(57)【要約】      （修正有）【課題】リアルタイムでの脳波機能評価・解析する技術を確立する【解決手段】一過性の周波数成分を含む脳波から平均加算処理を加えずに、脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出す方法であって、評価対象脳波と同一カテゴリーの典型脳波波形データを事前に記録し、wavelet相関解析してデータベース化するステップと、前記データベース上で評価対象者の未知の新たに測定された脳波波形(以下、「対象脳波波形」)を１つ加えてwavelet相関解析を行い、新たな対象脳波波形と最も高い相関係数を示した典型脳波波形が表す脳内表現情報を、その単発応答としての対象脳波波形の表す脳内表現情報とリアルタイムで判断・評価するステップとを備える方法。【選択図】図１
2018000396.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一過性の周波数成分を含む脳波から平均加算処理を加えずに、脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出す方法であって、
評価対象脳波と同一カテゴリーの典型的な脳波応答（異なる脳内表現情報ごとに準備する、随意活動の影響が小さく、選定基準に従って選定した脳波波形。以下、「典型応答」または「典型脳波波形」と記す）データを事前に記録し、wavelet相関解析してデータベース化するステップと、
前記データベース上で評価対象者の未知の新たに測定された脳波波形(以下、「対象脳波波形」)を１つ加えてwavelet相関解析を行い、新たな対象脳波波形と最も高い相関係数を示した典型脳波波形が表す脳内表現情報を、その単発応答としての対象脳波波形の表す脳内表現情報とリアルタイムで判断・評価するステップとを備え、
前記脳内表現情報は、評価対象者の脳内の神経細胞群の神経活動によって表現される情報であり、かつ、嗅覚や視覚など異なる感覚ごと、あるいは言語や運動や快・不快やストレスなど異なる機能ごとに、脳の異なる領野で処理され、決まった経路を構成する領野で統合され、必要な情報に変換されるものであり、これらの脳内表現情報のカテゴリーは、感覚や機能ごと、およびそれらの情報統合系ごとに異なるものとして扱われ、評価対象とする脳内表現情報が最も他の脳内表現情報の影響を受けにくいと考えられる領野あるいはそれに準ずる領野の活動を最もよく反映する記録部位で記録した同一カテゴリーの脳波波形間のwavelet相関解析を行うことを特徴とする、評価対象者の脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出す方法。
【請求項２】
脳内表現情報が、嗅覚、視覚、体性感覚、痛覚、言語、文字、ストレス、恐怖、精神障害、運動機能、事象（虚偽検出を含む）からなる群から選ばれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を2例ずつ事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なすことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
評価・読み出す脳内情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型的な脳波応答を1例ずつ事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を分類する情報の類似性が高い場合は典型応答例数を多くし、類似性が低い場合は典型応答例数を少なくして事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた最高相関係数値を示す脳波波形ペアの内で個別の相関係数の平均が高い方の脳波波形と評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を1例目とし、2番目に相関係数が高い脳波波形ペアの中で個別の相関係数の平均値が低い方の脳波波形を2例目の典型脳波波形として、これらの典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた個別の相関係数の平均値が上位から第2位となる脳波波形と下位から第2位になる脳波波形を典型脳波波形2例として、典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
典型脳波波形のみで事前に実施可能な処理を済ませておき、対象脳波波形記録後に行う処理を可能な限り少なくし、評価・読み出しに要する時間を可能な限り短縮してリアルタイム性を高めた、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
