(57)【要約】【課題】少ない部位の自発脳波から簡便に精度よく選択意図を推定できる意図推定装置を提供すること。【解決手段】意図推定装置１では、予備計測によって、対象者が作れる２つの状態（ベース状態と最適意図）および、これらの状態において計測される脳波を設定し、その一方を「Ｙｅｓ」を表す状態、もう一方を「Ｎｏ」を表す状態と定義する（ステップＩ、II）。Ｙｅｓ／Ｎｏ判定では、対象者に「Ｙｅｓ」か「Ｎｏ」を表す前記の状態を作らせ、その時に計測される脳波を、設定した２つの状態の脳波と比較して、対象者の「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の選択意図を推定する（ステップIII、IV）。【選択図】図１
2015192870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の状態および第２の状態を対象者に作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波を取得する第１計測工程と、
前記第１の状態および当該第１の状態で計測された第１脳波を、前記対象者が選択意図の一方を選択する場合の状態および脳波であると設定し、前記第２の状態および当該第２の状態で計測された第２脳波を、前記対象者が前記選択意図の他方を選択する場合の状態および脳波であると設定する設定工程と、
質問を与えた前記対象者に、前記第１の状態および前記第２の状態のいずれかを作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波を取得する第２計測工程と、
前記第２計測工程で計測された前記脳波を前記第１脳波および前記第２脳波と比較して、前記対象者の前記質問に対する選択意図を判別する意図判別工程と、
を含むことを特徴とする脳波による意図推定方法。
【請求項２】
前記第１計測工程では、前記対象者の頭部の少なくとも１箇所の計測部位で計測される自発脳波を取得する請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項３】
前記第１、第２の状態のうちの一方の状態は、前記対象者が作れる所定の心身状態であり、他方の状態は、前記対象者が想起できる所定の事項を想起している想起状態である、請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項４】
前記第１計測工程では、
前記第１、第２の状態のうちの少なくとも一方の状態において計測される脳波として、当該一方の状態の候補である複数の候補の状態を前記対象者に作って貰ったときに計測される脳波をそれぞれ取得し、
前記設定工程では、
計測された複数の前記脳波の中から抽出した１つの脳波が計測された候補を、前記一方の状態に設定する、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項５】
前記第１計測工程では、
前記複数の候補の状態のそれぞれについて、前記対象者に各候補の状態を複数回ずつ作って貰ったときに計測される脳波を取得し、
前記設定工程では、
各候補について計測される複数の前記脳波の間における一致度合が最も高い候補の状態を、前記一方の状態に設定する、
請求項４に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項６】
前記設定工程では、
前記第１、第２の状態のうちの一方の状態を決定した後に、
前記第１、第２の状態の他方の状態を、決定済みの前記一方の状態の脳波とのかい離度合が最も大きくなる脳波が得られる状態に設定する、
請求項５に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項７】
前記第１計測工程では、
前記対象者の頭部の複数の計測部位において、前記複数の候補の状態のそれぞれを前記対象者に作って貰ったときに計測される脳波を取得する、
請求項４に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項８】
前記意図判別工程の選択意図の判別結果の精度が所定以下になった場合、あるいは、前
記設定工程による前記第１、第２の状態および前記第１、第２脳波の設定時点からの所定の時間が経過した場合に、前記第１、第２の状態および前記第１、第２脳波のうち、少なくとも前記第１、第２脳波の設定を無効にする設定無効化工程を含む、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項９】
前記設定工程では、
計測された前記脳波の振幅の一部に予め定めた設定幅を超える部分が有る場合、あるいは、前記脳波にＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得られたパワースペクトルの一部に予め定めた設定値を超える値がある場合に、当該脳波を無効とする、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１０】
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域に設定し、
当該全周波数帯域に含まれる脳波成分を対象として前記設定工程および前記意図判別工程を行う、
請求項１ないし９のうちのいずれか一つの項に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１１】
前記第１計測工程では、
前記第１および第２の状態のうちの少なくとも一方の状態の候補が１つの場合には、前記対象者に当該候補の状態を複数回作らせたときに計測される複数の脳波を取得し、
前記一方の状態の候補が複数の場合には、当該候補のそれぞれについて、前記対象者に各候補の状態を複数回作らせたときに計測される複数の脳波を各候補について取得し、
前記設定工程では、
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域として設定し、
計測された前記脳波について、前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する複数の周波数帯域に区画し、
前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を算出し、
算出した前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を全周波数パワー値で除算した値を、各周波数帯域のパワー比率とし、
前記一方の状態を設定する場合に、当該一方の状態の候補が１つの場合には、計測された前記脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤ（標準偏差）の平均値が予め定めた設定値未満であれば、前記候補を前記一方の状態に設定し、
前記一方の状態の候補が複数の場合には、計測されたそれぞれの候補における各脳波の各周波数帯域のパワー比率のＳＤの平均値を算出し、当該平均値が最も小さい脳波が計測された前記候補を前記一方の状態に設定する、
請求項４に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１２】
前記設定工程では、
前記第１および第２の状態のうちの少なくとも一方の状態を設定する場合に、当該一方の状態の候補が１つのときには、
計測された前記脳波のそれぞれから算出した各パワー比率について、パワー比率ごとに平均値とばらつきを算出し、前記平均値を中心とする所定のばらつきの範囲を設定し、前記周波数帯域の１つでも当該範囲を外れた場合には当該脳波を前記パワー比率の計算から除外し、除外した脳波以外の脳波から再度、パワー比率ごとに平均値とばらつきを算出し、前記範囲を再設定し、前記周波数帯域の１つでも当該範囲を外れた場合には当該脳波を前記平均パワー比率の計算から除外する処理を繰り返し、
残った脳波の数が予め定めた設定個数を下回った場合には、当該候補を前記一方の状態に設定することを断念し、
残った脳波の数が前記設定個数以上の場合には、各周波数帯域のパワー比率のばらつき
の平均値が予め定めた設定値未満であれば、当該候補を前記一方の状態に設定する、
請求項１１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１３】
前記設定工程では、
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域として設定し、
計測された前記脳波について、前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する複数の周波数帯域に区画し、
前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を算出し、
算出した前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を全周波数パワー値で除算した値を、各周波数帯域のパワー比率とし、
前記第１、第２の状態のうちの一方の状態が決定されている場合に、他方の状態を複数の候補の中から決定するときは、
決定済みの前記一方の状態を前記対象者に複数回作らせて計測した各脳波について各周波数帯域のパワー比率の平均値と、これから決定する前記他方の状態の候補のうちの一つの候補を前記対象者に複数回作らせて計測した各脳波についての各周波数帯域のパワー比率の平均値との差のＲＭＳ（二乗平均平方根）を算出し、
前記ＲＭＳから、前記他方の状態の一つの候補を前記対象者に３回以上作らせたときの各周波数帯域のパワー比率の平均ＳＤ（標準偏差）を減算した減算値、または、前記ＲＭＳから、前記他方の状態の一つの候補を前記対象者に２回作らせたときのパワー比率の平均値の差のＲＭＳを減算した減算値を算出し、
前記他方の状態の全ての候補を前記対象者に作らせた場合において、複数の前記計測部位から得られる脳波の中で、前記減算値が最も大きくなる脳波が得られる前記計測部位および前記他方の状態の候補を、それぞれ、前記第２計測工程における脳波の計測部位および前記他方の状態に設定する請求項７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１４】
前記意図判別工程では、
計測された前記脳波の振幅の一部に予め定めた設定幅を超える部分が有る場合、あるいは、前記脳波にＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得られたパワースペクトルの一部に予め定めた設定値を超える値がある場合に、当該脳波を無効とする、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１５】
前記設定工程では、
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域として設定し、
計測された前記脳波について、前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する複数の周波数帯域に区画し、
前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を算出し、
算出した前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を全周波数パワー値で除算した値を、各周波数帯域のパワー比率とし、
前記第１脳波および前記第２脳波のそれぞれの各周波数帯域の平均パワー比率である第１平均パワー比率および第２平均パワー比率を算出し、
前記意図判別工程では、
前記第２計測工程で計測された前記脳波の各周波数帯域のパワー比率を、第３パワー比率として算出し、
前記第１、第３パワー比率の間で差のＲＭＳ（二乗平均平方根）を算出し、
前記第２、第３パワー比率の間で差のＲＭＳを算出し、
前記の２つのＲＭＳの値のうち小さい方の値が得られる側の脳波に割り当てられている
選択意図を、前記対象者の意図であると判別する、
請求項１４に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１６】
前記意図判別工程では、前記第１、第３パワー比率の差のＲＭＳと、前記第２、第３パワー比率の差のＲＭＳとの差が、予め定めた設定値を下回る場合には、前記対象者の意図判別を保留にする、
請求項１５に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１７】
前記第１の状態は前記対象者の安静の状態であり、
前記第２の状態は、前記対象者が想起できる所定の事項を想起している想起状態である、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１８】
前記対象者の頭部の複数の計測部位において、前記安静の状態および前記想起状態のそれぞれにおいて前記第１脳波および前記第２脳波を計測し、これらのかい離度合が最も大きな計測部位を最適計測部位として選択し、
前記第１、第２計測工程では、前記最適計測部位の１箇所で脳波の計測を行う、
請求項１７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項１９】
前記第１計測工程では、
前記第２の状態において計測される脳波として、当該第２の状態の候補である複数の候補の状態を前記対象者に作って貰ったときに計測される脳波をそれぞれ取得し、
前記設定工程では、
前記第２の状態を、複数の候補のうち、前記安静の状態で計測される脳波とのかい離度合が最も大きくなる脳波が得られる状態に設定する、
請求項１７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２０】
前記第１計測工程では、
前記対象者について前記複数の候補の状態のうち、過去において最も多く前記第２の状態に設定された候補を暫定候補として選択し、
前記暫定候補の状態を前記対象者に作って貰ったときに計測される脳波を取得し、
前記設定工程では、
計測された脳波を、前記第１の状態である安静の状態で計測される脳波と比較して、所定の適合基準を満たす場合には前記暫定候補を前記第２の状態として設定する、
請求項１９に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２１】
前記設定工程および前記意図判別工程では、
計測された前記脳波のそれぞれについて、
周波数帯域がθ波（４〜８Ｈｚ）を含まない帯域を用いる、
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２２】
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域に設定し、
