(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、
前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部と
を備え、
前記位置特定用ターゲット抽出部は、特定の撮影画像に基づく前記位置特定用ターゲット抽出部における抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得することを特徴とする測定装置。
【請求項２】
前記複数の位置特定用ターゲットのそれぞれが、位置を特定する位置マークと他の位置特定用ターゲットと識別するための識別コードとを備えていることを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記位置特定用ターゲット抽出部における前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得が、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットに隣接する抽出が行えた位置特定用ターゲットに基づいて行われることを特徴とする請求項１または２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記抽出が行えた位置特定用ターゲットは、前記特定の撮影画像でない他の撮影画像から抽出されていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項５】
対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、
前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部と
を備え、
特定の撮影画像に基づく前記位置特定用ターゲット抽出部における抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記位置特定用ターゲット抽出部において、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの位置が、抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報および複数の方向から撮影された複数の画像中における同一の位置特定用ターゲットの画像に基づいて推測されることを特徴とする測定装置。
【請求項６】
予め用意された前記複数の位置特定用ターゲットの位置関係を記憶した記憶部を更に備え、
前記位置特定用ターゲット抽出部において、前記記憶部に記憶された内容および抽出が行えた位置特定用ターゲットの情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得が行われることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項７】
前記記憶部に記憶された複数の位置特定用ターゲットの情報の内、既に抽出された位置特定用ターゲットを除外することで前記抽出が行えない位置特定用ターゲットを推測することを特徴とする請求項６に記載の測定装置。
【請求項８】
前記位置特定用ターゲット抽出部は、前記画像取得部が取得した複数の撮影画像における同一個所の位置特定用ターゲットを同一グループとする処理を行なうことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項９】
前記位置特定用ターゲット抽出部における前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得において、前記対象物の表面の形状の近似モデルが利用されることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項１０】
対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、
前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部と
を備え、
前記位置特定用ターゲット抽出部は、一部の位置特定用ターゲットを抽出できない場合に、抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報および前記抽出できない位置特定用ターゲットに隣接し、既に抽出された位置特定用ターゲットが写っている他の撮影画像に基づいて前記抽出できない位置特定用ターゲットの抽出を行うことを特徴とする測定装置。
【請求項１１】
前記対象物は頭部であり、前記位置特定用ターゲット抽出部は、予め定められた前記頭部の特定の部分を抽出すると共に、前記特定の部分が抽出できなかった場合に抽出できた前記位置測定用ターゲットの情報に基づいて前記特定の部分の抽出を行うことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項１２】
前記測定用端子は、プローブとこのプローブが差し込まれるプローブソケットから構成されており、
前記位置特定用ターゲットは、プローブソケット自体若しくはその周囲、またはプローブ自体に設けられていることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項１３】
前記位置特定用ターゲットは、前記測定用端子のソケットの挿入面に設けられていることを特徴とする請求項１２に記載の測定装置。
【請求項１４】
前記測定用端子は配線を側面方向に引き出すL型構造を有し、
前記位置特定用ターゲットは、前記Ｌ型構造を有する測定用端子の頭部に設けられていることを特徴とする請求項１２に記載の測定装置。
【請求項１５】
前記複数の位置マークは、少なくとも３つであることを特徴とする請求項２に記載の測定装置。
【請求項１６】
前記識別コードの起点は、前記少なくとも３つの位置マークにおける予め決められた位置関係に基づいて判別されることを特徴とする請求項１５に記載の測定装置。
【請求項１７】
前記予め決められた位置関係は、測定用端子の位置を中心とする同心円上に配置された関係、または測定用端子の位置を中心とする正多角形の各辺近傍に配置された関係であることを特徴とする請求項１６に記載の測定装置。
【請求項１８】
前記予め決められた位置関係は、対称となる２つの三角形の頂点に配置された関係であることを特徴とする請求項１６に記載の測定装置。
【請求項１９】
前記予め決められた位置関係は、多角形の頂点に配置された関係であることを特徴とする請求項１６に記載の測定装置。
【請求項２０】
前記位置特定用ターゲットに基づき前記測定用端子の前記測定対象物に対する向きを算出し、この算出結果に基づき、前記測定用端子を前記対象物の表面に投影する投影部を更に備えることを特徴とする請求項１〜１９のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項２１】
前記測定端子が配置されない部分にも位置特定用ターゲットが配置されており、
前記位置特定用ターゲット抽出部は、前記測定端子が配置されていない部分に配置された前記位置特定用ターゲットの情報に基づいて前記測定用端子が配置される部分の前記位置特定用ターゲットの抽出を行うことを特徴とする請求項１〜２０のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項２２】
