(57)【要約】      （修正有）【課題】解析者に負担をかけることなく、客観的な基準に従って複数の時系列データの類似部分を抽出可能な類似部分抽出方法を提供する。【解決手段】ｉ番目の第１ベクトルｉおよびｊ番目の第２ベクトルｊのコサイン類似度ｉ，ｊを算出し、（１）コサイン類似度ｉ，ｊが所定の許容閾値αよりも大きい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアに該コサイン類似度ｉ，ｊを加算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２）コサイン類似度ｉ，ｊが許容閾値αよりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアにコサイン類似度ｉ−１，ｊを加算したもの、またはセルｉ，ｊ−１のスコアにコサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算したものから、所定のペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとするスコアテーブル作成工程を含む。【選択図】図４
2015139454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の物理量を一定時間毎にｎ回（ただし、ｎは３以上の整数）測定することにより得た第１時系列データと、前記物理量を一定時間毎にｍ回（ただし、ｍは３以上の整数）測定することにより得た第２時系列データとの類似部分を抽出する方法であって、
前記第１時系列データを構成する連続する２つの測定点の差に基づいてｎ−１個の第１ベクトルを生成するとともに、前記第２時系列データを構成する連続する２つの測定点の差に基づいてｍ−１個の第２ベクトルを生成するベクトル化工程と、
前記第１ベクトルおよび前記第２ベクトルに基づいて、（ｎ−１）×（ｍ−１）個のセルで構成されたスコアテーブルを作成するステップであって、前記ｎ−１個の第１ベクトルのうちのｉ番目（ただし、ｉはｎ−１以下の自然数）の第１ベクトルｉおよび前記ｍ−１個の第２ベクトルのうちのｊ番目（ただし、ｊはｍ−１以下の自然数）の第２ベクトルｊのコサイン類似度ｉ，ｊを算出し、（１）前記コサイン類似度ｉ，ｊが所定の許容閾値よりも大きい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアに該コサイン類似度ｉ，ｊを加算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２）前記コサイン類似度ｉ，ｊが前記許容閾値よりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアにコサイン類似度ｉ−１，ｊを加算、またはセルｉ，ｊ−１のスコアにコサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算したものから、所定のペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとするスコアテーブル作成工程と、
前記スコアテーブルを構成する前記セルのうちの最もスコアの高いセルから出発して、該セルのスコアを算出する際に使用したスコアのセルをトレースバックして行き、前記トレースバックの軌跡に対応する前記第１ベクトルおよび前記第２ベクトルを特定するトレースバック工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記スコアテーブル作成工程において、（２）前記コサイン類似度ｉ，ｊが前記許容閾値よりも小さい場合は、第１ベクトルｉ−１および第２ベクトルｊのコサイン類似度ｉ−１，ｊと第１ベクトルｉおよび第２ベクトルｊ−１のコサイン類似度ｉ，ｊ−１との大小を比較し、（２−１）前記コサイン類似度ｉ−１，ｊの方が大きい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアに前記コサイン類似度ｉ−１，ｊを加算し、前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２−２）前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１の方が大きい場合は、セルｉ，ｊ−１のスコアに前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算し、前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとする、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記スコアテーブル作成工程において、（３）前記コサイン類似度ｉ，ｊ、前記コサイン類似度ｉ−１，ｊ、および前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１のいずれもが前記許容閾値よりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアから前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとする、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ペナルティ値をｃｏｓ０°に設定したことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記物理量が局所的な脳活動により生じる血流量の増減であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意の物理量の時間変動に関する複数の時系列データの類似部分を抽出する類似部分抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ｆＮＩＲＳ（functional Near-infrared Spectroscopy）装置を用いて測定した脳の局所的な領域における血流量の増減に基づいて脳機能を探ろうとする研究が注目を集めている（非特許文献１参照）。ｆＮＩＲＳ装置としては、例えば、株式会社日立メディコ製のｆＮＩＲＳ装置（型名：ETG-7100）が知られている。このｆＮＩＲＳ装置によれば、０．１秒毎にサンプリングされた複数の測定点からなる最大１２０チャネルの時系列データを同時に得ることができる。
