９．３．１節で説明した方法で神経伝達網内での信号伝達経路を探索し、意識として抑制的に働いている時のシナプスボタン（シナプス小頭）の位置を抽出する。そしてその該当するシナプスボタン（シナプス小頭）の位置に多数の伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルが分布していると想定する。
【１０２１】
本応用例は、老人の認知症対策にも応用できる。上述した錐体細胞は大きな細胞体サイズを持ち、比較的劣悪な環境下でも生存し易い。それに比べて顆粒細胞などの星状細胞は細胞体サイズも比較的小さく、劣悪な環境下では容易に死滅し易い。そのため高齢に達すると粗暴になる等の認知症障害を発症し易い。本応用例の応用例は、『伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルを刺激することで星状細胞を活性化して延命させることで認知症の進行を食い止める』点に特徴がある。
【１０２２】
古市貞一：脳科学５  分子・細胞・シナプスからみる脳（東京大学出版会、２００８年）ｐ.２１５  図７.７によると、伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルなどの受容体側が活性化（特定の動作）すると、受容体側のシナプス後細胞から（星状細胞などの）シナプス前細胞へ向けた逆方向に（ｅＣＢ（ｅｎｄｏｃａｎｎａｂｉｎｏｉｄ）などの）神経伝達物質が伝達される。そしてこの逆方向の神経伝達物質の受容をきっかけに星状細胞が活性化して延命させられる可能性がある。したがって本応用例の応用例によると、上述した方法で伝達物質依存性Ｃｌ-イオンチャネルのゲートを頻繁に開き、その元にある星状細胞が活性化して延命させる。それにより認知症の進行を食い止める効果が生まれる。
【１０２３】
１３〕細胞内部での生体活動検出と制御
１３．１）細胞内部での生体活動の概観
生体内部での動的な生体活動に対する非接触手段による検出、測定および制御方法に関して１章〜５章、１１章および１２章では、主に１個の細胞全体の活動または複数の細胞から構成される局所領域での活動の検出／測定および制御について説明した。１３章では、１個の細胞内での生体活動に対する検出／測定および制御について説明する。
【１０２４】
Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学 第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）１５章のＦｉｇ．１５−１６に記載された細胞内信号伝達経路図を基に、信号伝達を中心とした１個の細胞内部での生体活動連鎖の状態説明図を図６９に示されている。実際の細胞内信号伝達経路は非常に複雑だが、説明のために大幅に簡素化して図示している。１個の細胞の表面（細胞膜６１３上）には、外部からの信号を伝達する信号伝達物質を受容する各種の受容体Ａ７０１、Ｂ７０２が配置されている。そして外部からの信号伝達物質がどの受容体（受容体Ａ７０１および受容体Ｂ７０２のうちいずれか）と結合するかによって細胞内で異なる細胞内信号伝達カスケードＡ７０３／Ｂ７０４が発生する。そして細胞内信号伝達カスケードＡ７０３の先が、細胞内に存在する高分子（主に蛋白質）を燐酸化させる反応連鎖を意味する燐酸化カスケード７１１に繋がる場合が多い。
【１０２５】
しかしそれに限らず、外部からの信号伝達物質の受容体Ａ７０１への結合が直接燐酸化反応カスケード７１１に繋がる場合もある。また逆に燐酸化された高分子（主に蛋白質）から燐酸基を奪う脱燐酸化反応７１２も細胞内で存在し、結果としてこの脱燐酸化反応７１２が前述した燐酸化反応カスケード７１１に対する阻害作用７１３を引き起こす場合がある。ここで自発的に起きる場合以外に前記脱燐酸化反応７１２は、細胞内信号伝達カスケードＢ７０４の発生によって活性化される場合もある。そしてこの燐酸化反応カスケード７１１が起こる結果、たとえば細胞外への新たな信号伝達物質の分泌、細胞分裂／細胞死を意味するアポトーシスあるいは細胞形状変化特定細胞機能の発揮７２３が発生する場合がある。またそれとは別の経路として、燐酸化反応カスケード７１１が遺伝子発現７２１である細胞核内の遺伝子からｍＲＮＡへの転写を引き起こす場合もある。そしてここで転写されたｍＲＮＡからの情報翻訳により蛋白質合成７２２が生じ、その結果として特定細胞機能の発揮７２３が起きる場合もある。
【１０２６】
いずれの経路においても燐酸化反応カスケード７１１が特定細胞機能を発揮７２３させるきっかけになる場合が多く、細胞内の活動活性化および“燐酸化反応”の頻度には比較的相関がある。したがって、細胞内の燐酸化反応の頻度を細胞内の活性化を図る１つの指標とみなす考え方もある。１３．１節では公知例として知られている１個の細胞内部での生体活動連鎖を概説したが、次節からその具体的内容に絡めて本実施例内容について説明する。
【１０２７】
１３．２）相反する生体活動に対する検出方法と制御方法の考え方
本実施例における生体活動の制御方法の大きな特徴は１２．２節で説明した
Ａ］特定の生体活動に関係する電磁波を照射して生体活動の制御をする
にあり、この基本的特徴を細胞内部での生体活動の検出および制御に適用する方法は
○特定波長の電磁波を含んだ電磁波を照射し、生体内部での生体活動連鎖の一部の活動状況を検出する
○特定波長の電磁波を含んだ電磁波を照射し、生体内部での生体活動連鎖の一部の活性度または連鎖反応の効率を変化させて細胞内の生体活動を制御する
点にある。具体的に本実施例または応用例で検出または制御する対象部分を、図６９を用いて説明する。まず始めに、細胞内信号伝達カスケードＡ７０３／Ｂ７０４の一部の反応を検出または制御する方法がある。
【１０２８】
次に１３．４節および１３．６節において後述するように、燐酸化反応カスケード７１１の一部の燐酸化反応を検出して該当する細胞の活性化状況を評価（数値化）できる。また同じ波長を含んだ電磁波（光）を利用して燐酸化反応の効率を変化させることもできる。すなわち本実施例では１３．６節で後述する方法で燐酸化反応の効率を低下させて細胞内の活動活性化を妨げることが可能となる。一方１３．５節および１３．６節において後述するように、脱燐酸化反応７１２の頻度を検出して細胞内の活性化抑制度の評価（数値化）も可能となる。また特定波長を含んだ電磁波（光）を照射して脱燐酸化反応７１２効率を低下させて燐酸化反応カスケード７１１の阻害作用７１３を抑制すると、燐酸化反応カスケード７１１を活性化させて細胞内の活動活性化を促進することも可能となる。
【１０２９】
それ以外の反応の検出または制御対象として蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）７２２反応の一部を検出または制御してもよい。Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ他：細胞の分子生物学  第４版（Ｎｅｗｔｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，２００７年）６章のＦｉｇ．１５−１６に記載されるように、図６９内の遺伝子発現７２１の反応により遺伝子情報が転写されて作成されたｍＲＮＡの先端部には、正電荷を持つ７−メチルグアノシンヌクレオチドからなる“キャップ”が形成されている。そして開始ｔＲＮＡおよび開始因子と結合したリボソームの小サブユニットがこのキャップ位置を検出して蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）７２２が開始される。
【１０３０】
この蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）７２２の開始位置検出のために、一時的に前記キャップ内のメチル基が前記小サブユニット側と水素結合すると予想される。この時の水素結合形態は、３．２節で説明した水素結合部−Ｎ（ＣＨ3）3Ｃｌ-のＣｌ-部をカルボキシル基に置換した−Ｎ（ＣＨ3）3Ｏ−ＯＣ-と予想され、独自な水素結合形態を持つ。したがって１１．４節で説明した理由から、前記の独自な水素結合形態に対応した固有な吸収帯が発生する。それによりその固有な吸収帯の波長での電磁波（光）吸収量の変化を検出することで、蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）７２２の開始反応を検出できる。またこの独自な水素結合形態に対応した構成原子（主に水素原子）の振動モードの励起光に対応した波長の光を照射すると、光励起により蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）７２２の開始位置検出が阻害されると予想できる。したがって前記励起光を照射し続ける間は、蛋白質合成７２２（ｍＲＮＡの翻訳）を停止制御できる。
【１０３１】
図６９を用いて、外部からの信号を伝達する信号伝達物質を受容体Ａ７０１／Ｂ７０２が受容する説明を行った。ところでこの外部からの信号を伝達する信号伝達物質の中でステロイドホルモン、甲状腺ホルモン、レチノイドおよびビタミンＤなど小形で疎水性の高い信号伝達物質だけは細胞膜６１３内を拡散して細胞内に入り込み、図６９で示した細胞内の生体活動に直接影響を及ぼすことができる。しかし大部分の信号伝達物質は親水性のため、細胞膜６１３に遮断されて直接細胞内に入り込めない。
【１０３２】
したがって従来の生体活動制御の一つである治療を目的とした薬物投与の場合、投与された多くの薬物が細胞膜６１３を通過して直接細胞内に入り込む代わりに受容体Ａ７０１／Ｂ７０２に働き掛けて細胞内の生体活動を亢進／抑制する働きをする。そのため多くの薬物療法では生体活動制御に限界があるばかりでなく、予定外の生体活動を引き起こす結果として副作用を発生させる危険が大きい。
【１０３３】
それに比べて本実施例または応用例に示されているように（近赤外光などの）電磁波（光）は細胞膜６１３を透過して直接細胞内への侵入が可能なだけでなく、波長選択性を利用して特定の生体活動に対して選択的に作用または検出できる。したがって本実施例または応用例は、従来の薬物療法に比べて生体活動の制御効率が向上するという効果が生まれる。
【１０３４】
さらに本実施例では生体活動状況をリアルタイムで検出して制御にフィードバックできる（すなわち生体活動制御の効果を実時間で確認しながら制御できる）ため、生体活動の検出を併用することで制御効率が上がる。
【１０３５】
しかし本応用例では特定波長を含む電磁波照射のみによる生体活動制御に限らず、薬物投与と併用して生体活動の制御効果向上および安全性向上を図ってもよい。この応用例について下記に説明する。近年、分子標的治療薬の利用により癌治療に効果が上がっている。前述した受容体Ａ７０１の一種で酵素連結型受容体と呼ばれる受容体の中に受容体チロシンキナーゼがある。これに外部からの信号を伝達する信号伝達物質の増殖因子などが結合すると、燐酸化反応カスケード７１１の開始プロセスに相当する自己燐酸化が起こる。その結果、特定細胞機能の発揮７２３の一形態である細胞増殖機能が亢進される。
【１０３６】
また同時に燐酸化反応カスケード７１１の反応が活性化されて細胞核内の転写因子の活性化に繋がり癌細胞の増殖・浸潤・転移などの作用を促進すると言われている。そして前述した分子標的治療薬は、この受容体チロシンキナーゼに結合して燐酸化反応カスケード７１１の活動を阻害する。さらにこの分子標的治療薬にモノクロナール抗体薬を使った場合、この癌細胞を自動的に認識して貧食する作用も持つ。しかしこの分子標的治療薬も前述したように直接細胞内に入り込んだ作用はできず、細胞膜表面に存在する受容体チロシンキナーゼに働き掛けるしか手段は無い。当然この受容体チロシンキナーゼは“癌細胞を作る”ためだけに存在してないので、受容体チロシンキナーゼの活動を阻害すれば不要な副作用を併発する。このような現状の問題点に対して本応用例を併用して『分子標的治療薬を癌細胞のみに作用させる』ことが可能となる。この場合には分子標的治療薬と同様に受容体チロシンキナーゼの自己燐酸化反応を検出して『癌細胞の識別』に利用してもよい。
【１０３７】
この時には後に１３．４節および１３．６節で説明するように燐酸化反応時に発生する独自の吸収帯を検出する。一方この燐酸化反応場所の検出の代わりに１１．３節、１１．４節および１２．２節で説明した『癌細胞内で特に活性化されるＡＴＰの加水分解反応を癌細胞の識別』に用いてもよい。癌細胞の識別にいずれの方法を利用した場合でも、１２．２節で説明したようにその生体活動に対応した波長光を癌細胞が特に吸収する。その結果、周囲の正常細胞に比べて癌細胞だけが選択的に高温となる。抗体反応を含めた多くの生体反応は、周囲の環境温度上昇にしたがって活性化される特徴がある。
【１０３８】
したがって前述した分子標的治療薬の抗体反応（貧食作用）を高温環境内で亢進させると、高温となった癌細胞に集中的に分子標的治療薬が働き掛ける事になる。したがって分子標的治療薬と本応用例とを併用することで癌細胞に対して選択的に分子標的治療薬を作用させられるため、治療効果が向上するばかりで無く、分子標的治療薬の投与量が減らせるので副作用を軽減した安全な治療方法の提供が可能となる。
【１０３９】
本応用例と薬物療法との併用はそれに限らず、たとえば鬱病の治療にも効果が期待できる。鬱病の治療には、セロトニンの再取り込みを阻害する作業機序を持つＳＳＲＩが使われる。しかしＳＳＲＩには遅効性があり、単なるセロトニンの再取り込み阻害機序だけでは効果の説明が難しい。
【１０４０】
それに対して図６９での対応を考えた場合、セロトニンの受容体Ａ７０１への結合をきっかけに何らかの遺伝子発現７２１および蛋白質合成７２２が促進されて長期的な神経細胞内の活性化が進むとみなすと、上記ＳＳＲＩの遅効性を説明できる。したがって鬱病患者にＳＳＲＩを投与すると、セロトニンとセロトニン受容体Ａ７０１との間の結合持続性が保たれて長期に亘り細胞内信号伝達カスケードＡ７０３とそれによる燐酸化反応カスケード７１１とが続く。しかし従来の薬物（ＳＳＲＩ）投与だけの場合には、並行して脱燐酸化反応７１２が発生して燐酸化反応カスケード７１１に対する阻害作用７１３として働くため、ＳＳＲＩのみによる神経細胞内の活性化には限界があると予想される。
【１０４１】
その課題に対して本応用例では、薬物（ＳＳＲＩ）投与と並行して脱燐酸化反応７１２を阻害する生体活動検出／制御用電磁波６０８（図６６）を照射する。この時に照射する生体活動検出／制御用電磁波６０８は、１３．５節および１３．６節において後述する波長光を含む必要がある。それにより燐酸化反応カスケード７１１に対する阻害作用７１３を持つ脱燐酸化反応７１２を阻止して燐酸化反応カスケードが活性化されるので、長期的な細胞内活性化が亢進される。このように本応用例にしたがって鬱病に対する薬物治療をサポートできるため、鬱病の治療効果が向上する。
【１０４２】
１３．３）錐体細胞内での記憶と忘却のメカニズムモデル
１個の細胞内部での生体活動連鎖経路は実際には複雑を極めるため、図６９では乱暴なほど簡素化して説明した。その結果、説明の具体性に乏しかった。１３．３節では具体的な応用例として錐体細胞内の記憶と忘却との制御方法について説明する。図７０は図６９に比べて若干具体的な記述とはなっている。しかし実際の生体内活動は遙かに複雑なため、本節での説明もかなり簡素化した乱暴な説明となっている。
【１０４３】
まず始めに古市貞一：脳科学（５）分子・細胞・シナプスからみる脳（東京大学出版会、２００８年）のｐ．４６、図３．２およびｐ．２１９〜ｐ．２２４に記載された内容を簡素化して、現在知られている錐体細胞内での記憶に関する長期増強と長期抑圧メカニズムについて説明する。図７０が示すように、シナプス前細胞とシナプス後細胞の間にはシナプス間隙７３１が存在する。そしてシナプス後細胞に当たる錐体細胞のシナプス間隙７３１に面した部分は、樹状突起表面のスパイン７３５が形成されている。このスパイン上には受容体Ａ７０１として他種類の受容体が存在するが、図７０ではｍＧｌｕＲ受容体７４１、ＮＭＤＡ受容体７４２およびＡＭＰＡ受容体７４３に絞って説明する。
【１０４４】
上記ＡＭＰＡ受容体７４３は１２．５節で説明した伝達物質依存性イオンチャネルの一種で、シナプス前細胞からシナプス間隙７３１へ放出されたグルタミン酸がこれに結合７３４するとゲート６１５が開いて細胞質６１２へ向かってＮａ+イオンの流入７５２を起こし、神経細胞内の脱分極を促進させる。したがって錐体細胞の記憶に関する長期増強はスパイン７３５内のＡＭＰＡ受容体７４３の増加が関係し、長期抑圧はＡＭＰＡ受容体７４３の減少が関係すると言われている。一方、ＭＮＤＡ受容体７４２に対してグルタミン酸結合７３３が起こると同時にＡＭＰＡ受容体７４３による脱分極が発生すると、ＭＮＤＡ受容体７４２の内部を塞いでいたＭｇ2+イオンがシナプス間隙７３１側に外れてゲート６１５が開き、細胞質６１２（神経細胞内）へ向かってＣａ2+イオンの流入７５１が発生する。
【１０４５】
そして流入するＣａ2+イオン濃度が低い場合７４８には、カルシニューリンの活性化７６１が起きてインヒビター１の脱燐酸化７６２を起こし、その結果今まで抑制していた蛋白質脱燐酸化酵素１の活性化７６３が起きてスパイン７３５上からのＡＭＰＡ受容体の取り込み７６４反応が発生する。そしてこのスパイン７３５上からのＡＭＰＡ受容体の取り込み７６４が、錐体細胞における長期的な忘却作用７７２に関与する。
【１０４６】
その反対に流入するＣａ2+イオン濃度が高い場合７４７には、ＣａＭキナーゼ（ＣａＭ  Ｋｉｎａｓｅ）の燐酸化７５３をきっかけに細胞核内での遺伝子発現７５４によるｍＲＮＡの生成７５５が起こる。ここで元々カルシニューリンはＣａ2+イオンに対する反応感度が高いため、わずかなＣａ2+イオンの流入７５１に対しても蛋白質脱燐酸化酵素１の活性化７６３に繋がる連鎖反応を起こすが、相対的にこの連鎖反応の頻度は低い。逆にＣａ2+イオンに対するＣａＭキナーゼの燐酸化７５３の反応感度が低い代わりに、一度反応を開始すると反応頻度が高いため、Ｃａ2+イオン濃度の高低の違い７４７／７４８であたかも信号伝達経路が切り替わるように見える。
【１０４７】
次にｍＧｌｕＲ受容体７４１にグルタミン酸結合７３２が起きると、ＰＩ（３,４,５）Ｐ3の生成７５０をきっかけに燐酸化カスケード７５８を経て蛋白キナーゼＢを活性化７５８させる。そしてこの蛋白キナーゼの活性化７５８によりｍＲＮＡの翻訳７５６が開始され、ＡＭＰＡ受容体７４３が生成される。そしてここで生成されたＡＭＰＡ受容体７４３がスパイン７３５上に挿入７５７され、錐体細胞の記憶作用７７１に貢献する。
【１０４８】
上記公知なメカニズムモデルに対して、本実施例では図６６に示されている生体制御装置を用いて生体活動検出／制御用電磁波６０８を局所的に照射すると共に外部から電場を掛けて（高電圧印加により）、長期記憶または長期的な忘却に関する制御を行なう。本実施例における制御対象７２４として、図７０に示した記憶作用および忘却作用のメカニズムモデルの中で共通的にＮＭＤＡ受容体７４２に対して外部から操作を加える。そして本実施例の長期記憶制御に対しては、カルシニューリンの活性化７６１を阻害する。
【１０４９】
一方本実施例の長期的な忘却制御に対しては、燐酸化反応を阻止することでＣａＭキナーゼの燐酸化７５３、燐酸化カスケード７５８または蛋白キナーゼＢの活性化７５９のいずれかを停止させる。始めに具体的な長期記憶制御方法を図７１（ａ）に示されている。説明の便宜上Ｓ８１からＳ８４の繋がりで記載したが、それに限らずＳ８１からＳ８４を同時に行ってもよい。まず始めの外部電場の形成過程Ｓ８１では、図６６に示されている高電圧高周波発生用電源６０２を動かして電極端子（板）６０１−１と６０１−２との間に高電圧を加えて検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００に外部電場を与える。これにより図７０内ＮＭＤＡ受容体７４を脱分極状態にする。次の記憶情報の入力Ｓ８２とは、被験者に対して映像を見せる、音声を聞かせるあるいは文字を読ませるなどして記憶させるべき情報を入力する。そして上記操作により、被験者内の神経回路網内の一部が一時的に活性化する。その結果、長期記憶に関係したシナプス間隙７３１内にグルタミン酸が放出されてＮＭＤＡ受容体７４２にグルタミン酸が結合７３３する。もしＮＭＤＡ受容体７４に対して充分大きな電場を与えている場合には、上記入力された記憶情報に関係した神経細胞内全てのＮＭＤＡ受容体７４内でＭｇ2+イオンの離脱を起こすことができる。
【１０５０】
しかし記憶情報の入力Ｓ８２時に記憶に関係する神経細胞以外の経路内でもグルタミン酸の放出がなされている場合がある。したがって本実施例では最低限必要な神経細胞内のみの長期記録制御を行なうため、外部電場の形成と生体活動検出／制御用電磁波６０８の照射とを組み合わせて、特定のＮＭＤＡ受容体７４のみだけＣａ+イオンの流入７５１をさせる。すなわち電極端子（板）６０１−１と−２との間に印加する高電圧値を低く抑えて、外部電場の形成Ｓ８１と記憶情報の入力Ｓ８２が重なってもＮＭＤＡ受容体７４内でＭｇ2+イオンの離脱が起きないように制御する。そしてこの状況を保持しながら、長期記憶の制御をしたい神経細胞に対してのみ選択的に生体活動検出／制御用電磁波６０８（図６６）を照射する。そして図６８（ｄ）を用いて１２．３節および１２．４節あるいは１２．５節で説明したように、ＮＭＤＡ受容体７４２内のαヘリックスの機械的強度を低下させるＳ８３のに適正な波長を持った電磁波（近赤外光）が生体活動検出／制御用電磁波６０８内に含まれている必要がある。そしてこの時のＣａ2+の流入７５１の量（図７０）が少ない場合７４８でも安定に記憶制御ができるように、次の段階では脱燐酸化経路の阻害Ｓ８４を行なう。それには１３．５節および１３．６節で後述する波長を含む生体活動検出／制御用電磁波６０８（図６６）を照射して、図７０に示されているカルシニューリンの活性化７６１を阻害する。
【１０５１】
ところで図６６に示されている生体活動制御装置では１個の発光部１１１しか記載されてないが、本実施例に対応した生体活動制御装置は複数個の発光部１１１を持ち、同一の生体活動検出場所（被測定点）３０に対して重ねて照射できる構造となっている。また前述した記憶情報の入力Ｓ８２により記憶制御したい神経細胞に関するｍＧｌｕＲ受容体７４１でもグルタミン酸結合７３２が起きるので、図７０におけるＡＭＰＡ受容体７４３に関するｍＲＮＡの翻訳７５６が実行される。このような方法により長期記憶が形成された後、被験者に対して確認Ｓ８５の実験を行なう。そしてもし長期記憶が形成されてない場合には、設定条件を変えて上記Ｓ８１からＳ８５までの操作を繰り返す。
【１０５２】
次に具体的な長期的な忘却制御方法を図７１（ｂ）に示されている。説明の便宜上Ｓ９１からＳ９４の繋がりで記載したが、それに限らずＳ９１からＳ９４を同時に行ってもよい。図７０に示されているように、錐体細胞内で忘却作用７７２を起こすために錐体細胞内にＣａ+イオンを流入７５１させる必要がある。そのための第１ステップである外部電場の形成過程Ｓ９１では、図６６に示されている高電圧高周波発生用電源６０２を動かして電極端子（板）６０１−１と６０１−２との間に高電圧を加えて検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００に外部電場を与える。これにより図７０内ＮＭＤＡ受容体７４をわずかに脱分極状態にする。
【１０５３】
次の記憶情報の想起Ｓ９２とは、被験者が消したい（長期的に忘れてしまいたい）記憶を再度思い起こしてもらう。それにより、忘却したい記憶に関する神経伝達経路上にある神経細胞を活性化させる。もし外部電場の形成過程Ｓ９１で与える外部電場の強度が強い場合には、ＮＭＤＡ受容体７４に対して充分大きな脱分極電位を与える事になる。そのためこの状態で記憶情報の想起Ｓ９２を行なうと、神経細胞による情報伝達網内における記憶情報の想起に関係する神経細胞のＮＭＤＡ受容体７４２にグルタミン酸結合７３３（図７０）が起きる結果、ＮＭＤＡ受容体７４２内でＭｇ2+イオンの離脱によるＣａ2+イオンの流入７５１が起こる。そして記憶情報の想起Ｓ９２に関わる全ての錐体細胞内にＣａ2+イオンが流入７５１すると、特に忘却しては困る重要な記憶までも消去するリスクが高まる。
【１０５４】
したがって不要箇所（忘れては困る信号伝達経路）に対しする忘却制御を防止するため、本応用例では外部電場の形成過程Ｓ９１で与える外部電場の強度を弱く設定する。そしてこの外部電場の形成過程Ｓ９１だけではＮＭＤＡ受容体７４がそれ程大きく脱分極状態にならないように制御し、記憶情報の想起Ｓ９２が起きてもＮＭＤＡ受容体７４２内でのＭｇ2+イオンの離脱によるＣａ2+イオンの流入７５１を防いでおく。この状態において図６６に示されている生体活動検出／制御用電磁波６０８を、長期の忘却制御をしたい神経細胞に対してのみ選択的に照射する。
【１０５５】
その結果、図６８（ｄ）を用いて１２．３節および１２．４節または１２．５節で説明したように、特定のＮＭＤＡ受容体７４２に対してのみαヘリックスの機械的強度を低下させる（Ｓ９３）。このようにして特定の神経細胞内のみにＣａ2+イオンを流入７５１（図７０）させる。この時に流入したＣａ2+イオン濃度が高い場合７４７でも安定して忘却制御ができるように、１３．４節および１３．６節において後述する波長を含んだ生体活動検出／制御用電磁波６０８（図６６）を同時に照射する。これにより燐酸化経路（図７０における燐酸化カスケード７５８、蛋白キナーゼＢの活性化７５９あるいはＣａＭキナーゼの燐酸化７５３のいずれかの経路）を阻害Ｓ９４し、安定に長期的な忘却制御を行なう。
【１０５６】
上述したように、本応用例で使用する生体活動制御装置（図６６参照）では、ＮＭＤＡ受容体７４２内のαヘリックスの機械的強度を低下させるＳ９３ための波長を含んだ生体活動検出／制御用電磁波６０８の発光部１１１と、燐酸化経路を阻害Ｓ９４するための波長を含んだ生体活動検出／制御用電磁波６０８の発光部１１１との２種類を持ち、同一の生体活動検出場所（被測定点）３０上で重ねて集光できる構造となっている。そして上記Ｓ９１からＳ９４までの一連の忘却制御が終わった段階で、Ｓ９５に示した忘却状態の確認を行なう。これは被験者に対する口答によるテストなどを利用する。この段階で安定に忘却制御が行われて無い場合には、Ｓ９１からのＳ９５までの制御を再度実行する。
【１０５７】
たとえば特に“記憶力の悪さに悩む学生”、“記憶力の衰えを感じる年輩者”または“悩みが頭から離れずに困っている人”に取って、上述した“外部から記憶を制御”する技術は福音と思われるかも知れない。またたとえば物事を悲観的に受け取り易い／前向きに解釈するなどの“心の傾向性”も、神経回路網内での信号伝達経路の選択傾向性との何らかの関連性が予想できる。したがって記憶の制御は、心の傾向性にも影響を及ぼし得る。しかしこの技術は病気の治療またはリハビリテーションに役立ててもらい、逆に『健常者が安易にこの技術に頼る』のは望ましくない。健常者が日常的にこの技術に頼り過ぎると堕落への道へ進む危険性がある。実はこの技術を遙かに凌ぐ『記憶を制御する能力』が誰でも備わっている。したがってこの技術に頼るよりは、各自に予め備わった能力を活かして欲しいと筆者は望んでいる。その具体的方法について図７０を用いて以下に説明する。しかし図７０は、錐体細胞内の活動の一部を抜粋したに過ぎない。実際には遙かに複雑な信号伝達経路が存在する。また脳内には錐体細胞以外の多種多様な神経細胞が存在しているので、下記方法は単なる参考情報でしか無いことを強調したい。
【１０５８】
＜記憶力を増強する方法＞
○繰り返し覚える
…  繰り返すことで、徐々にスパイン７３５上のＡＭＰＡ受容体７４３の量が増す。
○  他の内容と関連付けて記憶する
…  連想記憶術のように、記憶したい情報とそれに関係する情報（たとえば記憶時の周囲環境、対象情報の原因情報、語呂合わせ）とを一緒に記憶する。関連情報の意識刺激で同一神経細胞内の別のシナプス間隙７３１にグルタミン酸が放出されて脱分極が発生し、ＮＭＤＡ受容体７４２内のＭｇ2+イオンが離脱し易くなる場合がある。記憶すべき情報をイメージに変換し、イメージと一緒に記憶する方法も同様な効果が期待できる。
○  興味または感動を持って情報に接する
…  興味または感動を持つことで同一神経細胞内の別のシナプス間隙７３１でグルタミン酸が放出されて部分的に脱分極が発生し、その脱分極電位が伝搬される。その結果、記憶したい情報に関連するＮＭＤＡ受容体７４２近傍の細胞膜電位が脱分極電位に近付き、ＮＭＤＡ受容体７４２内のＭｇ2+イオンが離脱し易くなる。
○覚える事に集中する／嫌々覚え無い
…  覚えようとした瞬間に“注意がそれる”とＣａ2+イオンの流入量７５１が低下７４８し、逆に忘却作用７７２が働く危険性がある。また記憶動作自体に嫌悪感を持つ（嫌々覚えようとする）ことで“嫌悪感の方向に注意がそれる”と、忘却作用７７２に働く場合がある。
○覚えた内容を一度確認して定着させた後に、別の行動に移る
…  行動を開始直後に注意を逸らされると、元の行動目的を忘れることがある。それは“行動目的を意識する神経回路”と“行動制御する神経回路”とが切り替わったために、行動目的の意識に忘却作用７７２が働いたためと考えられる。“覚えた内容を一度確認”するわずかな時間でＣａ2+イオンの流入量７５１が増加７４７し、記憶作用７７１が働く。
○思い出した時にも注意を逸らさない
…  過去に記憶した情報を思い出した時の状態が大切。思い出した瞬間に別の情報が入ると、神経細胞内の信号伝達回路が別に切り替わり、Ｃａ2+イオンの流入量７５１が低下７４８する。この状況では、結果的に忘却作用７７２が働き、逆に忘れるきっかけとなる危険性を持つ。したがって思い出した時には“思い出した記憶を確認”すると、記憶作用７７１が増強され、忘却作用７７２が発生し辛い。
【１０５９】
＜忘れたい記憶を消す方法＞
○忘れたい記憶が頭に浮かんだ瞬間に、わざと注意を逸らす
…  注意を逸らす方法として、“別のことを強く考える”、“無関係な行動を開始する”あるいは“無関係な情報を見たり（ＴＶを見る）聞いたりする”などが上げられる。Ｃａ2+イオンの流入量７５１が増加７４７する前に神経回路を瞬時に切り替えると、忘却作用７７２に働く。
○忘れたい記憶が頭に浮かんだ時、それに注意を向けない
…  忘れたい記憶の注視、または“無理に忘れる”努力をすると、その意識が記憶作用７７１として働く。
【１０６０】
１３．４）燐酸化酵素（キナーゼ）の反応過程
生体活動の一形態である細胞内の燐酸化反応を起こす過程で独自に発生する吸収帯の中心波長を説明するに当たり、まず図７２を用いて燐酸化反応のメカニズムモデルを説明する。燐酸化反応時の触媒の働きをする燐酸化酵素（キナーゼ）は細胞内で多種多様に存在し、それぞれ燐酸化反応のメカニズムが若干異なる。ここではその代表としてＰＫＡ（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｋｉｎａｓｅ  Ａ）の燐酸化反応メカニズムモデルを説明し、異なる燐酸化酵素（キナーゼ）でも共通する特性を抽出する。Ｊ．Ａ．Ａｄａｍｓ:Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗｓ  ｖｏｌ．１０１（２００１）ｐ．２２７４−ｐ．２２８２に掲載されたＰＫＡの構造と燐酸化作用内容の一部とを抜粋し、さらに簡素化した図を図７２に示されている。図５８を用いて１１．３節で説明したＡＴＰの加水分解反応と燐酸化反応とを比較すると、
□  反応後にγ燐酸基とβ燐酸基との間の結合が切れる部分は共通しているが、
□  反応後のγ燐酸基は、ＡＴＰの加水分解反応では活性化水分子の一部と結合するのに比べて燐酸化反応では基質上の活性化されたヒドロキシル基の一部と結合する所が基本的に異なっている。
【１０６１】
また、
□  ＡＴＰの加水分解反応では水分子の活性化にマグネシウムイオンＭｇ2+が関わっているのに比べて燐酸化反応ではヒドロキシル基の活性化に蛋白質から成る燐酸化酵素（キナーゼ）内のカルボキシル基が関わっている点に特徴がある。具体的には図７２（ｂ）においてアスパラギン酸Ａｓｐ１６６残基の一部であるカルボキシル基内の酸素原子Ｏ１２−が、基質の一部に属するヒドロキシル基内の水素原子Ｈ１と水素結合している。ところでＡＴＰの加水分解反応のメカニズムモデルと比較すると、“ヒドロキシル基の活性化”が燐酸化反応の安定化に不可欠と思われる。したがってＰＫＡ以外の多くのキナーゼ（燐酸化酵素）による燐酸化反応でも、燐酸化されるヒドロキシル基はカルボキシル基と関わりを持って事前に活性化されることが予想される。したがって本実施例または応用例では１３．６節で後述するように、燐酸化反応時に一時的に生じるヒドロキシル基とカルボキシル基との間の水素結合に対応した吸収帯を生体活動（ここでは燐酸化反応）の検出／測定または制御に用いる。
【１０６２】
さらにＡＴＰの加水分解反応と燐酸化反応との共通点としては、“マグネシウムイオンＭｇ2+およびリシン残基が反応に関わって”いる。生体内の水環境（ｐＨ７近傍）の下ではＡＴＰ状態におけるγ燐酸基（燐原子Ｐ１を中心に持つ）は“−２”の負電荷を持ち、β燐酸基（燐原子Ｐ２を中心に持つ）は“−１”の負電荷を持つ。したがって燐酸化反応の安定化には、“正電荷を持った金属イオンまたはアミノ酸残基による電気的な中性化”が必要となる。
【１０６３】
ところで１１．３節でも説明したように、正電荷を持ち得る３種類のアミノ酸の中で生体内の水環境（ｐＨ７近傍）の下ではヒスチジンの正電荷量は非常にわずかと言われている。したがって燐酸化反応にはリシン残基またはアルギニン残基が関わる可能性が高い。そしてこの反応に関わる場合には、リシン残基またはアルギニン残基の一部（最も外側に配置されている水素原子）がＡＴＰ内の酸素原子と水素結合する可能性が高い。したがって本実施例または応用例では、前記リシン残基／アルギニン残基の一部とＡＴＰ内酸素原子との水素結合に依って発生する吸収帯も生体活動（ここでは燐酸化反応）の検出／測定または制御に利用できる。特に図７２に示したＰＫＡによる燐酸化反応では、γ燐酸基内の酸素原子Ｏ４−がリシン残基Ｌｙｓ１６８内の水素原子Ｈ２と水素結合をしている。
【１０６４】
次にＡＴＰの加水分解反応と比較した時の燐酸化反応の大きな特徴は、“マグネシウムイオンＭｇ2+が水分子を活性化しない”点にある。仮にＡＴＰ周辺に活性化された水分子が存在したら、β燐酸基との結合が切れた直後のγ燐酸基がこの水分子と結合し、基質一部のヒドロキシル基と結合するためのボンドを失ってしまう。ところで水中ではマグネシウムイオンＭｇ2+は周辺に存在する（比較的負に帯電した）４個の原子と繋がりを持つ傾向にある。したがってマグネシウムイオンＭｇ１2+の周辺に水分子の構成原子以外の４個の原子を配置すれば、マグネシウムイオンＭｇ１2+は水分子を活性化でき無い。そのため図７２に示されている燐酸化反応のメカニズムモデルでは、マグネシウムイオンＭｇ１2+は周辺に配置されたγ／β燐酸基に属する２個の酸素原子Ｏ３−およびＯ８-ならびにアスパラギン酸Ａｓｐ１８４残基に属する２個の酸素原子Ｏ９-およびＯ１０と繋がりを持つ。
【１０６５】
図７２（ａ）が示すようにＡＴＰがＰＫＡ内の活性部に結合すると、ＡＴＰの（燐原子Ｐ１が中心にある）γ燐酸基内の酸素原子Ｏ４−がリシンＬｙｓ１６８残基内の水素原子Ｈ２と水素結合すると考えられる。ところで図１５を用いて４．６．３節で説明したように、中間に位置する水素原子を経由して水素結合に関与する原子間で電子の存在確率密度（電子雲）の移動が生じる。つまり図７２（ａ）の例では、リシンＬｙｓ１６８残基内の窒素原子Ｎ１+が正に帯電しているため、中間の水素原子Ｈ２を経由して酸素原子Ｏ４−周辺に局在していた電子の存在確率密度（電子雲）がα方向に移動する。すると周辺での電子の存在確率密度（電子雲）の低下を補うため、βに示されているように燐原子Ｐ１周辺から電子の存在確率密度（電子雲）を奪う。
【１０６６】
一方マグネシウムイオンＭｇ１2+は“＋２の正電荷を持つ”（＝圧倒的に周辺での電子の存在確率密度が不足している）ので、イオン結合をしている酸素原子Ｏ３−およびＯ８-を経由して燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道を形成する電子の存在確率密度（電子雲）がマグネシウムイオンＭｇ１2+の方向へ流れる（γおよびδ）。しかしそれだけの電子雲の移動では、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道を形成する電子の存在確率密度（電子雲）のかなりの量が残っているため、γおよびβ間の燐酸基結合は切れない。したがって燐酸化反応（γおよびβ間の燐酸基結合の切断）を促進させるため、ＰＫＡではさらにマグネシウムイオンＭｇ２2+を利用する。
【１０６７】
ところで前記マグネシウムイオンＭｇ２2+は図７２で示したγ燐酸基内の酸素原子Ｏ５およびアスパラギンＡｓｎ１７１残基内の酸素原子Ｏ１だけで無く、記載を省いたがアスパラギン酸Ａｓｐ１８４残基内の酸素原子Ｏ９-およびα燐酸基内の酸素原子と繋がりを持つ。そしてこのマグネシウムイオンＭｇ２2+がεのように酸素原子Ｏ５を経由して燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道を形成する電子の存在確率密度（電子雲）を奪う。その結果として燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の結合性軌道を形成する電子の存在確率密度（電子雲）は図５７（ａ）の状態から図５７（ｂ）の状態に移り、燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間の距離が広がる。そして図７２に示されているように、γ燐酸基が燐酸化予定の基質７８０に近付く。
