(57)【要約】【課題】  ペーストレス方式のように接触状態が不安定な脳波計を採用する場合においても、電極と頭皮との接触状態に応じて脳波信号を補正して脳機能を適正に解析する。【解決手段】  頭皮に接触配置され脳波信号Ｓ１を検出する少なくとも１つの脳波信号検出部と、検出された脳波信号Ｓ１に基づいて、各脳波信号検出部と頭皮との接触状態を示すパラメータＳ２を算出するパラメータ算出部７と、該パラメータ算出部７により算出されたパラメータＳ２と所定のしきい値Ｓ５とを比較して接触状態の良否を判定する接触状態判定部８と、接触状態が悪いと判定された場合に、脳波信号Ｓ１を補正する脳波信号補正部９と、脳波信号補正部９により補正された脳波信号Ｓ３に基づいて脳機能状態を判定する脳機能判定部１０とを備える脳機能解析システム１を提供する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭皮に接触配置され脳波信号を検出する少なくとも１つの脳波信号検出部と、
検出された脳波信号に基づいて、各脳波信号検出部と頭皮との接触状態を示すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
該パラメータ算出部により算出されたパラメータと所定のしきい値とを比較して接触状態の良否を判定する接触状態判定部と、
接触状態が悪いと判定された場合に、脳波信号を補正する脳波信号補正部と、
脳波信号補正部により補正された脳波信号に基づいて脳機能状態を判定する脳機能判定部とを備える脳機能解析システム。
【請求項２】
前記パラメータが、脳波信号に含まれるノイズに基づいて算出される請求項１に記載の脳機能解析システム。
【請求項３】
前記パラメータが、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比である請求項２に記載の脳機能解析システム。
【請求項４】
前記信号対ノイズ比が、α波成分の信号と、それ以外の成分の信号との比である請求項３に記載の脳機能解析システム。
【請求項５】
α波成分の信号が、略８〜１３Ｈｚの波長帯域の信号である請求項４に記載の脳機能解析システム。
【請求項６】
信号対ノイズ比が、複数の脳波信号検出部において検出された脳波信号に含まれる信号対ノイズ比の加算平均値である請求項３から請求項５のいずれかに記載の脳機能解析システム。
【請求項７】
前記パラメータが、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比のばらつきである請求項２に記載の脳機能解析システム。
【請求項８】
前記信号対ノイズ比のばらつきが、信号対ノイズ比の標準偏差である請求項７に記載の脳機能解析システム。
【請求項９】
前記信号対ノイズ比のばらつきが、信号対ノイズ比の標準偏差を、信号対ノイズ比の平均値で除した変動係数である請求項７に記載の脳機能解析システム。
【請求項１０】
前記パラメータが、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比の平均値と、信号対ノイズ比のばらつきとを含む請求項２に記載の脳機能解析システム。
【請求項１１】
前記パラメータが、脳波信号の振幅値である請求項２に記載の脳機能解析システム。
【請求項１２】
前記しきい値が、α波の最大振幅値よりも大きな値に設定されている請求項１１に記載の脳機能解析システム。
【請求項１３】
前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された時間領域の全ての脳波信号検出部により検出された脳波信号を除去し、除去された時間領域の前後の脳波信号を結合する請求項１から請求項１２のいずれかに記載の脳機能解析システム。
【請求項１４】
前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された脳波信号検出部を特定し、特定された脳波信号検出部により検出された脳波信号を、接触状態が悪いと判定された時間領域にわたって除去し、その時間領域の前後の脳波信号または他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて補間する請求項１から請求項１２のいずれかに記載の脳機能解析システム。
【請求項１５】