対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定方法において、
前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、
前記撮影画像取得ステップにおいて取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出ステップと、
前記位置特定用ターゲット抽出ステップにおいて、特定の撮影画像に基づく前記抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得する未抽出ターゲット取得ステップと
を有することを特徴とする測定方法。
【請求項２３】
対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する処理をコンピュータに行わすためのプログラムであって、
コンピュータに
前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、
前記撮影画像取得ステップにおいて取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出ステップと、
前記位置特定用ターゲット抽出ステップにおいて、特定の撮影画像に基づく前記抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得する未抽出ターゲット取得ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置を撮影した画像に基づいて取得する技術に係り、一部の測定用端子の位置を取得できなかった場合に、その位置を補足的に求める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
科学や医療の分野において、測定用端子であるプローブの位置を求めて対象物の特性を測定する技術が知られている。例えば、脳波（electroencephalogram：ＥＥＧ）や機能的近赤外分光分析法（functional near-infrared spectroscopy：ｆＮＩＲＳ）では、検出用のプローブを被検者の頭部に多数取り付け、様々な刺激に対する脳波の反応や脳機能の活性度分布等を測定している。これらの技術では、脳のどの位置を測定しているのかを知る必要があるため、プローブの位置を三次元磁気式デジタイザー等によって測定し、その位置を頭部画像や、標準化した脳画像の頭表上や脳表上に投影することで、脳に対するプローブの位置を特定し、それにより脳機能を空間解析している。つまり、プローブが検出した情報を脳の位置に対応付け、それにより脳のどの位置がどのような状態にあるのかに関する情報を取得し、それに基づいて脳の機能を解析する手法が採られている。
【０００３】
このようにプローブの位置を測定し、その位置を頭表上または脳表上に投影する技術としては、例えば、特許文献１および２に開示されたものが知られている。例えば、特許文献１に記載の発明では、頭表上の任意の点に対応する脳表上の投影点を極小距離探索法、垂線投射法などの種々の方法によって求めることによって、ＮＩＲＳや経頭蓋磁気刺激法（Transcranial magnetic stimulation：ＴＭＳ）で得られた脳機能の測定情報が脳表上に投影される。
【０００４】
特許文献２に記載の発明では、同一の被験者について、複数の参照脳における脳表上の投影点を求め、それらを比較することにより、被験者内推定点と被験者内誤差を得る。また、複数の被験者について、複数の被験者内推定点と被験者内誤差を求め、それらを比較することにより、被験者間推定点と被験者間誤差を得る。
【０００５】
特許文献３に記載の発明では、頭部の周囲に複数のカメラを配置し、頭形状と等価な仮想球面を設定し、その仮想球面上でセンサーの三次元位置をマッピングする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−１４３７６４号公報
【特許文献２】特開２００７−１８５４９１号公報
【特許文献３】米国特許第７１９０８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、三次元磁気式デジタイザーでは、複数の測定用端子の位置を手作業で連続的に測定するため、測定に時間を要する。また、クリッキングの失敗や測定環境に存在する鉄骨や電磁機器のノイズなどによって磁場が歪み、測定誤差が生じ易い。このため、専用の測定環境でないと測定誤差が生じ易く、使い勝手が悪い。
【０００８】
この磁気を用いた位置測定方法の問題を解決する技術として、特許文献３に記載されているような、頭部に複数のプローブを装着した状態をカメラにより撮影し、その撮影画像を画像解析することで、各プローブの位置を取得する方法が提案されている。しかしながら、画像解析を用いる方法は、光の加減等や障害物（例えば髪の毛）に起因して一部のプローブを画像解析ソフトウェア側で認識できない場合がある。この場合、再度の撮影を行い、プローブの再検出を行えばよいが、（１）再度の撮影で別のプローブの検出不良が発生する、（２）撮影を度々行うのは、被験者にとって負担が大きい、（３）作業が煩雑になる、といった問題がある。
【０００９】
このような背景において、本発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置を撮影画像に基づいて取得する技術において、一部の測定用端子の位置を取得できなかった場合に、再度の撮影を行うことなくその位置を取得する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部とを備え、前記位置特定用ターゲット抽出部は、特定の撮影画像に基づく前記位置特定用ターゲット抽出部における抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得することを特徴とする測定装置である。
【００１１】
請求項１に記載の発明によれば、ある特定の撮影画像に基づく位置特定用ターゲットの抽出に失敗しても、抽出が可能であった他の位置特定用ターゲットの位置情報に基づいてこの抽出に失敗した位置特定用ターゲットの再抽出が行われる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記複数の位置特定用ターゲットのそれぞれが、位置を特定する位置マークと他の位置特定用ターゲットと識別するための識別コードとを備えていることを特徴とする。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、前記位置特定用ターゲット抽出部における前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得が、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットに隣接する抽出が行えた位置特定用ターゲットに基づいて行われることを特徴とする。請求項３に記載の発明によれば、隣接する位置特定用ターゲットの情報を用いるので、高い精度が得られる。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の発明において、前記抽出が行えた位置特定用ターゲットは、前記特定の撮影画像でない他の撮影画像から抽出されていることを特徴とする。