(57)【要約】      （修正有）【課題】Mayer波雑音信号及び低周波揺らぎ信号を低減する。【解決手段】被験者の生体内部の血行動態を計測するため、被験者に光を照射する一つまたは複数の光照射部と、この照射光が生体の中を経由または生体内で反射されてでてきた光を検出する一つまたは複数の光検出部と、脈拍、または呼吸、血圧、体温のいずれか一つまたは複数組を計測する生体信号計測部と、光検出部により得られた光信号と、生体信号との関係を非線形解析により解析する手段と、得られた関係を元に光信号から生体雑音信号を分離するための計算をする手段とにより構成される。【選択図】図１
2006116037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体頭部に光を照射する光照射手段と、
前記光照射手段から照射され、前記被検体頭部内を伝播した光を受光する受光手段と、
前記被検体の生体信号を検出する生体信号検出手段と、
前記受光手段で受光した光の光信号と、前記生体信号検出手段で検出した前記生体信号の関係を非線形解析により算出する関係演算部と、
前記関係演算部で算出された関係から前記被検体の生体雑音信号を算出し、前記光信号から前記生体雑音信号を分離する分離演算手段とを有することを特徴とする前記被検体の脳の血液動態変化を計測するための生体光計測装置。
【請求項２】
前記関係演算部で算出された関係を表示する表示部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項３】
前記生体信号は前記被検体の血圧、心拍、呼吸、温度、のどの動きのいずれか一または、これらのうちいずれか複数を組み合わせたものであることを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項４】
前記関係演算部は、移動エントロピーを用いた予測を行うことで前記光信号と前記生体信号の関係を算出することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項５】
前記生体雑音信号は、心拍動の周波数以下の帯域の揺らぎをもつことを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項６】
前記光信号および/または前記生体信号の所定の周波数成分を除去するバンドパス・フィルタを有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項７】
前記光信号および/または、前記生体雑音信号および/または、前記光信号から前記生体雑音信号を除去した信号を表示する表示部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項８】
前記受光手段と前記生体信号検出手段を同期させる同期部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項９】
前記生体信号検出手段は、脈波計測部、心拍計測部、または血圧計測部のいずれか一であることを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光計測技術に関し、特に、生体からの光信号を受信して、生体の情報を取得する光計測方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光を用いた生体内部情報の計測（例えば特開平９−１３５８２５）により得られる計測信号（以下、光信号とする）には、目的の応答信号のほかに、いくつかの原因を持つ雑音信号が含まれる。
この雑音信号による影響を低減するために、加算平均や、バンドパス・フィルタなどが用いられる。
【０００３】
加算平均による手法は、例えば脳の活動が同一課題に対して同一の応答を示すことを前提とする雑音信号低減手法である。
また、バンドパス・フィルタによる手法は、応答信号と雑音信号とが異なる周波数帯域に存在することを前提とする雑音信号低減手法である。
これらは複数の雑音信号に対する処理であるが、特定の原因による雑音信号に特化した処理も検討されている。
【０００４】
例えば、脈拍の影響による雑音信号（脈拍雑音信号）は、周波数の特定が容易なことから、バンドカット・フィルタによる低減も可能である。
また、耳などの部位で計測した脈拍信号を元に光計測信号に含まれる脈拍雑音信号を低減したり（特許文献２）、光計測信号自身から、脈拍雑音信号を抽出し、その影響を低減する手法も考案されている（非特許文献１）。
例えば実際の脳の活動は、同一課題であっても同一の応答を示すとは限らず、加算平均による信号処理が必ずしもうまくいくわけではない。
【０００５】
また、加算平均による信号処理が効果的であったとしても、加算するための信号計測に多くの時間を要してしまう。