当該全周波数帯域に含まれる脳波成分を対象として前記設定工程および前記意図判別工程を行う
請求項１７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２３】
計測された前記脳波のそれぞれについて、前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する３つの周波数帯域に区画し、
前記３つの周波数帯域のそれぞれのパワー値および前記全周波数帯域の全周波数パワー
値に基づき、前記設定工程および前記意図判別工程を行う、
請求項２２に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２４】
前記設定工程では、
計測された前記脳波における所定の周波数帯域を解析対象の全周波数帯域に設定し、
計測された前記脳波のそれぞれについて、前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する複数の周波数帯域に区画し、
前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を算出し、
算出した前記周波数帯域のそれぞれのパワー値を、前記全周波数帯域の全周波数パワー値で除算した値を、各周波数帯域のパワー比率とし、
前記第１の状態である安静の状態で計測された脳波についての各周波数帯域のパワー比率と、前記第２の状態の各候補のそれぞれの状態において計測された脳波についての各周波数帯域のパワー比率との差のＲＭＳ（二乗平均平方根）であるＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉを算出し、
最も大きな値のＲＭＳが得られる前記第２の状態の候補を意図ｍａｘとすると、当該意図ｍａｘを前記第２の状態に設定する請求項１９に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２５】
前記設定工程において、
前記第１の状態である安静の状態と前記意図ｍａｘの状態のそれぞれを、前記対象者に複数回作らせて、それぞれの状態における脳波を計測し、
複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均パターンＴｎｏと当該パワー比率のＳＤ（標準偏差）の平均値ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅを算出し、
複数回の前記意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均パターンＴｙｅｓと当該パワー比率のＳＤの平均値ＳＤｍａｘ＿ａｖｅを算出し、
複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤ（標準偏差）および複数回の前記意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤの全平均値ＳＤａｌｌ＿ａｖｅを算出し、
複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均値と、複数回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれについての各周波数帯域のパワー比率の平均値との差のＲＭＳ（二乗平均平方根）であるＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘを算出し、
ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅが予め定めた第１しきい値ＴＨ１より小さく、ＳＤｍａｘ＿ａｖｅが予め定めた第２しきい値ＴＨ２より小さく、かつ、ＳＤａｌｌ＿ａｖｅに対するＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘの比が予め定めた第３しきい値ＴＨ３より大きい場合に、前記意図ｍａｘを第２の状態に設定し、
前記の平均パターンＴｎｏを第１の状態である安静の状態を表す教師信号として記憶保持し、前記の平均パターンＴｙｅｓを前記第２の状態である前記意図ｍａｘの状態を表す教師信号として記憶保持する請求項２４に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２６】
前記第１、第２しきい値ＴＨ１、ＴＨ２として、０．０５あるいはそれより小さな値を採用し、
前記第３しきい値ＴＨ３として、２．０あるいはそれよりも大きな値を採用する請求項２５に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２７】
前記第２計測工程では、所定のサンプリング周期で前記対象者の脳波を計測し、
前記意図判別工程では、
前記サンプリング周期、もしくは、別途定めた周期毎に、計測された前記脳波における
前記全周波数帯域を対象としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って、当該脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率を算出し、
当該パワー比率と、教師信号である前記平均パターンＴｎｏおよび前記平均パターンＴｙｅｓのそれぞれとの差のＲＭＳであるＲＭＳｎｏ＿ｉおよびＲＭＳｙｅｓ＿ｉ（二乗平均平方根）を算出し、
前記ＲＭＳｎｏ＿ｉが予め定めた第４しきい値ＴＨ４よりも小さい場合には、前記対象者の選択意図が前記第１の状態に割り当てられた意図であると判断し、
前記ＲＭＳｙｅｓ＿ｉが予め定めた第５しきい値ＴＨ５よりも小さい場合には、前記対象者の選択位置が前記第２の状態に割り当てられた意図であると判断する、
請求項２５に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２８】
前記第４、第５しきい値ＴＨ４、ＴＨ５として、０．１０、あるいは、それよりも小さな値を採用する請求項２７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項２９】
予め定めた時間に亘って、前記第２計測工程および前記意図判別工程を繰り返しても、前記ＲＭＳｎｏ＿ｉが予め定めた第４しきい値よりも小さくならず、かつ、前記ＲＭＳｙｅｓ＿ｉが予め定めた第５しきい値よりも小さくならない場合には、意図判定が不能であるとして意図判定を終了する
請求項２７に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項３０】
前記対象者の脳波を連続して計測し、
連続計測された脳波に基づき前記対象者の活動状態の期間を判別し、
前記活動状態の期間において、前記第１計測工程、前記設定工程、前記第２計測工程および前記意図判別工程を行う
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項３１】
前記対象者に対して毎日、一定時刻に外的刺激を与えて当該対象者のサーカディアンリズムを整えて、前記連続計測された脳波に基づき当該対象者が活動状態であることを判別した上で、意図推定を行う
請求項３０に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項３２】
前記第１計測工程では、前記第１および第２の状態のそれぞれにおいて、前記対象者の脳波と共に、脳波以外の１種類あるいは複数種類の生理指標を意図判別用の補助指標として計測し、
前記設定工程では、前記第１の状態および当該第１の状態で計測された第１脳波および第１生理指標を含む第１生理情報を、前記対象者が選択意図の一方を選択する場合の状態および生理状態であると設定し、前記第２の状態および当該第２の状態で計測された第２脳波および第２生理指標を含む第２生理情報を、前記対象者が前記選択意図の他方を選択する場合の状態および生理状態であると設定し、
前記第２計測工程では、前記第１の状態および前記第２の状態のいずれかを作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波および前記生理指標を取得し、
前記意図判別工程では、前記第２計測工程で計測された前記脳波および前記生理指標を含む生理情報を、前記第１生理情報および前記第２生理情報と比較して、前記対象者の前記質問に対する選択意図を判別する
請求項１に記載の脳波による意図推定方法。
【請求項３３】
コンピュータに請求項１ないし３２のうちのいずれかの項に記載の意図推定方法を実行させるコンピュータ読取可能な意図推定用プログラム。
【請求項３４】
請求項３３に記載の意図推定用プログラムを実行することにより前記第１計測工程、前
記設定工程、前記第２計測工程および前記意図判別工程を実行する第１計測部、設定部、第２計測部および意図判別部として機能するコンピュータと、
前記コンピュータに接続され、意図が推定される対象者の脳波を計測する脳波計と、
前記コンピュータに接続され、前記第１計測部、前記設定部、前記第２計測部および前記意図判別部の動作状態を表示する表示装置と、
前記コンピュータに接続され、前記コンピュータに入力指示を与える入力装置と、
を有していることを特徴とする意図推定装置。
【請求項３５】
コンピュータに請求項１ないし３２のうちのいずれかの項に記載の意図推定方法における前記第１計測工程および前記設定工程を実行させるコンピュータ読取可能な意図推定用脳波の設定プログラム。
【請求項３６】
請求項３５に記載の意図推定用脳波の設定プログラムを実行することにより前記第１計測工程および前記設定工程を実行する第１計測部および設定部として機能するコンピュータと、
前記コンピュータに接続され、意図が推定される対象者の脳波を計測する脳波計と、
前記コンピュータに接続され、前記第１計測部および前記設定部の動作状態を表示する表示装置と、
前記コンピュータに接続され、前記コンピュータに入力指示を与える入力装置と、
を有していることを特徴とする意図推定用脳波の設定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、計測した人間の脳波を解析して、人間の選択意図を推定あるいは判別する意図推定方法に関し、特に、選択意図を推定あるいは判別するために用いる脳波を適切に設定できるようにした方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の脳波を計測し、計測した脳波から人間の意図を推定、もしくは、判別する方法がいくつか提案されている。例えば、刺激を与えた時に脳波に現れる事象関連電位（例：Ｐ３００やＰ３と呼ばれる成分）から、被験者の意思を判別する方法がある。特許文献１（国際公開第２００９／１２２６８５号、「脳波識別方法の調整装置、方法およびコンピュータプログラム」）には、Ｐ３００の計測方法が示されている。特許文献２（国際公開第２０１１／１０５０００号、「脳波インタフェースシステム、脳波インタフェース提供装置、脳波インタフェースの実行方法、および、プログラム」）には、できるだけ短時間で意図推定精度を高める方法が示されている。また、非特許文献１（藤岡，楢崎，藤井による「視覚刺激に対する脳波を利用した意思伝達装置」；12th Symposium on Human Interface, Oct.22-25, 1996, Yokohama）では、異なる課題を与えて画像刺激を見せた時に、被験者の後頭部に誘発される脳波の特徴量（潜時約120〜140msec）が異なることを利用して、Ｙｅｓ／Ｎｏを判別している。
【０００３】
これらの事象関連電位を用いる方法は、刺激を与えた時の脳波の反応を利用しており、刺激を与える装置や、複雑な計測手順が必要である。また、刺激を与えた時の脳波の反応が微弱であるため、一般に、複数回の加算平均を行う必要がある。そのために、計測時間が長くなる、あるいは、計測時間を短くするための複雑なアルゴリズムが必要になる。すなわち、被験者が計測手順に対応できない、複雑なアルゴリズムが個人差やノイズに対応できないなどの問題が生じ、意図を正確に識別できないことが多い。
【０００４】
このような問題は、自然な脳波（自発脳波）を用いることで解決される。特許文献３（特開平１０−２６２９４３号公報、「脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置」）では、頭皮上の複数箇所の脳波から所定の周波数成分を抽出し、差分を算出して脳波トポグラフィを作成し、トポグラフィのパターンから意図を推定している。また、特許文献４（特開２００３−３２５４６７号公報、「意思伝達支援装置、及び意思伝達支援ソフトウエア」）では、動作準備や動作についての想像をするときにμ波（α波より少し速い７〜１３Ｈｚ程度のμ字型の波）やβ波（緊張しているときなどに出る１３〜３０Ｈｚの速い波）の振幅が減少することを利用して、頭皮上の複数箇所の脳波パワー値から算出した入力値を人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）に入力して意図を推定している。また、所定の状態あるいは所定の事項を想起した場合に現れる自発脳波のβ波パワー値が増加することを利用して、自発的な意図の判別結果が正しいか否かの確認を被験者に行わせるようにしている。
【０００５】
これらの自発脳波を用いる方法は、いずれも複数個所の脳波を同時に使用するため、例えば、どこかの部位の脳波電極が頭皮から浮くなどの原因でその部位の脳波にノイズが含まれた場合に、意図推定精度が低下する。また、脳波電極を複数個所に設置する時間と手間がかかり、さらに、計算が複雑であるために特別な解析装置が必要である。さらに、複雑な計算や人工ニューラルネットワークの検証が困難であるため、個人差や時間変化などの原因で推定精度が低かった場合に改善することが難しい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「視覚刺激に対する脳波を利用した意思伝達装置」（藤岡，楢崎，藤井；12th Symposium on Human Interface, Oct.22-25, 1996, Yokohama）
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第２００９／１２２６８５号
【特許文献２】国際公開第２０１１／１０５０００号
【特許文献３】特開平１０−２６２９４３号公報