【０００３】
脳機能を探るためには、この膨大な数の時系列データの中から時間変動が類似している部分を抽出することが有効である。類似部分を抽出することができれば、特定の脳活動において、脳のどの領域とどの領域とが連動しているのかを知ることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】S.C.Bunce, M.T.Izzetoglu, K.Izztogle, B.Onaral and K.Pourrezaei, "Functional near-infrared spectroscopy", Engineering in Medicine and Biology Magazine, Vol. 25, No. 4, pp. 52-62, 2006.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、通常、上記類似部分の抽出は、解析者が経験に基づいて目視で行っている。このため、従来の類似部分の抽出は、（１）抽出結果に客観性がない、（２）時系列データの数が増えるにつれて解析者の負担が増大する、といった問題を有していた。また、脳活動の種類によっては、ある領域における血流量の時間変動を時間方向に圧縮／伸張したような血流量の時間変動が別の領域に現われることがあるが、これらを解析者が類似と判断するのは非常に困難であった。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その課題とするところは、解析者に負担をかけることなく、客観的な基準に従って複数の時系列データの類似部分を精度良く抽出することができる類似部分抽出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る類似部分抽出方法は、任意の物理量を一定時間毎にｎ回（ただし、ｎは３以上の整数）測定することにより得た第１時系列データと、前記物理量を一定時間毎にｍ回（ただし、ｍは３以上の整数）測定することにより得た第２時系列データとの類似部分を抽出する方法であって、前記第１時系列データを構成する連続する２つの測定点の差に基づいてｎ−１個の第１ベクトルを生成するとともに、前記第２時系列データを構成する連続する２つの測定点の差に基づいてｍ−１個の第２ベクトルを生成するベクトル化工程と、前記第１ベクトルおよび前記第２ベクトルに基づいて、（ｎ−１）×（ｍ−１）個のセルで構成されたスコアテーブルを作成するステップであって、前記ｎ−１個の第１ベクトルのうちのｉ番目（ただし、ｉはｎ−１以下の自然数）の第１ベクトルｉおよび前記ｍ−１個の第２ベクトルのうちのｊ番目（ただし、ｊはｍ−１以下の自然数）の第２ベクトルｊのコサイン類似度ｉ，ｊを算出し、（１）前記コサイン類似度ｉ，ｊが所定の許容閾値よりも大きい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアに該コサイン類似度ｉ，ｊを加算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２）前記コサイン類似度ｉ，ｊが前記許容閾値よりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアにコサイン類似度ｉ−１，ｊを加算、またはセルｉ，ｊ−１のスコアにコサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算したものから、所定のペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとするスコアテーブル作成工程と、前記スコアテーブルを構成する前記セルのうちの最もスコアの高いセルから出発して、該セルのスコアを算出する際に使用したスコアのセルをトレースバックして行き、前記トレースバックの軌跡に対応する前記第１ベクトルおよび前記第２ベクトルを特定するトレースバック工程と、を含む。
【０００８】
上記類似部分抽出方法は、例えば、前記スコアテーブル作成工程において、（２）前記コサイン類似度ｉ，ｊが前記許容閾値よりも小さい場合は、第１ベクトルｉ−１および第２ベクトルｊのコサイン類似度ｉ−１，ｊと第１ベクトルｉおよび第２ベクトルｊ−１のコサイン類似度ｉ，ｊ−１との大小を比較し、（２−１）前記コサイン類似度ｉ−１，ｊの方が大きい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアに前記コサイン類似度ｉ−１，ｊを加算し、前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２−２）前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１の方が大きい場合は、セルｉ，ｊ−１のスコアに前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算し、前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとする。