前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された時間領域にわたる脳波信号に所定の係数を乗算して減衰させる請求項１１または請求項１２に記載の脳機能解析システム。
【請求項１６】
前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された脳波信号検出部を特定し、特定された脳波信号検出部により検出された脳波信号を除外して他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて脳機能状態を判定する請求項１から請求項１２のいずれかに記載の脳機能解析システム。
【請求項１７】
除外した脳波信号の代わりに、他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて推定した擬似脳波信号を用いて脳機能状態を判定する請求項１６に記載の脳機能解析システム。
【請求項１８】
脳機能判定部が、脳波の空間的な伝達の滑らかさと時間的なゆらぎとに基づいて脳機能状態を判定する請求項１から請求項１７のいずれかに記載の脳機能解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、脳機能解析システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、アルツハイマー病の早期発見を目的として、脳機能状態の解析が行われており、種々の脳機能状態の解析手法が提案されている（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照。）。この解析手法は、脳波信号を検出して、その空間的な伝達の滑らかさと、標準偏差とに基づいて判定される。脳神経細胞の活動が正常な場合には、脳波信号は滑らかに伝達され、そのばらつきも少ないが、アルツハイマー病が進行して脳神経細胞の活動が低下すると、脳波信号の空間的な伝達の滑らかさが失われ、その標準偏差が増大していく傾向にある。
【０００３】
このような解析を精度よく行うためには、脳波信号を精度よく検出することが不可欠である。脳波信号は、複数の電極を頭皮に接触させて検出するが、頭髪の存在や、頭の形状の不均一さから、電極と頭皮との確実な接触状態を実現するには、ペーストにより電極を頭皮に接着することが一般的である。しかしながら、ペーストを用いる場合には、検査を開始するまでに要する時間が多大となって、被検査者にかかる負担が大きいとともに、検査後に電極を取り外す際にも、ペーストを剥がすのに洗髪等の作業が必要となり、被検査者にかかる負担が大きいという不都合がある。
【０００４】
一方、ペーストを使用しないペーストレスの脳波信号検出方法も提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。これらの検出方法は、導電性溶液を吸水した状態の繊維片または導電性を与えた含水ゲルを発泡材に含浸させたものをそれぞれ電極として頭皮に接触させる方式のものであり、ペーストを使用しないので装着、取り外しに要する時間が短縮できる利点がある。
【０００５】
【非特許文献１】株式会社脳機能研究所、「初期アルツハイマー病における脳皮質神経細胞の機能劣化を検出する新しい脳波解析法DIMENSIONについて」、[online]、［平成１６年３月８日検索］、インターネット＜URL:  http://www.bfl.co.jp/abst-32.html＞
【非特許文献２】株式会社脳機能研究所、「脳皮質神経細胞機能劣化度推定法」、[online]、［平成１６年３月８日検索］、インターネット＜URL:  http://www.bfl.co.jp/abst-31.html＞
【特許文献１】特開平１０−１６５３８６号公報（第２頁等）
【特許文献２】実開平２−６３８１１号公報（図１等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ペーストを使用しないペーストレス方式は、ペーストを使用する場合と比較すると、その簡易さの反面、電極と頭皮との接触状態が不安定であるという不都合は否めない。そして、確実に接触していない状態で検査が行われてしまい、適正な検査結果を得ることができなかったり、検査をやり直さなければならなかったりする問題が発生する。一般的な脳波計には、接触インピーダンスを検出してモニタ上で確認する手段が備えられているが、接触インピーダンスが必ずしも接触状態を表しているとは言い難く、適正な検査結果が得られない不都合がある。