【特許文献４】特開２００３−３２５４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このように、人間の脳波を計測し、計測した脳波から人間の意図を判別あるいは推定する方法としては、意図推定対象者（被験者）の誘発脳波である事象関連脳電位を用いるもの、および、意図推定対象者の自発脳波を用いるものが知られている。また、従来における方法には、判別あるいは推定の対象が、意図推定対象者の自発的な各種の意図である場合と、意図推定対象者の選択意図である場合（人間のＹｅｓ／Ｎｏによるに二者択一の意思決定を判別する場合）とがある。
【０００９】
しかしながら、本発明が対象としている自発脳波を用いて意図推定対象者の選択意図を判別する方法あるいは装置については、簡便に精度良く選択意図の判別あるいは推定を行うことのできるものは従来において提案されていない。
【００１０】
すなわち、自発脳波を用いて選択意図を推定する場合には、対象者に特定の状態あるいは特定の事項を自発的に想起して貰い、その想起状態での脳波を計測する必要がある。自発脳波は個人差が大きく、同一の状態、事項を想起して貰っても、或る意図推定対象者からは明確に識別可能な脳波パターンが得られる場合であっても、別の意図推定対象者からは有効な脳波パターンが得られないことが多い。そこで、意図推定対象者毎に選択意図を推定するための脳波パターンを設定することが考えられる。しかし、同一の被験者であっても、被験者の心身状態、場所、時間等の外部環境が異なると、同一の状態、事項を想起して貰っても、同様なパターン脳波の再現性が低いという問題がある。このため、少ない部位から取得した自発脳波を用いて簡便に精度良く選択意図の判別あるいは推定を行うことが困難である。
【００１１】
本発明の課題は、このような点に鑑みて、少ない部位の自発脳波から簡便に精度よく選択意図を推定できる意図推定方法、意図推定用プログラムおよび意図推定装置を提供することにある。
【００１２】
また、本発明の課題は、少ない部位の自発脳波から簡便に精度よく選択意図を推定できるように、意図推定に用いる脳波を適切に設定可能な意図推定用脳波の設定プログラムおよび設定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するために、本発明の意図推定方法は、
第１の状態および第２の状態を対象者に作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波を取得する第１計測工程と、
前記第１の状態および当該第１の状態で計測された第１脳波を、前記対象者が選択意図の一方を選択する場合の状態および脳波であると設定し、前記第２の状態および当該第２の状態で計測された第２脳波を、前記対象者が前記選択意図の他方を選択する場合の状態および脳波であると設定する設定工程と、
質問を与えた前記対象者に、前記第１の状態および前記第２の状態のいずれかを作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波を取得する第２計測工程と、
前記第２計測工程で計測された前記脳波を前記第１脳波および前記第２脳波と比較して、前記対象者の前記質問に対する選択意図を判別する意図判別工程と、
を含むことを特徴としている。
【００１４】
本発明の意図推定方法における設定工程では、対象者に対し、第１の状態、例えばリラックスした安静状態のような比較的容易に作ることができる状態（以下では「ベース状態」と呼ぶ場合もある。）と、第２の状態、例えば、ベース状態と最も明確に区別できる脳波パターンになる意図を想起した状態（以下では「最適意図」と呼ぶ場合もある。）を決定する。同時に、意図推定に使用する脳波の計測位置（電極位置）も決定される場合がある。設定した第１、第２の状態と、これらに対応する第１、第２脳波とが、選択意図の一方および他方に対応付けされる。なお、以下の説明において、「安静状態」あるいは「安静」とは、安静開眼の状態（例えば、寝たきりの人が薄目を開いている半眼のような状態も含まれる。）および安静閉眼の状態（例えば、閉眼状態で寝たきりになっている人等の場合。）が含まれ、対象者に応じて適切な安静状態あるいは安静が定義される。
【００１５】
本発明の意図推定方法の意図判別工程では、設定されている計測位置（電極位置）で計測した対象者の脳波を、第１、第２脳波と比較して、第１の状態であるベース状態と第２の状態である最適意図の判別を行う。例えば、ベース状態を選択意図の「Ｎｏ」、最適意図を選択意図の「Ｙｅｓ」に割り振ることを対象者に事前に伝えておき、対象者に質問をする。対象者に、ベース状態のまま維持して貰うか最適意図を想起して貰うかによって、対象者のＹｅｓ／Ｎｏという意図を確認（意図推定）することができる。
【００１６】
ここで、前記第１、第２の状態のうちの一方の状態は、前記対象者が作れる所定の心身状態、特に対象者が容易に作れる状態とすることが望ましい。また、他方の状態は、前記対象者が想起できる所定の事項を想起している想起状態、特に対象者が容易に想起できる事項を想起している想起状態とすることが望ましい。
【００１７】
このためには、前記第１計測工程では、前記第１、第２の状態のうちの少なくとも一方の状態において計測される脳波として、当該一方の状態の候補である複数の候補の状態を前記対象者に作って貰ったときに計測される脳波をそれぞれ取得し、前記設定工程では、計測された複数の前記脳波の中から抽出した１つの脳波が計測された前記状態の候補を、前記一方の状態に設定することが望ましい。
【００１８】
例えば、前記第１計測工程では、前記複数の候補の状態のそれぞれについて、前記対象者に各候補の状態を複数回ずつ作って貰ったときに計測される当該対象者の脳波を取得し、前記設定工程では、各候補について計測される複数の前記脳波の間における一致度合が最も高い候補の状態を、前記一方の状態に設定することが望ましい。このようにすれば、対象者が容易に作ることができ、再現性のある脳波が得られる状態を第１あるいは第２の状態に設定でき、意図判別の精度を上げることができる。
【００１９】
また、前記設定工程では、前記第１、第２の状態のうちの一方の状態を決定した後に、前記第１、第２の状態の他方の状態を、決定済みの前記一方の状態の脳波とのかい離度合が最も大きくなる脳波が得られる状態に設定することが望ましい。このようにすれば、対象者が作ることができる一組の状態のうち、明確に識別可能な脳波が得られる状態を第１、第２の状態に設定できる。これにより、意図判別の精度を上げることができる。
【００２０】
なお、脳波は対象者の体調や気分によって変化するので、意図推定は、第１の状態（ベース状態）、第２の状態（最適意図）の決定後、所定の時間が経過する前、例えば、少な
くとも１日以内に行うことが望ましい。また、同じ意味で回答が逆になる質問を繰り返し行う、もしくは、対象者やその関係者しかわからない質問をすることで推定精度の検証が容易に行える。もし、推定精度が低かった場合は、第１の状態（ベース状態）、第２の状態（最適意図）等を再設定することで推定精度を高めることができる。
【００２１】
次に、本発明の脳波による意図推定方法において、より簡便に、より精度よく、短時間で意図推定を行うことができるようにするためには、第１の状態を安静状態とし、第２の状態を対象者に所定の意図を想起して貰った状態とすることが望ましい。例えば、安静状態（ベース状態）を選択意図の「Ｎｏ」とし、第２の状態（最適意図）を「Ｙｅｓ」とすればよい。第２の状態は、対象者が想起しやすい事項を複数の候補のうちから選ぶようにすればよい。また、脳波の計測位置は１箇所（１チャンネル）とすることが簡便であり、そのためには、第１の状態である安静状態で得られる第１脳波と、第２の状態である最適意図を想起した状態で得られる第２脳波とのかい離の度合いが最も大きな計測位置を最適計測位置と定め、当該位置において脳波を計測して意図推定を行うことが望ましい。
【００２２】
同一の対象者についての２回目以降の意図推定においては、それまでに最も多く第２の状態として設定された最適意図を、当該第２の状態の候補として選択することが望ましい。これにより、第１計測工程における脳波計測時間を短縮化できる。また、当該候補を設定工程において第２の状態として設定すれば、短時間で、意図推定用の第２計測工程に移行することができる。
【００２３】
また、第２の状態を設定する設定工程においては、事前に予測した意図推定精度に基づき設定されるしきい値を用いて、第２の状態として採用する最適意図を設定することにより、例えば、８０％以上の推定精度が見込まれるときに、意図推定の工程である第２計測工程および意図判別工程に移行するようにすることが望ましい。
【００２４】
さらに、計測された脳波には、対象者のまばたきに起因するノイズ成分が含まれている場合がある。したがって、まばたきに起因するノイズを除去して意図推定の精度を高めるためには、意図推定に用いる脳波の周波数帯域を、まばたきの周波数が含まれにくい周波数帯域である例えば８〜３０Ｈｚに設定することが望ましい。まばたきによるノイズを考慮する必要が無い場合には、意図推定に用いる脳波の周波数帯域を広げて、例えば４〜３０Ｈｚに設定することができる。
【００２５】
また、意図推定時間の短縮化を図るためには、上記の第２計測工程における脳波計測毎、もしくは、別途設定した周期ごとに、計測脳波を用いて上記の意図判別工程を実行することが望ましい。
【００２６】
一方、寝たきりの対象者等の場合には、対象者が活動状態なのか睡眠状態なのかを目視により判別できず、脳波による意図推定によって当該対象者とのコミュニケーションを図ることができない場合がある。そこで、対象者の脳波を連続計測し、計測脳波パターンに基づき対象者が活動状態であることを確認して、活動状態のときに、脳波による意図推定によるコミュニケーションを図ることが望ましい。また、脳波から活動状態が認められない場合は、対象者に、例えば毎日ほぼ同じ時刻に外部からの刺激を与えて対象者のサーカディアンリズムを整え、その時刻頃に活性状態になるように誘導したうえで、脳波による意図推定によるコミュニケーションを行うことが望ましい。
【００２７】
なお、本発明では、脳波を用いて意図推定を行っているが、場合によって、脳波に加えて、脳波以外の生理指標を計測して、脳波および生理指標に基づき、意図推定を行うことも可能である。この場合には、計測した脳波と生理指標を同様に取り扱うことができるように、例えばそれぞれを平均０、分散１に正規化すればよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明では、最初に、対象者毎に、脳波を計測して意図推定のために用いる２種類の自発脳波、すなわち選択意図（Ｙｅｓ／Ｎｏ判定）の一方および他方を示す自発脳波が得られる対象者の第１、第２の状態（ベース状態と最適意図）が決定される。第１、第２の状態を対象者に応じて適切に設定することにより、これらの状態を対象者に作って貰ったときに計測される自発脳波を精度良く識別可能になる。特に、第１の状態として安静状態を設定し、第２の状態として対象者が最も想起しやすい最適意図を設定することによって、自発脳波を精度良く識別可能になる。よって、対象者毎に設定した２種類の自発脳波を用いることで、高い精度で対象者の選択意図を推定できる。また、識別可能な２種類の自発脳波を用いるので、対象者の心身状態、外部環境に大きく影響されることなく、再現性の高い選択意図の推定動作が保証される。
【００２９】
また、本発明によれば、選択意図の推定のために対象者毎に最も適した２種類の自発脳波を用いることができるので、少ない部位で計測した脳波を用いて意図推定を高い精度で行うことができる。よって、多数の脳波計測位置に脳波計測用の電極を配置し、多数の配線を行う場合等とは異なり、計測準備の時間と手間を削減できる。また、多数の部位で計測した多数の脳波を用いる必要が無いので、意図推定あるいは判別のための計算やアルゴリズムを単純化できる。よって、汎用ＰＣを用いて、簡便で高い精度で意図推定が可能な意図推定装置を実現できる。
【００３０】
さらに、本発明によれば、ノイズなどに影響されない高精度の意図推定（意図判定）が可能となる。例えば、複数の脳波計測部のうち一部の部位の脳波電極が頭皮から浮くなどの原因でその部位の脳波にノイズが含まれるおそれがある場合でも、正しく脳波を計測できている部位が１ヶ所でもあれば、意図が推定できる可能性がある。
【００３１】
これに加えて、同じ意味で回答が逆になる質問を繰り返し行う、もしくは、対象者やその関係者しかわからない質問をすることで、意図推定結果の検証を容易に行うことができる。仮に、推定精度が低かった場合には、第１想定内容（ベース状態）、第２想定内容（最適意図）、脳波計測部位（電極位置）を再設定すれば、簡単に推定精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明を適用した実施の形態１に係る意図推定装置の全体構成を示す概略ブロック図および動作を示す概略フローチャートである。
【図２Ａ】意図推定装置による予備計測におけるデータ計測開始までの手順を示すフローチャートである。
【図２Ｂ】意図推定装置による予備計測におけるデータ計測の手順を示すフローチャートである。
【図３Ａ】意図推定装置による予備計測のデータ解析の手順を示すフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ａに続く予備計測のデータ解析の手順を示すフローチャートである。
【図３Ｃ】図３Ｂに続く予備計測のデータ解析の手順を示すフローチャートである。
【図４】図３ＡのステップＳＴ３１のベース状態の各周波数帯域のパワー比率の平均の算出手順を示すフローチャートである。
【図５Ａ】意図推定装置による意図判定の手順を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】図５Ａに続く意図判定の手順を示すフローチャートである。
【図６Ａ】意図推定の検証実験の一例を示す図表である。
【図６Ｂ】意図推定の検証実験の一例を示す図表である。
【図６Ｃ】意図推定の検証実験の一例を示す図表である。
【図７】本発明を適用した実施の形態２における予備計測工程および設定工程の手順を示すフローチャートである。
【図８】図７に示す手順の変形例を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２における意図推定モード（本計測工程および意図判別工程）の手順を示すフローチャートである。
【図１０】脳波および生理指標を用いて意図推定を行う場合の手順を示すフローチャートである。
【図１１】ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅと意図推定精度の関係を示すグラフである。
【図１２】ＲＭＳ（ＲＭＳｎｏ＿ｉおよびＲＭＳｙｅｓ＿ｉ）に対する意図推定の正解と不正解の度数の分布を示すグラフである。