請求項４に記載の発明によれば、検出に不具合が生じた画像とは別の画像を用いるので、再度不検出になる確率を低く抑えることができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部とを備え、特定の撮影画像に基づく前記位置特定用ターゲット抽出部における抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記位置特定用ターゲット抽出部において、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの位置が、抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報および複数の方向から撮影された複数の画像中における同一の位置特定用ターゲットの画像に基づいて推測されることを特徴とする測定装置である。請求項５に記載の発明によれば、別方向から撮影された同一部分の画像を用いることで、抽出が上手くゆかなかった画像で生じた不具合が解消された画像が得られる確率が高くなる。このため、再度不検出になる確率を低く抑えることができる。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の発明において、予め用意された前記複数の位置特定用ターゲットの位置関係を記憶した記憶部を更に備え、前記位置特定用ターゲット抽出部において、前記記憶部に記憶された内容および抽出が行えた位置特定用ターゲットの情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得が行われることを特徴とする。請求項６に記載の発明によれば、予め用意された複数の位置特定用ターゲットの位置情報が利用されるので、再抽出時の精度向上および処理の負担軽減効果が得られる。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記記憶部に記憶された複数の位置特定用ターゲットの情報の内、既に抽出された位置特定用ターゲットを除外することで前記抽出が行えない位置特定用ターゲットを推測することを特徴とする。
【００１９】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項に記載の発明において、前記位置特定用ターゲット抽出部は、前記画像取得部が取得した複数の撮影画像における同一個所の位置特定用ターゲットを同一グループとする処理を行なうことを特徴とする。請求項８に記載の発明によれば、複数の画像中における共通の位置特定用ターゲットの検索、あるいは着目した位置特定用ターゲットから、当該位置特定用ターゲットが写った画像の検索の処理効率が向上する。
【００２０】
請求項９に記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の発明において、前記位置特定用ターゲット抽出部における前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報の取得において、前記対象物の表面の形状の近似モデルが利用されることを特徴とする。請求項９に記載の発明によれば、第１段階として近似モデルを利用した粗い抽出処理が行われ、ある程度の範囲が狭まった状態で第２段階として位置特定用ターゲットの抽出が可能となる。この方法によれば高い処理効率と高い抽出精度を両立することができる。
【００２１】
請求項１０に記載の発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定装置において、前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像取得部が取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出部とを備え、前記位置特定用ターゲット抽出部は、一部の位置特定用ターゲットを抽出できない場合に、抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報および前記抽出できない位置特定用ターゲットに隣接し、既に抽出された位置特定用ターゲットが写っている他の撮影画像に基づいて前記抽出できない位置特定用ターゲットの抽出を行うことを特徴とする測定装置である。抽出できない位置特定用ターゲットに隣接し、既に抽出された位置特定用ターゲットが写っている他の撮影画像には、当該抽出できなかった位置特定用ターゲットが写っている可能性が高い。このため、効率よく抽出できなかった位置特定用ターゲットの再抽出処理を行うことができる。
【００２２】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の発明において、前記対象物は頭部であり、前記位置特定用ターゲット抽出部は、予め定められた前記頭部の特定の部分を抽出すると共に、前記特定の部分が抽出できなかった場合に抽出できた前記位置測定用ターゲットの情報に基づいて前記特定の部分の抽出を行うことを特徴とする。
【００２３】
請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の発明において、前記測定用端子は、プローブとこのプローブが差し込まれるプローブソケットから構成されており、前記位置特定用ターゲットは、プローブソケット自体若しくはその周囲、またはプローブ自体に設けられていることを特徴とする。
【００２４】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、前記位置特定用ターゲットは、前記測定用端子のソケットの挿入面に設けられていることを特徴とする。
【００２５】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、前記測定用端子は配線を側面方向に引き出すＬ型構造を有し、前記位置特定用ターゲットは、前記Ｌ型構造を有する測定用端子の頭部に設けられていることを特徴とする。
【００２６】
請求項１５に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記複数の位置マークは、少なくとも３つであることを特徴とする。位置マークが３つ以上あることで平面が構成され、測定用端子の向きを正確に捉えることができる。
【００２７】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の発明において、前記識別コードの起点は、前記少なくとも３つの位置マークにおける予め決められた位置関係に基づいて判別されることを特徴とする。
【００２８】
請求項１７に記載の発明は、請求項１６に記載の発明において、前記予め決められた位置関係は、測定用端子の位置を中心とする同心円上に配置された関係、または測定用端子の位置を中心とする正多角形の各辺近傍に配置された関係であることを特徴とする。
【００２９】
請求項１８に記載の発明は、請求項１６に記載の発明において、前記予め決められた位置関係は、対称となる２つの三角形の頂点に配置された関係であることを特徴とする。
【００３０】
請求項１９に記載の発明は、請求項１６に記載の発明において、前記予め決められた位置関係は、多角形の頂点に配置された関係であることを特徴とする。
【００３１】
