(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のワーキングメモリ課題に伴う脳活動データおよび該被験者のワーキングメモリ能力に関する個人特性情報を入力する入力部、複数の気分指標算出式を記憶する記憶部、気分指標を算出する演算部、算出した気分指標を出力する出力部を有し、前記個人特性情報に応じて前記複数の気分指標算出式から１つの気分指標算出式を選択し、前記の選択した気分指標算出式に前記脳活動データを代入して気分指標を算出し、前記出力手段から前記の算出した気分指標を出力することを特徴とする気分評価システムであって、
前記被験者のワーキングメモリ能力に関する個人特性情報には、前記脳活動データの計測時に実施した認知課題に対する正答率あるいは反応時間、または、前記当該被験者のワーキングメモリ能力（容量）を定量的に評価した結果を、用いることを特徴とする気分評価システム。
【請求項２】
前記脳活動データは、前記被験者の頭部に光を照射する光源と、前記光源から照射され前記被験者の頭部を伝播した光を検出する検出器を備えた生体光計測装置を用いて計測されたデータであることを特徴とする請求項１に記載の気分評価システム。
【請求項３】
前記脳活動データは、前記被験者の前額部から得られた前頭葉の信号であることを特徴とする請求項１に記載の気分評価システム。
【請求項４】
前記脳活動データは、前記被験者が異なる種類の第１のワーキングメモリ課題および第２のワーキングメモリ課題を実施中にそれぞれ計測した脳活動信号であり、前記気分指標算出式は、前記第１のワーキングメモリ課題を実施中の脳活動信号と前記第２のワーキングメモリ課題を実施中の脳活動信号の両方を用いた相対値を算出する算出式であることを特徴とする請求項１に記載の気分評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、近赤外分光法を用いた脳機能計測技術に係り、特に、脳活動データの個人差に基づき、被験者の気分状態を示す気分指標を与える気分評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代社会において、心の健康問題は年々大きくなりつつあり、心の健康保持・増進は、非常に重要な課題となっている。心の健康の保持・増進において、気分状態の客観的評価は重要な要素であり、不調の早期発見および回復過程の評価などに有効であると考えられる。従来、気分状態の評価は、問診やアンケート（質問紙）による主観評価に基づいて行われることが多いが、近年、生体計測に基づく、より客観的な気分評価法が提案されてきた。
【０００３】
例えば、生体に対する透過性が高い可視から近赤外領域の光を用いて、大脳皮質中の「酸素化ヘモグロビン（Hb）」と「脱酸素化Hb」、および「総Hb（酸素化Hbと脱酸素化Hbの総和）」の相対的濃度変化（以下、Hb信号と呼ぶ）を計測する生体光計測技術を用いて、気分や感情など個人の精神状況を評価する技術が提案されている（特許文献１）。特許文献１では、生体光計測技術を用いてワーキングメモリ課題に伴う前頭葉活動を計測し、その活動値からその人の気分状態を示す「気分指標」を算出する技術が示されている。ワーキングメモリ（以降ではWMと略称することがある）とは、会話や文章理解、暗算、判断、推論など、様々な認知活動に必要な情報を一時的に保存・操作するシステムの概念であり、ヒトの認知機能を理解するためのモデルとして提唱された（非特許文献１）。ワーキングメモリ課題とはワーキングメモリ（WM）を要する認知課題である。認知処理モデルとして提唱されたWMだが、1980年代後半には、動物実験および脳損傷患者の症例から、前頭連合野の機能として理解され始めた。また最近では、脳機能イメージング技術の発展と共にその神経基盤が調べられている。例えば、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いた研究は、空間性WM課題に伴い、中前頭回を中心とした外背側前頭前野が活動することを示した（非特許文献２）。
【０００４】
特許文献１の特徴は、音韻ループを用いる言語性WM課題が誘発する前頭葉活動は被験者のうつ気分の強さと負に相関し、音韻ループを必要としない非言語性WM課題が誘発する前頭葉活動信号は無相関あるいは正の相関傾向を示す現象を利用した点にある。この生体光計測技術は、被験者に対する拘束性も低く、計測も簡便であるため、日常環境下での気分評価への応用が期待される。
【０００５】
一方、ＷＭ課題に伴う前頭葉活動には、気分状態だけでなく、被験者の性別、年齢、ＷＭ能力など、いろいろな個人差が影響していると考えられている。例えば、非特許文献３によると、WM課題に伴う脳活動信号は、被験者の年齢と課題成績の両方に修飾されていることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２８５０００号広報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Baddeley，A., “Working Memory”, Science 255, 556-559 (1992).