【図１３】本発明の意図推定装置を適用可能な在宅療養支援システムの例を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下に、図面を参照して、本発明を適用した意図推定装置の実施の形態を説明する。本実施の形態に係る意図推定装置を用いて意図が推定される対象者は、視覚や聴覚などの知覚機能が維持されているが、発声や表情などの意図表現が全くできない状況にあると想定している。すなわち、音声や画面で指示や質問ができるものの、脳波等の生理反応以外では、その反応や回答を得ることはできない状況である。
【００３４】
［実施の形態１］
（意図推定装置）
図１（ａ）は実施の形態１に係る意図推定装置の全体構成を示す概略ブロック図であり、図１（ｂ）は意図推定装置の動作を示す概略フローチャートである。図１（ａ）に示すように、意図推定装置１は意図推定用脳波の設定装置としても機能し、対象者Ｐの脳波を計測するための脳波計測部である脳波計２と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）３と、キーボード、マウス等の入力装置４と、モニター等の表示装置５とを備えている。ＰＣ３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備え、ＲＯＭ等に格納されている意図推定用脳波の設定プログラムを含む意図推定用プログラムを実行することにより、予備計測部（第１計測部）および本計測部（第２計測部）としての脳波取得部６、設定部および意図判定部としての脳波解析部７、表示装置５を駆動制御する表示制御部８等として機能する。そして、記憶部９で対象者毎に意図推定用の脳波等の情報を設定する設定動作を行う。そして、記憶部９で設定された情報に基づき、脳波解析部７で、対象者の意図推定動作（Ｙｅｓ／Ｎｏ判定動作）を行う。
【００３５】
図１（ｂ）に示すように、意図推定装置１による意図推定用脳波の設定動作においては、脳波計２により、複数の異なる想起内容を対象者に想起させた場合に生じる脳波が計測され、計測された脳波情報が脳波取得部６を介してＰＣ３に取り込まれる（ステップＩ：予備計測工程）。ＰＣ３に取り込まれた脳波は脳波解析部７に送られ、これらの脳波情報の解析が行われ、相互に識別可能な変化が生じている一対の脳波が、選択意図の推定に用いる第１、第２脳波として抽出される。また、抽出された第１、第２脳波のそれぞれが計測された対象者の状態が、それぞれ、意図推定に用いる第１の状態および第２の状態として抽出される。記憶部９には、抽出された第１脳波および第１の状態が選択意図の一方の第１意図（例えばＹｅｓ）を推定するために用いる情報として設定される。また、抽出された第２脳波および第２の状態が選択意図の他方の第２意図（例えば、Ｎｏ）を推定するために用いる情報として設定される（ステップII：設定工程）。
【００３６】
意図推定動作においては、対象者に質問をして、質問に対する選択意図（Ｙｅｓ／Ｎｏの意図）を、対象者に、回答する意図に対応する第１の状態および第２の状態の一方を想
起して貰い、この状態で計測される脳波をＰＣ３に取り込む（ステップＳＴIII：本計測
工程）。取り込まれた脳波は、脳波解析部７において、第１脳波および第２脳波のいずれに対して、より一致しているのかが解析される（ステップIV：意図判別工程）。解析結果である推定意図は、表示制御部８を介して、表示装置５の画面に表示される。
【００３７】
本実施例では、対象者の脳波を、図１（ａ）に示す国際１０−２０法にもとづく脳波計測用の電極配置のうち、ＣｚとＦｚの２部位で計測している。他の部位での脳波計測、あるいは３部位以上の部位での脳波計測でも勿論構わない。なお、左右の耳朶のＡ１、Ａ２の電極位置は基準電極の部位であり、各部の脳波は、各電極部位に取り付けた電極と基準電極の間の電位差として求められる。
【００３８】
（予備計測・設定工程）
図２Ａは意図推定装置１の予備計測におけるデータ計測開始までの動作の流れを示す概略フローチャートである。対象者に脳波計２の電極を取り付けた後に、意図推定装置１を起動させる（ステップＳＴ１）。意図推定装置１が起動すると、表示装置５に初期設定の画面（図示せず）が表示される（ステップＳＴ２）。初期設定の画面には、脳波計２で計測している対象者の脳波がリアルタイムで表示される。測定者は、初期設定の画面をみて、正常に脳波計測ができていることを確認できる。ただし、画面で判断できないノイズも存在するため、後述のノイズ検出方法を採用している（図３Ａ、ＳＴ２５およびＳＴ２７参照）。
【００３９】
初期設定の画面では、意図推定の判断に基準となる第１の状態であるベース状態の候補として、以下に示す３種類の候補を表示することをデフォルトにしている。
（１）リラックスした安静状態（例：何も考えずに穏やかにくつろいでいる）
（２）興奮した高覚醒状態（例：何かに非常に怒ってイライラしている）
（３）集中して計算問題を行っている状態（例：１００から７を引く計算を繰り返す）
【００４０】
測定者が候補（１）〜（３）のいずれかを選択し（ステップＳＴ３）、それを口頭で対象者に伝える。通常は候補（１）を選択する。しかし、客観的かつ定量的に決定したい場合は、例えば、１つの候補を複数回提示して脳波の変動が小さかったら（予め設定した所定の変動幅に収まれば）決定する。この代わりに、複数の候補をランダムに一定回数ずつ提示して脳波の変動が最も小さかった候補を選択してもよい。この変動が大きいかどうかの判断方法、あるいは、最も変動が小さい候補を選ぶ方法は後述する（段落番号００５３に記載）。
【００４１】
初期設定の画面で候補（１）〜（３）のいずれかが選択されると、対象者の意図推定用脳波を設定するための予備計測の画面（図示せず）に移行する（ステップＳＴ４）。本実施例の場合、予備計測の「計測開始ボタン」の上部に、「これから予備計測を行って、その結果を用いて、意図推定（Ｙｅｓ／Ｎｏ判定）を行います。」、「予備計測も意図推定も開眼状態で行いますので、決して目を閉じないでください。ただし、まばたきはかまいません。」、「予備計測は約１０分で終了します」、「計測が始まったら、５秒間のカウントダウンに引き続き、指示が５秒間表示されます。その後２０秒間、指示にそって状態維持か意図想起をお願いします。このサイクルを２０回繰り返します。」という注意書きを表示している。これらは、対象者に見せるとともに、測定者が口頭でも説明する。予備計測画面上に表示されている計測開始ボタンを押すと（ステップＳＴ５）、データ計測（予備計測）が開始される（ステップＳＴ１０）。
【００４２】
本実施例の場合、予備計測において、対象者に想起して貰う第２の状態の候補として、６種類の意図１〜意図６がデフォルトとして用意されている。そして、以下に示す合計２０回の指示を、ランダムな順序で表示する。
（指示１）ベース状態（指示例：リラックスして安静にしてください）        ：８回
（指示２）意図１（指示例：すっぱい味がしているイメージをしてください）  ：２回
（指示３）意図２（指示例：自分の考えを主張しているイメージをしてください）：２回（指示４）意図３（指示例：入浴してくつろいでいるイメージをしてください）  ：２回（指示５）意図４（指示例：右手を動かしているイメージをしてください）    ：２回
（指示６）意図５（指示例：穏やかな音楽が聞こえているイメージをしてください）：２回
（指示７）意図６（指示例：咀嚼しているイメージをしてください）            ：２回
【００４３】
図２Ｂは予備計測画面上の計測開始ボタンが押された後のデータ計測の処理手順を示す概略フローチャートである。計測開始ボタンが押されると、まず、「５、４、３、２、１」というカウントダウンが１秒間ずつ表示され（ステップＳＴ１１）、次の５秒間で指示が表示される（ステップＳＴ１２）。対象者は、この予備計測画面を見ているが、同時に、測定者が口頭でも指示するようにしている。その後の２０秒間は、画面が消えて、対象者に指示に沿った想起内容を想起して貰う。この間に計測される脳波を取り込む（ステップＳＴ１３）。ステップＳＴ１１〜ＳＴ１３の合計時間が３０秒間であり、これが指示の１サイクルである。その後、順次、指示内容がランダムな順序で切り替わって、合計２０回繰り返される（ステップＳＴ１１〜ＳＴ１４）。２０回の指示が終了すると、すなわち、ベース状態維持を８回、及び、６種類の意図を各２回ずつ想起して貰った状態での計２０回の脳波計測が終了すると、引き続き、データ解析（ステップＳＴ２０）が開始される。
【００４４】
脳波は、計測開始ボタンが押された時から１２８Ｈｚのサンプリング周波数で連続記録される。解析対象のデータは、画面が消えて対象者が指示に沿ったベース状態を維持もしくは意図想起を行っている２０秒間（２５６０データ）のうち、中央部分の１６秒間（２０４８データ）とする。
【００４５】
（設定工程：データ解析）
図３Ａ、３Ｂ、３Ｃおよび図４は、予備計測によって取得された脳波を解析するデータ解析（脳波解析）の処理の流れを示す概略フローチャートである。データ解析は、まずＣｚから行う（ステップＳＴ２１、２２）。そして、８回のベース状態について順次解析してゆく（ステップＳＴ２３〜ＳＴ３０）。
【００４６】
ここで、解析を進める際に、計測された脳波の振幅の一部に、予め設定した振幅幅から外れる部分が有る場合には、その部位で計測したデータは解析しないようにする。例えば、±５０μＶ以上の値の部分が有る場合には、その部位にノイズが混入していると判断して、その部位で計測したデータは解析しないようにする（ステップＳＴ２５）。
【００４７】
データ解析では、まず、計測脳波にＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）を行って、パワースペクトル（ＰＳ）を算出し、各周波数帯域のパワー値を算出する（ステップＳＴ２６）。パワースペクトルの一部が予め設定した値を超える値となる場合、例えば、２５００μＶ２以上の値となる場合には、その部位にノイズが混入していると判断して、その部位で計測したデータは、これ以降の解析を行わないようにする（ステップＳＴ２７）。
【００４８】
本実施例では、解析に使用する計測脳波の周波数帯域、すなわち解析対象の全周波数帯域を０〜３０Ｈｚに設定し、当該全周波数帯域に含まれるデルタ波を０〜３．５Ｈｚ、シータ波を３．５〜７．５Ｈｚ、アルファ波を７．５〜１３．５Ｈｚ、ベータ波を１３．５〜３０Ｈｚと設定した。また、これまでの予備的検討の結果、８〜１１Ｈｚのパワー値が意図によって変動する例が多かったため、この帯域をニュー波と名付けて、本実施例では
、ニュー波８〜１１Ｈｚも設定した。この結果、ニュー波の帯域がアルファ波と重なり、この帯域のみが二重に計算されることになるが、意図に対する反応が大きい帯域であるため、意図推定の精度が高まると推察した。しかしながら、必ずしも本実施と同一の設定をする必要はない。
【００４９】
次に、各周波数帯域のパワー値から、以下の指標を算出する（ステップＳＴ２８）。
Ａ：デルタ波パワー比率  ＝  デルタ波パワー値／全周波数パワー値
Ｂ：シータ波パワー比率  ＝  シータ波パワー値／全周波数パワー値
Ｃ：アルファ波パワー比率  ＝  アルファ波パワー値／全周波数パワー値
Ｄ：ニュー波パワー比率  ＝  ニュー波パワー値／全周波数パワー値
Ｅ：ベータ波パワー比率  ＝  ベータ波パワー値／全周波数パワー値
【００５０】
８回のベース状態について、パワー比率（Ａｎ，Ｂｎ，Ｃｎ，Ｄｎ，Ｅｎ：  ｎ＝１〜８）が全て算出された後は、それぞれの平均値を算出する（ステップＳＴ２９→ＳＴ３１）。各平均値を、Ｂ＿Ａａｖｅ，  Ｂ＿Ｂａｖｅ，  Ｂ＿Ｃａｖｅ，  Ｂ＿Ｄａｖｅ，  Ｂ＿Ｅａｖｅと記載するものとする。ただし、この算出方法は、単純な平均ではなく、図４に示す処理を行っている。
【００５１】
図４のフローチャートに従ってパワー比率の平均値の算出方法を説明する。まず、８回のベース状態について、パワー比率が全て算出されると（ステップＳＴ３２、ＳＴ３３）、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅそれぞれについて、ｎ個（＝８個）のベース状態の平均とばらつきを表すＳＤ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ：標準偏差）を算出し（ステップＳＴ３４）、次に、「平均±２ＳＤ」を計算し、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの１つでもこの範囲からはずれたベース状態は、平均値算出に使用しないようにする（ステップＳＴ３５）。そして、除外したベース状態を除いて、再度「平均±２ＳＤ」を計算して、この処理を繰り返す（ステップＳＴ３４〜ＳＴ３８）。
【００５２】
一般に、外部刺激や覚醒低下などによってベース状態を適切に作れないことが想定され、その時は、適切に作れた時のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅと比較して、全部もしくは一つが大きく外れることが予想される。したがって、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうちの一つでも「平均±２ＳＤ」から外れた場合は、適切にベース状態を作れなかったと判断し、その時のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは全て、平均値算出から除外した。また、そのように除外していって残ったベース状態の数が４個以下になる場合には、ベース状態の変動が大きすぎると判断して、その部位で計測したデータは、これ以降の解析を行わないようにする（ステップＳＴ３８のＹＥＳの流れ）。結局、上記の処理で生き残ったベース状態が５個以上の時に、Ｂ＿Ａａｖｅ，  Ｂ＿Ｂａｖｅ，  Ｂ＿Ｃａｖｅ，  Ｂ＿Ｄａｖｅ，  Ｂ＿Ｅａｖｅを算出する（ステップＳＴ３９）。しかし、この算出を行ったときに、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのそれぞれでＳＤを算出し、その平均値がもし０．０５以上になる場合には、ベース状態の変動が大きすぎると判断し、その場合も、その部位で計測したデータは、これ以降の解析を行わないようにする（ステップＳＴ４０のＹＥＳの流れ）。
【００５３】
次に、図３Ｂのフローチャートに戻って説明すると、各２回ずつ対象者に想起して貰った意図１〜６について、計測脳波にノイズが混入していないと判断されれば、２回の差のＲＭＳ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ：二乗平均平方根）を算出する（ステップＳＴ４１〜ＳＴ４６）。意図１のＲＭＳは、以下のように算出される。
Ｉ１＿ｒｍｓ
