(57)【要約】【課題】生体信号の検出精度を高める生体信号検出システム、生体信号検出方法及びプログラムを提供する。【解決手段】生体信号検出システム１００において、検出処理部１１０は、被検体に接触させて設けられた電極アレイ１０によって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、被検体の応答を検出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出する検出処理部
を備えることを特徴とする生体信号検出システム。
【請求項２】
前記検出処理部は、
前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れか複数の時系列信号の経時変化量の平均値に基づいて前記時間周波数成分を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体信号検出システム。
【請求項３】
被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、前記被検体の応答を検出する検出処理部
を備えることを特徴とする生体信号検出システム。
【請求項４】
前記検出処理部は、
前記時空間周波数成分の強度分布から前記被検体の応答を検出する
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項５】
前記時系列信号は、前記被検体において検出された皮質脳波であり、
前記検出処理部は、
前記検出された皮質脳波の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、前記被検体の応答を検出する
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項６】
前記検出処理部は、
時間周波数と空間周波数とを座標軸とする直交座標系に前記時空間周波数成分を展開し、
各座標軸の絶対値が一致するように前記座標軸に沿って折り畳み、前記直交座標系が示す複数の象限の成分を加算して単一の象限の成分とする
ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項７】
前記検出処理部は、
前記時空間周波数成分の信号強度に応じて前記被検体の応答を検出する
ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項８】
前記検出処理部は、
予め定められた閾値より前記時空間周波数成分の信号強度が大きな領域を検出した場合に、前記被検体が刺激を受けたことを検出する
ことを特徴とする請求項１から７の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項９】
前記被検体に接触する面に沿って複数の電極が予め定められた所定の間隔に従って配された前記電極アレイ
を備えることを特徴とする請求項１から８の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項１０】
前記電極アレイの複数の電極は、
前記被検体に接触する面上の一の方向に沿って並べられている
ことを特徴とする請求項２から９の何れか１項に記載の生体信号検出システム。
【請求項１１】
被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の皮質脳波による時系列情報に基づいて時空間フーリエ変換処理を行う時空間フーリエ変換処理部と、
前記時空間フーリエ変換処理により複素数で与えられる変換処理の結果から時間周波数成分の信号強度を算出し、時間周波数と空間周波数とを軸とする座標空間に前記時間周波数成分の信号強度を配置して、前記座標空間における多象限からなる前記時間周波数成分の信号強度の情報を１象限に圧縮する象限畳み込み処理を行う象限畳み込み処理部と、
前記１象限に圧縮した前記時間周波数成分の信号強度の情報を出力する出力処理部と、
を備えることを特徴とする生体信号検出システム。
【請求項１２】
被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出する過程
を備えることを特徴とする生体信号検出方法。
【請求項１３】
被検体の生体信号を検出する生体信号検出システムが備えるコンピュータに、
被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出するステップ
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体信号検出システム、生体信号検出方法及びプログラムである。
【背景技術】
【０００２】
被検体の脳とコンピュータとを繋ぐ装置（ＢＭＩ（Brain Machine Interface））を用いて、皮質脳波等の生体信号の解析が行われている（例えば、特許文献１参照）。皮質脳波（electrocorticogram: ECoG）は低い侵襲で脳活動を記録でき、電極アレイの開発が進んだことによって時間分解能と空間分解能を兼ね備えた計測手法として近年、実験脳科学のツールとして有効性が注目されてきている。用いられる電極アレイは、主に半導体素子の製造に使うＭＥＭＳ技術（micro electro mechanical system）を応用して精密に作られており（例えば、特許文献２参照）、さらなる高密度化や検出範囲の広範囲化が望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１１０２３４号公報