【非特許文献２】Braver, T.S., Cohen, J.D., Nystrom, L.E., Jonides, J., Smith, E.E., Noll, D.C., “A parametric study of prefrontal cortex involvement in human working memory”, NeuroImage 5, 49-62 (1997).
【非特許文献３】Nagel IE, Preuschhof C, Li SC, Nyberg L, Baeckman L, Lindenberger U, Heekeren HR. Performance level modulates adult age differences in brain activation during spatial working memory. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009; 106(52):22552-7.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ワーキングメモリ（WM）課題に伴う前頭葉活動を計測し、被験者の気分状態を評価する生体光計測技術において、WM能力あるいは認知課題に対する成績のばらつきが気分指標の精度に影響している可能性がある。そのため、ワーキングメモリ（WM）能力の個人差と気分の相関関係を考慮した気分評価技術が必要とされている。本発明では、WM能力の個人特性に応じて、より精度の高い気分指標の算出方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明では、気分指標の算出式を複数格納し、被験者のWM能力、課題成績などの個人特性に応じて、適切な算出式を選択し、脳活動データから気分指標を算出、表示する。すなわち、本発明の代表的実施例に従う気分評価システムは、被験者のWM課題に伴う脳活動の計測データおよび該被験者のＷＭ能力に関する個人特性情報を入力する入力部、複数の気分指標算出式を記憶する記憶部、気分指標を算出する演算部、算出した気分指標を出力する出力部を有し、前記個人特性情報に応じて前記複数の気分指標算出式から１つの気分指標算出式を選択し、前記の選択した気分指標算出式に前記脳活動データを代入して気分指標を算出し、前記出力手段から前記の算出した気分指標を出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明による気分評価システムを用いることにより、従来法では精度よく気分状態を評価できなかった被験者群においても、より高精度の気分指標を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例の気分評価システムの概要を示すブロック図である。
【図２】実施例のワーキングメモリ（WM）課題の呈示、脳活動データの計測、及び気分指標の算出を行うシステムの全体構成を示すブロック構成図である
【図３】実施例のワーキングメモリ（WM）課題の呈示のシーケンスを示すシーケンス図である。
【図４】実施例の気分指標算出処理のフローを示すフローチャートである。
【図５】実施例の生体光計測装置で計測したWM課題に伴う脳活動部位を示す図である。
【図６】全被験者における、脳活動値と抑うつ気分スコア（うつ気分の強さを示す点数）の相関係数ヒストグラムである。
【図７】高成績群における、脳活動値と抑うつ気分スコアの相関係数ヒストグラムである。
【図８】低成績群における、脳活動値と抑うつ気分スコアの相関係数ヒストグラムである。
【図９】空間性WMと言語性WMの差を利用した気分指標と抑うつ気分スコアの相関係数ヒストグラムである。
【図１０】算出式選択基準に依存した脳活動値-気分スコアの相関係数の分布を示す箱ひげ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は本発明の実施例の気分評価システムの概要構成を示すフロック構成図である。本発明の気分評価システムは、脳活動データおよび当該被験者の課題成績を入力する入力部61、計測された脳活動データから被検体の抑うつ度（うつ気分の強さ）で代表される気分指標を算出するための複数の気分指標算出式と課題成績の対応表101を記憶する記憶部63、気分指標を算出する演算部64、算出した気分指標を出力する出力部67を有する。とくに本発明の気分評価システムに特徴的なのは、対応表101にはＷＭ課題の成績の区分ごとに異なる気分指標算出式が対応づけて記憶されており、被験者にＷＭ課題を課して得た課題成績の値に応じて、記憶された複数の気分指標算出式の中から一つの気分指標算出式を選択し、これに当該被験者の脳活動データを代入して気分指標を算出・出力する点にある。この被検者の課題成績に応じた気分指標算出式の選択の意義と有効性について図を参照した以下の詳細な説明により明らかにする。