＝（（（Ｉ１＿１＿Ａ − Ｉ１＿２＿Ａ）２＋（Ｉ１＿１＿Ｂ − Ｉ１＿２＿Ｂ）２
＋（Ｉ１＿１＿Ｃ − Ｉ１＿２＿Ｃ）２＋（Ｉ１＿１＿Ｄ − Ｉ１＿２＿Ｄ）２
＋（Ｉ１＿１＿Ｅ − Ｉ１＿２＿Ｅ）２）／５）１／２
【００５４】
ここで、Ｉ１＿ｒｍｓは意図１のＲＭＳであり、Ｉ２＿ｒｍｓは意図２のＲＭＳ、、、、となる。Ｉ１＿１＿Ａは意図１を１回目に想起した時のＡであり、Ｉ１＿２＿Ａは意図１を２回目に想起した時のＡである。同様に、Ｉ１＿１＿Ｂは意図１を１回目に想起した時のＢ、Ｉ１＿２＿Ｂは意図１を２回目に想起した時のＢ、、、、、、となる。同様にして、Ｉ２＿ｒｍｓ、Ｉ３＿ｒｍｓ、Ｉ４＿ｒｍｓ、Ｉ５＿ｒｍｓ、Ｉ６＿ｒｍｓも、それぞれ算出される（ステップＳＴ４２〜ＳＴ４９）。
【００５５】
次に、各２回ずつ想起した意図１〜６について、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのそれぞれの平均値を算出する。ここでは、意図１の各周波数帯域におけるパワー比率の平均値は、Ｉ１＿Ａａｖｅ，  Ｉ１＿Ｂａｖｅ，  Ｉ１＿Ｃａｖｅ，  Ｉ１＿Ｄａｖｅ，  Ｉ１＿Ｅａｖｅと記載する。同様に、意図２における平均値は、Ｉ２＿Ａａｖｅ，  Ｉ２＿Ｂａｖｅ，  Ｉ２＿Ｃａｖｅ，  Ｉ２＿Ｄａｖｅ，  Ｉ２＿Ｅａｖｅと記載する。そして、これらとＢ＿Ａａｖｅ，  Ｂ＿Ｂａｖｅ，  Ｂ＿Ｃａｖｅ，  Ｂ＿Ｄａｖｅ，  Ｂ＿Ｅａｖｅとの差のＲＭＳを算出する。例えば、
Ｉ１＿Ｂ＿ｒｍｓ
＝（（（Ｉ１＿Ａａｖｅ − Ｂ＿Ａａｖｅ）２＋（Ｉ１＿Ｂａｖｅ − Ｂ＿Ｂａｖｅ）２＋（Ｉ１＿Ｃａｖｅ − Ｂ＿Ｃａｖｅ）２＋（Ｉ１＿Ｄａｖｅ − Ｂ＿Ｄａｖｅ）２
＋（Ｉ１＿Ｅａｖｅ − Ｂ＿Ｅａｖｅ）２）／５）１／２
となる。ここで、Ｉ１＿Ｂ＿ｒｍｓは意図１の平均値とベース状態の平均値との差のＲＭＳである。同様に、Ｉ２＿Ｂ＿ｒｍｓ、Ｉ３＿Ｂ＿ｒｍｓ、Ｉ４＿Ｂ＿ｒｍｓ、Ｉ５＿Ｂ＿ｒｍｓ、Ｉ６＿Ｂ＿ｒｍｓも算出される（ステップＳＴ５０）。
【００５６】
最後に、「Ｉｎ＿Ｂ＿ｒｍｓ  −  Ｉｎ＿ｒｍｓ：  ｎ＝１〜６」が、すべての部位のすべての意図の中で最も大きくなる時を選ぶ（ステップＳＴ５１）。例えば、意図１の平均値とベース状態の平均値との差のＲＭＳ「Ｉ１＿Ｂ＿ｒｍｓ」から、意図１を２回想起した際の差のＲＭＳ「Ｉ１＿ｒｍｓ」を減算した値を算出し、この部位がＣｚの場合、この値をＣｚ１とする。同様に、Ｃｚ２、Ｃｚ３、Ｃｚ４、Ｃｚ５、Ｃｚ６も算出し、それらの中で最大となる値をＭＡＸ＿Ｃｚとする。同様に、ＭＡＸ＿Ｆｚも算出する（ステップＳＴ５２、５３→ステップＳＴ２２〜ＳＴ５１）。
【００５７】
この後に、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚを比較して大きいほうを選択すれば、その部位におけるその意図がＹｅｓ／Ｎｏ判定時のＹｅｓに使用できる可能性がある。ここで、ノイズ混入などによって、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚのいずれかもしくは両方が算出できないこともあり得る。また、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚの両方が存在している場合でも、両者のうちの大きいほうが正の数でなければ、すべての意図において、意図を数回想起した時の脳波の変動が、意図とベース状態との変動よりも大きかったことになるので、どの意図をＹｅｓに決定したとしてもベース状態と正確に区別できないと判断される。また、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚの片方のみが存在し、その値が正の数でない場合も同様である。ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚの両方が算出できなかった場合も含め、これらの場合は、Ｙｅｓのときの部位（電極位置）と意図を決定できない。このような場合、初期設定と予備計測をやりなおす、もしくは、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定を断念する。
【００５８】
以上のように、Ｙｅｓの電極位置と意図を決定できる場合は、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚの両方が存在し、かつ、大きいほうが正の数の場合（図３ＣのステップＳＴ５４→ＳＴ５５）、もしくは、ＭＡＸ＿ＣｚとＭＡＸ＿Ｆｚのうち片方のみが存在し、その値が正の数である場合（図３ＣのステップＳＴ５６→ＳＴ５７）となる。これ以外の場合には、初期設定と予備計測をやり直す（図３ＣのステップＳＴ５９→ＳＴ６１）か、もしくは、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定を断念して処理を終了する（図３ＣのステップＳＴ５９→ＳＴ６０）。
【００５９】
なお、本実施例では、予備計測で各意図を２回ずつ想起して貰ったが、３回以上想起し
て貰って変動を確認してもよい。その場合は、変動の指標はＲＭＳではなくＳＤにして、上記と同様の計算を行えばよい。
【００６０】
初期設定の時にベース状態を変更する場合は、どのような状態でもよいが、対象者が作りやすいと予想される状態を選ぶ。また、作ったベース状態の脳波について、変動が大きいかどうかを判断するには、複数回計測したＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのそれぞれでＳＤを算出し、ＳＤの平均値が０．０５より小さければ変動が小さいと判断してもよい。さらに、複数種類のベース状態の候補を一定回数ずつ作って貰って、最もＳＤの平均値が小さかった候補を選んでもよい。これが、候補の脳波の変動が大きいかどうかの判断方法、及び、最も変動が小さい候補を選ぶ方法である。
【００６１】
また、電極位置を変更する場合は、必ずしも国際１０−２０法にもとづく必要はない。しかしながら、例えば、Ｙｅｓを左手を動かすイメージ、Ｎｏを右手を動かすイメージにするというように、脳波の左右差を検出したい場合は、左右対称の電極位置（例えば、Ｃ３とＣ４）を含めるほうが望ましい。
【００６２】
さらに、最適意図の候補を変更する場合は、意識が活性する意図とリラックスする意図を含めるほうが望ましい。また、ベース状態がリラックスする状態であれば活性する意図を多くするほうが望ましい。逆に、ベース状態が活性する状態であればリラックスする意図を多くするほうが望ましい。本実施例では、上記の他に、マッサージを受けている、左手を動かしている、よい匂いがしている、きれいな花が見える、画像を細かく観察している、甘い味がしている、やさしく人に語りかけている、１００から７を引く暗算を素早く行う、大きな音が連続して聞こえている、トイレで排尿しているなどを、候補として表示可能にしている。
【００６３】
なお、本実施例では、対象者の意図推定を常時実施する場合は、状態変化に伴って脳波が変化することを想定して、初期設定と予備計測を１日１回のペースで実施している。
【００６４】
（意図判定工程：Ｙｅｓ／Ｎｏ判定）
次に、図５Ａ、図５Ｂのフローチャートを参照して、上記のようにして決定されて、記憶部９に設定されている第１の状態（Ｎｏを表すベース状態）および第２の状態（Ｙｅｓを表す意図）を用いて、対象者の選択意図を判定する動作を説明する。
【００６５】
本実施例でＹｅｓの意図が無事決定できた場合、予備計測が終了してから、Ｙｅｓの意図を表示装置５の画面に表示するまでに必要な時間は約３秒である。その時の具体的な表示内容（図示せず）は、「Ｙｅｓ／Ｎｏ判定ボタン」と、そのボタンの上に、「これから質問が口頭で行われます。その質問に対する回答がＮｏの場合はＸＸＸＸＸ（ベース状態を作ることを依頼する文章）。Ｙｅｓの場合はＹＹＹＹＹ（予備計測で決定したＹｅｓの意図を想起することを依頼する文章）。質問終了と同時に、Ｎｏの状態作成もしくはＹｅｓの意図想起を２０秒間お願いします。」である。
【００６６】
Ｙｅｓ／Ｎｏ判定の処理においては、まず測定者が、対象者に対して何らかの質問をして（ステップＳＴ７１）、すみやかに「Ｙｅｓ／Ｎｏ判定ボタン」を押す（ステップＳＴ７２）。対象者は、その後２０秒間、その質問にＮｏの場合はベース状態を作る、もしくは、Ｙｅｓの場合はＹｅｓに決定された意図を想起する（ステップＳＴ７３）。この間、脳波は１２８Ｈｚで２０秒間（２５６０データ）連続記録されるが、中央部分の１６秒間（２０４８データ）を選択し（ステップＳＴ７４）、これらを対象にして、以下に述べるように、解析が行われる。
【００６７】
まず、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定に使用する部位の脳波にノイズが混入していないと判断された
場合（ステップＳＴ７５、ＳＴ７６、ＳＴ７７）、各周波数帯域のパワー値が算出され、パワー比率（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）が算出される（ステップＳＴ７８）。そして、Ｎｏを表すベース状態の各周波数帯域の平均パワー比率（Ｂ＿Ａａｖｅ，  Ｂ＿Ｂａｖｅ，  Ｂ＿Ｃａｖｅ，  Ｂ＿Ｄａｖｅ，  Ｂ＿Ｅａｖｅ）、及び、Ｙｅｓの時に想起して貰う意図の平均パワー比率（仮に、意図１をＹｅｓに設定した場合を想定し、Ｉ１＿Ａａｖｅ，  Ｉ１＿Ｂａｖｅ，  Ｉ１＿Ｃａｖｅ，  Ｉ１＿Ｄａｖｅ，  Ｉ１＿Ｅａｖｅとする）と、今回算出したパワー比率（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）との間でＲＭＳを算出する（ステップＳＴ７９、ＳＴ８０）。
【００６８】
すなわち、ベース状態と今回計測した脳波との差のＲＭＳをＮｏ＿ＲＭＳ、Ｙｅｓの時に想起して貰う意図と今回計測した脳波との差のＲＭＳをＹｅｓ＿ＲＭＳとしたとき、以下の式となる。
Ｎｏ＿ＲＭＳ
＝（（（Ｂ＿Ａａｖｅ − Ａ）２＋（Ｂ＿Ｂａｖｅ − Ｂ）２
＋（Ｂ＿Ｃａｖｅ − Ｃ）２＋（Ｂ＿Ｄａｖｅ − Ｄ）２
＋（Ｂ＿Ｅａｖｅ − Ｅ）２）／５）１／２
Ｙｅｓ＿ＲＭＳ
＝（（（Ｉ１＿Ａａｖｅ − Ａ）２＋（Ｉ１＿Ｂａｖｅ − Ｂ）２
＋（Ｉ１＿Ｃａｖｅ − Ｃ）２＋（Ｉ１＿Ｄａｖｅ − Ｄ）２
＋（Ｉ１＿Ｅａｖｅ − Ｅ）２）／５）１／２
【００６９】
なお、本実施の形態１におけるＮｏを表すベース状態の平均パワー比率およびＹｅｓを表す意図の平均パワー比率は、それぞれ、後述の実施の形態２における平均パターンＴｎｏおよびＴｙｅｓに対応する指標である。また、本実施の形態１におけるＮｏ＿ＲＭＳおよびＹｅｓ＿ＲＭＳは、それぞれ、後述の実施の形態２におけるＲＭＳｎｏ＿ｉおよびＲＭＳｙｅｓ＿ｉに対応する指標である。
【００７０】
次に、Ｙｅｓ＿ＲＭＳとＮｏ＿ＲＭＳの差が０．０１未満であれば、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定を行うための十分な差がなかったと判断し、判定を保留にする（ステップＳＴ８１→ＳＴ８５）。この差が０．０１以上であれば、Ｎｏ＿ＲＭＳとＹｅｓ＿ＲＭＳを比較して、小さいほうを判定結果として表示する（ステップＳＴ８１、ＳＴ８２、ＳＴ８３、ＳＴ８４）。なお、脳波にノイズが混入していた場合は判定不可能と表示する（ステップＳＴ８６）。判定（推定）を繰り返し行う場合には、ステップＳＴ８７からステップＳＴ７１に戻り、そうでない場合には処理を終了する。
【００７１】
なお、本実施例では、同じ意味で回答が逆になる質問を繰り返し行うことで推定精度の検証が容易に行える。例えば、「お腹がすいていますか？」という質問に対する回答が「Ｙｅｓ」であれば、「お腹がすいていませんよね？」という質問に対しては「Ｎｏ」になるはずである。このような２つの質問の回答が、ＹｅｓとＮｏで入れ替われば、正確に判定できていると考えることができる。しかし、このような否定形での質問は日常的にあまり使用しないため、対象者が間違えて回答する場合もありうる。そのような場合には、対象者やその家族しかわからない質問をすることで検証できる。
【００７２】
このような検証を行って、もし判定精度が低いと判断された場合は、初期設定と予備計測をやりなおす。しかしながら、初期設定と予備計測をやりなおしても判定精度が改善しない場合は、対象者が睡眠している、強い痛みなどがあって指示や質問に対応できていない、等の事態が予想される。そのような場合は、一旦、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定を終了し、少なくとも数時間経過してから初期設定からやりなおすほうが望ましい。また、脳波にノイズが混入する場合は、周囲のノイズ源を除外することや電極を付け直すなどの対策が必要である。
【００７３】
（検証実験）
図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃには、発明者らが開発した意図推定システムを用いて、３名の対象者のＹｅｓ／Ｎｏ判定を行った実験例を表１〜３として示してある。対象者３名ともに、初期設定で安静状態をベース状態に設定し、その後、予備計測を行った。表１〜３には、結果だけでなく、次の値も記載してある。
ベース状態の各パワー比率の平均ＳＤ
各意図を２回ずつ想起した際の差のＲＭＳ
各意図の平均値とベース状態の平均値との差のＲＭＳ
【００７４】
また、Ｙｅｓ／Ｎｏ判定では、ランダムに、Ｙｅｓの意図想起を６回、Ｎｏのベース状態作成を６回実施させた。ただし、これは検証実験として実施したため、６回のＹｅｓの意図想起時には６つの意図をそれぞれ想起させ、表中のＹｅｓの判定結果は１列にまとめて記載した。また、Ｎｏの判定にも、６つの意図をそれぞれ使用している。したがって、各部位（電極位置）において、各意図をＹｅｓに使ってＹｅｓ／Ｎｏ判定を行った結果は、各７回施行のうち何回正解するかで正解率が求められる。
【００７５】
まず、図６Ａに示す表１の対象者Ａは、本方法にしたがってＹｅｓ／Ｎｏ判定を行う場合、右手を動かすイメージをしたときのＦｚ脳波がＹｅｓに設定される。この時の正解数は７／７回、正解率は１００％であった。次に、図６Ｂの表２の対象者Ｂは、本方法にしたがってＹｅｓ／Ｎｏ判定を行う場合、入浴してくつろいでいるイメージをしたときのＣｚ脳波がＹｅｓに設定される。この時の正解数は７／７回、正解率は１００％であった。
【００７６】
