(57)【要約】【課題】被験者への負担をより低減させた方法により、ストレスを定量的に評価することが可能なストレス測定装置を提供する。【解決手段】本発明は、被験者のストレス状態を評価するためのストレス評価装置であって、被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する信号取得手段と、信号取得手段により所定時間内において取得された脳電位信号からパワースペクトルを算出し、δ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値の、該第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み該第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を計算することによりストレス状態評価のための指標値を決定し、当該指標値と、予め設定された基準となる指標値である基準指標値とに基づいて被験者のストレス状態を評価する演算手段と、を備える。【選択図】図１
2018057510.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のストレス状態を評価するためのストレス評価装置であって、
前記被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する信号取得手段と、
前記信号取得手段により所定時間内において取得された脳電位信号からパワースペクトルを算出し、δ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値の、該第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み該第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を計算することによりストレス状態評価のための指標値を決定し、当該指標値と、予め設定された基準となる指標値である基準指標値とに基づいて前記被験者のストレス状態を評価する演算手段と、
を備えるストレス評価装置。
【請求項２】
前記基準指標値は、複数の被験者の安静時及びストレス時の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値の安静時及びストレス時のそれぞれの平均値及び標準偏差であり、
前記演算手段は、安静時及びストレス時のそれぞれの平均値及び標準偏差を用いて、前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値のＺスコアをそれぞれ算出し、それぞれのＺスコアの大きさの組み合わせから前記被験者のストレス状態を評価する、請求項１に記載のストレス評価装置。
【請求項３】
前記基準指標値は、過去に前記被験者の脳電位信号に基づいて算出された複数の前記指標値であり、
前記演算手段は、前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値を、過去に前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された複数の前記指標値と比較することによりストレス状態を評価する、請求項１に記載のストレス評価装置。
【請求項４】
前記第１の周波数帯域は１〜４Ｈｚであり、前記第２の周波数帯域は４〜２０Ｈｚである、請求項１から３のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
【請求項５】
前記信号取得手段は、前記被験者の国際１０−２０法におけるＦ７の部位又は該部位の半径３０ｍｍ以内に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する、請求項１から４のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
【請求項６】
被験者のストレス状態を評価するためのストレス評価方法であって、
前記被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得するステップと、
前記信号取得手段により所定時間内に取得された脳電位信号からパワースペクトルを算出するステップと
δ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値の、該第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み該第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を計算することによりストレス状態評価のための指標値を決定するステップと、
前記指標値と、予め設定された基準となる指標値である基準指標値とに基づいて前記被験者のストレス状態を評価するステップと、
を有するストレス評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ストレス評価装置及び方法に関し、特に脳電位に基づいてストレス状態を評価するストレス評価装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、労務管理等の現場で従業員の精神的ストレスを推定する方法としては、問診票によりチェックする方法が主に用いられてきた。しかしながら、問診票によるチェックは主観的要素が強いため、被験者の打算によりストレス被害を装う場合やストレス被害を隠蔽する場合には、誤った判断がなされるという問題があり、より客観的な評価方法の開発が望まれている。
【０００３】
脳が悲しみや恐怖といった精神的ストレスを受けると、情動の中枢である大脳辺縁系に大きな影響が及ぶが、一次的な情動反応は、主として、扁桃体部分で生成されると考えられる。例えば、非特許文献１には、ペットを亡くした２０名の被験者に当該ペットに関連する言語的タスクを課してｆＭＲＩで活動部位を調査した結果、悲しみや忌避に対応して扁桃体を中心とした部分に優位な活性が観測されることが開示されている。この一次的な神経活動は、同じく大脳辺縁系の中にある視床下部の神経核に働きかけ、交換神経及び副交感神経からなる自律神経系を介して、二次的な生理反応（例えば血圧や、脈拍、瞳孔反応等）を惹き起こすことが知られている。また二次的な反応は前頭部にもおよび、側坐核を中心とした「喜びの中枢」としての自己報酬系の活動を抑制することが知られている。更には、精神疾患により喜びの感情が低下した被験者では、側坐核の活動低下とともに、前帯状皮質の脳波（ＥＥＧ）のδ成分が増加することが知られている（非特許文献２）。
【０００４】
このような、ストレスに関係した脳内活動の生理学的な変化をＰＥＴやｆＭＲＩ法で観測すれば、ストレスの客観的評価がより正確に行えるものと期待される。しかし同位元素を使ったＰＥＴでは、装置が大がかりなことのみならず、測定に放射線被曝を伴うため、繰り返しの測定が必要なストレス検査には不向きである。また、ｆＭＲＩ法では、強磁場および高周波電磁界に被験者をさらすため、ペースメーカや、金属製補綴材等を体内に有する被験者には使用できないのみならず、強磁場発生のための大がかりな装置が必要であり、使用環境が大幅に限定される。これらの測定法の代わりに用いることができるＭＥＧ（Magneto-encephalogram）法においても、強固な磁気シールドが必要であるのみならず、超電導を実現するための冷却装置を必要とするなど、大規模かつ高価な測定装置が必要である。
【０００５】
これに対して、頭皮上から観測される脳電位（脳波）による脳内活動の生理学的な変化の測定は、大がかりな装置を必要としないため、広く臨床現場で使用されてきた。
【０００６】
頭皮上の電位分布を多数の電極によって観測する一般的な臨床現場では、国際１０-２０法における１９個の電極を用いて観測される脳電位を、ペンレコーダあるいはコンピュータ内のメモリに記録することが行われてきた。例えば、頭皮上で観測される脳電位を脳内部に仮定した等価ダイポール電源によって生成されるものと仮定し、頭皮上の脳電位分布から、等価ダイポール電源の位置、方向、電流値を逆推定する「ダイポール推定法」によって等価表現する方式が開発されてきた（非特許文献３）。この方法においては、頭皮上の電位分布から脳内部のダイポールを逆推定するため、多次元空間内での探索作業を伴う大規模な演算を必要とするのみならず、安定な解を得るために多数の電極数を必要としていた。
【０００７】
他方、頭皮上に配置した１０個の電極から観測される脳電位を用いて、被験者の感性状態を推定する方法も行われてきた（非特許文献６、７）。具体的には、各２電極間で観測される電位間の相関を10Ｃ2＝４５個の相互相関関数で評価し、更にこれを脳電位のθ、α、βのそれぞれの帯域ごとに評価し、合計４５×３＝１３５個のパラメータで表現する方式が用いられてきた。しかしながら、この方法においても、最低１０個の電極を必要とするため、計測中に電極の接触を安定に保つことが困難であった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Peter J. Freed, Ted K.Yanagihara, Joy Hirsch, and J. John Mann, “Neural mechanism of grief regulation”, Biol. Psychiatry, vol.66, no.1, pp.33-40, July 2009.