請求項２０に記載の発明は、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の発明において、前記位置特定用ターゲットに基づき前記測定用端子の前記測定対象物に対する向きを算出し、この算出結果に基づき、前記測定用端子を前記対象物の表面に投影する投影部を更に備えることを特徴とする。
【００３２】
請求項２１に記載の発明は、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の発明において、前記測定端子が配置されない部分にも位置特定用ターゲットが配置されており、前記位置特定用ターゲット抽出部は、前記測定端子が配置されていない部分に配置された前記位置特定用ターゲットの情報に基づいて前記測定用端子が配置される部分の前記位置特定用ターゲットの抽出を行うことを特徴とする。請求項２１に記載の発明によれば、測定が必要な領域が限定された範囲であっても、測定端子が配置されない部分に配置された位置特定用ターゲットの位置データを利用することで、利用される測定端子の位置情報の精度の低下を抑えることができる。
【００３３】
請求項２２に記載の発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する測定方法において、前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、前記撮影画像取得ステップにおいて取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出ステップと、前記位置特定用ターゲット抽出ステップにおいて、特定の撮影画像に基づく前記抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得する未抽出ターゲット取得ステップとを有することを特徴とする測定方法である。
【００３４】
請求項２３に記載の発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置と種類を測定する処理をコンピュータに行わすためのプログラムであって、コンピュータに前記複数の測定用端子それぞれの位置を特定するための複数の位置特定用ターゲットを少なくとも異なる２方向から撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、前記撮影画像取得ステップにおいて取得した前記複数の撮影画像に基づき、前記複数の位置特定用ターゲットの中の少なくとも一つを抽出する位置特定用ターゲット抽出ステップと、前記位置特定用ターゲット抽出ステップにおいて、特定の撮影画像に基づく前記抽出が行えない位置特定用ターゲットがある場合に、前記特定の撮影画像とそれとは別の他の撮影画像とを合成し、この合成した画像における抽出された他の位置特定用ターゲットの位置の情報に基づき、前記抽出が行えない位置特定用ターゲットの情報を取得する未抽出ターゲット取得ステップとを実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の位置を撮影画像に基づいて取得する技術において、一部の測定用端子の位置を取得できなかった場合に、再度の撮影を行うことなくその位置を取得する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】実施形態における測定装置のブロック図である。
【図２】実施形態における計算処理部の機能ブロック図である。
【図３】実施形態における測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】プローブソケットに設けたリングカラーコードターゲットの斜視図である。
【図５】リングカラーコードターゲットの正面図である。
【図６】リングカラーコードターゲットを認識するためのフローチャートである。
【図７】単写真標定またはＤＬＴによって複数の位置マークの設計位置を確認する方法を説明する説明図である。
【図８】相互標定を説明する説明図である。
【図９】補足検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】補足検出処理の原理を示す原理図である。
【図１１】一部の情報が検出できない状態のカラーコードターゲットの一例を示す概念図である。
【図１２】補足検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】補足検出処理の原理を示す原理図である。
【図１４】補足検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】補足検出処理の原理を示す原理図である。
【図１６】フロートオフセット補正を説明する説明図である。
【図１７】補助参照点の算出方法を説明する説明図である。
【図１８】プローブ位置またはチャネル位置の投影方法を説明する説明図である。
【図１９】プローブ位置またはチャネル位置の投影方法を説明する説明図である。
【図２０】フロートオフセット補正を説明する説明図である。
【図２１】Ｌ型プローブの頭部に設けた四角形カラーコードターゲットの斜視図である。
【図２２】四角形カラーコードターゲットの正面図である。
【図２３】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２４】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２５】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２６】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２７】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２８】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【図２９】その他のカラーコードターゲットの正面図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
１． 第１の実施形態
（概要）
本実施形態は、本発明を脳内の血流の状態を測定する機能的近赤外分光分析法（functional near-infrared spectroscopy：ｆＮＩＲＳ）の測定技術に適用する例である。この例において、測定用端子は、被験者の頭部に複数が装着される。測定用端子が装着される部分は、その位置を特定するための位置マークと、他の測定用端子の装着部分から区別するための識別コードを備えた位置特定用ターゲットが取り付けられている。この測定用端子を取り付けるソケットを被験者に装着した状態を複数の方向から撮影し、その撮影画像をステレオ法による三次元画像計測の原理を用いて解析する。この解析の際、位置マークが検出されることで、測定用端子を装着する部分の撮影画像中における位置が判り、識別コードが検出されることで、各識別コードが個別に認識される。このため、三次元座標系における各測定用端子の位置関係が算出され、それが頭部の位置関係と対応付けられることで、頭部の特定の部分における血流の状態が明らかになる。
【００３８】
ここで、ある特定の撮影画像（例えば、特定の左右のペア画像）からの位置特定用ターゲットの抽出が上手くゆかず、一部の測定用端子の位置が特定できない場合、他の撮影画像の中に写っている当該測定用端子の位置部分の撮影画像を利用して上記抽出できなかった位置特定用ターゲットの再抽出を行う。この手法によれば、特定の撮影画像から検出されなかった測定用端子の位置情報が、他の角度（視点）からの撮影画像に基づいて補完される。このため、測定用端子の位置情報の検出に不具合が生じても、再度の撮影を行わずに、当該測定用端子の位置情報を取得することができる。