【１０６８】
一方上述したように、基質７８０のヒドロキシル基内の水素原子Ｈ１は予めアスパラギン酸Ａｓｐ１６６内の酸素原子Ｏ１２−と水素結合している。ところで生体内の水環境（ｐＨ７近傍）ではアスパラギン酸Ａｓｐ１６６内の酸素原子Ｏ１２−は負電荷に帯電している（酸素原子Ｏ１２−の周辺には余剰の電子雲密度が局在している）ので、ζのように水素結合に関与する水素原子Ｈ１を経由して余剰電子雲が酸素原子Ｏ１１側へ移動する。
【１０６９】
その結果として基質７８０内のヒドロキシル基が“活性化”して余剰の電子雲がこの酸素原子Ｏ１１の周囲に局在する。一方上述したように燐原子Ｐ１周辺では電子の存在確率密度（電子雲）が大幅に低下しているので、この酸素原子Ｏ１１の周囲に局在する余剰電子雲が燐原子Ｐ１へ向かって（η方向に）引き寄せられる。そしてこの電子の存在確率密度（電子雲）分布が酸素原子Ｏ１１と燐原子Ｐ１との間の結合性軌道として働き、γ燐酸基が基質７８０と結合する燐酸化反応が起きる。またこれをきっかけに燐原子Ｐ１と酸素原子Ｏ２との間に存在する電子の確率密度（電子雲）分布が、図５７（ｂ）の状態から図５７（ｃ）のように反結合性軌道に変わり、γ燐酸基とβ燐酸基との間の結合が切れる。
【１０７０】
以上の一連の燐酸化反応を図７２（ｃ）のようにまとめることができる。すなわち燐原子Ｐ１から見た場合、酸素原子Ｏ２と結合していたボンドが基質７８０（内の酸素原子Ｏ１１）側へのボンドに移る。一方基質７８０のヒドロキシル基内の水素原子Ｈ１から見ると、一緒にヒドロキシル基を構成していた酸素原子１１とアスパラギン酸Ａｓｐ１６６残基内の酸素原子Ｏ１２−との間で共有結合と水素結合が入れ替わった形となる。
【１０７１】
ＰＫＡの燐酸化反応が生じた場合には図７２が示すように、アスパラギン酸Ａｓｐ１６６内酸素原子Ｏ１２−および基質７８０側のヒドロキシル基の間で構成する“Ｏ１１−Ｈ１−Ｏ１２−形水素結合”と、リシンＬｙｓ１６８残基の一部およびγ燐酸基内酸素原子Ｏ４−との間で構成する“Ｎ１+−Ｈ２−Ｏ４−形水素結合”が一時的に発生することが分かる。したがってそれぞれの水素結合が起きた時に発生する吸収帯の中心波長での光（電磁波）の吸収量変化を検出することで、どのような生体活動（燐酸化反応）が起きているかが予想できる。本実施例はＰＫＡによる燐酸化反応に限らず、他の細胞内の（あるいは細胞全体に関わる）生体活動の検出も可能となる。たとえばＰＫＡとは異なる燐酸化反応の１形態として、Ｃａ2+／カルモジュリン依存蛋白キナーゼの活性化の例を上げることができる。すなわちＣａ2+イオンが細胞内に流入すると、図６９の細胞内信号伝達カスケードＡ７０３に対応して上記Ｃａ2+イオンと結合したカルモジュリンが前記Ｃａ2+／カルモジュリン依存蛋白キナーゼ（略してＣａＭ-キナーゼとも呼ぶ）と結合する。
【１０７２】
ところでこのＣａＭ-キナーゼは自己燐酸化作用を持ち、ＣａＭ-キナーゼ自身を燐酸化して活性化する。この自己燐酸化反応が図６９の燐酸化反応カスケード７１１の初期段階に対応する。そして燐酸化反応カスケード７１１の次の段階では、この活性化したＣａＭ-キナーゼがＣＲＥＢ（Ｃｙｃｌｉｃ  ＡＭＰ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ  ｂｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ）のような遺伝子調節蛋白を燐酸化する。さらにこの燐酸化により活性化された遺伝子調節蛋白が作用して図６９の遺伝子発現７２１が開始される。
【１０７３】
ところで上記のカルモジュリンは１１．１節で説明したトロポニンＣ（ｔｒｏｐｏｎｉｎ  Ｃ）と近縁の関係にあると言われている。そしてＣａ2+イオンが上記のカルモジュリンと結合する時には、このカルモジュリン内のグルタミン酸残基およびアスパラギン酸残基とイオン結合すると言われている。したがって１１．１節および１１．４節の［ａ］で説明した内容から、Ｃａ2+イオンがカルモジュリンと結合する時にカルボキシル基の対称伸縮振動モードに対応した吸収帯の相対的吸収強度の変化（急な低下）が生じると予想される。一方本節の前半で説明したように燐酸化反応には基質内ヒドロキシル基の活性化が不可欠なため、ヒドロキシル基とカルボキシル基との間の水素結合に対応した吸収帯の発生も検出される。したがって、［１］ヒドロキシル基とカルボキシル基との間の水素結合に対応した吸収帯波長での光（電磁波）吸収が増加し、［２］カルボキシル基の対称伸縮振動モードに対応した吸収帯波長での光（電磁波）吸収が低下した場合には、上記“カルモジュリン→ＣａＭ-キナーゼ”に関係した生体活動が発生していると検出される。
【１０７４】
１３．５）カルシニューリンの反応過程
図７０が示すように、錐体細胞内での忘却作用７７２にはカルシニューリンの活性化７６１が関与すると言われている。１３．５節では、上記カルシニューリンが活性化７６１した時に新たに発生する吸収帯の中心波長さと検出され得る波長範囲について説明する。Ｆ．Ｒｕｓｎａｋ  ａｎｄ  Ｐ．Ｍｅｒｔｓ：  Ｐｈｙｓｉｏｌ．  Ｒｅｖ．  ｖｏｌ．８０(２０００)  ｐ．１４８３−ｐ．１５２１にこのカルシニューリンの構造とその活性部における脱燐酸化反応のメカニズムモデルが記載されている。ここでは脱燐酸化反応時にカルシニューリンの一部であるアルギニン残基が燐酸基に含まれる酸素原子と水素結合することが示唆されている。一方１１．４節で説明したように、燐酸基に含まれる酸素原子と水素結合する相手がリシン残基かアルギニン残基かで対応する吸収帯の中心波長の値が異なる。したがって生体活動時に発生する吸収帯の中心波長の値を検出した時、アルギニン残基による水素結合が検出された場合には上記カルシニューリンの活性化７６１による忘却作用７７２が起きている可能性がある。
【１０７５】
１３．６）細胞内部での生体活動検出特性と制御特性
図７２が示すように、燐酸化酵素（キナーゼ）が活性化されて燐酸化反応が起きると基質７８０のヒドロキシル基がカルボキシル基と水素結合すると予想される。ところでこの“Ｏ１１−Ｈ１−Ｏ１２−形水素結合”は“水素原子を挟んだ酸素原子間の水素結合”であり、局所的に見ると水分子間の水素結合の形態に類似している。しかし水分子間の水素結合を担う分子が水分子に対し、燐酸化反応時は水素結合を担う分子（ヒドロキシル基とカルボキシル基）が異なる。したがって図５９と図６０を用いて１１．４節で説明したように、水分子間の水素結合とは異なる波長域に燐酸化反応に対応した吸収帯が発生する。そしてこの吸収帯は、表７における“会合−ＯＨアルコールの分子間水素結合”が生じた時の吸収帯に類似している。今４．７節と１１．４節で説明したように測定誤差または測定環境により生じる検出値のずれによるばらつき範囲を±１．５割と見積もると、１．０４×（１−０．１５）＝０．８８、１．０５×（１＋０．１５）＝１．２１、１．５０×（１−０．１５）＝１．２８および１．６０×（１＋０．１５）＝１．８４なので、
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、０．８８〜１．２１［μｍ］の範囲
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．２８〜１．８４［μｍ］の範囲
となる。このように得られた上記範囲に対し、図５６に示した水分子に大きく吸収される範囲を除去した残りの範囲は、
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、０．８８〜０．９４［μｍ］の範囲と１．０３〜１．２１［μｍ］の範囲
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．２８〜１．３９［μｍ］の範囲と１．５２〜１．８４［μｍ］の範囲となるが、
１．２１〜１．２８［μｍ］の範囲の隙間は非常にわずかなので波長範囲として繋げられる。したがってヒドロキシル基とカルボキシル基間で水素結合した場合に検出され得る吸収帯の波長範囲は図５６に示されているように
○０．８８〜０．９４［μｍ］の範囲、
○１．０３〜１．３９［μｍ］の範囲および
○１．５２〜１．８４［μｍ］の範囲
で与えられる。
【１０７６】
しかし上述した範囲はあくまでも第ｎ倍音の検出範囲しか示して無い。そして近赤外領域では結合音に対応した吸収帯も含まれる。したがって結合音を検出する波長範囲も考慮に入れると、図５６に示した水の吸収が少ない第１、第２、第３、第４そして第５の波長範囲Ｉ〜Ｖが対象範囲となる。さらにそれに限らず結合音での吸収帯の吸収量が大きく前記水の吸収の影響を余り受けない場合には、望ましい波長範囲は４．７節に示されているように０．８４［μｍ］（または０．８７５［μｍ］）から２．５０［μｍ］の範囲となる。
【１０７７】
一方１３．４節で説明したように、ＰＫＡが関わる燐酸化反応では、γ燐酸基内の酸素原子とリシン残基の一部との間の“Ｎ１+−Ｈ２−Ｏ４−形水素結合”が一時的に発生する。ところでこのタイプの水素結合は表７における“第１級アミド−ＣＯＮＨ2の分子間水素結合時”の振動モードに類似している。したがってこの場合に発生する吸収帯の中心波長が検出され得る範囲は１１．４節で記載された内容と同様に
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．０３〜１．２５［μｍ］の範囲
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．５２〜１．８６［μｍ］の範囲、
で与えられる。しかし結合音に対応した吸収帯の中心波長も考慮に入れると、望ましい波長範囲は４．７節に示されているように０．８４［μｍ］（または０．８７５［μｍ］）から２．５０［μｍ］の範囲となる。
【１０７８】
一方カルシニューリンに依る脱燐酸化反応が生じた場合には、燐酸基内の酸素原子とアルギニン残基の一部との間で水素結合することが示唆されている。そして図５９および図６０を用いて１１．４節で説明したように、水素結合する相手がリシン残基かアルギニン残基かで発生する吸収帯の中心波長の値が変化する。しかし“吸収帯の中心波長が検出され得る範囲”を考えた場合には両者の範囲はほぼ一致し、表７における“第１級アミド−ＣＯＮＨ2の分子間水素結合時”の振動モードに対応する。したがってカルシニューリンに依る脱燐酸化反応が生じた時に発生する吸収帯の中心波長が検出され得る範囲は上記と同様に
○  第２倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．０３〜１．２５［μｍ］の範囲
○  第１倍音に対応した吸収帯の波長範囲は、１．５２〜１．８６［μｍ］の範囲、
であり、しかし結合音に対応した吸収帯の中心波長も考慮に入れた場合には０．８４［μｍ］（または０．８７５［μｍ］）から２．５０［μｍ］の範囲となる。
【１０７９】
本実施例または応用例の技術的対象は“所定波長を含む電磁波を照射して生体活動の検出または測定”を行なう点にある。したがって本実施例または応用例では上述した生体活動に対応して発生する吸収帯に関する電磁波の吸収量変化の検出に限らず、他の方法を用いてもよい。たとえば他の応用例としてｆＭＲＩを用いて生体活動を検出または測定してもよい。すなわち燐酸化反応に応じて基質７８０のヒドロキシル基とカルボキシル基とが水素結合して、一時的に“Ｏ１１−Ｈ１−Ｏ１２−形水素結合”が発生する。この時の中央に存在する水素原子Ｈ１の周囲に局在する電子の存在確率密度（電子雲密度）分布は、水分子間で水素結合した時の水素原子周囲の電子の存在確率密度分布と異なる。
【１０８０】
ところで水素原子Ｈ１の周囲に局在する電子の存在確率分布が核磁気共鳴時の外部磁場に対する磁気的遮蔽効果を持つ（５章参照）ので、燐酸化反応に対応した独自の“化学シフト量”が検出される。また脱燐酸化反応が発生した時も同じように独自の化学シフト量の位置に吸収ピークが発生する。この独自に検出される化学シフト量位置での吸収量変化を測定することで、燐酸化反応あるいは脱燐酸化反応の様子を検出または測定できる。
【１０８１】
図６９を用いた１３．２節の説明で、燐酸化反応カスケード７１１の一部の活動を電磁波（光）照射により阻害して燐酸化反応の効率を低下させる方法、あるいは脱燐酸化反応７１２効率を低下させて燐酸化反応カスケード７１１を活性化させる方法を明示した。またその具体的な一例として１３．３節では、同様な制御により錐体細胞内での記憶作用７７１または忘却作用７７２を促進させる方法について説明した。ここでは上記本実施例または応用例の制御方法に関するより詳細なメカニズムの説明をする。
【１０８２】
図６９の燐酸化反応カスケード７１１または図７０の燐酸化カスケード７５８およびＣａＭキナーゼの燐酸化７５３の反応を安定に起こすには、１３．４節で説明したように“基質７８０内ヒドロキシル基の活性化”が必要不可欠となる。またその活性化には前記ヒドロキシル基とカルボキシル基間の水素結合が必要となる。この“ヒドロキシル基とカルボキシル基とが水素結合した時に発生する吸収帯”を検出するためにわずかな量の電磁波（光）を照射しても、上記燐酸化反応への影響はほとんど起きない。しかし前述した
○  ０．８８［μｍ］（または０．８７５［μｍ］）から０．９４［μｍ］の範囲、
○  １．０３〜１．３９［μｍ］の範囲および
○  １．５２〜１．８４［μｍ］の範囲の波長範囲内に存在し、
上記吸収帯に対応した電磁波（光）を多量に照射すると、ヒドロキシル基とカルボキシル基との間の水素結合内での振動モード全てが励起されてしまう。この励起状態の振動モードは高いエネルギーを持つため、それをきっかけにほとんど水素結合が切断される。その結果として“基質７８０内ヒドロキシル基の活性化”が阻害されて燐酸化反応の効率が大幅に低下させることが可能となる。したがって上記ヒドロキシル基とカルボキシル基との水素結合時に発生する吸収帯に対応した波長の電磁波（光）を多量に照射することで、燐酸化反応カスケード７１１（図６９）を阻害して細胞の活性度を下げる、または記憶作用７７１（図７０）を阻害して忘却作用７７２を亢進させる制御が可能となる。
【１０８３】
一方本実施例または応用例では脱燐酸化酵素のカルシニューリンの触媒作用効率を低下させることも可能となる。カルシニューリンに依る脱燐酸化反応が生じた場合には、燐酸基内の酸素原子とアルギニン残基の一部との間で水素結合する示唆があると前述した。上記アルギニン残基が関与する水素結合に関連した吸収帯の存在を検出するため、わずかな量の電磁波（光）を照射しても生体活動への影響はほとんど無い。
しかし
○  波長範囲として１．０３〜１．２５［μｍ］の範囲  または
○  波長範囲として１．５２〜１．８６［μｍ］の範囲に含まれ、
上記アルギニン残基が関与する水素結合に対応した吸収帯の中心波長を持つ電磁波（光）を多量に照射すると、上記アルギニン残基が関与する水素結合内の振動モードの大部分が励起状態に変化する。またその励起状態のエネルギーが高いため、上記アルギニン残基が関与する水素結合の大部分が切れてカルシニューリンに依る脱燐酸化反応が阻害される。その結果として上記波長が含まれた電磁波（光）を多量に照射すると、脱燐酸化反応７１２（図６９）の阻止により燐酸化反応カスケード７１１が亢進されて細胞が活性化される、または忘却作用７７２（図７０）を阻害して記憶作用７７１を亢進させる制御が可能となる。
【１０８４】
上記実施例では細胞内の生体活動に関して燐酸化反応および脱燐酸化反応を例にとって生体活動の検出／測定方法および制御方法について説明した。しかし本実施例または応用例ではそれに限らず、細胞内外の生体活動に関連した吸収帯に対応した電磁波（光）を用いて行なう他の生体活動の検出／測定方法および制御方法についても適用が可能である。
【１０８５】
１４〕本実施例に共通する特徴
最後に、上記の実施例で説明した生体活動の検出または測定方法と制御方法に共通する特徴をまとめる。
【１０８６】
１４．１）生体活動制御方法の特徴
図６６、図６７、図７７に示し、１２．１節および１２．２節で説明したように、検出／制御対象となる生命体（被験者）６００の外部から生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５内の１点または複数点に対して生体活動検出／制御用電磁波６０８を集光させる所が本実施例における生体活動の制御方法に関する大きな特徴となっている。その結果、高い空間分解能を持って生体内の局所的な特定場所のみの生体活動を制御できる（１２．２節）。
【１０８７】
ところで一般には生命体（被験者）の表面（表皮）に存在する微小な凹凸形状または生命体内部での場所による局所的な屈折率の違いに起因する波面収差が発生するため、特定箇所へ集光させることが難しい。本実施例ではこの問題を回避するため、図７９に示されている方法で検出した波面収差量に応じて波面収差補正素子８４４（図７７参照）を操作して生命体（被験者）６００内での波面収差を補正している。そして生体活動検出／制御用電磁波６０８が通過する光路途中の検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００表面に生命体表面での光散乱防止部材８４１を配置して（図７７参照）、生命体（被験者）の表面（表皮）の微小な凹凸形状による波面収差の増大を防止している。
また図１７および図１８に示されている非血管領域１０内に生体活動検出／制御用電磁波６０８を集光させるため、光路途中に配置された毛細血管２８により電磁波が吸収されて集光が阻害されるのを防止する必要がある。その対策として、図５６を用いて１１．４節および１３．６節で説明したように、血液の大部分を占める水分子の吸収をさけた波長を選択している。
【１０８８】
本実施例では１２．２節の［Ｆ］に記載したように分子構造体の特性を変化させて生体活動の制御を行なう点にも特徴がある。医療分野で治癒促進を目的として行われている光線療法では、発散光状態の近赤外光を患部に照射する。この光線療法による作用機序は、この近赤外光を吸収した表皮近傍で温度を上げて活性度または免疫力を高めていると考えられる。このように温度を上げて間接的に治癒効果を高める従来の光線療法と比べると、分子構造体特性の制御または後述する生体反応（化学反応）または代謝過程を直接制御する本実施例は制御効率が高い。
【１０８９】
また１２．１節で説明したように、生体活動制御と生体活動検出または測定を並行（組み合わせ）可能にして生体活動制御の精度を高めている点にも特徴がある。特に生体活動制御と生体活動検出または測定に同一の光源を用いて装置の簡素化を図っている（１２．１節）。
【１０９０】
１４．２）生体活動検出／測定方法の特徴
生体活動検出用の照射光または電磁波を生体内に照射しその照射領域（照射された局所領域）から得られる電磁波を用いて、生命体内部の局所領域における分光特性または光学特性の変化を検出あるいはその検出信号に基づいて生体活動を測定する点に生体活動検出／測定方法に関する本実施例および応用例の共通な特徴がある。
【１０９１】
ここで上記の分光特性には３章で説明した赤外分光特性、４章で説明した近赤外分光特性、４．８節で説明したＣＡＲＳ顕微分光特性および５章で説明した核磁気共鳴の分光特性（ＮＭＲ、ＭＲＩまたはｆＭＲＩなど）が含まれるがそれに限らず、他の分光特性（たとえば遠赤外分光特性、可視光領域または紫外光領域での分光特性など）の変化を検出してもよい。
【１０９２】
また上記の光学特性には、図６に示した吸収特性、図１８もしくは図１９に示した反射特性、または図７７を用いて検出される透過特性のいずれの光学特性も含まれる。
【１０９３】
ところで上記検出対象となる分光特性または光学特性に関する“変化”とは経過時間に対応した特性変化（すなわち時間変化）を意味し、具体的には４．７節で説明したように５［ｓ］（または２００［ｍｓ］もしくは４［ｍｓ］）より短い時間間隔で分光特性または光学特性が高速に変化する現象が特に本実施例の狭義の検出対象となっている。しかしそれに限らず本章（１４章）で記載する別の条件を満足すれば、ゆっくりとした時間変化に対する検出も本実施例あるは応用例の対象となる。
【１０９４】
光学顕微鏡または共焦顕微鏡などを用いて細胞分裂などの生体活動を観測する方法が従来から知られている。また特開２００９−２２２５３１号公報ではＣＡＲＳ光を用いた酵母細胞の細胞分裂の観察が記載されている。ところでいずれの従来例も生体内の微細な配置場所変化、形状変化または寸法変化などの“ 物理的変化 ”を観測している。このように物理的変化を観測する従来手法では、この『物理的変化を引き起こす根本原因または物理化学的メカニズム』を解明するのは難しく、生命活動への深い解明および分析に限界があった。それに比べて本実施例／本応用例では物理化学的変化に対応して発生する分光特性または光学特性の変化を検出するため、図４、図５８および図７２に示されている物理化学的メカニズム（生体反応または物理化学的反応、詳細な代謝メカニズムなど）を深く知ることが可能となる。
【１０９５】
生命体内部の局所領域における分光特性または光学特性の変化を検出（あるいは制御）する方法として本実施例あるいは本応用例では、所定周波数（波長）を含む電磁波を照射している。従来の分光器のように複数の波長光（異なる複数の周波数が含まれる電磁波）を同時に照射すると実質的に照射光量が増加するため、特に（光学顕微鏡および共焦顕微鏡のように）被測定物の１点に集光させて照射する場合には、照射光が与える熱エネルギーで局所的に被測定物が破壊される恐れがある。それに比べて本実施例／本応用例では所定周波数（波長）のみを含む電磁波を照射するため、被測定物の破壊リスクが低減されると共に生体活動の検出効率も向上する。
【１０９６】
また上記における生体内に照射する所定周波数（波長）の電磁波とは
・  赤外分光特性（４章）または赤外分光特性（３章）の変化を検出する場合には、所定原子が関与する振動モード変化時の（一時的に発生する）吸収帯に含まれる波長光
・  ＣＡＲＳ顕微分光特性（図７６、図７８および４．８節）の変化を検出する場合には、ポンプ光波長８２１とストークス光波長８２２に対応した電磁波
・  核磁気共鳴の分光特性（５章）の変化を検出する場合、
連続波（ＣＷ）分光法では励起用掃引周波数に対応した電磁波  または
パルスＦＴ分光法ではＲＦパルス電磁波
が相当するがそれに限らず、生命体内部の局所領域における分光特性または光学特性の変化を検出ために生命体内に照射されるあらゆる電磁波が対応する。
【１０９７】
一方上記における生体活動検出に利用する照射領域（照射された局所領域）から得られる電磁波は、
・  赤外分光特性（４章）または赤外分光特性（３章）の変化を検出する場合には、所定原子が関与する振動モード変化時の（一時的に発生する）吸収帯に含まれる波長光を意味し、生命体内部の局所領域からの反射光または透過光
・  ＣＡＲＳ顕微分光特性（図７６、図７８および４．８節）の変化を検出する場合には、ストークス光波長８２２に対応した電磁波
・  核磁気共鳴の分光特性（５章）の変化を検出する場合、
連続波（ＣＷ）分光法では緩和放出電磁波
パルスＦＴ分光法では自由誘導減衰電磁波
が相当するがそれに限らず、生命体内部の局所領域における分光特性または光学特性の変化を検出ために利用される生命体内部の局所領域で放出または反射、透過したあらゆる電磁波が対応する。
【１０９８】
１４．３）生体活動の検出／測定方法と制御方法に共通する特徴
次に本実施例および本応用例に関する生体活動の検出／測定方法と制御方法に共通する特徴について説明する。
【１０９９】
１４．２節で記述したように生命体内部の局所領域の分光特性または光学特性の変化を検出するが、それに限らず本実施例および本応用例では、生命体内部の局所領域における生体活動の制御も可能となる。ここで生命体内部の前記局所領域とは、図１７または図１８に示されているように血管（毛細血管２８）を避けた非血管領域１０内の一部を意味する。特にこの非血管領域１０とは、血液（内の白血球、赤血球または血小板など）のように生命体内部の移動を繰り返すのでは無く、生命体内部での所定の『固定領域』を意味している。また前記非血管領域１０内の局所領域を示す具体的領域とは（周辺部も含めた）１個の細胞またはその内部（細胞内部）、あるいは複数の細胞から構成される集合体が対応する。すなわち（周辺部も含めた）１個の細胞に関しては、発火を起こす１個の神経細胞１（とその周辺部）または信号伝達する軸索部２（とその周辺部）の説明を２章と１２章で行い、骨格筋細胞の活動（収縮および弛緩）について１１章で説明した。また細胞内部に関しては１３章で説明した。さらに図２５を用いた６．３．１節での説明（２次元液晶シャッター内光透過部５６のサイズ（開口径）を広げた場合）または図７３の説明から分かるように、複数の細胞から構成される集合体も非血管領域１０内の上記局所領域に対応する。
【１１００】
光学顕微鏡または共焦顕微鏡などを用いて生体内の微細な配置場所変化、形状変化、または寸法変化などの“ 物理的変化 ”を観測する従来の方法は細胞レベルから見るとマクロ的な観察に比べると、本実施例および本応用例で示した細胞レベルでの検出は空間分解能と時間分解能も高くより精密な検出または測定が可能となる。
【１１０１】
２章と１２章では発火時に発生する各種イオンの脱着時に一時的に発生するイオン結合反応または水素結合反応、１１章ではＡＴＰの加水分解反応、また１３章では燐酸化反応または脱燐酸化反応それぞれの検出あるいは制御方法について説明した。上記一連の反応を総称する名称として１２．２節内［Ｃ］では“ 生体反応 ”と呼んだが、それ以外の名称として生化学反応または化学反応あるいは代謝過程もしくはそれらに基づいて発生する物理化学的変化と記載できる。すなわち所定周波数（または波長）を含む電磁波を照射して生体内の（非血管領域に該当する）局所領域で発生する生体反応、生化学反応、化学反応もしくは代謝過程またはそれらに基づいて発生する物理化学的変化の検出または制御を行なう点に本実施例および本応用例の特徴があると言える。
【１１０２】
ところでＹ. Ｈｕａｎｇ 他によると（Ｙ. Ｈｕａｎｇ, Ｔ. Ｋａｒａｓｈｉｍａ, Ｍ. Ｙａｍａｍｏｔｏ, Ｔ. Ｏｇｕｒａ, ａｎｄ Ｈ. Ｈａｍａｇｕｃｈｉ： Ｊ.Ｒａｍａｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃ. Ｖｏｌ. ３５（２００４）ｐ. ５２５−５２６）、酵母細胞の生命活動中には １６０２［ｃｍ-1］位置で吸収帯が現われる。しかし上記論文中ではこの吸収帯の発生メカニズムが開示されて無い。一方Ｒ. Ｍ. Ｓｉｌｖｅｒｓｔｅｉｎ ａｎｄ Ｆ. Ｘ. Ｗｅｂｓｔｅｒ：有機化合物のスペクトルによる同定法 第６版（東京化学同人、１９９９）ｐ.１０８（Ｒ.Ｍ. Ｓｉｌｖｅｒｓｔｅｉｎ ａｎｄ Ｆ. Ｘ. Ｗｅｂｓｔｅｒ： Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ ６ｔｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ （Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ, Ｉｎｃ., １９９８） Ｃｈａｐｔｅｒ ３）によると、１５９０〜１６００［ｃｍ-1］付近にアミノ酸のカルボン酸イオン基に帰属する吸収帯が現われることが知られている。したがって酵母細胞の生命活動中に現われる１６０２［ｃｍ-1］位置での吸収帯は、ペプチド結合する前のアミノ酸単分子の多量分布を表し、“蛋白質合成をする前の準備が整っている（材料が多量に存在する）”状態を示しているとも解釈できる。したがって上記論文は生体反応過程を示しているとは必ずしも言えない。それに対して本実施例または本応用例で記載した場所での吸収帯の発現を検出または制御することで、生命体内部で実際に生じている生体反応（または生化学反応、化学反応ないしは代謝過程、あるいはそれらに基づいて現われる物理化学的変化）の検出または制御を行なうことができる。このように具体的な個々の生体反応（または生化学反応、化学反応ないしは代謝過程、あるいはそれらに基づいて現われる物理化学的変化）の検出または制御を行なうことで、生命活動の内容を高い精度での検出（詳細に識別）または木目細かな制御が可能となる。
【１１０３】
また上記生体反応中（または生化学反応中、化学反応中ないしは代謝過程、あるいはそれらに基づいて現われる物理化学的変化中）に反応中間体として所定原子が一時的にイオン結合または水素結合など（２．５節参照）の化学結合に関与し（図５、図１２、図５８および図７２参照）、その結果として現われる前記所定原子が関与する振動モードの変化に対応する局所領域での分光特性変化または光学特性変化を検出（ とそれに基づく測定 ）または制御する点にも本実施例と本応用例に共通する特徴がある。
【１１０４】
そして図５、図１２、図５８、図７２および１３．４節で説明したように、上記変化する振動モードには所定原子として酸素原子または水素原子が関与している。ここで酸素原子が関与する振動モード変化は大きな検出信号が得られ、水素原子が関与する振動モード変化は生体活動検出／制御用電磁波６０８の波長が短いため水分子の吸収を避けて生命体内部の検出／制御が容易になるという効果がある。すなわち酸素原子の電気陰性度が高く化学結合時の周辺電子雲を引き付ける力が強いので、（Ａ・１３）式で示した電気双極子モーメントμの値が大きくなる結果、（Ａ・４９）式で示すように電磁波の吸収量が増加して検出信号量が増大する。一方水素原子核の質量が小さいため、それが関与する振動周波数が高くなる。一方１１．４節で説明したように、周波数が低い赤外光は生命体中の水分子に吸収されるため生命体内部へ侵入できない。したがって水素原子が関与する振動モード変化を検出または制御する光は水分子の吸収を避けて生命体内部に侵入できるため、生命体内部での生体活動の検出／制御に向く。
【１１０５】
（背景技術）で説明した血液中の酸素濃度計測法の実施例（ 従来例 ）では検出用センサー部を被験者の頭部に接触させて固定する。また光学顕微鏡または共焦顕微鏡で生体活動を観測する従来方式では前記顕微鏡の載物台の上に被測定物を固定する。いずれも従来の観測方法では被験者の行動を大きく規制するため、被験者への大きな負担を強いている。それに比べて本実施例または本応用例では
Ａ〕生体検出部２２０（図４４）および生体活動制御装置（図６６）と被験者との間を非接触    とし、
Ｂ〕被験者の微小な位置ずれに対して自動的に補正
している。その結果、被験者への負担を大幅に軽減できる効果がある。
【１１０６】
またそれを可能にするために本実施例または本応用例では、６．１．３節で説明したように生体活動の検出／制御を行なう第２の検出／制御手段の他に生体活動検出／制御場所の位置検出を行なう第１の検出手段を設け、その第１の検出手段の検出結果に基づき前記第２の検出／制御手段にフィードバックを掛ける。
【１１０７】
１４．４）生体活動検出信号とその信号検出方法の特徴
上述した生体活動検出／制御場所の位置検出手段（第１の検出手段）の検出結果を利用して検出信号を選択的に抽出する点に、本実施例または本応用例に示した生体活動検出方法の特徴がある。検出信号を選択的に抽出する具体的な方法の記載箇所は、図２３を用いた６．３．１節での説明、図６２を用いた１１．５節での説明、そして図７５の説明がそれぞれ対応する。このように生体活動検出／制御場所の位置検出結果を利用して生体活動の検出信号を選択的に抽出することで生体活動検出の電気的負担を軽減し、その結果として高速に生体活動の検出ができるという効果がある。
【１１０８】
また生体活動検出信号の検出方法として図６１、図７３および図８０で説明したように信号方向検知８６３または振幅値５１３、８６４の検出をして、検出信号の信頼性を高めている。
【１１０９】
さらに上記振幅値５１３、８６４の効率的な検出を目指して図７５に示されているように信号処理の途中で直流成分を除去して交流成分のみを抽出することで、微細な信号変化を安定に検出でき信号検出の信頼性が向上する。
【１１１０】
さらに４．７節内の“（微弱信号の検出について）”で記載したように生体に照射する電磁波（近赤外光）に予め変調を掛けて、検出信号のＳ／Ｎ比を上げている。
【１１１１】
１５〕本実施例に関連する基本原理の詳細検討
本実施例に関連して新規に考案した基本原理を、４章と１１．４節で既に説明した。ここではその基本的な考え方の応用として、解析精度向上を目指した計算機シミュレーション方法の改良を提案する。次にその改良形シミュレーション方法で得られた計算結果の予測精度を確認するため、モデル実験の結果と比較する。そして更にこの基本的な考え方および改良形シミュレーション方法に基付く他への応用展開に関して説明する。
【１１１２】
１５．１）計算機シミュレーション方法の改良とシミュレーションに用いる分子構造モデルの説明
４．６．１節で既に説明した理論計算モデルに従った計算機シミュレーション方法では、互いに共有結合関係に有る『水素原子核と炭素原子核との距離を変化させる度に分子全体の構造最適化』を行う必要が有った。その結果、図１１でのαとγ間で分子構造の変化（塩素イオンの位置変化）が起こる等の不都合が生じた。一方Ｔｒｏｔｔらの論文中（G. F. Trott et. al.: Carbohydrate Research, Vol.27 (1973) p.415）では水素原子位置が移動する度に構造最適化を行わず、『分子内での他の全原子の配置を固定したまま水素原子のみの位置が変化した時のエネルギー』を水素原子の移動に関するポテンシャル特性として説明している（但し前記論文中では、本章内の実施例で示すような計算機シミュレーションは行って無い）。従って本節で説明する“改良形シミュレーション方法”では、図８内のステップ６（Ｓ６）で示した“計算機シミュレーションから特定基準振動部のポテンシャル特性を計算”する方法のみに改良を加える。すなわちＴｒｏｔｔらの考え方を参考にして、分子内の他原子核の配置を固定したまま水素原子核の位置のみを変化させた時の分子全体のエネルギー値をシミュレーションする。そして水素原子核が最適配置された時の分子全体エネルギー値を基準と（トータルエネルギー値が“０”になるように原点をシフト）した時の、水素原子核の位置ズレ量ｘに対する分子全体のエネルギー値との差分値Ｖ（ｘ）が上記“特定基準振動部のポテンシャル特性”を表し、（Ａ２５）式で近似的に表現できると見なす。
【１１１３】
本章でも３章および４章と同様に、量子化学計算ソフトとして富士通社製ＳＣＩＧＲＥＳＳ  ＭＯ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｖｅｒｓｉｏｎ  １  Ｐｒｏ（「ＳＣＩＧＲＥＳＳ」は登録商標）を用いて計算機シミュレーションを行う。ここでは予め分子構造の最適化を行った後に、水素原子核の位置をずらす毎に１回のみのＳＣＦ（self-consistent field）計算を行って分子全体のエネルギー値を算出する。従って計算時のキーワードは、「ＰＭ３  ＥＰＳ＝７８．４  １ＳＣＦ」（水の誘電率７８．４を持った溶媒内において、ＨａｍｉｌｔｏｎｉａｎとしてＰＭ３を選択し、１回のみのＳＣＦ計算を行う）に設定した。また計算対象の分子内に含まれる官能基の中心原子（例えば炭素原子か窒素原子か酸素原子か）毎に（Ａ１６）式を用いて換算質量Ｍｘを算出し直し、その結果を（Ａ３２）式に代入してβの値を求める。それ以外は４．２節および４．６節と同様の計算を行う。また４．６．２節の計算と同様に、シミュレーションの結果得られるポテンシャル特性を（Ａ２５）式で近似した時の各係数κ2およびκ4の値を（Ａ６０）式に代入して光吸収帯中央部の波数値または波長値を算出する。
【１１１４】
次に上記の改良形シミュレーション方法を用いて“特定基準振動部のポテンシャル特性”を計算するために用いる分子構造モデルを説明する。
【１１１５】
既に２．５節で説明したように、神経細胞の神経細胞体１内での発火時や軸索２内の信号伝達時または神経筋接合部５における筋収縮信号伝達時に、塩素イオンがＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内のコリン部に一時的に水素結合（またはイオン結合）することが予想される。従って今回も４章と同様の図１２（ａ）に示した分子構造モデルを用いて再度シミュレーションをやり直し、４．６．４節で得られた計算結果との比較を行う。
【１１１６】
また図５８（ｂ）を用いた１１．３節の説明または図７２（ｃ）を用いた１３．４節の説明で示したように、骨格筋（横紋筋）の収縮（ＡＴＰの加水分解）時および燐酸化反応過程の終段階ではγ燐酸基がリシン残基（Lysine residue）Ｌｙｓ１８５、Ｌｙｓ１６８と水素結合（またはイオン結合）すると予想される。この状態を表現する分子構造モデルには、“蛋白質内のリシン残基がγ燐酸基と水素結合”している分子構造が望ましい。所でリシンが蛋白質内でペプチド結合している状態を示す最も単純な分子構造は、図８１のように１個のリシンが２個のグリシンに挟まれてペプチド結合している状態である。従ってこの時にリシン残基の先端でイオン化している第１級アミン部がγ燐酸基と水素結合する図８１の状態をシミュレーション用の分子構造モデルに採用する。ここでγ燐酸基は“−２”の負電荷を持っているため、図８１の分子全体では“−１”の負電荷を持っている状態として計算機シミュレーションを行う。更にγ燐酸基との水素結合（あるいはイオン結合）有無の違いを見るため、図８１の分子構造モデルにおけるγ燐酸基有無でのポテンシャル特性の違いをシミュレーションする。
【１１１７】