【非特許文献２】Jan Wacker, Daniel G. Dillon, Diego A. Pissagalli, “The role of the nucleus accumbens and rostral anterior cingulate cortex in anhedonia: Integration of resting EEG, fMRI, and Volumetric Techniques, Neuroimage, vol.46, no.1, pp.327-337, May 2009.
【非特許文献３】J. Hara, W. R. Shankle and T. Musha, Cortical Atrophy in Alzheimer's Disease Unmasks Electrically Silent Sulci and Lowers EEG Dipolarity, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol.46, no.8, 905-910, 1999.
【非特許文献４】武者利光「「こころ」を測る」日経サイエンス  4月号 20-29(1996)
【非特許文献５】T. Musha, Y. Terasaki, H. A. Haque, and G. A. Ivamitsky, “Feature extraction from EEGs associated with emotions,” Artif. Life Robot., 1(1): 15-19, 1997.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このように精神的なストレスを評価する装置としては、比較的簡易に構成可能な脳電位に基づいてストレスを評価する装置が好ましいが、上記のアプローチは、いずれも頭皮上に多数の電極を必要とするものであり、被験者への大きい負担となっていた。
【００１０】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、被験者への負担をより低減させた方法により、ストレスを定量的に評価することが可能なストレス評価装置を提供することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題は以下の特徴を有する本発明によって解決される。すなわち、本発明の一態様としてのストレス評価装置は、被験者のストレス状態を評価するためのストレス評価装置であって、前記被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する信号取得手段と、前記信号取得手段により所定時間内において取得された脳電位信号からパワースペクトルを算出し、δ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値の、該第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み該第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を計算することによりストレス状態評価のための指標値を決定し、当該指標値と、予め設定された基準となる指標値である基準指標値とに基づいて前記被験者のストレス状態を評価する演算手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様として、好ましくは、前記基準指標値は、複数の被験者の安静時及びストレス時の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値の安静時及びストレス時のそれぞれの平均値及び標準偏差であり、前記演算手段は、安静時及びストレス時のそれぞれの平均値及び標準偏差を用いて、前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値のＺスコアをそれぞれ算出し、それぞれのＺスコアの大きさの組み合わせから前記被験者のストレス状態を評価する。
【００１３】
また、本発明の一態様として、好ましくは、前記基準指標値は、過去に前記被験者の脳電位信号に基づいて算出された複数の前記指標値であり、前記演算手段は、前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された前記指標値を、過去に前記被験者の脳電位信号に基づいて決定された複数の前記指標値と比較することによりストレス状態を評価する。
【００１４】
また、本発明の一態様として、好ましくは、前記第１の周波数帯域は１〜４Ｈｚであり、前記第２の周波数帯域は４〜２０Ｈｚである。
【００１５】
また、本発明の一態様として、好ましくは、前記信号取得手段は、前記被験者の国際１０−２０法におけるＦ７の部位又は該部位の半径３０ｍｍ以内に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する。
【００１６】
本発明の一態様としてのストレス評価方法は、被験者のストレス状態を評価するためのストレス評価方法であって、前記被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得するステップと、前記信号取得手段により所定時間内に取得された脳電位信号からパワースペクトルを算出するステップとδ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値の、該第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み該第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を計算することによりストレス状態評価のための指標値を決定するステップと、前記指標値と、予め設定された基準となる指標値である基準指標値とに基づいて前記被験者のストレス状態を評価するステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、被験者への負担をより低減させた方法により、ストレスを定量的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態のストレス評価装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態による脳電位センサの電極の取り付け位置を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態のストレス評価装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態の電子装置１２０がストレス状態を評価する情報処理を示すフローチャートである。
【図５】評価対象脳電位データの１つの例示である。