【０００９】
また、上記類似部分抽出方法は、前記スコアテーブル作成工程において、（３）前記コサイン類似度ｉ，ｊ、前記コサイン類似度ｉ−１，ｊ、および前記コサイン類似度ｉ，ｊ−１のいずれもが前記許容閾値よりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアから前記ペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとすることが好ましい。
【００１０】
なお、上記類似部分抽出方法では、例えば、前記ペナルティ値をｃｏｓ０°設定すればよい。
【００１１】
上記類似部分抽出方法は、例えば、局所的な脳活動により生じる血流量の増減に関する時系列データの類似部分を抽出することができるが、対象とし得る物理量はこれに限定されない。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、解析者に負担をかけることなく、客観的な基準に従って複数の時系列データの類似部分を抽出可能な類似部分抽出方法を提供することができる。特に、本発明に係る類似部分抽出方法よれば、時系列データの形のみに注目して類似部分を抽出するので、時間方向に圧縮／伸張された時系列データと圧縮／伸張される前の時系列データとの類似部分を抽出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】類似部分を有する２つの時系列データのグラフである。
【図２】本発明に係る類似部分抽出方法のフロー図である。
【図３】本発明に係る類似部分抽出方法のベクトル化工程を説明するための図である。
【図４】本発明に係る類似部分抽出方法のスコアテーブル作成工程を説明するための図である。
【図５】本発明に係る類似部分抽出方法のスコアテーブル作成工程で作成したスコアテーブルの具体例１を示す図である。
【図６】本発明に係る類似部分抽出方法のトレースバック工程で行ったトレースバックの具体例１を示す図である。
【図７】本発明に係る類似部分抽出方法のスコアテーブル作成工程で作成したスコアテーブルの具体例２を示す図である。
【図８】本発明に係る類似部分抽出方法のトレースバック工程で行ったトレースバックの具体例２を示す図である。
【図９】許容閾値αをｃｏｓ１５°に設定して類似部分を抽出した結果を示す図である。
【図１０】許容閾値αをｃｏｓ１０°に設定して類似部分を抽出した結果を示す図である。
【図１１】許容閾値αをｃｏｓ２０°に設定して類似部分を抽出した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参考にしつつ、本発明に係る類似部分抽出方法の実施例について説明する。
【００１５】
本発明の実施例に係る類似部分抽出方法は、任意の物理量を一定時間毎にｎ回（ただし、ｎは３以上の整数）測定することにより得た第１時系列データと、該物理量を一定時間毎にｍ回（ただし、ｍは３以上の整数）測定することにより得た第２時系列データとの類似部分を抽出する方法である。
【００１６】
例えば、第１時系列データが、脳の局所領域における血流量の時間変動を示すデータ（図１Ａ参照）であり、第２時系列データが、脳の別の局所領域における血流量の時間変動を示すデータ（図１Ｂ参照）である場合、類似部分抽出方法を実行することにより、第１時系列データの部分ａと第２時系列データの部分ｂが類似していることを知ることができる。なお、本実施例に係る類似部分抽出方法によれば、第１時系列データの全体と第２時系列データの全体が類似している場合のみならず、第１時系列データの一部分が第２時系列データの一部分に類似している場合においても、類似部分を抽出することができる。第１時系列データの一部分と第２時系列データの一部分は、時間的に対応していなくてもよい。
【００１７】
図２に示すように、本実施例に係る類似部分抽出方法は、順次実行される４つの工程、すなわち、ベクトル化工程Ｓ１、正規化工程Ｓ２、スコアテーブル作成工程Ｓ３およびトレースバック工程Ｓ４を含む。これらのうち、正規化工程Ｓ２は、スコアテーブル作成工程Ｓ３における計算を容易にするための工程であり、その必要がない場合は省略することができる。
【００１８】
［ベクトル化工程］
ベクトル化工程Ｓ１では、第１時系列データを構成する時間的に連続する２つの測定点の差に基づいてｎ−１個の第１ベクトルを生成するとともに、第２時系列データを構成する連続する２つの測定点の差に基づいてｍ−１個の第２ベクトルを生成する。
【００１９】
図３Ａに示すように、第１時系列データが１０個の測定点Ａ１〜Ａ１０で構成されている場合は、測定点Ａ２（ｘ２，ｙ２）とＡ１（ｘ１，ｙ１）との差に基づいて１番目の第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ１（ｘ２−ｘ１、ｙ２−ｙ１）を生成し、測定点Ａ３（ｘ３，ｙ３）とＡ２（ｘ２，ｙ２）との差に基づいて２番目の第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ２（ｘ３−ｘ２、ｙ３−ｙ２）を生成し、・・・、測定点Ａ１０（ｘ１０，ｙ１０）とＡ９（ｘ９，ｙ９）との差に基づいて９番目の第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ９（ｘ１０−ｘ９、ｙ１０−ｙ９）を生成する（図３Ｂ、図３Ｃ参照）。
【００２０】