Ｆ．Ｈ．Ｎｅｔｔｅｒの説明（F. H. Netter: The Netter collection of medical illustrations Volume 1 Nervous system, Part 1 Anatomy and physiology (Elsevier, Inc., Philadelphia, 1983）p. 154）に拠ると、抑制性神経細胞からの信号伝達を受けるとリガンド依存性Ｃｌ-チャネルが開口して神経細胞の細胞膜の外側（細胞外液１３側）から細胞質側に向けて塩素イオンが流入する。その結果、細胞質側に配置されたＰＥＡＭやＰＳＲＮ（表１と図４参照）内に存在しイオン化している第１級アミン部に、前記の流入塩素イオンが水素結合（またはイオン結合）すると予想される。従ってこの時に発生する光学的な特性変化の有無を理論的に予測するため、イオン化している第１級アミン部に塩素イオンが水素結合（またはイオン結合）した分子構造モデルを立てて、水素原子核位置に依存するポテンシャル特性をシミュレーションする。ここで設定する分子構造モデルとしては、本来ＰＥＡＭまたはＰＳＲＮを使う方が望ましい。しかし蛋白質内のリシン残基がγ燐酸基と水素結合している時のポテンシャル特性と比較するため、図８１の分子構造モデル内でγ燐酸基を塩素イオンに置き換えて構造最適化した後の分子構造モデルを採用した。なおこの分子構造モデルでは、分子全体の電荷量は“０”のニュートラルな状態となっている。
【１１１８】
神経伝達物質の中でアミン類に属するノルアドレナリン、ドーパミン、セロトニン、ヒスタミンなどは、
その分子構造内に共通して第１級アミン（−ＮＨ2：イオン化時には−Ｎ+Ｈ3）の官能基を持つ。また同じく神経伝達物質の中で広義のアミノ酸に属するグルタミン酸、γ-アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）、グリシンも、その分子構造内に共通して第１級アミンの官能基を持つ。一方前記第１級アミンは生体内ではほとんどイオン化すると言われている。すなわち鈴木らの解説（鈴木敬一郎他編：カラーイラストで学ぶ集中講義 生化学（メジカルビュー社、２０１１年）ｐ．１１２）に拠ると、ｐＨ値が９．６の時には水中でイオン化状態（−Ｎ+Ｈ3）と非イオン状態（−ＮＨ2）のアミノ基（第１級アミン）が存在する確率が等しくなり、ｐＨ値が８．０以下ではほぼ全てのアミノ基（第１級アミン）が水中でイオン化状態（−Ｎ＋Ｈ３）になる。そして生体内に含まれる大部分の水分のｐＨ値が７前後なので、生体内のほとんどの第１級アミンはイオン化（−Ｎ+Ｈ3）している。従ってこれらの神経伝達物質が受容体（receptor）と一時的に結合する時には、前記神経伝達物質内のイオン化した第１級アミン部が受容体内の特定原子と一時的に水素結合（またはイオン結合）すると考えられる。所で前記受容体の大部分はアミノ酸が繋がった蛋白質で構成される。ここで前述した神経伝達物質内の正にイオン化した第１級アミンと静電気的に引き合える負の電荷を残基（residue）に持ち、蛋白質を構成し得るアミノ酸は、カルボキシル基（−ＣＯＯ−）を有するアスパラギン酸かグルタミン酸しか存在し無い。従って脳内の信号伝達の過程で、前述した神経伝達物質が受容体と一時的に結合する場合には、第１級アミンとカルボキシル基が水素結合（またはイオン結合）すると予想される。それ故、水中でイオン化した単独の第１級アミン部の光学特性と第１級アミンとカルボキシル基が水素結合（またはイオン結合）した時の光学特性が異なれば、前記の神経伝達物質が受容体との間で一時的結合が生じた時に光学的な特性変化が起きると理論的に予想できる。分子構造を簡素化して汎用性を持たせた形で第１級アミンとカルボキシル基間の水素結合（またはイオン結合）状態を表現するため、図８２に示したリシンの残基部に酢酸が水素結合（またはイオン結合）した分子構造モデルを設定し、水素結合に関与する水素原子核の位置に対するポテンシャル特性をシミュレーションする。
【１１１９】
蛋白質の立体構造の一形態である“αヘリックス構造体”に対して特定波長光を照射し、このαヘリックスを構成する水素原子の振動を励起してαヘリックスの機械的強度を弱めて生体活動を外部から制御する方法に付いて、図６８（ｂ）を用いて１２．３節で説明した。この場合、所定の制御のために照射する特定波長光が及ぼす他の生体活動への影響を、極力低減させる必要が有る。もしもαヘリックスを構成する水素原子のポテンシャル特性が前述したような他の生体反応や物理化学的変化が起きた時のポテンシャル特性と異なれば、生体内に照射する特定波長光が“αヘリックスの機械的強度を弱める”ためだけに作用し、他の生体活動への影響は少ないと言える。ここでは量子化学計算ソフトの都合でαヘリックス構造を分子構造モデルとせず、代わりに図８３に示した４個のグリシンから構成される簡易形βシート構造を分子構造モデルに設定してポテンシャル特性をシミュレーションする。また参考までに、この簡易形βシート構造内で水素結合する部分を破線で示す。また図８３に示すようにβシート構造を構成する水素原子は第２級アミン構造（＞Ｎ−Ｈ）の一部を構成する。一方神経伝達物質の中でアミン類に属するアドレナリンは、その分子構造内に第２級アミン（＞Ｎ−Ｈ）の官能基を持つ。従って、このアドレナリンが受容体と一時的に結合する時の水素結合に関与する水素原子のポテンシャル特性も、上記のβシート構造構成時のポテンシャル特性に類似すると予想される。
【１１２０】
１５．２）シミュレーション結果とモデル実験結果との比較検討
水中でコリン・カチオンが単体で存在する時と、コリン・カチオンが塩素イオンと水素結合して塩化コリン・ペアを形成した時のポテンシャル特性変化を図８４に示す。コリン・カチオン内に含まれるメチル基の中心部に配置された炭素原子核と水素結合に関与する水素原子核との間の距離を図８４の横軸に取り、両者間の距離が変化した時の分子全体のトータルエネルギーの変化量（差分値）を縦軸に取っている。またコリン・カチオン単体または塩化コリン・ペア全体の分子構造が最適化された状態を図８４での縦軸と横軸の原点に設定した。更に計算機シミュレーションで得られたポテンシャル特性を（Ａ２５）式に基付いて近似式で表した時の特性を図８４内に破線で表記した。図８４に示した近似式と（Ａ２５）式を比較すると、水中でコリン・カチオンが単体で存在する時はκ2≒１６．１、κ4≒２３．５と近似される。また水中で塩化コリン・ペアを形成した時には、κ2≒１０．９、κ4≒１７．７と近似される。次にこの結果を（Ａ６０）式に代入して、振動モードの励起時に吸収される光の特性変化を検討する。その結果、水中でコリン・カチオンが単体で存在する時よりも塩化コリン・ペアを形成した時の方がνmの値が小さくなるので、基準音と倍音共に吸収波長が長くなる（波数値が小さくなる）事が分かる。従って水中でコリン・カチオンが単体で存在した場合と比べ、コリン・カチオンが塩素イオンと水素結合して塩化コリン・ペアを形成すると光学特性が変化（吸収特性における水素原子振動に関係する吸収帯の波長シフト（波数変化））する事が理論的に予想される。
【１１２１】
更に水中で蛋白質を構成するリシン残基先端部のイオン化した第１級アミンに塩素イオンが結合する前後でのポテンシャル特性変化を図８５に示す。また図８４と同様に、計算機シミュレーションで得られたポテンシャル特性を（Ａ２５）式に基付いて近似式で表した時の特性を破線で明示した。図８５上の近似式と（Ａ２５）式を比較すると分かるように、水中で蛋白質を構成するリシン残基先端部のイオン化した第１級アミン単体ではκ2≒２０．０、κ4≒１９．５と近似される。一方その先端に塩素イオンが水素結合（またはイオン結合）するとκ2≒１２．３、κ４≒２２．５と近似され、κ2の値が低下する。これは蛋白質を構成するリシン残基先端部のイオン化した第１級アミンに塩素イオンが水素結合（またはイオン結合）すると光学特性が変化（吸収帯の波長シフト（波数変化））する事を意味する。所で蛋白質内のリシンとＰＥＡＭやＰＳＲＮとでは分子構造が大きく異なるが、[1] いずれも水中ではイオン化する第１級アミンを有し（表１参照）、[2] このイオン化した第１級アミン内の水素原子を介して塩素イオンとの間にＮ−Ｈ…Ｃｌ-形の水素結合を形成する所が一致しているため、ＰＥＡＭやＰＳＲＮ内のイオン化した第１級アミン部での塩素イオンとの水素結合有無によるグループ振動モード変化は、図８５に類似した特性が得られると予想される。従って抑制性神経細胞からの信号伝達を受けて塩素イオンが神経細胞の細胞膜の外側（細胞外液１３側）から細胞質側に向けて流入すると、神経細胞膜の内側での光学特性が変化（吸収帯の波長シフト（波数変化））すると理論的に予想できる。
【１１２２】
上記の計算機シミュレーションから導き出される基準音と第１倍音、第２倍音での吸収帯のピーク位置での波数値（波長）と実験による測定結果との比較を表８に示す。所で３章の中で説明したような“ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮへの塩素イオンの付着”や１１．４節で説明したような“蛋白質中のリシンへのＡＴＰ加水分解”を再現する実験を直ちに実施するのは難しい。従ってその代わりに、簡易的なモデル実験として『水中のアニオン・カチオンペア間で化学的または物理化学的に変化（水素結合またはイオン結合）する時の光学特性変化』を測定した。そして前記のアニオン・カチオンペアとして塩化コリンでの光学特性変化が現れれば、その実験結果が“ＰＣＬＮまたはＳＭＬＮへの塩素イオン付着時の一時的な光学特性変化”を示唆する。また同様に燐酸二水素アンモニウムの水中での光学特性変化が現れれば、その実験結果が“ＡＴＰ加水分解時の光学的特性変化”を示唆すると考えられる。また実験結果の比較のため、臭化コリンや塩化アンモニウムの実験も行った。なお実験に使用したこれらの試料は和光純薬工業株式会社と東京化成株式会社から購入した。測定装置の波数分解能は４［ｃｍ-1］で、２３℃において１０００回のオーダーで繰り返し測定した後の積算結果を実験データとした。この表８内の“乾燥固体”では、試料を窒素雰囲気のグローボックス内で乳鉢と乳棒を用いてすり潰して粉末状にしてＣａＦ2（窓板）で挟み透過法で測定した。ここでは実験データの種類が少なかったので、表８では参考までにＲ．Ｍ．ＳｉｌｖｅｒｓｔｅｉｎとＦ．Ｘ．Ｗｅｂｓｔｅｒの著書（R. M. Silverstein and F. X. Webster: Spectrometric Identification of Organic Compounds 6th Edition (John Wiley & Sons Inc., 1998)）の内容および尾崎と河田が編集した著書（尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６））の内容を追記した。表８で理論的予測値と実験結果（および参考文献情報）を比較すると、水素結合が無い官能基単体でのグループ振動では実際より理論的予測値の方が波数値は大きく（波長が短く）現れ、塩素イオンとの水素結合時（またはイオン結合時）では実際より理論的予測値の方が波数値は小さく（波長が長く）現れている。この理論的予測値と実験結果とのずれの原因は、分子構造モデルの簡素化を目指して対象分子単体のシミュレーションを行い、周囲の分子との相互作用をシミュレーション対象から外した所に有ると考えている。つまり水溶液状態のコリン・カチオンや２個のグリシンに挟まれたリシン内の水素原子核は、周囲の水分子の影響を受けて振動の制約を受ける。その結果、分子単体でも周辺の水分子と非常に弱い水素結合をした時のように理論的予測値からの波数値の減少（長波長化）が予想される。また計算時の分子構造モデルには、水素結合に関与している塩素イオンと周辺水分子との相互作用は無視されている。しかし実際には水中での塩素イオンが持つ“負電荷”の一部が周辺の水分子へ向かって流出しているので、理論的予測値からの波数値の増加（短波長化）が予想される（詳細は後述する）。
しかしそれ以外では、ほとんどのデータで理論予測結果と実験結果（および参考文献情報）との誤差が±２割以下であり、４章で説明したシミュレーション方法で得られた表５の結果と比べると理論予測精度が格段に向上している事が分かる。特に理論予測結果として
○ 水素結合が無い官能基単体でのグループ振動時と比べ、塩素イオンと水素結合（またはイオン結合）時
の方が基準音／第１倍音／第２倍音いずれも吸収帯の波数値が小さく（波長が長く）なる
○ 塩素イオンと水素結合（またはイオン結合）有無のいずれの場合も、官能基の中心原子が窒素原子より
炭素原子の方が基準音／第１倍音／第２倍音共に吸収帯の波数値が小さく（波長が長く）なる
と言う本質的特性が示されている。つまり実験の結果、この１５章で説明した改良形シミュレーション方法を用いた理論的予測結果は有る程度の信頼性を持つ事が確かめられた。その結果として、今後の説明では個々の詳細な実験結果を明示しなくても、理論的予測結果を示すだけで有る程度は実際に起こる現象の解説が可能になった。
【１１２３】
【表８】
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【１１２４】
水中の高分子に含まれるアミンが一時的に他の原子と水素結合（あるいはイオン結合）した時のポテンシャル特性変化を図８６に示す。ここではアミンの中心位置に配置された窒素原子核と水素結合に関与する水素原子核間距離の構造最適時からのズレ量を横軸に取った。また１５．１節で説明した分子構造モデルに基付き、アミンの水素結合相手を替えて得られるポテンシャル特性を図８６内に追記表示した。前述したように、それぞれのポテンシャル特性を表す曲線は（Ａ２５）式で近似された後、（Ａ６０）式により水素結合部（またはイオン結合部）で発生する吸収帯のピーク波数（またはピーク位置での波長）の値が理論的に予想される。従って異なるポテンシャル特性間で図８６内の曲線が完全に重なる場合には、そこから得られる吸光特性において同じ波数位置（または波長位置）に吸収帯が重なって現れるため、互いを分離して検出する事は難しい。その逆に図８６に示すように全てのポテンシャル特性を示す曲線が異なる場合には、それぞれの水素結合（またはイオン結合）の状態に応じて発生する吸収帯は異なる波数位置（または波長位置）に現れる。従って吸収帯が現れる波数値（または波長位置）を検出する事で、生体反応過程または生体内での化学的変化または物理化学的変化の過程で一時的にどのような反応や変化が生体内部で起きているかを有る程度予想できる。所で図８６では共通にアミンを使用し、特に水素結合相手が塩素イオン以外の特性は全て同じ“Ｎ−Ｈ…Ｏタイプ”の水素結合（またはイオン結合）をしているにも関わらず、全てが異なる曲線を示している。この結果、生体内で（一時的に）発生する吸収帯の位置検出により、感度良く多種多様の生体反応または化学的変化や物理化学的変化の特定が可能になると言える。
【１１２５】
次に図８６と表８を用いて、水素結合（またはイオン結合）に基付いて発生する吸収帯が現れる波数値（または波長位置）の定性的な予測方法を説明する。（Ａ６０）式の右辺は第１項の寄与が支配的で、第２項の影響は余り大きくない。従って（Ａ６０）式におけるκ2の係数値の大小のみで、概略の波数値（または波長位置）が予想できる。一方（Ａ２５）式から明らかなように、図８６での凹状の曲線が上に向かって広がっている（原点近傍での曲率半径が大きい）時にはκ2の係数値が小さくなり、吸収帯の波数値が小さく（波長が長く）なる。ここで図８６が示すように、蛋白質内（２個のグリシンで囲まれた）リシンの先端部のイオン化した第１級アミンが水素結合をせずに単体で存在している状態が最も曲線の上部が狭くなっている。この時の基準音および第１倍音と第２倍音の吸収帯の中心波数（や波長）は表８（の実験結果や参考文献情報）から分かるので、他原子との水素結合（あるいはイオン結合）時に発生する吸収帯の波数値はそれよりも小さな値を取る（波長は長くなる）と予想される。そして図８６に拠ると、基準音および第１倍音と第２倍音いずれも吸収帯の中心波数は、アミンの水素結合相手がβシートを形成する第２級アミド−ＣＯＮＨ−内の酸素原子、カルボキシル基内の酸素原子、塩素イオンの順に小さくなる（波長は長くなる）。
【１１２６】
蛋白質内（２個のグリシンで囲まれた）リシンの先端部のイオン化した第１級アミンがγ燐酸基と水素結合（またはイオン結合）した時のポテンシャル特性は、図８６が示すように水素と窒素の原子核間の距離が最適時より０．４７Å以上離れると負の値を取る。ここで水素と窒素の原子核間の距離を更に広げた時のポテンシャル特性を計算機シミュレーションし、その結果を図８７に示す。図８７から、水素と窒素の原子核間の距離を更に広げた所でポテンシャル（トータルエネルギーの差分値）が最小値を取る事が分かる。図８７ではこの位置を横軸の原点に設定し直している。そしてこの位置では、第１級アミンの中心に位置した窒素原子核よりもγ燐酸基内の酸素原子核の方に水素原子核が近付いている。つまり水素原子が図８７の左側の極小点近傍に存在する時はリシンの先端部の第１級アミンがイオン化した状態（−Ｎ+Ｈ3）を示し、この水素原子が図８７の右側の最小点近傍に移動するとリシンの先端部の第１級アミンが非イオンの状態（−ＮＨ2）になると共にγ燐酸基内でヒドロキシル基（−ＯＨ）を構成すると考えられる。またＴｒｏｔｔらの論文（G. F. Trott et. al.: Carbohydrate Research, Vol.27 (1973) p.415）でもポテンシャル特性に複数の極小点を持つ例が開示されており、図８７の現象は現実に起こり得ると考えられる。所でこの水素原子が図８７の左側の極小点近傍に存在する時の基底状態のエネルギー準位はポテンシャル障壁より低く、左側の極小点近傍に滞在すると考えられる。しかしこの水素原子の振動モードが励起準位になると、容易にポテンシャル障壁を乗り越えられる。従って図８７に示した第１級アミンがγ燐酸基と水素結合（またはイオン結合）した時のポテンシャル特性の範囲では、水素原子核が窒素原子核近傍に滞在したままでの光吸収より、γ燐酸基内の酸素原子核近傍に滞在した状態での光吸収の方が発生頻度は高く見える。それに反して１５．５節で後述するように、水素原子核が窒素原子核近傍に滞在したままで第１倍音に対応した振動モード励起をすると思われる実験結果が得られている。この理論的予測と実験結果の不一致の原因は、図８１に示した分子構造モデルで周囲の分子（例えば水分子）との相互作用の影響が含まれて無いためと予想される。そして１５．４節内の検討の中で図９６に示す分子構造モデルを使用したように、汎用性の有る水分子配置方法を見出して計算予測精度を向上させる事が今後の課題と考える。
【１１２７】
次に同じ第１級アミンが水素結合（またはイオン結合）する相手に対応してポテンシャル特性が大きく変化する理由を説明する。図５９を用いた１１．４節での説明では、水素結合する相手の分子構造の違いによりポテンシャル特性が変化すると説明した。しかし詳細に分析／検討を行った結果、“水素結合する相手原子の実行電荷量”や“水素原子と相手原子間の最適構造時の距離”に拠ってポテンシャル特性が変化する事が分かった。所でこの“実行電荷量（Net atomic charge）”とは、例えばＭｕｌｌｉｋｅｎによる電子数解析（population analysis）（原田義也：量子化学 下巻（裳華房、２００７）p. 163 参照）に基付いて算出した分子内の原子毎に算出した電荷量を意味している。また炭素／窒素／酸素の各原子と比較して水素原子の電気陰性度は低いので、分子内で水素原子の実行電荷量が“プラス”になる場合が多い。ここで説明するために、水素結合（またはイオン結合）関与部位の最適構造時におけるパラメータ値を図８６内に掲載した。すなわちβシート内で水素結合する相手である第２級アミド−ＣＯＮＨ−内の酸素原子の実行電荷量は−０．４９０と比較的大きいので、水素原子を引き付ける力が弱い。その結果、Ｈ−Ｏ間距離が１．８５６［Å］と広い代わりにＮ−Ｈ距離が１．０１２［Å］と狭い。この状態は水素結合をしない単独でイオン化した第１級アミドに近いため、第１級アミド内でのグループ振動に帰属した吸収帯の波数値（または波長）に近い値を示す。所で図８６に示す計算機シミュレーション結果では、図８３に示した簡易形βシートの分子構造モデルを用いており、図６８（ｂ）を用いて１２．３節で説明したαヘリックス構造とは異なる。しかしβシートもαヘリックスもペプチド結合部を構成する第２級アミド−ＣＯＮＨ−間のＣ＝Ｏ…Ｈ−Ｎ形水素結合を形成する部分は共通している。従って１２．４節で説明した生体活動の制御を行うための照射に使用する電磁場（光）の波長（または波数値）は、ここで図８６を用いて予想した値と近似的に一致すると予想される。次に水中でイオン化したカルボキシル基（−ＣＯＯ−）内の酸素原子の電荷量は−０．６９０と少し小さくなるので、水素原子を引きつける力が相対的に強くなる。そのためＨ−Ｏ間距離が１．７３２Åと短くなると共にＮ−Ｈ距離が１．０３１Åと広がる。従ってこの水素結合（またはイオン結合）に帰属して発生する吸収帯の波数値がβシート内水素結合時より小さく、波長としては長くなる。所で１５．１節の中で説明した分子構造モデルでは、カルボキシル基（−ＣＯＯ−）内酸素原子と水素結合（あるいはイオン結合）する相手は水中でイオン化した第１級アミン（−Ｎ+Ｈ3）となっている。しかしこれに限らず、カルボキシル基（−ＣＯＯ−）内酸素原子と水素結合する相手として第２級アミン（＞Ｎ−Ｈ）でも吸収帯の波数値（ないし波長）はほぼ同じ値を取ると予想される。更に水素結合相手の塩素イオンでは実行電荷量が−０．８９８と下がるため、水素原子を引きつける力が強まる。その結果として、Ｎ−Ｈ距離が１．０５６Åと広がる。このように図８６の水素と窒素の原子核間距離の最適位置からのずれ量ｘが負値を取る所では、最適構造時のＮ−Ｈ距離が広がっていると、水素と窒素の原子核間��離が多少縮んでも（ずれ量ｘが負に減少しても）第１級アミン全体としての構造的歪み量も小さいので、トータルエネルギー差分値Ｖの増加量も少ない。また一般に塩素原子と水素原子間は共有結合せず（多くの場合はイオン結合）、塩素原子核と水素原子核間が接近し過ぎると斥力が働いてトータルエネルギー差分値Ｖが増加する。そのため塩素イオンと水素結合している場合には、図８６の水素と窒素の原子核間距離の最適位置からのずれ量ｘが正値を取る所では、ずれ量ｘの増加に従ってトータルエネルギー差分値Ｖが単調増加する。それに比べてγ燐酸基やカルボキシル基と水素結合する場合には、図８６の水素と窒素の原子核間距離の最適位置からのずれ量ｘが正値を取る方向で大きくずれた所ではトータルエネルギー差分値Ｖが減少する。その理由は以下のように説明できる。図８６内の表が示すように、水素結合時のγ燐酸基内の酸素原子の実行電荷量は−１．０７９と最も低く水素原子を引き付ける力が強い。従って、Ｈ−Ｏ間距離が１．６７５［Å］と最も短くなる反面、Ｎ−Ｈ距離が１．０４４［Å］と広がる。このようにγ燐酸基内の酸素原子の水素原子を引き付ける力が強過ぎるため、その酸素原子（図８７）近傍に水素原子が局在すると構成分子のトータルエネルギーが減少する。そして図８７の最小点位置では、水素原子と酸素原子が共有結合してヒドロキシル基（−ＯＨ基）を形成すると考えられる。
【１１２８】
更にこの議論は図８４に示したコリン部内のメチル基にも適用できる。図１２（ａ）に示した分子構造モデルを計算機シミュレーションに使用した場合、塩素イオンの実行電荷量は−０．９１６で、Ｃｌ−−Ｈ間距離が１．７８［Å］、Ｈ−Ｃ間距離が１．１６［Å］だった。それと比べて図９６に示す分子構造モデルのように周囲の水分子との相互作用の一部を考慮した場合には、塩素イオンが持つ負電荷の一部が水分子内の水素原子を経由して酸素原子へ供給される。従って塩素イオンの実行電荷量は−０．８０９と大きく上昇するため、コリン部内の水素原子核を引きつける力が弱まる。その結果、Ｃｌ−−Ｈ間距離が１．８０［Å］と増加する反面、Ｈ−Ｃ間距離が１．１５［Å］と減少する。そのため水分子との相互作用を考慮すると、塩素イオンとの水素結合力が弱まり、対応する吸収帯の波数値が増加する（波長は短くなる）。これらの議論から、表８のように周辺の水分子間の相互作用を無視して理論予測した場合には、水溶液中の塩化コリンで発生する吸収帯の波数値が実験結果より小さくなる（長波長化する）理由が説明できる。一方、図８４に示した塩素イオンの他にハロゲンイオンとして臭素イオンや沃素イオンが存在する。ここで塩素イオンと比べると臭素イオンや沃素イオンのイオン半径が大きいため、水素結合（またはイオン結合）した時のメチル基内の水素原子を引き付ける力が相対的に弱い。従って臭化コリンや沃化コリンの対応した水素原子のポテンシャル特性はコリン・カチオン単体でのポテンシャル特性に近付くと予想される。その結果として、臭化コリン・ペアや沃化コリン・ペアに帰属する吸収帯の波数値や波長はコリン・カチオン単体時のそれに近いと思われる。一方１５．１節で説明した以外の神経伝達物質としてアセチルコリンが知られており、このアセチルコリンの分子構造内には前述したコリン部が含まれている。従ってアセチルコリンが受容体（receptor）と一時的に結合する時には、コリン部内のメチル基と受容体内のカルボキシル基（−ＣＯＯ−）を構成する酸素原子との間に水素結合（あるいはイオン結合）が生じると予想される。ここで図８４および図８６の記載内容を組み合わせると、アセチルコリンと受容体が水素結合する時に発生する吸収帯の波数値（または波長）を予測できる。すなわち図８６に示すように、水素結合時のカルボキシル基（−ＣＯＯ−）内の酸素原子の実行電荷量は塩素イオンより大きく、水素原子を引き付ける力が相対的に弱いと予想される。従ってこの時のポテンシャル特性は、図８４に示した２曲線の間を通過すると考えられる。その結果として、アセチルコリンが受容体と一時的に水素結合（またはイオン結合）した時のポテンシャル近似式内では、１０．９＜κ2＜１６．１の関係が満たされると予想される。この結果に更に表８の内容を加味すると、アセチルコリンが受容体と一時的に水素結合した時に発生する吸収帯の波数（または波長）は、第１倍音では５６００〜６１８８［ｃｍ-1］（１．７００〜１．６１６［μｍ］）、第２倍音では８３３０〜８７００［ｃｍ-1］のそれぞれ範囲内に現れると予想される。ここでポテンシャル特性を考える時の注意点が１点存在する。水中でイオン化した第１級アミン（−Ｎ+Ｈ3）は水��原子を１個奪われて非イオン状態（−ＮＨ2）に変化できるため、図８６の右側（ｘ＞０側）でのトータルエネルギー差分値Ｖの減少が許される。それに比べてメチル基から１個の水素原子を遠方に引き離すのは難しい。それゆえに図８４の右側（ｘ＞０側）ではトータルエネルギー差分値Ｖが減少する事は無い。
【１１２９】
この１５．２節のまとめとして、最後に１５．１節での問題提起内容に関する残りの回答を整理する。すなわち第１級アミンまたは第２級アミンの官能基を持つ神経伝達物質やアセチルコリンなどの神経伝達物質と受容体との間で一時的に水素結合（イオン結合）すると局所的に光学特性変化（吸収帯の波長シフトや波数変化）が発生する。従って原理的には、神経伝達物質と受容体間の一時的な結合状態を生体活動の一部として検出可能と思われる。また図８６に示すように生体反応または生体内での化学的あるいは物理化学的変化の内容毎に電磁波の吸収波長（や吸収波数値）が異なっている。従って外部から単波長光などの狭帯域光を照射する事で、他の生体反応または生体内での化学的／物理化学的変化に影響を及ぼす事無く生体活動の制御（例えばαヘリックスの機械的強度を変化させた発火の促進や１３章で説明した燐酸化／脱燐酸化制御など）が可能と思われる。
【１１３０】
この節では各種の分子構造モデルに基付く計算機シミュレーションで得られた理論的な特性予測と比較する形で実験結果の一部を示した。更に次節以降では、個々のモデル実験結果に関して詳細に説明する。これらの全ての実験は株式会社東レリサーチセンターの協力を仰いだ。また全ての実験は共通に、２３［℃］一定の環境下で実施された。
【１１３１】
１５．３）塩化コリンに関する実験結果の説明
実際に生体内で発生する生体活動の外部からの検出可否を検討するため、１５．１節で分子構造モデル立て、１５．２節で計算機シミュレーションを行った結果、生体内で発生する生体活動に対する外部からの検出可能性を理論的に予測できた。次に簡易的なモデル実験により、（生体内の生化学反応や化学的／物理化学的変化や分子の立体構造変化あるいは代謝活動などに関する）生体活動に対する外部からの検出可能性を確かめる。最初に本１５．３節では神経細胞に関係した発火や信号伝達に関する簡易的なモデル実験を行う。２．５節で説明したように、神経細胞の神経細胞体１内での発火時や軸索２内の信号伝達時または神経筋接合部５における筋収縮信号伝達時に、塩素イオンがＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内のコリン部に一時的に水素結合（またはイオン結合）する事が予想される。従って上記発火や信号伝達に関する簡易的なモデル実験として、塩化コリンでの水素結合（またはイオン結合）部に関係する光学特性変化を実験で確かめる。
【１１３２】
１５．２節で説明したように、塩素イオンに比べると臭素イオンのイオン半径が大きいため、臭化コリン内での臭素原子と水素原子間の水素結合力は比較的小さいと考えられる。従って臭化コリンの吸収スペクトルは、塩化コリンと比べるとコリン・カチオン単体での吸収スペクトルに近いと予想される。そのため臭化コリンおよび塩化コリンの間の吸収スペクトルの違いが現れる部分が、塩化コリン内での水素結合部（またはメチル基内水素原子と塩素イオン間のイオン結合部）に起因して発生する吸収帯を表すと考えられる。まず始めに１５．２節内で説明した方法で作成した乾燥固体状態での臭化コリンの吸収スペクトルを測定した結果を図８８に示す。なお固体状態の試料は全て波数分解能４［ｃｍ-1］の光透過装置（Ｂｒｕｋｅｒ社製ＩＦＳ１２５ＨＲ）で測定し、４０９６回の繰り返し積算値を実験結果とした。この図８８はメチル基の吸収スペクトルに類似した特性を示しているように見える。図８８に示した吸収スペクトルを解説すると、３０００［ｃｍ-1］周辺の複数の吸収帯は基準音領域９０１での特性を示し、波数値の低い方がメチル基の対称伸縮振動９０４−１に帰属するグループ振動を、そして波数値の高い方がメチル基の逆対称伸縮振動９０５−１に帰属するグループ振動を現していると思われる。一方４３００［ｃｍ-1］周辺は結合音領域９０２、６０００［ｃｍ-1］周辺が第１倍音領域９０３に対応すると考えられる。そして第１倍音領域９０３での複数の吸収帯パターンは概略基準音領域９０１の吸収帯パターンに類似している所から、第１倍音領域９０３内での波数値の低い側の吸収帯がメチル基の対称伸縮振動９０４−３に帰属するグループ振動、そして波数値の高い側の吸収帯が逆対称伸縮振動９０５−３に帰属するグループ振動を現していると予想される。
【１１３３】
次に第１倍音領域９０３における乾燥固体状態での塩化コリンと臭化コリン間の吸収スペクトル特性の比較結果を図８９に示す。特に両者間の違いを比較し易いように、始めに各吸収スペクトルのベースラインを引き去り、次に吸光度を表す対数目盛上での両者の吸収ピーク強度を一致させた後に、図８９の下側に重ねて表示すると共に図８９の上側にその差分特性を表示した。図８９において臭化コリン内での逆対称伸縮振動９０６−３に帰属すると思われる６２３５［ｃｍ-1］の吸収帯が、塩化コリンでは６１８８［ｃｍ-1］にシフトしている。一方第１倍音領域９０３における最大吸収ピークの波数値は５９８２［ｃｍ-1］近傍と臭化コリンと塩化コリンでほぼ一致している。従ってこの吸収ピークはメチル基単体のグループ振動に帰属すると予想される。その反面、臭化コリンでは現れていた５８１９［ｃｍ-1］の吸収帯は、塩化コリンでは消失している。この吸収スペクトル間の違いは、両者の差を取ると一層明確に現れてくる。図８９において吸光度は対数目盛で示しているので、図８９の上部は対数目盛上での差分値を示している。波数が高い方から差分値の特性を説明すると、６２７９［ｃｍ-1］で極小値を取り、６１７８［ｃｍ-1］および６１１１［ｃｍ-1］で極大値を取る事が分かる。ここで塩化コリン内ではメチル基を構成する水素原子の一部と塩素イオンが水素結合（またはイオン結合）するため、非水素結合の自由状態にあるメチル基の数が相対的に減少する。従って臭化コリンの吸収スペクトルがコリン・カチオン単体での吸収スペクトルと類似すると仮定した場合、グループ振動形態として逆対称伸縮振動９０５−３に拠り６２７９［ｃｍ-1］周辺に現れる非水素結合状態のメチル基の数が減少している事を図８９は示すと考えられる。その反対に、塩素イオンと水素結合して新たに発生した吸収帯が６１７８［ｃｍ-1］周辺と６１１１［ｃｍ-1］周辺に現れている。所で上記の逆対称伸縮振動９０５−３は別名で縮重伸縮振動（degeneracy stretching）とも呼ばれ、メチル基を構成する３個の水素原子の中で１個の水素原子核と中心の炭素原子核間の距離が伸びた時に残りの２個の水素原子核と中心の炭素原子核間の距離が同時に縮む（degeneracy）特徴が有る。また塩素イオンが水素結合する相手の確率を考慮すると、６１７８［ｃｍ-1］周辺の吸収帯が１個で伸びる側の水素原子と塩素イオンが水素結合した場合に対応し、６１１１［ｃｍ-1］周辺の吸収帯が同時に縮む２個の内の一方の水素原子と塩素イオンが水素結合した場合に対応する可能性が有る。同様に５９６９［ｃｍ-1］周辺に現れる吸収帯は、対称伸縮振動９０４−３をするメチル基に塩素イオンが水素結合した状態を表していると考えられる。
【１１３４】
次の実験として、純水に溶解させた塩化コリンの水溶液濃度を変化させて第１倍音領域での吸収スペクトルの変化を測定した。この水溶液実験での光路長は１［ｍｍ］、波数分解能４［ｃｍ-1］の光透過形装置（Ｂｒｕｋｅｒ社製ＩＦＳ１２５ＨＲ）を用い、１２８回の繰り返し積算値を実験結果とした。この実験に先立ち、別の方法で水溶液中塩化コリン電離度の濃度依存性を調べた。その結果として、
○ 目視で見る限り、５［Ｍ］では純水中に塩化コリンが溶解している
○ ５［Ｍ］の水溶液中では電離度は低く、水中で多数の塩化コリン・ペアが残存する
⇒  ５［Ｍ］の水溶液中では、塩素イオンとコリン部との間の水素結合が多数存在する
○ １［Ｍ］の水溶液中では電離度はかなり上昇するが、多少は水中での塩化コリン・ペアが残存する
⇒  １［Ｍ］の水溶液中では、塩素イオンとコリン部との間の水素結合は減少するが有る程度存在する
○ ０．２［Ｍ］の水溶液中では電離度は更に上昇し、大部分が塩素イオンとコリン・カチオンに分離している
⇒  ０．２［Ｍ］の水溶液中では、塩素イオンとコリン部との間の水素結合の割合は非常に少ない
との現象が分かった。そしてこの結果を利用して塩化コリン吸収スペクトルの水溶液濃度変化を説明する。
【１１３５】
なお今回の実験は、２３［℃］の環境下で行った。また図８９と同様に各水溶液濃度でのスペクトルの違いを比較し易いように、図９０および図９１でも始めに各吸収スペクトルのベースラインを引き去り、次に吸光度を表す対数目盛上での両者の最大吸収ピーク強度を一致させた。そしてその結果を図９０および図９１の下側に重ねて表示し、各図の上側にその差分特性を表示した。ここで下側に表示した吸光度特性は対数目盛で示しているので、上側の特性は対数目盛上での差分値を示している。まず塩化コリン水溶液濃度５［Ｍ］および０．２［Ｍ］間での第１倍音領域９０３に発生する吸収帯のスペクトル変化を図９０に示す。この結果を図８９の結果と比較すると、乾燥固体の中に存在する時と比べると、水中では吸収帯が現れる波数位置が１００〜２００［ｃｍ-1］程度減少している。このように周囲環境により吸収帯が現れる波数位置がずれるのは、下記の理由によると思われる。すなわち１５．２節で説明した方法で乾燥固体の状態を生成すると、塩化コリン試料を窒素雰囲気のグローボックス内で乳鉢と乳棒を用いてすり潰して粉末状にした時に比較的ポーラスな状態（隣接する塩化コリン分子間の平均間隔が少し広がった状態）になっている可能性が有る。それに比べて純水内に溶解すると周囲を密な水分子に囲まれるため、メチル基のグループ振動が周囲の水分子の影響を受けて吸収帯波数値が減少（長波長化）する。また図９０の上側に記載した５［Ｍ］および０．２［Ｍ］間の差分特性（スペクトル）を図８９内の対応特性と比較すると
◎ ５９９９［ｃｍ-1］および５８６８［ｃｍ-1］の複数箇所に極大点が現れる
（ 図８９での極大点の波数位置は、６１１１［ｃｍ-1］および５９６９［ｃｍ-1］）
◎ 上記の外側（６０２６ｃｍ-1および５８３７［ｃｍ-1］）は極小点になる
（ 図８９での極小点の波数位置は、６２７９［ｃｍ-1］）
などの点が一致しており、これらの特徴は塩化コリン・ペアが形成されている水素結合部（またはイオン結合部）に帰属する吸収帯から得られると考えられる。ここでは説明の利便性を考慮して“塩素イオンとコリン・カチオン間が水素結合（またはイオン結合）して塩化コリン・ペアを形成する”と言う便宜上の表現を用いる。しかし１５．６節で詳細に後述するように、実際には水中で塩素イオンとコリン・カチオンは常に動き回るため、長時間塩化コリン・ペアを保持し続け無い。しかし短時間だけ（一時的に）塩素イオンとコリン・カチオン間が近接した瞬間に上記の光学的特性が生じ、その近接頻度が増加すると“マクロ的な状態”として上記のような顕著な光学特性変化が検出される。従って上記の便宜上の表現よりも“塩素イオンとコリン・カチオン間の近接頻度の増加が上記の光学特性変化として検出できる”の方が、より厳密に自然現象を記述していると考えられる。一方図９０で現れる６０７６［ｃｍ-1］での極小点は図８９では現れておらず、水溶液中での独自の特徴が見られる。更に水素結合（またはイオン結合）により塩化コリン・ペアが僅かに形成されている１［Ｍ］水溶液と０．２［Ｍ］水溶液間の第１倍音領域９０３に発生する吸収帯のスペクトル変化を図９１に示す。前述したように塩化コリンの水溶液濃度が１［Ｍ］および０．２［Ｍ］では塩化コリンの電離度が共に高く、大部分が塩素イオンとコリン・カチオンに電離している。そのため図９１の下側に記載した吸収スペクトルは両者間の違いはほとんど見られない。なお０．２［Ｍ］では濃度が非常に低いため、測定データの雑音比が大きくスムーズな曲線では無い。しかし図９１の上側に示すように１［Ｍ］および０．２［Ｍ］間の差分を取ると、僅かな違いが明確に現れている。そして図９１上側の差分特性の極大点と極小点が現れる波数値の位置を図９０の結果と比較すると、