【図６】評価対象脳電位データから算出されたパワースペクトルの１つの例示である。
【図７】Ｆ７の電極における安静開眼１のパワーをベースラインとした４つの状態（タスク１、タスク２、安静開眼２、安静開眼３）のパワーの周波数ごとの被験者２０名の平均値と標準偏差を示す図である。
【図８】Ｆ７の電極におけるストレス状態のパワーと安静状態のパワーの差を標準化したパワースペクトルを示す図である。
【図９】図２に示す２１電極において、各被験者におけるタスク１のパワーから安静開眼１のパワーを引いた値を各周波数で算出し、周波数及び電極配置位置ごとに、算出された値の被験者２０名の平均値を示す図である。
【図１０】図２に示す２１電極における図７のパワースペクトルを、周波数及び電極配置位置ごとに示す図である。
【図１１】第２の実施形態の他の実施例によるストレス評価装置１００の概略構成図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態の他の実施例によるストレス評価装置１００の帽子装着型電極の外観概要図である。
【図１３】図１２に示すストレス評価装置１００の基準電位測定用の導電性ゴム電極概要図を示す図である。
【図１４】中心部にダイポール電流源を持つ均一球モデル表面の電位を示す図である。
【図１５】中心部にダイポール電流源を持つ均一球モデル表面の電位を示す図である。
【図１６】中心部にダイポール電流源を持つ均一球モデル表面の電位を示す図である。
【図１７】中心部にダイポール電流源を持つ均一球モデル表面の電位を示す図である。
【図１８】遅延パラメータ空間上のプロットを示す図である。
【図１９】中心部にダイポール電流源を持つ均一球モデル表面における各電極Ａ、Ｂ、Ｃの電位の時間発展を示す図である。
【図２０】本発明の第２の実施形態の電子装置１２０が３重相関値Ｓを算出する情報処理を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第２の実施形態の電子装置１２０により作成された、２つの遅延パラメータ（τ１、τ２）が形成する特徴空間上における被験者Ａの３重相関値分布の疑似３次元表示を示す図である。
【図２２】本発明の第２の実施形態の電子装置１２０により作成された、２つの遅延パラメータ（τ１、τ２）が形成する特徴空間上における被験者Ｂの３重相関値分布の疑似３次元表示を示す図である。
【図２３】図２１の３次元表示の図を上から見た図であって、３つの信号が同符号をとる領域を白で表し、３つの信号のいずれか１つの符号が異なる領域を黒で表した図である。
【図２４】図２２の３次元表示の図を上から見た図であって、３つの信号が同符号をとる領域を白で表し、３つの信号のいずれか１つの符号が異なる領域を黒で表した図である。
【図２５】図２３、図２４より指標ＳＤを算出するときの白の四角形の領域間の縦横方向の各距離ｄｘｉ（ｉ＝１、２、…、ｍ）、ｄｙｊ（ｊ＝１、２、…、ｎ）を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態によるストレス評価装置について説明する。
【００２０】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態の技術的特徴の１つは、β波帯域（１３Ｈｚ以上）ではなく、δ波帯域（１〜４Ｈｚ）やθ波帯域（４〜８Ｈｚ）のような低い周波数帯の脳波を用いてストレス状態を評価することである。一般的に、後頭部において、ストレス時にはβ波が増大し、リラックス時にはθ波、α波が増大していると言われているが、後頭部の脳波は、髪の毛が邪魔をするため、脳波計測が不慣れな一般の人には、ノイズのない綺麗な脳波を測定することは困難である。そこで、本発明の第１の実施形態のストレス評価装置は、前頭部（好ましくはＦ７）に当接した１つの電極から観測されるδ波帯域（又はδ波帯域及びθ波帯域の下部帯域）の相対パワーの大小によりストレス状態を評価する。ここで相対パワーとは、例えば、θ波帯域〜β波帯域を含む広帯域の脳波のパワーに対する、δ波帯域のパワーの比率である。以下に具体的な構成等を説明する。
【００２１】
［装置概要］
図１は、本発明の第１の実施形態のストレス評価装置１００の概略構成図である。ストレス評価装置１００は、脳電位センサ１１０と、電子装置１２０と、を含む。
【００２２】
脳電位センサ１１０は、１つの電極１１１と、電極１１１で測定された脳電位信号（脳波データ）を電子装置１２０へ送信する通信部（図示せず）とを含む。電極１１１は、頭部に接触して取り付けられ、脳機能活動に基づく脳電位信号を測定する。好ましくは、脳電位センサ１１０は、図１に示すように、被験者が頭部に装着したときに前頭部に電極が当接するように予め電極が配置されたヘッドギア型の脳電位センサである。例えば、脳電位センサ１１０は、ＭＵＳＥ社製の脳波計である。脳電位センサ１１０は、予め電極が配置されたキャップやヘルメット型等であってもよい。また脳電位センサ１１０は、基準電極（図示せず）を更に含む。基準電極は不感電極として使用され、例えば耳朶に取り付けられる電極である。
【００２３】
本発明の実施形態においては、図２に示すような国際１０−２０法の電極配置にＦｐｚ（Ｆｐ１、Ｆｐ２の中間点として定義）、Ｏｚ（Ｏ１、Ｏ２の中間点として定義）を加えた電極配置のうちのいずれかの位置に電極１１１は配置される。後述するように、好ましくは、脳電位センサ１１０は、被験者が頭部に脳電位センサ１１０を装着したときに、電極１１１が国際１０−２０法におけるＦ７の部位又はＦ７の部位の近傍半径３０ｍｍ以内に配置されるように構成される。この場合、電極１１１は、被験者のＦ７の部位又はＦ７の部位の半径３０ｍｍ以内から取得される脳電位信号を取得する。
【００２４】
通信部は無線通信を行い、電極１１１で取得された脳電位信号を電子装置１２０へ送信する。ただし、イーサネット（登録商標）ケーブル、ＵＳＢケーブル等を用いた有線通信を行うこともできる。脳電位センサ１１０は複数の電極１１１を有し、そのうちの１つの電極１１１で測定された脳電位信号を、通信部が電子装置１２０へ送信するように構成することもできる。
【００２５】
電子装置１２０は処理部１２１、表示部１２２、入力部１２３、記憶部１２４、及び通信部１２５を備える。これらの各構成部はバス１２６によって接続されるが、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。
【００２６】
電子装置１２０は、好ましくはスマートフォンであるが、一般的なコンピュータやタブレット型コンピュータなどとすることもできる。
【００２７】
処理部１２１は、電子装置１２０が備える各部を制御するプロセッサ（例えばＣＰＵ）を備えており、記憶部１２４（例えばメインメモリ）をワーク領域として各種処理を行う。表示部１２２は、処理部１２１の制御に従って、ユーザに対して画面を表示するものであり、例えば液晶ディスプレイから構成される。