【００１３】
図２は、実施例にて気分評価システムに連動して使用される生体光計測装置も含めた、ＷＭ課題呈示、脳活動データの計測、及び気分指標の算出を行うシステム全体の構成を示すブロック構成図である。生体光計測装置80は、異なる波長にピーク波長を持つ２つのレーザーダイオード87、88と、前記２つのレーザーダイオードを異なった周波数で変調するための信号を生成する発振器85と86と、前記ピーク波長の異なる２つの光を混合する光混合器89と、前記光混合器89からの光を光ファイバ経由で被験者頭部95の光照射位置96に照射する光照射手段と、前記光照射手段から適度に離れた光検出位置97（本実施例では約3cm離れた点）から混合光を検出する光検出器90と、前記発振器85及び86から各々の変調周波数の信号がそれぞれ参照信号として入力されたロックインアンプ83、84と、これらロックインアンプの出力である各波長帯の光の透過光信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換器82と、計測のタイミングの制御や計測されたデータの処理を行う制御ＰＣ81を備える。光照射位置96と光検出位置97の略中点が計測位置98となる。し、この計測位置88が背外側前頭前野などのWM課題に関連する脳機能部位となるように光照射手段と受光手段が配列したヘッドギアを被験者の頭部95に装着する。図２では、計測位置を１つのみ記したが、それぞれ別の変調周波数を与える発振器を用いることで同一検出位置の検出光から複数の光信号を分離することが可能である。更に、実際には複数の光照射位置と光検出位置を配列した生体光計測装置を用いて、複数の位置を計測することが出来る。最小限、前頭葉の1点を計測すれば実行が可能であるが、より詳細な情報を得るためには、複数の計測点を備えることが望ましい。本実施例では発振器を用いて複数の光信号を分離しているが、発振器は使わずにパルス光を用いて点灯タイミングで光信号を分離することも可能である。また、光源にはレーザーダイオードだけでなく、LEDなど他の種類も用いることができる。各波長帯の光の透過光信号はアナログ−デジタル変換器82でアナログ−デジタル変換された後、制御PC81に入力される。透過光信号は、制御PC81で処理され、脳活動信号として気分評価システム60の入力部61へ送られ、記憶部63に記憶される。
【００１４】
図２の気分評価システム60は図１に示した気分評価システムと同一のものであり、図１と同一の符号は同じブロックを示す。ただし図１では図示を省略した以下のブロックも含む。課題呈示部66は出力部67と、更にディスプレイやスピーカーに代表される呈示デバイス68を通して、被験者へ課題を呈示する。課題呈示のタイミングは、出力部67から生体光計測装置の制御PC81に送られ、記録される。また、被験者の課題回答は、キーボード、ゲームパッド、ボタン、マイク、カメラなどに代表される入力デバイス62を通して入力部61から記憶部63へ送られる。以上のように、記憶部63では、課題呈示に伴う脳活動データおよび被験者の課題回答データが記録される。これらの記憶データを用いて、演算部65では、後で詳述する気分指標算出プログラムが作動し、気分指標を算出する。得られた気分指標は出力部67を経由して呈示デバイス69で表示される。ここでは、課題を呈示する呈示デバイス68と気分指標を表示する呈示デバイス69を分けて表示したが、共用することにより、被験者のセルフチェックに適したシステムとすることも可能である。
【００１５】
算出された気分指標は、個人ＩＤおよび計測日時などの計測情報とともに記憶部63で記憶され、当該被験者のデータがそれまでに集積された集団データの中でどのような位置づけにあるか、あるいは、当該被験者の気分指標は時系列的にどのように変化してきたか、などを解析し、その結果を表示することもできる。
【００１６】