【特許文献２】特開２０１１−３０６７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に示されるＢＭＩは、検出された皮質脳波等の生体信号の解析に時間-周波数解析を施しているが、所望の精度を得られないという問題がある。この時間-周波数解析においては、生体信号に含まれる信号成分の信号強度（パワー値）の経時変化を、周波数帯域ごとの成分に分離して、信号成分の強度変化を周波数帯域ごとに可視化する手法がとられている。このような手法の場合には、複数の信号源からの信号であっても、複数の信号源からの信号の周波数が同じ周波数帯域に含まれていると、それらを分離することが困難である。それゆえ、複数の信号源からの信号であるにも関わらず、単一の信号源からの信号であるという解析結果を導いて誤判定しうる場合があった。
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、生体信号の検出精度を高める生体信号検出システム、生体信号検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出する検出処理部を備えることを特徴とする生体信号検出システムである。
上記発明によれば、検出処理部が、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、時空間周波数成分を算出する。検出処理部は、算出した時空間周波数成分に基づいて前記被検体の応答を検出する。
【０００６】
また、本発明の一態様は、前記検出処理部は、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れか複数の時系列信号の経時変化量の平均値に基づいて前記時間周波数成分を算出する。
【０００７】
また、本発明の一態様は、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、前記被検体の応答を検出する検出処理部を備えることを特徴とする生体信号検出システムである。
【０００８】
また、本発明の一態様は、前記検出処理部は、前記時空間周波数成分の強度分布から前記被検体の応答を検出する。
【０００９】
また、本発明の一態様は、前記時系列信号は、前記被検体において検出された皮質脳波であり、前記検出処理部は、前記検出された皮質脳波の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、前記被検体の応答を検出する。
【００１０】
また、本発明の一態様は、前記検出処理部は、時間周波数と空間周波数とを座標軸とする直交座標系に前記時空間周波数成分を展開し、各座標軸の絶対値が一致するように前記座標軸に沿って折り畳み、前記直交座標系が示す複数の象限の成分を加算して単一の象限の成分とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、前記検出処理部は、前記時空間周波数成分の信号強度に応じて前記被検体の応答を検出する。
【００１２】
また、本発明の一態様は、前記検出処理部は、予め定められた閾値より前記時空間周波数成分の信号強度が大きな領域を検出した場合に、前記被検体が刺激を受けたことを検出する。
【００１３】
また、本発明の一態様は、前記被検体に接触する面に沿って複数の電極が予め定められた所定の間隔に従って配された前記電極アレイを備える。
【００１４】
また、本発明の一態様は、前記電極アレイの複数の電極は、前記被検体に接触する面上の一の方向に沿って並べられている。
【００１５】
また、本発明の一態様は、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の皮質脳波による時系列情報に基づいて時空間フーリエ変換処理を行う時空間フーリエ変換処理部と、前記時空間フーリエ変換処理により複素数で与えられる変換処理の結果から時間周波数成分の信号強度を算出し、時間周波数と空間周波数とを軸とする座標空間に前記時間周波数成分の信号強度を配置して、前記座標空間における多象限からなる前記時間周波数成分の信号強度の情報を１象限に圧縮する象限畳み込み処理を行う象限畳み込み処理部と、前記１象限に圧縮した前記時間周波数成分の信号強度の情報を出力する出力処理部と、を備えることを特徴とする生体信号検出システムである。
【００１６】
また、本発明の一態様は、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出する過程を備えることを特徴とする生体信号検出方法である。
【００１７】
また、本発明の一態様は、被検体の生体信号を検出する生体信号検出システムが備えるコンピュータに、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、前記検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、前記被検体の応答を検出するステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、生体信号の検出精度を高める生体信号検出システム、生体信号検出方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１実施形態における生体信号検出システムを示す図である。
【図２】被検体の脳における電極アレイの配置を示す図である。
【図３】本実施形態における電極アレイを示す図である。
【図４】本実施形態における生体信号検出システムを示す図である。
【図５】電極アレイによって検出された皮質脳波を示す図である。