【０００７】
本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、ペーストレス方式のように接触状態が不安定な脳波計を採用する場合においても、電極と頭皮との接触状態に応じて脳波信号を補正して脳機能を適正に解析することができる脳機能解析システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、以下の手段を提供する。
本発明は、頭皮に接触配置され脳波信号を検出する少なくとも１つの脳波信号検出部と、検出された脳波信号に基づいて、各脳波信号検出部と頭皮との接触状態を示すパラメータを算出するパラメータ算出部と、該パラメータ算出部により算出されたパラメータと所定のしきい値とを比較して接触状態の良否を判定する接触状態判定部と、接触状態が悪いと判定された場合に、脳波信号を補正する脳波信号補正部と、脳波信号補正部により補正された脳波信号に基づいて脳機能状態を判定する脳機能判定部とを備える脳機能解析システムを提供する。
【０００９】
本発明によれば、脳波信号検出部により検出された脳波信号から、パラメータ算出部により脳波信号検出部と頭皮との接触状態を示すパラメータが算出され、接触状態判定部において、パラメータを所定のしきい値と比較することにより接触状態の良否が判定される。そして、接触状態が悪いと判定されたときには、脳波信号補正部の作動により、脳波信号が補正され、補正された脳波信号に基づいて脳機能状態が判定される。したがって、接触状態が良好な場合はもちろん、接触状態が悪い場合においても、脳機能状態を適正に判定することができる。
【００１０】
上記発明においては、前記パラメータが、脳波信号に含まれるノイズに基づいて算出されることが好ましい。
脳波信号検出部と頭皮との接触状態が悪い場合には、低周波のノイズが脳波信号に含まれる場合が多い。したがって、脳波信号に含まれるノイズを算出することで、接触状態を精度よく判定し、脳波信号を適正に補正することが可能となる。
【００１１】
また、上記発明においては、前記パラメータが、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比であることとしてもよい。上述したように接触状態が悪い場合には脳波信号内のノイズが増加するので、信号対ノイズ比は、接触状態を精度よく表すパラメータである。したがって、信号対ノイズ比を算出して、これに基づいて脳波信号を補正することにより、脳機能状態を適正に判定することが可能となる。
【００１２】
また、上記発明においては、前記信号対ノイズ比が、α波成分の信号と、それ以外の成分の信号との比であることとしてもよい。
脳機能の判定に使用する脳波信号はα波の周波数帯域であるとともに、接触状態により増加するノイズ成分はそれよりも低い周波数帯域であることから、α波成分の信号とそれ以外の成分の信号との比をとることにより、接触状態を精度よく表す信号対ノイズ比とすることが可能となる。
この場合に、α波成分の信号としては、略８〜１３Ｈｚの波長帯域の信号とすることが好ましい。
【００１３】
また、上記発明においては、信号対ノイズ比が、複数の脳波信号検出部において検出された脳波信号に含まれる信号対ノイズ比の加算平均値であることとしてもよい。脳波信号の検出は複数の脳波信号検出部において行われるのが一般的であり、各検出部の接触状態にはばらつきが生ずるので、それらの加算平均値を用いることにより、全体的な接触状態の良否を判定することが可能となる。
【００１４】
また、上記発明においては、前記パラメータが、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比のばらつきであることとしてもよい。ばらつきが大きい場合には、接触状態が悪い場合が多く、ばらつきを見ることで、全体的な接触状態の良否を精度よく判定することができる。
この場合に、前記信号対ノイズ比のばらつきが、信号対ノイズ比の標準偏差であることとしてもよく、信号対ノイズ比の標準偏差を、信号対ノイズ比の平均値で除した変動係数であることとしてもよい。
