(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体内で透過、散乱、反射した光を複数の計測点で検出して得た時系列データを解析する生体光計測データ解析装置において、
前記複数点の時系列データに混合係数を乗じて混合時系列データを作成し、前記混合時系列データの繰り返し期間の類似度を表す評価関数を作成する評価関数作成部と、
前記混合時系列データの混合係数を、前記混合時系列データから算出される時間的に繰り返し計測された信号間の類似度が最も高くなるように導出する重み係数演算部と、
前記複数点の時系列データに、前記重み係数演算部で導出した前記混合係数を乗じて雑音成分を除去した時系列データを求める信号合成部とを具備し、
前記混合係数の導出において、前記複数点のそれぞれにおいてほぼ同時に計測され、かつ特定の変換処理を用いることにより互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを用いることを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、繰り返し計測された信号間の類似度として、共分散あるいは相関係数の値を使うことを特徴とする生体光計測データ解析装置。 
【請求項３】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データとして、酸素化ヘモグロビン濃度変化と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化を用い、変換処理として脱酸素化ヘモグロビンの符号を逆転することを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、類似度を最大化する混合係数の導出を、固有値問題として算出することを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測チャンネルの拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測時間の拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項７】
請求項１に記載の生体光計測データ解析装置において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測チャンネルおよび計測時間の拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析装置。
【請求項８】
生体内で透過、散乱、反射した光を複数の計測点で検出して得た時系列データを解析する生体光計測データ解析方法において、
前記複数点の時系列データに混合係数を乗じて混合時系列データを作成し、前記混合時系列データの繰り返し期間の類似度を表す評価関数を作成する評価関数作成ステップと、
前記混合時系列データの混合係数を、前記混合時系列データから算出される時間的に繰り返し計測された信号間の類似度が最も高くなるように導出する重み係数演算ステップと、
前記複数点の時系列データに、前記重み係数演算ステップで導出した前記混合係数を乗じて雑音成分を除去した時系列データを求める信号合成ステップとを具備し、
前記混合係数の導出処理において、前記複数点のそれぞれにおいてほぼ同時に計測され、かつ特定の変換処理を用いることにより互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを用いることを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項９】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、繰り返し計測された信号間の類似度として、共分散あるいは相関係数の値を使うことを特徴とする生体光計測データ解析方法。 
【請求項１０】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データとして、酸素化ヘモグロビン濃度変化と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化を用い、変換処理として脱酸素化ヘモグロビンの符号を逆転することを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、類似度を最大化する混合係数の導出を、固有値問題として算出することを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項１２】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測チャンネルの拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項１３】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測時間の拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項１４】
請求項８に記載の生体光計測データ解析方法において、
前記、互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを、計測チャンネルおよび計測時間の拡張に用いたことを特徴とする生体光計測データ解析方法。
【請求項１５】
コンピュータに、生体内で透過、散乱、反射した光を複数の計測点で検出して得た時系列データの解析を実行させるためのプログラムであって、
前記複数点の時系列データに混合係数を乗じて混合時系列データを作成し、前記混合時系列データの繰り返し期間の類似度を表す評価関数を作成する評価関数作成ステップと、
前記混合時系列データの混合係数を、前記混合時系列データから算出される時間的に繰り返し計測された信号間の類似度が最も高くなるように導出する重み係数演算ステップと、