◎ 図９１差分特性の極小点が現れる６０７６［ｃｍ-1］および６０２６［ｃｍ-1］は、
図９０の対応した６０７６［ｃｍ-1］および６０２６［ｃｍ-1］と完全に一致している
◎ 図９１差分特性の極大点が現れる６００２［ｃｍ-1］は図９０の５９９９［ｃｍ-1］とほとんど一致している
となっている。上記の結果から、
☆ 塩化コリン・ペア内の水素結合の発生頻度が少ない場合でも、
第１倍音領域９０３の吸収帯での差分特性の極大点と極小点は現れる（検出可能）
☆ 塩化コリン・ペア内の水素結合の発生頻度に依らず、
第１倍音領域９０３の吸収帯での差分特性の極大点と極小点は同一の波数値位置（波長位置）に現れる
という特徴が有る。つまりメチル基内の水素原子と塩素イオンが“僅かでも”水素結合（またはイオン結合）すると５９９９［ｃｍ-1］周辺に独自の吸収帯が現れる反面、非水素結合状態（自由状態）に有るメチル基のグループ振動（逆対称伸縮振動）に帰属する６０２６［ｃｍ-1］周辺の吸収帯の吸収強度が低下する。そして上記塩素イオンの水素（またはイオン結合）の発生頻度が低い場合には図９１下側のように吸収スペクトルの変化が僅かの反面、発生頻度が高い場合には図９０下側のように吸収スペクトルが大きく変化すると言える。従って上記実験の結果として、神経細胞の神経細胞体１内での発火時や軸索２内の信号伝達時または神経筋接合部５における筋収縮信号伝達時に光学的特性の変化が現れ、その光学的特性変化を外部から抽出する事で神経細胞に関係した発火や信号伝達状況を検出できる可能性が有る。
【１１３６】
１５．４）水中での塩化コリン・ペアが及ぼす周囲の水分子への影響
１５．２節と１５．３節では塩化コリン・ペア内での水素結合（またはイオン結合）に拠り発生する吸収帯の波数値位置（波長位置）が周辺の水分子の影響を受ける説明をした。今度は水中で塩化コリン・ペアが生じた時の周辺の水分子に及ぼす影響を実験で調べた結果を説明する。この水分子状態の実験でも、波数分解能４［ｃｍ-1］の光透過形装置（Ｂｒｕｋｅｒ社製ＩＦＳ１２５ＨＲ）を用いて光路長を１［ｍｍ］に設定し、１２８回の繰り返し積算値を実験結果とした。
【１１３７】
今回の実験により、純水に溶解する試料として塩化コリンおよび燐酸二水素アンモニウムのいずれを用いた場合でも水溶液濃度を上昇させると第１倍音領域９０３における水の吸収強度が低下する現象を発見した。そしてこの現象を図９２に示す。この図９２における“水第１倍音ピーク高さの対数目盛上低下率”とは、純水時の第１倍音領域９０３に発生する吸収帯の中心最大強度（吸光度の最大値）でのベースラインからの差分値を１００［％］とし、各水溶液濃度での１００％からの低下率を表している。吸光度は光吸収量を対数目盛で定義されているので、ここでは対数目盛上での百分率で表している。ここで燐酸二水素アンモニウムは水への溶解性が悪く、水溶液濃度５［Ｍ］では肉眼で見た範囲で完全に溶解しなかった。そのため、図９２では燐酸二水素アンモニウム水溶液の最大濃度を２．５［Ｍ］までにした。この図９２から、溶解させた試料の種類に拠らず水溶液濃度に比例して水の第１倍音吸収ピーク高さの低下率が増加する事が分かる。所で１５．３節の説明から、塩化コリン水溶液濃度が５［Ｍ］、１［Ｍ］または０．２［Ｍ］では水溶液中の電離度が大きく異なる。従って水溶液中でのアニオン・カチオンの水素結合（またはイオン結合）に拠るペアの形成量（すなわち分子の結合状態）に依存して上記吸収ピーク強度が低下する場合には、図９２のように直線的特性は示さないはずである。以上の説明から、『水中に含まれるアニオンとカチオンの種類やその（結合）状態に依らず、水中のアニオンとカチオン濃度に比例して吸収ピーク高さが減少する』様子を図９２が示している。
【１１３８】
次に塩化コリン水溶液の濃度を変化させた時の水の第１倍音領域９０３における吸収スペクトル変化結果を図９３に示す。ここでも１５．３節と同様に、光路長を１［ｍｍ］に設定し、波数分解能４［ｃｍ-1］の光透過形装置を用いて１２８回の繰り返し積算値を実験結果とした。またその実験結果に対して個々にベースラインを引き去り、次に吸光度を表す対数目盛上での各最大吸収ピーク強度が一致するように規格化した結果を図９３の下側に示す。そして塩化コリン水溶液濃度が１［Ｍ］および５［Ｍ］での規格化後の結果と同じく規格化した純水特性との吸光度間の差分結果（吸光度を表す対数目盛上での差分値）を図９３の上側に示す。所で塩化コリンに帰属する吸収帯を表す図９０では無く、水に帰属する吸収帯を表す図９３でもスペクトル特性が大きく変化している。そして純水状態に比べて水溶液濃度が５Ｍでは、明らかに吸収帯のピーク波数値（最大強度での波長）がシフトする。その結果として水溶液濃度５Ｍ時と純水状態との間の差分値が、α位置（７０９２［ｃｍ-1］）では大きく減少する代わりにβ位置（６７４４［ｃｍ-1］）とγ位置（６４０４［ｃｍ-1］）の２箇所で増加している。所で図９３のスケールでは水溶液濃度１［Ｍ］時と純水状態との間の差分特性が分かり辛いので、図９４で水溶液濃度１［Ｍ］時と純水状態との間の差分特性を拡大して示す。図９４と図９３を比較すると、水溶液濃度が５［Ｍ］に比べて１［Ｍ］の方がα、β、γの各点の波数値が全体的に若干大きく出る傾向に有る。しかし水溶液濃度が１Ｍの時も純水状態との間の差分値は、α位置（７１２２［ｃｍ-1］）では相対的に大きく減少する代わりにβ位置（６７８８［ｃｍ-1］）とγ位置（６４３４［ｃｍ-1］）の２箇所で増加する傾向は一致している。そして両者を比較すると、この傾向は水溶液濃度に拠らずに共通に現れている。すなわち少量でも塩化コリン・ペアが含まれると、水の第１倍音領域９０３での吸収帯のスペクトルにおいてα位置での光吸収が低下しβ位置およびγ位置で光吸収が増加すると考えられる。そして水中の塩化コリン・ペアが大幅に増加すると図９３のように第１倍音領域９０３での水の吸収スペクトルが顕著に変化して現れる。
【１１３９】
更に図９３と図９４におけるα位置、β位置およびγ位置での純水状態との間の差分値の絶対値を取り、その絶対値の塩化コリン水溶液濃度依存性を図９５に示す。そして図９５から明らかなように、α位置、β位置およびγ位置のいずれもが共通に直線から離れた水溶液濃度依存性を示している。既に説明したように、この純水との差分特性が水中でのアニオンとカチオンの量に依存すれば図９２のように直線的（リニア）な特性を示すと考えられる。所で水溶液中の塩化コリンの電離度は“５［Ｍ］では非常に低く、１Ｍで大幅に増加し、０．２［Ｍ］では非常に高い”事を１５．３節で説明したが、図９５はこの特性を反映していると予想される。すなわち塩化コリン水溶液濃度が５［Ｍ］時は塩素イオンとコリン部が多量に水素結合（またはイオン結合）して塩化コリン・ペアを形成するため、α位置、β位置およびγ位置での純水状態との間の差分が大きく現れる。それに比べて水溶液濃度が１［Ｍ］、０．２［Ｍ］と順次減少すると、電離度が増加して塩素イオンとコリン部間の水素結合（またはイオン結合）の割合が減少するため純水状態でのスペクトルとの差分が減ると説明できる。従って図９５の非リニア特性から、水の第１倍音領域９０３での吸収スペクトルの変化は、“塩素イオンとコリン部間の水素結合（またはイオン結合）に起因する”と考えられる。
【１１４０】
そしてこれらの結果を纏めると、第１倍音領域９０３での水の吸収スペクトルにおいて
☆ 中心強度（最大吸光度）の低下は、水中に含まれるアニオンとカチオンの量に関係し、
☆ 吸収スペクトル全体の形状変化は、塩素イオンとコリン・カチオン間の結合の量（または塩素イオンと
コリン・カチオン間の近接頻度）に関係する
と考えられる。以上から、水中での塩素イオンとコリン・カチオン間が水素結合（またはイオン結合あるいは近接頻度が増加）すると、周囲の水分子の状態に影響を及ぼすと結論できる。
【１１４１】
次に水中での塩素イオンとコリン・カチオン間での水素結合（またはイオン結合）が周囲の水分子に及ぼす影響を計算機シミュレーションした結果を図９６に示す。図９６は、コリン・カチオン内の水素原子１Ｈを介して水中でコリン・カチオンと塩素イオンＣｌが水素結合（またはイオン結合）して塩化コリン・ペアを形成している状態の分子構造を示している。ここで図９６（ａ）は正面図、そして図９６（ｂ）は側面図を表している。この図９６の結果から、
☆ 塩化コリン・ペア内の水素結合部が『鋳型』となって周囲の水分子間の水素結合を促進させ、またその
水素結合した水分子が『核（＝一種の鋳型）』となって更にその周辺の水分子間の水素結合を促進させる
現象が予想される。その結果として、塩素イオンとコリン・カチオン間での水素結合が頻発すると周囲の水分子間の水素結合が促進されて、図９３や図９４のように第１倍音領域９０３での水分子の吸収スペクトルの形状変化が生じると説明できる。以下にその現象が生じるメカニズムを詳細に説明する。上記のようにコリン・カチオンと塩素イオンＣｌが水素結合して塩化コリン・ペアを形成している分子構造に対して更に４個の水分子を加えて構造最適化した後の分子配置の一例を、図９６は示している。ここで１５．１節と同様に、量子化学計算ソフトとして富士通社製ＳＣＩＧＲＥＳＳ  ＭＯ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｖｅｒｓｉｏｎ  １  Ｐｒｏ（「ＳＣＩＧＲＥＳＳ」は登録商標）を用い、「ＰＭ３  ＥＦ  ＰＲＩＣＩＳＥ  ＥＰＳ＝７８．４  ＬＥＴ  ＤＤＭＩＮ＝０．００００１」（水の誘電率７８．４を持った溶媒内において、ＨａｍｉｌｔｏｎｉａｎとしてＰＭ３を選択し、高精度な構造最適化を行う）のキーワードを設定して構造の最適化を行った。所で実験環境温度が２３［℃］では、水分子は常に流動的で固定されない。しかし構造最適化後に得られた図９６の分子配置はエネルギー的に安定している（水分子も含めたトータルの分子構造エネルギーが極小値を取る）ため、水分子が一時的に図９６の配置を取る可能性は高い。またこの時の各原子の実行電荷量（Net Atomic Charges）の計算機シミュレーション結果を、図９６に追記した。既に図１５を用いて４．６．３節で説明した理由から、塩素イオンＣｌとの水素結合に関与する水素原子１Ｈの実行電荷量は＋０．２１７と高くなる。ここで水素結合に関与しないメチル基を構成する水素原子２Ｈおよび３Ｈの実行電荷量＋０．１２３および＋０．１２２と比較すると、水素原子１Ｈの実行電荷量の高さが分かる。その結果、静電引力の作用で、周囲の水分子内の酸素原子３Ｏおよび４Ｏを引き寄せる。また酸素原子３Ｏおよび４Ｏの引き寄せには、正の実行電荷量を持つ水素原子２Ｈおよび３Ｈも一役を担っていると考えられる。一方で塩素イオンＣｌの実行電荷量は−０．８０９と充分に低いので、周囲の水分子内の水素原子４Ｈおよび５Ｈを引き寄せる。そして４個の水分子が図９６の配置をした瞬間には、“塩素イオンＣｌおよび水素原子４Ｈ間”、“塩素イオンＣｌおよび水素原子５Ｈ間”、“酸素原子３Ｏおよび水素原子６Ｈ間”と“酸素原子４Ｏおよび水素原子７Ｈ間”の合計４箇所で同時に『水素結合』（図９６内で示した“太破線”部分）が発生すると考えられる。特に“Ｃｌ−４Ｈ−１Ｏ”間および“Ｃｌ−５Ｈ−２Ｏ”間では、図１５に示す電子軌道の共有化が起きる。そしてその結果として、塩素イオンＣｌ周囲の電子分布の一部が水素原子４Ｈと５Ｈを経由して酸素原子１Ｏと２Ｏの周辺に流入し、酸素原子１Ｏおよび２Ｏの実行電荷量を−０．５６４（両者とも同一値）へと減少させる。また同時に水素原子４Ｈと５Ｈの実行電荷量を＋０．２６２（両者とも同一値）へと増加させる。ここで参考までに同一の量子化学計算ソフトを用いて同じＨａｍｉｌｔｏｎｉａｎ（ＰＭ３）で水中での単一水分子を構成する酸素原子と水素原子の実行電荷量を計算した結果が−０．４３２および＋０．２１６だったので、酸素原子１Ｏと２Ｏならび���水素原子４Ｈおよび５Ｈの実行電荷量の変化が大きい事が分かる。このように酸素原子１Ｏおよび２Ｏの実行電荷量が大幅に減少しまた水素原子４Ｈおよび５Ｈの実行電荷量が増加すると、酸素原子１Ｏおよび２Ｏならびに水素原子４Ｈおよび５Ｈが更に周囲の水分子を引き寄せて新たな水素結合を起こす可能性が高くなる。このように図９６に示すように水分子が配置されると、水分子間で水素結合が起き、それが核となり更に周辺の水分子との間での水素結合を促進させると考えられる。
【１１４２】
次に図８４および図８５を用いて、水分子間の水素結合が起きると吸収帯のピークシフトが生じる説明をする。
【１１４３】
図８４ではメチル基を、そして図８５では第１級アミンの例を示している。いずれの場合も上に凹形状をしたポテンシャル特性において、水素結合（またはイオン結合）が起きる前の状態では上部の開き量が小さく（κ2の値が大きく）、他のイオン（または原子）と水素結合すると上部の開き量が増加（κ2の値が減少）する。そしてこの傾向は水分子でも現れると容易に予想できる。すなわち水中で水分子間が水素結合しない状態では、対応したポテンシャル特性は凹形状の上部での開き量が小さいためκ２の値が大きく、（Ａ６０）式から吸収帯の中心波数値が大きくなる（短波長化）。そして水中での水分子間の水素結合頻度が増加すると、図８４や図８５と同様にポテンシャル特性の上部での開き量が増大するためκ2の値が減少し、（Ａ６０）式から吸収帯の中心波数値が減少（長波長化）する。その結果として図９３のように純水状態と比べて、α領域での光吸収量が減少する代わりにβ領域およびγ領域での光吸収量が増加する。所で後述する燐酸２水素アンモニウム水溶液と比べると、β領域およびγ領域の２領域で光吸収量が増加する特徴が塩化コリン水溶液中での水の吸収帯内で見られる。このような光吸収量が増加する領域がβ領域およびγ領域の２領域に分かれる特徴は、図９５の特性から“水分子間の水素結合形態”に関与していると予想される。しかしこの特徴は前述の考察の範囲では説明できず、今後の更なる実験と解析が必要と思われる。
【１１４４】
以上の実験結果を纏めると、神経細胞の神経細胞体１内での発火や軸索２内の信号伝達または神経筋接合部５における筋収縮信号伝達が起きると、周囲の水の光学特性も変化する。従ってこの水の光学特性変化を外部から検出する事で神経細胞に関係した発火や信号伝達を検出できると考えられる。またこの時の外部からの検出方法として、図２４または図２６を用いた６．３節で説明した方法あるいは図６６または図６７を用いた１２．１節で説明した方法を用いてもよい。
【１１４５】
１５．５）燐酸２水素アンモニウムに関する実験結果の説明
次に本１５．５節では、筋肉細胞の収縮と弛緩あるいは燐酸化反応過程に関する簡易的なモデル実験を行う。既に１５．１節では骨格筋（横紋筋）の収縮（ＡＴＰの加水分解）時や燐酸化反応過程の終段階での光学特性変化有無を理論的に検討するための分子構造モデルとして、２個のグリシンに挟まれた（それぞれとペクチド結合した）１個のリシンの先端でイオン化している第１級アミン部とγ燐酸基が結合した状態（図８１）に関して計算機シミュレーションした。上記の分子構造モデルを更に簡素化した分子構造として、水中でイオン化した第１級アミン部とγ燐酸基の結合状態が考えられる。その構造に最も近い分子として、“燐酸２水素アンモニウム”が存在し、市販されている。従って筋肉細胞の収縮と弛緩あるいは燐酸化反応過程に関する簡易的なモデル実験として、水中での燐酸２水素アンモニウムの結合状態と乖離状態（燐酸２水素アニオンとアンモニウム・カチオンとの分離状態）で光学特性が変化するか否かを調べる。
【１１４６】
１５．４節で説明したメチル基のグループ振動に帰属する第１倍音吸収帯の中心波数値は、水の対応する中心波数値とは大きな隔たりが有る。従って吸収スペクトル上では比較的容易に両者間の分離識別が可能となる。それに比べて第１級アミンのグループ振動に帰属する第１倍音吸収帯の中心波数値は、対応する水の中心波数値と比較的近い値を示す。それゆえ実験結果の解釈誤りを防ぐため、第１級アミンのグループ振動に関係する第１倍音吸収帯特性の測定時には“水の吸収帯”との関係を意識するのが望ましい。そして第１級アミンに関係した吸収帯と水に帰属する吸収帯との吸収スペクトル上での位置関係が把握できるように、下記に示す湿潤固体状態での吸収スペクトル実験を行った。具体的には、窒素雰囲気のグローボックス内で乳鉢と乳棒を用いて試料をすり潰して粉末状にした後に純水を数滴だけ滴下して湿潤固体状態を作成し、それをＣａＦ2から構成される２枚の窓板で挟み、光透過法で吸収スペクトルを測定した。なお燐酸２水素アンモニウム試料は水との親和性が非常に悪いため、純水を数滴だけ滴下した状態では溶解せず燐酸２水素アンモニウム試料内での水素結合状態は保たれている。この時の測定装置の波数分解能は４［ｃｍ-1］で、積算回数４０９６回後の値を測定結果とした。燐酸２水素アンモニウム特性と比較するため、塩化アンモニウム特性も同時に測定した。その結果得られた、第１倍音領域９０３における両者の吸収スペクトル特性を図９７に示す。所で図８９〜図９４ではベースバンド成分を除去した後の吸収帯の中心強度が一致するように規格化処理を行っていたのに対して、図９７ではそれらの事前処理を行わずに生の測定結果を示した。なぜなら生の測定結果を掲載すると、第１級アミンに関係した吸収帯と水に帰属する吸収帯との吸収スペクトル上での位置関係が明確に表現できる。この図９７において波数値が６６００［ｃｍ-1］以上の領域が水の第１倍音領域９０３−１に相当し、それよりも低い領域が第１級アミンに関係した第１倍音の吸収帯領域と巧く領域が分離されている。そして塩素イオンと水素結合（またはイオン結合）した第１級アミン・カチオンのグループ振動に帰属する第１倍音領域９０３での吸収帯ピーク波数値が６２４８［ｃｍ-1］、また燐酸二水素アニオン（１５．１節の説明では擬似的なγ燐酸基）と水素結合（またはイオン結合）した第１級アミン・カチオンのグループ振動に帰属する第１倍音領域９０３での吸収帯ピーク波数値が６３１４［ｃｍ-1］となる事を図９７は示している。この現象に１５．２節で行った考察内容を適用すると、塩素イオンよりは燐酸二水素アニオンの方が、第１級アミン・カチオンとの水素結合力が弱く、上に凹形状をしたポテンシャル特性（図８６）の上部が狭く、κ2の値が大きい事を示している。以上図９７に示した実験結果から、燐酸２水素アンモニウムに帰属する独自の吸収帯が現れる事が分かる。従って図９７の実験結果は、「筋肉細胞の収縮や弛緩あるいは燐酸化反応過程で光学特性が変化し、その光学特性変化の抽出により筋肉細胞の収縮／弛緩や燐酸化反応過程を外部から検出可能」な事を示唆している。
【１１４７】
次に上記の燐酸２水素アンモニウムを水中に溶解した時の第１倍音領域９０３での吸収スペクトル特性を図９８に示す。所で既に１５．４節で説明したように、燐酸二水素アンモニウムは水への溶解性が悪く、肉眼で見た範囲で水溶液濃度５［Ｍ］では完全に溶解しなかったため、燐酸二水素アンモニウム水溶液の最大濃度を２．５［Ｍ］まで下げた。また他の実験結果から、燐酸二水素アンモニウム水溶液濃度が２．５［Ｍ］および０．５［Ｍ］では電離度は非常に低い（すなわち第１級アミン・カチオンへの水素結合の頻度が非常に高い）事が示されている。この燐酸２水素アンモニウムの吸光特性実験では、２３［℃］の環境下で光路長９１０［μｍ］での透過光を波数分解能４［ｃｍ-1］の装置（Ｂｒｕｋｅｒ社製ＩＦＳ１２５ＨＲ）で測定し、１０２４回積算後の値を実験結果とした。またこの実験結果（生の吸収スペクトル）からベースライン成分を除去した後、吸収スペクトルの形状変化を比較し易いように各吸収スペクトルをその中心強度で規格化した。そのように処理した後の純水状態と燐酸２水素アンモニウム水溶液濃度０．５［Ｍ］および２．５［Ｍ］での第１倍音領域９０３における吸収帯の吸収スペクトルを図９８の下側に示す。そして更にその結果を基に算出した、燐酸２水素アンモニウム水溶液濃度０．５［Ｍ］および２．５［Ｍ］での吸収スペクトルと純水状態での吸収スペクトル間の対数目盛上の差分特性を図９８の上側に示す。既に再三明記しているように吸光度は対数目盛で表示されるので、吸光度特性間の差分演算はリニアスケール上での割り算演算を意味する。まず始めに図８９の乾燥固体状態での塩化コリンの吸収帯ピーク位置（光吸収が最大となる時の波数値）と図９０に水溶液中での塩化コリンの吸収帯ピーク位置（光吸収が最大となる時の波数値）を比較すると、水溶液中での吸収帯の方が波数値は小さくなる傾向が有る。従ってこの傾向を図９７の湿潤固体状態での燐酸二水素アンモニウムの吸収帯に適用して類推すると、水溶液中では波数値として６３１４［ｃｍ-1］より若干小さい位置に燐酸二水素アンモニウムに帰属する吸収帯が現れると期待された。しかし図９８を見る限り、そのような位置には独自の吸収帯は見えない。その理由は、燐酸二水素アンモニウムに帰属する吸収帯が大きな水の吸収帯の裾野内に隠されたためと予想される。すなわち図９７に示した湿潤固体状態では試料内の水分子含有量が微小なため、水の第１倍音領域９０３−１での吸収帯（６６０［ｃｍ-1］以降のみに現れた）の影響は限定されていた。それに対して水溶液中では水分子が圧倒的豊富に存在するため、図９８のように水に帰属する吸収帯の裾野が６１００［ｃｍ-1］まで広がり、燐酸二水素アンモニウムに帰属する吸収帯がその裾野内に隠れてしまったと予想される。従って塩化コリン水溶液のように水に帰属する吸収帯と燐酸二水素アンモニウムに帰属する吸収帯を分離検出するには、両者間の分離度が増す“第２倍音領域以降”での吸収帯の測定が必要となる。今回の実験では設定した光路長の関係から“第２倍音領域以降”の吸収帯を正確に測定できなかったので、今後の更なる改良実験が望まれる。
【１１４８】
所で図９８に示すように、燐酸二水素アンモニウムの水溶液濃度により第１倍音領域９０３における吸収スペクトルの形状が変化する。また図９２を用いて既に説明したように、この吸収スペクトルの最大光吸収強度（第１倍音ピーク高さ）も水溶液濃度に拠って変化する。そして１５．４節での考察結果の類推から、この吸収スペクトル形状変化も“燐酸二水素アンモニウムに起因する水分子間の水素結合状態”を反映していると予想できる。しかし図９８と図９３では吸収スペクトル形状の変化状況が異なっている。すなわち図９３ではβ領域およびγ領域の２箇所に分かれて光吸収量の増加が見られる反面、図９８では燐酸二水素アンモニウム水溶液濃度が２．５［Ｍ］時および０．５［Ｍ］時いずれもが共通して波数値が６８８８［ｃｍ-1］から６１００［ｃｍ-1］に掛けた幅広い領域での光吸収の増加が現れている。また図９８の下側に記載した純水状態での吸収スペクトル形状の高さ方向をおよそ１／１４に圧縮し、中心波数の位置を６８８８［ｃｍ-1］から６５６０［ｃｍ-1］まで全体的に平行移動（シフト）した時の形状を、参考までに図９８内の破線で示した。そして図９８の上部における波数値が６８８８［ｃｍ-1］から６１００［ｃｍ-1］の範囲内での差分特性形状が、２．５［Ｍ］時と純水状態との差分特性および０．５［Ｍ］時と純水状態との差分特性のいずれにおいても、上記破線の特性に類似している。この結果と１５．４節の考察結果を組み合わせると、
[1] 燐酸二水素・アニオンとアンモニウム・カチオンが水中で結合（水素結合またはイオン結合あるいは
近接頻度が増加）すると、その周辺で水分子間が水素結合する
[2] 水素結合した水分子が形成する吸収帯の中心波長が６８８８［ｃｍ-1］から６５６０［ｃｍ-1］までずれる
[3] この水素結合した水分子が形成する吸収帯成分が従来の水素結合前の水に帰属する吸収帯に加算される
と説明される現象を起こしているように見える。一方、燐酸二水素アンモニウム水溶液濃度が２．５［Ｍ］の時には波数値が７１７２［ｃｍ-1］を中心に光吸収量が減少し、水溶液濃度が０．５［Ｍ］の時では波数値が７１７７［ｃｍ-1］を中心に光吸収量が減少する様子を図９８は示している。そしてこの特性は、図９３または図９４で示される塩化コリン水溶液での特性と一致している。従って以上の結果から、燐酸二水素・アニオンとアンモニウム・カチオンが水中で結合（水素結合またはイオン結合あるいは近接頻度が増加）すると、周囲の“水自体の光学特性が変化”すると予想される。あるいは燐酸二水素・アニオンとアンモニウム・カチオンが水中で結合（水素結合またはイオン結合あるいは近接頻度が増加）すると、周囲の水分子間の水素結合が促進されるとも言える。従って筋肉細胞の収縮と弛緩あるいは燐酸化反応が発生すると水の光学特性が図９８のように変化すると考えられる。つまり水の光学特性の変化状況を調べる事で、筋肉細胞の収縮／弛緩あるいは燐酸化反応を検出可能な事を上記の実験結果が示唆している。所で図９８に示す実験結果に関しては、“リシン残基およびγ燐酸基間の結合／乖離に限定せず”、他の部分での生化学反応（または化学的／物理化学的変化）からの水の光学特性への影響まで拡張して考える事が出来る。つまり骨格筋（横紋筋）の収縮時に発生するＡＴＰの加水分解では図５８に示すように、“リシン残基およびγ燐酸基間の水素結合”以外の多様な生化学反応（または化学的／物理化学的変化）も同時に発生している。例えば図５８のＡＴＰ加水分解メカニズムのモデル内での一時的な生化学反応（または化学的／物理化学的変化）として、リシン残基およびγ燐酸基間の水素結合以外では
○ アスパラギンAsn253とβ燐酸基間の一時的な結合（あるいは近接配置）
○ 水分子とβ燐酸基間の一時的な結合（あるいは近接配置）
○ マグネシウム・イオンとβ燐酸基あるいはγ燐酸基間の一時的な結合（あるいは近接配置）
○ マグネシウム・イオンと水分子間の一時的な結合（あるいは近接配置）
などが同時に発生している。そしてこれらのいずれか１つの一時的な生化学反応（または化学的／物理化学的変化）が発生した場合でも、図９６を用いて１５．４節内で説明したのと同じ理由から周囲の水分子の状態に影響を及ぼして、水の光学特性を変化させると考えられる。以上の理由から、万が一リシン残基およびγ燐酸基間の一時的な結合が起きなかったとしても、水の光学特性の変化状況を外部から調べる事で筋肉細胞の収縮／弛緩あるいは燐酸化反応を検出できると考えられる。またこの時の外部からの検出方法として、図２４または図２６を用いた６．３節で説明した方法あるいは図６６または図６７を用いた１２．１節で説明した方法を用いてもよい。
【１１４９】
本１５．５節では水中での燐酸２水素・アニオンとアンモニウム・カチオン間の結合と乖離（あるいは両者の近接頻度の増加と減少）に拠り水の光学特性が変化する事を、そして１５．４節では塩素イオンとコリン・カチオン間の結合と乖離（あるいは両者の近接頻度の増加と減少）に拠り水の光学特性が上記とは別の形で変化する事を示した。しかし図９６を用いて１５．４節内で説明した理由（アニオンとカチオン間の結合部（あるいは近接配置状態）が『鋳型』となって周囲の水分子間の水素結合を促進させ、またその水素結合した水分子が『核（＝一種の鋳型）』となって更にその周辺の水分子間の水素結合を促進させる現象）から、本実施例は上記組み合わせに限らず、水中での（ハロゲン・イオンも含めた）アニオンとカチオン間の結合と乖離（あるいは両者の近接頻度の増加と減少）に拠り水の光学特性が変化するあらゆる実施例も本実施例の範囲内に含まれる。また一時的な水素結合またはイオン結合が関係して発生する水の光学特性変化も、本実施例範囲内に含まれる。そして１５．４節で説明した図９３あるいは図９４の特性と本１５．５節で説明した図９８の特性が異なる事から、
☆ 水に溶解するアニオンとカチオンの種類により、水に帰属する吸収スペクトルの形状変化状況が異なる
と言う傾向が見られる。また図９８、図９３および図９４、そしてアニオンおよびカチオン間の水中での電離度に関係して生じた図９５の結果を総称すると、
☆ 水中のアニオンおよびカチオン間の結合と乖離の頻度が変化すると、水に帰属する吸収スペクトルが変化し
☆ 水中で結合や乖離するアニオンおよびカチオンの種類で、水に帰属する吸収スペクトル変化の様子が異なる
特徴が有る。従って予め実験によりアニオンおよびカチオンの組み合わせと水に帰属する吸収スペクトル変化形態との関係を調べてテーブルに（データベース化）しておけば、水に帰属する吸収スペクトル変化の検出から“どのアニオンとどのカチオンとの間の結合または乖離が頻繁に起きているか？”が予想できる。一方、生体内での生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化は上記の生体内水中でのアニオンおよびカチオン間の結合または乖離に関係する場合が多い。（ここでアニオンとカチオン間の“結合”と言う表現を用いたが、実際には水中でアニオンおよびカチオンは常に動き回っているため、“結合”と言うより水中で“アニオンとカチオンとが近付いた状態”と表現した方が現実的かも知れない。これに関しては、１５．６節で詳細に説明する。）所で水に帰属する吸収スペクトル変化要因の１つとして前述したように水分子内の水素結合割合の変化が生じた場合には、５章で説明した核磁気共鳴の分光特性（磁気特性）にも変化が現れる場合が有る。従って本実施例の１つに、水に関係する光学特性変化や磁気特性変化を利用して生体活動を検出する特徴が有る。また図９３および図９４と図９８とを比較すると明らかなように、水に関係する光学特性または磁気特性の変化状態の現れ方に拠って、生体活動の種類や内容（例えば神経細胞の発火か筋肉細胞の収縮かなど）を識別できる。そして１６．１節内で詳細に説明するように、図１００内の信号演算部９２５の中で演算処理した結果として、この生体活動の種類や内容の識別が可能となる。ここで“水に関係する”と言う表現を使った理由を説明する。図９７と図９８とを比較すると明らかなように燐酸２水素アンモニウム水溶液から得られる吸収特性（吸収スペクトル）では、水の伸縮振動に依る第１倍音に相当する吸収帯の中に燐酸２水素アンモニウムに帰属する第１倍音の吸収帯が含まれている。この状況は燐酸２水素・アニオンとアンモニウム・カチオン間で結合状態または乖離状態（あるいは両者間の近接頻度の高低）に拠らず共通に発生する。このように“水のみの光学特性変化が分離抽出”されず、“上記の光学特性変化の中に他の分子や原子に帰属する光学特性変化（吸収帯状況の変化）の混入も含めた光学特性変化”を考慮に入れて“水に関係する”と言う表現を使う。また図９８では燐酸２水素アンモニウムに帰属する吸収帯は水のみに帰属する吸収帯の中に隠れて明らさまに現れ無い。しかしそれに限らず例えば水のみに帰属する吸収帯の形成範囲（図９８の例では７５００［ｃｍ-1］から６１００［ｃｍ-1］の範囲）内に明らかに別の分子またはイオンや原子あるいはそれらの集合体が原因で形成される吸収帯が顕著に現れる状況も、本実施例における“水に関係する光学特性変化”の範囲内に含まれる。更に図９８に示した水の第１倍音に限らず、第２倍音や第３倍音やそれ以上、あるいは水に帰属する結合音が形成する吸収帯に関係した光学特性変化も本実施例の範囲に含まれる。所で上記水に関係する吸収帯の波長帯域（または波数帯域）内に含まれる波長（または波数）を持った電磁波や光は、“水分子内に吸収されて��所的に温度を上げ易い”と言う特徴が有る。従って水に関係する吸収帯の波長帯域（または波数帯域）内に含まれる波長（または波数）を持った電磁波や光を照射して生体内で局所的に温度を上げ、更に１２章や１３章あるいは１４．１節や１４．３節で説明した方法で生体活動の制御を行ってもよい。なお“水に関係する光学特性の変化”を検出または制御する方法として、図２３〜図３０を用いて６．３節で説明した方法、図６６および図６７を用いて１２．１節で説明した方法、あるいは図１００から図１０３を用いて１６章で説明する方法を用いてもよい。そして同時に生体内の位置合わせ方法として、図２０から図２２を用いて６．２節で説明した方法を使用してもよい。ここで上記の内容を具体化すると、生体内部で水が関係する光学特性変化または磁気特性変化から、生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動の検出や制御が可能と言える。所で人間を含めた生体内は非常に多種類の高分子から構成されているため、生体内での生化学反応や一時的に発生する化学的変化、物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動が生じる部分での光学特性変化量または磁気特性変化量は非常に小さく、それを直接検出するには非常に高感度な検出素子を必要とするため生体活動検出装置の値段が高くなる。それに比べて『生体内での生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動をきっかけに周囲の水分子状態（例えば水素結合状態など）や水の特性が変化』し、その『水分子状態や水特性の変化状況に応じて独自の（個々に異なる特性を持った）光学特性変化または磁気特性変化を起こす』場合には、水分子が生体内に多量に含まれるために非常に大きな光学特性変化または磁気特性変化として現れる。その結果、この水が関与する光学特性変化または磁気特性変化を相対的に感度の低い（安価な）光検出器でしかも非常に高精度かつ安定に検出できる効果が有る。所で水が関係する光学特性を検出して生体に関係した状態を測定する方法に付いて既にＴｓｅｎｋｏｖａからの報告（ＵＳ ７,５７０,３５７Ｂ２および日本特許第４,７１０,０１２号）が有る。しかしこの報告では例えば牛乳の成分濃度分析、コーヒーや砂糖の粒径判別、あるいはプリオン蛋白質内の含有金属分子の同定など静的な分析（時間と共に変化しない各成分の判別や各成分の特性測定）のみに用いられている。それに比べて本実施例は生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化などの“時間経過と共に変化する生体活動の検出”を行う所に大きな違いが有る。また上記の引例では“外部から１０Ｖの電圧を印可する”とか“外部から複数回繰り返して光を照射する”など、水を活性化するための摂動を外部から与えている。それに比べて本実施例では水を活性化する能動的な操作を外部から与えず、生体内部での自発的な活動に起因する光学特性変化を受動的に検出している所も引例と異なっている。そして上記公知例での検出対象が牛乳やコーヒー／砂糖などの流動物に対して、本実施例での検出対象が神経細胞や横紋筋細胞など生体内の固定された特定位置（例えば細胞内）に確定されている所も異なる。また特に本実施例では、（塩素イオンなどのアニオンまたはカチオンを含めた）生体内での分子間の結合または乖離状態の時間的変化、あるいは電離度変化などのマクロ的な結合頻度または乖離頻度の時間的変化に基付く生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度あるいは生体構成分子の一時的な構造変化などを検出している所にも独自の特徴が有る。
【１１５０】
次に“水が関係する光学特性”の範囲に付いて説明する。と言うのは、図９８の例が示すように波数６３１４［ｃｍ-1］周辺では燐酸二水素アンモニウムに帰属する吸収帯と水に帰属する吸収帯が重なっているため、本実施例でこの重なり領域を“水が関与する光学特性の範囲” に含めるか否かを明確にする必要が有る（結論から先に言うと、この領域も“水が関与する光学特性の範囲” に含める）。また水の変角振動の基準音から始まって高次の倍音や結合音まで含めると、１５９５［ｃｍ-1］から１１０３２［ｃｍ-1］の広範囲に亘って至る所に水に帰属する吸収帯が点在する。一般に伸縮振動の第１倍音以上の範囲では、水素結合しない分子種に対する水素結合した分子種の振動数シフトが大きく、分解能の点から上記範囲だと検出時の定量性に優れていると言われる（尾崎幸洋、河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）ｐ．１２８およびｐ．１１２）。そして図９３、図９４と図９８に示すように、水分子伸縮振動の第１倍音に帰属する吸収帯はおよそ６１００［ｃｍ-1］まで延びている。従って以上の内容を纏めると本実施例では、広義な意味での“水が関与する光学特性の範囲”としては波数域として６１００［ｃｍ-1］から１１０３２［ｃｍ-1］（波長域では１．６４〜０．９０６［μｍ］）の範囲に含まれる近赤外光を利用して得られる信号検出範囲と言える。所で上記範囲内では水の伸縮振動や変角振動が複雑に組み合わさった結合音の吸収帯も含まれる。そして水分子間の水素結合の状況を見る場合には、変角振動の吸収帯よりもモル吸収係数が大きくしかも組み合わせが簡単な伸縮振動のみの組み合わせ（第ｎ倍音を含む）に帰属する吸収帯の変化を検出に利用した方が検出の利便性が向上する。ここで図９３、図９４および図９８に示すように、水分子伸縮振動の第１倍音に帰属する吸収帯範囲は波数域として６１００［ｃｍ-1］から７５００［ｃｍ-1］（波長域では１．６４〜１．３３［μｍ］）の範囲に含まれる近赤外光を利用して検出信号を得る方が使い易い。また尾崎らの文献（尾崎幸洋、河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）ｐ．１９３およびｐ．２１７）に記載された吸収スペクトルを見ると、水分子伸縮振動の第２倍音に帰属する吸収帯範囲は９０００［ｃｍ-1］から１１４００［ｃｍ-1］（波長域では１．１１〜０．８７７［μｍ］）となっている。従って本実施例で言う狭義な意味での“水が関与する光学特性の範囲”として、波数域として６１００［ｃｍ-1］から７５００［ｃｍ-1］（波長域では１．６４〜１．３３［μｍ］）の範囲もしくは波数域として９０００［ｃｍ-1］から１１４００［ｃｍ-1］（波長域では１．１１〜０．８７７［μｍ］）の範囲に含まれる近赤外光を利用して得られる信号検出範囲と言ってもよい。所で上記の狭義な範囲は、水に帰属する吸収帯の裾野域まで含めた範囲を示している。そして特に図９８を見ると、水に帰属する吸収帯の裾野域で光吸収特性が大きく変化しており、上記の範囲設定が正しいと言える。しかし図９３、図９４および図９８は非常に簡素化された試料を使ったモデル実験の結果しか示しておらず、実際には生体内で含まれる多種多様な官能基に帰属する吸収帯が重なって検出される。従って他の官��基に帰属する吸収帯の影響を軽減して精度良く検出するため、止むを得ず水に帰属する吸収帯の裾野域を使わずに吸収強度の強い部分のみを検出に使う事も有る。その場合には図５６を使って１１．４節内で説明したように、“水が関与する光学特性の範囲”として、波長域として１．５２３〜１．３９４［μｍ］（波数域では６５６６［ｃｍ-1］から７１７４［ｃｍ-1］）の範囲もしくは波長域として１．０２８〜０．９４３［μｍ］（波数域では９７２８［ｃｍ-1］から１０６０４［ｃｍ-1］）の範囲に含まれる近赤外光を利用して得られる信号検出範囲としてもよい。