次に、図６Ｃの表３の対象者Ｃは、本方法にしたがってＹｅｓ／Ｎｏ判定を行う場合、Ｆｚにおいては、８回のベース状態のうち１回が除外された後の平均ＳＤが０．０８４であり、０．０５以上であるので本来は判定不可能となる。何らかの原因でベース状態が安定しなかったと考えられる。また、Ｃｚにはノイズが混入しており計算不能であった。ここでは検証の為、入浴してくつろいでいるイメージをしたときのＦｚ脳波をＹｅｓに設定してＹｅｓ／Ｎｏ判定を行った。この時の正解数は６／７回、正解率は８６％であった。正解率が１００％にならなかったことから、ベース状態が安定していることが必須であると推察された。
【００７７】
以上の検証の結果、本方法でＹｅｓ／Ｎｏ判定を行う際に、脳波を正しく計測できた場合の正解率は１００％になることが明らかになった。ただし、脳波は気分や環境の変化に応じて変動するため、常に１００％の正解率を維持できるとは限らない。本発明では、容易に判定精度を検証できるため、判定精度を検証しながらＹｅｓ／Ｎｏ判定を進めることで、結果として、実用上問題なく使用できるといえる。
【００７８】
［実施の形態２］
以下に、本発明を適用した実施の形態２の意図推定装置および方法を説明する。実施の形態２の意図推定装置および方法の全体構成および手順は、前述の実施の形態１と同様である。すなわち、意図推定装置の全体構成は図１（ａ）に示す意図推定装置１と同様であり、意図推定手順は図１（ｂ）に示す手順と同様であり、予備計測工程におけるデータ計測開始までの手順は図２Ａに示す手順と同様である。
【００７９】
実施の形態２においては、脳波計測部位を１チャンネルのみとしている。前述の実施の形態１の場合のように２チャンネル、あるいはそれ以上の部位で計測することも可能である。計測部位を１チャンネルとする場合は、予備計測の時に、複数チャンネルのうち、最も推定精度が高いと予想されたチャンネンルを選択する。この選択方法の具体例は、後述の図７に示す意図ｍａｘを選ぶ場合と同様に、安静と意図（意図の想起状態）とのＲＭＳ
が最も大きいチャンネルを選択する。
【００８０】
また、実施の形態２では、選択意図がＮｏの時の第１の状態は、安静で何も想起しない状態（以下、単に「安静」という場合もある。）に予め設定される。Ｙｅｓの時に想起してもらう意図は、予備計測工程および設定工程を経て決定される。勿論、実施の形態１の場合のように、予備計測工程および設定工程を経て、ベース状態と最適意図を設定するとともに、ＮｏとＹｅｓをベース状態と最適意図に割り当てることも可能である。
【００８１】
さらに、実施の形態２においても、計測した脳波のノイズ混入時の対処方法は、実施の形態１の場合の対処方法を採用することができる。これに加えて、実施の形態２では、対象者のまばたきに起因するノイズについては、まばたきによるノイズ成分を除去するために、計測脳波のうち周波数帯域が８Ｈｚ以上の成分（例えば８〜３０Ｈｚ）を用いるようにしている。対象者によっては、まばたきによるノイズを考慮する必要が無い場合があり、この場合には、計測脳波のうち周波数帯域が８Ｈｚ以下も含む成分（例えば４〜３０Ｈｚ）を用いるようにしている。
【００８２】
（予備計測工程および設定工程）
図７は、実施の形態２における予備計測工程および設定工程の手順である予備計測の流れを示すフローチャートであり、初回の場合を示す。図８は、同一対象者について２回目以降の意図推定の場合における予備計測の流れを示すフローチャートである。
【００８３】
図７の工程においては、第１の状態である安静のＮｏを表す教師信号（脳波パターン）と、第２の状態である意図のＹｅｓを表す教師信号（脳波パターン）が設定される。この設定処理に費やされる時間を、各手順を工夫することで短縮化してあり、約６．５分で処理できるようになっている。
【００８４】
また、同一の対象者についての２回目以降の教師信号の設定に当っては、図８のステップＳＴ１２０、ＳＴ１２１に示すように、これまでに最も多くＹｅｓに設定した意図を、Ｙｅｓを表す候補意図である意図ｍａｘに選ぶ。これにより、予備計測における意図ｍａｘの設定動作（図７のステップＳＴ１００〜ＳＴ１０６）を省略でき、例えば、約６．５分の処理時間を約３．５分に短縮可能である。
【００８５】
なお、２回目以降において、図８のステップＳＴ１０７〜ＳＴ１１０に示す処理を省略して、これまでに最も多くＹｅｓに設定した意図の教師信号（脳波パターン）および、その際に設定された安静の教師信号（脳波パターン）をそのまま用いることもできる。この場合には、図７におけるステップＳＴ１００〜ＳＴ１１０までの計測および演算処理が不要となり、処理時間を大幅に短縮できる。例えば、約６．５分掛かる処理時間を、実質的に零にすることができる。
【００８６】
さらに、本実施の形態２では、意図推定精度を自動予測し、８０％以上の推定精度が見込まれる時に、意図推定モードに移行するようにしている（図７、図８のステップＳＴ１１０における「ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅ＞ＴＨ３？」）。
【００８７】
図７、図８に示すフローチャートのステップに従って説明すると、まずステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０５においては、５つの意図（ｉ＝１〜５）を候補として対象者に提示して想起して貰う。提示する５つの意図はデフォルトを用意しているが、対象者の趣味や思い出などと関連の深い意図などに、自由に設定変更できるようにすればよい。一般に、趣味（例：ピアノを弾いている）や思い出（例：登山）などは、想起しやすい。デフォルトとして用意される第１の状態（安静）と、第２の状態の５つの意図の例を以下に示す。
Ｎｏ：安静（何も考えない）
Ｙｅｓの候補意図：
（１）すっぱい味がしているイメージ
（２）自分の考えを主張しているイメージ
（３）入浴してくつろいでいるイメージ
（４）右手を動かしているイメージ
（５）好きな音楽が聞こえているイメージ
【００８８】
意図を想起した時の解析対象の脳波は、１６秒間（１２８Ｈｚで計測した２０４８データ）としている。１意図あたりの計測手順は、提示５秒、意図想起２０秒、休憩５秒の計３０秒であり、解析対象は意図想起２０秒の中央部分１６秒とした。なお、実施の形態２の予備計測工程では、実際に意図を提示して脳波計測している以外に、画面の切り替わりや操作時間などの時間として、３０秒程度を見込んでいる。
【００８９】
また、まばたきによるノイズが約８Ｈｚ未満と特定できたため、まばたき可能な被験者（対象者）の意図推定に使用する計測脳波の周波数帯域を、８〜３０Ｈｚに設定している。この周波数帯域８〜３０Ｈｚが意図推定に使用する全周波数帯域である。以下に述べるように、この全周波数帯域のパワー値を全周波数パワー値として算出している。また、この全周波数帯域を、スローα波（８〜９．５Ｈｚ）、ファストα波（９．５〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜３０Ｈｚ）の３つの区画に分けて、各周波数帯域のパワー値を算出している。これに対して、まばたきできない被験者の場合には、意図推定に使用する脳波の周波数帯域を、４〜３０Ｈｚにする。実際には、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜３０Ｈｚ）の周波数帯域の各パワー値を用いる。この場合の全周波数パワー値は計測脳波の４〜３０Ｈｚの周波数帯域全体のパワー値である。本発明者等の実験によれば、このように３帯域に区画して解析処理を行うと意図推定精度を高めることができ、これよりも多くの帯域に区画して解析処理を行うと計算量が多くなる割には意図推定精度を高めることができないことが確認された。
【００９０】
図７、図８のステップＳＴ１０６において、安静と候補意図ｉ（ｉ＝１〜５）との差のＲＭＳであるＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉの計算を以下のように行う。
【００９１】
まず、予備計測中は、１チャンネルの脳波を連続計測している。安静を指示した時（ステップＳＴ１０１）および各候補意図ｉ（＝１〜５）を提示した時（ステップＳＴ１０３）に、計測中の１チャンネルの脳波の解析対象の１６秒間を記録し、以下を算出する。
Ｐｒｅｓｔ＝（ＳＡｒｅｓｔ，  ＦＡｒｅｓｔ，  ＢＥｒｅｓｔ）
Ｐ＿ｉ＝（ＳＡ＿ｉ，  ＦＡ＿ｉ，  ＢＥ＿ｉ），    ｉ＝１，２，３，４，５
【００９２】
ここで、各符号は次の通りである。
Ｐｒｅｓｔ：安静時の脳波パターン
ＳＡｒｅｓｔ：安静時の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＳＡ（スローα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＦＡｒｅｓｔ：安静時の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＦＡ（ファストα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＢＥｒｅｓｔ：安静時の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＢＥ（β波）のパワー値／全周波数パワー値
Ｐ＿ｉ：候補意図ｉを想起した時の脳波パターン
ＳＡ＿ｉ：候補意図ｉの脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＳＡ（スローα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＦＡ＿ｉ：候補意図ｉの脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＦＡ（ファストα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＢＥ＿ｉ：候補意図ｉの脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＢＥ（β波）のパワ
ー値／全周波数パワー値
【００９３】
これらの値に基づき、安静と候補意図ｉとの差のＲＭＳであるＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉは、以下のように算出される。
ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉ＝
｛（ＳＡｒｅｓｔ  −  ＳＡｉ）２＋（ＦＡｒｅｓｔ  −  ＦＡｉ）２
＋（ＢＥｒｅｓｔ  −  ＢＥｉ）２  ｝  １／２
【００９４】
ステップＳＴ１０６では、算出されたＲＭＳ（ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉ）が最大になる候補意図ｉが、意図ｍａｘとして選択される。
【００９５】
ステップＳＴ１０７において、３回指示した安静で、
ＳＡｒｅｓｔ＿ｊ、ＦＡｒｅｓｔ＿ｊ、ＢＥｒｅｓｔ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）
が算出できている。同様に、３回指示した意図ｍａｘで、
ＳＡｍａｘ＿ｊ、ＦＡｍａｘ＿ｊ、ＢＥｍａｘ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）
が算出できている。
【００９６】
次に、ステップＳＴ１０８において算出されるそれぞれの周波数のパワー値の平均を次のように記載する。
ＳＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ、
ＦＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ、
ＢＥｒｅｓｔ＿ａｖｅ、
ＳＡｍａｘ＿ａｖｅ、
ＦＡｍａｘ＿ａｖｅ、
ＢＥｍａｘ＿ａｖｅ
【００９７】
また、それぞれのＳＤを次のように記載する。
ＳＡｒｅｓｔ＿ｓｄ、
ＦＡｒｅｓｔ＿ｓｄ、
ＢＥｒｅｓｔ＿ｓｄ、
ＳＡｍａｘ＿ｓｄ、
ＦＡｍａｘ＿ｓｄ、
ＢＥｍａｘ＿ｓｄ
【００９８】
ステップＳＴ１０９において使用される安静の平均ＳＤであるＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅ、および、意図ｍａｘの平均ＳＤであるＳＤｍａｘ＿ａｖｅは次のように算出される。
ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅ  ＝
（ＳＡｒｅｓｔ＿ｓｄ  ＋  ＦＡｒｅｓｔ＿ｓｄ  ＋  ＢＥｒｅｓｔ＿ｓｄ）／３
ＳＤｍａｘ＿ａｖｅ  ＝
（ＳＡｍａｘ＿ｓｄ  ＋  ＦＡｍａｘ＿ｓｄ  ＋  ＢＥｍａｘ＿ｓｄ）／３
【００９９】
ステップＳＴ１０９においては、算出された安静でのＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅが予め設定した第１しきい値ＴＨ１よりも小さく、かつ、意図ｍａｘでのＳＤｍａｘ＿ａｖｅが予め設定した第２しきい値ＴＨ２よりも小さい場合に、ステップＳＴ１１０に移行して設定工程を継続する。これらの第１、第２しきい値ＴＨ１、ＴＨ２は経験則から例えば、０．０５に設定される。
【０１００】
これらの条件を満たさない場合には、ステップＳＴ１０９からステップＳＴ１１２に移行し、設定を再度、試みる場合にはステップＳ１０１に戻り、設定を断念する場合には、ＳＴ１１３に移行して処理を終了する。
【０１０１】
次に、ステップＳＴ１１０で使用されるＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅとＳＤｍａｘ＿ａｖｅの合計の平均であるＳＤａｌｌ＿ａｖｅ、および、安静の平均値と意図ｍａｘの平均値とのＲＭＳであるＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘの計算は、それぞれ、以下のように行う。
ＳＤａｌｌ＿ａｖｅ＝
（ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅ  ＋  ＳＤｍａｘ＿ａｖｅ）／２
ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ  ＝
｛（ＳＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＳＡｍａｘ＿ａｖｅ）２
＋（ＦＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＦＡｍａｘ＿ａｖｅ）２
＋（ＢＥｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＢＥｍａｘ＿ａｖｅ）２  ｝  １／２
【０１０２】
ステップＳＴ１１０においては、次のように、ＳＤａｌｌ＿ａｖｅに対するＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘの比を算出し、この値が予め設定されている第３しきい値ＴＨ３よりも大きいか否かを判別する。
ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅ＞ＴＨ３？
【０１０３】
大きい場合には、ステップＳＴ１１１に移行して、意図ｍａｘの平均値をＹｅｓの脳波パターンに設定する。すなわち、複数回、本例では３回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均値を、Ｙｅｓの平均パターンＴｙｅｓに設定する。また、安静の平均値をＮｏの脳波パターンである平均パターンＴｎｏに設定する。すなわち、複数回、本例では３回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均値を、Ｎｏの平均パターンＴｎｏに設定する。したがって、本実施の形態２における平均パターンＴｎｏおよびＴｙｅｓは、それぞれ、先に述べた実施の形態１におけるＮｏを表すベース状態の平均パワー比率およびＹｅｓを表す意図の平均パワー比率に対応する指標である。
【０１０４】
これに対して、上記の比が第３しきい値ＴＨ３以下の場合には、ステップＳＴ１１２に移行し、設定を再度、試みる場合にはステップＳＴ１０１に戻り、設定を断念する場合には、ＳＴ１１３に移行して処理を終了する。
【０１０５】
（意図推定精度の予測方法：第３しきい値ＴＨ３）
意図推定精度の予測については、図７、図８のステップＳＴ１１０において、「ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅ＞ＴＨ３？」を満たす場合に、８０％以上の推定精度が見込まれると予想し、その時に、後述の図９に示す意図推定モード（本計測工程・意図判別工程）に移行するようにしている。
【０１０６】
図１１は、これまで本発明者等が脳波から意図推定を行って得たＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅと意図推定精度の関係を示すグラフである。脳波計測部位は、ＣｚとＦｚであり、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜３０Ｈｚ）のパワー値を用いて意図を推定した。なお、この図の意図推定は、先に述べた実施の形態１の方法で行ったものである。
【０１０７】
この図から、ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅと意図推定精度の間には、有意な相関関係（Ｐ＜０．００１）が認められることが分かる。したがって、ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ／ＳＤａｌｌ＿ａｖｅが高いほど意図推定精度も高くなるといえるが、あまり第３しきい値ＴＨ３を高く設定しすぎると、予備計測でその条件を満たすことが困難になる可能性がある。
【０１０８】
実施の形態２において、ＴＨ３＝２．０に設定して処理を行ったところ、これまでの結果では、予備計測時間は初回で６．５〜１２．５分程度、２回目以降は０〜９．５分程度
となった。また、これらの場合における意図推定精度は８０％以上が得られた。
【０１０９】
（意図推定モード：本計測工程・意図判別工程）
次に、実施の形態２における意図推定モード（本計測工程・意図判別工程）について説明する。
【０１１０】
図９は実施の形態２における意図推定モードにおける手順を示すフローチャートである。意図推定モードにおいては、意図推定に必要なデータの計測時間を最短で約８秒に短縮している。また、意図推定精度として８０％以上（実質的に１００％）が保証されるように、精度の向上を図っている。
【０１１１】
図９に示すフローチャートに従って説明すると、まず、ステップＳＴ２００〜ＳＴ２０４のルーチンにおいて、脳波を１２８Ｈｚで連続計測して、８秒間の脳波を１／１２８秒ごとにＦＦＴ解析し、その都度、教師信号とのＲＭＳを計算する。図９のルーチンにおけるｔは、質問を提示した瞬間を０秒にした経過時間であり、実時間の経過とともに増加する。
【０１１２】
ＹｅｓかＮｏの教師信号とのＲＭＳが一定値以下の場合には、その時点で意図判定を行う（ステップＳＴ２０５、２０６、２１０、２１１）。ただし、２４秒経過してもＲＭＳが一定値以下にならなかった場合には（ステップＳＴ２０８）、判定不能と表示する（ステップＳＴ２０９）。なお、判定不能が一定回数続いた場合には予備計測からやり直す（図示せず）。
【０１１３】
ここで、ステップＳＴ２０５、ＳＴ２０６において使用するＮｏの教師信号とのＲＭＳであるＲＭＳｎｏ＿ｉ、Ｙｅｓの教師信号とのＲＭＳであるＲＭＳｙｅｓ＿ｉの計算は以下のように行う。
【０１１４】
先に述べたように、予備計測において、ＮｏとＹｅｓの脳波パターンである平均パターンＴｎｏと平均パターンＴｙｅｓが決定され、記憶部９（図１（ａ）参照）に保存されている（図７、８のステップＳＴ１１１）。これらの脳波パターンをそれぞれ次のように記載する。
Ｔｎｏ  ＝  （ＳＡｎｏ，  ＦＡｎｏ，  ＢＥｎｏ）
Ｔｙｅｓ  ＝  （ＳＡｙｅｓ，  ＦＡｙｅｓ，  ＢＥｙｅｓ）
ここで、
Ｔｎｏ：Ｎｏの時の脳波パターン（Ｎｏの教師信号）
ＳＡｎｏ：ＳＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ
ＦＡｎｏ：ＦＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ
ＢＥｎｏ：ＢＥｒｅｓｔ＿ａｖｅ
Ｔｙｅｓ：Ｙｅｓの時の脳波パターン（Ｙｅｓの教師信号）
ＳＡｙｅｓ：ＳＡｍａｘ＿ａｖｅ
ＦＡｙｅｓ：ＦＡｍａｘ＿ａｖｅ
ＢＥｙｅｓ：ＢＥｍａｘ＿ａｖｅ
【０１１５】
意図推定モードにおいては、当該モードの開始後（ステップＳＴ２００）において、質問提示（意図想起と脳波計測を開始：ステップＳＴ２０１）から８秒以上経過した時に（ステップＳＴ２０２）、過去８秒間の脳波データにＦＦＴを実施して、その時の脳波パターンを算出する。この脳波パターンを次のように記載する。
Ｄｉ＝（ＳＡｉ，  ＦＡｉ，  ＢＥｉ）
各符号の意味は次の通りである。
Ｄｉ：意図推定モードを実施している時の脳波パターン（０≦ｉ＜２０４８）
ＳＡｉ：過去８秒間の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＳＡ（スローα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＦＡｉ：過去８秒間の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＦＡ（ファストα波）のパワー値／全周波数パワー値
ＢＥｉ：過去８秒間の脳波データにＦＦＴを実施して算出した、ＢＥ（β波）のパワー値／全周波数パワー値
【０１１６】
ステップＳＴ２０５、２０６で使用するＮｏの教師信号である平均パターンＴｎｏとのＲＭＳであるＲＭＳｎｏ＿ｉ、および、Ｙｅｓの教師信号である平均パターンＴｙｅｓとのＲＭＳであるＲＭＳｙｅｓ＿ｉは、以下のように算出される。
ＲＭＳｎｏ＿ｉ  ＝
｛（ＳＡｎｏ  −  ＳＡｉ）２＋（ＦＡｎｏ  −  ＦＡｉ）２
＋（ＢＥｎｏ  −  ＢＥｉ）２  ｝  １／２
ＲＭＳｙｅｓ＿ｉ  ＝
｛（ＳＡｙｅｓ  −  ＳＡｉ）２＋（ＦＡｙｅｓ  −  ＦＡｉ）２
＋（ＢＥｙｅｓ  −  ＢＥｉ）２  ｝  １／２
【０１１７】
したがって、本実施の形態２におけるＲＭＳｎｏ＿ｉおよびＲＭＳｙｅｓ＿ｉは、それぞれ、先に述べた実施の形態１におけるＮｏ＿ＲＭＳおよびＹｅｓ＿ＲＭＳに対応する指標である。
【０１１８】
（意図推定精度の保証方法：第４、第５しきい値ＴＨ４、ＴＨ５）
実施の形態２における意図推定精度は、図９のステップＳＴ２０５の条件「ＲＭＳｎｏ＿ｉ  ＞ＴＨ４？」もしくは、ステップＳＴ２０６の条件「ＲＭＳｙｅｓ＿ｉ  ＞ＴＨ５？」を満たす場合に、８０％以上の推定精度を保証でき、実質的は１００％の推定精度になる。この点について以下に説明する。
【０１１９】
図１２は、これまで本発明者等が脳波から意図推定を行って得た「正解時と不正解時におけるＲＭＳの分布」を示す図である。正解時とは、意図を正しく推定できた時であり、不正解時とは、意図を正しく推定できなかった時である。なお、ＲＭＳｎｏ＿ｉ  とＲＭＳｙｅｓ＿ｉの分布に違いが見られなかったため、図１２では、これらを区別しなかった。
【０１２０】
脳波計測部位は、ＣｚとＦｚであり、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜３０Ｈｚ）のパワー値を用いて意図を推定した。なお、この図の意図推定は、先に述べた実施の形態１の方法で行った。
【０１２１】
この図から、正解時と不正解時の分布は大きく異なっていることがわかる。特に、ＲＭＳが０．０６以下の時は、正解が１００％になっていることがわかる。
【０１２２】
意図推定精度として８０％以上を目標とすると、この図１２から、第４しきい値ＴＨ４、第５しきい値ＴＨ５を、それぞれ、０．１０程度に設定すれば推定精度は８０％程度になり、ＴＨ４とＴＨ５を０．０８程度に設定すれば推定精度は９５％程度になり、ＴＨ４とＴＨ５を０．０６程度に設定すれば推定精度は実質的に１００％になることが分かる。
【０１２３】
なお、「実質的に１００％」という表現は、これまで得られているデータでは１００％の推定精度であるが、今後、予測できない事態もありえるため、確実に常に１００％を維持できるとはいえないことを意味している。
【０１２４】
以上説明したように、実施の形態２においては、設定工程において、計測された前記脳
波のそれぞれについて、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って得たパワースペクトルを、相互に重複の無い複数の周波数帯域あるいは少なくとも一部が重複する複数の周波数帯域に区画し、周波数帯域のそれぞれのパワー値を算出し、算出した周波数帯域のそれぞれのパワー値を全周波数パワー値で除算した値を、各周波数帯域のパワー比率とし、第１の状態である安静の状態で計測された脳波についての各周波数帯域のパワー比率と、第２の状態の各候補のそれぞれの状態において計測された脳波についての各周波数帯域のパワー比率との差のＲＭＳ（二乗平均平方根）（ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｉ）を算出し、最も大きな値のＲＭＳが得られる第２の状態の候補を意図ｍａｘとすると、当該意図ｍａｘを第２の状態の暫定候補に設定している。
【０１２５】
これに続いて、第１の状態である安静の状態と意図ｍａｘの状態のそれぞれを、対象者に複数回作らせて、それぞれの状態における脳波を計測し、複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均パターンＴｎｏと当該パワー比率のＳＤ（標準偏差）の平均値ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅを算出し、複数回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均パターンＴｙｅｓと当該パワー比率のＳＤの平均値ＳＤｍａｘ＿ａｖｅを算出し、複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤ（標準偏差）および複数回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤの全平均値ＳＤａｌｌ＿ａｖｅを算出している。
【０１２６】
また、複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率の平均値と、複数回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれについての各周波数帯域のパワー比率の平均値との差のＲＭＳ（二乗平均平方根）（ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ）を算出し、複数回の安静の状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤ（標準偏差）および複数回の意図ｍａｘの状態で計測された脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率のＳＤの全平均値ＳＤａｌｌ＿ａｖｅを算出している。
【０１２７】
そして、ＳＤｒｅｓｔ＿ａｖｅが予め定めた第１しきい値ＴＨ１より小さく、ＳＤｍａｘ＿ａｖｅが予め定めた第２しきい値ＴＨ２より小さく、かつ、ＳＤａｌｌ＿ａｖｅに対するＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘの比が予め定めた第３しきい値ＴＨ３より大きい場合に、意図ｍａｘを第２の状態に設定している。すなわち、平均パターンＴｎｏを第１の状態である安静の状態を表す教師信号として記憶保持し、平均パターンＴｙｅｓを第２の状態である意図ｍａｘの状態を表す教師信号として記憶保持している。
【０１２８】
また、意図推定モードにおいては、所定のサンプリング周期で対象者の脳波を計測し、サンプリング周期毎に、計測された脳波にＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行って、当該脳波のそれぞれにおける各周波数帯域のパワー比率を算出し、当該パワー比率と、教師信号である前記平均パターンＴｎｏおよび前記平均パターンＴｙｅｓのそれぞれとの差のＲＭＳであるＲＭＳｎｏ＿ｉおよびＲＭＳｙｅｓ＿ｉ（二乗平均平方根）を算出し、平均パターンＴｎｏが予め定めた第４しきい値よりも小さい場合には、対象者の選択意図が第１の状態に割り当てられた意図であると判断し、平均パターンＴｙｅｓが予め定めた第５しきい値よりも小さい場合には、対象者の選択位置が第２の状態に割り当てられた意図であると判断している。
【０１２９】
実施の形態２によれば各工程における処理時間を短縮することができ、また、第３〜第５しきい値ＴＨ３〜ＴＨ５を適切に設定することにより、８０％以上の高い精度で意図推定を行うことができる。
【０１３０】
［その他の実施の形態］
（脳波以外の生理指標の利用）
上記の実施の形態１、２においては脳波のみを用いて意図推定を行っている。脳波と共に、脳波以外の生理指標を用いて意図推定を行うことも可能である。図１０は、脳波と共に複数種類の生理指標を計測して意図推定に用いる場合に、図７、８の処理手順に追加される処理手順を示すフローチャートである。例えば、ＮＩＲＳや自律系指標（ＨＲ、ＧＳＲなど）も、脳波と同時計測した場合は、意図推定に使用できる。ただし、第１の状態である安静「Ｎｏ」と、第２の状態である最適意図「Ｙｅｓ」を想起した時、生理指標が顕著に、かつ、安定して、変化する場合にのみ使用する。