【００３９】
以下、本実施形態について詳細に説明する。図１は、測定装置のブロック図である。図１には、測定装置１が示されている。測定装置１は、ｆＮＩＲＳを用いて脳内の血流変化を測定する装置である。測定装置１は、近赤外光を頭部２５に照射する。照射された近赤外光の一部は、脳血管内のヘモグロビン（Hb）によって吸収される。測定装置１は、脳内で反射した近赤外光を受光し、近赤外光の吸収量の変化に基づいて、脳内のHb濃度を測定する。Hbには、酸素化ヘモグロビン（OxyHb）と脱酸素化ヘモグロビン（DeoxyHb）があり、両者は吸光特性が異なるため、測定装置１は、少なくとも２波長の光を用いて、それぞれの濃度変化を計測する。この濃度変化を複数の場所で測定することで、脳内における血流の変化に関する情報（つまり、どの部分に血流が集中し、どの部分で血流が減っているか等に関する知見）を得ることができる。
【００４０】
測定装置１は、Hbの濃度変化を空間解析するため、Hbの濃度変化を、参照する頭部の頭表上または脳表上に表示した画像データを表示部２０に画像表示する。参照する頭部としては、核磁気共鳴画像（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）やコンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）の頭部画像、Talairach標準脳座標系やＭＮＩ（Montoreal Neurological Institute）標準脳座標系の標準脳が用いられる。この機能により、脳内における血流の状態が視覚的に把握可能となる。
【００４１】
上記の計測を行うために、被験者の頭部に測定用端子の一例であるプローブが複数装着される。プローブは、頭部に接触または近接した状態で装着される。ここで、脳内の血流の状態を空間解析するために、被験者の頭部に装着されたプローブの位置をできるだけ精度良く検出し、その情報を得ておく必要がある。この例において、プローブの位置の計測は、プローブを取り付けるソケットの位置を求めることで行われる。なお、ソケットには、測定光を脳に照射する送光プローブと脳からの反射光を受光する受光プローブが装着可能である。以下におけるプローブ（測定用端子）という語句には、送光プローブと受光プローブの両方が含まれる（勿論、一方のみ適用することも可能である）。なお、プローブの位置を計測することで、チャネルの位置（送光プローブと受光プローブの間の点）を特定することも可能である。
【００４２】
プローブの位置の測定は、少なくとも異なる２方向から撮影された画像に基づいて行われる。この２方向からの撮影は、ステレオ画像計測の基本となるペア画像となるように、異なる方向から対象となる領域が重なるようにして行われる。測定装置１は、左右のペア画像に基づき、プローブ位置の三次元位置を参照座標系上で記述することを可能とする機能を有している。すなわち、測定装置１は、（１）画像計測によって求めたプローブ位置の三次元座標を後述する標定を行うことで、モデル座標系上で記述する処理、（２）プローブ位置の三次元座標をモデル座標系から参照頭部が存在する座標系（以下、参照座標系という）に座標変換する処理を行う。更に測定装置１は、座標変換したプローブ位置を参照頭部の頭表上または脳表上に投影し、それを画像表示するための処理を行う。Hbの濃度変化は、投影されたプローブ位置またはチャネル位置に表示される。これにより、脳内の血流変化を空間解析することが可能となる。
【００４３】
（測定装置の構成）
図１に示すように、測定装置１は、光源２および３、発振器４および５、光ファイバ６および７、結合器８、送光プローブ９、プローブホルダ１０、プローブソケット１１および１２、受光プローブ１３、受光素子１４、ロックインアンプ１５および１６、Ａ／Ｄ変換部１７、計算処理部１８、記憶部１９、表示部２０、入力部２１、撮影部２２および２３、キャプチャ部２４を備えている。
【００４４】
光源２および３は、可視から近赤外光領域の異なる波長λ１およびλ２の光を発光するレーザー発振装置である。光源２および３からの光は、異なる周波数ｆ１およびｆ２の発振器４および５でそれぞれ強度変調される。強度変調された光は、それぞれ光ファイバ６および７を介して、結合器８によって結合される。結合された光は、送光プローブ９によって頭部２５に照射される。頭部２５に照射されたλ１の光の一部は、脳血管内のOxyHbによって吸収され、波長λ２の光の一部は、DeoxyHbによって吸収される。脳内で反射したλ１およびλ２の光は、受光プローブ１３によって検出される。
【００４５】
送光プローブ９は、プローブソケット１１に着脱自在な状態で装着されている。受光プローブ１３は、プローブソケット１２に着脱自在な状態で装着されている。プローブソケット１１と１２は、プローブホルダ１０に取り付けられている。プローブホルダ１０は、頭部に装着され、頭部を覆う帽子状の部材であり、樹脂や布等で構成されている。この構成では、プローブソケットを備えたプローブホルダ１０を頭部に被り、更にプローブをプローブソケットに装着することで、頭部へのプローブの装着が行われる。プローブホルダ１０は、ベルト状の部材を頭部に巻きつける形態であってもよい。この場合、ベルト状の部材により構成されるプローブホルダにプローブソケットが取り付けられた構造となる。
【００４６】
図１では、一組の送受光プローブが代表的に示されているが、一般にプローブは更に多数が配置され、多チャンネルでＨｂの濃度変化が測定される。この場合、複数組の送受光プローブ、光源、発振器、受光素子、ロックインアンプ等、あるいはプローブの切り替え機構が必要となる。勿論、１つの送光プローブに対して複数の受光プローブを配置する構成であってもよい。
【００４７】
受光素子１４は、受光プローブ１３に入射した光を測定信号（電気信号）に光電変換する。この測定信号は、２つのロックインアンプ１５および１６に入力される。ロックインアンプ１５には、発振器４から参照周波数ｆ１が入力され、ロックインアンプ１６には、発振器５から参照周波数ｆ２が入力される。ロックインアンプ１５は、ｆ１に基づき、λ１の測定信号（λ１信号）を抜き出し、ロックインアンプ１６は、ｆ２に基づき、λ２の測定信号（λ２信号）を抜き出す。λ１信号およびλ２信号は、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換部１７によってデジタル信号に変換され、計算処理部１８に入力される。
【００４８】
計算処理部１８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク記憶装置、入出力インターフェース等を備えたパーソナルコンピュータによって構成されている。このパーソナルコンピュータには、後述する機能を実現する所定のアプリケーションプログラムがインストールされており、後述する計算処理部１８として機能する状態とされている。なお、汎用のコンピュータを用いずにＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのＰＬＤ（Programmable Logic Device）を用いて、専用のハードウェアによって計算処理部１８を構成することも可能である。