前記複数点の時系列データに、前記重み係数演算部で導出した前記混合係数を乗じて雑音成分を除去した時系列データを求める信号合成ステップとを実行させ、
前記混合係数の導出処理において、前記複数点のそれぞれにおいてほぼ同時に計測され、かつ特定の変換処理を用いることにより互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを用いることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体内の情報を得るための生体光計測方法に関し、特に、脳活動状態を評価するため頭部の複数点で光計測を行い、その計測データから脳内血流変化に依存した信号を算出し、その結果を画像表示する生体光計測データ解析装置および解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体に対する透過性が高い、可視から近赤外領域に光強度のピーク波長を持つ光を用いると、生体内部の情報を無侵襲に計測することが可能である。これは、計測される光信号の対数値が吸光物質の濃度とその光路長の積に比例することを示したLambert-Beer則に基づく。この法則を発展させ、生体中の「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）を計測する技術が開発されてきた。特に、この技術を用いて人間の大脳皮質におけるHb信号を無侵襲に多点同時計測する技術が提案され（非特許文献１）、研究および臨床面において利用されている。上記文献では、大脳皮質のHb信号を計測することにより、人の脳機能を計測する方法が開示されている。具体的には、人の知覚機能や運動機能の賦活に伴い、その機能を司る大脳皮質領野の血液量が局所的に増加し、該当部位の酸素化Hb信号や脱酸素化Hb信号が変化するため、脳の活動状況が評価できる。この技術は、被験者に対し無侵襲且つ低拘束で、簡便に脳機能を計測できる特長を有し、また、血行動態や血液循環の状態などを評価できるため、従来にない脳機能計測方法として期待されている。【０００３】
しかし、この計測技術で計測した信号には、皮膚血流など脳以外の部位を発生源とする生体信号や、脳を発生源とする信号であっても目的とする脳機能とは無関係な信号、頭部の動きによるアーチファクト等の雑音成分が混在していることを複数の研究が指摘している。例えば、言語流暢性課題を用いた研究は、「計測領域の皮膚を圧迫すると、従来の活動信号が消失する」という結果を示し、前額部におけるHb信号変化の大部分が皮膚血流に起因する可能性を指摘した（非特許文献２）。【０００４】
これらの雑音成分に対する改善策として、例えば複数の照射点−検出点間（Source-Detector: S-D）距離を計測できる装置を使った方法も多く提案されている。通常、大脳皮質近傍の深さを計測するためにS-D距離を約3 cmに設定して計測することが多いが、より短いS-D距離を設定すると浅い部分の信号を計測することができる。このような方法は、例えば特許文献３に開示されている。しかし、複数のS-D距離を計測するためには、検出器あるいは光源を増やす必要があり、また装置構成が複雑になるため、コストが高くなるという問題があった。【０００５】
また、装置構成は従来の１つのS-D距離のみであって、雑音成分信号を除去する方法がいくつか提案されている。例えば、独立成分解析（ICA)により成分を分離した後、全身性血行動態と考えられる成分を除去する方法である（特許文献1−２）。【０００６】
また、光トポグラフィ計測信号が観測対象とする脳活動にともなう血中ヘモグロビン濃度変化についての既知の条件を用いる方法がある。すなわち、従来の研究から、脳活動に伴い血中の「酸素化Hb濃度」が増加するとそれに伴い「脱酸素Hb濃度」が減少することが知られている。そこで、光トポグラフィ計測により得られた酸素化Hb濃度変化と脱酸素化Hb濃度変化の時系列信号の間の相関係数が正になってしまっている時刻の信号に1よりも小さい係数を乗じ信号振幅を圧縮することにより、全時系列中の雑音成分の影響を低減する方法が提案されている（非特許文献3）。しかしながら、この方法では目的信号が雑音信号に隠れて重畳してしまっている場合に信号成分も雑音成分と等価に信号振幅が圧縮されてしまうため、その時刻での信号・雑音比の向上は実現されていない。【０００７】
また、上記の酸素化Hb濃度変化と脱酸素化Hb濃度変化の逆相関系と、上記の独立成分解析などの信号成分分離手法とを組み合わせ、分離された信号成分から酸素化Hbと脱酸素化Hbの関係が逆相関となるような脳活動信号成分のみを選別する手法は容易に類推されるが、以下の二つの課題があげられる。一つは前述のように、統計的な計測信号の特徴が必ずしも正しい信号成分分離を導くとは限らないという課題である。そしてもう一つは、従来の信号分離手法では、酸素化Hbの信号成分分離演算と脱酸素化Hbのそれは個別の処理として実行されていたため、必ずしも特徴の類似した（逆相関ではあるが）共通の信号成分を抽出できるとは限らないという課題である。【０００８】
上記の二つの課題のうち、前者の信号分離方法に関する課題に対しては、非特許文献4に新たな手法が提案されている。これは、脳活動を誘発する実験タスクが繰り返し行われた場合に、その繰り返しに同期して出現する信号変化を抽出する手法であり、信号の独立性を用いる方法よりも効果的に実験タスクに同期した信号成分を抽出可能である。しかし、後者の課題に対する解決法は示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第４３７９１５５号公報
【特許文献２】特許第４６３１５１０号公報
【特許文献３】米国特許第７０７２７０１Ｂ２号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Maki, A et al., ”Spatial and temporal analysis of human motor activity using noninvasive NIR topography” Medical Physics 22, 1997-2005 (1995).