【１１５１】
１５．６）生体内の疲労状態の検出原理に関する検討
例えば“肩のコリ”などの疲労度合いは、マッサージまたは指圧により定性的な判断が付く。それに比べて手足などの肢体での筋肉疲労や内臓での筋肉疲労状況は外部からの定量測定が難しいため、大幅な疲労状況を本人が気付かずに筋肉を酷使して健康を害する場合が有る。更に過度な筋肉疲労が生じた場合には、本人の意図に反して力が入らずに思わぬ事故に繋がる危険性が有る。従って筋肉疲労の度合いを非接触かつ簡単に測定し、その結果を本人または関係者が適切に認識できれば、健康管理や重大事故の防止に繋がる。特に試合直前のアスリート（スポーツ選手）は気分が高揚するため、疲労している自分の筋肉場所を気付き辛く、その疲労箇所が原因で試合に負けるリスクが高い。従って試合直前にアスリート（スポーツ選手）またはその監督やコーチが疲労箇所や疲労状況を定量的に察知出来ると、事前に対策する事で充分な実力を試合で発揮できる効果が有る。そのため疲労箇所や疲労状況の定量的察知が出来ると、アスリート（スポーツ選手）やその監督およびコーチに取って大きな福音となる。所で上記の筋肉疲労に関係して、細胞内のＡＴＰ補給に必要な解糖系における最終生成物の『乳酸が排泄されずに多量に残ると疲労に繋がる』と古くから言われている。しかし最近では上記を否定する学説が多数呈示されているが、ここでは“疲労の原因物質”として乳酸をモデルに利用して疲労の検出モデルを提案（別の実施例を説明）する。従って仮に前記の乳酸が“疲労の原因物質”で無かった場合でも、他の“疲労の原因物質”が排泄されずに細胞内に長期間滞在して疲労を起こすなら下記に説明する原理（本実施例）に基付いて疲労の場所やその程度を定量的に検出できる。
【１１５２】
ここで上記の“乳酸（または疲労の原因物質）が細胞内に長期に滞在できるメカニズム”に注目する。なぜなら、この１５章内で今まで説明した水中での（塩素イオンなどのハロゲン・イオンも広義のアニオンに含めた場合の）アニオン・カチオン間の結合（水素結合やイオン結合）の継続期間は非常に短く、直ぐに乖離する特徴が有る。そしてこの“短期間の結合”を示唆して、本実施例の説明文中で“一時的な化学変化／物理化学変化、一時的な構造変化、または生化学反応”と言う表現を使っている。この具体的な継続期間に付いて、数値例を示す。１５．２節〜１５．５節で説明した一連の実験に関連して、株式会社東レリサーチセンターに協力をお願いして水中での塩化コリンの結合状態保持期間を調べた。実験にＮＭＲ測定法を用いた所、水中で塩化コリンが結合状態を保持している期間は“マイクロ秒のオーダー以下”と言う事が分かった。つまり１５．２節〜１５．５節での説明で“（塩素イオンなどのハロゲン・イオンも広義のアニオンに含めた場合の）アニオン・カチオン間の結合（水素結合やイオン結合）”と言う表現を使ったが、この結合は長時間継続しておらず、代わりに『アニオン・カチオン間が結合する頻度が高い』あるいは『アニオン・カチオン間が近接して光学特性を変化させる頻度が高い』と表現した方が厳密かも知れない。すなわち水中での塩素イオンとコリン・カチオンは常に動き回り、互いに近付いたり離れたりを繰り返している。そして塩素イオンとコリン・カチオン間が最も近付いた時に、図９０および図９１に示すように吸収スペクトル（光学特性）が変化する。それゆえ、“水中で塩素イオンとコリン・カチオン間が最も近付いた状態を便宜上アニオンとカチオン間で結合すると呼んでいる”と説明した方が現実を良く表現するかも知れない。そして水中での電離度の定義と同様に、“水中で塩素イオンとコリン・カチオン間が最も近付いて光学特性が変化する状態が起こる頻度（確率）の上下”の表現で説明し、この頻度が高い状態が“水中でのアニオンとカチオン間の結合状態”そしてこの頻度が低い状態を“水中でアニオンとカチオンが分離（乖離）している状態”と便宜的に呼んでいると説明した方がより厳密性が上がると思える。また水中でイオン化した第１級アミン（−Ｎ+Ｈ3）とカルボキシル基（−ＣＯＯ−）間で最近接状態（一時的な結合状態）が発生する具体的一例として１５．１節でセロトニンとその受容体間の一時的結合を説明した。そしてこの種の最近接状態（一時的な結合状態）の継続期間も非常に短い事が知られている。なぜなら精神医学分野で有名なＳＳＲＩ（selective serotonin reuptake inhibitor）と呼ばれる薬の作用機序は受容体から離れたセロトニンの再結合を阻止してセロトニンと受容体間の実質的結合期間を長期化させる所に有り、この作用機序が必要な事からもセロトニンと受容体間の結合（両者の最近接状態の継続）期間が短い事が分かる。
【１１５３】
図９９に示すように乳酸にはカルボキシル基（−ＣＯＯ−）が含まれており、ここがトラップされるために外に排泄されずに細胞内に長期間留まると推測される。筋肉細胞内の大部分は蛋白質が占めるため、この蛋白質のどこかで上記カルボキシル基（−ＣＯＯ−）が長期間トラップされる可能性が高い。しかし仮にリシンが乳酸を一時的にトラップしても、リシン内のイオン化した第１級アミン（−Ｎ+Ｈ3）と前記カルボキシル基（−ＣＯＯ−）間の結合継続期間（互いが最近接距離に保たれる期間）が非常に短いので乳酸が直ぐに乖離する。従って乳酸とリシン間の結合（最近接状態）では、乳酸を細胞内に長期間留めるのは難しい。ここで蛋白質を構成しリシンより正電荷量が大きいアミノ酸はアルギニンしか無いので、乳酸（またはそれ以外の疲労の原因物質）とアルギニン間の結合（水素結合またはイオン結合あるいは継続的な最近接状態）が疲労に関与する可能性が有る。この予測に基付いた乳酸がトラップされる部分の分子構造モデルを図９９に示す。図９９における乳酸部９１２が乳酸の分子構造を示し、アルギニン部９１３がアルギニンの分子構造を示す。そして図９９に示すモデルでは、アルギニン部９１３の先端部で乳酸９１２内のカルボキシル基（−ＣＯＯ−）と水素結合（またはイオン結合あるいは互いが最近接距離に保たれる状態）を形成する。ここでリシンと同様にアルギニン部９１３の先端に第１級アミン（電荷を持ったアミノ基）が付いているが、それを構成する窒素原子とそれに隣接する炭素原子間で二重結合（“＝”の印で示した）されているために正電荷が共鳴によって安定化されて正電荷量が非常に高い。そしてその状況を図８６内の表に適応させると、窒素原子の実行電荷量が非常に高いため、Ｎ−Ｈ間の距離が１．０３１Åよりも大幅に狭くまたＨ−Ｏ間の距離が１．７３２Åより広くなる事が予想される。その結果として図９９に示す分子構造モデルでは、水素結合部９１１内の水素原子の位置変化に対する分子全体のトータルエネルギー差分値Ｖを表すポテンシャル特性として上に凹形状での上側の開きが狭く、κ2の値が相対的に大きくなると予想される。従って図９９に示す分子構造モデルの状況が発生した場合には、それに拠って発生する吸収帯の中心位置（最大光吸収波数値または対応した波長）は他の状況とは異なる独自の値を取る（光の吸収スペクトルから図９９に示す状態を独立して検出できる）と予想される。さらにその値は、リシン先端部のイオン化した第１級アミン（−Ｎ+Ｈ3）とカルボキシル基（−ＣＯＯ−）が一時的に結合（水素結合またはイオン結合あるいは両者間の最近接配置）した時に発生する吸収帯の最大光吸収波数値よりも大きな値を取る（長波長化する）と考えられる。従って生体内部で上記の最大光吸収波数値を持つ吸収帯が多く現れる部位は非常に疲労していると判別できると共に、この吸収帯の光吸収量を測定する事で疲労の度合いを定量的に予測が可能となる。
【１１５４】
次に本応用例における疲労回復に関する制御方法に付いて説明する。上記のように乳酸９１２（または疲労の原因物質）が細胞内にトラップされて細胞外に排出されない状況が疲労に関係するなら、外部からの操作で乳酸９１２（または疲労の原因物質）のトラップを解いて疲労回復へ向けた制御が行える。その具体的な方法を以下に説明する。図９９に示す乳酸９１２（または疲労の原因物質）とアルギニン残基９１３の先端部での水素結合部９１１に第１倍音以上に相当する固有波長を持った近赤外光を照射すると、その近赤外光のエネルギーを水素結合部９１１内の水素原子Ｈが吸収して大きく振動する。その結果、水素結合部９１１の結合力が低下して乳酸部９１２とアルギニン部９１３間で乖離し易くなる。アルギニン部９１３から乖離してトラップを解かれた乳酸９１２は、細胞外に排出されて疲労が回復する。ここで乳酸部９１２がアルギニン部９１３から乖離し易くするため、外部から水素結合部９１１に対して充分に大きなエネルギーを与える必要が有る。従って（Ａ６０）式から分かるように、外部から水素結合部９１１に照射する固有波長（特定波数）光は基準音（ｍ＝１）よりも供給エネルギーの高い第１倍音（ｍ＝２）や更にエネルギーの高い第２倍音以上（ｍ≧３）もしくは結合音が望ましい。このように上記水素結合部９１１に帰属する吸収帯に対応した固有波長光（または固有な波数値を持った光）を照射する事で外部から疲労回復へ向けた制御が可能となる。ここで重要な事は、上記水素結合部９１１に帰属する吸収帯が他の吸収帯とは異なる独自の固有波数値（または固有波長）を持つ（図８６を用いた１５．２節内での説明参照）所に有る。それにより生体内部に照射した上記の固有波長光が他の生体活動部で吸収されて他の生体活動へ影響を与える危険性が低減される（他の生体活動に関係して発生する吸収帯の中心波数値／中心波長が疲労回復制御のために照射される光の波数または波長と異なるため、他の生体活動に帰属する吸収帯では吸収されない＝固有波長光または波数光の機能選択性）。また疲労回復制御のために照射される光は上記水素結合部９１１にのみ選択的に吸収され、それ以外の乳酸部９１２およびアルギニン部９１３では吸収されない（作用場所選択制）ので、前記固有波長光照射に拠って乳酸部９１２およびアルギニン部９１３にダメージを与える（例えば分子構造を破壊するなどの）危険性が低い。すなわち疲労回復制御のために照射された固有波長光（または固有な波数値を持った光）は生体内での作用場所選択性と機能選択性を持つため、他の生体活動に影響を与えずに疲労回復の制御のみを実施できる効果が有る。
【１１５５】
１５．７）その他の酵素による触媒反応の検出
１５．６節までに、蛋白質内のリシンとアルギニンの先端部で起こる一時的な結合（水素結合またはイオン結合あるいは互いが最近接距離に保たれる状態）により光学特性変化（独自の波数または波長を持つ吸収帯の発生やそれに起因する水の吸収スペクトル変化）が生じる説明をした。次にその他の酵素による触媒反応の検出に関係して、蛋白質内のヒスチジンでも一時的な結合（水素結合またはイオン結合あるいは互いが最近接距離に保たれる状態）が生じ、それにより光学特性変化が起こる説明をする。
【１１５６】
Ｔａｙｌｏｒらの報告（Ｐ．  Ｔａｙｌｏｒ：  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ｖｏｌ．２６６  （１９９１）  ｐ．  ４０２５−４０２８  ＆  Ｐ．  Ｔａｙｌｏｒ  ａｎｄ  Ｚ．  Ｒａｄｉｃ：  Ａｎｎｕａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ  Ｖｏｌ．３４（１９９４）  ｐ．２８１−３２０）およびＳｕｓｓｍａｎらの報告（Ｊ．  Ｌ．  Ｓｕｓｓｍａｎ  ｅｔ．  ａｌ．：  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｖｏｌ．２５３（１９９１）ｐ．８７２−８７９）に拠ると、アセチルコリンの分解酵素であるアセチルコリン・エステラーゼの活性部位にセリンが存在し、このセリンがアセチルコリンのアセチル基と結合した瞬間にアセチルコリンを酢酸とコリンに分解すると記載されている。また前記の報告に拠ると、このアセチルコリン・エステラーゼの活性部位には前記のセリン以外にヒスチジンとグルタミン酸が配置されている。従って各部位が持つ電荷量（正電荷を持つか？負電荷を持つか？）を考慮すると、前記アセチルコリン内のアセチル基がセリンと結合すると同時に、このアセチルコリン内のコリン部がグルタミン酸と結合すると考えられる。そして [1] アセチルコリン・エステラーゼの活性部位内では前記のセリンと前記のグルタミン酸の間にヒスチジンが配置されている事と、[2] アセチルコリンが酢酸とコリンに分かれる過程は“加水分解反応”（新たに水分子１個が加わって酢酸とコリンが生成される）になっている所から、水分子１個を引き込んでアセチルコリンを酢酸とコリンに分解する役目を前記のヒスチジンが担っていると予想される。所で図５８を用いた１１．３節内でのＡＴＰ加水分解メカニズムの説明と図７２を用いた１３．４節内でのＰＫＡの燐酸化反応メカニズムの説明から、前記の役割をヒスチジンが担う時に前記ヒスチジンが直接水分子（内の酸素原子）またはアセチルコリン内の特定原子（アセチルコリンの骨格部を構成する酸素原子？）と直接結合（水素結合）すると予想される。従ってこのヒスチジンが他の原子と結合（水素結合またはイオン結合あるいは互いが最近接距離に保たれる状態）した時に、固有の中心波数値（波長）を持った吸収帯が一時的に発生すると予想される。そしてこの吸収帯の発生を検出する事で、アセチルコリン・エステラーゼの酵素反応（触媒反応）の発生が分かる。所で生体内のｐＨ７周辺ではヒスチジン残基は僅かに正に帯電するだけと言われているので、他の原子を引き付ける静電引力はそれ程強くない。またヒスチジン残基内の水素結合関与部は、第２級アミン（＞Ｎ−Ｈ）となっている。しかしヒスチジンの水素結合部では、αヘリックスおよびβシート内での水素結合部内の“水素原核と酸素原子核間距離”よりは狭いと予想される。従ってこのヒスチジンが他の原子と結合（水素結合またはイオン結合あるいは互いが最近接距離に保たれる状態）した時に一時的に発生する吸収帯の中心波数値（波長）は、αヘリックスおよびβシート内での水素結合部に帰属する吸収帯の中心波数値（波長）とほぼ近い値もしくはそれよりも僅かに小さな値（若干の長波長側）を取ると考えられる。
【１１５７】
１５．８）本実施例における生体活動検出範囲または制御範囲の説明
ここでは今まで説明して無かった他の応用例として、細胞間の信号伝達物質の分泌活動を検出または制御する方法に付いて説明する。藤井らの説明（藤井博之、林昌洋：調剤と情報  Ｖｏｌ．１６，Ｎｏ．７（２０１０）ｐ．５９−６４）に拠ると、膵β細胞からインスリン分泌時に一時的に膵β細胞の脱分極が起きる。すなわち膵β細胞内部でのＡＴＰ濃度が上昇すると、ＡＴＰ感受性Ｋ+チャネルのゲートが開いて脱分極状態が発生する。すると膵β細胞膜内に配置されている電位依存性Ｃａ2+チャネルのゲートが開き、膵β細胞の外部から内部へ向かってＣａ2+イオン流が流入する。またそれと平行して膵β細胞内でｃＡＭＰ（ｃｙｃｌｉｃ−ａｄｅｎｏｓｉｎｅ  ｍｏｎｏｐｈｏｓｐｈａｔｅ）の濃度が上昇すると膵β細胞内部から外部へ向かったインスリンが分泌される。ここで既に図４を用いて３．２節で説明したように、脱分極時に塩素イオンがＰＣＬＮまたはＳＭＬＮに付着（水素結合）して外部からの検出可能な状態となる。さらに図６８を用いて１２．３節で説明した方法を用いて細胞間信号伝達物質（例えばインスリン）の分泌を促進または阻害が行える。
【１１５８】
今までの説明で、酵素による触媒反応（コリン・エステラーゼやキナーゼの作用）、ホルモンなどの細胞間伝達物質の放出、神経細胞に関係した発光や（軸索内を伝わる）信号伝達、神経細胞の抑制（塩素イオンの流入）、筋肉の収縮や弛緩、神経伝達物質と受容体間の一時的結合、蛋白質の立体構造変化（αヘリックスおよびβシート構造の増減）、記憶や忘却、細胞内の信号伝達カスケード、蛋白質合成、遺伝子発現、疲労度などに関わる検出と制御の実施例を説明した。しかしそれに限らず、生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動に関係して生体内部で光学的特性変化や電磁波の特性変化あるいは核磁気共鳴などの磁気的特性変化が生じるあらゆる現象に対する検出または制御が本実施例の範囲に含まれる。特に生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動として本実施例では特に、アニオンとカチオンなどのイオンと分子間または複数の分子間の一時的な結合（または互いの距離が接近した状態）と分離（または互いの距離が離れた状態）が関係する現象に対する検出または制御が本実施例の範囲に含まれる。または前記の２状態（結合および分離または近接および乖離）間で光学的特性変化や電磁波の特性変化あるいは核磁気共鳴などの磁気的特性変化が生じるあらゆる現象に関係した検出または制御も本実施例の範囲に含まれる。そしてこの時の生体活動検出または制御方法としては、図２４または図２６を用いた６．３節で説明した方法とか、図３０を用いた６．３．３節で説明した方法、あるいは図６６または図６７を用いた１２．１節で説明した方法を用いてもよい。
【１１５９】
１５．９）生体活動検出に関連した記述方法／処理方法や生体活動情報を利用したサービスの適用範囲
本明細書では下記のように大きく２種類の実施例に付いて説明している。すなわち
○ 生体活動検出と生体活動制御
…  ここでは上記生体活動検出の結果得られるデータの解析で生体活動情報を得る生体活動測定も含む
○ 生体活動の検出／測定結果または生体活動制御内容を活用した処理や活動を示す
サービス提供方法、信号転送(情報通信)方法、通知方法、処理方法、記述方法、プログラム、表示方法等
の２種類に関する実施例を説明している。所で前者の“生体活動検出／測定と生体活動制御”の本実施例範囲は、１５．８節で説明した。従って１５．９節では後者に関する本実施例の範囲に付いて説明する。
【１１６０】
まずは１５．８節で説明した範囲に含まれる生体活動検出／測定と生体活動制御の活用内容（またはその関連内容）は、サービス提供方法、信号転送(情報通信)方法、通知方法、処理方法、記述方法、プログラムあるいは表示方法に限らず全て本実施例の範囲に含まれる。またそれに限らず、表６を用いて６．１節で説明したようにサーモグラフィなどの温度測定機器から得られる生体の表面温度や体温計で得られる生体内の体温、脳波計や心電図などで測定可能な生体内部での電位変化、血液中の酸素濃度変化や血液中の血糖値など生体内構成分子毎の組成(相対的な含有量)分析結果や成分分析結果、ｆＭＲＩなどの生体内磁気特性を利用した（またはそれらに関係した）あらゆる処理や活動（例えばサービス提供方法、信号転送(情報通信)方法、通知方法、処理方法、記述方法、プログラムあるいは表示方法など）も、後者に関する本実施例の範囲に含まれる。更にそれに限らず、生体活動の検出対象として得られた心拍数、脈拍数、呼吸回数、歩数（万歩計（登録商標））などの情報を利用した（またはそれらに関係した）あらゆる処理や活動（例えばサービス提供方法、信号転送(情報通信)方法、通知方法、処理方法、記述方法、プログラムあるいは表示方法など）も、後者に関する本実施例の範囲に含まれる。
【１１６１】
１６〕複数の波長特性を利用した生体活動検出方法
１６．１）複数波長特性を利用した生体活動検出の基本原理説明
生体活動の検出（または制御）方法に付いては、図２３を用いた６．３．１節内、図２６を用いた６．３．２節内ならびに図６６および図６７を用いた１２．１節内で既に説明した。そしてこれらはいずれも単色光（特定の単一波長のみが含まれる光）を用いて生体活動の検出（または制御）が行える。まず始めに、これらの方法と生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動との関係を説明する。４章、５章、１１章、１２章、１３章および１５章で説明したように、生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動の一部は生体内部で光学的特性変化や電磁波の特性変化あるいは核磁気共鳴などの磁気的特性変化が生じる。その一例として、ここでは図９０を用いて説明する。水中で塩素イオンとコリン・カチオンとが結合（もしくは近接）する頻度が一時的に増加した時、図９０に示すように５９９９［ｃｍ-1］（波長では１．６６７［μｍ］）近傍での近赤外光の吸収量が増加する。従って波長１．６７［μｍ］近傍の単色光を検出対象となる生体内の局所領域に照射すると、塩化コリン・ペアの部分で光を多く吸収するため反射光または透過光の光量が一時的に減少する。従って波長１．６６７［μｍ］近傍での反射光または透過光の光量変化（時間的変化）を上述した方法で検出できる。（また上記塩化コリン・ペア内の水素結合部位に帰属する吸収帯の代わりに図６８を用いた１２．３節の説明および図７１を用いた１３．３節の説明のようにαヘリックス内の水素結合部位に帰属する吸収帯の中心波長光を使うことで、生体活動の制御が可能となる。）しかし波長１．６７［μｍ］近傍の単色光のみで生体活動を検出する場合には図８０で説明したように信号変化方向８６３が常に同一方向なため、外部から混入するスパイクノイズの影響で誤検出する危険性が有る。一方図９０が示すように、水中で塩素イオンとコリン・カチオンが結合（もしくは近接）する頻度が一時的に増加した時には、同時に６０２６［ｃｍ-1］（波長では１．６５９［μｍ］）近傍での近赤外光の吸収量が減少する。一般的傾向として水中でアニオンとカチオンが結合（もしくは近接）する頻度が増加すると、それに帰属する吸収帯の中心波数値（または波長）が結合前（離散時）時の対応官能基に帰属する吸収帯よりもシフトして現れる。そしてこのように一時的に生体内の生反応や化学／物理化学的変化や代謝または特定の分子（原子）間の近接頻度の変化が起きると、この反応や変化が生じる前の吸収帯よりもシフトした位置に新たな吸収帯が発生する結果、両者の吸収スペクトル間の差分特性に光吸収が増加する波数域（波長域）と光吸収が減少する波数域（波長域）が必ず同時に現れる。この一般的傾向は、他にも図８９、図９１、図９３、図９４および図９８のそれぞれに共通して現れている。従って前述した波長１．６６７［μｍ］近傍と同時に波長１．６５９［μｍ］（波数値は６０２６［ｃｍ-1］）近傍での反射光または透過光の光量変化（時間的変化）も検��すれば、検出精度と検出の信頼性が大幅に向上する。このように生体内部での固定された局所領域から得られる異なる波数域（波長域）光の反射光または透過光の光量変化を検出する検出方法を、本実施例では“複数波長特性を利用した生体活動検出”と呼ぶ。ここで本実施例では、上記の生体内部での固定された局所領域は１個または複数個の細胞で構成される場合が多い。そしてこの細胞としては、神経細胞や筋肉細胞などを限定してもよい。
【１１６２】
所でこの１６章で説明する複数波長特性を利用した生体活動検出方法は、既に図２３、図２６、図６６または図６７で説明した実施例とは異なる別の実施例では無く、これらの実施例をより詳細に説明した内容もしくはこれらの実施例の小改良形態を示す。具体的には図２３、図２６、図６６または図６７で説明した実施例の中で検出光の光路３３や生体活動検出／制御用電磁波６０８内に複数の波数（波長）光が含まれ、光検出セル５４、５５や光検出器３６あるいは生体活動検出部１０１で異なる波数域（波長域）の光を個々に分別して検出してもよい。そして異なる波数域（波長域）の光を個々に分別して検出する方法として、１６．３節で詳細に説明するようにグレーティング５３の回折角の波長依存性を利用してもよいし、１６．４節で詳細に説明するように検出光の光路３３や生体活動検出／制御用電磁波６０８内の波数（波長）を時変（時間軸上で周期的に波数（波長）を変化）させながら検出信号を時間的に同期させてもよい。従ってこの１６章で説明する複数波長特性を利用した生体活動検出と平行して実施される生体活動検出／制御場所の位置合わせと保持方法は、６．２節で説明した方法が使用できる。そしてこの１６章で説明する複数の波長特性を利用した生体活動検出方法を使用した場合でも、同様に図３１〜図３５に示した生体活動検出部１０１や関連回路および生体活動検出信号送信部も兼用できる。また図２３、図２６、図６６もしくは図６７で説明した生体活動検出結果を活用した解析／情報転送／サービスなどを既に説明しているが、本１６章で説明する複数の波長特性を利用した生体活動検出方法で得られた検出結果をそのまま前述した解析／情報転送／サービスなどに適用できる。
【１１６３】
図２３、図２６、図６６または図６７で説明した実施例でも適用できる“複数の波長特性を利用した生体活動検出方法”の基本的な特徴に付いて、まず図１００を用いて説明する。この“複数の波長特性を利用した生体活動検出方法”では、下記の３点の大きな特徴がある。すなわち
[1] 生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に対して異なる複数の波長光を照射する
[2] 光検出器３６では、生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５から得られる異なる複数の波長光を個々に検出する
[3] 光検出器３６で検出した異なる複数の波長光から得られた個々の検出信号を演算処理する
が相当する。ここで[1]に関しては図１００を用いてここで説明するように、生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に照射する生体活動検出／制御用電磁波６０８内に同時に複数の波長光が含まれてもよいし、同時には短波長光（または狭帯域波長光）のみが含まれるが異なる複数の波長光を時系列的に順次照射（１６．３節で後述する内容に相当）してもよい。また[2]に関しては図１００を用いてここで説明するように、光検出器３６で異なる複数の波長光を同時に検出してもよいし、光検出器３６では同時には短波長光（または狭帯域波長光）のみを検出すると共に異なる複数の波長光を時系列的に順次検出（１６．３節で後述する内容に相当）してもよい。そして図１００を用いてここで説明する方法は前者の方法に相当し、光検出器３６内の異なる光検出セル３８−α〜εで個々に異なる波長光を同時に検出している。
【１１６４】
次に図１００を用いて“複数の波長特性を利用した生体活動検出方法”に関する他の特徴に付いて説明する。図１００に示す光源部１１１からは同時に異なる複数波長光が放出されるが、色フィルタ８５１により特定の波長域に含まれる光のみが生体活動検出／制御用電磁波６０８として使用される。この特定波長域は、生体活動検出または生体活動制御の目的に応じて適宜設定される。例えば神経細胞に関する発火現象や信号伝達状況を検出する場合には、前記特定波長域としては図９０または図９１に示すように６２００［ｃｍ-1］から５６００［ｃｍ-1］（波長で表現すると１．６１［μｍ］から１．７９［μｍ］）の範囲が設定でき、前記波長範囲内の光のみが前記色フィルタ８５１を通過できる。また他の例として、水の光学的特性の変化から生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動などを検出したい場合の特定波長域としては
○ 水の第１倍音に対応する吸収帯を利用する場合には、図９３と図９４または図９８から７５００［ｃｍ-1］から６１００［ｃｍ-1］（波長で表現すると１．３３［μｍ］から１．６４［μｍ］）の範囲内
○ 水の第２倍音に対応する吸収帯を利用する場合には、１５．５節内で説明したように９０００［ｃｍ-1］から１１４００［ｃｍ-1］（波長域では１．１１［μｍ］から０．８７７［μｍ］）の範囲内
がそれぞれ対応し、前記波長範囲内の光のみが前記色フィルタ８５１を通過できる。このように色フィルタ８５１により生体活動検出／制御用電磁波６０８に含まれる波長域を予め制限しておく事で、生体活動検出あるいは生体活動制御の精度と信頼性が向上する効果が有る。ここで生体活動の検出のみを行う場合には、図１００に示すように検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００に照射する生体活動検出／制御用電磁波６０８は発散光でもよい（必ずしも収束光や発散光の必要が無い）。しかしそれに限らず、生体活動の検出と平行して生体活動制御を行う場合には、図６６や図６７に示すように生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５上に集光させると共に断続的に発光量を増大させる事が望ましい。
【１１６５】
また一方検出系では、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００内部の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に対する対物レンズ３１を介した結像点（共焦点位置）に特定の生体活動検出／制御用電磁波６０８のみを抽出する部材のピンホール８５３を配置している所にも特徴がある。このように生体活動検出の対象が存在する生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に対する結像点（共焦点位置）に特定の生体活動検出／制御用電磁波６０８のみを抽出する部材を配置する事で、生体内（生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００内部）の固定された特定位置（生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５）での生体活動を効率良く検出できる効果がある。また上記抽出部材（ピンホール８５３）に依り検出対象外となる生体活動検出／制御用電磁波６０８が遮光出来るので、検出対象外の不要な信号が除去できるため生体活動検出信号のＳ／Ｎ比を向上させて精度良くかつ安定に生体活動検出ができる効果も有る。そして上記抽出部材（ピンホール８５３）を通過後の生体活動検出／制御用電磁波６０８は、集光レンズ８５２−１により平行光に変換される。この後に生体活動検出／制御用電磁波６０８はフレネル形グレーティング９２２に依って波長分離されるが、この集光レンズ８５２−１により平行光に変換する事で波長分離の効率を向上させられる効果が有る。
【１１６６】
所で検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００に照射される生体活動検出／制御用電磁波６０８は色フィルタ８５１に依って波長域制限されている。しかし暗室内では無く明るい所で生体活動検出または生体活動制御を行う場合には、周囲の光が対物レンズ３１内を通過し、その内のわずかな周囲光がピンホール８５３を通過して外乱光として生体活動検出に悪影響を及ぼす。その悪影響を除去するため、バンドパスフィルタ９２１により特定の波長域に含まれる光のみを通過させている。ここでこのバンドパスフィルタ９２１で通過させる特定の波長域は前述した色フィルタ８５１の特性に類似させてもよい。すなわちこの特定波長域は、生体活動検出の目的に応じて適宜設定される。例えば神経細胞に関する発火現象や信号伝達状況を検出する場合には、前記特定波長域としては図９０または図９１に示すように６２００［ｃｍ-1］から５６００［ｃｍ-1］（波長で表現すると１．６１［μｍ］から１．７９［μｍ］）の範囲が設定でき、前記波長範囲内の光のみが前記バンドパスフィルタ９２１を通過できる。また他の例として、水の光学的特性の変化から生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動などを検出したい場合の特定波長域としては
○ 水の伸縮振動の第１倍音に対応する吸収帯を利用する場合には、図９３と図９４または図９８から
７５００［ｃｍ-1］から６１００［ｃｍ-1］（波長で表現すると１．３３［μｍ］から１．６４［μｍ］）の範囲内
○ 水の伸縮振動の第２倍音に対応する吸収帯を利用する場合には、１５．５節内で説明したように
９０００［ｃｍ-1］から１１４００［ｃｍ-1］（波長域では１．１１［μｍ］から０．８７７［μｍ］）の範囲内
がそれぞれ対応し、前記波長範囲内の光のみが前記バンドパスフィルタ９２１を通過できる。このようにバンドパスフィルタ９２１により通過可能な光の波長域を設定する事で前述した外乱光の影響を除去でき、生体活動検出信号のＳ／Ｎ比を上げると共に生体活動検出の精度と安定性を向上する効果が有る。所で上記の例では、近赤外域のみを特定波長域に設定している所にも特徴が有る。と言うのは、作業の利便性（明るい所の方が暗室内より作業をし易い）や被験者に与える精神的ストレスを考慮すると、生体活動検出や生体活動制御は暗室内より明るい場所の方が望ましい。一方作業者も被験者も共に前記特定波長域に対応する近赤外光は見えない。従って生体活動検出や生体活動制御を行う場所は“可視光のみを照射し近赤外光は遮光”する照明系を使用し、更に前記バンドパスフィルタ９２１では近赤外光のみを通過させるように工夫すると、より一層生体活動検出信号のＳ／Ｎ比を上げると共に生体活動検出の精度と安定性を向上する効果が増加する。また上記の説明から、バンドパスフィルタ９２１で通過可能な波長域範囲の幅が非常に狭い所にも特徴が有る。上記の例から計算すると、１．７９［μｍ］−１．６１［μｍ］＝０．１８［μｍ］、１．６４［μｍ］−１．３３［μｍ］＝０．３１［μｍ］、そして１．１１［μｍ］−０．８７７［μｍ］＝０．２３［μｍ］と波長域範囲の幅がいずれも０．３１［μｍ］以下となっている。またそれに限らず、例えば水の第１倍音から第２倍音に対応した吸収帯を同時に測定したい場合（あるいはそれと同時に波長域で水の第１倍音から第２倍音に対応した吸収帯の間に現れる水以外の官能基（水素結合やイオン結合状態も含む）の伸縮振動に帰属する第２倍音の吸収帯も同時に測定したい場合）には、１．６４［μｍ］−０．８７７［μｍ］＝０．７６［μｍ］以下に設定する必要が有る。所で図１００では生体活動検出／制御用電磁波６０８を分光（波長分離）するのにフレネル形グレーティング９２２を使用しているが、このグレーティング９２２は光の干渉効果（Ｂｒａｇｇ条件：Ｂｒａｇｇ’ｓ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）を利用して分光（波長分離）している。従って非常に幅の広い波長域の（含まれる波長範囲が広い）光がこのグレーティング９２２に入射すると、大きく波長が異なった複数波長光が同一方向に反射するため生体活動検出に外乱ノイズが混入する問題が発生する。また分光（波長分離）手段として前記グレーティング９２２以外で例えば色分散が大きな光学部材を使用した場合でも、大きく逸れた光が予想外箇所で反射して外乱光として混入する問題が有る。従って図１００に示すように波長域の制限部材（バンドパスフィルタ９２１など）を配置して特定波長域のみを分光（波長分離）あるいは検出させる事で、大きく波長がずれた外乱光の混入を防止して生体活動検出信号のＳ／Ｎ比を上げると共に生体活動検出の精度と安定性を向上する効果も有る。所でこの波長域の制限部材はバンドパスフィルタ９２１に限らず、特定の波長域の光のみを選択的に抽出する部材（たとえばホログラムやグレーティングなど）で有れば何でも同じ効果を発揮する。そしてこの波長域の制限部材により制限する波長域範囲は、上記の説明から０．７６［μｍ］以下（望ましくは０．３１［μｍ］以下あるいは０．２３［μｍ］以下）に設定するとよい。またこの波長域の制限部材の配置位置は図１００で示した位置に限らず、基本的には生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５と光検出器３６との間ならどこに配置してもよいが、フレネルレンズ形グレーティング９２２などの分光（波長分離）よりも前が望ましい。
【１１６７】
所で“複数の波長特性を利用した生体活動検出方法”の基本的な特徴の１つである
[1] 生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に対して異なる複数の波長光を照射する
で説明したように、ここでは上記バンドパスフィルタ９２１を通過した生体活動検出／制御用電磁波６０８内に複数の波長光（複数の異なる波数値を持った光）が含まれている。従って前述した基本的な特徴内の
[2] 光検出器３６では、生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５から得られる異なる
複数の波長光を個々に検出する
