(57)【要約】【課題】従来の加算平均法を用いることのない、脳活動情報データの処理の手法を提案する。【解決手段】生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理方法において、脳活動情報データを時間周波数解析して時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める第１のステップと、上記脳活動情報データを展開した上記時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する第２のステップと、脳波活動発生の有無について、上記時間周波数解析結果に基づいて変数間の関係を表す統計量の値を上記複数の小領域間に対して求め、上記求めた統計量の値から課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う第３のステップとを有する。【選択図】        図８
2006110234.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理方法において、
脳活動情報データに関する時間周波数領域を複数の所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域間における脳活動情報データの有無の関連性に基づいて、課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う
ことを特徴とする脳活動情報データ処理方法。
【請求項２】
生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理方法において、
脳活動情報データを時間周波数解析して時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める第１のステップと、
前記脳活動情報データを展開した前記時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する第２のステップと、
脳波活動発生の有無について、前記時間周波数解析結果に基づいて変数間の関係を表す統計量の値を前記複数の小領域間に対して求め、前記求めた統計量の値から課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う第３のステップと
を有することを特徴とする脳活動情報データ処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の脳活動情報データ処理方法において、
前記第３のステップにおける変数間の関係を表す統計量は、相互情報量、相関係数または発生確率と条件付き確率との比である
ことを特徴とする脳活動情報データ処理方法。
【請求項４】
請求項１、２または３のいずれか１項に記載の脳活動情報データ処理方法において、
前記複数の小領域は、同一の大きさの長方形形状を備えている
ことを特徴とする脳活動情報データ処理方法。
【請求項５】
生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理装置において、
脳活動情報データを時間周波数解析して時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める手段と、
前記脳活動情報データを展開した前記時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する手段と、
脳波活動発生の有無について、前記時間周波数解析結果に基づいて変数間の関係を表す統計量の値を前記複数の小領域間に対して求め、前記求めた統計量の値から課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う手段と
を有することを特徴とする脳活動情報データ処理装置。
【請求項６】
生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理装置において、
脳活動情報データを入力する脳活動情報データ入力手段と、
課題遂行に関する時刻データを入力する課題遂行時刻データ入力手段と、
時間周波数領域を所定の形状および大きさの小領域に分割するためのパラメータを入力する領域分割パラメータ入力手段と、
脳波活動が発生したか否かを判断するための閾値を入力する脳波活動発生判定閾値入力手段と、
前記脳活動情報データ入力手段から入力された脳活動情報データを時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める時間周波数解析手段と、
前記領域分割パラメータ入力手段から入力されたパラメータおよび前記脳波活動発生判定閾値入力手段から入力された閾値に基づいて、前記時間周波数解析手段により展開された時間周波数領域上の時間周波数解析結果を用いて、前記領域分割パラメータ入力手段から入力されたパラメータの示す各小領域における脳波活動発生についての分割表を作成する分割表作成手段と、
前記分割表作成手段により作成された分割表が示す脳波活動発生について、各小領域間の関係を表す統計量の値を演算する統計量演算手段と、
疑似データに基づいた統計量がとる値の確率分布を作成する確率分布作成手段と、
前記確率分布作成手段が作成した確率分布と前記統計量演算手段が演算した統計量の値とを比較し、該比較結果が、前記統計量演算手段が演算した統計量の値が前記確率分布作成手段が作成した確率分布の中で統計的に有意なものであるとき、前記統計量の値を求めた複数の小領域の位置に互いに関連した脳波活動が発生したものとみなし、該複数の小領域の位置関係が脳波活動の活動パターンを示すものであると推定する活動パターン推定手段と、
前記活動パターン推定手段が推定した脳波活動の活動パターンと前記時間周波数解析手段が求めた時間周波数解析結果とに基づいて、脳波活動の活動パターンを検出して分類する検出分類手段と
を有することを特徴とする脳活動情報データ処理装置。
【請求項７】
請求項５または６のいずれか１項に記載の脳活動情報データ処理装置において、
前記統計量は、相互情報量、相関係数または発生確率と条件付き確率との比である
ことを特徴とする脳活動情報データ処理装置。
【請求項８】
請求項５、６または７のいずれか１項に記載の脳活動情報データ処理装置において、
前記複数の小領域は、同一の大きさの長方形形状を備えている
ことを特徴とする脳活動情報データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳活動情報データ処理方法およびその装置に関し、さらに詳細には、従来より周知の加算平均法を用いることなく脳活動情報データを検出し、脳活動のパターンに基づいて分類することのできる脳活動情報データ処理方法およびその装置に関する。