【非特許文献２】Takahashi, T et al., “Influence of skin blood flow on near-infrared spectroscopy signals measured on the forehead during a verbal fluency task,” NeuroImage 59, 991-1002 (2011).
【非特許文献３】Cui X et al.,” Functional near infrared spectroscopy (NIRS) signal improvement based on negative correlation between oxygenated and deoxygenated hemoglobin dynamics.” Neuroimage 15:49(4):3039-46 (2010)
【非特許文献４】Tanaka H et al.,” Task-related component analysis for functional neuroimaging and application to near-infrared spectroscopy data.” Neuroimage 1;64:308-27 (2013)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
背景技術で述べたように、従来の生体光計測方法では、装置構成が複雑になったり、独立成分解析のような統計的な仮定が必要であったりして、酸素化ヘモグロビン濃度変化信号や脱酸素化ヘモグロビン濃度変化信号以外の雑音信号が混入している生体光計測信号から、脳活動信号を最適に導出することは困難であった。【００１２】
本発明は、装置構成を複雑にすることなく、雑音信号を含む生体光計測信号から、雑音を除去した脳活動信号を導出することができる生体光データ解析装置および解析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、繰り返し行われた実験タスクに対応する脳活動信号は毎回の繰り返しで同様の信号変化を示し、なおかつ脳活動信号である酸素化ヘモグロビン濃度変化信号と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化信号とが逆相関の関係にあるという条件のもとで、ほぼ同時に観測された複数の計測領域から得られた信号のそれぞれに最適化した重み係数を乗じ合成した信号を脳活動信号成分として算出する。【００１４】
本発明の代表的な一例を挙げるならば、生体内で透過、散乱、反射した光を複数の計測点で検出して得た時系列データを解析する生体光計測データ解析装置において、前記複数点の時系列データに混合係数を乗じて混合時系列データを作成し、前記混合時系列データの繰り返し期間の類似度を表す評価関数を作成する評価関数作成部と、前記混合時系列データの混合係数を、前記混合時系列データから算出される時間的に繰り返し計測された信号間の類似度が最も高くなるように導出する重み係数演算部と、前記複数点の時系列データに、前記重み係数演算部で導出した前記混合係数を乗じて雑音成分を除去した時系列データを求める信号合成部とを具備し、前記混合係数の導出において、前記複数点のそれぞれにおいてほぼ同時に計測され、かつ特定の変換処理を用いることにより互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを用いることを特徴とするものである。【００１５】
また、本発明の他の一例を挙げるならば、生体内で透過、散乱、反射した光を複数の計測点で検出して得た時系列データを解析する生体光計測データ解析方法において、前記複数点の時系列データに混合係数を乗じて混合時系列データを作成し、前記混合時系列データの繰り返し期間の類似度を表す評価関数を作成する評価関数作成ステップと、前記混合時系列データの混合係数を、前記混合時系列データから算出される時間的に繰り返し計測された信号間の類似度が最も高くなるように導出する重み係数演算ステップと、前記複数点の時系列データに、前記重み係数演算部で導出した前記混合係数を乗じて雑音成分を除去した時系列データを求める信号合成ステップとを具備し、前記混合係数の導出処理において、前記複数点のそれぞれにおいてほぼ同時に計測され、かつ特定の変換処理を用いることにより互いに正の相関関係を導出可能な２種類以上の時系列データを用いることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の生体光計測データ解析装置および解析方法は、繰り返し行われた実験タスクの開始および終了時刻のみを用いた演算方法であるため、独立成分解析のような統計的な仮定を必要とせず、より強力に脳活動信号を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施例１の生体光計測データ解析装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１の生体光計測データ解析方法のフローチャートである。