同様に、第２時系列データが９個の測定点Ｂ１〜Ｂ９で構成されている場合は、測定点Ｂ２（ｘ２，ｙ２）とＢ１（ｘ１，ｙ１）との差に基づいて１番目の第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂ１（ｘ２−ｘ１、ｙ２−ｙ１）を生成し、測定点Ｂ３（ｘ３，ｙ３）とＢ２（ｘ２，ｙ２）との差に基づいて２番目の第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂ２（ｘ３−ｘ２、ｙ３−ｙ２）を生成し、・・・、測定点Ｂ９（ｘ９，ｙ９）とＢ８（ｘ８，ｙ８）との差に基づいて８番目の第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂ８（ｘ９−ｘ８、ｙ９−ｙ８）を生成する。
【００２１】
なお、本明細書では、ｉ番目（ただし、ｉはｎ−１以下の自然数）の第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉのｘ成分およびｙ成分をそれぞれｖｅｃ＿ｘｉ、ｖｅｃ＿ｙｉと呼び、ｊ番目（ただし、ｊはｍ−１以下の自然数）の第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊのｘ成分およびｙ成分をそれぞれｖｅｃ＿ｐｊ、ｖｅｃ＿ｑｊと呼ぶこととする。第１時系列データおよび第２時系列データが同一のｆＮＩＲＳ装置で測定されたものである場合、ｖｅｃ＿ｘｉおよびｖｅｃ＿ｐｊは、いずれも該ｆＮＩＲＳ装置のサンプリング時間（例えば、０．１秒）に等しくなる。
【００２２】
［正規化工程］
正規化工程Ｓ２では、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉのｙ成分ｖｅｃ＿ｙｉおよび第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊのｙ成分ｖｅｃ＿ｑｊを、次式を用いて−１〜＋１の範囲内で正規化する。
【数１】
2015139454.tif 000003
ここで、ｖｅｃ＿Ｙｉおよびｖｅｃ＿Ｑｊは、それぞれｉ番目の第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉのｙ成分ｖｅｃ＿ｙｉおよびｊ番目の第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊのｙ成分ｖｅｃ＿ｑｊを正規化したものである。また、ｍａｘおよびｍｉｎは、それぞれｖｅｃ＿ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ−１）およびｖｅｃ＿ｑｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ−１）の最大値および最小値である。
【００２３】
［スコアテーブル作成工程］
スコアテーブル作成工程Ｓ３では、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉの正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ−１）および第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊの正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｑｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ−１）に基づいてスコアテーブルを作成する。図４に示すように、スコアテーブルは（ｎ−１）×（ｍ−１）個のセルで構成されている。また、スコアテーブルには第０行および第０列が付加されている。第０行および第０列の各セルには、初期値である０を入れておく。
【００２４】
その他のセルｉ，ｊには、ｖｅｃ＿Ｙｉとｖｅｃ＿Ｑｊのコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊに基づいて算出したスコアを入れる。コサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊは、２つの値（ｖｅｃ＿Ｙｉ、ｖｅｃ＿Ｑｊ）の類似度を評価するための指標であり、次式により算出することができる。
【数２】
2015139454.tif 000004
コサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊは、＋１に近ければ近いほど評価する２つの値が類似していることを示す一方、−１に近ければ近いほど評価する２つの値がかけ離れていることを示す。
【００２５】
ｖｅｃ＿Ｙｉとｖｅｃ＿Ｑｊのコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊが所定の許容閾値αよりも大きい場合、すなわち、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉと第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊが完全に同一であるか、または許容し得る範囲内で相違している場合は、セルｉ，ｊのスコアを次式により算出されたＳｉ，ｊとする。
【数３】
2015139454.tif 000005
ここで、Ｓｉ−１，ｊ−１は、先に算出されたセルｉ−１，ｊ−１のスコアである。
【００２６】
許容閾値αは、解析者が任意に設定できるパラメータである。例えば、解析者が許容閾値αをｃｏｓ１５°（＝０．９６５９３）に設定した場合は、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉと第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊのなす角が１５°よりも小さいとコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊが許容閾値αよりも大きくなり、反対に、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉと第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊのなす角が１５°よりも大きいとコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊが許容閾値αよりも小さくなる。