選定する典型脳波波形として、評価対象とした脳波波形を典型脳波波形候補として事前に取得した同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群に加え、選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた最高相関係数を示す脳波波形ペアの内で個別の相関係数の平均が高い方の脳波波形と評価・読み出す脳内情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を1例目とし、2番目に相関係数が高い応答ペアの中で個別の相関係数の平均値が低い方の応答を2例目の典型脳波波形として選定することで、応答の多様性をより広くカバーする典型応答2例を更新し、最適な評価結果を得る、請求項３，６〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
対象者の身体状態を血圧や体温や脈拍など脳活動に影響を与える異なる状態を区別し、区別された身体状態毎に、典型脳波波形を用意し、典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
対象者の身体状態を血圧や体温や脈拍など脳活動に影響を与える異なる状態を区別し、区別された身体状態毎に評価を行うための典型脳波波形が用意されていない場合は、別の区分の身体状態での典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なし、かつ、現在の身体状態での典型脳波波形として評価した対象脳波波形を既存の典型脳波波形と入れ替えることで異なる身体状態の典型脳波波形グループを構築していく、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
評価対象とする脳波の応答区間を設定するために、応答開始あるいは反応開始と同時に発生させるタイミング信号、あるいはある一定の時間を経て応答開始あるいは反応開始が起きる、刺激開始あるいはきっかけのシグナルを利用して発生させる示すタイミング信号を利用し、タイミング信号と同時あるいは一定の時間経過後となる応答開始あるいは反応開始から典型脳波応答の応答時間長だけの時間を応答時間として、対象脳波波形を記録し、2〜45Hzの成分を対象に脳波波形の脳内表現情報を評価する請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、脳波から一過性の脳内情報を評価・読み出す方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、同じ刺激に対して誘起される脳波を繰返し測定し、複数の脳波波形を平均処理してS/N比を高めた波形上で、ピーク振幅値で応答強度を評価するか、波形全体を用いた多変量解析により脳波の特徴を抽出していた。
【０００３】
特許文献１は、時系列信号の解析方法を提供し、それにより単発応答群の類似性の評価が可能になっていたが、リアルタイムで脳波に表現された脳内表現情報を評価・読み出す利用方法は考えられていなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３０９１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の技術では、単発応答の評価が必要なリアルタイムでの脳波機能評価・解析は不可能であった。
【０００６】
本発明は、リアルタイムでの脳波機能評価・解析する技術を確立することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、以下の脳波から一過性の脳内情報を評価・読み出す方法を提供するものである。
項１．  一過性の周波数成分を含む脳波から平均加算処理を加えずに、脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出す方法であって、
評価対象脳波と同一カテゴリーの典型的な脳波応答（異なる脳内表現情報ごとに準備する、随意活動の影響が小さく、選定基準に従って選定した脳波波形。以下、「典型応答」または「典型脳波波形」と記す）データを事前に記録し、wavelet相関解析してデータベース化するステップと、
前記データベース上で評価対象者の未知の新たに測定された脳波波形(以下、「対象脳波波形」)を１つ加えてwavelet相関解析を行い、新たな対象脳波波形と最も高い相関係数を示した典型脳波波形が表す脳内表現情報を、その単発応答としての対象脳波波形の表す脳内表現情報とリアルタイムで判断・評価するステップとを備え、
前記脳内表現情報は、評価対象者の脳内の神経細胞群の神経活動によって表現される情報であり、かつ、嗅覚や視覚など異なる感覚ごと、あるいは言語や運動や快・不快やストレスなど異なる機能ごとに、脳の異なる領野で処理され、決まった経路を構成する領野で統合され、必要な情報に変換されるものであり、これらの脳内表現情報のカテゴリーは、感覚や機能ごと、およびそれらの情報統合系ごとに異なるものとして扱われ、評価対象とする脳内表現情報が最も他の脳内表現情報の影響を受けにくいと考えられる領野あるいはそれに準ずる領野の活動を最もよく反映する記録部位で記録した同一カテゴリーの脳波波形間のwavelet相関解析を行うことを特徴とする、評価対象者の脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出す方法。