本実施例では代表的なWM課題（ワーキングメモリ（WM）を要する認知課題）として、遅延反応パラダイムを用いた。遅延反応パラダイムとは、ある情報を記憶させ、一定の遅延時間の後、その記憶を保持できているかどうかテストする課題である。本実施例では、正方形の空間的位置情報を記憶させる空間性WM課題と、文字の音韻情報を記憶させる言語性WM課題の2種類を設定した。また、それぞれの課題では、1つの情報（アイテム）を記憶する1アイテム条件、および4つのアイテムを記憶する4アイテム条件を設定した。WM課題のシーケンスを図３に示す。各被験者に対して2回の試行（試行1、試行2）を実施した。各試行では、画面に呈示された固視点（「十」）を注視して安静にする期間101（レスト期間101）をはさんで、課題を提示する合計１６回の課題期間102を設ける。各レスト期間101の長さは、１６乃至２４秒である。各課題期間102では、上記4つの実験条件をランダムな順序で4回ずつ繰り返した。1回の課題では、はじめに記憶する情報（ターゲット刺激）を1.5秒間呈示する（図３(a)）。そして、十字マークを注視する7秒間の遅延期間(図３(b))を経て、記憶判断に用いるプローブ刺激を呈示する（図３（c））。被験者には、プローブ刺激の情報がターゲット刺激の一部と一致していればYes、不一致であればNoと、出来るだけ速く回答するよう教示する。
【００１７】
図４は、気分評価システム60に実行させる気分指標算出プログラムを示す。このプログラムでは、既に計測した脳活動データおよび課題成績を入力データとして想定しているが、脳活動計測と同時にリアルタイムでデータを入力、実行してもよい。また本実施例では、1人の被験者の1回の計測データ処理について示したが、複数人のデータあるいは複数回のデータについて気分指標の算出（808）まで繰り返し処理を行い、統合した結果を809で表示することも可能である。
【００１８】
はじめに、課題成績および脳活動データをメインメモリ803に入力する。この課題成績は気分指標算出式を選択するためのパラメータとして入力する。ここで、課題成績とは、脳活動データの計測時に実施したWM課題の回答データを指しており、基本的には正答数（正答率）と反応時間である。本プログラムでは、課題回答の行動データをそのまま入力する場合と、既に前処理されたデータを入力する場合がある。また、本実施例では脳活動データの計測時の課題成績を用いるが、本発明は、個人のWM容量（能力）による脳活動データと抑うつ気分との相関傾向の違いに着目しているため、気分指標算出式を選択するためのパラメータは計測時の課題成績に限定する必要はない。例えば、事前のテストにより評価した個人のWM能力を示す数値あるいは分類をパラメータとし、これを入力することも可能である。一方、脳活動データも、生体光計測装置で計測した生データをそのまま入力する場合と、前処理されたHb信号を入力する場合、あるいはHb信号を統計解析して算出した脳活動信号値を入力する場合を含む。上記データの他、記憶データ804に格納してある気分指標算出式を読み込み、次の判断処理で課題成績に応じて、該当する気分指標算出式を選択する（805）。ここでは、正答率9割以上の場合、下記の（数１）、正答率9割未満の場合、下記の（数2）を選択する（806、 807）。
【００１９】
【数１】
0005898970.tif 000002
【００２０】
【数２】
0005898970.tif 000003
【００２１】
選択した気分指標算出式を用いて気分指標を算出し（808）、気分指標をＰＣディスプレイなどに表示する（809）。表示方法は、ディスプレイに限定するものではなく、音声、印字による出力も可能である。また、ディスプレイに表示する場合も、数値として表示するだけでなく、色や形、位置など様々な表示形態が可能である。
【００２２】
以上のように本実施例においては、被験者のＷＭ課題に対する回答の正答率の値に応じて、ＷＭ課題回答時の脳活動データから気分評価指標を算出するための算出式を選択する。こ手法の有効性、算出式の選択に用いる回答の正答率について、具体的な実証実験の結果を基に以下に詳述する。
【００２３】
被験者90名に対し、WM課題（ワーキングメモリ（WM）を要する認知課題）に伴う脳活動の計測を生体光計測装置により実施した。被験者の内訳は、男性45名（平均年齢33.3歳）、女性45名（平均年齢33.8歳）であった。  前頭部の52点を計測できる生体光計測装置を用いて、WM課題に伴う脳活動信号（酸素化ヘモグロビン信号）を計測した。各被験者の活動期間の平均値を用いて、難易度（１アイテム、4アイテム）×WM条件（空間性WM、言語性WM）の2要因分散分析を行った結果を図５に示す。難易度の主効果が有意だった計測点を図５(A)に白○で示した。難易度の主効果が有意であった計測点は1アイテム条件より4アイテム条件の方が強い活動を示しており、WMの負荷を反映した脳活動であると考えられる。また、これらの計測点は、主に外背側前頭前野に位置しており、WM課題に伴う脳活動を検討した先行研究と一致する結果であった。一方、空間性WM課題と言語性WM課題との比較では、図５(B)に示すように52点の計測点のいずれにおいても有意な脳活動の差は見られなかった。
【００２４】