ため、バンドパスフィルタ９２１を通過した生体活動検出／制御用電磁波６０８の中から個々の波長光（波数値）領域の光をそれぞれ分離抽出する光学部材が必要となる。そのため図１００では、フレネル形グレーティング９２２を生体活動検出／制御用電磁波６０８の光路中に配置している。前記フレネル形グレーティング９２２は幅の狭い長方形の反射平板が特定の傾きを持ちながら一定周期で並んだ構造を持ち、生体活動検出／制御用電磁波６０８はここで反射する。そしてこの一定周期構造に拠って反射後の生体活動検出／制御用電磁波６０８は干渉し、その中の波長毎にＢｒａｇｇ条件に従った方向に進む。所で一般のグレーティングにおけるＢｒａｇｇ条件に従った方向とは±１次光方向や±２次光方向などプラスとマイナス両方の対称方向にほぼ均等な光量が干渉光として進む。それに対して上記長方形の反射平板を特定角度だけ傾けて干渉光の光量を主にプラスかマイナスのどちらか一方向のみに進行させるため、検出信号を大きく取れる効果が有る。
【１１６８】
次に複数の波長特性を利用した生体活動検出方法の３番目の特徴である
[3] 光検出器３６で検出した異なる複数の波長光から得られた個々の検出信号を演算処理する
に付いての詳細な説明をする。光検出器３６上には光電変換機能を持った光検出セル３８−αから３８−εが配置されている。そしてこのいずれかの光検出セル３８上に生体活動／制御用電磁波６０８が到達すると、光検出セル３８内で光電変換され、そこで発生した検出信号（電気信号）が信号演算部９２５に伝達される。また上述したように、生体活動／制御用電磁波６０８内に含まれる異なる波長光は前記フレネル形グレーティング９２２上でそれぞれ異なる方向に反射される。所でこの光検出セル３８−αから３８−εは光検出器３６上でそれぞれ所定の幅を持つため、１個の光検出セル３８では特定の波長域（波数値の範囲）内に含まれる光を同時に検出（光電変換）している。なお図１００では光検出器３６上に５個の光検出セル３８−αから３８−εが均等間隔で配置されているが、それに限らず光検出器３６上に配置された光検出セル３８の数はそれよりも多くても少なくてもよい。ここで生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５から得られる光学特性として、便宜的に図９７に示した燐酸二水素アンモニウムの第１倍音特性が得られた場合を例として説明する。そして図１００の右上に示すように、検出される吸収スペクトル（吸光度）特性の中で波長域（波数値範囲）αに含まれる生体活動検出／制御用電磁波６０８が光検出セル３８−αに照射され、波長域（波数値範囲）β、γ、δ、εに含まれる各成分がそれぞれ光検出セル３８−β、γ、δ、εに照射される場合を考える。そして生体活動に拠る光学特性変化が現れる場合には、図９１や図９４あるいは図９８が示すように独自の吸収帯の中腹部で大きく光学特性が変化する場合が多い。従って生体活動が検出される場合には、図１００の右上に示した吸収スペクトル（吸光度）特性内の主にβおよびδで示した波長域（波数値範囲）での検出光量が大きく変化するとして説明する。特に本１６．１節内において前述したように、（生体内部で生じる生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動などの）生体活動が生じた時に観測される吸収帯は、生体活動が生じる前に観測される吸収帯よりも波数（または波長）軸上でシフトした位置に現れる傾向が有るため、両者の吸収スペクトル間の差分特性に光吸収が増加する波長域（波数域）と光吸収が減少する波長域（波数域）が同時に現れる場合が多い。従って生体活動が生じた場合に例えば光検出セル３８−βでは検出光量が増加すると同時に、光検出セル３８−δでは検出光量が減少するなど、検出光量の増減が異なる波長域（波数値範囲）で逆転し易い特徴が有る。この生体活動発生時の光学特性変化の現れ方の特徴を利用して、信号演算部９２５での信号演算方法の一例として両検出信号間の差分を取ってもよい。すなわちこの信号演算方法では、生体活動／制御用電磁波６０８内の第１の波長域（波数値の範囲）内に含まれる電磁波から（光検出セル３８−βに依って）得られる第１の検出信号と、前記第１の波長域（波数値の範囲）とは異なる第２の波長域（波数値の範囲）内に含まれる電磁波から（光検出セル３８−δに依って）得られる第２の検出信号との差分により生体活���に関する検出信号を得る。それにより生体活動の検出信号量の増加作用と同相ノイズ除去作用の効果が有る。この効果に付いて以下に詳細に説明する。まず生体活動が生じる前の静止時（Ｒｅｓｔｉｎｇ  Ｓｔａｔｅ）における光検出セル３８−βと光検出セル３８−δからの検出信号（Ｄｅｔｅｃｔｅｄ  Ｓｉｇｎａｌ）をそれぞれＳrβ 、Ｓrδで表す。次に生体活動が生じた時（Ａｃｔｉｏｎ  Ｓｔａｔｅ）に光検出セル３８−βでは検出光量が ΔＳβだけ増加し、反対に光検出セル３８−δでは検出光量が ΔＳδだけ減少する場合を考える。更にこの時に外乱ノイズ（Ｎｏｉｓｅ）が加わった結果、光検出セル３８−βと光検出セル３８−δからの検出信号が共に Ｎ だけ減少したとする。すると光検出セル３８−βからの検出信号は
【１１６９】
（数６３）
Saβ = Srβ + ΔSβ - N …（A・63）
で表せると共に、光検出セル３８−δからの検出信号は
【１１７０】
（数６４）
Saδ = Srδ - ΔSδ - N …（A・64）
で表せる。従って両検出信号間の差分を取ると、差分演算後の検出信号は（Ａ６３）式と（Ａ６４）式から
【１１７１】
（数６５）
Saβ - Saδ =( Srβ - Srδ )+( ΔSβ + ΔSδ )…（A・65）
が得られる。ここで（Ａ６５）式には外乱ノイズ成分Ｎは相殺されて現れない。このように両検出信号間の差分を取ると、外部から混入する同相ノイズＮが除去できる効果が有る。更に（Ａ６５）式内での生体活動検出信号成分が“ΔＳβ＋ΔＳδ”と大きく拡大される効果も有る。ここで図１００の右上に示した吸光度特性と光検出セル３８−βや光検出セル３８−δから得られる検出信号との関係には注意を要する。吸光度とは、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での“光を吸収する度合いを対数目盛で表示”している。従って吸光度が高い波長域（波数値範囲）γでは多くの光が吸収されるため、反射または透過に拠って得られる検出信号の量（図１００では主に透過光を検出）は他の波長域（波数値範囲）よりも小さくなる。このように上記の信号演算方法では互いに異なる２波長域（波数値の範囲）内に含まれる電磁波からの検出信号間の差分を得ていたが、それに限らずより多くの波長域（波数値の範囲）内に含まれる電磁波から得られる検出信号を演算処理してもよい。例えば塩化コリン水溶液中では、塩素イオンとコリン・カチオン間が結合（あるいは両者が近接する頻度が上昇）すると、図９３と図９４が示すように７１２２〜７０９２［ｃｍ-1］近傍での吸光度が低下（そこで反射または透過する検出光の光量が増加）し、反対に６７８８〜６７４４［ｃｍ-1］近傍と６４３４〜６４０４［ｃｍ-1］近傍での吸光度が増加（そこで反射または透過する検出光の光量が低下）する。従って各波長域（波数値の範囲）内に含まれる電磁波を３個の光検出セル３８で個々に検出した場合の検出信号は
【１１７２】
（数６６）
Ｓa7092 ＝ Ｓr7092 ＋ ΔＳ7092 − Ｎ …（A・66）
【１１７３】
（数６７）
Ｓa6744 ＝ Ｓr6744 − ΔＳ6744 − Ｎ …（A・67）
【１１７４】
（数６８）
Ｓa6404 ＝ Ｓr6404 − ΔＳ6404 − Ｎ …（A・68）
となるので、
【１１７５】
（数６９）
２Ｓa7092 − Ｓa6744 − ２Ｓa6404 
＝（ ２Ｓr7092 − Ｓr6744 − ２r6404 ）＋（ ２ΔＳ7092 ＋ ΔＳ6744 ＋ ΔＳ6404 ）…（A・69）
の演算処理により、外部から混入する同相ノイズＮが除去でき、検出信号成分が拡大される効果が出る。このように水中での塩化コリンの生化学反応または化学的／物理化学的変化では（Ａ６９）式の演算により大きな検出信号が得られる反面、（Ａ６５）式の演算では大きな検出信号が得られない。逆に水中での燐酸二水素アンモニウムの生化学反応または化学的／物理化学的変化では図９８に示す光学的変化が現れるため、（Ａ６９）式の演算では大きな検出信号が得られない。そして例えば（Ａ６５）式と（Ａ６９）式のような異なる複数の演算処理を行い、どの演算処理で最も生体活動に関する検出信号が得られるかを比較して生体活動の種類や具体的な活動内容を識別できる。またこのような四則演算処理結果の比較に限らず、あらゆる演算処理が“複数波長特性を利用した生体活動検出”に関する演算処理の実施範囲に含まれる。従ってより高度な演算処理として例えば多変量解析法の中の重回帰分析（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ＰＬＳ回帰分析（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ    ｏｆ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）法や主成分回帰分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）などの統計的手法を適用したケモメトリックス（Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ）を用いて生体活動の種類や具体的な内容を識別してもよい。
【１１７６】
所で近赤外スペクトルに対して上記ケモメトリックス手法を用いて例えば有機物内の成分分析をする方法は既に知られている（例えば尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）ｐ．１０９）。しかし従来技術では例えば成分分析や血糖値の推定あるいは血液中の酸素濃度推定などの（短時間では変化しない）静的な状態の分析に限定されていた。それに比べて本１６．１節で説明する複数波長特性を利用した生体活動検出とは生体内での生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動が生じる部分での光学特性変化量または磁気特性変化量を検出するために使用される所が異なる。また本１６．１節で対象とする生体活動と従来の分析対象とでは４．７節や１４章で説明したように、短時間で変化する生体活動や特定された（固定された）１個の細胞内あるいは複数の細胞の集合体の中で起こる生体活動を検出の対象としている所が異なる。特にここでは短時間で変化する生体内での生化学反応や一時的に発生する化学的変化や物理化学的変化または特定分子（原子）間の近接頻度変化あるいは生体構成分子の一時的な構造変化や生体内代謝活動の検出を可能にするため、信号演算部９２５内で実行される演算処理時間を大幅に短縮させる工夫をする所に特徴が有る。この演算処理時間の短縮化方法として、『基準クロックが早く高速で処理できる回路や半導体素子を使用』すると共に『信号演算部９２５に同時に入力する検出信号の数を大幅に減少』させている。このように信号演算部９２５への同時に入力する信号数が減れば大幅な演算処理時間の短縮化が図れる。そして上記の信号演算部９２５への入力信号数を減らす方法として具体的には
Ａ〕生体活動検出に利用する検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）の使用波長域を狭く限定する
Ｂ〕特定の波長域（波数値範囲）毎にまとめて検出する
の工夫を行っている。この特徴に付いて具体的な数値範囲で説明する。一般的な透過形赤外分光器の測定波数範囲は７０００〜１２００［ｃｍ-1］（波数範囲の幅は５８００［ｃｍ-1］）で、透過形近赤外分光器の測定波数範囲は１００００〜２０００［ｃｍ-1］（波数範囲の幅は８０００［ｃｍ-1］）の場合が多い。また比較的高性能の透過形赤外分光器または透過形近赤外分光器の波数分解能は４［ｃｍ-1］なので、仮に波数分解能毎に測定データを透過形近赤外分光器から抽出した場合には８０００÷４＝２０００ポイントのデータが一度に得られる事になる。また比較的高性能の透過形赤外分光器または透過形近赤外分光器での測定データをデジタル・データとして抽出した場合には、１［ｃｍ-1］毎の測定点のデータが抽出できる。参考までに図８８〜図９１および図９３、図９４、図９７、そして図９８に示した測定／解析結果は、１［ｃｍ-1］毎の測定点から抽出されたデジタル・データが元になっている。このように１［ｃｍ-1］毎の測定点から抽出された場合には、８０００÷１＝８０００ポイントのデータが一度に得られる。そして上述した従来のケモメトリックス手法を用いた解析手法では上記２０００〜８０００ポイントのデータを多変量解析する必要が有り、膨大な処理時間が掛かる。それに比べて上記〔Ａ〕の工夫を行った場合、前述したバンドパスフィルタ９２１により生体活動検出に使用する近赤外光の波長域（波数値の範囲）が予め大幅に制限されている。従って上記〔Ａ〕で限定された検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）の使用波長域は、前述したバンドパスフィルタ９２１で通過可能な波長域と一致する。前述したようにバンドパスフィルタ９２１で通過可能な波長域の最大幅は１．６４［μｍ］（波数値で６１００［ｃｍ-1］）から０．８７７［μｍ］（波数値で１１４００［ｃｍ-1］）なので、波数値の幅で計算すると１１４００−６１００＝５３００［ｃｍ-1］となる。そしてこの値は透過形近赤外分光器測定波数範囲の幅８０００［ｃｍ-1］より大幅に小さくなるため、これだけでも信号演算部９２５内での演算処理時間が短縮される。次に上記〔Ｂ〕の工夫に関して具体的な数値を示して説明する。ここで説明している図１００と既に説明した図９７を比較すると分かるように、およそ６６００［ｃｍ-1］から６０００［ｃｍ-1］に至る波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）をαからεまでのたった５波長域（波数値の範囲）に纏めている。そして信号演算部９２５内に同時に入力する検出信号は、（Ａ６５）式を使って演算する場合にはたった２入力の信号（２ポイント）、（Ａ６９）式を使って演算する場合でもたった３入力の信号（３ポイント）しか使用しない。従って前述したように２０００〜８０００ポイントのデータを多変量解析する従来技術と比べると、圧倒的に演算処理時間を短縮できる事が分かる。また１個の光検出セル３８で特定の幅を持った波長域（波数値範囲）毎にまとめて検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を検出すると、１個の光検出セル３８で検出される検出光量が増加するため検出信号のＳ／Ｎ比が増加して生体活動検出が安定すると共に検出精度が向上する効果も生まれる。次に図１００に示した実施例の場合の１個の光検出セル３８でまとめて検出する波長域（波数値範囲）の幅に付いて説明する。前述したように波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を５波長域（波数値の範囲）に纏めているので、１個の光検出セル３８で検出する波長域（波数値範囲）の幅は６００÷５＝１２０［ｃｍ-1］となる。そしてこの波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を上記５分割より更に細かく分割して（１個の光検出セル３８で検出する波長域（波数値範囲）の幅を狭くして）詳細な演算処理を施した方がより精度の高い生体活動検出信号が得られる。しかし精度の高い生体活動検出信号を得るための分割数を増やしても、効果が得られる分割数には限界が有る。またこの波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲を５０より多く分割してもほとんど検出精度向上には効果が無かった。従って（１個の光検出セル３８で）まとめて検出する波長域（波数値範囲）の幅は、最低でも６００÷５０＝１２［ｃｍ-1］以上に設定して充分な事が分かった。またこの波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を２０分割しても演算処理上問題が無かったので、（１個の光検出セル３８で）まとめて検出する波長域（波数値範囲）の幅は６００÷２０＝３０［ｃｍ-1］以上でもほとんど問題は無い。従って以上の結論は下記の通りとなる。すなわち生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での生体活動を検出するため、そこでの一時的な光学特性変化の検出を目的として〔Ｂ〕の方法で（１個の光検出セル３８で）特定の波長域（波数値範囲）毎にまとめて検出する場合には、波長域（波数値範囲）の最小幅としては１２［ｃｍ-1］以上、出来れば３０［ｃｍ-1］以上が望ましい。しかし１２０［ｃｍ-1］以上に設定しても、生体活動の検出は可能と言える。所で上記波長域（波数値範囲）の最小幅の設定条件の根拠として、湿潤固体状態での燐酸二水素アンモニウムに帰属し第１倍音に相当する吸収帯が波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲内に含まれる事を示した。しかしこの波数値幅６００［ｃｍ-1］が上記の条件のみに限定されず、測定時の状態（固体状態か水溶液中か）や測定対象となるアニオンとカチオンの組み合わせあるいは吸収帯の種類（基準音か第ｎ倍音か結合音か）に拠らず、１種類の固有の吸収帯（特定の官能基の固有振動またはその官能基が他の分子やイオンと（水素）結合した時に発生する固有なグループ振動に帰属する吸収帯）が含まれる範囲の目安になると考えられる。なぜなら図９０と図９１が示すように、塩化コリン水溶液中での塩化コリン・ペアに拠る伸縮振動の第１倍音に帰属する吸収帯も波数値６２００［ｃｍ-1］から５６００［ｃｍ-1］に至る波数値幅６００［ｃｍ-1］の範囲内に含まれている。
【１１７７】
次に１個の光検出セル３８毎に上記波長域（波数値範囲）内に含まれる検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を同時にまとめて検出させる具体的な方法を説明する。まず始めに、１個の光検出セル３８で検出する検出光の波長域（波数値範囲）をδλで表す。また図１００に示したフレネル形グレーティング９２２ではＢｒａｇｇ条件に従って検出光の波長（または波数値）に拠って反射角が変化するが、波長域（波数値範囲）δλに対してδθだけ反射角の広がり範囲を持つ。近似的には前記δλとδθとの間には比例関係が有る。ここでフレネル形グレーティング９２２のピッチＰｇ（特定の傾きを持って周期的に配置される幅の狭い長方形の反射平板の隣接間距離）に関しては、近似的に
【１１７８】
（数７０）
δθ ∝δλ ／ Ｐｇ （“∝”は比例関係を表す）…（A・70）
の関係が有る。そして平行光の状態のままフレネル形グレーティング９２２で反射した生体活動検出／制御用電磁波６０８は、集光レンズ８５２−２の作用で光検出器３６の表面上に集光する。ここで集光レンズ８５２−２の焦点距離をＦとし、１個の光検出セル３８の幅をＷとすると、
【１１７９】
（数７１）
Ｗ ≒ Ｆ ×δθ …（A・71）
の関係が近似的に成り立つ。従って（Ａ７０）式と（Ａ７１）式の関係を考慮して、フレネル形グレーティング９２２のピッチＰｇと集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆおよび光検出セル３８幅Ｗを適正化し、１個の光検出セル３８で検出する検出光の波長域（波数値範囲）δλが上述した条件を満足するように設定できる。
【１１８０】
ここで説明を信号演算部９２５内の他の演算処理方法の説明に戻す。この演算処理方法に関して既に
○ 外乱ノイズの影響を軽減し、
○ 信号検出をより精度良く安定に行う
ための処理が出来れば、上記の差分処理以外のあらゆる演算処理が実施例範囲として含まれる事を説明した。例えば今まで説明した演算処理法以外の方法として、光検出セル３８−βと光検出セル３８−δからの検出信号に対する“割算演算”の実施や、前記の検出信号を対数値に変換した後に演算処理してもよい。そして特に検出系自体の分光特性変化が及ぼす生体検出への悪影響を、上記の演算処理で軽減されるのが望ましい。ここでは分光特性として、生体活動検出／制御用電磁波６０８の振動数νを変数とした関数表示で説明する。例えば発光部（Ｌｉｇｈｔ  ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）１１１から放出される光の波長特性（分光特性）をＬ（ν）で表し、発光部１１１から光検出器３６に到達するまでの光学的伝達関数（Ｏｐｔｉｃａｌ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）をＴ（ν）で表す。ここで光路途中に配置された光学部品の吸光特性などの影響でＴ（ν）の特性が与えられるが、それ以外として生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５以外の検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００で発生する光学特性変化も上記Ｔ（ν）の特性の一部として含まれる。図１００の説明で前述したように、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５の結像位置（共焦位置）にピンホール８５３を配置して検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００で発生する光学特性変化の影響は軽減しているが、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００内で生体活動検出／制御用電磁波６０８の光路上での光学特性変化の影響は受ける。そしてこのＴ（ν）の特性の中で光路途中に配置された光学部品の吸光特性は時間と共に変化する事は希であるが、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００で発生する光学特性は時間と共に変化するため、生体活動検出の精度を低下させる要因となる。更に発光部１１１の特性Ｌ（ν）は時間と共に容易に変化し得るため、生体活動検出を長時間続けるとＬ（ν）の変化により生体活動検出の精度を低下させる要因となる。次に生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での生体活動が生じる前の静止時（Ｍａｔｅｒｉａｌ  ｏｆ  Ｒｅｓｔｉｎｇ  Ｓｔａｔｅ）の光学特性をＭｒ（ν）で表し、生体活動が生じた時の光学特性の差分成分をΔＭ（ν）で表す。ここでこのΔＭ（ν）は、図９０や図９１あるいは図９３、図９４、図９８それぞれの上部に示した“差分値特性”に対応する。（但し吸光度と透過後の光量とは強弱方法が逆転し、対数表示とリニア表示との違いを考慮する必要は有る。）すると、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での生体活動が生じた時の光学特性は、Ｍａ（ν）＝Ｍｒ（ν）＋ΔＭ（ν）と表示できる。以上から、生体活動が生じる前の光検出器３６上での検出信号Ｓｒ（ν）は
【１１８１】
（数７２）
Sr(ν)= L(ν)× T(ν)× Mr(ν)…（A・72）
そして生体活動が生じた時（Ａｃｔｉｏｎ  Ｓｔａｔｅ）の光検出器３６上での検出信号 Ｓａ（ν）は
【１１８２】
（数７３）
Sa(ν)= L(ν)× T(ν)× { Mr(ν)+ ΔM(ν)} …（A・73）
で表せる。ここで（Ａ６３）式および（Ａ６４）式と（Ａ７２）式および（Ａ７３）式を比較すると、Ｓａβ ≒ Ｓａ(ν≒β)（振動数νの値がβの近傍）、Ｓａδ ≒Ｓａ(ν≒δ)（振動数νの値がδの近傍）の関係が有る。特に特性Ｌ（ν）と特性Ｔ（ν）が短時間での変化が少なく、ΔＭ（ν）のみが短時間で出現／消滅する場合には、両者間の対数目盛上での差分を取ると
【１１８３】
（数７４）
log10Sa(ν)- log10Sr(ν)= log10{ 1 + ΔM(ν)/Mr(ν)} …（A・74）
となり、発光部１１１の特性Ｌ（ν）の変動の影響や光学的伝達特性 Ｔ（ν）の変動の影響が除去できる。従って信号演算部９２５内で光検出セル３８−βと−δから得られた信号を対数（目盛上に）変換した後に差分処理して生体活動の検出信号とすると、検出信号の検出精度と安定性が向上する効果が有る。一方（Ａ７４）式の左辺は
【１１８４】
（数７５）
log10Sa(ν)- log10Sr(ν)= log10{ Sa(ν)/ Sr(ν)}…（A・75）
となる。そして（Ａ７５）式の右辺内は割算処理を意味している。従って光検出セル３８−βと光検出セル３８−δから得られた各信号に対して、信号演算部９２５内で割算処理しても上記と同様な効果が生まれる。
【１１８５】
今までは光検出セル３８−βと光検出セル３８−δのみから得られた検出信号の演算方法を説明したが、それに限らず他の光検出セル３８−α、−γ、−εから得られた検出信号を演算処理に利用してもよい。例えば光検出セル３８−αと光検出セル３８−εから得られる検出信号を演算処理に加えて検出信号の検出精度と安定性を向上させる方法が有る。すなわち吸収スペクトル特性を用いて成分分析する場合にはベースラインの影響を受けるため、（分析時にこのベースラインの影響を除去しないと）分析精度が低下すると一般に言われている。また特に吸収帯の裾野部分ではベースライン特性の影響を強く受け易い。そして図９７に示した燐酸二水素アンモニウムの第１倍音特性と図１００の右上に示した特性を比べると容易に分かるように、光検出セル３８−αと光検出セル３８−εから得られる検出信号の大部分は前記ベースライン特性に依存している。従って光検出セル３８−αと光検出セル３８−εから得られる検出信号の大部分がベースライン特性を表していると見なし、ここから得られた信号を利用して直線近似法または最小二乗法で補間をするとβ、γおよびδで示した波長域（波数値範囲）でのベースライン量の推定が可能となる。そして信号演算部９２５内で、ここで得られたベースライン推定量（の対数値）と光検出セル３８−βおよび−δから得られた検出信号（の対数値）との間で差分演算するとベースラインの影響を除去した“正味”の吸光特性が算出でき、生体活動に関する検出信号の検出精度と安定性が向上する。またそれだけでなく光検出セル３８−γから得られた検出信号に対して同様の処理をすると、吸収帯の中心部（最大吸収波長位置）での（ベースラインの影響を除去した後の）より正確な吸光度（あるいは光吸収量や光吸収強度）が算出できる。こうしてベースラインの影響を除去した後の中心部での吸光度が分かると、その値を用いて吸光特性または光学特性に対する規格化処理が適宜可能となる。そして信号演算部９２５内で吸光特性や光学特性に対して適宜規格化処理できる効果を、以下に説明する。例えば生体活動が生じた瞬間に検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００が動いて検出信号量が一時的に減少した場合を想定する。前述したように生体活動形態の一例として“筋肉の収縮と弛緩”が含まれる。このように筋肉が収縮または弛緩した時に検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００の表面形状が変形して生体活動検出／制御用電磁波６０８の進行方向が一時的に変化し、その結果として検出信号量が減少する場合も充分想定される。この時の検出信号量の変化率をＮ（０≦Ｎ≦１）で表すと、（Ａ７３）式は
【１１８６】
（数７６）
Sa(ν)= L(ν)× T(ν)× N × { Mr(ν)+ ΔM(ν)} …（A・76）
と変形される結果、（Ａ７４）式に対応した式は
【１１８７】
（数７７）
log10Sa(ν)- log10Sr(ν)= log10{ N + N×ΔM(ν)/Mr(ν)} …（A・77）
となり、生体活動の検出信号に上記Ｎの影響がそのまま現れて、検出精度や信頼性を低下させる恐れが有る。しかしこの場合に上述した方法で吸光特性や光学特性に対して規格化処理を行うと、（Ａ７６）式におけるＮの影響が除去されて（Ａ７４）式の特性に戻せる（（Ａ７７）式内に現れる検出信号量の変化率Ｎの影響を（Ａ７４）式のように除去できる）ため、検出精度や信頼性と安定性を向上させる効果が生まれる。ここで重要な事は、光検出セル３８−αおよび３８−εからの検出信号によって吸光特性内のベースライン特性を抽出し、この情報と光検出セル３８−γから得られた検出信号を利用して吸光特性や光学特性に対して適宜規格化処理が行える所に有る。このように生体活動の検出に最も寄与する光検出セル３８−βおよび３８−δからの検出信号だけで無く、その周辺の波長域（または波数値の範囲）に含まれる検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）から得られる検出信号も使用する事で検出精度や信頼性と安定性が向上する。
【１１８８】
所で図１００の説明の中で
［１］生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に対して異なる複数の波長光を照射する
方法として１個の発光部１１１から発生する生体活動検出／制御用電磁波６０８内に異なる複数の波長光が同時に含まれている形で説明した。しかしそれに限らず、例えば図３２に示すように異なる発光部１１１−１／２／３からはそれぞれ異なる波長が含まれる生体活動検出用照射光１１５−１／２／３が照射されてもよい。また
［２］ 光検出器３６では、生体内の生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５から得られる異なる
複数の波長光を個々に検出する
ために個々の波長光（波数値）領域の光をそれぞれ分離抽出する光学部材として、フレネル形グレーティング９２２などの分光（波長分離）手段を検出光学系に配置している。しかしそれに限らず個々の波長光（波数値）領域の光をそれぞれ分離抽出する光学部材として分光（波長分離）手段を使用する代わりに図３２に示した色フィルタ６０−１／２／３を使用してもよい。この場合の具体的な使い方に付いて、生体活動の一形態として筋肉収縮時にＡＴＰの加水分解により水中でイオン化した第１級アミン部に対するγ燐酸基の近接頻度が一時的に増加する場合を例に取って説明する。そしてＡＴＰの加水分解直後には図９８が示すように吸収ピーク波数６８８８［ｃｍ-1］の水の伸縮振動第１倍音に帰属する吸収帯内において７１７２［ｃｍ-1］周辺の検出光量が増加（吸光度が低下）し、６５６０［ｃｍ-1］周辺の検出光量が低下（吸光度が増加）すると予想される。従って図３２において発光部１１１−１から放出された生体活動検出用照射光１１５−１内には波数値６５６０［ｃｍ-1］周辺の光が含まれるように設定し、同様に波数値６５６０［ｃｍ-1］周辺の光のみを通過させる光学特性を持った色フィルタ６０−１を配置する。そして発光部１１１−２から放出された生体活動検出用照射光１１５−２内には波数値６８８８［ｃｍ-1］周辺の光が含まれるように設定し、同様に波数値６８８８［ｃｍ-1］周辺の光のみを通過させる光学特性を持った色フィルタ６０−２を配置する。また発光部１１１−３から放出された生体活動検出用照射光１１５−３内には波数値７１７２［ｃｍ-1］周辺の光が含まれるように設定し、同様に波数値７１７２［ｃｍ-1］周辺の光のみを通過させる光学特性を持った色フィルタ６０−３を配置する。そして生体活動検出用光電変換部１２１−１と１２１−３との間の検出信号の差分を取ると、（Ａ６５）の演算結果と同様の生体活動検出信号が得られる。
【１１８９】
複数波長特性を利用した生体活動検出方法では、検出対象となる生体内の状態変化またはその生体を取り巻く環境の変化に応じて検出対象の波長域（波数値の範囲）を適宜変更できる特徴が有る。それにより生体内状態の変化や環境変化が生じても常に最適な条件で生体活動を検出できるよう柔軟に対応できるため、生体内状態や外部環境の多少の変化に拠らず、常に安定した高精度の生体活動検出が可能となる効果が有る。
以下にその特徴の説明をする。尾崎達の説明（尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）ｐ.１０２）に依ると、水に帰属する吸収帯の中心波数値（最大強度波長）は周囲温度に拠って非常に敏感に変化する（温度上昇とともに直線的に短波長側にシフトする）と言われている。具体的には水の吸収ピーク波長が、６０［℃］の時におよそ１．４３５［μｍ］（波数値で６９６９［ｃｍ-1］）に対して２０［℃］ではおよそ１．４５３［μｍ］（波数値で６８８２［ｃｍ-1］）に変化する（波数値での変化量は６９６９−６８８２＝８７［ｃｍ-1］）。従って特に水に帰属する吸収帯に関係した光学特性変化を検出する場合（１５．４節または１５．５節参照）には、周囲の温度環境の影響を考慮する必要が有る。ここで生体活動検出の対象場所となる生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５の場所が恒温動物の生体内の奥深い場所に有る場合には、この場所が生体内で一定体温に保たれるので余り問題とはならない。しかし図４１および図４２を用いた６．５．４節内での説明ならびに図６２を用いた１１．５節内での説明に有るように生体活動の検出として特に表情筋の収縮と弛緩を検出する場合には、周囲の温度環境の影響を大きく受ける。なぜならこの表情筋は表皮近くに存在するため、外温の影響を敏感に受けてこの表情筋の温度も大きく変化する。この影響による生体活動検出精度の低下を防止するために複数波長特性を利用した生体活動検出方法では、検出対象の波長域（波数値の範囲）を適宜変更できる技術的工夫がなされている。その結果、生体活動に伴って光学特性が一時的に変化する吸収帯の中心波数値（最大強度波長）が若干シフトしても安定して生体活動検出が出来る効果が有る。以下に検出対象の波長域（波数値の範囲）を変更する方法に付いて説明する。図９８は燐酸二水素アンモニウムの吸収帯も含んだ水の伸縮振動の第１倍音に帰属する吸収帯の吸光特性を示しており、２３℃での吸収ピーク波数値が６８８８［ｃｍ-1］となっている。そしてこの図９８の特性に合わせて、図１００において例えば２３℃の時に光検出セル３８−βで７１７２［ｃｍ-1］周辺の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を検出し、光検出セル３８−δで６５６０［ｃｍ-1］周辺の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を検出していたとする。次に外気温度が低下して表皮直下の表情筋温度が下がり、表情筋内に含まれる水の吸収ピーク波数値が２０［ｃｍ-1］減少して６８６８［ｃｍ-1］までシフトした場合を想定する。ここで表情筋の一時的な収縮時にＡＴＰの加水分解が生じ、イオン化した第１級アミンとγ燐酸基間の近接頻度が一時的に増加した場合を考える。この場合には図９８と比較して、７１５２（＝７１７２−２０）［ｃｍ-1］周辺での吸光度が低下し、６５４０（＝６５６０−２０）［ｃｍ-1］周辺での吸光度が増加すると予想される。従って図１００では上記の温度低下に基付く吸収ピーク波数値の減少に合わせて光検出セル３８−βで７１５２［ｃｍ-1］周辺の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を検出し、光検出セル３８−δで６５４０［ｃｍ-1］周辺の検出光（生体活動検出／制御用電磁波６０８）を検出する事が望ましい。このように検出対象の波長域（波数値の範囲）を適宜変更できれば、外気温度変化などの生体を取り巻く環境の変化や生体内の状態変化に応じて最適な条件で生体活動を検出できるため、生体活動検出の精度と信頼性が向上する。上記の例では、外気温度変化に拠る水の吸収ピークの波長変動が及ぼす影響を除去する方法の説明をした。しかしそれに限らず、例えば検出対象の生体活動以外に同時に発生する別の生体活動の影響や外圧などの外部からの機械的加圧などの影響で発生するあらゆる光学特性変化に対してもこの“検出対象の波長域（波数値の範囲）の可変・最適化”を適用できる。例えば図９０および図９１に示した塩素イオンとＰＣＬＮ／ＳＭＬＮ内コリン部間の近接頻度変化に基付いて吸光度が大きく変化する波長域（波数値の範囲）が、例えば脳内の髄液（ｃｅｒｅｂｒｏｓｐｉｎａｌ  ｆｌｕｉｄ）の状態変化（含有成分率の微小変化など）でシフトする場合が予想され、この場合にも“検出対象の波長域（波数値の範囲）の可変・最適化”が適用できる。
【１１９０】
ここで言う“検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）”には、“特定波長域（波数値の範囲）の中心波長（中心の波数値）の移動”と“特定波長域（波数値の範囲）の幅変更”の両方が含まれる。そして図１００の中に
Ａ〕特定波長域（波数値の範囲）の中心波長（中心の波数値）を移動させる光学素子（光学部材）と
Ｂ〕特定波長域（波数値の範囲）の幅を変更する光学素子（光学部材）