【００２７】
解析者は、許容閾値αを調整することにより、抽出の曖昧さを任意に調整することができる。すなわち、解析者は、許容閾値αを下げることで、より多くの部分を類似部分として抽出することができる。一方、解析者は、許容閾値αを上げることで、類似度の高い部分だけを抽出することができる。
【００２８】
コサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊが許容閾値αよりも小さい場合、すなわち、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａｉと第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂｊが許容し得る範囲を超えて相違している場合は、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙｉ−１とｖｅｃ＿Ｑｊのコサイン類似度ｃｏｓθｉ−１，ｊ、およびｖｅｃ＿Ｙｉとｖｅｃ＿Ｑｊ−１のコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊ−１を算出し、両者の大小を比較する。そして、コサイン類似度ｃｏｓθｉ−１，ｊの方が大きい場合は、セルｉ，ｊのスコアを次式により算出されたＳｉ，ｊとする。
【数４】
2015139454.tif 000006
一方、コサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊ−１の方が大きい場合は、セルｉ，ｊのスコアを次式により算出されたＳｉ，ｊとする。
【数５】
2015139454.tif 000007
ここで、βはペナルティ値である。ペナルティ値βは、例えば、ｃｏｓ０°（＝１）に設定される。これにより、（５）式の“ｃｏｓθｉ−１，ｊ−β”部分および（６）式の“ｃｏｓθｉ，ｊ−１−β”部分が必ず負数となり、その結果、セルｉ，ｊのスコアＳｉ，ｊがＳｉ−１，ｊまたはＳｉ，ｊ−１を超えるのを防ぐことができる。
【００２９】
時間方向の圧縮／伸張を考慮するために算出したコサイン類似度ｃｏｓθｉ−１，ｊおよびコサイン類似度ｃｏｓθｉ，ｊ−１のいずれもが許容閾値αよりも小さい場合は、（５）式または（６）式ではなく、次式によりセルｉ，ｊのスコアＳｉ，ｊを算出する。
【数６】
2015139454.tif 000008
【００３０】
なお、（４）〜（７）式のいずれかでセルｉ，ｊのスコアＳｉ，ｊを算出した結果、スコアＳｉ，ｊが負数となった場合は、スコアＳｉ，ｊを０に修正する。
【００３１】
このように、スコアテーブル作成工程Ｓ３では、セルｉ，ｊのスコアＳｉ，ｊを算出する際に、左上にあるセルｉ−１，ｊ−１のスコアＳｉ−１，ｊ−１、左にあるセルｉ−１，ｊのスコアＳｉ−１，ｊ、および上にあるセルｉ，ｊ−１のスコアＳｉ，ｊ−１のいずれかを使用する。したがって、セルｉ，ｊのスコアＳｉ，ｊを算出するためには、上記３つのスコアを先に算出しておく必要がある。
【００３２】
［トレースバック工程］
トレースバック工程Ｓ４では、スコアテーブルを構成する全セルのうちの最もスコアの高いセルから出発して、該セルのスコアを算出する際に使用したスコアのセルをトレースバックして行く。そして、これにより得られたトレースバックの軌跡に対応する第１ベクトルおよび第２ベクトルを特定する。
【００３３】
例えば、セル４，４のスコアＳ４，４が最も高く、かつスコアＳ４，４が（４）式により算出されたものであった場合は、セル４，４からセル３，３に進み、セル３，３のスコアＳ３，３が（５）式により算出されたものであった場合は、セル３，３からセル２，３に進み、さらに、セル２，３のスコアＳ２，３が（４）式により算出されたものであった場合は、セル２，３からセル１，２に進む。この場合、トレースバックの軌跡は、セル４，４→セル３，３→セル２，３→セル１，２となる。上記の軌跡に対応する第１ベクトルおよび第２ベクトルは、ｖｅｃ＿Ａ1〜4およびｖｅｃ＿Ｂ2〜4である。したがって、この例では、第１時系列データの測定点Ａ１と測定点Ａ５の間の部分と、第２時系列データの測定点Ｂ２と測定点Ｂ５の間の部分が類似するとの判断がなされたことになる。
【００３４】
続いて、スコアテーブル作成工程Ｓ３およびトレースバック工程Ｓ４の具体例１および具体例２について説明する。
【００３５】
［具体例１］
具体例１では、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ1〜５の正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｙ1〜５を０．１４、０．１５、０．１３、０．１３、−０．５０とし、第２ベクトルｖｅｃ＿Ｂ1〜５の正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｑ1〜５を０．１３、０．１２、０．１１、−０．４２、−０．５０とし、許容閾値αを０．９とした。
【００３６】
図５に、スコアテーブル作成工程Ｓ３で作成したスコアテーブルを示す。スコアテーブルを構成する５×５＝２５個のセル１，１〜５，５のスコアＳ１，１〜５，５うち、セル１，１のスコアＳ１，１、セル５，２のスコアＳ５，２、セル２，４のスコアＳ２，４、およびセル２，５のスコアＳ２，５を算出する手順について以下に説明する。
【００３７】