【０００２】
なお、本明細書において脳活動情報とは、脳波（脳活動を電気活動として計測して得られる電位変動）あるいは脳磁界（脳活動を磁気活動として計測して得られる磁場変動）などの生体の少なくとも一箇所で観測された情報を意味するものとする。
【背景技術】
【０００３】
従来より、被験者に刺激や課題を与えると、その刺激や課題に対する情報処理に関連した脳の各部位に電位が生じることが知られている。こうした刺激や課題の提示によって誘発された電位のことを「誘発応答」、「誘発電位」あるいは「事象関連電位」と称しているが、この誘発応答は、一般には脳波活動として観測され、脳内における情報処理メカニズムの解明や、脳機能の診断の際に用いられている。
【０００４】
一般に、脳波は数多くの神経細胞の総合的活動として観察される。つまり、誘発応答の他にも、背景脳波（刺激や課題の提示とは無関係な自律的な脳の活動による脳波である。）も同時に脳波活動として観測されることになる。
【０００５】
ところで、従来においては、誘発応答は背景脳波に比べて小さいため、１回の脳波活動の観測データの中から誘発応答を検出することは困難であると考えられていた。また、従来においては、同一条件下で刺激や課題を与えた場合には、誘発応答の潜時と波形は常に一定であると仮定されていた。
【０００６】
こうした背景から、脳波活動から誘発応答のみを取り出す手法として、同一条件下で刺激や課題の提示を多数回行い、刺激提示時刻または被験者の反応時刻を基準として各試行で得られた脳波活動を加算して平均波形を求めることにより、ランダムに発生している背景脳波の成分を減衰させて誘発応答波形の成分のみを得る、加算平均法と称される手法が提案されている。
【０００７】
図１には、この加算平均法の概念図が示されており、加算平均法によれば、刺激提示時刻を基準時刻とした場合には誘発応答波形の成分は基準時刻の後に現れ（図１の（Ａ））、一方、被験者の反応時刻を基準時刻とした場合には誘発応答波形の成分は基準時刻の前に現れる（図１の（Ｂ））。
【０００８】
しかしながら、上記した加算平均法には、それが前提としている仮定、即ち、「同一条件下で刺激や課題を与えた場合には、誘発応答の潜時と波形は常に一定である。」との仮定が、現実に即していないという問題点があった。
【０００９】
つまり、実際の脳には内部状態があり、それが刻一刻と変化している。従って、刺激や課題に対する注意や集中力を一定に保てなかったり、同一の刺激や課題を繰り返し与えることで慣れや疲労の影響が出るので、同一条件下で刺激や課題を与えても誘発応答の潜時や波形は常に一定であるとは限らないのである。
【００１０】
例えば、図２は、視覚刺激を提示したとき（具体的には、図３に示すように、被験者に提示している絵を瞬時に変化させたときである。）に、頭頂部（国際１０／２０法のＰｚの位置）から計測した６試行分の脳波活動に伴う脳波波形を示している。なお、国際１０／２０法における電極の位置を示す部位名称と電極記号との関係は、図４に示す通りである。
【００１１】
この図２を観察すると、同じ刺激を与えたにもかかわらず、刺激提示０．２５秒後にα波（１０Ｈｚ付近の脳波活動）が出ている試行と出ていない試行とがあることがわかる。つまり、このα波に関しては、従来仮定されていたような、同一の刺激を繰り返し与えているので常に同一の潜時と波形を持って現れるという仮定は成り立っていない。
【００１２】
さらに、加算平均法のもう一つの問題点は、脳の各部位の活動の相互関係が考慮に入れられていないということである。
【００１３】
例えば、図５には、視覚刺激を提示したとき（具体的には、図３に示すように、被験者に提示している絵を瞬時に変化させたときである。）に、頭頂部（国際１０／２０法のＰｚの位置）から計測した脳波活動に伴う脳波波形を示しているが、この図５に示すように、刺激提示０．２５秒後に頭頂部でα波が出ると少し遅れて前頭部でθ波（５Ｈｚ付近の活動）の活動が出る現象（図５の（Ａ）を参照する。）と、頭頂部でα波が出ないと前頭部でθ波が出ないという現象（図５の（Ｂ）を参照する。）とがあるが、従来の加算平均法においてはこうした脳の各部位間の活動の相関関係を全く考慮しておらず、このため信号検出の精度が劣る恐れがあった。
【００１４】
なお、脳磁界計測で記録される磁気信号は、脳が発生した電位変化に起因する磁気信号を計測したものであり、脳波データと脳磁界データとは基本的に同じ脳活動を反映しており、信号の性質も非常によく似ている。
【００１５】
このため、脳磁界の処理の際においても、上記した脳波の処理におけると同様な問題点があった。
【特許文献１】特開平１０−８０４０９号公報「誘発波形計算装置」
【特許文献２】特開２０００−１２６１４８号公報「脳波データ処理装置及び記録媒体」
【非特許文献１】星宮望、石井真宏、塚田稔、井出英人「生体情報工学」森北出版株式会社、ｐｐ．１３２−１３９、ＩＳＢＮ ４−６２７−８３２１０−９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は、従来の技術の有する上記したような種々の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、従来の加算平均法を用いることない脳活動情報データ処理方法およびその装置を提供しようとするものである。
【００１７】
また、本発明の目的とするところは、脳の各部位間の活動の相互関係を用いることにより信号検出の精度を向上させた脳活動情報データ処理方法およびその装置を提供しようとするものである。
【００１８】
さらに、本発明の目的とするところは、提示された視覚刺激、聴覚刺激あるいは体性感覚刺激などの認識課題あるいは判別課題などや、記憶あるいは暗算などの心理課題など、ある課題を遂行するために活動している脳活動（誘発応答）を電気的に計測した脳波あるいは磁気的に計測した脳磁界などの脳活動情報から検出する脳活動情報データ処理方法およびその装置を提供しようとするものである。
【００１９】
さらにまた、本発明の目的とするところは、検出した脳活動（誘発応答）を各脳活動パターンごとに分類する脳活動情報データ処理方法およびその装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記目的を達成するために、本発明は、課題に関連して発生した脳活動情報についての以下の性質−１〜４（図５を参照する。）を利用して、課題に関連して発生した脳活動の検出を行うようにしたものである。
【００２１】
なお、上記したように脳波と脳磁界とは同様な性質を有しているものであるので、この「課題を解決するための手段」の項においては、脳活動情報として脳波を例にして説明する。