がそれぞれ配置されている。ここで上記〔Ａ〕の特定波長域（波数値の範囲）の中心波長（中心の波数値）を移動させる光学素子（光学部材）の一形態として、生体活動検出／制御用電磁波６０８の分光（波長分離）手段の分光状態を変更してもよい。この分光（波長分離）手段の具体例として図１００では、フレネル形グレーティング９２２を使用しているが、この分光状態の変更方法としてグレーティング９２２が機械的に傾く構造になっている。そしてグレーティング９２２への生体活動検出／制御用電磁波６０８の入射角が変わると、特定の光検出セル３８内で検出される波長域（波数値の範囲）の中心波長（中心波数値）がシフトする。所で〔Ａ〕に対応した中心波長（中心の波数値）を移動させる光学素子（光学部材）として上記のように分光（波長分離）手段の分光状態を変更させる代わりに、例えばフレネル形グレーティング９２２への入射直前または出射直後にガルバ・ミラーを配置して光検出器３６への入射角を変更してもよい。またそれに限らず〔Ａ〕に対応した光学素子（光学部材）として、例えば電気光学素子への印加電圧に拠り屈折角を変えるなど特定波長域（波数値の範囲）のシフトが可能なあらゆる光学素子（光学部材）を本実施例として使用してもよい。次に外気温度変化などに拠って生じる検出対象吸収帯の吸収ピーク波長変動量（または波数値変動量）のモニター方法について説明する。上記吸収帯の吸収ピーク位置では、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５で透過（または反射）して得られる検出光の検出光量が最も小さくなる。従ってフレネル形グレーティング９２２の機械的な傾き量を徐々に変化させながら光検出セル３８−α〜εの中で中央に配置されている光検出セル３８−γで検出される検出光量が最小になる場所を探す。このように光検出セル３８−γの検出光量が最小になる位置を探す以外の上記吸収帯の吸収ピーク位置の探し方としては、前述したようにベースラインの影響を除去した後の中心部での吸光度をその都度算出しながら吸収ピーク位置を探してもよい。ここで検出対象吸収帯の吸収ピーク波長変動（または波数値変動）が時間経過と共に余り大きく変わらない場合には、時間間隔を置きながら時々吸収ピーク波長変動量（または波数値変動量）をモニターして最適位置に補正する。逆に吸収ピーク波長変動（または波数値変動）が時間経過につれて常に大きく変動する場合には、常時吸収ピーク波長変動量（または波数値変動量）をモニターしながら補正を繰り返す。この方式をウォブリング（ｗｏｂｂｌｉｎｇ）方式と呼び、遅い周期でフレネル形グレーティング９２２の機械的な傾き量を常に変化させながら、機械的傾きの中心位置で光検出セル３８−γの検出光量が最小になるように機械的傾き角範囲を追従させる。所で検出対象吸収帯の吸収ピーク波長変動量（または波数値変動量）のモニター方法として今までの説明では光検出セル３８−γの検出光量が最小になる位置を探した。しかしそれに限らず、検出対象吸収帯の吸収スペクトル内で生体活動の前後で変化しない特徴点の場所を探してもよい。例えば図８９では（塩素イオンとコリン・カチオン間が近接状態に有る）塩化コリンの吸収スペクトルと（コリン・カチオン単体での特性に類似した）臭化コリンの吸収スペクトルでは５９８２［ｃｍ-1］のピーク位置がほぼ一致しており、神経細胞の発火時に発生する塩素イオンとＰＣＬＮまたはＳＭＬＮ内コリン部間の近接頻度増加の前後（生体活動前後）では５９８２［ｃｍ-1］のピークは共通して現れると予想される。従ってこの５９８２［ｃｍ-1］のピークを“生体活動の前後で変化しない特徴点”と見なし、この特徴点の場所を探してもよい。具体的には、フレネル形グレーティング９２２の機械的な傾き量を変化させると図８９の吸収スペクトルに対応して光検出セル３８−γの検出光量が変化するので、この検出光量変化から上記５９８２［ｃｍ-1］のピークに対応した位置を探す。このような特徴点を利用して検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）を行うと、生体活動が頻繁に発生している場合でも生体活動自体の影響を受けずに安定に変更／最適化が行える効果が有る。なぜなら通常の生体活動では生体活動の前後で検出対象吸収帯の吸収ピーク波長（または波数値）が変化する事は希で有るが、生体活動が非常に活発かつ頻繁に起きる場合には図９０の下側や図９３の下側に示すように吸収ピーク波長（または波数値）が変化する可能性が有る。このような場合には、上述したように生体活動の前後で変化しない特徴点の場所を利用して検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）を行うと、生体活動の検出精度と信頼性が向上する。
【１１９１】
次に上記〔Ｂ〕に対応した特定波長域（波数値の範囲）の幅を変更する光学素子（光学部材）の一形態として集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆを変える方法が有る。所で上記〔Ｂ〕に関係した“特定波長域（波数値の範囲）の幅”とは（Ａ７０）式のδλを意味し、このδλと１個の光検出セル３８の幅Ｗとの関係に上述した集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆが関与する（（Ａ７１）式参照）。従ってこの集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆを変える事で“特定波長域（波数値の範囲）の幅δλ”を変更できる。この集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆの変え方として図１００には明示して無いが、集光レンズ８５２−２を互いの距離が可変な２枚の組みレンズで構成し互いの距離を変えて焦点距離を変化させるとか、集光レンズ８５２−２を曲率固定なガラスレンズでは無く液晶形レンズにして印加電圧で焦点距離を変えると共にそれに合わせて配置位置を変更するなどを行ってもよい。また一方（Ａ７０）式と（Ａ７１）式が示すように前記集光レンズ８５２−２の焦点距離Ｆ以外でも、上記特定波長域（波数値の範囲）の幅δλにはフレネル形グレーティング９２２のピッチＰｇや１個の光検出セル３８の幅Ｗなどが関係しているので、これらの値を制御して特定波長域（波数値の範囲）の幅δλを変えてもよい。
【１１９２】
以上〔Ａ〕または〔Ｂ〕の光学素子（光学部材）を使用した場合には、光学的な手段で検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）を行っている。しかしそれ以外の方法として、
Ｃ〕電気的手法で検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）を行う方法
が有る。図１００では光検出器３６上の光検出セル３８は５分割されているが、前述したように最大５０分割まで検出の効果が有る。例えば光検出セル３８が５０分割されていると、フレネル形グレーティング９２２の機械的角度が固定時に外温の変化などの影響で検出対象吸収帯の吸収ピーク波長（または波数値）が変化すると、検出信号が最小になる検出セル３８の位置が隣の検出セル３８に移動する場合が有る。従って信号演算部９２５内で検出信号が最小値を示す検出セル３８の位置ズレ量とそのズレ方向を判断し、その結果に基付いて生体活動有無での検出信号変化が大きく出る検出セル３８の切り替えを行う事が出来る。またそれ以外として、１６．４節で説明するように生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５に照射される生体活動検出／制御用電磁波６０８内の波長が時系列的に変化する場合は、電気的手法で検出対象の波長域（波数値の範囲）の変更（あるいは可変・最適化）を行う事ができる。具体的には信号演算部９２５内での演算処理に使用する入力信号として加算処理（または累計処理）する切り替わり目のタイミングを制御する方法で有るが、詳細は１６．４節で説明する。
【１１９３】
１６．２）本実施例における光学特性変化に付いての説明
図１８および図１９を用いた４．７節での説明、図６１を用いた１１．５節内での説明あるいは図７３を用いた１４．３節での説明では、生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５の場所は検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００内の非血管部の“固定された場所”を示し、ここでの“光学特性が時間と共に変化”（あるいは一時的に変化）する状況を示して“光学特性変化”と呼んでいる。
【１１９４】
しかしそれに限らず、同一時間内（あるいは近接した時間範囲内）での“生体内の異なる場所での光学特性の違い”も“光学特性変化”の対象に含める。この場合には本１６章で説明する複数波長特性を利用した生体活動検出方法を用いて光学特性変化を検出する。具体的には図２０などの方法で検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部や胸部など）６００内で集光した生体活動検出／制御用電磁波６０８を走査させて近傍位置での光学特性を検出する方法、あるいは図２６などの方法で同時に多点での光学特性を検出する方法で各位置での吸収スペクトルを信号処理部９２５内に入力する。次に１６．１節で説明した方法で演算処理を行って生体活動検出信号を算出する。ここで得られた生体活動検出／制御場所（被測定／制御点）８４５での隣接場所間の生体活動検出信号を比較する。その比較した結果、隣接場所間で生体活動検出信号が変化していた場合に、“隣接場所間で光学特性が変化”していると判定する。このように複数波長特性を利用した生体活動検出方法を用いて異なる検出点間の光学特性変化を検出する事で、同一場所における短時間で光学特性変化量が小さい生体活動を精度良く検出できる効果が有る。具体例として例えば１５．６節で説明した生体内での疲労状態の検出や生体内での特に疲労度が高い部位の抽出などが、上記方法で高い精度でかつ信頼性高く実施できる。
【１１９５】
１６．３）検出光の波長を時系列的に切り替えて生体活動を検出する方法
１６．１節内で説明したように、本１６章で説明する複数の波長特性を利用した生体活動検出方法は６章または１２章で説明した単色光（特定の単一波長のみが含まれる光）を用いた生体活動の検出（または制御）方法とは異なる別の実施例では無く、これらの実施例をより詳細に説明した内容もしくはこれらの実施例の小改良形態を示している。従って本１６．３節で説明する方法も図２２を用いて６．２．２節で説明した内容と図２６を用いて６．３．２節で説明した内容の拡張技術に位置付けられる。
【１１９６】
図２６〜図２８を用いて６．３．２節で説明した生体活動検出用光電変換方法を利用した生体活動検出方法に関して、特にここでは図１０１を用いて“検出光の波長を時系列的に切り替えて生体活動を検出する”視点を中心にして説明する。図１０１では図２６で説明した光検出器３６を２個配置し、光検出器３６−１と３６−２と記載している。従って図１０１の光検出器３６−１と３６−２内は、図２７と図２８を用いて６．３．２節で説明した構想になっている。また同様に図２６で説明した結像レンズ５７は、図１０１では２個配置されて結像レンズ５７−１と５７−２で記載されている。ここでバンドパスフィルタ９３４−２／−３は、図２６の色フィルタ６０と同じ光学的特性を持つ。特にこの図１０１で示したバンドパスフィルタ９３４−２／−３は１６．１節内で説明した“通過可能な波長域範囲の幅”特性を持つ事を強調する（一般的に言われている色フィルタ６０と比べると通過可能な波長域範囲の幅が大きく制限されている事を示す）ために、図２６で使用した“色フィルタ６０”とは異なる“バンドパスフィルタ９３４−２／−３”の用語を使用した。また図１０１では説明の便宜上バンドパスフィルタ９３４−２／−３と結像レンズ５７−１／−２の配置順が図２６と逆になっているが、これに限らず図２６のようにバンドパスフィルタ９３４−２／−３が結像レンズ５７−１／−２の前（光検出器３６−１／−２の反対側）に配置されてもよい。また図１０１の撮像部９３３−３〜−６は図２２内の“生体活動の位置検出部４６”の機能も有し、撮像部９３３−３〜−６の内部構造は図２２内に示されているようにカメラ用レンズ４２−１／−２と２次元光検出器４３−１／−２から構成されている。そして図２２を用いて６．２．２節で説明したように撮像部９３３−３〜−６に拠って生体活動検出部表面からの距離４４を算出し、その結果に基付いて検出の対象部位が存在する生体活動検出場所（被測定点）３０と光検出器３６−１および３６−２が結像関係（共焦関係）になるように対物レンズ５７−１と５７−２が前後方向に機械的に移動する構造となっている。また図１０４を用いて後述するように、撮像部９３３−３〜−６の他の機能として画像認識機能を用いた“生体活動検出対象部位”探索にも関与する。ここで撮像部９３３−３〜−６として、ＣＣＤカメラを使用してもよい。
【１１９７】
図２３または図１００に示した光学配置は、１個の生命体（例えば一人の被験者）内の特定部位での生体活動の検出に適していた。それに比べて図２６の光学配置は、複数の生命体（例えば複数の被験者）に対してそれぞれの特定部位の生体活動を同時に検出する方法に適している。そして図１０１では、例えば同じ部屋の中に居る複数の被験者９３６−１〜−３の心臓の動きを同時に測定して、不整脈などの生体活動異常を発見するシステムをイメージしている。しかし図１０１では部屋内に限らず、例えば屋外の通りを通る通行人の健康異常発見や特定看板前に集まる人の簡易的健康診断などをイメージしてもよい。また生体活動検出の目的として生体活動の異常や健康の異常に限らず、健康では有るが１５．６節で説明したように“過度に疲労している部位の発見”などに利用してもよい。ここで１個の光検出器３６−２のみで複数の被験者の生体活動の同時検出を試みた場合、図１０１のように被験者９３６−１および被験者９３６−２が重なると生体活動検出精度の低下が生じる。その弊害を除去するため、それぞれ配置を変えて設置された複数の光検出器３６−１および３６−２を使用する所に特徴が有る。それにより複数の被験者間の位置に拠らず安定な生体検出が可能となる。すなわち図１０１のように被験者９３６−１と被験者９３６−２が重なって光検出器３６−２の生体検出精度が低下するときには、各被験者９３６−１、−２および−３が重ならない位置に配置された光検出器３６−１での生体検出結果を組み合わせて検出結果を補正する。所で図１０１の発光部１１１−１および１１１−２ならびに光検出器３６−１および３６−２の配置では、被験者９３６−１〜−３で透過または反射した検出光９３７のいずれを用いて生体活動の検出を行ってもよい。説明の便宜上被験者９３６−１〜−３で透過した検出光９３７の利用方法を説明するため、発光部１１１−１で出射された検出光９３７を光検出器３６−１で検出し、発光部１１１−２で出射された検出光９３７を光検出器３６−２で検出する方法で説明を進める。しかしそれに限らず被験者９３６−１〜−３で反射した検出光９３７を生体活動検出に使用してもよい。この場合には発光部１１１−１で出射された検出光９３７を光検出器３６−２で検出し、発光部１１１−２で出射された検出光９３７を光検出器３６−１で検出する。
【１１９８】
また図１０１に示す実施例では、被験者９３６−１〜−３が入っている部屋の照明装置９３１が生体活動検出に影響が出ない工夫をする特徴も有る。一般の照明装置９３１から放出される照明光９３８には幅広い範囲の波長光が含まれている。一方４．７節で説明したように、生体活動検出には０．８７５［μｍ］以上の波長光が使われる。従って照明装置９３１から放出される照明光９３８の出口に光学フィルタ９３２を配置して０．８７５［μｍ］以上の波長光の通過を遮断し、光検出器３６−１と−２の直前に設置したバンドパスフィルタ９３４−３と−４では波長０．８７５［μｍ］より短い光（照明光）の通過を遮断する。それにより照明装置９３１から発生した照明光が光検出器３６−１と−２に混入して起こる生体活動検出精度低下を防止する効果が有る。以上の説明から、この光学フィルタ９３２に要求される光学特性として、最低でも０．８７５［μｍ］以上の波長光を遮断する特性が要求される。また前記特性に限らず、光検出器３６−１と−２で生体活動検出に使用する“検出対象の波長域（波数値の範囲）”は通過させない条件が必須となる。一方１５．５節内および１６．１節内で説明したように水の伸縮振動の第２倍音に対応する吸収帯の波長範囲は１．１１［μｍ］から０．８７７［μｍ］となっている。従って前記水の伸縮振動の第２倍音に対応する吸収帯波長域を避けた波長光で生体活動の検出を行う場合には、上記光学フィルタ９３２は１．１１［μｍ］以上の波長光を遮断する特性が望ましい。また４．７節で説明したように、生体活動の検出に使用する検出光９３７の波長上限は１１０［μｍ］あるいは２．５０［μｍ］が望ましい。以上から、上記光学フィルタ９３２に要求される遮断波長範囲は０．８７５［μｍ］から２．５０［μｍ］、望ましくは１．１１［μｍ］から２．５０［μｍ］となる。所で人間の可視域はおよそ０．３８〜０．６８［μｍ］程度の範囲なので、照明光９３８を前記の範囲で遮光しても被験者９３６が何ら違和感を生じる事は無い。従って上記特性を持った光学フィルタ９３２を配置することで被験者９３６に精神的負担を掛けずに生体活動検出を安定させる事ができる。
【１１９９】
一方逆に生体活動の検出に使用される検出光９３７（生体活動検出用照射光１１５および生体活動検出／制御用電磁波６０８）が被験者９３６に見えないため、被験者９３６が気付かずに上記検出光９３７（生体活動検出用照射光１１５および生体活動検出／制御用電磁波６０８）を誤って被験者９３６の目に照射する危険が有る。このような被験者９３６の目を保護するため、検出光９３７の光路途中に遮光素子（遮光部材）を配置する所に特徴が有る。この遮光素子（遮光部材）の一形態として図１０１では遮光用液晶シャッター９３５−１と９３５−２を使用している。所で図１０１が示すように、発光部１１１−１と１１１−２の近接位置にそれぞれ撮像部９３３−１と９３３−２が配置されており、発光部１１１−１および１１１−２から出射された検出光９３７が照射される場所がモニターされる。そして撮像部９３３−１および９３３−２から得られた映像の内容が画像解析されて、被験者９３６−１〜−３の目の位置が自動抽出される。そしてここで抽出された被験者９３６−１〜−３の目の位置あるいは顔の位置には検出光９３７が照射されないように自動的に前記遮光用液晶シャッター９３５−１と９３５−２に拠り遮光される。ここで撮像部９３３−１および９３３−２にも、ＣＣＤカメラを使用してもよい。また上記遮光素子（遮光部材）として図１０１に示した遮光用液晶シャッター９３５−１および９３５−２に限らず、例えば可動式の遮光板や可動式の色フィルタなどを使用してもよい。このように撮像部９３３−１と９３３−２から得られた映像の画像解析結果を利用し、光路途中に配置された遮光素子（遮光部材）で検出光９３７を部分的に遮光する事で、被験者９３６の（目の）安全が保たれる効果が有る。
【１２００】
図１０１に示した発光部１１１−１と１１１−２から出射した検出光９３７の波長（波数値）は、時間経過と共に変化する特徴が有る。それにより光検出器３６−１と３６−２内の異なる多点位置（図２７または図２８で示す異なる光検出セル３８）で同時に光学特性の変化が検出できるため、複数の被験者９３６内部での複数部位における生体活動を検出できる効果が有る。例えば３人の被験者９３６−１から９３６−３の心臓の不整脈の検知や過度の疲労箇所を探す場合、まず始めに被験者９３６−１の生体活動を検出するために、結像レンズ５７−１および５７−２が移動して被験者９３６−１内の心臓位置９６２または被験者９３６−１の体全体に対する結像位置（共焦位置）に光検出器３６−１および３６−２を配置させる。ここで図２７および図２８が示すように光検出器３６−１および３６−２内は複数の光検出セル３８が配置されるため、各光検出セル３８で個々に信号検出できる。そして被験者９３６−１に照射される検出光９３７の波長が時間経過と共に周期的に変化するため、前記１回の波長変化周期で被験者９３６−１内検出対象部位での光学特性が光検出セル３８毎に検出できる。そしてその波長変化が周期的に繰り返される事で。特定部位での光学特性の時間変化が光検出セル３８単位で検出できる。ここで心筋の収縮時には図５８、図７３または図９８を用いて１１．３、１４．３、または１５．５の各節で説明したように、心臓位置９６２での光学特性が一時的に変化する。従って心臓位置９６２での光学特性の時間的変化で心筋の収縮が検出できる。そしてこの心筋収縮の状況が健康体とは異なった場合に“不整脈”の可能性が検出できる。一方過度の疲労部位を検出する場合には図９９を用いて１５．６節で説明したように、特定部位のみの光学特性が周囲と異なる。従って１６．２節で説明した“生体内の異なる場所での光学特性の違い”を検出する事で、過度の疲労部位を検出できる。このように被験者９３６−２の生体活動検出が完了すると、次に結像レンズ５７−１および５７−２が移動して被験者９３６−２内の心臓位置９６２または被験者９３６−２の体全体に対する結像位置（共焦位置）に光検出器３６−１と３６−２を配置させる。そして前述した方法と同様にして、被験者９３６−２に関する生体活動検出を行う。そしてその後で、同様な方法で被験者９３６−３に関する生体活動検出を行う。
【１２０１】
図１０２は、図１０１に示した発光部１１１−１および１１１−２の内部構造を示す。そしてこの図１０２を用いて発光部１１１−１および１１１−２から出射した検出光９３７の波長（波数値）を時間経過と共に変化させる方法を説明する。発光源９４１としては、タングステン・ハロゲンランプまたはグローバー（シリコニット）またはニクロム線ヒーターを使用するがこれに限らず、インジウムを加えたＩｎＧａＡｓのＬＥＤ（ｌｉｇｈｔ  ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｄｉｏｄｅ）を使用してもよい。例えばハロゲンランプを用いた発光源９４１から放出された光は発散光になっている。そのため光路途中にピンホール８５３−１を配置しこのピンホール８５３−１を通過した光のみを使う事で、あたかも点光源から放出された光のように扱える。そしてこのピンホール８５３−１と前側焦点が一致する集光レンズ９４２−１を配置（集光レンズ９４２−１の焦点位置にこのピンホール８５３−１を配置）して平行光にする。次に光路中に光学的バンドパスフィルタ９４３を配置して検出光９３７として使用する波長（波数値）範囲内の光のみを抽出した後、平行光のまま音響光学素子（ａｃｏｕｓｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｅｖｉｃｅ）９４４内に入射させる。この音響光学素子の側面には（図示して無いが）圧電素子が接着してあり、この圧電素子に交流電気信号を印加して音響光学素子内に定在的な疎密波を発生させる。そしてこの定在的な疎密波の中でＢｒａｇｇ回折した後に進む平行光の進行方向は波長に拠って変わるので、図１０２が示すように音響光学素子９４４の出口に配置された集光レンズ９４２−２とその焦点位置に配置されたピンホール８５３−２により特定の波長光（またはその近傍の波長光）のみが選択されて生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）として利用される。ここでＢｒａｇｇ回折した後に進む平行光の進行方向は、所定波長光と共にそのｎ倍と１／ｎ倍の波長光も同じ方向に進む。しかし所定波長光の２倍以上の波長光と１／２以下の波長光が予め光学的バンドパスフィルタ９４３により遮光されているため、生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）には単一の波長光のみが含まれる。そしてこの光学的バンドパスフィルタ９４３に要求される透過光の波長域範囲（波数値の範囲）の幅に関しては、１６．１節で説明したバンドパスフィルタ９２１に対する通過可能な波長域範囲幅の要求値と一致（０．７６［μｍ］以下あるいは０．３１［μｍ］以下）している。そして音響光学素子９４４に関しては、前述した圧電素子に印加する交流電気信号の周期を変化させて生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長を制御できる。図１０２では所定波長光の抽出（選別）に音響光学素子９４４を使用したが、それに限らず例えばマイケルソン干渉計を使用するなどのあらゆる波長選択（抽出）手段を用いた方法も、本実施例範囲に含まれる。そして電気光学素子（ｅｌｅｃｔｒｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｅｖｉｃｅ）を上記マイケルソン干渉計内に利用するなど他の変調器（ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）を使ってもよい。また発光部１１１として代わりに出射波長可変形半導体素子を使用してもよい。更に図１０２では生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）に単一波長光を使用しているがそれに限らず、例えば発光部１１１にマイケルソン干渉計を使用して生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）内に複数の離散的な波長光を混在させてもよい。この場合には信号演算部９２５（図１００）内でフーリエ変換分光法（ＦＴ−ＮＩＲ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）の演算処理をする事で検出セル３８毎の吸収スペクトルが算出できる（なおＦＴ−ＮＩＲ法の詳細に付いては、尾崎幸洋・河田聡編：近赤外分光法（学会出版センター、１９９６年）ｐ．７９に説明が有る）。
【１２０２】
図１０３（ａ）は図１０１内発光部１１１−１から出射した検出光９３７（生体活動検出用照射光１１５または生体活動検出／制御用電磁波６０８）の時系列的な波長変化特性を示し、図１０３（ｂ）は発光部１１１−２から出射した検出光９３７の時系列的な波長変化特性を示している。図１０１では一度に複数の被験者９３６の生体活動が検出できるように複数の光検出器３６−１および３６−２を配置し、発光部１１１−１から出て被験者９３６を透過した検出光９３７（生体活動検出用照射光１１５または生体活動検出／制御用電磁波６０８）を光検出器３６−１で検出すると共に発光部１１１−２から出て被験者９３６を透過した検出光９３７（生体活動検出用照射光１１５または生体活動検出／制御用電磁波６０８）を光検出器３６−２で検出する構造になっている。ここで例えば発光部１１１−１から出て被験者９３６で反射または部屋の壁で反射した検出光を光検出器３６−２で誤って検出するなどの生体活動検出の混線が生じる危険が有る。この混線を防止するため、複数の発光部１１１−１／−２と複数の光検出器３６−１／−２を配置して生体活動の検出を行う場合には、異なる発光部１１１−１および１１１−２間で出射される検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）の発光特性が異なるように制御する特徴が有る。それにより他の発光部１１１から発した検出光９３７に対する別の光検出器３６での誤った検出を防止し、生体活動の検出信頼性を高める効果が有る。ここでは異なる発光部１１１−１および１１１−２間で異なる発光特性を持たせる一例として、発光のタイミングを変化させる。具体的には発光のタイミング（発光期間９５１）を異なる発光部１１１−１と１１１−２間でずらす（切り替える）。すなわち経過時間ｔがｔ０、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４と進行するに従い、発光部１１１−１から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）は図１０３（ａ）が示すようにｔ０からｔ１の期間とｔ２からｔ３の期間（発光期間９５１）のみ発光させ、ｔ１からｔ２の期間とｔ３からｔ４の期間（非発光期間９５０）は発光しないように制御する。また並行して発光部１１１−２から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）は図１０３（ｂ）が示すようにｔ１からｔ２の期間とｔ３からｔ４の期間（発光期間９５１）のみ発光させ、ｔ０からｔ１の期間とｔ２からｔ３の期間（非発光期間９５０）は発光しないように制御する。更に光検出器３６−１では、発光部１１１−１から出射された検出光９３７の発光期間９５１に相当するｔ０からｔ１の期間とｔ２からｔ３の期間のみ生体活動の検出処理をさせ、非発光期間９５０に相当するｔ１からｔ２の期間とｔ３からｔ４の期間は生体活動の検出を停止させる。同様に光検出器３６−２では、発光部１１１−２から出射された検出光９３７の発光期間９５１に相当するｔ１からｔ２の期間とｔ３からｔ４の期間のみ生体活動の検出処理をさせ、非発光期間９５０に相当するｔ０からｔ１の期間とｔ２からｔ３の期間は生体活動の検出を停止させる。この制御により他の発光部１１１から発した検出光９３７に対する別の光検出器３６での誤った検出が防止できる。所で上記の方法で発光を制御する場合には経過時間ｔに応じてどちらの発光部１１１−１／２から出射されるかが判別できるため、上記のように光検出器３６の検出停止期間を設ける代わりに反射光と透過光の切り替えで連続検出してもよい。すなわち図１０１に示した配置では、例えば光検出器３６−１では発光部１１１−１から出射して被験者９３６を通過した検出光９３７を検出できると共に発光部１１１−２から出射して被験者９３６内で反射した検出光９３７も検出できる。従って光検出器３６−１ではｔ０からｔ１の期間に発光部１１１−１から出射して被験者９３６を通過した検出光９３７を検出し、ｔ１からｔ２の期間に発光部１１１−２から出射して被験者９３６内で反射した検出光９３７を検出できる。同様に光検出器３６−２ではｔ０からｔ１の期間に発光部１１１−１から出射して被験者９３６内で反射した検出光９３７を検出し、ｔ１からｔ２の期間に発光部１１１−２から出射して被験者９３６を透過した検出光９３７を検出できる。このように各光検出器３６で連続的に検出するため、実効的な検出信号量が２倍に増加して生体活動検出精度が向上する効果も有る。
【１２０３】
ここで異なる発光部１１１−１と１１１−２間で異なる発光特性を持たせる方法として上記の方法に限らず、発光部１１１−１から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）と発光部１１１−２から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）間で識別可能にするあらゆる制御方法が本実施例に含まれる。例えば発光期間９５１と非発光期間９５０間の期間の長さ比（デューティ）または（期間の長さが等しい場合の）発光期間９５１と非発光期間９５０を加算した周期を両者で変えてもよい。その場合には光検出器３６で得られた検出信号に対する周波数分離処理をしてそれぞれの検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）から得られる生体活動検出信号を分離する。またそれ以外の方法として、発光部１１１−１から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）と発光部１１１−２から出射された検出光９３７（生体活動検出／制御用電磁波６０８または生体活動検出用照射光１１５）間で変調方式を変え、各変調方式に対応した復調方式の違いで両者を分離検出してもよい。更に他の方法として発光期間９５１と非発光期間９５０間を利用して作成する特定パターンをそれぞれ固有に与え、それぞれの特定パターンに応じた同期検波により光検出器３６から得られた検出信号を分離抽出してもよい。
【１２０４】
次に上記非発光期間９５０を作る方法に付いて説明する。本実施例では生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長制御方法を利用して非発光期間９５０を生成する所に特徴が有る。そしてその具体的な一形態として、生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長制御方法と光学的バンドパスフィルタ９４３などの光学部材の光学特性を組み合わせて非発光期間９５０を生成する。すなわち前述したように、図１０２内の音響光学素子９４４の側面に接着された圧電素子に印加する交流電気信号の交流周波数を変えて出射される生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長を制御する。そして圧電素子に作用するこの交流周波数を経過時間ｔと共に変化させて、図１０３のように生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長λを制御している。ここで図１０２内の光学的バンドパスフィルタ９４３で設定した透過光の波長域範囲（波数値の範囲）の幅よりも広い波長域幅範囲の光を時系列的に出射されるように交流周波数範囲を制御して非発光期間９５０を発生させる。例えば被験者９３６−１〜−３の中で心臓の不整脈患者を発見するために、図９８に従って少なくとも７５００［ｃｍ-1］（波長１．３３［μｍ］）から６１００［ｃｍ-1］（波長１．６４［μｍ］）の範囲で時系列的に波長を変えながら生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）を被験者９３６−１〜−３に照射する場合を考える。その場合には光学的バンドパスフィルタ９４３で設定した透過光の波長域範囲（波数値の範囲）を上記範囲より若干広い１．２０［μｍ］から１．８０［μｍ］の範囲に設定する。そして図１０３（ａ）に従って経過時間ｔ２では生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長λが１．２０［μｍ］になるように上記交流周波数を設定する。そして経過時間ｔに沿って徐々にこの交流周波数をシフトさせ、経過時間ｔ３では生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長λが１．８０［μｍ］になるように上記交流周波数を制御する。そしてｔ３からｔ４までの期間で継続して交流周波数を変え、経過時間ｔ４では生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）の波長λが２．４０［μｍ］になるように上記交流周波数を制御する。しかし前記光学的バンドパスフィルタ９４３で設定した透過光の波長域範囲（波数値の範囲）から、波長１．８０μｍを超えた（２．４０［μｍ］までの）範囲の光は前記光学的バンドパスフィルタ９４３で遮光される。その結果として、波長１．８０［μｍ］を超えた２．４０［μｍ］までの交流周波数制御期間が非発光期間９５０として現れる。このように光学的バンドパスフィルタ９４３で設定された透過光の波長域範囲（波数値の範囲）と音響光学素子９４４に加える交流周波数制御範囲の組み合わせで非発光期間９５０を生成するため、非発光期間９５０を作るための新たな光学素子の挿入が不要となる。そのため図１０２に示す発光部１１１内の構造が簡素化できると共に安価になり、発光部１１１を安価に供給できる効果が有る。例えば図１０２では非発光期間９５０作成に音響光学素子９４４に加える交流周波数を制御しているがこれに限らず、例えば発光部１１１内で電気光学素子など��他の変調器が使われる場合にはこの変調器の制御方法を工夫して非発光期間９５０を生成してもよい。さらに発光部１１１として出射波長可変形半導体素子を使用した場合には、前記出射波長可変形半導体素子への注入電流や印加電圧を制御して出射波長を制御すると共に発光強度を制御してもよい。
【１２０５】
図１０１では図示してないが、図１００と同様に光検出器３６−１および３６−２はそれぞれ別々の信号演算部９２５と接続されている。そして光検出器３６−１および３６−２で検出された検出信号は信号演算部９２５で演算処理された後、生体活動検出信号として信号演算部９２５から出力される。ここで信号演算部９２５では、１６．１節で説明したのと同様な演算処理が施される。所で図１００を用いて１６．１節で説明した実施例では、異なる光検出セル３８毎に生体活動検出／制御用電磁波６０８内の異なる波長域（波数値範囲）毎の検出信号が出力される。それに対してこの１６．３節で説明する実施例では、図２７または図２８に示す個々の光検出セル３８からそれぞれ図１０３が示すように時系列的に異なる波長からの検出信号が出力される所が異なる。従って本１６．３節で説明する実施例では非常に膨大な信号データが信号演算部９２５内に入力されるため演算処理時間が非常に長く掛かってしまう。その対策として１６．１節内の方法と同様に、光検出セル３８から転送される時変的な検出信号を信号演算部９２５内部で特定の波長域（波数値範囲）δλ毎にまとめ、そのまとめた結果を１点の信号データとして演算処理を行う所に特徴が有る。ここで特定の波長域（波数値範囲）δλ毎にまとめる方法としては、光検出セル３８の検出信号を特定時間間隔毎に加算処理（累計処理）し、生体活動検出信号を演算算出する時に使用する１ポイントの信号データとしてその合計値（加算／累計処理結果）を利用する。これにより信号演算部９２５内での演算処理回数が大幅に削減されて高速処理が可能になるだけでなく、加算処理（累計処理）により検出信号に含まれるランダムノイズの低減化効果も生まれる。この具体的な内容に付いて図１００を用いて１６．１節内で説明した方法と比較して説明する。図１００では生体活動検出／制御用電磁波６０８内の波長分離（分光）用の光学素子としてフレネル形グレーティング９２２を使用し、異なる波長毎に反射方向が変化するように制御されている。そのため幅Ｗを持った１個の光検出セル３８では、（Ａ７０）式と（Ａ７１）式で得られる波長域（波数値範囲）幅δλ内に含まれる生体活動検出／制御用電磁波６０８が同時に検出される。一方この１６．３節で説明する方法は図１０３が示すように、特定時刻での生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）内の波長λは予め決まっており、経過時間ｔと共にこの波長λが変化する。そしてこの波長λの変化状況は、経過時間ｔに対してリニア（線形）の関係になっている。従って生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）内の波長λが指定された波長域（波数値範囲）幅δλに含まれる時間間隔δｔは、図１０３の特性から一意的に決まる。また特定時刻での生体活動検出／制御用電磁波６０８（検出光９３７）内の波長λは予め決まっているため、図２７または図２８に示す各光検出セル３８は時刻毎に対応した短波長光（または狭帯域波長光）のみに対する反射光量または透過光量を検出し、その結果を検出信号として逐次検出信号ライン６２に送信する。次に信号演算部９２５内では、光検出セル３８毎に各時刻で得られた検出信号を基準クロックのタイミングで所定の時間間隔δｔ毎に順次加算処理（累計処理または時間積算）する。そして最初の時間間隔δｔの期間だけ累計加算された結果が、αの波長域（波数値範囲）内に対応した１ポイントの信号データとして抽出され、信号演算部９２５内で一時保存される。更に次の時間間隔δｔの期間だけ累計加算された結果が、βの波長域（波数値範囲）内に対応した１ポイントの信号データとして抽出され、信号演算部９２５内で一時保存される。この処理が順次繰り返されて、γとδおよびεの波長域（波数値範囲）内に対応した各ポイントの信号データとして順次信号演算部９２５内に蓄積される。ここで重要なのは、図２７または図２８内の光検出セル３８毎に別々にαからεの波長域（波数値範囲）内に対応した信号データが得られる所に有る。従って最大で図２７または図２８に示す光検出器３６内に含まれる光検出セル３８の数だけ一度に光学特性の情報が得られ、１６．２節で定義した光学特性変化の情報から生体活動検出信号が並行して得られる。