また、パラメータとして、脳波信号に含まれる信号対ノイズ比の平均値と、信号対ノイズ比のばらつきの両方を用いることとしてもよい。
【００１５】
また、上記発明においては、前記パラメータとして、脳波信号の振幅値を用いることにしてもよい。脳波信号検出部と頭皮との接触状態が不良となると、振幅が一瞬大きくなることが多いので、振幅値を算出することにより接触状態の悪化を判定することができる。
この場合に、前記しきい値が、α波の最大振幅値よりも大きな値に設定されていることが好ましい。
【００１６】
また、上記発明においては、前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された時間領域の全ての脳波信号検出部により検出された脳波信号を除去し、除去された時間領域の前後の脳波信号を結合することとしてもよい。
接触状態が悪いと判定された時間領域の脳波信号を除去してその前後を結合することで、脳波信号に含まれるノイズを除去することができ、脳機能状態の適正な判定を行うことが可能となる。
【００１７】
さらに、上記発明においては、前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された脳波信号検出部を特定し、特定された脳波信号検出部により検出された脳波信号を、接触状態が悪いと判定された時間領域にわたって除去し、その時間領域の前後の脳波信号または他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて補間することとしてもよい。
接触状態が悪いと判定された時間領域の脳波信号を除去することでノイズを除去し、その時間領域の前後の脳波信号または他の脳波信号検出部の脳波信号に基づいてその領域を補間することで、擬似的に脳波信号を補って、脳機能状態をより適正に判定することができる。
【００１８】
また、上記発明においては、前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された時間領域にわたる脳波信号に所定の係数を乗算して減衰させることが好ましい。
接触状態の悪化により脳波信号の振幅値が局所的に大きくなる場合には、その時間領域の脳波信号に所定の係数をかけて減衰させるだけで、脳波信号からノイズを除去し、簡易に適正な脳機能状態の判定を行うことが可能となる。
【００１９】
また、上記発明においては、前記脳波信号補正部が、前記パラメータに基づいて、接触状態が悪いと判定された脳波信号検出部を特定し、特定された脳波信号検出部により検出された脳波信号を除外して他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて脳機能状態を判定することとしてもよい。
接触状態が悪いとして特定された脳波信号検出部を除外することで、脳波信号に含まれるノイズを除去し、適正な脳機能状態に判定を行うことが可能となる。
【００２０】
また、上記発明においては、除外した脳波信号の代わりに、他の脳波信号検出部により検出された脳波信号に基づいて推定した擬似脳波信号を用いて脳機能状態を判定することとしてもよい。
除外した脳波信号を擬似脳波信号により補って、より適正な脳機能状態の判定を行うことができる。
【００２１】
また、上記発明においては、脳機能判定部が、脳波の空間的な伝達の滑らかさと時間的なゆらぎとに基づいて脳機能状態を判定することとしてもよい。脳波の空間的な伝達の滑らかさと時間的なゆらぎとの関係を観察することにより、アルツハイマー病であるか、正常であるかを容易に判定することが可能となる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、脳波信号検出部と頭皮との接触状態を精度よく表すパラメータにより、脳波信号を補正するので、適正な脳機能状態の判定を行うことができるという効果を奏する。その結果、ペーストを使用しないペーストレスの脳波信号検出部を使用しても、適正な解析結果を得ることができる。すなわち、装着や取り外しにかかる時間を短縮することができ、洗髪を不要とし、被検査者にかかる負担を低減することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の一実施形態に係る脳機能解析システムについて、図１〜図６を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る脳機能解析システム１は、図１に示されるように、脳波検出装置２と、脳機能解析装置３と、解析結果を表示するモニタ４とを備えている。