項２．  脳内表現情報が、嗅覚、視覚、体性感覚、痛覚、言語、文字、ストレス、恐怖、精神障害、運動機能、事象（虚偽検出を含む）からなる群から選ばれる、項１に記載の方法。
項３．  評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を2例ずつ事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なすことを特徴とする、項１又は２に記載の方法。
項４．  評価・読み出す脳内情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型的な脳波応答を1例ずつ事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、項１又は２に記載の方法。
項５．  評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を分類する情報の類似性が高い場合は典型応答例数を多くし、類似性が低い場合は典型応答例数を少なくして事前に取得しておき、それらの典型脳波波形グループに評価対象とする対象脳波波形１つを記録・追加し、この典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、項１又は２に記載の方法。
項６．  選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた最高相関係数値を示す脳波波形ペアの内で個別の相関係数の平均が高い方の脳波波形と評価・読み出す脳内表現情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を1例目とし、2番目に相関係数が高い脳波波形ペアの中で個別の相関係数の平均値が低い方の脳波波形を2例目の典型脳波波形として、これらの典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、項３に記載の方法。
項７．  選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた個別の相関係数の平均値が上位から第2位となる脳波波形と下位から第2位になる脳波波形を典型脳波波形2例として、典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、項３に記載の方法。
項８．  典型脳波波形のみで事前に実施可能な処理を済ませておき、対象脳波波形記録後に行う処理を可能な限り少なくし、評価・読み出しに要する時間を可能な限り短縮してリアルタイム性を高めた、項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
項９．  選定する典型脳波波形として、評価対象とした脳波波形を典型脳波波形候補として事前に取得した同一の脳内表現情報を表現する脳波波形群に加え、選定する2例の典型脳波波形として、事前に取得した4例以上の同一の情報を表現する脳波波形群でwavelet相関解析を行い、得られた最高相関係数を示す脳波波形ペアの内で個別の相関係数の平均が高い方の脳波波形と評価・読み出す脳内情報を同一のカテゴリー内で異なる情報毎に、評価対象とする対象者の典型脳波波形を1例目とし、2番目に相関係数が高い応答ペアの中で個別の相関係数の平均値が低い方の応答を2例目の典型脳波波形として選定することで、応答の多様性をより広くカバーする典型応答2例を更新し、最適な評価結果を得る、項３，６〜８のいずれか１項に記載の方法。
項１０．  対象者の身体状態を血圧や体温や脈拍など脳活動に影響を与える異なる状態を区別し、区別された身体状態毎に、典型脳波波形を用意し、典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なす、項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
項１１．  対象者の身体状態を血圧や体温や脈拍など脳活動に影響を与える異なる状態を区別し、区別された身体状態毎に評価を行うための典型脳波波形が用意されていない場合は、別の区分の身体状態での典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行い、対象脳波波形が最も高い相関係数を示す典型脳波波形の表す脳内表現情報を対象脳波波形が表す脳内表現情報と見なし、かつ、現在の身体状態での典型脳波波形として評価した対象脳波波形を既存の典型脳波波形と入れ替えることで異なる身体状態の典型脳波波形グループを構築していく、項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