【００２８】
入力部１２３は、電子装置に対するユーザからの入力を受け付けるものであり、例えば、タッチパネル、タッチパッド、キーボード、又はマウスである。記憶部１２４は、ハードディスク、メインメモリ、及びバッファメモリを含む。ハードディスクにはプログラムが記憶される。ただしハードディスクは、情報を格納できるものであればいかなる不揮発性ストレージ又は不揮発性メモリであってもよく、着脱可能なものであっても構わない。また例えば電子装置１２０がスマートフォンである場合はＲＯＭ及びＲＡＭを含む。記憶部１２４には、プログラムや当該プログラムの実行に伴って参照され得る各種のデータが記憶される。
【００２９】
通信部１２５は無線通信を行い、脳電位センサからの脳電位信号を受信し、記憶部１２４に格納する。ただし、イーサネット（登録商標）ケーブル、ＵＳＢケーブル等を用いた有線通信を行うこともできる。
【００３０】
図３は本発明の第１の実施形態のストレス評価装置１００の機能ブロック図である。ストレス評価装置１００は、信号取得手段３０１と、演算手段３０２とを備える。
【００３１】
信号取得手段３０１は、被験者の頭部に取り付けられた電極を用いて脳からの脳電位信号を取得する機能を有するものであり、脳電位センサ１１０は１つの例示である。信号取得手段３０１は、好ましくは、被験者の前頭部に取り付けられた１つの電極から脳電位信号を取得する機能を有する。
【００３２】
演算手段３０２は、信号取得手段３０１により取得された脳電位信号に基づいてストレス状態を評価する機能を有する。演算手段３０２は、プログラムを電子装置１２０に実行させることで実現される。１つの例では、電子装置１２０がスマートフォンである場合、プログラムである専用のアプリがダウンロードされて起動されると、演算手段３０２の機能が実現される。
【００３３】
［情報処理］
図４は、本発明の第１の実施形態の電子装置１２０がストレス状態を評価する情報処理を示すフローチャートである。ここでは、脳電位センサ１１０はＦ７の部位に取り付けられる１つの電極１１１を有し、電子装置１２０は当該電極１１１において取得される脳電位信号を受信する。
【００３４】
ステップ４０１において、ストレス状態を評価する対象の時間（評価対象時間）内において脳電位センサから受信される脳電位信号を、評価対象脳電位データ（デジタルデータ）として記憶部１２４に記憶する。評価対象時間を分けることにより、評価対象時間に応じた複数の評価対象脳電位データを記憶することができるが、ここでは１つの評価対象脳電位データについて説明する。評価対象時間は２分以上とすることが好ましく、２分とすることもできるし、５分とすることもできる。
【００３５】
なお、本ステップにおいて、電子装置１２０は、脳電位センサ１１０から受信された脳電位信号から公知の方法により瞬き等による脳波以外の過大生体ノイズを除去した後で記憶する。好ましくは、これらのノイズ除去後に、所定の周波数帯域、例えば０〜５０Ｈｚを抽出し、評価対象脳電位データを記憶する。図５は、評価対象脳電位データの１つの例示であり、横軸は時間であり、縦軸は電圧である。
【００３６】
続いてステップ４０２において、評価対象脳電位データに対して離散フーリエ変換を行い、各離散フーリエ係数の２乗（２乗平均値）を計算することにより、パワースペクトルを算出する。
【００３７】
図６は、評価対象脳電位データから算出されたパワースペクトルの１つの例示であり、横軸は周波数であり、縦軸はパワーである。パワースペクトルにおいては、周波数分解能Δｆの整数倍の周波数点ごとに、離散的に値（パワー）を有する。１つの例では、Δｆ＝１．５６Ｈｚである。
【００３８】
パワースペクトルは、δ波と、θ波〜β波領域の少なくとも一部を含む広帯域脳波とを含む周波数帯域において算出される。１つの例では、パワースペクトルは０〜２０Ｈｚで算出され、Δｆ＝１．５６Ｈｚである場合、１．５６Ｈｚ、３．１２Ｈｚ、４．６８Ｈｚ、…、及び１８．７２Ｈｚ（１．５６Ｈｚ〜１８．７２Ｈｚ）においてパワーを有するパワースペクトルが算出される。
【００３９】
続いてステップ４０３において、δ波帯域を含む第１の周波数帯域内の各周波数のパワー（離散フーリエ係数の２乗）の合計値の、第１の周波数帯域より高い周波数帯域を含み第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域内の各周波数のパワーの合計値に対する比率を算出する。算出された比率からストレス状態評価のための指標値を決定（算出）する。例えば、算出された比率の値そのものを指標値とすることもできるし、算出された比率の百分率を指標値とすることもできるし、又は算出された比率の値の対数を指標値とすることもできる。
【００４０】
１つの例では、第１の周波数帯域はδ波帯域に対応する１〜４Ｈｚであり、第２の周波数帯域はθ波〜β波領域の周波数帯域に対応する４〜２０Ｈｚである。この場合、１〜４Ｈｚの各周波数のパワーの合計値の、４〜２０Ｈｚの各周波数のパワーの合計値に対する比率を算出する。例えば、Δｆ＝１．５６Ｈｚである場合、第１の周波数帯域内の１．５６Ｈｚ及び３．１２Ｈｚの周波数のパワーの合計値の、第２の周波数帯域内の４．６８Ｈｚ、６．２４Ｈｚ、７．８Ｈｚ、…、及び１８．７２Ｈｚのパワーの合計値に対する比率を算出することにより、ストレス状態評価のための指標値を算出する。
【００４１】
他の例では、第１の周波数帯域はδ波帯域及びθ波帯域とし、第２の周波数帯域はθ波帯域〜β波帯域とすることもできる。
【００４２】
続いてステップ４０４において、算出された指標値と、基準指標値とに基づいてストレス状態を評価する。ここで、基準指標値は、本フローチャートが実行される前に予め設定され、記憶部１２４に記憶されているものであり、算出された指標値からストレス状態を評価する際に基準として用いる指標値である。
【００４３】
１つの例では、ストレス評価装置１００（電子装置１２０）は、以下のとおり、基準指標値を取得し、ストレス状態を評価する。
【００４４】
まず基準指標値の算出について説明する。予め複数の被験者、例えば２０名の被験者に対して、ストレス評価装置１００を用いることにより、ステップ４０３に対応する指標値を取得する。本実施形態においては、基準指標値を取得するために、電子装置１２０は、ステップ４０１からステップ４０３に対応する情報処理を実行することができ、取得された指標値を記憶部１２４に記憶することができる。
【００４５】
指標値は、それぞれの被験者ごとに、ストレス時と安静時の２つのパターンにおいて取得する。ストレス時とは、例えば被験者が監視者の前で難読な漢字を大声で読むことを強制されているときであり、安静時とは、例えば目を開けて安静にしているときである。いずれの場合も、好ましくは、少なくとも２分間の脳電位信号を取得する。
【００４６】