特許文献１によると、これらの脳活動信号は、各被験者の抑うつ気分状態（うつ気分の強さ）と関係することが示されている。具体的には、空間性WM課題に伴う脳活動信号は正の相関傾向を示すのに対し、言語性WM課題に伴う脳活動信号は負の相関を示す。そこで、各被験者の抑うつ気分状態を質問紙で評価した抑うつ気分スコア（うつ気分の強さを示す点数）を用いて、相関関係を検討した。計測点毎に、脳活動値と抑うつ気分スコアとの相関係数を算出した結果を相関係数の値に対するヒストグラムとして図６に示す。図６(A)は空間性ＷＭを課した場合の脳活動値と抑うつ気分スコアとの相関係数に対する計測点数のヒストグラム、図6(B)は言語性ＷＭ課題を課した場合の脳活動値と抑うつ気分スコアとの相関係数に対する計測点数のヒストグラムである。全被験者のデータを用いた場合、予想と反して、空間性WMおよび言語性WMともにほぼ無相関であった。そのため、特許文献１で提案されている空間性WMと言語性WMの差分を表わす統計値を用いて抑うつ気分スコアとの相関係数に対する計測点数のヒストグラムを作成したが、図６(B)に示すように、ここでも、抑うつ気分との相関傾向は見出せなかった。
【００２５】
そこで、被験者のＷＭ容量もしくはＷＭ能力の高低、あるいは実施したＷＭ課題の課題成績の高低により脳活動値と抑うつ気分スコアとの相関の傾向が違う可能性を想定し、90名の被験者を高成績群と低成績群に分けて相関傾向を再検討した。ここでは高成績群は、1アイテム条件は全て正解し、4アイテム条件でも87.5%以上の正答率を示した43名の群である（男性22名、女性21 名）。一方、低成績群は、1アイテム条件で間違いがあったか、4アイテム条件で87.5%未満の正答率を示した47名の群である（男性23名、女性24 名）。
【００２６】
高成績群の相関係数ヒストグラムを図７に示す。空間性WM課題を課した計測では図７(A)に示す相関係数ヒストグラム)が得られた。また言語性ＷＭ課題を課した計測では図７(B)に示す相関係数ヒストグラムが得られた。すなわち、空間性ＷＭでは正の相関係数を示す計測点が多く、言語性WMでは負の相関係数を示す計測点が多いという、特許文献１と同じ傾向が確認された。そこで、空間性WM課題での脳活動計測値と言語性WM課題での脳活動計測値の差分を表わす統計値を用いて抑うつ気分スコアとの相関係数に対する計測点数のヒストグラムを作成すると図７(C)が得られた。すなわち（空間性WM―言語性WM）という差分（ただし双方のＷＮ課題での脳活動計測値の差分）は、極めて明確に抑うつ気分との相関傾向を示した。
【００２７】
次に、低成績群の相関係数ヒストグラムを図８に示す。その結果、高成績群とは反対の傾向が見られた。つまり、空間性WM課題を課した計測から得た相関係数ヒストグラム図８(Ａ)では負の相関係数を示す計測点の方が若干多いのに対し、言語性WM課題を課した計測から得た相関係数ヒストグラム図８(Ｂ)では正の相関係数を示す計測点が多かった。つまり、空間性WM課題での脳活動計測値と言語性WM課題での脳活動計測値の差分を表わす統計値を用いた場合の相関係数ヒストグラム（図８(C))では、各計測点は抑うつ気分とは負の相関係数を示すという結果を明確に示した。
【００２８】
以上の実験結果から、気分指標の算出式を、（空間性WM―言語性WM）という差分（ただしそれぞれのＷＭ課題を課した際の脳活動計測値の差分）を表す第１の算出式と、逆に（言語性WM―空間性WM）という差分を表す第２の算出式とを予め用意し、被験者のＷＭ課題に対する回答の正答率の値に応じて第１、第２のいずれかの算出式を選択し、ＷＭ課題回答時の脳活動データを代入して気分評価指標を算出することが有効であり、この方法をとることで初めて、被験者の気分状態を客観的に表す有意な気分指標が算出できることが分かる。
【００２９】
図９には、ＷＭ課題回答の正答率にかかわらず固定の算出式を用いた場合の全体（被験者90名）の気分指標と気分スコアの相関係数に対する計測点数のヒストグラム（図９(A)）と、正答率により被検者を高成績群、低成績群に分け、それぞれの算出式により気分指標を算出した場合の気分指標と気分スコアの相関係数に対する計測点数のヒストグラム（図９(B)とを比較して示す。図９(A)の算出式を固定していた場合は52計測点の相関係数の中央値0.010であり、算出した評価指標と気分スコアの間に殆ど相関が無かった。これに対し課題成績に応じて算出式を選択した場合では52計測点の相関係数の中央値が0.198となり、全体的に正の相関傾向が明確になった。以上の結果から、上記の実施例のように、異なる複数の気分指標算出式を格納し、被験者の課題成績に応じて適切な気分指標算出式を選択し、該被験者の気分指標を算出・出力する手段により、精度の高い気分評価ができることが分かる。