【図３】本実施例で用いた生体光計測データの実験タスクシーケンスの図である。
【図４】本発明の実施例１の生体光計測データ解析方法を適用した例を示す図であり、(a)生体光計測データの元データの例（時系列データ）、(b)従来のTRCA法を適用し雑音を除去した例、(c)本発明手法のチャンネル拡張TRCA法を適用し雑音を除去した例である。
【図５】本発明の実施例３の生体光計測データ解析装置の画面構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。
【実施例１】
【００１９】
本発明の基本的な形態は、空間的に異なる位置である複数の点で光計測されたデータXと、それと正または逆相関の関係にある観測データYを入力すると、脳活動信号以外の雑音成分を除去した補正済みデータZが出力される生体光データ解析装置および解析方法である。【００２０】
先ず、本発明の核となる雑音成分の算出法について詳細に述べる。【００２１】
はじめに元データとして、N計測点（チャンネル： ch）で計測した生体光計測データの時系列データX（計測時間T）を行列で示す(数式１)。【００２２】
【数１】
0006028100.tif 000002
ここで、xi(t)は平均値が0、標準偏差が１になるよう標準化した。また、必要に応じて、高周波雑音を除く平滑化処理や低周波揺らぎを除くハイパスフィルタなどの前処理も実施する。各チャンネルch(i)のデータxi(t)に任意の係数（混合係数、重み係数）w(i)をかけて和を取ると、一つの混合時系列データy(t)が作成できる（数式2）。【００２３】
【数２】
0006028100.tif 000003
ここで、Wは混合係数列を、添え字iはch番号を表す。【００２４】
従来の手法であるTRCA（Task-Related Component Analysis）について説明する。TRCA法は、複数の時系列信号（例えば繰り返し実験タスクに対する信号変化）が同様の変化を示すという仮定に基づく演算方法である。この仮説に基づけば、入力信号である複数の観測点から観測された時系列信号Xに、Xの雑音を低減するように最適な重み係数ｗを乗じ合成することで導出された混合信号ｙ1について、N回の繰り返し実験タスクの開始・終了時刻に合わせて混合信号ｙ1から切り出されたN個の時系列信号区分ｙ(1〜N)のそれぞれは同様の変化を示すと考えられる。したがって、例えば、ｙ(1〜N)の類似度を数式３に示すような時系列区分間の共分散のCとして表わすとすると、Cが大きな値を示すことがｙ(1〜N)の類似度が高いことを意味する。そこで、TRCA法ではCを最大化するようなXの混合係数ｗを導出するという課題設定をおき演算処理を行う。【００２５】
N個の時系列区分ｙ（１〜N）について、ｋ番目の時系列区分ｙ(k)とl番目の時系列区分ｙ(l)の共分散は【００２６】
【数３】
0006028100.tif 000004
と定義され、評価関数となる。なお、共分散を平均で割れば、相関係数となる。【００２７】
繰り返し事象の総当たりの共分散の和Rは、【００２８】
【数４】
0006028100.tif 000005
と表わされる。ここで、【００２９】
【数５】
0006028100.tif 000006
である。ただし、i、 jは計測点番号を意味する。この評価関数を共分散和とよぶ。この共分散和が最大となるような混合係数wを求めることにより、繰り返し事象に対応して再現される脳活動信号を抽出することが可能であると考える。ただし、最大化計算における発散を防ぐため、境界条件として、【００３０】
【数６】
0006028100.tif 000007
を同時に満たすものとする。【００３１】
この最大化は以下の式で表わされる。【００３２】
【数７】
0006028100.tif 000008
これはRayleigh-Ritz定理から【００３３】
【数８】
0006028100.tif 000009