【００２４】
脳波検出装置２は、脳波計であって、頭皮Ａに接触配置される複数の電極５（図１は、図示の容易のために５個の電極５が示されているが通常は２１個。本実施形態では２１個の電極５があるものとして説明する。）からなる脳波信号検出部と、該電極５により検出された電気信号を脳波信号として出力する脳波計本体６とを備えている。
また、脳波解析装置３は、図２に示されるように、脳波計本体６から出力された脳波信号Ｓ１を入力され、所定のパラメータＳ２を算出するパラメータ算出部７と、該パラメータ算出部７により算出されたパラメータＳ２に基づいて、電極５と頭皮Ａとの接触状態の良否を判定する接触状態判定部８と、判定結果に基づいて脳波計本体６から出力された脳波信号Ｓ１を補正する脳波信号補正部９と、補正された脳波信号Ｓ３に基づいて脳機能状態を判定し判定信号Ｓ４を出力する脳機能判定部１０とを備えている。
【００２５】
前記パラメータ算出部７は、パラメータＳ２として信号対ノイズ比（以下、ＳＮ比Ｓ２ともいう。）を算出するようになっている。ＳＮ比Ｓ２は、複数の電極５のそれぞれについて算出される。各電極５により検出される脳波信号Ｓ１には、α波の周波数帯域に脳機能の判定に利用可能な成分が含まれ、それ以外の周波数帯域に、接触状態により変動するノイズ成分が多く含まれることになるので、例えば、図３に示されるように、α波の周波数帯域（８Ｈｚ〜１３Ｈｚ）の脳波信号Ｓとそれ以外の周波数帯域の脳波信号Ｎとの比をとることにより、接触状態を良好に表すＳＮ比Ｓ２を求めることができる。したがって、パラメータ算出部７は、脳波計本体６から出力された脳波信号Ｓ１の周波数分布を求めた上で、α波の周波数帯域の脳波信号Ｓの積算値とそれ以外の周波数帯域の脳波信号Ｎの積算値との比を計算してＳＮ比Ｓ２を求めるようになっている。
【００２６】
なお、図３に示される脳波信号Ｓの代わりに、図４に示されるように、例えば、８Ｈｚおよび１３Ｈｚにおいて半値となるようなガウス分布を脳波信号Ｓとし、それ以外の脳波信号Ｎとの比を採ることによりＳＮ比Ｓ２としてもよい。また、８Ｈｚおよび１３Ｈｚに限定することなく、脳波信号のピークを中心として、例えば±３Ｈｚで半値となるようなガウス分布を脳波信号Ｓとし、それ以外を脳波信号Ｎとしてもよい。
【００２７】
前記接触状態判定部８は、パラメータ算出部７において算出されたＳＮ比Ｓ２に基づいて接触状態の良否を判定するようになっている。具体的には、全ての電極５から得られた脳波信号Ｓ１について、ＳＮ比Ｓ２の時間変化を算出するとともに、その平均値を算出するようになっている。図５にその例を示す。
【００２８】
前記接触状態判定部８は、さらに、各時刻におけるＳＮ比Ｓ２の平均値を、予め定められメモリ１１に記憶されていたしきい値Ｓ５と比較するようになっている。その結果、ＳＮ比Ｓ２が低い、すなわち、信号に対してノイズが大きいと判定された期間ｔ１ｔ２が判明した場合には、その期間ｔ１ｔ２を特定する信号Ｓ６を出力するようになっている
【００２９】
前記脳波信号補正部９は、脳波計本体６から受け取った脳波信号Ｓ１と、接触状態判定部８から受け取ったＳＮ比が低い期間ｔ１ｔ２の情報Ｓ６とに基づいて、脳波信号Ｓ１を補正するようになっている。具体的には、図６に示されるように、接触状態判定部８において、ＳＮ比が低いと判定された期間ｔ１ｔ２の脳波信号が削除され（図６（ａ））、削除された部分をなくすように、その期間ｔ１ｔ２の前後の信号が結合されるようになっている（図６（ｂ））。補正された脳波信号Ｓ３は、脳機能判定部１０に出力されるようになっている。
【００３０】
前記脳機能判定部１０は、脳波信号補正部９から入力された補正された脳波信号Ｓ３に基づいて脳機能状態を判定するようになっている。具体的には、脳波の空間的な伝達の滑らかさを示すＤα値と、その標準偏差（すなわち、時間的なゆらぎ）Ｄσ値とを算出する。Ｄα値とＤσ値との関係は、図７に示す通りである。算出されたＤα値とＤσ値を図７に示すグラフ上にプロットすることにより、被検査者がアルツハイマー病であるか、正常であるか、それらの境界であるか、あるいは、どの程度の進行状態であるかが判定できるようになっている。そして、その判定信号Ｓ４はモニタ４に出力されて表示されるようになっている。