項１２．  評価対象とする脳波の応答区間を設定するために、応答開始あるいは反応開始と同時に発生させるタイミング信号、あるいはある一定の時間を経て応答開始あるいは反応開始が起きる、刺激開始あるいはきっかけのシグナルを利用して発生させる示すタイミング信号を利用し、タイミング信号と同時あるいは一定の時間経過後となる応答開始あるいは反応開始から典型脳波応答の応答時間長だけの時間を応答時間として、対象脳波波形を記録し、2〜45Hzの成分を対象に脳波波形の脳内表現情報を評価する項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、リアルタイムの脳波機能評価や脳波を用いた精神ストレス評価が可能となり、脳波解析、脳機能評価・検査、精神ストレス検査、ALS患者用リアルタイム会話インターフェイス、義手・義足リアルタイム脳波制御用インターフェイスなどの解析・インターフェースツール（ソフト）が開発・普及されるようになると期待される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】典型脳波波形の選択方法を示すフローチャート
【図２】前梨状皮質の匂い応答脳波波形間の相関係数行列
【図３】前梨状皮質の匂い応答脳波波形の時間-周波数-パワー波形(wavelet transform：2-45 Hz)
【図４】Wavelet変換とWavelet相互相関プロファイル（9周波数）への変換
【図５】Wavelet変換関数
【図６】前梨状皮質の出力層の匂い応答脳波波形の例
【図７】前梨状皮質の出力層の匂い応答脳波波形のWavelet相互相関プロファイルの例
【図８】前梨状皮質の匂い応答脳波波形間のWavelet相関行列
【図９】Wavelet相関解析の8-13Hz成分変化感受性(最大パワー成分の変化の場合)
【図１０】Wavelet相関解析の周波数成分変化への感受性
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の方法では、リアルタイム性を実現するために、個人・カテゴリー別に異なる脳内表現に対する典型的な脳波応答データを事前に記録し、wavelet相関解析を行ってデータベース化しておき、このデータベース上で個人・カテゴリー別に、未知の新たに測定された脳波波形を１つ加えて解析を行い、新たな測定脳波波形と最も高い相関係数を示した典型脳波波形が表す脳内表現情報を、その単発応答としての脳波波形の表す脳内表現情報とリアルタイムで判断・評価する。最も高い相関係数は、0.6以上、好ましくは0.7以上、より好ましくは0.8以上である。最も高い相関係数が0.6未満の場合、事前にデータベース化されたカテゴリーにおいて、脳内表現情報は得られない。
【００１１】
本発明において、脳内表現情報は、脳内の神経細胞群の神経活動によって表現される情報を指し、そのカテゴリーとしては、例えば、嗅覚、視覚、体性感覚、痛覚、言語、文字、ストレス、恐怖、精神障害、運動機能、事象（虚偽検出を含む）などが挙げられ、これらカテゴリーの少なくとも１種の脳内表現情報を本発明によりリアルタイムで評価・読み出しできる。本明細書では、カテゴリー毎に典型脳波波形グループを構成し、そのグループと未知の１つの脳波を比較する。例えば、嗅覚は１つのカテゴリーであり、実施例で使用したラベンダー(Lav、ラベンダーエッセンシャルオイル)、リナロール(Lina、ラベンダーの主成分)、mc4（直鎖脂肪酸1成分）、mc468（直鎖脂肪酸3成分混合）などの匂い成分による嗅覚の脳波は嗅覚という１つのカテゴリーに含められる。嗅覚の脳内表現情報を得るためには、多数の匂い物質に対しwavelet相関解析を行い、嗅覚に関するデータベースを準備する必要がある。嗅覚は、類似の匂いを構成する物質が多数あるので、これらの類似の匂い(例えばスペアミントとキャラウェイ)を区別するためには、類似の匂いの物質について、典型脳波波形例数を多数準備し、類似の匂いは１つの集合として匂いを大まかに評価する(例えば柑橘系の匂いは、柑橘系という１つの集合と評価する)場合には、典型脳波波形例数を少なくしてもよい。
【００１２】
本明細書において、「類似性が高い場合」とは、例えば多数の匂いを区別する場合が挙げられ、類似する多数の匂い(匂い物質の種類と組み合わせ、濃度など)を区別するために、事前に取得する典型脳波波形データ数を多くする必要がある。「類似性が低い場合」とは、例えば痛覚が２段階〜３段階のような大まかな段階に分けている場合が挙げられ、区別する痛覚の種類が少ない場合には、事前に取得する典型脳波波形データ数は少なくてもよい。例えば、匂い情報であっても、快適な匂い、不快な匂いの２種類に分けるような場合には、「類似性が低い場合」に該当し、事前に取得する典型脳波波形データ数は少なくてもよい。
【００１３】