【００３０】
一般的な脳活動計測においては、同じ条件の課題を複数回繰り返して行い、その課題に繰り返し応答する成分をその課題に伴う活動信号とみなす。（数１）、（数２）はその繰り返しに対する再現性を考慮して、課題Ａと課題Ｂの脳活動の差を統計値として表した。もちろんこれは脳活動信号の算出式の一例であり、実際の利用に際してはこの限りではない。例えば、下記の（数３）および（数４）も利用可能である。
【００３１】
【数３】
0005898970.tif 000004
【００３２】
【数４】
0005898970.tif 000005
【００３３】
上述の実施例では、課題成績あるいはWM能力の分類基準について、全体の正答率9割を閾値として、「高成績群」と「低成績群」の2群に分類した例を示した。なお、その正解率9割という閾値は、上に説明した実証実験で用いた、1アイテム条件は全て正解し、4アイテム条件でも87.5%以上の正答率の被験者と、それ以外の被験者という分類基準を、それに匹敵する単純な正答率の閾値に置き換えたものである。上述の例ではそのどちらの分類基準を用いても、同様に気分指標の算出制度の向上が確認できた。しかし、最適な分類基準は、課題の難易度および被験者群の特徴により変わる可能性がある。そこで、上述の実証実験の説明で示した実際のデータを用いて、抑うつ気分スコアとの相関が更に高くなる正答率の分類基準を検討した。具体的には、ある一定値未満の正答率を示した被験者の脳活動データの符号を逆転させ、その時の相関係数（全52計測点における相関係数の分布）を図１０に示す箱ヒゲ図とした。長方形の上限が データの75パーセンタイル、下限が25パーセンタイル、中央の線が50パーセンタイル（中央値）、エラーバーが90パーセンタイル領域を表す。また、上位10％および下位10％のサンプルをプロットした。正答率による分類以前の方法で抑うつ気分と正の相関傾向が示された空間性ＷＭ課題の結果から、図１０(A)の箱ヒゲ図が得られた。その結果、正答率95%未満の被験者（28名）の脳活動値の正負を逆転させたときに、抑うつ気分との相 関係数がもっとも強く正になる傾向が示された。次に、正答率による分類以前の方法で抑うつ気分と負の相関傾向が示された言語性ＷＭ課題の結果から、図１０(B)の箱ヒゲ図が得られた。その結果、正答率97.5%未満の被験者（25名）の脳活動値の正負を逆転させたときに、抑うつ気分との相関係数がもっとも強く負になる傾向が示された。また、空間性ＷＭ課題と言語性ＷＭ課題の両方を使って、（数1）あるいは（数2）を選択した場合の結果から、図１０(C)の箱ヒゲ図が得られた。その結果、97.5%未満の被験者に対して（数2）を選択した場合に相関係数が最も強くなる傾向が見られた。95%あるいは97.5%を基準にした場合も比較的高い相 関傾向が見られるため、課題の正答率を用いて気分指標算出式を選択する場合、正答率94%〜98％くらいの値が閾値として適していることが示唆された。
【００３４】
脳活動データは，少なくとも１計測点のデータがあればよいが，多数の計測点から脳活動データを得た場合，最も相関傾向が強く出る計測点を選択したり，複数計測点の平均値や中央値を用いたりする方法がある。また，被験者の分類基準は２つに限定するものではなく，３つ以上用いる可能性もある。
脳活動データは，少なくとも１計測点のデータがあればよいが，多数の計測点から脳活動データを得た場合，最も相関傾向が強く出る計測点を選択したり，複数計測点の平均値や中央値を用いたりする方法がある。また，被験者の分類基準は２つに限定するものではなく，３つ以上用いる可能性もある。
【符号の説明】
【００３５】
６０…気分評価システム、６１…入力部、６２入力デバイス、６３…記憶部、６５…演算部、６６…課題呈示部、６７…出力部、６８，６９…呈示デバイス、７１…記憶部に格納された気分指標算出式の例、８０…生体光計測装置、８１…制御ＰＣ、８２…アナログデジタル変換器、８３，８４…ロックインアンプ、８５，８６…発振器、８７，８８…レーザーダイオード、８９…光混合器、９０…光検出器
【図１】
0005898970.tif 000006
【図２】
0005898970.tif 000007
【図４】
0005898970.tif 000008
【図６】
0005898970.tif 000009
【図７】
0005898970.tif 000010
【図８】
0005898970.tif 000011
【図９】
0005898970.tif 000012
【図１０】
0005898970.tif 000013
【図３】
0005898970.tif 000014
【図５】
0005898970.tif 000015