また、光信号に含まれる雑音信号の中に、約0.1Hzの周波数帯域をもつ不規則なものがある。これは、低周波揺らぎ信号、或いはMayer波と呼ばれる、生体が元々持っている揺らぎ信号の一種である。
【０００６】
Mayer波については、これまで多くの研究が成されてきており、血圧、心拍の変動の関与が示されているが、その発生機序の詳細は未だ明らかではない。
なお、上記、特許文献１は脈拍信号を用い、差分により雑音を取り除くものであり、Mayer波雑音成分は脈拍信号から単純に求められないので、脈拍信号の差分では取り除けない。
【０００７】
【特許文献１】特開平9-135825
【０００８】
【特許文献２】特開2004-173751
【特許文献３】特開平7-308295
【特許文献４】特開2002-172094
【非特許文献１】Maria Angela Franceschiniほか、NeuroImage 21 (2004) 372 386
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
一般に脳活動信号を計測するために用いられる課題は、10秒から30秒程度である。これは十分に脳活動を誘発し、計測可能な脳活動状態の変化とするために必要な時間であり、この課題により得られる脳活動信号の周波数帯域は、約0.03〜0.1Hzである。したがって、上述したMayer波雑音信号の周波数帯域は、脳活動信号の周波数帯域に非常に近いため、バンドパス・フィルタ、バンドカット・フィルタなどによるMayer波雑音信号の低減は困難である。
【００１０】
また、低周波揺らぎ信号は非周期的な不規則な変化も含むため、単純な周波数フィルタリングでの低減は困難である。
これらの問題を解決するためには、血圧、心拍などの生体信号が光信号に与える影響を解析した上で、生体雑音信号の低減を試みる必要がある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、被験者の生体内部の血行動態を計測するため、被験者に光を照射する一つまたは複数の光照射部と、この照射光が生体の中を経由または生体内で反射されてでてきた光を検出する一つまたは複数の光検出部と、脈拍、または呼吸、血圧、体温のいずれか一つまたは複数組を計測する生体信号計測部と、光検出部により得られた光信号と、生体信号との関係を非線形解析により解析する手段と、得られた関係を元に光信号から生体雑音信号を分離するための計算をする手段とにより構成される。
【００１２】
これは、血圧、心拍などの生体信号が光信号に与える影響は、それぞれの要因が複雑に影響しあっているため、単純な線形関係ではなく、非線系関係であることに着目したものであり、非線形解析により生体信号と光信号の関係を演算することで、生体雑音信号を求め、光信号から分離することが可能となる。
上記の「被験者に光を照射する一つまたは複数の光照射部と、この照射光が生体の中を経由または生体内で反射されてでてきた光を検出する一つまたは複数の光検出部」により生体内のヘモグロビン濃度変化を計測することを光計測とし、これにより得られる信号を光信号とする。
【００１３】
また、上記の「脈拍、または呼吸、血圧、体温のいずれか一つまたは複数組を計測する生体信号計測部」による計測を生体信号計測とし、これにより得られる信号を生体信号とする。
本構成により、光信号と、光計測と同期して計測した１要因以上の生体信号が得られる。
次に、光信号ＳＯＴと生体信号ＳＢＳとの関係を非線系解析し、生体雑音信号ＳＢＮに関して数１の関係式を得る。
【００１４】
【数１】
2006116037.tif 000003
【００１５】
ここで、ＳＢＮ、ＳＢＳは一つ以上の信号を表す。関数fは線形・非線形は問わない。
数２のように、算出した生態雑音信号ＳＢＮを光信号ＳＯＴから差し引き、生体雑音信号による影響を低減した光信号ＳＰを得る。
【００１６】
【数２】
2006116037.tif 000004
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、生体光計測信号中に含まれる生体雑音信号を低減することが可能となる。
【実施例１】
【００１８】
実施例として、具体的な装置構成を図1に示す。
手順の第１として、操作者は、被験者の頭部の一部または全体に、生体光計測用プローブ(110)を取り付ける。
生体光計測用プローブ（110）に連結した光ファイバー（113）により、光照射部（101）より生体に光を照射し、生体光計測用プローブ（110）に連結した光ファイバー（114）により、生体内を通過した光を、光検出部（102）で検出し、この検出結果を記憶部（103）内に記録する。
【００１９】
記憶部（103）に記録される信号を、以下「光信号」とする。
被験者の腕に、腕用の血圧計測用のカフ（111）、指に指用の血圧計測カフ（112）を取り付ける。カフはどちらか片方のみを用いてもよい。