【００４９】
計算処理部１８には、Ａ／Ｄ変換部１７からλ１信号およびλ２信号が入力される。計算処理部１８は、λ１信号に基づいてOxyHbの濃度変化を測定し、λ２信号に基づいてDeoxyHbの濃度変化を測定する。また、計算処理部１８は、経時的なOxyHbとDeoxyHbの濃度変化（Hb濃度変化）を送受光プローブまたはチャネル毎に記憶部１９に記憶する。
【００５０】
記憶部１９は、固体メモリやハードディスクドライブ等の記憶手段である。記憶部１９は、計算処理部１８で測定したHb濃度変化、参照頭部の座標系等のデータを記憶する。表示部２０は、液晶ディスプレイであり、入力部２１は、キーボードおよびマウスである。なお、表示部２０および入力部２１をタッチパネルディスプレイにより構成してもよい。
【００５１】
撮影部２２および２３は、工業計測用のＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラや市販のデジタルカメラである。撮影部２２および２３は、少なくとも異なる２方向からプローブホルダ１０を撮影する。撮影部２２および２３で得られた映像信号は、キャプチャ部２４によってデジタル画像に変換される。なお、撮影部２２および２３がデジタルカメラの場合には、キャプチャ部２４は不要である。キャプチャ部２４は、デジタル変換した少なくとも一組の左右画像（Ｒ，Ｌ）を計算処理部１８に出力する。また、撮影部を１つのカメラで構成することもできる。この場合、複数回に分けて各視点からの撮影が行われる。なお、図１において、撮影部は符号２２と２３の２つである場合が示されているが、実際には、３つ以上が配置されている。例えば、頭部全体を撮影する場合、頭部の周囲に複数の撮影部（カメラ）を配置することで、複数の撮影部によって頭部全体を撮影することができる。
【００５２】
（計算処理部の構成）
以下、計算処理部１８の構成について詳細に説明する。図２は、計算処理部の機能ブロック図である。計算処理部１８は、撮影画像取得部２０１、位置特定用ターゲット抽出部２０２、オフセット補正部２０３、座標変換部２０４、投影部２０５、Ｈｂ濃度データ取得部２０６、Ｈｂ濃度データ変化計測部２０７、Ｈｂ濃度画像生成部２０８を備えている。これらの機能部は、ＰＣで動作するプログラム、またはＰＬＤで構成される。なお、プログラムの場合には、ＣＤＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供する形態や、サーバに記憶させ、そこから回線を介してダウンロードする形態が可能である。
【００５３】
撮影画像取得部２０１は、キャプチャ部２４（あるいは接続されたデジタルカメラ）からステレオペア画像となる左右で対となる左右画像の画像データを取得する。位置特定用ターゲット抽出部２０２は、上記の左右画像に基づき、プローブ位置Ｐ１,Ｐ１の三次元座標を算出する。この測定は、プローブソケット１１，１２に取り付けられた位置特定用ターゲットを抽出することで行われる。この位置特定用ターゲットの抽出は、一つずつ行うのでもよいし、複数をまとめて行うのでもよい。プローブ位置Ｐ１，Ｐ２の軸は、プローブソケット１１，１２の挿入面における中心となる構造とされ、Ｐ１，Ｐ２は、頭部２５の表面（頭表面）から数ｃｍ浮いた位置にある。
【００５４】
位置特定用ターゲット抽出部２０２は、位置・識別情報取得部２１１、頭部位置データ取得部２１２、モデル座標系上での位置算出部２１３、補足検出部２１４を備えている。位置・識別情報取得部２１１は、位置特定用ターゲットの識別マークに基づき、当該位置特定用ターゲットを他の位置特定用ターゲットから識別する識別情報を取得し、この識別情報と位置算出部２１１が特定した位置マークの位置情報とから、位置特定用ターゲットの位置を特定する。識別マークにおける識別情報というのは、例えば、「右側の側頭部における上から２列目の前から３番目の位置」というような情報である。
【００５５】
頭部位置データ取得部２１２は、後述する３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬと、１つの補助参照点の位置情報を取得する。モデル座標系での位置算出部２１３は、位置・識別情報取得部２１１が取得した位置特定用ターゲット（リングカラーコードターゲット）の情報および頭部位置データ取得部２１２が取得した３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬおよび１つの補助参照点の位置情報に基づいてモデル座標系上における位置特定用ターゲットの位置、参照点の位置および補助参照点の位置を算出する。補足検出部２１４は、位置特定用ターゲットの位置の特定に不具合が生じた場合、つまり位置特定用ターゲットの検出に失敗した際に行われる補完的な検出に必要な処理を行う。
【００５６】
オフセット補正部２０３は、フロートオフセット補正を行う。フロートオフセット補正は、頭表面と、複数のプローブ位置Ｐ１，Ｐ２で構成される面とが略等しい曲率となるように、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２が存在する曲面を設定し、頭表面から少し浮いているプローブ位置Ｐ１，Ｐ２の三次元位置の浮き度合いを調整する処理である。この処理では、まずＰ１，Ｐ２の三次元位置が後述する位置特定用ターゲットに基づいて算出される。この三次元位置は、実際の頭表面から少し浮いている。ここで、位置特定用ターゲットには、少なくとも３つのターゲットが設けられている。この複数の位置マークの三次元座標は、後述する三次元写真計測の原理を利用して、位置特定用ターゲット抽出部２０２において算出される。これら位置マークの三次元座標から、これら複数の位置マークを含む仮想平面が算出される。ここで、プローブ９，１３は、ソケット１１，１２に垂直に差し込まれる構造とされている。よって、上記の仮想平面の法線は、プローブ９，１３の軸方向にほぼ一致する。ここで、Ｐ１，Ｐ２の位置を上記の仮想平面の法線方向に移動させることで、フロートオフセット補正が行われる。フロートオフセット補正を行うことで、対象物表面の曲率と、複数のプローブの位置を含む曲面の曲率を合わすことができる。これにより、プローブ位置を対象物表面に投影した際の誤差の発生が抑えられる。
【００５７】
座標変換部２０４は、Ｐ１およびＰ２の三次元座標をモデル座標系から参照座標系へ座標変換する。ここで、モデル座標系とは、２枚のステレオペア画像に基づくステレオモデルを扱う座標系であり、参照座標系とは、実際に画像表示する際に用いられる座標系（頭部の位置を記述可能な座標系）である。参照座標系上でＰ１，Ｐ２の位置を示すことで、頭部とＰ１，Ｐ２の位置関係を視覚的に把握することが可能となる。
【００５８】
上記の座標変換には、アフィン変換を用いる。アフィン変換の変換行列は、３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬと、１つの補助参照点Ｃｚに基づいて求められる。３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬは、頭部における解剖学的メルクマール（Ｎｚ：鼻根点，ＡＬ，ＡＲ：左右の前耳介点）であり、国際１０−２０システム（脳波電極の標準的な設置法）の初期参照点である。補助参照点Ｃｚは頭表上の任意の位置とするが、頭頂点近傍であることが望ましい。３つの参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）と１つの補助参照点Ｃｚの三次元座標は、位置特定用ターゲット抽出部２０２において三次元写真測量の原理により算出される。ここで、各点は、適当なターゲット（例えばシール等）によって識別可能とされ、プローブソケットの位置特定用ターゲットの位置の計測の場合と同様の方法により、その三次元位置が計測される。