【図６】時間周波数と空間周波数の２つに基づいた信号成分を示す図である。
【図７】図５に示した波形を時空間周波数として示す方法に従った変換結果を示す図である。
【図８】信号検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】象限畳み込み処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明において、同じ構成には、同じ符号を附して説明を簡略化する。また、図示する構成において、一部を省略して示したり、詳細な構成を追加して示したりする場合がある。
【００２１】
図１から図３を参照して、本実施形態における被検体と、被検体に設ける電極アレイとの関係を中心に生体信号検出システムについて説明する。
図１は、本実施形態における生体信号検出システムを示す図である。
この図１において示される生体信号検出システム１００は、被検体１（例えば、ラット）の脳（例えば、大脳皮質）から検出される脳波（例えば、皮質脳波（electrocorticogram: ECoG））を検出する構成の一態様である。
生体信号検出システム１００は、被検体１（ラット）の皮質脳波の検出を行う。より具体的に例示すれば、被検体１は、ロングエバンス（Long-Evans）種ラットであって、被検体１の右眼の視野がマスク２にて遮られており、左眼の視野だけが確保されている。この被検体１の脳（右脳）には、大脳皮質における一次視覚野（Ｖ１（図２））に電極アレイ１０（表面電極アレイ）が配置されている。一次視覚野（Ｖ１）は、視覚刺激に応じて反応することが知られている。生体信号検出システム１００は、一次視覚野（Ｖ１）の状態を電極アレイ１０によって検出することにより、被検体１が受ける視覚刺激に対する被検体１の反応を検出する。
【００２２】
被検体１の左前方には、視覚刺激を提示するモニタ３が、被検体１の左眼の視野に収まるように配置されている。例えば、生体信号検出システム１００は、被検体１に対する視覚刺激として、モニタ３（例えば、ブラウン管モニタ）に細い帯状のグレーチング（grating）刺激を提示する。モニタ３において、grating刺激を被検体１に対して提示することにより被検体１の視覚が刺激される。この図１に示す構成の場合、生体信号検出システム１００により被検体１の皮質脳波の検出を行う脳が右脳である。この右脳がある側に対し左右が反対側にある眼（左眼）に視覚刺激を提示している。要するに、生体信号検出システム１００は、モニタ３により被検体１の左眼に提示した視覚刺激に応じて、被検体１の右脳の皮質脳波に見られる視覚応答について検出する。
このような、生体信号検出システム１００は、被検体１に接触させて設けられた電極アレイ１０によって検出された生体信号の時空間周波数成分から、被検体１の応答を検出処理部１１０が検出する。例えば、被検体１の応答から被検体１が受けた刺激を検出できる。
以下に示す本実施形態においては、生体信号として複数の皮質脳波（時系列信号）を例示して以下の説明を行う。
【００２３】
図２を参照して、図１に示した被検体１の脳（大脳皮質）における電極アレイ１０の配置について説明する。
図２は、被検体の脳における電極アレイの配置を示す図である。
この図２には、脳の中心線（center）とラムダ縫合（Lambda）の位置を基準に、被検体１の右脳にある視覚野の周辺が拡大して示されており、脳の機能を司る各部に記号を附して示している。
例えば、視覚野（Ｖ１、Ｖ２）、運動野（Ｍ１、Ｍ２）、体性感覚野（Ｓ１、Ｓ２）などが示されている。被検体１（ラット）の場合、視覚野（Ｖ１、Ｖ２）を取り巻くように、脳梁膨大後部異化粒皮質（ＲＳＤ）、内側頭頂連合野（ＭＰｔＡ）、外側頭頂連合野（ＬＰｔＡ）、頭頂連合野（Ｐｔ）、聴覚野（Ａｕ）、側頭連合野（ＴｅＡ）がある。視覚野Ｖ１において、単眼視領野（Ｍ）、両眼視領野（Ｂ）がある。
ここで、電極１３が第１視覚野（Ｖ１）の表面に接触するように電極アレイ１０を配置する。この図２において電極アレイ１０として示す矩形枠内の点線が、電極１３（図３）を配置した位置を示す。なお、この図２において、電極１３が並べて配列されている方向にＸ軸、電極１３が並べて配列されている方向（Ｘ軸）と直交する方向にＹ軸、Ｘ軸とＹ軸とに直交し、大脳皮質の表面から電極アレイ１０に向かう方向にＺ軸を定める。参考に、長さ１ｍｍ（ミリメートル）のスケールを示している。
【００２４】
図３を参照して、被検体１の脳の大脳皮質に配置する電極アレイの構成の一態様について説明する。
図３は、本実施形態における電極アレイを示す図である。図３（ａ）に、電極１３が設けられた面を平面視した図を示し、図３（ｂ）に、電極１３周辺の拡大図を示し、図３（ｃ）に、電極１３がある部分の断面図を示す。
この図３において、前述の図２と同様に、電極１３が並べて配列されている方向にＸ軸、電極１３が並べて配列されている方向（Ｘ軸）と直交する方向にＹ軸、Ｘ軸とＹ軸とに直交し、大脳皮質の表面から電極アレイ１０に向かう方向にＺ軸を定める。
【００２５】
この図３に示される電極アレイ１０は、フィルム状を成しているベース基板部１１と、ベース基板部１１の表面に沿って配されている矩形状の複数の電極１３とを備えている。例えば、電極１３の大きさを０．０５ｍｍ（ミリメートル）四方（ｘ＝ｙ＝０．０５）とする。この場合の電極１３の一辺の長さを脳の神経細胞の細胞体の大きさに対比すると、１倍から５倍程度になる。この程度まで電極１３の大きさを小さくする（接触面の面積を狭くする）ことにより、電極１３の位置における神経の状態を検出する検出精度を向上させることができる。なお、上記の寸法は、一例に過ぎず、被検体１の脳の神経細胞の大きさに応じて適する大きさに調整することが望ましい。