【００３１】
このように構成された本実施形態に係る脳機能解析システム１によれば、脳波信号検出部である電極５と頭皮Ａとの接触状態を良好に示すＳＮ比をパラメータＳ２として算出し、これに基づいて脳波信号Ｓ１を補正するから、接触状態が悪い場合の脳波信号Ｓ１を判断の基礎となる情報から除外して、適正な判定を行うことが可能となる。その結果、電極５と頭皮Ａとの接触状態が不安定なペーストレス方式を採用しても、脳機能を適正に解析することができるという効果がある。
【００３２】
なお、本実施形態においては、接触状態判定部８において、全てのチャネルのＳＮ比の平均値をパラメータＳ２として使用したが、これに代えて、全チャネルのＳＮ比のばらつきを示す値、例えば、標準偏差や変動係数をパラメータＳ２として使用することにしてもよい。複数のチャネルのうち、いくつかのチャネルにおける電極５と頭皮Ａとの接触状態が悪くなると、ＳＮ比のばらつきが増大してくることから、図８に示されるように、ばらつきの平均値の時間変化を算出し、所定のしきい値と比較して、ばらつきがしきい値より大きくなる期間ｔ１ｔ２を除外すべき期間として出力することにしてもよい。
【００３３】
また、上記実施形態においては、脳波信号補正部９が、ＳＮ比の平均値が低い期間ｔ１ｔ２における全てのチャネルの脳波信号Ｓ１を除外することとしたが、これに代えて、各チャネルのＳＮ比の時間変化についても個別に監視していて、例えば、図９の鎖線Ｘで示されるように、上記期間ｔ１ｔ２においてＳＮ比が悪化しているチャネル（ここでは、チャネル２とチャネル２１）を特定し、特定されたチャネルのみについてその期間ｔ１ｔ２の脳波信号を除外して擬似的な脳波信号で補間することとしてもよい。
【００３４】
補間の仕方としては、特定されたチャネル（例えば、ＣＨ２とＣＨ２１）の除外された期間ｔ１ｔ２以外の期間における脳波信号Ｓ１に基づいて、除外された期間ｔ１ｔ２の脳波信号Ｓ１を推定する方法や、特定されたチャネル（例えば、ＣＨ２とＣＨ２１）以外のチャネルにおけるその期間ｔ１ｔ２内の脳波信号Ｓ１に基づいて推定する方法等が考えられる。例えば、除外された期間ｔ１ｔ２の前後の所定時間の脳波信号Ｓ１同士を比較し、一致の度合いを算出してその一致の度合いに応じて擬似脳波信号を生成することにしてもよい。
【００３５】
また、ＳＮ比の平均値がしきい値を下回った期間ｔ１ｔ２の前後の脳波信号Ｓ１を単に結合することとしたが、この場合には、図１０（ａ）に示されるように不連続な波形となって、その後の解析の精度が低下する可能性があるので、窓関数を用いて補正することにしてもよい。補正により図１０（ｂ）に示されるような連続的な脳波信号Ｓ１波形を得ることができる。窓関数としては、方形窓、ハニング窓、ハミング窓、ブラックマン窓等の公知の任意の窓関数を用いることができる。
【００３６】
また、除外した期間ｔ１ｔ２の補間を行うことなく、それ以外の期間の脳波信号Ｓ１を用いて細切れの脳機能パラメータＤαｉ、Ｄσｉを演算し、次式により、時間に応じて重み付けして、Ｄα、Ｄσを算出することにしてもよい。
【００３７】
【数１】
2006006665.tif 000003
ここで、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３はそれぞれ、ＳＮ比が良好な期間の時間を示し、Ｄαｉ、Ｄσｉは、それぞれそれらの期間における脳波の伝達の滑らかさと標準偏差とを示している。
【００３８】
また、上記実施形態においては、全てのチャネルのＳＮ比Ｓ２の平均の時間変化を観察して、所定のしきい値Ｓ５を下回った期間ｔ１ｔ２の脳波信号Ｓ１を判断の基礎から除外することとした。これに代えて、図１１に示されるように、脳波信号Ｓ１の検出中の各瞬間における全てのチャネルのＳＮ比Ｓ２を個別に観察し、各瞬間においてＳＮ比Ｓ２がしきい値を下回るチャネルの脳波信号Ｓ１を除外し、補間することとしてもよい。
【００３９】