［スコアＳ１，１］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ1（＝０．１４）とｖｅｃ＿Ｑ1（＝０．１３）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ１，１を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，１（＝０．９９９９５）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ１，１の方が大きいので、上記（４）式に従い、スコアＳ１，１を、セル１−１，１−１のスコアＳ０，０（＝初期値０）とコサイン類似度ｃｏｓθ１，１（＝０．９９９９５）の和（＝０．９９９９５）とする。
【００３８】
［スコアＳ５，２］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ５（＝−０．５０）とｖｅｃ＿Ｑ２（＝０．１２）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ５，２を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ５，２（＝０．８３４７７）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ５，２の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ５−１（＝０．１３）とｖｅｃ＿Ｑ２（＝０．１２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ４，２を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ５（＝−０．５０）とｖｅｃ＿Ｑ２−１（＝０．１３）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ５，１を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ４，２（＝０．９９９９５）とコサイン類似度ｃｏｓθ５，１（＝０．８２９３１）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ５，１よりもコサイン類似度ｃｏｓθ４，２の方が大きく、かつ許容閾値αよりもコサイン類似度ｃｏｓθ５，１の方が大きいので、上記（５）式に従い、スコアＳ５，２を、セル５−１，２のスコアＳ４，２（＝１．９９９９５）とコサイン類似度ｃｏｓθ４，２（＝０．９９９９５）の和からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝１．９９９９０）とする。
【００３９】
［スコアＳ２，４］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ４（＝−０．４２）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ２，４を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ２，４（＝０．８５４３４）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，４の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ２−１（＝０．１４）とｖｅｃ＿Ｑ４（＝−０．４２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ１，４を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ４−１（＝０．１１）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ２，３を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，４（＝０．８５９３９）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，３（＝０．９９９２３）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ１，４よりもコサイン類似度ｃｏｓθ２，３の方が大きく、かつ許容閾値αよりもコサイン類似度ｃｏｓθ２，３の方が大きいので、上記（６）式に従い、スコアＳ２，４を、セル２，４−１のスコアＳ２，３（＝１．９９９０３）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，３（＝０．９９９２３）の和からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝１．９９８２６）とする。
【００４０】
［スコアＳ２，５］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ２，５を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ２，５（＝０．８１８１９）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，５の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ２−１（＝０．１４）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ１，５を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ５−１（＝−０．