【００２６】
また、例えば、電極アレイ１０における電極１３の極数を３２極とすることにより、それぞれの電極１３から計３２チャンネルの皮質脳波の検出を並行して行うことができる。このように電極１３の極数を多くすることにより、並行して検出可能とする範囲（領域）を広くするとともに、空間的な変化を検出することができる。なお、被検体１には、基準電極（不図示）が設けられており、基準電極の電位が電極１３の電位の基準となる。基準電極は、上記電極１３の極数の外数とする。
【００２７】
電極アレイ１０における複数の電極１３は、予め定められる所定のピッチｄに従って等間隔に、所定の方向（Ｘ軸方向）に沿って並べて配置されている。例えば、電極１３が配置されている所定のピッチｄを、０．１ｍｍとする。このように電極１３を配置する間隔を狭めることにより、電極１３の位置に応じた微小な変化の検出精度を向上させることができる。上記のように、３２極の電極を０．１ｍｍピッチで並べたことにより、Ｘ軸方向に約３ｍｍ強の範囲の変化を一度に検出することが可能となる。
【００２８】
また、上記の複数の電極１３は、厚さｔのフィルム状を成しているベース基板部１１の一の面（面１１ａ）に露出して設けられている。上記のベース基板部１１の一の面は、フィルム状を成しているベース基板部１１の（−Ｚ）軸側の面である。本実施形態における複数の電極１３は、そのベース基板部１１の一の面（面１１ａ）に沿った、一の方向に等間隔に並べて配置されている。
なお、ベース基板部１１は、高分子有機化合物（ポリマー）などのフィルム状の絶縁物によって形成されている。例えば、ベース基板部１１におけるフィルム状の絶縁物は、パラキシリレン系ポリマーなどであってもよい。また、ベース基板部１１内には、電極１３からの配線である導体部１２が、互いに絶縁され、さらに、外部と絶縁された状態で設けられている。
【００２９】
また、大脳皮質と電極アレイ１０（電極１３）との隙間に体液などが滞留しないように電極アレイ１０を形成し、電極アレイ１０の検出感度が低下しないように留意する。本実施形態における電極アレイ１０には、ベース基板部１１の電極１３の近傍に、ベース基板部１１の表裏を貫通する孔１４が適宜設けられている。孔１４を設けることにより、大脳皮質と電極アレイ１０との隙間に体液などが滞留することを防いでいる。これにより、電極アレイ１０は、滞留した体液などによる検出感度の低下を防ぐことができる。
【００３０】
続いて、図４を参照して、本実施形態における生体信号検出システムについて説明する。
図４は、本実施形態における生体信号検出システムを示す図である。この図４に示される生体信号検出システム１００は、電極アレイ１０、検出処理部１１０、記憶部１３０、及び、制御部１５０を備える。
電極アレイ１０における電極１３は、導体部１２を介して検出処理部１１０にそれぞれ接続されている。
記憶部１３０は、電極アレイ１０において検出された信号（皮質脳波）に基づいた時系列情報と、時系列情報から変換された時空間周波数スペクトル情報とを記憶する。
制御部１５０は、図示されない入出力処理部を備え、入出力処理部が検出した入力情報に応じて、検出処理部１１０における各種処理を制御する。制御部１５０が制御する各種処理については後述する。
【００３１】
検出処理部１１０は、信号変換部２０、時空間フーリエ変換部３０、象限折り畳み処理部４０、及び、出力処理部５０を備える。
【００３２】
信号変換部２０は、電極アレイ１０における電極１３ごとに検出された皮質脳波を時系列情報に変換する。信号変換部２０は、変換した皮質脳波の時系列情報を記憶部１３０に記憶させる。例えば、Ｎ個の電極のうちｉ番目の電極１３によって検出された皮質脳波をＷｉと表すこととする。
【００３３】
時空間フーリエ変換部３０は、記憶部１３０に記憶されている皮質脳波の時系列情報を記憶部１３０から読み出して、皮質脳波の時系列情報に基づいた時空間フーリエ変換処理を行う。時空間フーリエ変換部３０は、時空間フーリエ変換処理によって得られた時空間周波数情報を記憶部１３０に記憶させる。例えば、時系列情報として記憶されている皮質脳波の値Ｗｉ（ｔｊ）に基づいて、時空間フーリエ変換部３０は、時空間フーリエ変換処理を行って、時空間周波数情報Ｆｓｔ（ｆ１、ｆ２）に変換する。時空間周波数情報Ｆｓｔ（ｆ１、ｆ２）において、ｆ１が空間周波数を示し、ｆ２が時間周波数を示す。上記の時空間フーリエ変換処理の演算は、周知の演算手順に従って実施することができる。
例えば、時空間フーリエ変換部３０は、皮質脳波の時系列情報に基づいた時空間フーリエ変換処理を一度に纏めて実施してもよい。或いは、時空間フーリエ変換部３０は、時空間フーリエ変換処理を段階的に実施してもよい。時空間フーリエ変換処理を段階的に実施しする場合には、複数の時系列信号の空間周波数成分を算出する処理と、時間周波数成分を算出する処理とをそれぞれ実施して、それぞれ算出された結果を関連付けて、時空間周波数情報を合成してもよい。
上記の時間周波数成分は、検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から算出してもよく、検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れか複数の時系列信号の経時変化量の平均値に基づいて算出してもよい。
【００３４】
象限折り畳み処理部４０は、記憶部１３０に記憶されている時空間周波数情報を記憶部１３０から読み出して、時空間周波数情報に基づいた象限折り畳み処理を行う。象限折り畳み処理部４０は、象限折り畳み処理の結果情報を記憶部１３０に記憶させる。事象折り畳み処理の詳細な説明は、後述とする。なお、第１象限の情報のみを利用する場合には、象限折り畳み処理部４０による象限折り畳み処理を省略してもよい。