【００５９】
また、参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）の位置関係は予め分かっているので、参照座標系におけるＮｚ，ＡＲ，ＡＬの位置は安定的に求められる。なお、参照座標系における補助参照点Ｃｚの位置は、予め明確なものとできないので、計測したモデル座標系におけるＮｚ，ＡＲ，ＡＬの三次元座標、補助参照点Ｃｚの三次元座標に基づき、参照座標系における補助参照点Ｃｚの算出を行う。この処理は、図示しない補助参照点算出部において行われる。
【００６０】
座標変換部２０４は、モデル座標系と参照座標系における３つの参照点および補助参照点の三次元座標に基づいて、アフィン変換の変換行列を求める。また、座標変換部２０４は、この変換行列を用いて、Ｐ１およびＰ２の三次元座標をモデル座標系から参照座標系に座標変換し、参照座標系上におけるＰ１，Ｐ２の座標値を得る。
【００６１】
投影部２０５は、フロートオフセット補正が行われたプローブ位置Ｐ１，Ｐ２を、参照モデルとなる頭表または脳表の画像上に投影した画像データを作成する。これにより、頭表上または脳表上において、Ｐ１，Ｐ２の位置を画像表示することが可能となる。Ｐ１，Ｐ２の投影には、バルーンインフレーション法、凸包法、または複数の位置マークを含む仮想平面の法線が用いられる。
【００６２】
Ｈｂ濃度データ取得部２０６は、Ａ／Ｄ変換部１７からのλ１信号およびλ２信号が入力され、経時的なＨｂ濃度の変化に関する情報を含むデータ信号をプローブ毎に取得する。Ｈｂ濃度変化計測部２０７は、Ｈｂ濃度データ取得部２０６が取得したλ１信号およびλ２信号に含まれるデータに基づき、Ｈｂ濃度の時間的な変化を計測する。Ｈｂ濃度画像生成部２０８は、投影部２０５で作成された、頭表上または脳表上にＰ１およびＰ２の位置が投影された画像にＨｂ濃度に係るデータを合成し、画面上でＨｂ濃度の時間変化が色合いの変化等によって表示される画像を生成する。
【００６３】
Ｈｂ濃度画像生成部２０８で生成された画像データは、表示部２０（図１参照）に出力され、表示部２０に上述したＨｂ濃度に係る画像が表示される。この表示部２０に表示される画像により、Ｐ２の位置におけるＨｂ濃度の時間的な変化の状態が視覚的に把握可能となる。ここでは、測定点がＰ２のみである場合を説明したが、さらに他の複数の測定点における測定データが処理されることで、更に広い領域におけるＨｂ濃度の変化の状態が視覚的に把握可能となる。Ｈｂ濃度画像生成部２０８で生成された画像データは、記憶部１９に記憶することが可能である。
【００６４】
（測定装置の動作）
以下、測定装置１の動作の一例について説明する。図３は、測定装置１の動作を示すフローチャートである。図３の処理を実行するのに必要なプログラムは、測定装置１内部の適当な記憶領域に記憶され、測定装置１が有するコンピュータとしての機能によって実行される。なお、このプログラムは、適当な記憶媒体に記憶され、そこから提供される形態も可能である。以下では、図３のステップ毎に計測手順を詳細に説明する。
【００６５】
（頭部にターゲットの貼付：Ｓ１０１）
まず、図１の頭部２５に、頭部２５の特定部分の抽出を行うためのターゲットを貼付する。ここでは、このターゲットとして３つの参照点Ｎｚ１，ＡＲ１，ＡＬに、円形のレトロターゲット（再帰反射性ターゲット）を貼り付ける。レトロターゲットは光を全反射するため、撮影画像で白円として映し出される。なお、ターゲットは、レトロターゲットに限られるものでなく、白色塗料や識別可能な色彩を利用することも可能である。次に、頭表上の任意の位置にレトロターゲットを貼り付け、補助参照点とする。補助参照点は、頭頂点Ｃｚ近傍であることが好ましい。頭頂点Ｃｚを補助参照点とする場合には、プローブ９の位置Ｐ１がＣｚと同じであるため、補助参照点としてＰ１の位置を流用することができる。
【００６６】
次に、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２にリングカラーコードターゲットを貼り付ける。リングカラーコードターゲットは、位置特定用ターゲットの一例である。図４には、プローブソケット１１にリングカラーコードターゲット４０が取り付けられた状態の斜視図が示されている。図５は、リングカラーコードターゲット４０の正面図である。プローブソケット１１は、略円筒形状を有し、内側が空洞構造のプローブ差込部４５とされている。このプローブ差込部４５に、図示しないプローブが差し込まれて装着される。プローブ差込部４５に装着されたプローブは、その光軸が円筒構造を有するプローブソケット１１の軸と略一致する。つまり、プローブソケット１１の挿入面の法線４１は、光がプローブから出入射する光軸方向と略等しい状態とされる。
【００６７】
リングカラーコードターゲット４０は、プローブソケット１１におけるプローブ（図４には図示されず）の挿入面に貼り付けられている。リングカラーコードターゲット４０は、６つの位置マークＭ１〜Ｍ６を有している。６つの位置マークＭ１〜Ｍ６は、円形のレトロターゲットもしくは白色の円であり、同心円上に配置されている。６つの位置マークＭ１〜Ｍ６で形成される円の中心は、プローブの中心位置Ｐ１に一致する関係とされている。
【００６８】
６つの位置マークＭ１〜Ｍ６は、対称となる２つの三角形４３，４４の頂点に配置されている。この形状の三角形４３，４４の頂点に配置された位置マークの組み合わせは、同じグループに分類される他の部分のリングカラーコードターゲットと共通とされている。このため、この形状の三角形を撮影画像内で探索し、その三角形と向かい合う三角形を撮影画像内で探索することで、撮影画像内の複数の位置マークをグループ分けされたリングカラーコードターゲット４０毎（プローブ毎）に分類することができる。例えば、第１グループに属する複数のリングカラーコードターゲット群（第１プローブ群）、第２グループに属する複数のリングカラーコードターゲット群（第２プローブ群）というようなグループ分けを測定装置１の側で認識することができる。
【００６９】