【００２２】
（１）性質−１：課題に関連した脳波の信号は単一試行波形（加算平均されていない各試行毎の波形）から検出するのに十分な強度を有している。
【００２３】
（２）性質−２：同一の課題を繰り返し与えても脳波の活動パターンは常に同一であるとは限らない。なぜならば、脳波の活動パターンは課題の種類だけではなく、脳の内部状態（例えば、注意の程度、課題に対する慣れ、疲労など。）の影響を大きく受けるからである。
【００２４】
（３）性質−３：脳の各部位の活動は相互作用している。
【００２５】
（４）性質−４：脳の各部位の活動は過渡的（発生している期間が短時間である。）に発生する。
【００２６】
なお、図６には、課題に関連して発生した脳波活動の性質についての説明図が示されており、（Ａ）は時間周波数領域での脳波の活動パターンを示す説明図であり、（Ｂ）は時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた場合の説明図である。
【００２７】
図６の（Ａ）の図においては、横軸には時間をとり、縦軸には周波数をとっている。また、図６の（Ａ）の図は、被験者の反応時刻を基準にとった場合に対応している。なお、基準を刺激提示時刻にとれば、課題に関連した脳波活動は基準の後に現れることになる。
【００２８】
この図６の（Ａ）の図を参照すると、活動パターンが複数存在することが性質−２に対応し、活動ａが現れれば次は活動ｂが現れ、また、活動ｃが現れれば次は活動ｄが現れることが性質−３に対応し、活動が発生している期間が短いことが性質−４に対応している。
【００２９】
また、図６の（Ｂ）の図は、上記したように時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた場合の説明図である。即ち、図６の（Ｂ）の図においては、時間軸と周波数軸の他にもう１軸とり、３次元空間内で脳波の活動パターンを示している。この場合に、追加した１軸は図４に示すような電極位置（例えば、前頭極部から順に０，１，２，・・・とする。）に対応する。また、各時間周波数領域には図６の（Ａ）に示したような活動が存在し、それ以外に複数の電極間にわたって相互作用のある活動が存在する。
【００３０】
ここで、上記した脳波活動の性質−１〜４は、本願発明者の実験においてはじめて発見されたものである。なお、性質−１については図２において刺激提示０．２５秒後にα波の出現の有無の判別が容易なこと、性質−２については図２において刺激提示０．２５秒後にα波が出現している試行としていない試行があること、性質−３については図５において頭頂部においてα波が出現すると前頭部においてθ波が出現しα波が出現しない場合はθ波も出現しないこと、性質−４については図２および図５において活動が発生している期間が数百ミリ秒間と短いことが、それぞれ実験的な根拠になっている。
【００３１】
本発明は、本願発明者が発見した上記した性質−１〜４に示される現象に鑑みてなされたものである。
【００３２】
次に、図６に示すような脳波活動の検出の手法について説明すると、こうした検出は、具体的には、例えば、以下のような手順−１〜３により行うことができる。なお、以下の手順−１〜３の説明においては図７を参照するが、この図７には課題に関連して発生した脳波活動の検出方法についての説明図が示されており、図７の（Ａ）は時間周波数領域の場合の説明図であり、図７の（Ｂ）は時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた場合の説明図である。
【００３３】
（１）手順−１：公知の技術により測定された脳波データを連続ウェーブレット変換により時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における信号の振幅を求める。脳波データが頭皮上の一箇所から記録された場合は、図６の（Ａ）に示すように信号は時間軸と周波数軸との２次元平面上に表される。一方、複数の計測電極を用いて複数箇所から記録した場合は、図６の（Ｂ）のように電極位置に対応した軸を追加し、３次元空間上で脳波活動が表現される。電極位置に対応した軸上の番号０，２，・・・は、各電極に任意に割り当ててよい。また、信号の振幅ではなく、２つの測定電極で記録された脳波間の活動の関係を表す位相同期指標を用いて解析する場合は、図６の（Ｂ）の電極位置に対応した軸上の番号は２つの測定電極のそれぞれの組に割り当てる。
【００３４】
なお、上記した手順−１においては、測定された脳波データを時間周波数領域上に展開するのに連続ウェーブレット変換を用いているが、これに限られるものではなく、短区間フーリエ変換のような時間周波数解析の手法であれば、連続ウェーブレット変換に代えてどのようなものでも用いることができる。
【００３５】
また、時間周波数解析の結果得られるのは信号の振幅と位相との２つの情報であり、上記した手順−１においては信号の振幅について説明したが、手順−１は位相情報に対しても同様に適用できるものである。また、信号のパワーは振幅を二乗したものであるので、手順−１は信号のパワーを解析する際にも適用できるものである。
【００３６】
（２）手順−２：図７の（Ａ）（Ｂ）に示すように、時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する。
【００３７】
小領域の形状としては、例えば、長方形や正方形などのような矩形形状や三角形あるいは五角形などのその他の多角形状、または曲線で区画された形状などの、任意の形状を適宜に選択することができる。なお、図７に示す例においては、以降の処理の簡便化を図ることを考慮して、各小領域は同一形状の長方形状に形成されている。
【００３８】
また、小領域の大きさは、脳波活動の時間周波数領域上での大きさより小さければ任意の大きさに設定してよい。
【００３９】
なお、脳波活動の大きさは、被験者や被験者に提示する課題によって異なるので、実際の解析においては、図２に示すような時間周波数領域上での脳波の波形を実際に観察して、小領域の大きさを決定するようにすることが好ましい。
【００４０】
（３）手順−３：脳波活動発生の有無について、変数間の関係を表す統計量である相互情報量を手順−２で作成した各小領域間に対して求め、脳波活動のパターンを推定して、脳波活動の検出を行う。求めた統計量の値からの課題や刺激に関連した脳波活動のパターンの推定は、具体的には、例えば、以下のようにして行う。まず、課題の提示時刻や被験者の反応時刻とは全く無関係に疑似的な提示時刻（または反応時刻）を実際に提示した刺激（または被験者の反応）の数と同数ランダムに設定し、その時刻を基準として同様に相互情報量を求める。この操作を複数回（２００〜２０００回程度）行うと、脳波活動が刺激や課題に関連していないときに相互情報量の取る値の確率分布を推定することができる。この疑似的な提示時刻（または反応時刻）における分布と実際に刺激を提示したときの相互情報量の値とを比較し、値が統計的に有意（例えば、危険率０．５％で判断する。）なものであれば、その相互情報量を求めた２つの領域の位置に互いに関連した脳波活動が刺激や課題の提示によって発生したとみなす。