【００３５】
出力処理部５０は、記憶部１３０に記憶されている象限折り畳み処理の結果情報を記憶部１３０から読み出して、出力処理を行う。例えば、出力処理部５０による出力処理において、出力処理部５０は、記憶部１３０から読み出した象限折り畳み処理の結果情報を、備える表示部（不図示）に表示する。例えば、表示部は、２次元のカラー画像を表示可能な表示素子（ＬＣＤ、ＥＬなど）を備えるものとする。また、例えば、出力処理部５０による出力処理において、出力処理部５０は、自装置以外の装置に情報を提供し、提供先の装置において２次元のカラー画像を表示させてもよい。
また、出力処理部５０は、上記の表示を行う際に、特定の信号強度を超える周波数成分を検出してその部分を強調して表示してもよい。
【００３６】
続いて、図５から図９を参照し、本実施形態における信号検出処理について説明する。ここで、信号検出処理の説明に先立ち、電極アレイ１０によって検出された皮質脳波について説明する。
図５は、電極アレイによって検出された皮質脳波を示す図である。
この図５（ａ）は、視覚刺激を被検体１に提示する検査開始後の皮質脳波の経時変化を示す波形であり、各波形の配置は電極の並びに対応している。要するに、縦軸は、各電極で検出された皮質脳波の信号強度を示すとともに、各波形の基準電位を、電極の位置に応じてオフセットして示している。また、図５（ｂ）は、図５（ａ）と同じ皮質脳波の信号強度を信号強度に応じた明るさで表示して、信号検出処理を行う時間（ｍｓ）と位置（ｍｍ）とに囲まれた範囲を濃淡画像で示したものである。
【００３７】
この図５からわかるように、電極１３をＸｋ（ｋは、電極１３の並び順に付された識別番号。ｋ＝１〜３２）で示すと、Ｘ１からＸ１０において検出された波形（Ｗ１・・・Ｗ１０）は、時刻１００ｍｓ（ミリ秒）付近に強い刺激を感じたことを示す波形のピークが検出されている。一方、Ｘ２０からＸ３２おいて検出された波形（Ｗ２０・・・Ｗ３２）は、時刻２００ｍｓ（ミリ秒）付近に同様に波形のピークが検出されている。何れの図においても、Ｘ１からＸ３２の方向に特定の信号波形が伝搬したというより、異なる信号がＸ１からＸ１０付近と、Ｘ２０からＸ３２付近とにおいて検出されたと推定しうる波形が２次元的に示されている。ただし、複数の波形が合成されていると視覚的には推定されるものの、Ｘ１からＸ３２の方向に波形の変化が単に繋がっているものとして検出されているため、数値解析的に分離することが困難であることがわかる。
【００３８】
図６は、時間周波数と空間周波数の２つに基づいた信号成分を示す図である。
図６（ａ）から（ｄ）のそれぞれに、時間と位置とを座標軸とするグラフと、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフをそれぞれ示す。
空間周波数とは、単位長さあたりに空間的な起伏がいくつあるかを示す値であり、単位はcycle/mmなどで表せる。空間周波数が高いほど空間的に細密な信号波形（空間パタン）であることを意味し、空間周波数が低いほど空間的に広範囲に広がった信号波形（空間パタン）であることを意味する。このように、空間周波数に着目することにより、異なる信号源からの信号を分離する手掛かりとなる。
【００３９】
図６（ａ）から（ｄ）のそれぞれに示されている２つのグラフのうち、時間と位置とを座標軸とするグラフは、前述の図５（ａ）と同様の方法で表したものである。また、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフは、濃く塗りつぶした範囲が同波形の周波数成分のエネルギーが高い範囲を示す。
【００４０】
図６（ａ）は、空間周波数の比較高い周波数領域の成分を有し、かつ、時間周波数の比較的低い周波数領域の成分を有する波形を示す。
この図６（ａ）においては、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフに示されるように、電極１３における奇数番目の波形と偶数番目の波形の変化が異なっており、それぞれの波形の経時変化が緩やかである。それゆえ、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフにおいて、空間周波数の比較高い周波数領域であり、かつ、時間周波数の比較的低い周波数領域である範囲が濃く塗りつぶされている。
【００４１】
図６（ｂ）は、空間周波数の比較高い周波数領域の成分を有し、かつ、時間周波数の比較的高い周波数領域の成分を有する波形を示す。
この図６（ｂ）においては、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフに示されるように、電極１３における奇数番目の波形と偶数番目の波形の変化が異なっており、それぞれの波形の経時変化が急である。それゆえ、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフにおいて、空間周波数の比較高い周波数領域であり、かつ、時間周波数の比較的高い周波数領域である範囲が濃く塗りつぶされている。
【００４２】
図６（ｃ）は、空間周波数の比較低い周波数領域の成分を有し、かつ、時間周波数の比較的低い周波数領域の成分を有する波形を示す。
この図６（ｃ）においては、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフに示されるように、電極１３における奇数番目の波形と偶数番目の波形の変化が同様に変化しており、それぞれの波形の経時変化が緩やかである。それゆえ、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフにおいて、空間周波数の比較低い周波数領域であり、かつ、時間周波数の比較的低い周波数領域である範囲が濃く塗りつぶされている。