心拍・血圧計測装置（104）により、カフをコントロールし、カフから得られる信号を処理し、結果を記憶部（105）に記録する。
【００２０】
記憶部（103）に記録される信号を、以下「心拍信号」「血圧信号」とする。
102、104の装置は、同期部（106）により計測タイミングを同期させることができる。
得られた光信号と生体信号を関係演算部（107）により解析する。
まず、両信号の低周波成分（心拍動の周波数以下の周波数帯域の信号成分を低周波成分とする）をバンドパス・フィルタにより抽出する。
例として、図2に「光信号（201）」、「血圧信号（202）」、「心拍信号（203）」、「抽出した光信号低周波成分（204）」、「抽出した血圧信号低周波成分（205）」、「抽出した心拍信号低周波成分（206）」を示す。横軸は時間（秒）であり縦軸は信号強度をあらわす。
【００２１】
次に、関係演算部（107）により、204、205、206の関係について解析する。
204、205、206の関係は複雑に関係しあう複数の生体指標であるため、単純な線形関係ではない。そのため、関係の線形・非線系によらない関係解析手法が必要である。
そこで、ここでは非線系解析手法の一つである、移動エントロピー（以下に詳しく説明する）を用いた解析を行う。この手法により得られる指標は、対象とする系が線形や非線系であってもその関係を解析することが可能である。
移動エントロピーを算出した結果から得られる各要因間での情報移動の程度を示す、表示例を図３に示す。
【００２２】
これは、表示部（109）により表示される。
光信号、血圧信号、心拍信号間での情報の流れの程度がそれぞれの矢印の方向と大きさと、光信号マーク（301）、血圧信号マーク（303）、心拍信号マーク（302）で示される。（心拍信号から光信号への情報移動の程度（304）、光信号から心拍信号への情報移動の程度（305）、心拍信号から血圧信号への情報移動の程度（306）、血圧信号から心拍信号への情報移動の程度（307）、血圧信号から光信号への情報移動の程度（308）、光信号から血圧信号への情報移動の程度（309））
この表示は、一定期間の平均的なものであっても、各時刻における変化を連続的に表示するものであってもよい。
得られたエントロピーの値ＴＥを用いて、分離演算部(108)により数３、数４のように生体雑音信号ＳＢＮ(t)を得る。
【００２３】
【数３】
2006116037.tif 000005
【００２４】
【数４】
2006116037.tif 000006
【００２５】
ここでは、関数fとして、関数gの線形結合を用いたが、ニューラルネットによる関数fの決定でもよい。
係数、α０α１α２、は最小二乗法で決定する。
g関数として、（数４）の他に、
【００２６】
【数５】
2006116037.tif 000007
【００２７】
【数６】
2006116037.tif 000008
【００２８】
などの中から最適なものを選んでもよい。
（数６）を用いる場合、αは最小二乗法などで決めてもあらかじめ設定してもよい。
図４に、安静期間１（404）、課題期間１（405）、安静期間２（406）、課題期間２（407）、安静期間３（408）、課題期間３（409）による光信号の例（401）から予測される生体雑音信号の例（402）を示す。横軸は時間（秒）であり縦軸は信号強度をあらわす。
401は、安静期間、課題期間の組み合わせの3回の繰り返しの例であるので、3周期分の応答信号が見られるはずであるが、雑音の影響でそれは見られない。
予測した生体雑音信号（402）を、光信号（401）から差し引いて、低周波揺らぎ雑音による影響を低減した信号の例（403）を得る。
【００２９】
図から、401では不明瞭であった応答信号が403ではより明瞭になっていることがわかる。
これらの図は、画面に表示し操作者が確認できるようにする。
移動エントロピーの計算は、安静期間１（404）、安静期間２（406）、安静期間３（408）の信号の何れかまたは全てを用いて行い、課題期間１（405）、課題期間２（407）、課題期間３（409）の生体雑音信号ＳＢＮの計算は、安静期間に算出した移動エントロピーによる関数fを用いる。
安静期間が各課題期間の前にある場合は、課題期間の直前の安静期間の信号を用いて計算した移動エントロピーによる関数fを課題期間の生体雑音信号ＳＢＮの計算に用いてもよい。
【００３０】
心拍・血圧計測装置の組み合わせの他に、呼吸、体温、のどの動き等の生体信号を組み合わせて用いてもよい。
心拍計測に、光トポグラフィ装置の光照射・検出機構を共用してもよい。
光トポグラフィ計測信号に含まれる心拍成分を抽出し、心拍信号としてもよい。
血圧計測のかわりに、複数点からの心拍計測信号を元に心拍信号伝達時間を求め、特許文献３の手法により血圧信号を算出してもよい。