例えば、図１１の瞬間においては、チャネル７とチャネル１８のＳＮ比Ｓ２がしきい値Ｓ５を下回っているため、図１２に示されるチャネル７，１８の位置における電極５と頭皮Ａとの接触状態が悪いことが判る。そこで、この瞬間におけるこれらチャネル７，１８の脳波信号Ｓ１を除外し、これに代えて、例えば、その周囲のチャネルの脳波信号Ｓ１の平均値により補間することにすればよい。例えば、チャネル７の場合には、チャネル５，９，１３，１５，１９，２０，２１の平均値、チャネル１８の場合には、チャネル１，２，３，４，５，６，１７，１９の平均値を採用すればよい。
また、上記変形例に代えて、ＳＮ比Ｓ２がしきい値を下回る期間を有する脳波信号Ｓ１全体を脳機能判定の基礎から除外して、その周囲のチャネルの脳波信号Ｓ１の平均値により補間することとしてもよい。
【００４０】
また、上記実施形態においては、電極５と頭皮Ａとの接触状態を良好に示すパラメータＳ２としてＳＮ比を採用した。これに代えて、パラメータＳ２として、各チャネルにおける脳波信号Ｓ１の振幅値を採用することにしてもよい。電極５と頭皮Ａとの接触状態が不良となる場合には、低周波の信号が出現し、図１３に示されるように、脳波信号Ｓ１の振幅が局所的に増大する（この例ではチャネル７）。そこで、このような信号が出現した場合には、その信号が持続している期間ｔ１ｔ２の全てのチャネルの信号を除外して脳機能の判定を行うことにしてもよい。
【００４１】
また、図１３の例において、振幅が局所的に増大しているチャネル７の脳波信号Ｓ１全体を脳機能の判定の基礎から除外することとしてもよい。
さらに、除外したチャネル７の脳波信号Ｓ１を、その近傍のチャネル、例えば、図１２の例では、チャネル５，９，１３，１５，１９，２０，２１の平均値により補間してもよい。
また、振幅値がしきい値を超えた期間ｔ１ｔ２のみについて、チャネル７の脳波信号Ｓ１を除外し、除外した脳波信号Ｓ１を他のチャネル等から推定した擬似的な脳波信号に置き換えて、脳機能状態の解析を行うことにしてもよい。この場合、しきい値が、α波の最大振幅値よりも大きな値に設定されていることが好ましい。
【００４２】
さらに、振幅値がしきい値を超えた期間ｔ１ｔ２についてのみ適当な係数を乗算することにより、振幅値を減衰させ、減衰された脳波信号を用いて脳機能解析を行うことにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の一実施形態に係る脳機能解析システムを示す全体構成図である。
【図２】図１の脳機能解析システムの脳機能解析装置の内部構造を示すブロック図である。
【図３】脳波信号の周波数分布の一例を示す図である。
【図４】脳波信号の周波数分布の他の例を示す図である。
【図５】パラメータとしてＳＮ比の平均値を採用した場合のパラメータと脳波との関係を示す図である。
【図６】図４においてＳＮ比の平均値がしきい値を下回った期間の処理方法の一例を示す図である。
【図７】脳機能判定に使用する脳波の空間的な伝達の滑らかさと、その標準偏差との関係を示す図である。
【図８】図１の脳機能解析システムの第１の変形例であって、パラメータとしてＳＮ比のばらつきを採用した場合のパラメータの時間変化を示す図である。
【図９】図１の脳機能解析システムの第２の変形例であって、ＳＮ比の時間変化を各チャネルごとに観察する場合を示す図である。
【図１０】図５の処理後の信号の不連続性を解消するための一手段を示す図である。
【図１１】図１の脳機能解析システムの第３の変形例であって、ＳＮ比の空間的なばらつきを示す図である。
【図１２】図１０の場合の各電極位置におけるＳＮ比の良否を示す図である。
【図１３】図１の脳機能解析システムの第４の変形例であって、パラメータとして、脳波信号の振幅を採用する場合を示す図である。
【符号の説明】
【００４４】
Ａ  頭皮
Ｓ１  脳波信号
Ｓ２  ＳＮ比（パラメータ）
Ｓ３  補正された脳波信号
Ｓ５  しきい値
１  脳機能解析システム
５  電極（脳波信号検出部）
７  パラメータ算出部
８  接触状態判定部
９  脳波信号補正部
１０  脳機能判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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１２】
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【図１３】
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