【００４３】
図６（ｄ）は、空間周波数の比較低い周波数領域の成分を有し、かつ、時間周波数の比較的高い周波数領域の成分を有する波形を示す。
この図６（ｄ）においては、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフに示されるように、電極１３における奇数番目の波形と偶数番目の波形の変化が同様に変化しており、それぞれの波形の経時変化が急である。それゆえ、時間周波数と空間周波数とを座標軸とするグラフにおいて、空間周波数の比較低い周波数領域であり、かつ、時間周波数の比較的高い周波数領域である範囲が濃く塗りつぶされている。
【００４４】
上記の図６（ａ）から（ｄ）のそれぞれに示したように、複数の時系列信号が有している時間周波数と空間周波数との関係を、時間周波数と空間周波数をそれぞれの座標軸とするグラフにして示すことにより、各成分を分離して示すことができる。
【００４５】
続いて、図７を参照して、上記図６を参照して説明した時空間周波数として示す方法に従って、上記図５に示した波形を変換した結果について説明する。
図７は、図５に示した波形を時空間周波数として示す方法に従った変換結果を示す図である。
前述の図５（ａ）は、刺激開始後の皮質脳波の波形で、波形の配置は電極の並びに対応したものである。図５（ｂ）は、この図５（ａ）の波形の情報を再構成して、時間と空間の関数としての２次元の画像情報（イメージ）で示すものである。この図７においては、前述の図５に示された情報を、時空間フーリエ変換処理および象限折り畳み処理をした後に、時空間スペクトルとして可視化したものである。
【００４６】
要するに、図７は、刺激直前の信号から算出した時空間スペクトルとのパワー値の比をとって標準化し、視覚刺激に応じて現れた成分のみを図示したものである。横軸は時間周波数、縦軸は空間周波数であり、図中の濃い部分は刺激前よりパワーが増加したことを示している。
【００４７】
この図７において示される時空間周波数成分（時空間スペクトル）では、空間周波数が約1 cycle/mmの帯域に時間周波数のθ帯（4-8 Hz）とγ帯（30-60 Hz）の信号成分が現れている。それとは別に、空間周波数5 cycle/mmの非常に細密な空間分布の帯域に時間周波数のδ波（1-4 Hz）、θ帯（4-8 Hz）およびγ帯（30-60 Hz）の信号成分が現れている。
また、この図７に示されるように、時間周波数のθ帯（4-8 Hz）およびγ帯（30-60 Hz）には、空間周波数の異なる２つの成分が含まれていることがわかる。従来の時間周波数のみに基づいて分離する解析方法ではこれらの信号成分を分離することはできなかった（図５参照）。このように、時間周波数のみを変数とする検出方法において分離できない信号成分であっても、本実施形態に示すように空間周波数も変数とする検出方法とすることにより、空間周波数にも基づいて信号成分をさらに分離し、詳細な情報抽出が可能となる。
【００４８】
続いて、図８を参照して、以上に説明した信号検出処理の手順を整理する。
図８は、信号検出処理の手順を示すフローチャートである。
【００４９】
まず、信号変換部２０が信号変換処理を行い（ステップＳａ１０）、複数の皮質脳波の時系列情報を生成する。
【００５０】
次に、時空間フーリエ変換部３０が時空間フーリエ変換処理を行う（ステップＳａ１５）。この時空間フーリエ変換処理において、時空間フーリエ変換部３０は、皮質脳波の時系列波形を正しい空間的配列に整理した後、信号検出区間の時間幅および電極チャネル数（空間幅）に応じた窓関数（hann窓、hamming窓など）をかける。その後、時間軸と空間軸の両方についてフーリエ変換する。フーリエ変換において、電極アレイ１０の構成に応じた処理を行う。例えば、電極アレイ１０が直線状に１列に並んだもの（一次元に配列されたもの）であれば２次元フーリエ変換、２次元に配列されたものであれば３次元フーリエ変換を用いる。これによって、時間と空間の領域から時間周波数と空間周波数の領域へと変換される。
【００５１】
次に、象限折り畳み処理部４０が象限畳み込み処理を行う（ステップＳａ２０）。象限折り畳み処理部４０は、複素数で与えられる時空間フーリエ変換相からの出力結果からパワー値を計算した後、多象限からなるデータを１象限に圧縮し、モニタや紙面での図として表示可能な状態にする。
なお、２次元フーリエ変換されたデータは４象限から構成されるが、時間周波数または空間周波数において負の値を取る２〜３象限については、軸の絶対値が一致するように折りたたんで平均化する処理を行う。１象限に落とし込んだことによって、横軸を時間周波数、縦軸を空間周波数としたカラーマップや濃淡で表示できる状態になる。
次に、出力処理部５０が出力処理を行う（ステップＳａ２５）。例えば、出力処理部５０は、時間周波数と空間周波数を軸とする１象限に圧縮した時間周波数成分の信号強度の情報を２次元の画像情報（イメージ）にして表示（出力）する。
【００５２】
図９を参照し、上記のステップＳａ２０に示す象限畳み込み処理について説明する。
図９は、象限畳み込み処理を示す図である。
この図９（ａ）は、時間と位置とを座標軸とする検出波形を示すグラフである。例えば、位置Ｘｓを中心とする比較的広い空間的範囲において、時刻ｔ１を過ぎたところで波形ＳＴ１が検出されている。また、位置Ｘｆを中心とする比較的狭い空間的範囲において、時刻ｔ２を過ぎたところで波形ＳＴ２が検出されている。要するに、検出範囲において、傾向の異なる２種類の波形が検出されている。ただし、波形ＳＴ２の周期と波形ＳＴ２の周期がほぼ等しい波形であるため、この波形を時間周波数変換しただけでは、区別することができない。