４２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ２，４を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，５（＝０．８２３７８）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，４（＝０．８５４３４）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ１，５よりもコサイン類似度ｃｏｓθ２，４の方が大きいが、コサイン類似度ｃｏｓθ２，４は許容閾値αよりも小さいので、上記（７）式に従い、スコアＳ２，５を、セル２−１，５−１のスコアＳ１，４（＝０．９９９１３）からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝−０．０００８７）とする。なお、スコアＳ２，５は負数なので、最終的に０に修正される。
【００４１】
図６に、トレースバック工程Ｓ４で行ったトレースバックの軌跡を示す。最大スコアであるスコアＳ５，５（＝３．９９９３７）は（４）式により算出されたものなので、セル５，５の１つ前のセルはセル４，４である。セル４，４のスコアＳ４，４（＝２．９９９３７）は（６）式により算出されたものなので、セル４，４の１つ前のセルはセル４，３である。セル４，３のスコアＳ４，３（＝２．９９９５６）は（４）式により算出されたものなので、セル４，３の１つ前のセルはセル３，２である。セル３，２のスコアＳ３，２（＝１．９９９７６）は（４）式により算出されたものなので、セル３，２の１つ前のセルはセル２，１である。
【００４２】
このトレースバックの軌跡（セル５，５→セル４，４→セル４，３→セル３，２→セル２，１）に対応する第１ベクトルおよび第２ベクトルは、ｖｅｃ＿Ａ２〜５およびｖｅｃ＿Ｂ１〜５である。したがって、具体例１では、第１時系列データの測定点Ａ２と測定点Ａ５の間の部分と、第２時系列データの測定点Ｂ１と測定点Ｂ５の間の部分が類似すると判断したことになる。
【００４３】
［具体例２］
具体例２では、第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ１の正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｙ１および第１ベクトルｖｅｃ＿Ａ５の正規化後のｙ成分ｖｅｃ＿Ｙ５をそれぞれ−０．３０および０．７０とし、それ以外の条件は全て具体例１と同じにした。
【００４４】
図７に、スコアテーブル作成工程Ｓ３で作成したスコアテーブルを示す。スコアテーブルを構成する５×５＝２５個のセル１，１〜５，５のスコアＳ１，１〜５，５うち、セル１，１のスコアＳ１，１、セル２，４のスコアＳ２，４、セル２，５のスコアＳ２，５、およびセル４，５のスコアＳ３，５を算出する手順について以下に説明する。
【００４５】
［スコアＳ１，１］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ1（＝−０．３０）とｖｅｃ＿Ｑ1（＝０．１３）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ１，１を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，１（＝０．９１２７９）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ１，１の方が大きいので、上記（４）式に従い、スコアＳ１，１を、セル１−１，１−１のスコアＳ０，０（＝初期値０）とコサイン類似度ｃｏｓθ１，１（＝０．９１２７９）の和（＝０．９１２７９）とする。
【００４６】
［スコアＳ２，４］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ４（＝−０．４２）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ２，４を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ２，４（＝０．８５４３４）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，４の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ２−１（＝−０．３０）とｖｅｃ＿Ｑ４（＝−０．４２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ１，４を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ４−１（＝０．１１）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ２，３を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，４（＝０．９９４３７）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，３（＝０．９９９２３）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ１，４よりもコサイン類似度ｃｏｓθ２，３の方が大きく、かつ許容閾値αよりもコサイン類似度ｃｏｓθ２，３の方が大きいので、上記（６）式に従い、スコアＳ２，４を、セル２，４−１のスコアＳ２，３（＝１．９１５９９）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，３（＝０．９９９２３）の和からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝１．９１５２２）とする。
【００４７】