【００４１】
なお、上記した手順−３においては、解析に用いる統計量として相互情報量を用いたが、これに限られるものではなく、変数間の関係を表すものであるならば、相互情報量に代えて相関係数や発生確率と条件付き確率との比などを用いてもよい。なお、発生確率と条件付き確率との比の対数をとったものが、相互情報量である。
【００４２】
上記したように手順−１〜３においては、時間周波数領域を複数の所定の形状（例えば、長方形である。）および大きさを備えた小領域に分割し、この複数の小領域間における脳波活動発生の有無の関連性について、発生確率ｐ（ｙ）と条件付き確率ｐ（ｙ｜ｘ）を比較したり、相互情報量ｌ（ｘ，ｙ）のような変数間の関係を表す統計量を求めるなどして、脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う（図７を参照する。）。図７の（Ａ）は時間周波数領域における２次元平面上で小領域に分割して脳波活動の検出を行う場合を示し、図７の（Ｂ）は時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた３次元空間上で小領域に分割して脳波活動の検出を行う場合を示している。この図７の（Ｂ）のように脳の各部位間の活動の関係も考慮に入れる場合は、複数の電極間にわたって統計量を求めることになる。
【００４３】
即ち、本発明のうち請求項１に記載の発明は、生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理方法において、脳活動情報データに関する時間周波数領域を複数の所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割し、上記複数の小領域間における脳活動情報データの有無の関連性に基づいて、課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行うようにしたものである。
【００４４】
また、本発明のうち請求項２に記載の発明は、生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理方法において、脳活動情報データを時間周波数解析して時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める第１のステップと、上記脳活動情報データを展開した上記時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する第２のステップと、脳波活動発生の有無について、上記時間周波数解析結果に基づいて変数間の関係を表す統計量の値を上記複数の小領域間に対して求め、上記求めた統計量の値から課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う第３のステップとを有するようにしたものである。
【００４５】
また、本発明のうち請求項３に記載の発明は、本発明のうち請求項２に記載の発明において、上記第３のステップにおける変数間の関係を表す統計量は、相互情報量、相関係数または発生確率と条件付き確率との比であるようにしたものである。
【００４６】
また、本発明のうち請求項４に記載の発明は、本発明のうち請求項１、２または３のいずれか１項に記載の発明において、上記複数の小領域は、同一の大きさの長方形形状を備えているようにしたものである。
【００４７】
また、本発明のうち請求項５に記載の発明は、生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理装置において、脳活動情報データを時間周波数解析して時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める手段と、上記脳活動情報データを展開した上記時間周波数領域を所定の形状および大きさを備えた複数の小領域に分割する手段と、脳波活動発生の有無について、上記時間周波数解析結果に基づいて変数間の関係を表す統計量の値を上記複数の小領域間に対して求め、上記求めた統計量の値から課題や刺激に関連した脳波活動のパターンを推定して脳波活動の検出を行う手段とを有するようにしたものである。
【００４８】
また、本発明のうち請求項６に記載の発明は、生体の少なくとも一箇所で観測された脳活動情報データを処理する脳活動情報データ処理装置において、脳活動情報データを入力する脳活動情報データ入力手段と、課題遂行に関する時刻データを入力する課題遂行時刻データ入力手段と、時間周波数領域を所定の形状および大きさの小領域に分割するためのパラメータを入力する領域分割パラメータ入力手段と、脳波活動が発生したか否かを判断するための閾値を入力する脳波活動発生判定閾値入力手段と、上記脳活動情報データ入力手段から入力された脳活動情報データを時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における時間周波数解析結果を求める時間周波数解析手段と、上記領域分割パラメータ入力手段から入力されたパラメータおよび上記脳波活動発生判定閾値入力手段から入力された閾値に基づいて、上記時間周波数解析手段により展開された時間周波数領域上の時間周波数解析結果を用いて、上記領域分割パラメータ入力手段から入力されたパラメータの示す各小領域における脳波活動発生についての分割表を作成する分割表作成手段と、上記分割表作成手段により作成された分割表が示す脳波活動発生について、各小領域間の関係を表す統計量の値を演算する統計量演算手段と、疑似データに基づいた統計量がとる値の確率分布を作成する確率分布作成手段と、上記確率分布作成手段が作成した確率分布と上記統計量演算手段が演算した統計量の値とを比較し、該比較結果が、上記統計量演算手段が演算した統計量の値が上記確率分布作成手段が作成した確率分布の中で統計的に有意なものであるとき、上記統計量の値を求めた複数の小領域の位置に互いに関連した脳波活動が課題や刺激の提示によって発生したものとみなし、該複数の小領域の位置関係が脳波活動の活動パターンを示すものであると推定する活動パターン推定手段と、上記活動パターン推定手段が推定した脳波活動の活動パターンと上記時間周波数解析手段が求めた時間周波数解析結果とに基づいて、脳波活動の活動パターンを検出して分類する検出分類手段とを有するようにしたものである。