【００３１】
なお、従来の単純なフィルタリングでは取り除くことができない低周波揺らぎ信号を取り除くことが、低周波数帯域を持つ脳活動信号を計測する上では重要であることに着目し、特に、心拍動の周波数以下の帯域に揺らぎをもつ生体雑音信号（例えば血圧など）を分離することで脳機能計測における生体雑音信号を効果的に低減することができる。
【実施例２】
【００３２】
第２の実施例として、図５を示す。これは、第１の実施例の腕用の血圧計測用のカフ（111）、指用の血圧計測カフ（112）の代わりに、光を用いた脈派計測用のプローブ（511、512）を用いるものである。光を用いた脈派の計測装置はパルスオキシメーターとして知られており、本実施例における脈派の計測原理もこれと同様のものである。
光を用いた脈派計測用のプローブは、光計測の対象部位である頭部の近く、例えば耳やこめかみなどに装着するもの（511）と、そこからある程度距離のある部位、例えば腕などに装着するもの（512）の両方、またはいずれかを有する。脈派計測部（504）により計測した信号は、記憶部（505）から関係演算部（507）で第１の実施例と同様に処理される。
【実施例３】
【００３３】
第３の実施例として、図６を示す。計測部は実施例５と同様である。
血圧演算部（613）では、脈派計測部（604）から得られた２つの信号から、脈派伝達時間を元に、血圧を求める（特許文献4）。または、光検出部（602）で得られた光信号から、脈派抽出部（614）により脈派成分を抽出し、血圧演算部（613）で用いてもよい。
【実施例４】
【００３４】
第４の実施例として、図７を示す。これは、第２に実施例の脈派計測部（504）および記憶部（505）を、光計測用の光照射部（701）、光検出部（702）および記憶部（703）と共通化したものである。得られた信号から脈派抽出部（704）により脈派信号を抽出する。この際、脈派計測用プローブ（709、710）からの信号だけではなく、光計測用の生体光計測用プローブ（708）から得られる光信号について脈派抽出部（704）により脈は信号を抽出し、後の演算に用いてもよい。
【実施例５】
【００３５】
第５の実施例として、図８を示す。これは、第４の実施例に、血圧演算部（805）を加えたものである。
【実施例６】
【００３６】
第６の実施例として、図９を示す。これは、第５の実施例から、脈派計測用プローブ（709、710）を除いたものである。
「移動エントロピー」について
ある要因について計測した時系列信号は、ある１つの情報量（シャノンの定義する情報量）を持つ。
【００３７】
ここで複数の要因を考えたとき、要因間に何らかの関係があるとき、それぞれの情報量がどの程度他の要因に関連しているかを示す指標が移動エントロピーである。
移動エントロピーは基本的に2要因間の関係について得られる指標である。
したがって、複数要因間の解析では、2要因の組み合わせすべてについて移動エントロピーを算出し、その大小から移動の方向と程度を同定することができる。
例えば、A,B,Cの3要因について考えると、A→B、B→A、B→C、C→B、C→A、A→Cの6通りの組み合わせがある。これらすべての移動エントロピーを算出し、その大小関係から、情報が要因間でどのように伝播しているかを明らかにできる。
本発明では、この移動エントロピーに基づき、最も光トポグラフィ信号に影響を与えている生体信号を明らかにし、光トポグラフィ信号から生体雑音信号を分離するために利用する。
【００３８】
「３以上の要因間の移動エントロピー」
３以上の要因間での情報移動は、要因間の間割り込みがあるため、１つの組み合わせの正味の移動エントロピーを正しく求めることができない。そこで、求めたい組み合わせにのみ存在し、他の組み合わせには存在しない情報移動のみに注目し、正味の移動エントロピー（内因性移動エントロピー）を求める手法を以下に示す。
【００３９】
【数７】
2006116037.tif 000009
【００４０】
ここでpYYX(y( t +τ) | y(t),x(t)) は時刻t に変数X，Yがx(t)，y(t)をとるとき時刻t +τに変数Yがy( t +τ)をとる確率である。また，pX(x(t)), pY(y(ｔ+τ))は変数X，Yがx(t) ，y(ｔ+τ)をとる確率密度であり，pXY(x(ｔ),y(ｔ+τ))はそれらの結合確率密度である。
このとき，これら各種の確率密度関数を如何に推定するかが問題となる。確率密度関数pの推定法としては，長さNの時系列に対し次の簡単化したカーネル表現を用いる。
【００４１】
【数８】
2006116037.tif 000010
【００４２】
ここで， Θはステップ関数で
【００４３】
【数９】
2006116037.tif 000011
【００４４】