続いて、取得された脳電位信号を用いて算出された被験者の数量分のストレス時における複数の指標値（データ群１）の平均値ＡＶＥ１と標準偏差ＳＤ１を算出する。同様にして、被験者の数量分の安静時における複数の指標値（データ群２）の平均値ＡＶＥ２と標準偏差ＳＤ２を算出する。この場合、基準指標値は、ＡＶＥ１、ＳＤ１、ＡＶＥ２、ＳＶ２の４つである。
【００４７】
次に、ストレス状態の評価方法について説明する。電子装置１２０は、評価対象脳電位データに基づいてステップ４０３で算出された指標値（ストレス評価の対象の指標値）の、データ群１におけるＺスコア（偏差値）Ｚ１及びデータ群２におけるＺスコアＺ２を算出する。ストレス評価の対象の指標値をＸとすると、Ｚ１とＺ２はそれぞれ、Ｚ１＝（Ｘ−ＡＶＥ１）／ＳＤ１、Ｚ２＝（Ｘ−ＡＶＥ２）／ＳＤ２と表される。
【００４８】
電子装置１２０は、Ｚ１とＺ２の大きさの組み合わせから、被験者のストレス状態を評価する。この場合、Ｚ１が０に近ければ近いほど被験者のストレスは大きく、Ｚ２が０に近ければ近いほど被験者のストレスは小さい。例えば、電子装置１２０は、被験者のストレス状態を複数の段階やパーセンテージで判定し、判定結果を表示部１２２に表示する。このような構成とすることにより、本実施形態では、被験者のストレス状態を、他の被験者のストレス時及び安静時のストレス状態と比較して評価する。これにより、定量的なストレス評価を行うことが可能となる。
【００４９】
本実施例における他の例では、基準指標値は、ＡＶＥ１及びＳＤ１のみ、又はＡＶＥ２及びＳＶ２のみとすることもできる。この場合、電子装置１２０は、Ｚ１又はＺ２の大きさから、被験者のストレス状態を評価する。例えば、電子装置１２０がＺ２の大きさから被験者のストレス状態を評価する場合、｜Ｚ２｜≦０．２５ならストレスレベル「０」、０．２５＜｜Ｚ２｜≦０．５２ならストレスレベル「１」、０．５２＜｜Ｚ２｜≦０．８４ならストレスレベル「２」、０．８４＜｜Ｚ２｜≦１．２８ならストレスレベル「３」、１．２８＜｜Ｚ２｜ならストレスレベル「４」などと判定することができる。
【００５０】
本実施例における他の例では、基準指標値は、ＡＶＥ１及びＡＶＥ２のみとすることもできる。この場合、電子装置１２０は、Ｘ−ＡＶＥ１及びＸ−ＡＶＥ２の大きさから、被験者のストレス状態を評価する。ただし、これらの例示に限定されない。
【００５１】
他の例では、ストレス評価装置１００（電子装置１２０）は予め基準指標値を取得せずに、ストレス状態を評価する。
【００５２】
この場合、被験者が所定回数（例えば５回）ストレス評価装置１００を用いて初めて、すなわちストレス評価装置１００が指標値の算出を所定回数行って初めて、電子装置１２０は、当該被験者の脳電位信号に基づいて算出された指標値から基準指標値を生成する。基準指標値は、例えば当該ストレス評価の直前５回に算出された指標値である。
【００５３】
電子装置１２０は、ストレス評価の対象の指標値と、直前５回に算出された指標値とを比較することにより、被験者のストレス状態を評価する。例えば、徐々に指標値が上昇している場合は、ストレス状態が高まっていると評価することができる。このような構成とすることにより、本実施形態では、被験者のストレス状態を、当該被験者の過去のストレス状態と比較して評価する。これにより、ストレス評価装置１００を用いる被験者のストレスの高まり具合又は緩和具合の評価を行うことが可能となる。
【００５４】
本実施例における他の例では、基準指標値は、例えばストレス評価の対象の指標値を算出する前までに算出された指標値の一部又は全部におけるデータ群３における平均値及び標準偏差である。電子装置１２０は、ストレス評価の対象の指標値の、データ群３におけるＺスコアの大きさから、被験者のストレス状態を評価する。
【００５５】
［実施例］
以下の実験結果により、本発明の第１の実施形態によるストレス評価装置１００を用いて、ストレス状態を評価できることを説明する。
【００５６】
本実験においては、被験者２０名のそれぞれに対し、安静開眼１（１２０ｓ）、タスク１（３８０ｓ）、安静開眼２（１２０ｓ）、タスク２（３８０ｓ）、安静開眼３（１２０ｓ）の状態に順次なってもらい、それぞれの状態における脳電位信号を取得した。このとき被験者に対しては図２に示す２１電極を頭皮上に設置し、２１電極から脳電位信号を取得した。本実験において用いた電極は、ストレス評価装置１００における電極１１１と同等のものである。
【００５７】
ここで、タスク１、２とは、被験者が監視者の前で難読な漢字を大声で読むことを強制された状態（ストレス状態）であり、安静開眼１、２、３とは、被験者が目を開けて安静にしている状態（安静状態）である。
【００５８】
なお、取得された脳電位信号には（特に前頭部の電極から取得される脳電位信号には）瞬き等による脳波以外の過大生体ノイズが混入するため、脳電位信号の解析を行う前に、これらのノイズを除去し、更に０〜５０Ｈｚの周波数帯域を抽出した。
【００５９】
ここで、ある１つの電極における脳電位信号の解析について説明する。以下では、１つの電極をＦ７の部位に配置するものとするが、他の部位に配置された電極についても同様である。上記の５つの状態のそれぞれにおいて、被験者ごとに、電極から取得された脳電位信号に対して離散フーリエ変換を行い、各離散フーリエ係数の２乗（パワー）を計算することにより、パワースペクトルを算出した。
【００６０】
次に、各被験者のタスク１のパワーから安静開眼１のパワーを引いた値（パワー）を各周波数で算出し、算出された値の被験者２０名の平均値と標準偏差をそれぞれの周波数において算出した。安静開眼２、タスク２、及び安静開眼３についても、タスク１と同様にして、それぞれのパワーから安静開眼１のパワーを引いた値を各周波数で算出し、算出された値の被験者２０名の平均値と標準偏差をそれぞれの周波数において算出した。タスク１、安静開眼２、タスク２、及び安静開眼３のそれぞれのパワーから安静開眼１のパワーを引いた値を用いたのは、最初の安静開眼１を本実験の測定におけるベースラインとするためである。
【００６１】
図７は、上記のとおり算出された４つの状態（タスク１、タスク２、安静開眼２、安静開眼３）のパワーの周波数ごとの被験者２０名の平均値と標準偏差を示す図である。図７は、平均値をプロットし、標準偏差をエラーバーで表示したものである。図７から、５Ｈｚ以下において、ストレス状態と安静状態において、大きく差が出ていることが確認できる。
【００６２】
次に、ストレス状態と安静状態の差を電極間で比較できるように、タスク１、２（ストレス状態）のパワーと安静開眼２、３（安静状態）のパワーの差を、標準偏差で割ることにより標準化した。具体的には、各被験者におけるタスク１とタスク２の平均値から安静開眼２と安静開眼３の平均値を引いた値を各周波数で算出し、算出された値の被験者２０名の平均値と標準偏差をそれぞれの周波数において算出した。次に、周波数ごとに、それぞれの周波数で算出された平均値をそれぞれの周波数で算出された標準偏差で割ることにより標準化を行った。