【００４９】
また、本発明のうち請求項７に記載の発明は、本発明のうち請求項５または６のいずれか１項に記載の発明において、上記統計量は、相互情報量、相関係数または発生確率と条件付き確率との比であるようにしたものである。
【００５０】
また、本発明のうち請求項８に記載の発明は、本発明のうち請求項５、６または７のいずれか１項に記載の発明において、上記複数の小領域は、同一の大きさの長方形形状を備えているようにしたものである。
【発明の効果】
【００５１】
本発明は、以上説明したように構成されているので、以下に示すような優れた効果を奏する。
【００５２】
即ち、本発明は、加算平均法を用いずに刺激や課題に関連した脳波活動を検出するために、同一条件下で刺激や課題を与えた場合は誘発応答の潜時と波形は常に一定であるという仮定は必要としない。そのため、同一の課題の遂行に複数種類のパターンの脳波活動が関連し、それらが被験者の注意や疲労といった内部状態に応じて発生していたとしても、各パターンの活動をそれぞれ検出することができるという優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５３】
以下、添付の図面に基づいて、本発明による脳活動情報データ処理方法およびその装置の実施の形態の一例を詳細に説明するものとする。
【００５４】
まず、図８には、課題に関連した脳波活動を検出して分類する本発明による脳活動情報データ処理装置の全体のシステム構成を表すブロック構成図が示されている。
【００５５】
この図８に示す脳活動情報データ処理装置は、例えば、コンピュータ・システムにより構築されるものであって、符号１〜１３に示す各処理手段により構成されている。なお、符号１〜４に示す各処理手段により入力手段が構成され、符号５〜１２に示す各処理手段により解析手段が構成され、符号１３に示す処理手段により出力手段が構成されている。以下、符号１〜１３に示す各処理手段の機能や役割などの詳細について説明する。
【００５６】
符号１に示す処理手段は、脳波データ入力部であり、脳波データを入力する処理を行う。この脳波データ入力部１は、例えば、記録電極、差動増幅器、帯域通過型フィルタ、ＡＤ変換器などから構成されており、増幅し離散化された脳波データを後述する時間周波数解析部５および疑似データに基づいた統計量の値の分布図の作成部１０（以下、単に「作成部１０」と適宜に称する。）に入力する処理を行う。
【００５７】
ここで、脳波データが頭皮上の一箇所ではなく複数箇所から記録された場合には、解析に用いる測定箇所についての脳波データを入力する。
【００５８】
符号２に示す処理手段は、刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部であり、刺激や課題の提示時刻や、被験者の反応時刻など、課題遂行に関する時刻データを時間周波数解析部５および作成部１０に入力する処理を行う。
【００５９】
符号３に示す処理手段は、領域分割パラメータ入力部であり、時間周波数領域を所定の形状および大きさの小領域（例えば、長方形の小領域である。）に分割するために、脳活動情報データ処理装置のユーザーが、各小領域の大きさや範囲についてのパラメータを後述する脳波活動発生についての分割表作成部７（以下、単に「分割表作成部７」と適宜に称する。）および作成部１０へ入力するための装置である。この入力の際に、小領域の大きさは、脳波活動の時間周波数領域上での大きさより小さければ任意の大きさに設定してよい。脳波活動の大きさは被験者や被験者に提示する課題によって異なるので、実際の解析においては、図２に示すような時間周波数領域上での脳波の波形を実際に観察して小領域の大きさを決定することが好ましい。
【００６０】
符号４に示す処理手段は、脳波活動発生判定閾値入力部であり、脳活動情報データ処理装置のユーザーが、脳波活動が発生したか否かを判断するための閾値を分割表作成部７および作成部１０へ入力するための装置である。ここで、脳波活動発生判定閾値入力部４により入力する閾値は、例えば、時間周波数解析部５において信号のパワーや振幅に着目して解析する場合は、全データの平均パワーや平均振幅の値を入力する。なお、２つの測定電極で記録された脳波間の活動の関係を表す位相同期指標を用いて解析する場合は、位相同期指標は０から１の値をとり、値が０に近い場合は２つの脳波活動はランダムに活動していることを表し、値が１に近い場合は２つの脳波活動は同期して活動していることを表しているので、同期活動発生の有無を判断するための閾値は中間的な値の０．６に設定する。
【００６１】
なお、この実施の形態においては、同期活動発生の有無を判断するための閾値として中間的な値の０．６を設定するようにしたが、これに限られるものではなく、当該閾値は０．４から０．６程度の中間的な値ならば任意の値に設定してもよい。
【００６２】
符号５に示す処理手段は、時間周波数解析部であり、脳波データ入力部１から入力された脳波データを連続ウェーブレット変換により時間周波数領域上に展開し、各時刻周波数における信号の振幅を波形データとして計算して後述する時間周波数領域上の波形データの記憶部６（以下、単に「波形データ記憶部６」と適宜に称する。）および作成部１０に転送する。なお、２つの測定電極で記録された脳波間の活動の関係を解析する場合は、時間周波数領域上の位相同期指標を波形データとして計算する。
【００６３】
符号６に示す処理手段は、時間周波数領域上の波形データの記憶部であり、後述する活動パターン推定部１１での演算が終了するまで、時間周波数解析部５から転送された時間周波数領域上の波形データを記憶領域に格納する。そして、活動パターン推定部１１での演算が終了したならば、波形データ記憶部６は格納していた波形データを後述する課題に関連した脳波活動の検出・分類部１２（以下、単に「脳波活動検出・分類部１２」と適宜に称する。）へ転送する。
【００６４】
符号７に示す処理手段は、脳波活動発生についての分割表作成部であり、領域分割パラメータ入力部３および脳波活動発生判定閾値入力部４から入力されたパラメータおよび閾値に基づいて、時間周波数解析部５から転送された時間周波数領域上の波形データを用いて、設定した各領域における脳波活動発生についての分割表を作成する。ここでの分割表とは、多変量解析などで一般的に用いられている複数の質的変数のカテゴリーのそれぞれの組合せの頻度をまとめた表（図９を参照する。）を意味する。
【００６５】
なお、図９に示す分割表は、２つの領域たる領域−ｘと領域−ｙについて解析するときに用いるものである。３つ以上の領域について同時に解析する場合には、３つ以上の変数用に対応した分割表を用いる。なお、図９に示す分割表におけるｎは、与えた刺激の数または被験者が反応した回数を表す。