の固有ベクトルがｗとなる。このとき、固有値は各固有ベクトルにより合成されるｙの妥当性を示す指標となる。以上が、従来のTRCA法の説明である。【００３４】
従来のTRCA法において酸素化Hbまたは脱酸素化Hbのどちらかのみを用い演算していたのに対し、本発明では、両方の信号を同時に演算に用いる。すなわち、酸素化Hbと脱酸素化Hbの関係は理想的には逆相関となることを利用し、M個の計測点（チャンネル）から得られた信号について、酸素化Hbの信号Xoxyから【００３５】
【数９】
0006028100.tif 000010
とし、脱酸素化Hbの信号XDeoxy【００３６】
【数１０】
0006028100.tif 000011
とし、共分散の演算を行う。つまり、見かけ上の計測点数を増やし計算を行う。なお、酸素化Hbおよび脱酸素化Hbの計測は、異なる波長の光を当てて、同時に計測すればよい。そして、導出された共分散和を用い以降の計算は通常のTRCA法と同様に行い、最適化された混合係数ｗを求める。これは時刻情報を保持した計算方法であり、そのため酸素化Hbと脱酸素化Hbとで同時刻に生じている雑音成分の除去に効果的である。例えば体や頭部の動きに伴う雑音信号が対象となる。本手法をチャンネル拡張TRCAとする。【００３７】
本発明の実施例１の、生体光計測データ解析装置の基本構成を、生体光計測装置も含めて、図１に示す。【００３８】
生体光計測装置では、光照射部１０で可視から赤外領域に属する波長の光を発生し、その光を光ファイバー３０を介して計測インターフェイス部４０に導き、被験者の頭部に照射する。頭部内部を通過した複数の光をインターフェイス部４０で受光し、その光を光ファイバー３０を介して光検出部２０に導き、光検出部２０で電気信号として検出する。インターフェイス部４０では、所定の間隔で格子状の点に照射部および検出部を交互に配置することにより、複数地点の血液変化量信号を得ている。光検出部２０で検出された生体光計測データは、記憶部５０に記憶され、その後の解析に用いられる。【００３９】
本発明の生体光計測データ解析装置は、主に演算部６０で構成される。演算部６０は、評価関数作成部６２、重み係数演算部６４、信号合成部６６、ユーザインターフェイス部６８を備えている。【００４０】
記憶部５０に記憶した生体光計測データは演算部６０で処理される。演算部６０では、ユーザインターフェイス部６８で使用者によって設定されたパラメータを使用することができる。設定するパラメータとしては、評価関数やＴＲＣＡの選択などである。演算部６０では２種類の生体光データを使用するため、記憶部５０には２種類以上の生体光計測データを記憶している。【００４１】
評価関数作成部６２では、記憶部５０から読み込んだ２種類の生体光データ（X、Y）について、実験タスクに対する再現性に関する評価関数R（数式４）を作成する。重み係数演算部６４は、作成された評価関数Rを用いて、合成信号の実験タスクに対する再現性を最大化するような合成用の重み係数Wを導出する。信号合成部６６では、入力された生体光データ（X,Y）と合成用重み係数Wとを掛け合わせ、数式１で表される合成信号Zを導出する。【００４２】
表示部７０は、得られた合成信号Zを表示する。なお、記憶部５０および表示部７０を含めて、本発明の生体光計測データ解析装置としてもよい。【００４３】
図２に、本発明の実施例１に対応する、生体光計測データ解析方法のフローチャートを示す。はじめに、評価関数作成ステップS110で、2種類の生体光データX,Yを読み込み、実験タスクに対する再現性に関する評価関数Rを作成する。この場合、ユーザインタフェイス部６８の入力部から入力された解析パラメータを利用する場合もある。
次に、重み係数演算ステップS120で、作成された評価関数Rを用いて、合成信号の実験タスクに対する再現性を最大化するような合成用の重み係数Wを導出する。
そして、信号合成ステップS130で、入力された生体光データ（X,Y）と合成用重み係数Wとを掛け合わせて合成信号Zを導出する。【００４４】
本発明のプログラムは、コンピュータに、図２のフローチャートに記載した処理を実行させるものである。【００４５】
図３および図４に、この解析方法を、実際の脳機能計測データに適用した例を示す。ここでは、実際の人の頭部から観測した信号を用いている。実験では被験者に対し、図３に示すように、画面に呈示される図形の位置を覚えるという課題(タスク）３０１を8秒間、約30-40秒の安静期間３０２を挟んで８回繰り返した。計測部位は、被験者の前額部である。【００４６】