本明細書において、「対象脳波波形」は、評価対象者の未知の新たに測定された脳波波形を意味し、典型脳波波形グループ＋対象脳波波形１つの間でwavelet相関解析を行うことで、評価対象者の脳内表現情報をリアルタイムで評価・読み出すことができる。
【００１４】
本発明では、事前に準備されたカテゴリーにおける脳内表現情報の範囲内で判断・評価され、事前準備されていないカテゴリーの脳内表現情報は判断・評価の対象外である。さらに、未知の１つの脳波で２以上のカテゴリーにおいて相関係数が0.6以上になる場合には、２以上の脳内表現情報が同時に得られることになる。例えばハーブの匂いでストレスが軽減される場合には、嗅覚とストレスの両方のカテゴリーの脳内表現情報を同時に得られる可能性がある。
【００１５】
本明細書において、脳波波形としては、対象の脳内表現情報を反映した脳波の内で異なるカテゴリーの脳内表現情報を含む他の脳内表現情報に起因する随意活動の影響が小さく、同一の脳内表現情報を反映した脳波波形との間で高い相関係数が得られる脳波波形を指し、このような脳波波形は、「典型応答」または「典型脳波波形」と記載する場合がある。
【００１６】
脳波は、評価対象機能を担う脳部位および関連領野近傍から最も顕著な脳波波形を記録することが可能であり、評価対象に適した記録部位で記録した脳波波形を利用することが望ましい。例えば、国際10−20法による電極配置で説明すると通常、両耳朶連結（A1+A2）を基準点として、文字認識のN2波の場合は左側頭部T5、P3波の場合は後頭部中央Pz、視覚応答の場合は左側頭部T5、言語応答の場合は通常の左半球優位の場合はT3での記録を評価対象としT4での記録を参照比較し、右半球優位の場合はT4での記録を評価対象としT3での記録を参照比較とする。体性感覚応答では、前頭部F3およびF4、嗅覚の場合は頭頂部中央Cz、精神障害関連および運動機能および事象関連電位（文脈の不一致により生じるN400を虚偽検出に使う例も含む）および恐怖やストレスを評価するための随伴性陰性変動（CNV）応答あるいは命令刺激後陰性変動（PINV）応答の場合では前頭部中央Fz、頭頂部中央Cz、後頭部中央Pz、痛覚誘発脳磁波（MEG）応答（信号源は視床−島−帯状回および前内側部側頭葉の経路上にあると予想されている）の場合は左頭頂C3および右頭頂C4、眼球運動EOGを左眼または右眼上外側皮膚表面で記録モニターし応答と重なった場合は評価対象としない。電極配置は、10％法（拡張10-20法）のような国際10−20法に準じる方法に従い行ってもよい。
【００１７】
本発明では、評価及び読み出しの対象となる脳内表現情報の種類により対象となる脳波を選択する。例えば、脳内表現情報が視覚の場合には、視覚応答に関与する左側頭部T5に電極を配置して記録された脳波波形を評価対象として視覚の情報を得ることができ、脳内表現情報が体性感覚の場合には、前頭部F3およびF4の脳波を測定すればよい。その他の脳内表現情報についても適切な電極配置とそれにより得られる脳波を選択することにより、評価及び読み出しすることができる。
【００１８】
脳波は、身体状態により影響を受けるので、リアルタイムでの脳内表現情報の評価・読み出しをより精密に行う場合、身体状態ごとに区別して行うことが好ましい。例えば血圧の場合、安静／休息時のような血圧の低いときと、活動／興奮時のような血圧の高いときとで典型脳波を別々に準備し、身体状態の情報を入力して、リアルタイムでの脳内表現情報の評価・読み出しを行ってもよい。身体状態は、１つの状態について区別してwavelet相関解析を行ってもよく、２以上の身体状態の組み合わせ(例えば体温と脈拍)ごとにwavelet相関解析を行ってもよい。脳波に影響を与える身体状態としては、血圧、体温、脈拍などが挙げられる。
【００１９】
本発明において、「タイミング信号」とは、刺激提示開始に同期して発生させる記録開始トリガ信号や、ALS患者の意思表示を開始する1秒前など決まった時間を挟んで決まったルールに従った目や特定の筋肉の動きを検出して発生する信号や、対象者が自身の意思表示を開始することを表すきっかけとして利用するスイッチ押しによって発生する信号である。この「タイミング信号」を利用することにより、応答開始や意思表示・反応開始時を特定し、脳内表現情報を反映しない区間をなるべく低減させて典型的応答波形と同じタイミングで対象脳波波形の記録を開始し、典型的応答波形と同じ時間長の対象脳波波形を記録する。刺激開始と同期した「タイミング信号」を発生させる場合は、「タイミング信号」発生時から感覚器に刺激が到達するまでの一定となる時間経過を待って対象脳波波形の記録を開始し、ALS患者の「タイミング信号」の場合は1秒間など設定した意思表示開始までの時間経過後に対象脳波波形の記録を開始する。
【００２０】
以下において、脳内表現情報のカテゴリーが嗅覚の情報である場合を例に取り説明するが、他のカテゴリーの場合も以下の記載を参考にして脳内表現情報をリアルタイムで判断・評価することができる。なお、本明細書において、mc4はブタン酸を示し、mc6はヘキサン酸を示し、mc8はオクタン酸を示し、mc468は、ブタン酸とヘキサン酸とオクタン酸の混合物を示す。