【００６６】
ここで、各小領域における脳波活動発生の有無の判断は、時間周波数解析部５で求めた波形データ（信号の振幅や同期指標など）の値のその小領域における平均値やそれに類似した代表値と、脳波活動発生判定閾値入力部４から入力された閾値との大小関係を分割表作成部７内の比較器を用いて比べることで行う。作成された分割表は、この分割表作成部７内の記憶装置に格納される。
【００６７】
符号８に示す処理手段は、統計量計算部であり、分割表作成部７内の記憶装置から必要な分割表を取り出し、脳波活動発生について各小領域間の関係を表す統計量である相互情報量の計算を行う。その計算結果は、後述する統計量の値の記憶部９（以下、単に「統計量値記憶部９」と適宜に称する。）に転送される。
【００６８】
符号９に示す処理手段は、統計量の値の記憶部であり、作成部１０での演算が終了するまで、統計量計算部８から転送された統計量の値を記憶領域に格納する。作成部１０での演算が終了したならば、統計量値記憶部９は格納していた統計量の値を後述する活動パターン推定部１１へ転送する。
【００６９】
符号１０に示す処理手段は、疑似データに基づいた統計量の値の分布図の作成部であり、乱数発生器を用いて課題の提示時刻や被験者の反応時刻とは全く無関係な疑似的な提示時刻（または反応時刻）を作成する装置、時間周波数解析部５、分割表作成部７および統計量計算部８と同じ機能を有する装置から構成されている。ここでは、疑似的な提示時刻（または反応時刻）を刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部２から入力された実際に提示した刺激（または被験者の反応）の数と同じ数だけランダムに設定し、この疑似的な時刻を基準として時間周波数解析部５、分割表作成部７および統計量計算部８と同じ機能を有する装置を用いて実際のデータと同様に統計量の値を求める。この操作を複数回（２００〜２０００回程度）行うと、脳波活動が刺激や課題に関連していないときに統計量がとる値の確率分布を作成することができる。そして、作成部１０は、こうして作成した確率分布を活動パターン推定部１１へ転送する。
【００７０】
符号１１に示す処理手段は、活動パターン推定部であり、作成部１０から転送された確率分布と統計量値記憶部９から転送された実際のデータについての統計量の値とを比較する。そして、活動パターン推定部１１は、この比較結果より、統計量値記憶部９からの値が確率分布の中で統計的に有意（例えば、危険率０．５％で判断する。）なものであれば、統計量を求めた複数の領域の位置に互いに関連した脳波活動が刺激や課題の提示によって発生したものとみなす。この複数の領域の位置関係が脳波活動の活動パターンを示すものであり、ここで検出された脳波活動の活動パターンは活動パターン推定部１１の記憶装置に格納される。
【００７１】
符号１２に示す処理手段は、課題に関連した脳波活動の検出・分類部であり、活動パターン推定部１１内の記憶装置に格納された脳波活動の活動パターンと波形データ記憶部６内の記憶装置に格納された時間周波数領域上の波形データとを用いて、どの試行にどの活動パターンの脳波活動が現れているかを検出して分類する処理を行う。この処理は、例えば、パターン分類手法の一つであるテンプレートマッチング法を用いて行う。そして、この検出・分類部１２の処理結果たる脳波活動の検出および分類の結果は、結果出力部１３へ転送される。
【００７２】
符号１３に示す処理手段は、結果出力部であり、例えば、プリンター装置やディスプレイ装置により構成されている。この結果出力部１３から、検出・分類部１２の処理結果たる脳波活動の検出および分類の結果が帳票や画面上に出力される。
【００７３】
次に、図１０に示すフローチャートを参照しながら、本発明による脳活動情報データ処理装置の動作を説明する。
【００７４】
即ち、このフローチャートは、実際の脳波データに本発明を適用した場合を示すものであるが、脳波活動の計測実験では、図１１に示すようにネッカーキューブと呼ばれる多義図形の一つを被験者に長時間提示し、被験者には立方体の見かけの向きが変化する度ごとに手元にあるボタンを押すように指示する。そして、被験者がボタンを押した時刻を、被験者の反応時刻とみなす。
【００７５】
なお、以下の説明においては、立方体の見かけの向きの変化に関連した前頭部−頭頂部間の脳波の同期活動の関係を例にして説明することとする。
【００７６】
脳活動情報データ処理装置の動作を開始すると、まず、ステップＳ１００２の処理を行う。このステップＳ１００２の処理においては、前頭部および頭頂部から１２分間計測した２つの脳波データと、被験者の反応時刻データ（反応回数は１２分間で９５回）をそれぞれ脳波データ入力部１および刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部２へ入力する。これら脳波データ入力部１および刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部２へ入力されたデータは、脳波データ入力部１および刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部２によってそれぞれ時間周波数解析部５および作成部１０へ転送される。
【００７７】
上記したステップＳ１００２の処理を終了すると、ステップＳ１００４の処理へ進み、時間周波数解析部５において前頭部−頭頂部の位相同期指標を時間周波数領域上で求める。図１２には位相同期指標の時間周波数領域上での波形の一例が示されており、図１２において時刻０．０は被験者の反応時刻に対応する。また、同期指標は０から１の間の値をとり、前頭部−頭頂部の脳波活動が同期していると指標は１または１に近い値をとり、そうでない場合は０または０に近い値をとる。こうして時間周波数解析部５において求められた時間周波数領域上の波形データは、波形データ記憶部６および分割表作成部７へ転送される。
【００７８】
上記したステップＳ１００４の処理を終了すると、ステップＳ１００６の処理へ進み、時間周波数領域を所定の形状および大きさ（この実施の形態においては、形状は長方形形状とする。）の小領域に分割するための、各小領域の大きさや範囲についてのパラメータを領域分割パラメータ入力部３へ入力するとともに、脳波活動の発生の有無を判断するための閾値を脳波活動発生判定閾値入力部４へ入力する。ここで、小領域の大きさは、脳波活動の時間周波数領域上での大きさより小さければ任意の大きさに設定してよい。例えば、波形データ記憶部６の記憶装置内から図１２に示した波形データを取り出して脳波活動の大きさを調べる。この実施の形態においては、小領域は０．０２５秒×１．２５Ｈｚの長方形とした。