で定義される。また‖・‖ｍａｘは最大値距離を、r はこの確率密度推定の数値的な精度を表す。rについては，対象データにより最適値を検討する必要がある。さらに一般にZ1, Z2, …Znが存在するとき，数(1)のZをベクトル量と読み直し，Z=（Z1, Z2, …Zn）とすれば，n+2要因の一般的な内因性移動エントロピーの式となる。
実際の移動エントロピーの計算にこの手法を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
医療、研究分野における光を用いた脳機能計測において、生体雑音信号による影響を低減することにより信号のS/N比が向上し、計測時間の短縮やより質の高いデータを提供できる可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施例の構成を示す概略図である。
【図２】計測信号と、バンドパス・フィルタ適用後の計測信号の表示例である。横軸は時間（秒）であり縦軸は信号強度をあらわす。
【図３】移動エントロピーを算出した結果から得られる各要因間での情報移動の程度を示す表示例である。
【図４】光信号、予測される生体雑音信号、低周波揺らぎ雑音による影響を低減した信号の例である。横軸は時間（秒）であり縦軸は信号強度をあらわす。
【図５】本発明の第２の実施例の構成を示す概略図である。
【図６】本発明の第３の実施例の構成を示す概略図である。
【図７】本発明の第４の実施例の構成を示す概略図である。
【図８】本発明の第５の実施例の構成を示す概略図である。
【図９】本発明の第６の実施例の構成を示す概略図である。
【符号の説明】
【００４７】
101  光照射部
102  光検出部
103  記憶部
104  心拍・血圧計測装置
105  記憶部
106  同期部
107  関係演算部
108  分離演算部
109  表示部
110  生体光計測用プローブ
111  腕用の血圧計測用のカフ
112  指用の血圧計測カフ
113  光ファイバー
114 光ファイバー
115 バンドパス・フィルタ部
201  光信号
202  血圧信号
203  心拍信号
204  抽出した光信号低周波成分
205  抽出した血圧信号低周波成分
206  抽出した心拍信号低周波成分
301  光信号マーク
302  心拍信号マーク
303  血圧信号マーク
304  心拍信号から光信号への情報移動の程度
305  光信号から心拍信号への情報移動の程度
306  心拍信号から血圧信号への情報移動の程度
307  血圧信号から心拍信号への情報移動の程度
308  血圧信号から光信号への情報移動の程度
309  光信号から血圧信号への情報移動の程度
401  光信号の例
402  生体雑音信号の例
403  低周波揺らぎ雑音による影響を低減した信号の例
404  安静期間１
405  課題期間１
406  安静期間２
407  課題期間２
408  安静期間３
409  課題期間３
501  光照射部
502  光検出部
503  記憶部
504  脈派計測部
505  記憶部
506  同期部
507  関係演算部
508  分離演算部
509  表示部
510  生体光計測用プローブ
511  脈派計測用プローブ１
512  脈派計測用プローブ２
601  光照射部
602  光検出部
603  記憶部
604  脈派計測部
605  記憶部
606  同期部
607  関係演算部
608  分離演算部
609  表示部
610  生体光計測用プローブ
611  脈派計測用プローブ１
612  脈派計測用プローブ２
613  血圧演算部
614  脈派抽出部
701  光照射部
702  光検出部
703  記憶部
704  脈派抽出部
705  関係演算部
706  分離演算部
707  表示部
708  生体光計測用プローブ
709  脈派計測用プローブ１
710  脈派計測用プローブ２
801  光照射部
802  光検出部
803  記憶部
804  脈派抽出部
805  血圧演算部
806  関係演算部
807  分離演算部
808  表示部
809  生体光計測用プローブ
810  脈派計測用プローブ１
811  脈派計測用プローブ２
901  光照射部
902  光検出部
903  記憶部
904  脈派抽出部
905  血圧演算部
906  関係演算部
907  分離演算部
908  表示部
909  生体光計測用プローブ。
【図１】
2006116037.tif 000012
【図２】
2006116037.tif 000013
【図３】
2006116037.tif 000014
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006116037.tif 000018
【図８】
2006116037.tif 000019
【図９】
2006116037.tif 000020