【００２１】
表１に８つのラベンダー脳波波形の繰返し測定データ(1st、2nd、3rd、4th、6th、7th、8th、9th)を示す。なお、１つ(5th)の測定データは、大きな振幅の自発活動が匂い応答脳波波形に重なって含まれていたため、評価困難として除外している。表４に示すmc468脳波波形測定データ３つ中では３つ（1st、3rd、4th）がmc468と判定可能であり、１つ(2nd)は前述の例と同様に大きな振幅の自発活動が匂い応答脳波波形に重なって含まれていたため、評価困難として除外している。
【００２２】
本明細書では、典型脳波波形として各１脳波波形データのみを選択し、典型脳波波形グループを構成させる場合は、同一の脳内表現情報に対応する脳波波形間でwavelet相関解析を行い（ラベンダー脳波波形の場合を表1に示す）、最も相関係数が高くなる脳波波形ペアの内で、同一情報の脳波波形間の平均相関係数が高い方の脳波波形（表１のラベンターでは4番目に記録した脳波波形：4th Lav、表４のmc468では3番目に記録した脳波波形：3rd mc468）を選ぶことが望ましい。本発明では、脳波の平均加算処理を行うことはなく、平均wavelet変換プロファイルを典型脳波波形として利用しない。その理由は、2つある。第１の理由は、脳波波形間での代表的9周波数毎の位相再現性が低く、平均化により脳内表現情報を反映しその評価に必要な信号成分のS/N比が改善される保証がないことである。第２の理由は、2例の典型脳波波形を用いる場合に正解率を上げるためには2例の平均相関係数の相違が大きく、その脳内表現情報種に対応する脳波波形のばらつきのなるべく広い範囲をカバーし、他の脳内表現情報種に対応する脳波波形との相関係数は低く保つ条件を満たす必要があるためである。
【００２３】
本発明の好ましい１つの実施形態において、典型脳波波形群の２つの選択方法を以下に例示する。
【００２４】
下記において、推奨の1-1)が最も好ましい実施形態であり、準推奨の2-1)が次に好ましい実施形態であり、1-2)は使用可能な実施形態である。2-2)は、望ましくない実施形態であり、本発明では選択しない。
【００２５】
１）脳内表現情報種毎に２つの典型応答を用いる場合：
1-1）推奨：同一脳内情報を反映する脳波波形間で2〜45-Hz wavelet相関解析での最高相関係数を示す脳波波形ペアの中で他の同一脳内情報を反映する脳波波形との相関係数の平均値が高い方の脳波波形と2番目に高い相関係数を示す脳波波形ペアの内で他の同一脳内情報を反映する脳波波形との相関係数の平均値が低い方の脳波波形を選択することが望ましい。
【００２６】
1-2）同一脳内情報を反映する脳波波形間で2〜45-Hz wavelet相関解析での最高相関係数を示す脳波波形ペアの2つの脳波波形を選択することは望ましくないが、利用は可能である。
【００２７】
２）脳内表現情報種毎に１つの典型脳波波形を用いる場合：
2-1）準推奨：同一脳内情報を反映する脳波波形間で2〜45-Hz wavelet相関解析での最高相関係数を示す脳波波形ペアの中で他の同一脳内情報を反映する脳波波形との相関係数の平均値が高い方の脳波波形を選択することが望ましい。
【００２８】
2-2）同一脳内情報を反映する脳波波形間で2〜45-Hz wavelet相関解析で他の同一脳内情報を反映する脳波波形との相関係数の平均値が低い脳波波形を選択することは望ましくない。
【００２９】
0〜2 Hzの脳波波形(時系列)データは、異なる脳内表現情報間でも高い相関係数を示す場合が多く（図2B）、0〜45 Hz成分を従来の相関解析で比較した場合も一部の脳波波形間でのみ相関係数を高くすることに寄与し（図2A）、正しく脳内表現情報を推定する確率を低下させるのでwavelet相関解析には使用しない。
【００３０】
一方、2〜45 Hzの脳波データは、脳内表現情報の評価に好ましく使用される。2〜45 Hzの脳波データは従来の相関解析では同一匂い種に対する脳波波形間のすべてで低い相関係数しか得られないが、wavelet相関解析では、嗅覚2次中枢の最大領野である前梨状皮質に入力される信号を反映した脳波波形では匂い刺激提示順に相関行列を並べた時に高い相関係数が対角線周辺に局在すること（図2D）から刺激履歴依存性相関があることが可視化されており、脳内表現情報を評価するために適切であることは図2にも示されている。また、前梨状皮質の匂い応答脳波波形の2〜45 Hz成分の時間-周波数-パワー波形(wavelet transform：2〜45 Hz)を図３に示し、同じ匂いのwavelet変換波形はよく似ており、異なる匂いのwavelet変換波形には応答初期の10 Hz以下の低周波成分の相違など匂い種に依存した異なる特徴があることが分かる。匂い刺激は1秒間だけ、脳波波形とwavelet変換波形の間のバー（2.5秒〜3.5秒の1秒間）で示す時間だけ提示されている。Wavelet変換では、周波数は図5により得られる離散的な値となり、それらに対して時間-パワープロファイルが得られ、wavelet変換周波数間の周波数におけるパワー値は、上下直近の離散値となるwavelet変換周波数でのパワー値を周波数に対して線形関係で内挿したパワー値を計算し、対応・表示させる。