【００７９】
また、課題に関連した脳波活動は被験者の反応時刻前に現れていると予想され、３０Ｈｚから４０Ｈｚの帯域の脳波活動が物の認識に関連していることが知られているので、この実施の形態においては図１２に示した範囲を小領域で分割することにした。小領域の数は７２０個であり、脳波活動の発生の有無を判断するための閾値の値は０．６に設定した。
【００８０】
上記したステップＳ１００６の処理を終了すると、ステップＳ１００８の処理へ進み、分割表作成部７において、脳波活動発生についての各領域間の関係を調べる。この実施の形態においては２つの領域間の関係について調べたので、図９に示す分割表を全７２０個の中から選んだ２つの小領域の組の全ての組合わせについて作成する。
【００８１】
上記したステップＳ１００８の処理を終了すると、ステップＳ１０１０の処理へ進み、２つの領域間の関係を定量的に調べるために、分割表作成部７の記憶装置に格納されている分割表を用いて、変数間の関係を表す統計量である相互情報量を求めた。
【００８２】
図１３には、脳波活動の発生について２つの小領域間の相互情報量を求めた例が示されており、これは三角形が指している白い小領域とそれ以外の領域との間の相互情報量を示したものである。色が黒いほど、その小領域と三角形が指している白い小領域との間に脳波活動の発生に関して強い関連があることを示している。
【００８３】
そして、分割表作成部７で求められた統計量は、統計量計算部８の記憶領域に転送されて格納される。
【００８４】
上記したステップＳ１０１０の処理を終了すると、ステップＳ１０１２の処理へ進み、作成部１０内では、初めに乱数発生器を用いて被験者の反応時刻とは全く無関係な疑似的な反応時刻についてのデータを作成する。ここで、疑似データ内の反応時刻の数は、刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部２から入力された実際の反応時刻の数に一致させる。次に、この疑似反応時刻データに基づいて、時間周波数解析部５、分割表作成部７および統計量計算部８と同じ機能を有する作成部１０内の装置を用いて、ステップＳ１０１０で求めたのと同様の統計量の値を求める。この操作を１０２４回繰り返し行い、脳波活動が課題に関連していないときに統計量がとる値の確率分布を作成する。こうして作成された確率分布は、活動パターン推定部１１へ転送される。
【００８５】
上記したステップＳ１０１２の処理を終了すると、ステップＳ１０１４の処理へ進み、活動パターン推定部１１において、統計量記憶部９および作成部１０からそれぞれ転送された統計量の値と脳波活動が課題に関連していないときに統計量がとる値の確率分布を用いて、脳波活動パターンの推定を行う。例えば、図１３（Ａ）における（−０．２秒，４０Ｈｚ）付近の、図１３（Ｂ）における（−０．４秒，２５Ｈｚ）付近の黒い小領域の相互情報量の値は、疑似データから作成した確率分布と比較するとそれぞれ危険率０．５％で有意性を検出できる（値はそれぞれ０．１％と０．２％）。ゆえに、図１３における三角形が指している白い小領域で課題に関連して脳波活動が発生すると、図１３（Ａ）の場合は（−０．２秒，４０Ｈｚ）付近で、図１３（Ｂ）の場合は（−０．４秒，２５Ｈｚ）付近で引き続き脳波活動が発生しているとことがわかる。よって、脳波の活動パターンとしては、図１４に示す２種類のパターンが存在していると推定される。この推定された活動パターンは、検出・分類部１２へ転送される。
【００８６】
上記したステップＳ１０１４の処理を終了すると、ステップＳ１０１６の処理へ進み、検出・分類部１２において、活動パターン推定部１１から転送された脳波の活動パターンについてのデータを用い、パターン分類手法の一つであるテンプレートマッチング法により、波形データ記憶部６から転送された時間周波数領域内の波形データから、課題に関連して発生した脳波活動の検出およびパターンの分類を行う。図１５に、テンプレートマッチングの例を示す。これは、波形データ記憶部６から転送された波形データの一つ（図１２に示した波形データ）に、活動パターン推定部１１から転送された脳波活動の活動パターン（図１４に示した活動パターン）を重ね合わせたものである。この図１５においては、パターン−ａに対応する位置の同期指標の値が大きいので、この試行ではパターン−ａで特徴づけられる脳波活動が課題に関連して発生していたことがわかる。検出・分類部１２における脳波活動の検出・分類結果は、結果出力部１３へ転送される。
【００８７】
上記したステップＳ１０１６の処理を終了すると、ステップＳ１０１８の処理へ進み、結果出力部１３において、検出・分類部１２から転送された結果を帳票や画面に出力する。
【００８８】
ここで、本発明の優位性を示すために、従来法の適用例について図１６を参照しながら説明する。
【００８９】
即ち、同一条件下で刺激や課題を与えた場合は誘発応答の潜時と波形は常に一定であると仮定して、従来法（加算平均法）を適用した結果を図１６に示す。なお、この図１６は、被験者の反応時刻を基準にして求めた加算平均波形である。
【００９０】
上記した従来の仮定が正しいのであるならば、課題に関連した脳波活動が存在する位置で同期指標は１に近い値を示すはずであるが、同期指標の値はどれも１に比べて小さく、脳波活動の検出は行えていない。
【００９１】
上記した「背景技術」の項や上記した本発明の実施の形態において説明したように、たとえ同一の課題を与えても同一の脳波活動が常に現れるとは限らないので、脳波活動についての従来の仮定は妥当ではなく、そのため従来法（加算平均法）では脳波活動の検出を行えなかったものと考えられる。
【００９２】
上記したように、本発明は、従来の技術とは異なり、信号検出の際に脳波の特性を考慮に入れたことで、これまで検出できなかった脳波活動の検出を行えるようになった。
【００９３】
こうした本発明は、脳波信号検出能力が従来法（加算平均法）を用いた手法に比べて優れているので、本発明を用いることにより、医療現場において容易に利用可能な脳波計測を用いた検査システムや診断システムを構築することが可能になる。例えば、小型の脳波計に本発明を用いて構築した検査・診断システムを組込んで患者に配付し、患者が在宅で測定した脳波データの解析結果をインターネットを用いて病院に送るようにすれば、高度な在宅医療や遠隔地医療を実現することができるようになる。
【００９４】
また、病院の検査や診断で現在一般的に用いられているｆＭＲＩやＣＴスキャンは、脳の活動部位や腫瘍の部位を調べるためのものであるが、本発明を用いて構築した検査・診断システムにより部位ではなく脳波の活動から診断を行えるようになれば、ｆＭＲＩやＣＴスキャンを用いた現在のシステムと比べて安価で小型の検査・診断システムにより精度のよい検査・診断を行うことができるようになる。