【００５３】
図９（ｂ）に、図９（ａ）に示したサンプル波形に対して、本実施形態による時空間フーリエ変換を行った結果を示す。この図９（ｂ）に示されるように、時間周波数と空間周波数とを軸とする直交座標系において、第１象限（Ｚ１）、第２象限（Ｚ２）、第３象限（Ｚ３）、第４象限（Ｚ４）に、時空間フーリエ変換による変換結果が表れる。
図９（ｂ）に示すように、９（ａ）における波形ＳＴ１は、各象限における領域ＳＴＦ１、ＳＴＦ１２、ＳＴＦ１３、ＳＴＦ１４に変換される。図９（ａ）における波形ＳＴ２は、各象限における領域ＳＴＦ２、ＳＴＦ２２、ＳＴＦ２３、ＳＴＦ２４に変換される。
【００５４】
図９（ｃ）に、図９（ｂ）に示した時空間フーリエ変換による変換結果に対して、本実施形態による象限折り畳み処理を行った結果を示す。この図９（ｃ）に示されるように、時間周波数と空間周波数とを軸とする直交座標系において、時間周波数と空間周波数との２つの軸を基準にして、第１象限（Ｚ１）、第２象限（Ｚ２）、第３象限（Ｚ３）、第４象限（Ｚ４）の４つの象限を折り畳む。この２つの軸を基準にして折り畳む処理により、時間周波数及び空間周波数の絶対値が等しくなるように、４つの象限を重ねることができる。換言すれば、時間周波数及び空間周波数の絶対値が等しくなるように、第２象限（Ｚ２）、第３象限（Ｚ３）、第４象限（Ｚ４）を、第１象限（Ｚ１）に射影することができる。
なお、上記の第２象限（Ｚ２）、第３象限（Ｚ３）、第４象限（Ｚ４）の３つの象限に係る負の周波数領域には、正の周波数領域と絶対値が等しい負の周波数領域に、正の周波数領域の成分と同等の負の周波数領域の成分が表れる。ただし、正の周波数領域の成分と負の周波数領域の成分とには、信号の方向に依存する成分が含まれる。
【００５５】
図９（ｄ）に、図９（ｃ）に示した象限折り畳み処理を行った結果に基づいて、多象限からなるデータを１象限に圧縮し、モニタや紙面での図として表示可能な状態にする。２次元フーリエ変換されたデータは４象限から構成されるが、時間周波数または空間周波数において周波数が負の値を取る２〜４象限については、軸の絶対値が一致するように折りたたんで平均化する処理を行う。具体的には、領域ＳＴＦ１、ＳＴＦ１２、ＳＴＦ１３、ＳＴＦ１４の成分を平均してＳＴＦ１Ｍとして示す。また、領域ＳＴＦ２、ＳＴＦ２２、ＳＴＦ２３、ＳＴＦ２４の成分を平均してＳＴＦ２Ｍとして示す。
上記のように、象限を重ね、重ねられた象限における成分を加算することにより、上記の信号の方向に依存する成分の影響を低減することができる。
【００５６】
このように多象限からなるデータを１象限に圧縮したことにより、時間周波数と空間周波数における信号成分の分布を、モニタや紙面に表示する２次元画像として可視化可能なものとした。例えば、モニタや紙面に表示する２次元画像は、横軸を時間周波数、縦軸を空間周波数としたカラーマップや、濃淡で表示できる状態になる。
【００５７】
なお、上記のように２次元フーリエ変換されたデータは４象限から構成されるが、時間周波数または空間周波数において負の値を取る２〜３については、軸の絶対値が一致するように折りたたんで平均化する処理を行う。一方、電極アレイにおける電極が２次元に配置されている場合のフーリエ変換は、３次元フーリエ変換になる。３次元フーリエ変換されたデータは８象限から構成されるが、まず空間周波数の２軸について極座標変換を行い絶対値が等しい点同士で平均化する。この処理によって２象限のデータとなり、これをさらに象限折り畳み処理によって１象限に平均化する。１象限に落とし込んだことによって、２次元フーリエ変換の場合の結果と同様に、横軸を時間周波数、縦軸を空間周波数としたカラーマップで表示できる状態になる。
【００５８】
続いて、本実施形態に示す生体信号検出システム１００の応用について検討する。
上記のように、本実施形態に示す生体信号検出システム１００によれば、皮質脳波を詳細かつ効率的に検出できる。これにより、より高精度な診断を必要とする診断システムや、ＢＭＩ、及び、実験脳科学の解析ツールとして利用される。
【００５９】
例えば、生体信号検出システム１００を適用することにより効果が見込まれる診断システムとしては、癲癇の検査を行うものがある。現在、癲癇の検査のために皮質脳波の多チャンネル記録が実際に用いられているが、さらに高精度な診断が求められている。その分野に本実施形態の生体信号検出システム１００が利用されることにより、診断精度を高めることができる。
【００６０】
また、脳波や皮質脳波をベースとしたＢＭＩにおいて、本実施形態の生体信号検出システム１００によって検出された情報を、複数の時系列信号から脳内情報を解読するアルゴリズムの入力情報とすることができる。また、リアルタイム処理に限らず、電極アレイ１０によって検出された複数の時系列信号を一旦、多チャンネル記録したのちに、検出処理を行ってもよい。
【００６１】
また、実験脳科学分野で用いる解析ツールにおいても、本実施形態の生体信号検出システム１００が皮質脳波を詳細かつ効率的に検出できることから、同解析ツールに生体信号検出システム１００を適用することにより、解析ツールの解析精度をたかめることができ、実験脳科学分野で広く普及ことが見込まれる。
【００６２】
以上に示す実施形態の生体信号検出システム１００は、生体信号の検出精度を高めるという効果を奏する。
【００６３】