【００３１】
Wavelet変換とWavelet相互相関プロファイル（9周波数）への変換の手順を図4に示す。解析に用いる9周波数は、wavelet変換関数により得られる離散的な周波数から、デルタ帯（2〜4 Hz）の代表として3.78 Hz、シータ帯（4〜8 Hz）の代表として7.56 Hz、アルファ帯（8〜13 Hz）の代表として10.7 Hzおよび12.29 Hz、低ベータ帯（13〜20 Hz）の代表として15.13 Hz、高ベータ帯（20〜30 Hz）の代表として21.39 Hzおよび26.33 Hz、ガンマ帯（30〜45 Hz）の代表として30.25 Hzおよび34.75 Hzの9周波数をそれぞれの帯域からなるべく均等な間隔になるように選んだ。匂い応答の場合は、10 Hz付近の応答パワーが顕著であり、やや高い周波数領域に一過性の応答減弱スポットが特徴的に表れるように思われたので、10.7 Hzおよび12.29 Hzの両者を比較対象に加えた。解析対象の脳波波形の特徴に応じて、比較する9周波数を選択することが好ましいが、特徴が不明な場合は、この9周波数を用いることができる。
【００３２】
Wavelet相関解析を用いることにより以下の1)〜5)の効果が得られる：
１）位相の影響を排除、
２）周波数・時間分解能の改善、
３）特徴的な周波数成分毎の類似性の比較、
４）相互/自己相関係数比の対数により、同じ脳波振幅増減率を符号の異なる同一値として比較、
５）相互/自己相関係数比プロファイルにより、同一被験者の脳波波形群内で類似性のre-scaling。
【００３３】
Wavelet変換関数は、例えば図5に示され、図5及び公知文献(例えばTorrence, C., Compo, G.P., 1998. A practical guide to wavelet analysis. Bull. Am. Meterol. Soc. 79, 61-78.；特許文献1)の記載を参照して当業者であればWavelet変換を行うことができる。
【００３４】
本発明の方法の好ましい実施形態の１つにおいて、異なる脳内表現情報種毎に2例の典型脳波波形を用いて評価する場合に正解率を高めることができる長所を有する。2例の典型脳波波形を選択・利用する場合、1例目の典型脳波波形（◎）は前述の1例の典型脳波波形のみを用いる場合と同じ脳波波形であるが、もう1例の典型応答としては、最も相関係数が高くなる脳波波形ペアのもう１方の脳波波形（表１のラベンダーでは2番目に記録した脳波波形、2nd Lav）は選ばない。これは、よく似た脳波波形を2例選ぶと、相関係数が0.6以上に高くなる脳波波形の範囲が狭まり、同一情報の脳波波形であっても0.6以下の相関係数となり正しく推定できない比率が高まるためである。正しく評価される脳波波形のばらつきの範囲を拡げるために、2例目の典型応答としては、その脳内表現情報種に対応する脳波波形群の内で2番目に高い相関係数が得られる脳波波形ペアの内で、平均相関係数値が低い方の脳波波形（ラベンターでは3番目に記録した応答、3rd Lav、全体の７番目、△））を選ぶことが望ましい(表１)。これらの典型脳波波形の選択方法をフローチャートにして図1に示す。また、被評価脳波応答が分類された典型脳波波形群（１つまたは2つ）は、それを典型脳波波形に選択した同一脳内表現情報種の脳波波形群に対象脳波波形を加えて、再度、典型脳波波形の選択手順を行い、対象脳波波形が典型脳波波形基準に適合する場合は、基準に適合しなくなった既存の典型脳波波形と入れ替えたものを典型脳波波形群とする。
【００３５】
対象のカテゴリーに対する典型脳波波形群を事前に選択していない場合、対象のカテゴリーに近いカテゴリーの典型脳波波形群を用いて、対象脳波波形の脳内表現情報を相関係数0.6以上で最も高くなる典型脳波波形の脳内表現情報と同じであると推定してもよい。これを新カテゴリー典型脳波波形として扱い、この手順を繰り返して異なる脳内表現情報種すべての典型脳波波形群が揃った段階で、新カテゴリーの典型脳波波形群として利用することも可能である。
【００３６】