【０１３１】
この場合においては、計測した生理指標を計測脳波と同様にデータ処理することができるように正規化して、使用する必要がある（図１０のステップＳＴ３０１）。
【０１３２】
生理指標の計測は、図７、８で、遅くともステップＳＴ１０７から、脳波計測と同時に行われる。この後は、例えば、計測脳波についてのデータ処理の後に、図７、８のステップＳＴ１０９から、図１０のステップＳＴ３０１〜ＳＴ３０７で示す計測生理指標のデータ処理を行う。しかる後に、図７、８のステップＳＴ１１０に戻り、以後の処理を行う。
【０１３３】
図１０を参照して、計測した生理指標ｉを、脳波の周波数パワーの１つとみなして、ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘに使用する方法を以下に具体的に説明する。
【０１３４】
まず、脳波以外にｎ個の生理指標が、遅くとも、図７、８のステップＳＴ１０７とＳＴ１０８の処理が行われる時点において同時計測されているものとする。すなわち、生理指標ｉは、安静時に３回計測できており、ここでは、Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）と記載する。また、意図ｍａｘを想起している時にも３回計測されており、ここでは、Ｂｍａｘ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）と記載する。
【０１３５】
ここで、図１０のステップＳＴ３０３、３０４において使用している符号等は次の通りである。
Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ｓｄ：  Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）のＳＤ
Ｂｍａｘ＿ｉ＿ｓｄ：    Ｂｍａｘ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）のＳＤ
Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ａｖｅ：Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）の平均
Ｂｍａｘ＿ｉ＿ａｖｅ：  Ｂｍａｘ＿ｉ＿ｊ（ｊ＝１，２，３）の平均
ＳＤａｌｌ＿ａｖｅ：    Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ｓｄとＢｍａｘ＿ｉ＿ｓｄの平均値
【０１３６】
Ｄｉは、以下のように算出される。
Ｄｉ  ＝｜Ｂｒｅｓｔ＿ｉ＿ａｖｅ  −  Ｂｍａｘ＿ｉ＿ａｖｅ｜
【０１３７】
図１０のステップＳＴ３０５において、生理指標ｉ（ｉ＝１〜ｎ）を含めたＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘの計算は以下となる。なお、以下の式は、少なくとも、ｉ＝１とｉ＝２の生理指標を含めた例であるが、実際には、生理指標をいくつ含めてもよい。
ＲＭＳｒｅｓｔ＿ｍａｘ  ＝
｛（ＳＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＳＡｍａｘ＿ａｖｅ）２
＋（ＦＡｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＦＡｍａｘ＿ａｖｅ）２
＋（ＢＥｒｅｓｔ＿ａｖｅ  −  ＢＥｍａｘ＿ａｖｅ）２  
＋（Ｂｒｅｓｔ＿１＿ａｖｅ  −  Ｂｍａｘ＿１＿ａｖｅ）２
＋（Ｂｒｅｓｔ＿２＿ａｖｅ  −  Ｂｍａｘ＿２＿ａｖｅ）２＋・・・｝  １／２
【０１３８】
また、意図推定モード（図９参照）で、脳波以外の生理指標も含めて意図推定する場合は、以下となる。
【０１３９】
まず、生理指標ｊ（ｊ＝１，２，３，，，，ｎ）について、図７、８、９に示した方法によって、「Ｎｏ」と「Ｙｅｓ」の教師信号が決定されていることが前提であり、本例では、決定された教師信号は、
Ｂｒｅｓｔ＿ｊ＿ａｖｅ、および、
Ｂｍａｘ＿ｊ＿ａｖｅ  （ｊ＝１，２，３，，，，ｎ）
となる。
【０１４０】
意図推定モード（図９）における、Ｎｏの教師信号とのＲＭＳ（ＲＭＳｎｏ＿ｉ）、および、Ｙｅｓの教師信号とのＲＭＳ（ＲＭＳｙｅｓ＿ｉ）は、以下のように算出される。なお、以下の式は、少なくとも、ｊ＝１とｊ＝２の生理指標を含めた例であるが、実際には、生理指標をいくつ含めてもよい。
ＲＭＳｎｏ＿ｉ  ＝
｛（ＳＡｎｏ  −  ＳＡｉ）２＋（ＦＡｎｏ  −  ＦＡｉ）２
＋（ＢＥｎｏ  −  ＢＥｉ）２＋（Ｂｒｅｓｔ＿１＿ａｖｅ  -  Ｂ１＿ｉ）２
＋（Ｂｒｅｓｔ＿２＿ａｖｅ  -  Ｂ２＿ｉ）２＋・・ ｝  １／２
ＲＭＳｙｅｓ＿ｉ  ＝
｛（ＳＡｙｅｓ  −  ＳＡｉ）２＋（ＦＡｙｅｓ  −  ＦＡｉ）２
＋（ＢＥｙｅｓ  −  ＢＥｉ）２＋（Ｂｍａｘ＿１＿ａｖｅ-Ｂ１＿ｉ）２
＋（Ｂｍａｘ＿２＿ａｖｅ-Ｂ２＿ｉ）２＋・・｝  １／２
【０１４１】
ここで、Ｂ１＿ｉは質問提示からｔ＝８＋ｉ／１２８秒経過した時の過去８秒間の生理指標１の平均値、Ｂ２＿ｉは質問提示からｔ＝８＋ｉ／１２８秒経過した時の過去８秒間の生理指標２の平均値、、、、である。
【０１４２】
ステップＳＴ３０３で使用する第６しきい値ＴＨ６、第７しきい値ＴＨ７、ステップＳＴ３０４で使用する第８しきい値ＴＨ８として、次の値を用いることができる。
ＴＨ６＝０．０５
ＴＨ７＝０．０５
ＴＨ８＝２．０
【０１４３】
（脳波のクラウド保存と情報共有）
上記の説明は、定まった場所において被験者に対して脳波による意図推定を行うことを前提としているが、本発明は、インターネット等の通信回線を介して、離れた場所、例えば病院において各在宅療養者の脳波をモニターして、離れた場所から意図推定によるコミュニケーションを取ることも可能である。また、このようにすれば、各在宅療養者の脳波、意図推定によるコミュニケーション結果等を、各在宅療養者の多職種のケアチームメンバーおよび家族の間に共有できる。
【０１４４】
例えば、図１３には、クラウドサーバを用いた在宅療養支援システムの構成例を示してある。この場合、脳波データは以下のように保存され、コミュニケーション記録は、多職種のケアチームメンバーと家族が、作成・閲覧でき、情報共有してチームケアを行う。
【０１４５】
ここで、連続計測された脳波は、通常は、活動時と休息時（睡眠時）に異なった波形になる。具体的には、活動時にはβ波などの高周波成分が増加し、休息時（睡眠時）にθ波などの低周波成分が増加する。しかし、活動と睡眠のリズム（サーカディアンリズム）が崩れていると、変動が少なくなる。このような時は、毎日の一定時刻に各種刺激（光、におい、音など）を与える等で、活性と休息（睡眠）のリズムを作る。そして、活性している時に、意図推定（コミュニケーション）を行うことが望ましい。
【０１４６】
在宅での意図推定（コミュニケーション）時には、音声、脳波、意図推定結果を同時保
存する。例えば、コミュニケーション記録としてテレコミュニケーション情報記憶部１２４に保存する。遠隔からの意図推定（コミュニケーション）時には、双方の映像、音声、脳波、意図推定結果を同時表示し、コミュニケーション記録としてテレコミュニケーション情報記憶部１２４に保存し、脳波データをテレモニタリング情報記憶部１２５に保存する。意図推定時以外においては、テレモニタリング情報記憶部１２５に、脳波を連続保存し、異常値（発作）の確認、サーカディアンリズムの確認を行う。
【０１４７】
以下に、図１３に示す在宅療養支援システム１００を簡単に説明しておく。在宅療養支援システム１００（以下、単に「システム１００」と呼ぶ。）は、在宅で療養する患者の情報を統合管理するクラウドサーバ（管理サーバ）１０２と、当該クラウドサーバ１０２との間で通信を行う複数台の通信端末１０３（ａ）（ａ＝１，２，３・・・）と、クラウドサーバ１０２と各通信端末１０３（ａ）を繋ぐ通信回線、例えばインターネット回線１０４から構成される。通信端末１０３（ａ）は、パーソナルコンピュータ、モバイル端末、携帯電話等であり、在宅療養支援のチーム１０５（ｂ）（ｂ＝１，２，３・・・）のチームメンバー１０６（ｃ）（ｃ＝１，２，３・・・）に割り当てられる。
【０１４８】
システム１００の管理者あるいは当該システム管理者から権限を与えられた者（図示せず）は、患者と、その患者の医療的ケアを行う者を１つのチーム１０５（ｂ）のチームメンバー１０６（ｃ）として、システム１００に登録する。チームメンバー１０６（ｃ）には、患者１０６（１）、その家族１０６（２）、医師１０６（３）、看護師１０６（４）、理学療法士１０６（５）、ホームヘルパー１０６（６）等が含まれる。システム管理者は、システム１００に関する保守などの対応を行うが、チームメンバーに含めるかどうかは任意である。また、システム１００による在宅療養支援は多数の患者に対して行われ、各患者について１つのチーム１０５（ｂ）が組まれる。したがって、１つのチーム１０５（ｂ）内において、患者１０６（１）および、その家族１０６（２）以外のチームメンバー１０６（ｃ）は、複数のチーム１０５（ｂ）のチームメンバーとなって、同時に多数の患者の在宅療養支援を行う場合が多い。
【０１４９】
クラウドサーバ１０２は、在宅療養支援コンピュータプログラムを実行することによって、情報処理部１１１、画面表示部１１２、送受信部１１３、認証部１１４等の各種の処理部として機能する。また、在宅療養のための各種情報が登録されている複数のデータベース１２０を備えており、当該データベース１２０には、チーム情報記憶部１２１、基本情報記憶部１２２、ケア記録記憶部１２３、テレコミュニケーション情報記憶部１２４、テレモニタリング情報記憶部１２５等が含まれている。
【０１５０】
クラウドサーバ１０２は、データベース１２０に登録されている各種の情報を用いて、以下の内容の職種間の情報共有機能、テレコミュニケーション機能およびテレモニタリング機能を実現する。
【０１５１】
（１）職種間の情報共有機能
職種間の情報共有機能は、以下の１−１）〜１−３）の構成・機能を含んでいる。
１−１）チーム情報記憶部１２１には、システム管理者（もしくはシステム管理者から権限を与えられた者）によって、各患者１０６（１）の医療的ケアを行う者をチームメンバーとして、患者１０６（１）本人を含め、家族１０６（２）、医師１０６（３）、看護師１０６（４）、理学療法士１０６（５）、ホームヘルパー１０６（６）等が登録される。システム管理者を各チームメンバーに含めるか否かは任意である。
１−２）ケア記録記憶部１２３には、通信端末１０３（ａ）を介してクラウドサーバ１０２にアクセスしてログインしたチームメンバーによって、訪問診療、入院、電話などで取得した患者状況（表情、血圧、体調など）と、それに対応して行った患者１０６（１）への医療的ケア（指示、マッサージ、投薬など）を、ケア記録（患者状況のみの記述であ
っても、ケア記録と呼ぶものとする。）として、登録できる。なお、チームメンバーには患者１０６（１）も含まれるので、例えば、患者１０６（１）自身が血圧を計測した場合、さらには、血圧を測定して自己判断で降圧薬を服用した場合などには、患者１０６（１）もケア記録を登録できる。
１−３）各チームメンバーによってケア記録記憶部１２３に登録された当該チームのケア記録は、通信端末１０３（ａ）を介してクラウドサーバ１０２にアクセスしてログオンしたチームメンバーが閲覧できる。ここで、チームメンバーがケア記録を登録する際、その全てもしくは一部を、特定のチームメンバーのみが閲覧できるように設定できる。
【０１５２】
（２）テレコミュニケーション機能
テレコミュニケーション機能は、以下の２−１）〜２−４）の機能を含んでいる。
２−１）チームメンバーがケア記録を登録もしくは閲覧したとき、そのケア記録に対応する画面でコミュニケーションを登録できる。この画面は、チームメンバーがそのケア記録に関連する意見を交換するための画面であり、チームメンバーが閲覧・入力できる。
２−２）チームメンバーが、次に述べるテレモニタリング機能によって生体信号を閲覧したとき、閲覧に対応する画面でコミュニケーションを登録できる。この画面は、チームメンバーがその生体信号に関連する意見を交換するための画面であり、チームメンバーが閲覧・入力できる。
２−３）ケア記録やテレモニタリングと関係なく、チームメンバーは新たな画面でコミュニケーションを登録できる。この画面は、チームメンバーが任意の話題について意見交換するための画面であり、チームメンバーが閲覧・入力できる。
２−４）チームメンバーは、ＷＥＢ会議（もしくは画面共有）により、リアルタイムでテレコミュニケーションを実施できる。
【０１５３】
（３）テレモニタリング機能
テレモニタリング機能は、以下の３−１）および３−２）の機能を含んでいる。
３−１）チームメンバーは、患者の呼吸、ＳｐＯ２（動脈血酸素飽和度）、心電図、脳波、体温、血圧などの生体信号について、それらを計測する機器から出力される波形や数値を、リアルタイムで閲覧できる。または、酸素供給装置や人工呼吸器などの機器の状態に関する波形や数値を、リアルタイムで閲覧できる。
３−２）上記の波形や数値は、生データ、もしくは、要約情報として登録されており、チームメンバーは随時閲覧できる。
【符号の説明】
【０１５４】
１    意図推定装置
２    脳波計
３    ＰＣ
４    入力装置
５    表示装置
６    脳波取得部
７    脳波解析部
８    表示制御部
９    記憶部
【図１】
2015192870.tif 000003
【図２Ａ】
2015192870.tif 000004
【図２Ｂ】
2015192870.tif 000005
【図３Ａ】
2015192870.tif 000006
【図３Ｂ】
2015192870.tif 000007
【図３Ｃ】
2015192870.tif 000008
【図４】
2015192870.tif 000009
【図５Ａ】
2015192870.tif 000010
【図５Ｂ】
2015192870.tif 000011
【図７】
2015192870.tif 000012
【図８】
2015192870.tif 000013
【図９】
2015192870.tif 000014
【図１０】
2015192870.tif 000015
【図１１】
2015192870.tif 000016
【図１２】
2015192870.tif 000017
【図１３】
2015192870.tif 000018
【図６Ａ】
2015192870.tif 000019
【図６Ｂ】
2015192870.tif 000020
【図６Ｃ】
2015192870.tif 000021