【００９５】
なお、上記した実施の形態は、以下の（１）乃至（４）に示すように変形することができるものである。
【００９６】
（１）上記した実施の形態においては、本発明による脳活動情報データ処理装置を用いて、脳活動情報として脳波を処理する場合について説明したが、これに限られるものではないことは勿論である。即ち、上記したように、脳磁界計測で記録される磁気信号は、脳が発生した電位変化に起因する磁気信号を計測したものであり、脳波データと脳磁界データとは基本的に同じ脳活動を反映しており、信号の性質も非常によく似ているので、脳活動情報として脳磁界を処理する場合についても本発明を適用することができる。
【００９７】
（２）上記した実施の形態において説明した形状や大きさ（寸法）、例えば、小領域の形状や大きさなどは、上記した実施の形態において説明に限られるものではなく、適宜に変更してよいとは勿論である。
【００９８】
（３）上記した実施の形態においては、時間周波数解析部５は、脳波データを時間周波数領域上に展開するのに連続ウェーブレット変換を用いているが、これに限られるものではないことは勿論であり、短区間フーリエ変換のような時間周波数解析の手法であれば、連続ウェーブレット変換に代えてどのようなものでも用いることができる。また、時間周波数解析の結果得られるのは信号の振幅と位相との２つの情報であり、時間周波数解析部５においては信号の振幅について説明したが、時間周波数解析部５は位相情報に対しても同様に適用できるものである。また、信号のパワーは振幅を二乗したものであるので、時間周波数解析部５は信号のパワーを解析する際にも適用できるものである。
【００９９】
（４）上記した実施の形態ならびに上記した（１）乃至（３）に示す変形例は、適宜に組み合わせるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、医療や福祉の現場での臨床応用あるいは脳科学や生体工学などの脳波を用いた基礎研究への応用が期待され、具体的には、脳波計測を用いた診断装置などとして利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】図１は、加算平均法の概念図を示し、（Ａ）は、刺激提示時刻を基準として加算平均した場合を示し、（Ｂ）は、被験者の反応時刻を基準として加算平均した場合を示す。
【図２】図２は、視覚刺激の提示によって発生した脳活動の頭頂部（国際１０／２０法のＰｚの位置）から計測した６試行分の脳波活動に伴う脳波波形図である。
【図３】図３は、被験者に与えた刺激を示す説明図である。
【図４】図４は、国際１０／２０法における電極の位置を示す部位名称と電極記号との関係を表す説明図である。
【図５】図５は、視覚刺激の提示によって発生した脳活動の頭頂部（国際１０／２０法のＰｚの位置）から計測した脳波活動に伴う脳波波形図を示し、（Ａ）は、頭頂部でα波が出ている試行の加算平均波形を示し、（Ｂ）は、頭頂部でα波が出ていない試行の加算平均波形を示す。
【図６】図６は、課題に関連して発生した脳波活動の性質についての説明図を示し、（Ａ）は、時間周波数領域での脳波の活動パターンを示す説明図であり、（Ｂ）は、時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた場合の説明図である。
【図７】図７は、課題に関連して発生した脳波活動の検出方法についての説明図を示し、（Ａ）は、時間周波数領域の場合の説明図であり、（Ｂ）は、時間と周波数とに加えて脳の各部位間の活動の関係も含めた場合の説明図である。
【図８】図８は、課題に関連した脳波活動を検出して分類する本発明による脳活動情報データ処理装置の全体のシステム構成を表すブロック構成図である。
【図９】図９は、脳波活動発生についての分割表作成部において作成される分割表の説明図でらる。
【図１０】図１０は、本発明による脳活動情報データ処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、脳波活動の計測実験における実験課題を示す説明図である。
【図１２】図１２は、前頭部−頭頂部間の位相同期指標の時間周波数領域上での波形の一例を示す波形図である。
【図１３】図１３は、脳波活動の発生について２つの小領域間の相互情報量を求めた例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、ステップＳ１０１４において推定された脳波の活動パターンを示す説明図である。
【図１５】図１５は、課題に関連した脳波の活動パターンの検出例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、従来法（加算平均法）の適用結果を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１        脳波データ入力部
２        刺激提示時刻・被験者反応時刻データ入力部
３        領域分割パラメータ入力部
４        脳波活動発生判定閾値入力部
５        時間周波数解析部
６        時間周波数領域上の波形データの記憶部
７        脳波活動発生についての分割表作成部
８        統計量計算部
９        統計量の値の記憶部
１０        疑似データに基づいた統計量の値の分布図の作成部
１１        活動パターン推定部
１２        課題に関連した脳波活動の検出・分類部
１３        結果出力部
【図３】
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【図４】
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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１】
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【図２】
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【図５】
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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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