図４（ａ）の雑音成分を除去していない生体光計測データ（元データ）、図４（ｂ）の従来のTRCA法を用いた場合、および図４（ｃ）の本発明による方法を適用した場合の補正データを比較する。各図において、横軸は時間の経過（秒）を表し、縦軸は振幅を表す。図４（ａ）において、符号４０１は脱酸素化ヘモグロビン信号を、符号４０２は酸素化ヘモグロビン信号を示し、8回のタスク４０３の応答信号を示す。元データでは、計測中の150秒前後のあたりに大きな信号変化が見られるが、その振幅が大きく、また繰り返し実験タスクに同期していないことから雑音成分と考えられる。【００４７】
これに対し、図４（ｂ）に示される、従来のTRCA法を適用して雑音除去した結果（符号４１１）では、それらの雑音は元データに比べると大きく減少しているが、150秒付近の雑音によると考えられる変化や、220秒付近にはスパイク状の雑音成分も見られる。【００４８】
これに対し、図４（ｃ）に示される本発明手法を適用して雑音除去した結果(符号４２１）では、150秒付近の雑音の影響が低減されており、またスパイク状の雑音も除去されている。【００４９】
図４（ｂ）および図４（ｃ）の右側の図に、8回の繰り返しの実験タスクに応じた信号変化を加算平均した結果を示す。符号４１２で示される従来のTRCA法では雑音の影響により課題終了後に信号が減少しているが、符号４２２で示される本発明手法では雑音の影響が低減され理想的な信号パターンとなっている。この結果から本発明手法が有効であることが明らかである。
【実施例２】
【００５０】
以下に、本発明の実施例２について説明する。実施例２では数式４で表される共分散和を導出する際に使用する繰り返し実験課題に応じた時系列区分ｙ（１〜N）、すなわちｘ（１〜N）を、酸素化Hbの時系列区分【００５１】
【数１１】
0006028100.tif 000012
と、脱酸素化Hbの時系列信号にマイナスを乗じた時系列区分【００５２】
【数１２】
0006028100.tif 000013
とし、ｘ（１〜２N）から導出される共分散和を用い最適な混合係数ｗを算出する。この手法では、酸素化Hbと脱酸素化Hbの計測点に関する情報、すなわち空間的な位置情報は保持されており、特定の観測部位において、酸素化Hbと脱酸素化Hbの信号変化が同一である混合信号ｙを導出する。雑音除去に関しても同様に、酸素化Hbと脱酸素化Hbとで共通した計測部位に特異的な成分を低減することができる。本手法を時系列拡張TRCAとする。
【実施例３】
【００５３】
上記実施例１、２を組み合わせることにより、酸素化Hbと脱酸素化Hbとで同時刻に生じた雑音と、同一計測部位で生じた雑音との両方を効果的に除去可能である。図５に、本発明の実施例３のユーザインターフェイス部の入力画面構成を図示する。画面は、時系列拡張TRCAとチャンネル拡張TRCAとを選択し、両方を行ったり、２つの処理を繰り返し行う設定が可能となっている。モニター画面５０１において、符号５０２で示される解析方法の選択機能１、および符号５０３で示される解析方法の選択機能２で、時系列拡張TRCAとチャンネル拡張TRCAとを選択することができる。また、符号５０４で示される繰り返し回数を設定する機能で、解析方法の選択機能１および解析方法の選択機能２の繰り返し回数を設定することができる。実行ボタン５０５を押すことにより、選択した処理を繰り返し行う。
【符号の説明】
【００５４】
１０  光照射部
２０  光検出部
３０  光ファイバー
４０  計測インターフェイス部
５０  記憶部
６０  演算部
６２  評価関数作成部
６４  重み係数演算部
６６  信号合成部
６８  ユーザインターフェイス部
７０  表示部
３０１  実験タスク期間
３０２  安静期間
４０１  脱酸素化ヘモグロビン信号
４０２  酸素化ヘモグロビン信号
４０３  タスク（課題）
４１１  従来のＴＲＣＡ法による雑音除去後の信号
４１２  信号４１１を繰り返しで加算平均した信号
４２１  本発明のＴＲＣＡ法による雑音除去後の信号
４２２  信号４２１を繰り返しで加算平均した信号
５０１  モニター画面
５０２  解析方法の選択機能１
５０３  解析方法の選択機能２
５０４  繰り返し回数を設定する機能
５０５  実行機能
【図１】
0006028100.tif 000014
【図２】
0006028100.tif 000015
【図３】
0006028100.tif 000016
【図４】
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【図５】
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