なお、上記の実施形態によれば、（１）検出処理部１１０は、被検体１に接触させて設けられた電極アレイ１０によって検出された複数の時系列信号の空間周波数成分と、検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れかの時系列信号の経時変化量から導かれる時間周波数成分とに基づいて、被検体１の応答を検出する。
（２）また、検出処理部１１０は、検出された複数の時系列信号のうち少なくとも何れか複数の時系列信号の経時変化量の平均値に基づいて時間周波数成分を算出する。
（３）即ち、検出処理部１１０は、被検体１に接触させて設けられた電極アレイ１０によって検出された複数の時系列信号の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、被検体１の応答を検出することができる。
【００６４】
（４）また、検出処理部１１０は、上記時空間周波数成分の強度分布から被検体１の応答を検出する。
【００６５】
（５）また、上記時系列信号は、被検体１において検出された皮質脳波である。
検出処理部１１０は、電極アレイ１０によって検出された皮質脳波の経時変化量から導かれる時空間周波数成分に基づいて、被検体１の応答を検出する。
【００６６】
（６）また、検出処理部１１０は、時間周波数と空間周波数とを座標軸とする直交座標系に電極アレイ１０によって検出された時空間周波数成分を展開し、各座標軸の絶対値が一致するように電極アレイ１０によって検出された座標軸に沿って折り畳み、電極アレイ１０によって検出された直交座標系が示す複数の象限の成分を加算して単一の象限の成分とする。
【００６７】
（７）また、検出処理部１１０は、電極アレイ１０によって検出された時空間周波数成分の信号強度に応じて、被検体１の応答を検出する。
【００６８】
（８）また、検出処理部１１０は、予め定められた閾値より電極アレイ１０によって検出された時空間周波数成分の信号強度が大きな領域を検出した場合に、被検体１が刺激を受けたことを検出する。
【００６９】
（９）また、電極アレイ１０によって検出された被検体１に接触する面に沿って複数の電極１３が予め定められた所定の間隔に従って配された電極アレイ１０によって検出された電極アレイ１０を備える。
【００７０】
（１０）また、電極アレイ１０によって検出された電極アレイ１０の複数の電極１３は、電極アレイ１０によって検出された被検体１に接触する面上の一の方向に沿って並べられている。
【００７１】
（１１）また、上記の実施形態によれば、生体信号検出システム１００において、時空間フーリエ変換処理部３０は、被検体に接触させて設けられた電極アレイによって検出された複数の皮質脳波による時系列情報に基づいて時空間フーリエ変換処理を行う。象限畳み込み処理部４０は、時空間フーリエ変換処理により複素数で与えられる変換処理の結果から時間周波数成分の信号強度を算出し、時間周波数と空間周波数とを軸とする座標空間に前記時間周波数成分の信号強度を配置して、座標空間における多象限からなる前記時間周波数成分の信号強度の情報を１象限に圧縮する象限畳み込み処理を行う。出力処理部５０は、１象限に圧縮した時間周波数成分の信号強度の情報を出力する。これにより、生体信号検出システム１００は、被検体の複数の皮質脳波から被検体の応答を正確に検出することができる。
生体信号検出システム１００は、上記の特徴を有することにより生体信号の検出精度を高めている。
【００７２】
なお、上述の実施形態の要件は、発明の技術的な特徴に影響のない範囲で適宜変更することができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。
【００７３】
なお、上記の実施形態における生体信号検出システム１００が備える各部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリー及びマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。
【００７４】
なお、この生体信号検出システム１００が備える各部は、メモリー及びＣＰＵ（演算処理装置）により構成され、生体信号検出システム１００等が備える各部の機能を実現するためのプログラムをメモリーにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００７５】
また、生体信号検出システム１００が備える各部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み取らせて、実行することにより各部による処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００７６】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１００  生体信号検出システム
１１０  検出処理部
１  被検体
１０  電極アレイ
【図１】
2014046047.tif 000003
【図２】
2014046047.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図８】
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【図９】
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【図５】
2014046047.tif 000009
【図６】
2014046047.tif 000010
【図７】
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