【００６３】
図８は、上記のとおりストレス状態のパワーと安静状態のパワーの差を標準化したパワースペクトルを示す図である。図７においても、５〜６Ｈｚ以下において、ストレス状態と安静状態において、大きく差が出ていることが確認できる。
【００６４】
本実験においては、上記の解析をすべての電極において実施した。図９は、図２に示す２１電極において、各被験者におけるタスク１のパワーから安静開眼１のパワーを引いた値を各周波数で算出し、周波数及び電極配置位置ごとに、算出された値の被験者２０名の平均値を示す図（トポグラフィー）である。図１０は、図２に示す２１電極における図７のパワースペクトルを、周波数及び電極配置位置ごとに示す図である。各図において、１．５６、３．１３等の数値は、１．５６Ｈｚ、３．１３Ｈｚ等を示し、トポグラフィーの色は、白く表示されるほど値が大きく、黒く表示されるほど値が小さい。
【００６５】
図９、１０から確認できるように、１．５６Ｈｚ等の低周波数帯域の前頭部部分、特にＦ７の部位及びＦ７の部位の近傍半径３０ｍｍ以内で、ストレス状態と安静状態において顕著な差が出ている。したがって、本実験から、第１の実施形態のストレス評価装置１００を用いて、ストレス状態が評価できることが考えられる。
【００６６】
次に、第１の実施形態によるストレス評価装置１００の作用効果について説明する。本実施形態では、前頭部に取り付けられた１つの電極１１１より取得される脳電位信号からパワースペクトルを算出し、θ波からβ波領域を含む広帯域（例えば４〜２０Ｈｚ）の脳波のパワーの合計値に対する、δ波を含む低周波数帯（例えば１〜４Ｈｚ）の脳波のパワーの比率を算出することにより、被験者のストレス状態を評価する。これにより、被験者はストレス状態を評価したい場合に、後頭部よりも電極が取り付けやすい前頭部に電極を１つ取り付ければよいので、被験者への負担をより低減させることが可能となる。また、ストレスを定量的に評価することが可能となる。
【００６７】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態の技術的特徴の１つは、国際出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２０１６／０５７０４１に脳の深部の状態を観測する脳機能評価方法として開示されているｄＮＡＴ法を用いることである。前頭部に配置した３つの電極により発生する前頭部の自己報酬系の抑制を表すδ波の強度を取得し、ｄＮＡＴ法により解析を行うことにより、ストレスに伴う脳内活性をより的確に捉えることが可能となる。以下に具体的な構成等を説明する。
【００６８】
［装置概要］
本発明の第２の実施形態のストレス評価装置１００の概略構成図は、第１の実施形態のストレス評価装置１００と同様であるため、主として相違点について説明する。脳電位センサ１１０は、３つの電極１１１と、当該電極１１１で測定された脳電位信号を電子装置１２０へ送信する通信部（図示せず）とを含む。通信部は、３つの電極１１１のそれぞれから取得された脳電位信号と、基準電極から得られた信号とを電子装置１２０へ送信し、電子装置１２０が３つの電極１１１のそれぞれと基準電極との差分を計算し、３つの脳電位信号の入力とする。あるいは、通信部は、３つの電極１１１のそれぞれと基準電極との差分の信号３つを脳電位信号として電子装置１２０へ送信する。
【００６９】
本実施形態においては、前頭葉深部のδ波を観測するための３電極を用いるため、前頭部に３つの電極を配置１１１する。好ましくは、３つの電極は国際１０−２０法におけるＦｐ１、Ｆｐ２、Ｆ８の部位に取り付けられる。例えば脳電位センサ１１０は、図１に示すように、被験者が頭部に装着したときにＦｐ１、Ｆｐ２、Ｆ８の部位に電極が当接するように予め電極が配置されたヘッドギア型の脳電位センサである。
【００７０】
図１１は、第２の実施形態の他の実施例によるストレス評価装置１００の概略構成図である。ストレス評価装置１００は、３つの電極１１１及び基準電極１１２を含む頭部装着部１１３と、３つの電極１１１と信号ケーブルで接続された３ｃｈ増幅器・帯域フィルタ１３０と、３ｃｈ増幅器・帯域フィルタ１３０と信号ケーブルで接続された電子装置１２０と、を有する。
【００７１】
基準電極１１２は、基準電位測定用の電極であり、不感電極として使用され、好ましくは耳朶接続用クリップ電極である。基準電極１１２は、３ｃｈ増幅器・帯域フィルタ１３０に接続される。
【００７２】
３つの電極１１１は、固定具１１４によって固定される。頭部装着部１１３は、３つの電極１１１を固定する固定具１１４を含む。頭部装着部１１３は、例えばヘルメットから切り出したブーメラン状プラスティック製の装着部であってもよいし、図１に示すようなヘッドギア形状の装着部であってもよい。頭部装着部１１３は、好ましくは、被験者が頭部装着部１１３を装着した場合に、３つの電極が国際１０−２０法におけるＦｐ１、Ｆｐ２、Ｆ８の部位に当接するように電極が配置されている。電極１１１は、好ましくは生理食塩水を含んだ多孔質ファイバー電極であり、電極１１１上部は導線接続用金属円筒で構成される。
【００７３】
図１２は、第２の実施形態の他の実施例によるストレス評価装置１００の帽子装着型電極の外観概要図である。図１３は、基準電位測定用の導電性ゴム電極の外観概要図である。頭部装着部１１３は、メッシュ状帽子に測定用の電極１１１が３つ取り付けられたものである。電極１１１はプリアンプ１１５と接続されたシールドケーブル１１６と接続され、好ましくは食塩水を含んだ多孔質導電性ゴムが使用される。
【００７４】
プリアンプ１１５は、３ｃｈ増幅器・帯域フィルタ１３０の増幅器の機能を有するものであり、帯域フィルタを経由して電子装置１２０に接続される。基準電極１１２は、プリアンプ１１５と電気的に接続された導電性ゴム電極１１７であり、これによって耳朶接続用クリップ電極は不要となる。ここで、導電性ゴム状の電位均一化と、プリアンプ１１５からのケーブル接続の際の接触抵抗の低減を図るため、円周状の導電性ゴム電極１１７と帽子の間には金属フィルム１１８が設置される。
【００７５】
第２の実施形態のストレス評価装置１００は、前述のとおり、前頭部（好ましくはＦｐ１、Ｆｐ２、Ｆ８）からδ波帯域（１〜４Ｈｚ）を抽出した脳電位信号を取得し、取得された脳電位信号から３重相関値と指標値（ｄＮＡＴ値）を算出する。ストレス評価装置１００は、算出された３重相関値と指標値を用いて、ストレス状態を評価する。次に測定原理について説明し、続いて３重相関値と指標値の算出するために実行するストレス評価装置１００の情報処理について説明する。
【００７６】
［測定原理］