【１２０６】
１６．４）生体活動の検出対象部位の探索方法
１６．３節の冒頭に説明したように、図１０１に示した方法で一度に複数の被験者９３６に対して不整脈などの生体活動異常の発見や、過度に疲労した部位の抽出が行える事を説明した。また安定に複数の被験者９３６の生体活動を検出できるための技術的工夫として複数の光検出器３６−１と３６−２を配置する方法や、複数の発光部１１１−１と１１１−２からの混線を避けるための技術的工夫に付いても１６．３節で説明した。しかし上記の目的を達成するためにはそれだけではなく、被験者９３６毎の生体内部位の位置を自動的に検出する必要が有る。そのために、
Ａ〕生体活動検出領域内に存在する生命体の個体数を検知し、
Ｂ〕検出された生体活動検出信号と生命体毎の所定部位とを関係付ける
所に大きな特徴が有る。それにより、生命体（被験者９３６）毎の所定部位に関して生体活動が検出できる効果が有る。その具体的な処理方法に付いて図１０４と図１０５を用いて説明する。なおこの処理を実行する主体者は１８章で示すシステムモデル内の生体検出部２２０を想定しているがそれに限らず、例えば鞍ウドサーバーが主体的に操作してもよい。
【１２０７】
図１０５での生体活動検出方法は、図１０１に示した撮像部９３３−３〜−６で得られた映像情報を画像処理（または映像解析）して得られた結果と光検出器３６−１／−２で得られた検出信号を図示してないが信号演算部９２５内で演算した結果との組み合わせで行われる。最初に撮像部９３３−３〜−６で得られた映像情報を画像処理（または映像解析）して生体活動検出領域内に存在する生命体の個体数を検出する（Ｓ１２１）。ここで言う生体活動検出領域とは、１６．３節の例に従えば“生体活動検出を行う部屋”等を意味し、また屋外の通りを通る通行人や特定看板前に集まる人の場合には、“生体活動検出可能な領域”を意味する。１６．３節の例では被験者９３６の健康状態検査や過度な疲労部位の発見を説明したが、それに限らず例えば犬や猫の健康状態を同時に検出してもよい。ここで言う生体活動検出の対象物は人間（被験者９３６）に限らず他の生命体を含めてもよいので、Ｓ１２１では“生命体の個体数”と設定した。そしてＳ１２１の結果に基付いて生命体毎にＳ１２２以降の処理を行う。次に個々に抽出された生命体毎の形状を分析して生命体毎の姿勢（寝ているか？ 立っているか？ 座っているか？ など）を検出する（Ｓ１２２）。その後、Ｓ１２３において生命体毎の特徴部の場所検出を行う。ここで人間の場合には、この特徴部として目と鼻と口が揃っている顔面位置９６１（図１０４）を見つけ易いが、それに限らず体の中で他の発見し易い部位を特徴部に設定してもよい。所で“生体活動検出部位が予め決まっているか？（Ｓ１２４）”否かで、次の処理が変わってくる。例えば不整脈を検査する場合には生体活動検出部位として“心臓”の活動を検出する事が決まっている。それに対して体内での過度の疲労場所を抽出する場合には、予め生体活動検出部位が絞られておらず、体全体の状態を検出する必要が有る。そして生体活動検出部位が予め決まっている場合には、Ｓ１２２で行った生命体毎の姿勢検出の結果とＳ１２３で行った生命体毎の特徴部の場所検出の結果を基に生体活動検出部位の探索を行う（Ｓ１２７）。この具体的方法に付いて図１０４を用いて説明する。すでにＳ１２３の結果として生命体毎の特徴部である顔面位置９６１の場所が抽出でき、Ｓ１２２の結果として被験者９３６が立っている事が分かったとする。そしてＳ１２２の段階で被験者９３６の身長が分かれば、顔面位置９６１を基準として心臓位置９６２が予想できる。このように検出対象部位の位置（心臓位置９６２）が分かれば、光検出器３６−１／−２により的を絞った生体活動検出（Ｓ１２５）が行える。図５８を用いた１１．３節および図９８を用いた１５．５節の説明から、心筋の収縮時に局所的に光学特性が変化するのでこの光学特性変化の検出から心筋の収縮タイミングが検出できる可能性を示した。これにより非接触で心電図に対応したデータが取得できるので、そのデータを判断する事で不整脈が予測でき、心臓欠陥の可能性を容易に検知できると考えられる。このように心臓欠陥の検知に限らず、血圧の予測も可能となる。すなわち心筋の収縮状況と心臓のサイズとから血液を体内に送り出す総量が予想できる。それと並行して近赤外を用いた血管内の酸素濃度測定などの手法から体内血管の総容積が算出できれば、血圧の予測も可能となる。所で脳梗塞（脳内出血または脳血栓）の症状が現れた場合には、
イ〕顔の表情が左右アンバランスになる（ ＝ 片側の顔面の筋肉が大幅に弛緩する ）
ロ〕左右の腕を同時に上げようとしても、片方の腕に力が入らず片方だけ持ち上がらない
（ あるいは片方の指だけ力が廻らない ）
ハ〕きちんと話が出来ない（きちんとした言葉の発声ができない）
などの症状が現れる（http://www.ncvc.go.jp/cvdinfo/disease/stroke.html/参照）。従って他人から見た時、脳梗塞発症者は左右で筋肉の収縮状況が明らかに異なる。したがって生体活動検出で筋肉の収縮異常を発見すれば、脳梗塞の発症状況も予想できると思われる。次にＳ１２４に対応した生体活動検出部位が予め決まってない“体内の過度な疲労部位の抽出”などの場合には、図１０５に示すように被験者９３６毎の体全体の生体活動を検出する（Ｓ１２５）。そして過度な疲労部位が光検出器３６−１／−２の結果として得られた場合には、今度はＳ１２３で得られた生体毎の特徴部の場所（顔面位置９６１）の検出結果を基準として、Ｓ１２２で得られた被験者９３６の姿勢から体内での過度な疲労の場所を割り出す。なお上記Ｓ１２５に示した生体活動検出のステップ内では、図６４または図６５に示した制御が行われる。またこの生体活動検出のステップ内では、常に図４６に示したように生体活動検出の可否を判定しながら生体活動の検出行為自体をユーザに通知（Ｓ６６）する。
【１２０８】
１７〕生体内の複数部位を一度に制御する方法
１６．３節では、一度に複数部位での生体活動検出方法を説明した。同様に、一度に複数部位での生体活動制御方法に付いて説明する。なお図１０６と図１０７は図６６をベースに一部拡張しているので、図６６との違う箇所のみの説明をする。
【１２０９】
検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内の複数部位で一度に生体活動制御を行う場合には、生体活動検出／制御用電磁波６０８の光路途中に生体活動制御位置設定用素子または光走査用素子を配置する。
【１２１０】
生体活動検出／制御用電磁波６０８の光路途中に生体活動制御位置設定用素子を配置した方法に付いて、図１０６を用いて説明する。図１０６では生体活動制御位置設定用素子として、例えば液晶ピンホールシャッター９７１を使用する。この液晶ピンホールシャッター９７１は、図２５（ａ）のように２次元液晶シャッター内光透過部５６を適宜設定できる構造となっている。そしてこの２次元液晶シャッター内光透過部５６に対応した対物レンズ３１を介した結像位置で生体活動の制御が可能となる。なおこの液晶ピンホールシャッター９７１上での２次元液晶シャッター内光透過部５６の設定位置は、液晶シャッター駆動回路９７２により制御／設定される。所で図１０６において使用した液晶ピンホールシャッター９７１に限らず、生体活動制御位置が設定できる素子で有れば、他の素子を使用してもよい。
【１２１１】
次に生体活動検出／制御用電磁波６０８の光路途中に光走査用素子を配置した方法に付いて、図１０７を用いて説明する。図１０７では光走査用素子として、２個のガルバーミラー９７２を使用する。この２個のガルバーミラー９７２は、互いに回転軸が直交しているため、検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内で集束光を２軸方向に走査できる。このガルバーミラー９７２の駆動は、ガルバーミラー駆動回路９７４に拠って制御される。このように検出／制御対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）６００内で生体活動検出／制御用電磁波６０８の集束光を２軸方向に走査させながら、この集束光が生体活動の制御をしたい場所に来た時に発光部駆動回路１１４の制御に従って発光部１１１での発光量が一時的に増加して生体活動の制御が行われる。所で図１０７において使用した２個のガルバーミラー９７２に限らず、例えば光走査用素子として使用できるホリゴンミラー（回転ミラー）や音響光学素子など他の素子を使用してもよい。
【１２１２】
人間が目で見た画像が脳の後頭葉の一部でそのまま再現されると言う報告が有る。従って後頭葉の一部の神経細胞の発火パターンを図１０６または図１０７の方法で外部から制御することで、被験者に対して特定画像のイメージを与えられる可能性が有る。またそれ以外に人間の鼻の奥側には嗅覚細胞の末端が来ている。従って人間の鼻の奥側に対して上記のような２次元パターンに沿った生体活動の制御を行うことで、擬似的に臭いを感じさせられる可能性も有る。
【１２１３】
１８〕生体活動の検出／制御を用いたシステムモデルとサービス提供方法
１８．１）生体活動の検出／制御を用いたシステムモデル
既に図４４を用いて７章で生体活動検出部を組み込んだシステムの説明をしているが、ここでは少し視点を変えて生体活動の検出／制御を用いたシステムモデルの説明をする。ここで説明する内容は７章で説明した内容と大部分で重複する。そしてインターネット・レイヤー２０１上にマインド・コネクション・レイヤー２０２（生体活動の検出／制御を用いた全てのサービスに共通するインターネット上のエリア）を設定し、このエリア（レイヤー）を伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダー）２１１が共通に管理・運営と保守・拡張を行う所は７章の説明内容と完全に一致している。またこのエリア（レイヤー）上に各種の生体活動検出／制御関連サービス９８７が行える形になっている。ここで心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２はユーザ２１３に対してサービスを提供してユーザ２１３からサービス料を受ける。またそれと同時に心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２は伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダー）２１１に対してマインド・コネクション・レイヤー２０２（生体活動の検出／制御を用いた全てのサービスに共通するインターネット上のエリア）の使用料を支払う。また生体活動検出部２２０でユーザ２１３の生体活動を検出すると共に、生体活動制御部９８１を通してユーザ２１３の生体活動に対して制御する。そして生体活動検出部２２０と生体活動制御部９８１はインターネット通信制御部２２３を通じ、インターネット・レイヤー２０１を介してクラウドサーバー９８２に接続されている。そしてクラウドサーバー９８２が集めた生体活動検出データや生体活動情報を、ファイヤーウォールを経てデータベース９８６に保存される。また一方製品の製造または販売業者９８７は伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダー）２１１に対して広告料を支払い、伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダー）２１１から適切なユーザ２１３への広告情報を提供してもらう。またクラウドサーバー９８２は、受け取った生体活動検出データや生体活動情報から必要に応じて必要な情報を情報通知部９８４に送信し、ユーザ関係者９８３に通知する。
【１２１４】
１８．２）生体活動の検出／制御を用いたサービス提供方法
図１０８のシステムを利用したサービスの提供方法の一例に付いて以下に説明する。
【１２１５】
サービスの一形態として、遠隔ロボット９８５を用いた擬似的な海外旅行サービスの例を説明する。ユーザ２１３が非常に沢山有る生体活動検出／制御関連サービス９８７の中から“擬似的な海外旅行サービス”を選択すると、それに対応した心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２がサービスの提供を始める。ユーザ２１３は自宅の居間でＴＶ（表示画面制御部２２５）を前にしてくつろぎながら“海外旅行したい場所”を心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）２１２に通知すると、その場所に予め待機していた遠隔ロボット９８５が動き出す。ユーザ２１３はＴＶを前にして自分が移動したい方向を心に浮かべると、生体活動検出部２２０がそれを自動検出して遠隔ロボット９８５の動きを操作する。そして遠隔ロボット９８５に装着されたカメラで撮影された映像が自宅のＴＶに表示される。それと同時に遠隔ロボット９８５が置かれた環境下の臭いがインターネット経由で転送され、１７章で説明したように生体活動制御部９８１がユーザ２１３の嗅覚を刺激してユーザ２１３が臭いを感じる事が出来る。また遠隔ロボット９８５に装着されたカメラの映像が自宅のＴＶに表示される代わりに生体活動制御部９８１によってユーザ２１３の後頭葉に直接刺激を与え、臨場感の有る景色を立体的に体験する事も出来る。上記サービスにより、非常に安価かつ短期間で擬似的に海外旅行が体験できる効果が有る。
【１２１６】
次は生体活動検出結果からサービス実施に至る処理方法の一例を説明する。ここでは、生体活動検出（Ｓ１２５）の結果に基付いてユーザ２１３に行うサービスの候補の呈示またはサービス実施可否の問い合わせをユーザ２１３に対して行い、ユーザ２１３の反応に応じてサービスを実施する所に特徴が有る。まずユーザ２１３が生体活動検出部２２０の近くに来ると、図４６の手順に従って生体活動検出（Ｓ１２５）を行い、その結果を解析して（Ｓ１３１）生体活動情報を生成する。その後その生体活動情報に基付いた最適サービス候補を自動選択する（Ｓ１３２）。ここではユーザ２１３の気分に応じた採光（照明の明るさ）の調整や適正な音楽の提供、あるいはお茶やコーヒーの提供もサービスに含まれる。Ｓ１３２での最適サービス候補の自動選択が終わると、ステップ１３３では、最適と予想されるサービスの実施可否の問い合わせや、複数のサービス候補の呈示によるユーザ２１３選択を促すなどの処理を行う。ここで最適と予想されるサービスの実施可否の問い合わせや複数のサービス候補の呈示は、表示画面制御部２２５によるＴＶやディスプレーへの表示または音声案内などを行う。次にユーザ２１３の動き（または発声内容）を検知してユーザからのサービスリクエストを受け取るかまたはサービス実行承認を受け取った（Ｓ１３４）後、ステップ１３５でユーザ２１３へのサービスを実施する。またこのサービス実施期間中も生体活動検出（Ｓ１２５）を行ってユーザ２１３の反応を調べる。ユーザが満足している（Ｓ１３６）
【１２１７】
図１１０は、生体活動の検出を行った後の通知処理の一例を示す。ここでは生体活動検出結果の解析に基付き、その結果を通知するか否かを自動判別する所に大きな特徴が有る。これは例えば病院の待合室で待っている患者を対象に、診察前に心臓疾患や脳梗塞または高血圧を非接触に自動検知して医師の診断に役立てるなどの場面を想定している。患者が待合室に入ると、図４６の手順に従って生体活動検出（Ｓ１２５）を行い、その結果を解析して（Ｓ１３１）生体活動情報を生成する。この生体活動情報を生成した段階で、心臓疾患や脳梗塞または高血圧などの異常の可能性が自動判定できる。ここで異常が無かった場合には、ステップ１４１に示すように検出結果を医師にも患者にも通知する必要が無いので、非通知処理（Ｓ１４４）とする。逆に異常の可能性が指摘された場合には、ステップ１４２に従ってその結果を誰に通知するかを自動識別する。待合室に居る患者に対する異常の可能性が指摘された場合には、通知相手は医師になる。しかし例えば街頭や特定の掲示板の前で通行人に対して検査を行った場合や、会社のオフィス内で自動的に検査を行った場合には、通知する相手が異なる。例えば会社のオフィス内で自動的に検査を行った場合には、図１０８の情報通知部９８４を介してユーザ関係者９８３として例えば直属の上司に通知される。またユーザ関係者９８３としてとしてユーザ２１３の家族に直接通知する場合も有る。一方街頭や特定の掲示板の前で通行人に対して検査を行った場合には、掲示板上で本人に対して「医者の診察」を進める。例えば高血圧症などユーザ２１３自身が既に認知している慢性病の場合には、関連情報通知の必要が有るか否かを判定（Ｓ１４３）した後、関連情報として広告料を事前に支払っている製品の製造または販売業者９８７（図１０８）が製造または販売している医薬品をユーザ２１３に呈示（Ｓ１４４）してもよい。
【１２１８】
最後に生体活動検出結果の通信（送信）方法に付いて図１１１を用いて説明する。ここでは事前に決まった所定フォーマットに従って生体活動検出結果を通信（送信）する所に大きな特徴が有る。図４６の手順に従って生体活動検出（Ｓ１２５）を行い、その結果を解析して（Ｓ１３１）生体活動情報を生成する。ここで図１０８に示したシステムモデルではインターネット経由で生体活動検出結果またはその生体活動検出結果を解析して得られた生体活動情報を転送（Ｓ１５２）する。従って例えばＨＴＭＬの記述法に従うなどの所定フォーマットに従って生体活動検出結果または生体活動情報が自動入力処理される（Ｓ１５１）。またクラウドサーバー９８２側は生体活動検出結果または生体活動情報の受信（Ｓ１５３）を行い、その情報に基付く所定の処理（ユーザ２１３に対するサービスを含む）を実施（Ｓ１５４）すると共に、その情報をデータベース９８６内に自動保存する（Ｓ１５５）。
【符号の説明】
【１２１９】
１‥神経細胞体、
２‥軸索、
３‥シナプスボタン（シナプス小頭）、
４‥感覚ニューロンの検出部（終末部）、
５‥神経筋接合部、
６‥筋肉細胞、
７‥中枢神経層（大脳皮質層）、
８‥神経伝達中継層（視床・小脳・網様体など）、
９‥反射的神経伝達層（脊髄反射伝導層など）、
１０‥非血管領域、
１１‥電位依存性Ｎａ+イオンチャネル、
１２‥髄鞘、
１３‥細胞外液、
１４‥軸索細胞質、
１５‥ランビエ絞輪、
１６‥軸索内の信号伝達方向、
１７‥錐体細胞の細胞体、
１８‥星状細胞の細胞体、
１９‥グリア細胞、
２０‥細胞膜電位、
２１‥静止膜電位、
２２‥脱分極電位、
２３‥活動電位、
２４‥発火期間、
２５‥静止時、
２６‥神経細胞膜の電位変化、
２７‥筋細胞膜の電位変化、
２８‥毛細血管、
２９‥酸素分子の伝達経路、
３０‥生体活動検出場所（被測定点）、
３１‥対物レンズ、
３２‥検出レンズ、
３３‥検出光の光路、
３４‥反射鏡（ガルバーミラー）、
３５‥ピンホール、
３６‥光検出器、
３７‥グレーティング、
３８‥光検出セル、
４０‥生体表面の目印位置、
４１‥生体表面、
４２‥カメラ用レンズ、
４３‥２次元光検出器、
４４‥生体活動検出部表面からの距離、
４５‥生体活動検出部表面、
４６‥生体活動の位置検出部、
４７‥波長７８０［ｎｍ］の光の反射光量、
４８‥波長８３０［ｎｍ］の光の反射光量、
５１‥２次元液晶シャッター、
５２‥集光レンズ、
５３‥光分配用グレーティング、
５４‥横方向１次元配列光検出セル、
５５‥縦方向１次元配列光検出セル、
５６‥２次元液晶シャッター内光透過部、
５７‥結像レンズ、
５８‥生体活動検出信号、
６０‥色フィルタ、
６２‥検出回路前段から出力される検出信号ライン、
６３‥レンチキュラーレンズ、
７１‥２次元配列された核磁気共鳴特性変化検出用セルアレイ、
７２‥磁界調整用コイル、
７３‥（超伝導）磁石、
７４‥励起用コイル、
７５‥検出対象となる生命体の一部（被験者の頭部など）、
８０‥１個の核磁気共鳴特性変化検出用セル、
８１‥電源ラインとグランドライン、
８２‥基準クロック＋タイムスタンプ信号の伝送ライン、
８３‥生体活動検出信号出力ライン、
８４‥検出用コイル、
８５‥生体活動検出回路の前段部、
８６‥生体活動検出回路の後段部、
８７‥光電変換セル（光検出セルまたは検出用コイル）、
１０１‥生体活動検出部、
１０２‥光源部、
１０３‥信号検出部、
１０４‥基準クロックと変調信号発生部、
１０５‥生体活動検出信号送信部、
１０６‥生体活動検出信号、
１１１‥発光部、
１１２‥光変調器、
１１３‥光変調器駆動回路、
１１４‥発光部駆動回路、
１１５‥生体活動検出用照射光、
１１６‥波長選択フィルタ、
１１７‥基準クロック発生回路、
１１８‥変調信号発生回路、
１２１‥生体活動検出用光電変換部、
１２２‥生体活動検出回路、
１３１‥プリアンプ、
１３２‥バンドパスフィルタ、
１３３‥変調信号成分抽出部（同期検波部）、
１３４‥Ａ／Ｄコンバータ、
１３５‥前段部内のメモリ部、
１３６‥前段部の信号処理演算部、
１３７‥後段部との間の信号転送部、
１４１‥前段部との間の信号転送部、
１４２‥後段部内のメモリ部、
１４３‥後段部の信号処理演算部、
１４４‥生体活動検出信号送信部に対する信号転送部、
１５１‥生体活動検出信号の送信回数（または累計送信時間）検出用カウンタ、
１５２‥時変鍵発生器（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）、
１５３‥時変（生体活動検出信号の送信回数または累計送信時間に依存）のＭ系列内ジャンプ数発生器、
１５４‥暗号化部、
１５５‥生体活動検出回路との間の信号転送部、
１５６‥生体活動検出信号送信部内のメモリ部、
１５７‥ＩＰ構造生成部（ＩＰアドレス設定含む）、
１５８‥通信制御部、
１６１‥生体活動検出領域、
１６２‥活性化度、
１６３‥経過時間、
１７１‥判定要素、
１７２‥合致度、
１７３‥イベント、
１７８‥処理または操作を行なう内容、
２０１‥インターネット・レイヤー、
２０２‥マインド・コネクション・レイヤー、
２１１‥伝心仲介業者（マインド・コミュニケーション・プロバイダ）、
２１２‥心のサービス会社（マインド・サービス・ディストリビュータ）、
２１３‥ユーザ、
２１６‥ユーザ側の駆動系、
２１７‥ユーザ側の制御系、
２１８‥生体検出系、
２２０‥生体検出部、
２２１‥イベント情報Ｂ検出部、
２２２‥信号／情報多重化部、
２２３‥インターネット通信制御部、
２２４‥イベント情報Ａ抽出部、
２２５‥画面表示制御部、
２２６‥ユーザ入力部、
２２７‥生体活動解析部、
２２８‥データベース保存領域、
２２９‥マインド・コネクション・レイヤーのメンテナンス処理部、
２３０‥心のサービス会社への技術サポート対応部、
２３１‥課金／利益分配処理部、
２３２‥画面表示／切り替え設定部、
２３３‥駆動系への遠隔操作部、
２３４‥直接サービス内容決定部、
２４１‥生体活動検出、
２４２‥イベント情報Ｂ、
２４３‥イベント情報Ａ、
２４４‥提供サービス、
２４５‥特定の情報提供（情報提供サービス含む）、
２４７‥直接的サービス（郵送／派遣など）、
２４８‥イベント情報付き生体活動検出信号、
２４９‥イベント情報付き生体活動情報、
２５０‥ユーザへの表示画面、
２５１‥駆動系への遠隔操作、
２５２‥使用料金の支払い、
２５３‥利益配分、
２５４‥検出信号無しのユーザ入力情報、
３０１‥検出条件データグラム、
３０２‥イベント・データグラム、
３０３‥検出波長λでの検出信号データグラム、
３０４‥活動情報データグラム、
３０５‥生体活動解析条件データグラム、
３１０‥解析条件パケット、
３１１‥検出条件パケット、
３１２‥イベントパケット、
３１３‥検出信号パケット、
３１４‥活動情報パケット、
３１５‥インターネット・ヘッダー、
３１６‥検出条件データ・フラグメント、
３１７‥イベント・データ・フラグメント、
３１８‥検出信号データ・フラグメント、
３１９‥解析条件データ・フラグメント、
３２０‥生体活動情報フラグメント、
３２６‥検出点毎の位置情報、
３２７‥時刻Ｔ１における検出点毎の活性化度分布特性、
３２８‥時刻Ｔ２における検出点毎の活性化度分布特性、
３３１‥サービス・タイプ情報、
３３２‥対応のデータグラム識別情報、
３３３‥フラグメント種別情報、
３３４‥フラグメント位置情報、
３３５‥送信元アドレス情報、
３３６‥送信先アドレス情報、
３３７‥オプションタイプ情報（タイプ＝６８）、
３３８‥生体検出部の識別情報または生体検出部対応固有のアドレス情報、
３３９‥タイムスタンプ情報、
３４１‥イベント発信元アドレス情報（表示画面のＵＲＬなど、
３４２‥発生イベント数情報、
３４３‥表示画面内で設定された ＡＰＩコマンド、
３４６‥イベント種別情報、
３４７‥イベント継続期間、
３４８‥イベント情報内容、
３５１‥ユーザ（被験者）識別情報、
３５２‥検出開始時間情報（年月日時分秒）、
３５３‥タイムスタンプの基準周波数、
３５４‥測定項目、
３５５‥検出手段、
３５６‥検出信号の種類、
３５７‥検出領域の場所情報と検出点配置の設定方法、
３５８‥検出領域の解像度、
３５９‥検出信号の量子化ビット数、
３６０‥検出信号のサンプリング周波数またはサンプリング時間間隔、
３６１‥検出波長の数情報、
３６２‥過去からの累計送信回数、
３６３‥解析ソフトバージョン番号、
３６４‥解析に使用のデータベースのバージョン番号または最終更新時期、
３７１‥測定項目の数情報、
３７２‥測定項目Ａ内判定要素数情報、
３７３‥測定項目Ａ内判定要素内容一覧、
３７４‥測定項目Ｂ内判定要素数情報、
３７５‥測定項目Ｂ内判定要素内容一覧、
３７７‥時刻Ｔ１の測定項目Ａ内判定要素毎の合致度、
３７８‥時刻Ｔ２の測定項目Ａ内判定要素毎の合致度、
４０１‥反射光量変化、
４１１‥大脳皮質内の中心後回、
４１２‥視床、
４１３‥脊髄、
４１４‥椎体（前側）、
４１５‥椎弓（後側）、
４１６‥脊髄内の灰白質、
４２１‥Ｘ軸、
４２２‥Ｙ軸、
４２３‥Ｚ軸、
４２４‥波長７８０［ｎｍ］の検出用光源、
４２５‥波長７８０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ、
４２６‥波長７８０［ｎｍ］光用の光検出器、
４２７‥波長８３０［ｎｍ］の検出用光源、
４２８‥波長８３０［ｎｍ］光を通過させる色フィルタ、
４２９‥波長８３０［ｎｍ］光用の光検出器、
４３１‥生体活動検出場所の位置検出用光源、
４３２‥生体活動検出場所の位置検出用モニター部、
４３３‥ビームスプリッタ、
４３４‥色フィルタ特性を持った光合成素子、
４３７‥１／４波長板、
４３８‥偏光分離素子、
４３９‥モニター用光、
４４０‥生体活動検出期間、
４４１‥生体活動検出部の固有情報明示期間、
４５１‥同期信号、
４５２‥生体活動検出部の製造メーカ識別用ＩＤ情報、
４５３‥生体活動検出部個々の識別情報（製造番号等）、
４５４‥製造メーカが設定する製造メーカ関連情報、
５０１‥頭頂筋〔驚き〕、
５０２‥皺眉筋〔苦痛〕、
５０３‥頬骨筋〔笑い〕、
５０４‥口輪筋〔表情表現〕
５０５‥口角下制筋（オトガイ三角筋）〔悲しみ〕、
５０６‥下唇下制筋（下唇方形筋）〔無表情〕、
５０７‥オトガイ筋〔疑いとさげすみ〕、
５１１‥筋肉収縮活動開始前、
５１２‥筋肉収縮活動時、
５１３‥振幅値、
５２１‥生体活動検出部における検出可能範囲、
５２２‥生体活動対象物の位置、
６００‥検出／制御対象となる生命体の一部（ 被験者の頭部など）、
６０１‥電極端子（板）、
６０２‥高電圧高周発生用電源、
６０３‥制御部、
６０４‥変調信号発生回路、
６０５‥対物レンズ駆動回路、
６０６‥コリメートレンズ、
６０７‥ビームスプリッタ、
６０８‥生体活動検出／制御用電磁波、
６０９‥光導波路、
６１０‥光導波路駆動回路、
６１１‥細胞膜の外側、
６１２‥細胞質側、
６１３‥細胞膜、
６１４‥割れ目、
６１５‥ゲート、
６１６‥荷電部、
６２１‥水素結合部、
６２２‥アミノ酸残基、
６２３‥アミノ酸主鎖、
７０１‥受容体Ａ、
７０２‥受容体Ｂ、
７０３‥細胞内信号伝達カスケードＡ、
７０４‥細胞内信号伝達カスケードＢ、
７１１‥燐酸化反応カスケード、
７１２‥脱燐酸化反応、
７１３‥阻害作用、
７２１‥遺伝子発現（ｍＲＮＡへの転写）、
７２２‥蛋白質合成（ｍＲＮＡの翻訳）、
７２３‥特定細胞機能の発揮、
７２４‥制御対象、
７３１‥シナプス間隙、
７３２‥グルタミン酸結合、
７３３‥グルタミン酸結合、
７３４‥グルタミン酸結合、
７３５‥スパイン、
７４１‥ｍＧｌｕＲ受容体、
７４２‥ＮＭＤＡ受容体、
７４３‥ＡＭＰＡ受容体、
７４７‥Ｃａ+イオン濃度高い場合、
７４８‥Ｃａ+イオン濃度低い場合、
７５０‥PI(3,4,5)P３の生成、
７５１‥Ｃａ+イオンの流入、
７５２‥Ｎａ+イオンの流入、
７５３‥ＣａＭキナーゼの燐酸化、
７５４‥細胞核内での遺伝子発現、
７５５‥ｍＲＮＡの生成、
７５６‥ｍＲＮＡの翻訳、
７５７‥ＡＭＰＡ受容体の挿入、
７５８‥燐酸化カスケード、
７５９‥蛋白キナーゼＢの活性化、
７６１‥カルシニューリンの活性化、
７６２‥インヒビター１の脱燐酸化、
７６３‥蛋白質脱燐酸化酵素１の活性化、
７６４‥ＡＭＰＡ受容体の取り込み、
７７１‥記憶作用、
７７２‥忘却作用、
７８０‥基質、
８０１‥プリアンプ、
８０２‥スイッチ、
８０３‥加算器、
８１１‥ポンプ光による振動励起、
８１２‥ストークス光による光の誘導放出、
８２１‥ポンプ光波長、
８２２‥ストークス光波長、
８２３‥光透過率、
８２４‥波長、
８３１‥フォトニック結晶ファイバ、
８３２‥レンズ、
８３３‥レンズ、
８３４‥ミラー、
８３５‥複合色フィルタ、
８３６‥ハーフミラー、
８３７‥レンズ、
８３８‥ミラー、
８３９‥偏光ビームスプリッタ、
８４０‥１／４波長板、
８４１‥生命体表面での光散乱防止部材、
８４２‥生体内で発生する波面収差量検出部、
８４３‥偏光板、
８４４‥波面収差補正素子、
８４５‥生体活動検出／制御場所（ 被測定／制御点 ）、
８５１‥色フィルタ、
８５２‥集光レンズ、
８５３‥ハーフミラー、
８５４‥アパーチャー、
８５６‥ビームエキスパンダー、
８５７‥ミラー、
８５８‥ＣＣＤカメラ、
８６１‥検出光量増加方向、
８６２‥経過時間ｔ、
８６３‥信号変化方向（信号方向検知）、
８６４‥振幅値、
８７１‥規定電圧、
８７２‥プリアンプ、
８７３‥検出信号、
８７４‥先端部（ピーク／ボトム）検出回路、
８７５‥抵抗器、
８７６‥コンデンサ、
８７７‥ダイオード、
Ｃｌ‥塩素イオン、
１Ｈ、２Ｈ、３Ｈ、４Ｈ、５Ｈ、６Ｈ、７Ｈ‥水素原子、
１Ｏ、２Ｏ、３Ｏ、４Ｏ‥酸素原子、
Ｃ‥炭素原子、
Ｎ‥窒素原子、
９０１‥基準音領域、
９０２‥結合音領域、
９０３‥第１倍音領域、
９０４‥対称伸縮振動、
９０５‥逆対称伸縮振動、
９０３−１‥水の第１倍音領域、
９１１‥水素結合部、
９１２‥乳酸部、
９１３‥アルギニン部、
９２１‥バンドパスフィルタ、
９２２‥フレネル形グレーティング、
９２５‥信号演算部、
９３１‥照明装置、
９３２‥光学フィルタ、
９３３‥撮像部、
９３４‥バンドパスフィルタ、
９３５‥遮光用液晶シャッター、
９３６‥被験者、
９３７‥検出光、
９３８‥照射光、
９４１‥発光源、
９４２‥集光レンズ、
９４３‥光学的バンドパスフィルタ、
９４４‥音響光学素子、
９５０‥非発光期間、
９５１‥発光期間、
９６１‥顔面位置、
９６２‥心臓位置、
９７１‥液晶ピンホールシャッター、
９７２‥ガルバーミラー、
９７３‥液晶シャッター駆動回路、
９７４‥ガルバーミラー駆動回路、
９８１‥生体活動制御部
９８２‥クラウドサーバー、
９８３‥ユーザ関係者、
９８４‥情報通知部、
９８５‥遠隔ロボット、
９８６‥データベース。
【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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【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】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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【図８３】
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【図８４】
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【図８５】
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【図８６】
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【図８７】
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【図８８】
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【図８９】
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【図９０】
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【図９１】
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【図９２】
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【図９３】
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【図９４】
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【図９５】
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【図９６】
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【図９７】
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【図９８】
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【図９９】
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【図１００】
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【図１０１】
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【図１０２】
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【図１０３】
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【図１０４】
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【図１０５】
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【図１０６】
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【図１０７】
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【図１０８】
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【図１０９】
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【図１１０】
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【図１１１】
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