対象のカテゴリーの典型脳波波形群に対象脳波波形１つを加えて、wavelet相関解析を行い、対象脳波波形と最も高い相関係数が得られる典型脳波波形の脳内表現情報を、その対象脳波波形の脳内表現情報として評価し、第二候補としては、2番目に相関係数が高い典型脳波波形の脳内表現情報とする。表2〜表4の結果から、mc4、リナロール、mc468それぞれの典型脳波波形を2つずつ選び、さらに、RN(リンゲル液、無臭)の１つの典型脳波波形も合わせて先のラベンダーの典型脳波波形2つ（◎と△）に加えて5種の脳内表現情報に対する合計9つの典型脳波波形群で、12個の脳波波形の脳内表現情報を推定・評価した結果を表5に示す。最高相関係数で正しく推定できた割合は75%、第二候補までに正解が含まれる割合は92％となった。本手法では、相関係数が0.6未満となる場合は、評価不可と判定した。一方、5種の脳内表現情報それぞれに1つの典型脳波波形を選択した場合、16個の脳波波形では第一候補での正解率は69％、第二候補までに正解が含まれる割合は88％となった(表6)。また、後者で、前者で推定した12個の脳波波形に限定した場合は、2つずつの典型脳波波形を用いた場合と、正解率は同じとなった。ラベンダーの2つの典型脳波波形を最高相関係数を示す脳波波形ペア(2ndと4th)にした場合、ラベンダー応答の正解率が67%から50%に低下し、12脳波波形全体でも67%に低下した（表7）。mc468の典型脳波波形の2つ目をmc468脳波波形間の相関係数がmedian(4th)となる脳波波形に入れ替えた場合、正解率の低下はなかったが、推定根拠となる相関係数はやや低下する場合が多くあった（表9）。1つの典型脳波波形群での評価で、典型脳波波形を2つ基準に合わないものと入れ替えると、顕著に正解率が低下し（表8）、1つのみ基準に合わないものにした場合は、その中間的な正解率の低下がみられた（表10）。
【００３７】
嗅覚2次中枢の中で匂い表現信号を表現していると推定される前梨状皮質の出力層の匂い応答脳波波形例を図6に、そのwavelet相互相関プロファイルの例を図7に示し、これらの匂い応答脳波波形間のWavelet相関行列を図8に示す。図8の結果から、前梨状皮質の入力層には、図2Dと同様に匂い刺激提示順に行列を並べ替えると高い相関係数が対角線周辺に収束する性質があることから（図8Aと8Bの比較）、匂い刺激の履歴依存性があることが分かる。また、出力層の匂い応答脳波波形では、同一の匂い情報間での相関が均一に高くなり、かつ異なる単一成分匂い情報間での相関が低くなることから（図8C）、匂い種依存的相関があることが分かり、また、刺激順に並べ替えても高い相関係数が対角線周辺に収束しない（図8D）から刺激履歴依存性はなくなっていることが分かる。
【００３８】
Wavelet相関解析は、2〜45 Hzで行うことができるが、10種の周波数帯（2-4 Hz、4-8 Hz、8-13 Hz、13-20 Hz、20-30 Hz、30-45 Hz、8-30 Hz、2-8 Hz、13-45 Hz及び4-45 Hz）の成分を0.2〜2倍変化させて解析したときのWavelet相関係数値を求め、図10の折れ線グラフに示した。このグラフは、Wavelet相関解析の周波数成分変化への感受性を示しており、匂いの脳内表現情報の場合に最大の寄与をするのは、0.2倍に成分変化させた場合に相関係数が最小値を示す8-13 Hz成分(最大パワー成分の変化の場合)であることが分かる。この8-13 Hz成分のみを同様に変化させた時のWavelet相関行列を図9に示す。図9の対象成分を1倍にした列の相関係数値は、図10の8-13 Hzの折れ線グラフに対応している。このような解析からWavelet相関解析での各周波数帯の寄与度を評価することも可能である。
【００３９】
【表１】
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【００４０】
【表２】
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【００４１】
【表３】
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【００４２】
【表４】
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【００４３】
【表５】
2018000396.tif 000007
【００４４】
【表６】
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【００４５】
【表７】
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【００４６】
【表８】
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【００４７】
【表９】
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【００４８】
【表１０】
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【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、脳波解析、脳機能評価・検査、精神ストレス検査、ALS患者用リアルタイム会話インターフェイス、義手・足リアルタイム脳波制御用インターフェイスなどに応用できる。
【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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