本実施形態における測定においては、脳深部に等価ダイポール電源を仮定している。ここで、このダイポール電位活動を解析するための電位分布測定を、頭皮上に配置した３つの異なる場所に配置された電極に限定して行う場合を考える。脳深部に電源がある場合には、これら３つの電極で観測される電位波形には、強い位相関係が存在するという事実に基づいて、この位相関係を評価する。このようにして、脳深部に仮定した等価ダイポール電源の時間的な挙動を近似的に推定する。これは、地震波に例えれば、表層に震源を持つ地震波が観測地点ごとに大きく異なるのに比し、深部に震源を持つ地震波では、近い距離をおいて配置された地震計ではほぼ同じ振幅・位相のＰ波が観測されることと同等な現象である。
【００７７】
本実施形態における測定においては、脳深部の活動に基づいて表面に現れる電位波形は近い距離離れた表面においてはほぼ同位相であることから、３つの電位の符号が同一であるデータのみを加算する方式を定義する。すなわち同一符号のデータのみを演算の対象とすることで、相関を有するデータを抽出することができる。ただし、すべてのデータを演算の対象とすることもできる。
【００７８】
具体的な情報処理としては、まず３つの電位信号が入力されると、３つの電位が同符号の信号を選択する。１つの例では、電位の符号を判定する際の基準電位は皮質活動を直接反映しない耳朶が用いられるが、帯域フィルタやデジタルフィルタで直流分が遮断される場合、それぞれの電極ごとの時間平均から見た正負の符号を判定する。
【００７９】
続いて３重相関値を算出する。３重相関値は、３つの電極からの低周波帯域の電位信号をそれぞれＥＶＡ（ｔ）、ＥＶＢ（ｔ）、ＥＶＣ（ｔ）としたとき、１つの電極の電位信号に対し、τ１、τ２の時間ずれのある信号との積を使用する。以下に示す式１は３重相関値Ｓｔの１つの例示である。ここでＴは３重相関値の演算対象時間であり、Δｔは各電位信号のデータサンプリング周期であり、Ｎは規格化するための定数であって、例えば３つの信号の積の計算回数である。
【数１】
2018057510.tif 000003
【００８０】
ここで、上述の演算で得られる遅延パラメータ空間上の３重相関プロットが、脳深部の等価ダイポール電源の挙動とどのような関係にあるかを、均一媒質からなる球状モデルを用いて説明する。以下では、説明の便宜上、球モデル各部の呼称を地球になぞらえ、北極（ＮＰ）、南極（ＳＰ）、赤道等と記載する。
【００８１】
脳深部の活動は、等価的に、深部に微小電流源があるように脳の表面上で観測されることから、球の中心部に、南極から北極に向かう方向に微小電流源を仮定する。この電流源が球表面上につくる電位分布は、図１４に示すように、北半球では＋、南半球では−、赤道上ではゼロ電位となる。また、この電流源は、赤道上１８０度経度の異なる点Ｐ１、Ｐ２と、ＮＰ、ＳＰを含む面内で、周期Ｔ秒で時計方向に回転する。回転角度９０度ごとに各時点での球表面電位分布は、図１５、図１６、図１７のように逐次変化する。この電位変化を球の表面上に、面Ｐ１、ＮＰ、Ｐ２、ＳＰに平行な三角形の頂点に、３つの電極Ａ、Ｂ、Ｃを配置する。各電極から測定された電位波形は、式１により相関値が計算され、計算結果が図１８の遅延パラメータ空間上にプロットされる。
【００８２】
Ａ、Ｂ、Ｃの各電極の電位の時間発展は図１９のグラフのようになり、各電極は位相差１／３Ｔの関係で周期Ｔの正弦波で変化をする。電極Ａを基準にみるとこれらの電極の符号が最も一致するτ1、τ2の値はそれぞれ１／３＋ｋと２／３＋ｋ(ｋは整数)であり、結果として図５における縦横方向に黒丸のプロットで示されるような、周期Ｔでピークを持つ特性が得られる。またこれらのピークからいずれかの電極が半周期ずれるような位置は、１つの電極が必ず他の２つの電極と逆位相になるため電極の符号が一致することはない。そのため白丸のプロットで示されるような位置は値がプロットされない。
【００８３】
上述のように、脳深部の等価ダイポール電源の回転を２次元の遅延パラメータ空間上のプロットとして観測することができる。図１９などは、単一の等価ダイポール電源が球状の脳深部で滑らかに回転した場合について記載する。しかしながら、ダイポールが複数ある場合や回転が滑らかでない場合には、図１８上のプロットは、同符号条件を満たす個々のケースが複雑に分布し、遅延パラメータ空間上に細かい凹凸となって現れる。
【００８４】
［情報処理］
ここでは、図１に示すような概略構成を有する第２の実施形態のストレス評価装置１００を用いるものとする。
【００８５】
頭部に取り付けられた３つの電極をＥＡ、ＥＢ、ＥＣとすると、電子装置１２０は、各電極から取得される脳電位信号と、基準電極との差として、電位信号ＶＡ（ｔ）、ＶＢ（ｔ）、ＶＣ（ｔ）を取得する。続いて、電子装置１２０は、デジタルフィルタ等のバンドパスフィルタにより特定の周波数帯（好ましくはδ波帯域）を抽出する。電子装置１２０は、抽出された電位信号に対して、図２０のフローチャートに示す情報処理を実行する。
【００８６】
図２０は、本実施形態による電子装置１２０が３重相関値Ｓを算出する情報処理を示すフローチャートである。図２０は、ｉ秒からｉ＋１秒における３重相関値Ｓｉ（ｉ＝１、２、…、T）を算出する処理のフローチャートを示す。なお本フローチャートは、趣旨を逸脱しない範囲において変更することができる。
【００８７】
ステップ２００１において３つの信号が入力されると、ステップ２００２において、それぞれの電極の電位ごとに標準偏差（σA、σB、σC）で割って規格化（EVA(t)  ＝VA(t)/σA、EVB(t)  ＝VB(t)/σB、EVC(t)  ＝VC(t)/σC）する。この規格化処理は１秒ごとに行うのが好ましいが、これに限定されない。また上記３つの信号は、電極ＥAに対し、電極ＥBはτ１、電極ＥCはτ２の時間のずれを有している。
【００８８】
なお前述の周波数抽出処理は、規格化処理後に行われてもよい。また規格化処理の前には、ノイズ処理を行うのが好ましい。ノイズ処理は、例えば、１）±１００μＶ以上のセグメントを除く、２）フラットな電位（２５ｍｓｅｃ以上一定の電位だった場合）を除く、３）±１μＶ以内の電位が１秒以上続く場合は除く、という処理から構成される。
【００８９】
続いてステップ２００３において、３つの信号の符号がすべて正(EVA(t)>0、EVB(t-τ1)>0、EVC(t-τ2)>0)、又はすべて負（EVA(t)<0、EVB(t-τ1)<0、EVC(t-τ2)<0）の信号のみを計算対象とする処理をする。
【００９０】
ステップ２００４において、時間ずれのある３つの電位信号の積を加算することで、３重相関値（３重相関値の１要素）を算出する。３重相関値の算出は、ｔがｔ＝ｉ＋１秒となるまでΔｔ秒ずつずらして行う（Ｓ２００６，Ｓ２００７）。例えば、電位データサンプリング周波数をｆｓ（Ｈｚ）とすると、ｆｓ＝２００Ｈｚの場合はΔｔ＝１／ｆｓ＝０．００５秒ずつずらして、３つの電位信号の積を算出する。本フローチャートにおいては３重相関値を算出するとともに３つの信号が正または負になった時の回数Ｎを求め（Ｓ２００５）、最後に割る（Ｓ２００８）。
【００９１】
ステップ２００３〜ステップ２００７では、３つの信号の符号がすべて同符号である場合のｔについて、以下に示す式２を計算することにより、３重相関値Ｓｉを算出する。