［スコアＳ２，５］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ２，５を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ２，５（＝０．８１８１９）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，５の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ２−１（＝−０．３０）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ１，５を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ２（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ５−１（＝−０．４２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ２，４を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ１，５（＝０．９８５２１）とコサイン類似度ｃｏｓθ２，４（＝０．８５４３４）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，４よりもコサイン類似度ｃｏｓθ１，５の方が大きく、かつ許容閾値αよりもコサイン類似度ｃｏｓθ１，５の方が大きいので、上記（５）式に従い、スコアＳ２，５を、セル２−１，５のスコアＳ１，５（＝０．９８５２１）とコサイン類似度ｃｏｓθ１，５（＝０．９８５２１）の和からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝０．９７０４２）とする。
【００４８】
［スコアＳ３，５］
（ｉ）ｖｅｃ＿Ｙ３（＝０．１３）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入し、コサイン類似度ｃｏｓθ３，５を算出する。
（ｉｉ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ３，５（＝０．８２９３１）と許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｉｉｉ）コサイン類似度ｃｏｓθ３，５の方が小さいので、時間方向の圧縮／伸張を考慮するために、ｖｅｃ＿Ｙ３−１（＝０．１５）とｖｅｃ＿Ｑ５（＝−０．５０）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ２，５を算出するとともに、ｖｅｃ＿Ｙ３（＝０．１３）とｖｅｃ＿Ｑ５−１（＝−０．４２）を上記（３）式に代入してコサイン類似度ｃｏｓθ３，４を算出する。
（ｉｖ）算出したコサイン類似度ｃｏｓθ２，５（＝０．８１８１９）とコサイン類似度ｃｏｓθ３，４（＝０．８６４３７）の大小を比較するとともに、これらと許容閾値α（＝０．９）の大小を比較する。
（ｖ）コサイン類似度ｃｏｓθ２，５よりもコサイン類似度ｃｏｓθ３，４の方が大きいが、コサイン類似度ｃｏｓθ３，４は許容閾値αよりも小さいので、上記（７）式に従い、スコアＳ３，５を、セル３−１，５−１のスコアＳ２，４（＝１．９１５２２）からペナルティ値β（＝１）を引いた値（＝０．９１５２２）とする。
【００４９】
図８に、トレースバック工程Ｓ４で行ったトレースバックの軌跡を示す。最大スコアであるスコアＳ４，３（＝２．９９９５６）は（４）式により算出されたものなので、セル４，３の１つ前のセルはセル３，２である。セル３，２のスコアＳ３，２（＝１．９９９７６）も（４）式により算出されたものなので、セル３，２の１つ前のセルはセル２，１である。
【００５０】
このトレースバックの軌跡（セル４，３→セル３，２→セル２，１）に対応する第１ベクトルおよび第２ベクトルは、ｖｅｃ＿Ａ２〜４およびｖｅｃ＿Ｂ１〜３である。したがって、具体例２では、第１時系列データの測定点Ａ２と測定点Ａ５の間の部分と、第２時系列データの測定点Ｂ１と測定点Ｂ４の間の部分が類似すると判断したことになる。
【００５１】
最後に、ｆＮＩＲＳ装置を用いて取得した血流量の時間変動に関する時系列データＣＨ１と、同時に取得した時系列データＣＨ２〜２４との類似部分を抽出した結果について説明する。
【００５２】
図９は許容閾値αをｃｏｓ１５°に設定した場合、図１０は許容閾値αをｃｏｓ１０°に設定した場合、そして図１１は許容閾値αをｃｏｓ２０°に設定した場合の、各ＣＨのＣＨ１に類似すると判断された部分を示している。これらの図から明らかなように、実施例に係る類似部分抽出方法では、許容閾値αを大きくすることにより類似部分を漏れなく確実に抽出することができる一方、許容閾値αを小さくすることにより類似度の高い部分に絞った抽出を行うことができる。
【００５３】
以上、本発明に係る類似部分抽出方法の実施例について説明してきたが、本発明の構成は上記実施例に限定されるものではなく、種々の変形が可能であることは言うまでもない。
【図１】
2015139454.tif 000009
【図２】
2015139454.tif 000010
【図３】
2015139454.tif 000011
【図４】
2015139454.tif 000012
【図５】
2015139454.tif 000013
【図６】
2015139454.tif 000014
【図７】
2015139454.tif 000015
【図８】
2015139454.tif 000016
【図９】
2015139454.tif 000017
【図１０】
2015139454.tif 000018
【図１１】
2015139454.tif 000019