【数２】
2018057510.tif 000004
（ｉ＝１、２、…、T、τ１＝Δｔ、２Δｔ、…、１（秒）、τ２＝Δｔ、２Δｔ、…、１（秒））
【００９２】
このようにして、１秒ごとにＳｉを全データＴ秒まで算出する（Ｓ1、Ｓ2、・・・、ＳT）。Ｔ（秒）は好ましくは１０（秒）である。上記のとおり、３重相関値は、全データ（Ｔ秒）について一度に算出されるのではなく、所定時間ごとに、例えば１秒ごとに算出される。最終的に算出される３重相関値Ｓは、Ｔ個の３重相関値Ｓｉの平均値である。
【００９３】
時間ずれτ１、τ２についても、Δｔ秒ずつずらして３重相関値Ｓを算出する。τ１及びτ２の取りうる値はΔｔの整数倍に等しい１秒以下の時間であるが、これらの値の大きさの最大値は１秒に限定されない。なお３重相関値は、３つの信号の符号判定を行わずに、式２によって算出することもできる。
【００９４】
更に電子装置１２０は、遅延時間τ１、τ２をそれぞれ、Δｔ秒、２Δｔ秒、…、１秒ずつずらして算出された３重相関値Ｓを、２つの遅延パラメータ（τ１、τ２）が形成する特徴空間上にプロットする機能を有する。これにより、２つの遅延パラメータ（τ１、τ２）が形成する特徴空間上にプロットされた３重相関値分布の疑似３次元表示をすることができる。
【００９５】
図２１は、被験者Ａから取得される脳電位信号に基づく３重相関値分布の疑似３次元表示であるが、相関を有しないデータの影響を排除するため、予め定められたｔの値、例えばｔ＝ｉ＋１、においてＥＶＡ（ｔ）、ＥＶＢ（ｔ−τ１）及びＥＶＣ（ｔ−τ２）のすべてが同符号であったＳｉ（τ１，τ２）のみをプロットしたものである。プロットするＳｉをこのように限定することにより、ノイズを除去し、より良い精度で３重相関値分布の疑似３次元表示を示すことができる。
【００９６】
図２２は、図２１と同様にして、被験者Ｂから取得される脳電位信号に基づく３重相関値分布の疑似３次元表示である。図２１の特徴空間内の３重相関分布は滑らかであるのに対して、図２２の特徴空間内の３重相関分布は細かいピークが複雑に分布する場合が多いことが確認できる。
【００９７】
更に電子装置１２０は、上記の３重相関値分布の疑似３次元表示を用いて、指標値ＳＤを算出する機能を有する。図２１及び図２２で示したように、２つの遅延時間パラメータ空間内で、被験者Ａのデータでは樹木状の分布が規則的に並ぶのに対し、被験者Ｂのデータでは樹木状の分布の不規則性が大きい。この差を定量的に表現するために、図２３に示すように、樹木の列がτ１、τ２軸に平行となるように、座標軸を回転する。図２３は、図２１に示す３次元表示を上から見た図で、３つの波形が同符号をとる領域を白で表示し、３信号のどれか１つ符号が異なる領域を黒で表す。このような表示をすると、被験者Ａの場合には規則的な格子縞となるのに対して、被験者Ｂの場合には、図２４に示すように、格子縞が乱れることが確認できる。この乱れを定量化した指標が指標値ＳＤである。
【００９８】
図２３及び図２４に示すように白い四角形の領域は、隣接する白い四角形の領域と、縦横方向にそれぞれ間隔を有する。その間隔を図２５に示すように、ｄｘｉ（ｉ＝１，２、…、ｍ）、ｄｙｊ（ｊ＝１，２、…、ｎ）とする。このｄｘｉとｄｙｊがτ１方向とτ２方向において、それぞれ白い四角形の縦横が均等に並んでいるか、又は白い四角形が乱れて並んでいるかを判断することで乱れ具合を定量化することができる。
【００９９】
具体的には式３、式４に示すように、ｍ個のｄｘｉの標準偏差Ｓｔｄ＿ｄｘとｎ個のｄｙｊの標準偏差Ｓｔｄ＿ｄｙを算出する。
【数３】
2018057510.tif 000005
【数４】
2018057510.tif 000006
【０１００】
指標値ＳＤは、式５に示すように、２つの標準偏差の平均値である。
【数５】
2018057510.tif 000007
【０１０１】
ストレス評価装置１００は、指標値ＳＤを３重相関値Ｓで割ることにより算出される値により、被験者のストレス状態を評価する。例えば、算出されるＳＤ／Ｓが小さいほど被験者のストレスが大きいと判断する。
【０１０２】
他の例では、電子装置１２０は、式２で算出された１秒ごとの３重相関値の変動の度合いを定量化することにより、指標値Ｓｓを算出する機能を有する。
【０１０３】
ここでは、式２の標準偏差をｓｔｄ＿Ｓｉとし、ｉ＝１、２、…、１０までの１０個の標準偏差を算出する。更に、この１０個の標準偏差の標準偏差ｓｔｄ＿Ｓと１０個の標準偏差の平均値ａｖｅ＿Ｓを算出する。
【数６】
2018057510.tif 000008
【数７】
2018057510.tif 000009
【数８】
2018057510.tif 000010
【０１０４】
指標値Ｓｓは、式９に示すように、標準偏差と平均値の比である。
【数９】
2018057510.tif 000011
【０１０５】
次に、第２の実施形態によるストレス評価装置１００の作用効果について説明する。本実施形態では、前頭部に取り付けられた３つの電極１１１より取得される脳電位信号から３重相関値及び指標値を算出することにより、被験者のストレス状態を評価する。これにより、被験者はストレス状態を評価したい場合に、後頭部よりも電極が取り付けやすい前頭部に電極１１１を３つ取り付ければよいので、被験者への負担をより低減させることが可能となる。また、ストレスを定量的に評価することが可能となる。
【０１０６】
以上に説明してきた各実施例は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。各実施例は、矛盾が生じない限りにおいて、適宜組み合わせて本発明の任意の実施形態に適用することができる。すなわち本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１００  ストレス評価装置
１１０  脳電位センサ
１１１  電極
１１２  基準電極
１１３  頭部装着部
１１４  固定具
１１５  プリアンプ
１１６  シールドケーブル
１１７  導電性ゴム電極
１１８  金属フィルム
１２０  電子装置
１２１  処理部
１２２  表示部
１２３  入力部
１２４  記憶部
１２５  通信部
１２６  バス
１３０  ３ｃｈ増幅器・帯域フィルタ
３０１  信号取得手段
３０２  演算手段
【図１】
2018057510.tif 000012
【図２】
2018057510.tif 000013
【図３】
2018057510.tif 000014
【図４】
2018057510.tif 000015
【図５】
2018057510.tif 000016
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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