リングカラーコードターゲット４０は、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６を有している。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂは、赤，緑，青の表示であり、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６のカラーコード情報を検出する際の基準となる。つまり、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとの比較によって、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６のカラーコードの読み取りが行われる。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、６つの位置マークＭ１〜Ｍ６と同じ同心円上に配置されている。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂは、位置マークに挟まれている。カラーコード部Ｃ１とＣ２、Ｃ３とＣ４、およびＣ５とＣ６は連続しており、連続する２つのカラーコード部は、位置マークに挟まれている。すなわち、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂの隣は、位置マークであり、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の隣は、位置マークまたはカラーコード部である。カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の起点は、位置マークＭ１〜Ｍ６の所定の位置関係（対称となる２つの三角形４３，４４の頂点に配置された関係）から判定される。これら、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ，カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の位置関係が画像から検出されることで、リングカラーコードターゲット４０であるか否かの判定が行われる。言い換えると、リングカラーコードターゲット４０の検出が行われる。
【００７０】
カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、その配色（色の並び）に基づいてコードに変換される（コードの読み取りが行われる）。このコードは、リングカラーコードターゲット４０の識別番号であるため、左右画像で同じリングカラーコードターゲット４０を対応付けることができる。例えば、右画像中における特定のリングカラーターゲットと、左画像中における同じリングカラーターゲットとを対応付けたデータを得ることができる。なお、リングカラーコードターゲット４０と同様なリングカラーコードターゲットは、位置を特定したい任意の場所で利用することができる。例えば、隣接するプローブの中間位置(チャネルという)や、４箇所のプローブの中間位置といった部分の特定にリングカラーコードターゲットを利用することができる。
【００７１】
（ターゲット撮影：Ｓ１０２）
ステップ１０１の作業が終了したら、頭部２５に貼り付けたリングカラーコードターゲットを撮影部２２，２３により撮影する（ステップＳ１０２）。この際、撮影部２２，２３が撮影する領域がなるべく多くの部分で重なるようにし、三次元写真計測における右画像と左画像を得る。撮影は、プローブ９および１３を外した状態で行う。なお、プローブの上にカラーコードターゲットを配置している場合には、プローブ９を装着した状態で撮影を行う。また、撮影部が更に複数ある場合や、撮影する視点が更に複数ある場合は、それらの撮影も行う。この際、左右の画像によりカバーされる領域が、他の画像（第３の画像）によってその少なくとも一部がカバーされるように視点の設定を行う。例えば、図１の場合でいうと、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２が、撮影部２２，２３以外の他の撮影部によって撮影されるように、撮影部２２，２３と他の撮影部の撮影範囲を調整する。なお、撮影した画像のデータは、記憶部１９に記憶される。
【００７２】
（プローブ、参照点の三次元座標計測：Ｓ１０３）
続いて、撮影画像からプローブと参照点の三次元座標を計測する。まず、撮影画像からリングカラーコードターゲット４０（図４、図５参照）を検出する。次に、このリングカラーコードターゲット４０の検出内容に基づき、プローブ位置を左右画像で対応付けする処理を行う。以下、この処理について順次説明する。
【００７３】
図６は、リングカラーコードターゲットを認識するためのフローチャートである。図６の処理が、図２の位置・識別情報取得部２１２において行われる。まず、左右画像を二値化し、白円で周囲が黒い箇所をリングカラーコードターゲット４０の位置マークＭ１〜Ｍ６（以下、円形ターゲットという）として検出する（ステップＳ２０）。この際、円形ターゲットの重心座標をモーメント法によって算出する。
【００７４】
次に、図５に示す三角形４３，４４を検出する（ステップＳ２１）。ここでは、検出した円形ターゲットの中から、大きさが略等しい円形ターゲットを２点選択する。そして選択した２点の円形ターゲットの距離と円形ターゲットの半径との比率を求め、比率が設計値に近ければ、３点目の円形ターゲットを探索する。ここで、三角形の各辺と円形ターゲットの半径の比率、および三角形の内角が設計値に近ければ、リングカラーコードターゲット４０の候補三角形とする。
【００７５】
次に、候補三角形に対応する三角形を検出する（ステップＳ２２）。まず、三角形の向いている方向を調べ、向かい合う方向の三角形を検出する。そして、向かい合う三角形の距離（例えば、図５のＭ２Ｍ３とＭ５Ｍ６）と円形ターゲットの半径の比率を求め、比率が設計値に近ければ、リングカラーコードターゲット４０の６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６とする。この際、６つ候補点の重心座標にラベルＭ１〜Ｍ６を付ける。
【００７６】
次に、単写真標定またはＤＬＴ（Direct Linear Transformation）（バンドル調整含む）の計算を行い、６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６がリングカラーコードターゲット４０の設計位置にあるか否かを判定する（ステップＳ２３）。以下、ステップＳ２３について説明する。図７は、単写真標定またはＤＬＴによって複数の位置マークの設計位置を確認する方法を説明する説明図である。まず、単写真標定またはＤＬＴを用いて、画像上で検出した６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６（黒点）と、基準点の三次元座標（リングカラーコードターゲット４０の６点の設計位置に基づく三次元座標）とから、カメラの位置および向き（Ｘ，Ｙ，Ｚ，ω，φ，κ）を求める。
【００７７】
次に、単写真標定またはＤＬＴを用いて、カメラの位置および向きと基準点の三次元座標から、撮影画像上に基準点を投影した点Ｗ１〜Ｗ６（白点）を求める。つまり、点Ｗ１〜Ｗ６の位置を記述する座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と撮影画像中の座標系（ｘ，ｙ）との関係を単写真標定またはＤＴＬを用いて算出し、撮影画像中において基準点（リングカラーコードターゲット４０におけるＭ１〜Ｍ６の６点の設計位置）を点Ｗ１〜Ｗ６として取り扱うことができるようにする。
【００７８】
撮影画像中において基準点（リングカラーコードターゲット４０におけるＭ１〜Ｍ６の６点の設計位置）を点Ｗ１〜Ｗ６として取り扱うことができるようになったら、撮影画像中から検出した候補点Ｍ１〜Ｍ６と、Ｍ１〜Ｍ６に対応する設計位置を投影した点Ｗ１〜Ｗ６とを比較し、Ｍ１〜Ｍ６とＷ１〜Ｗ６との差をそれぞれ計算する（例えば図７参照）。この差が略等しければ、６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６がリングカラーコードターゲット４０の設計位置にあると判定し、ステップＳ２４に進む。また、上記の差が略等しくない場合には、ステップＳ２２に戻る。
【００７９】
以下、単写真標定およびＤＬＴ（バンドル調整含む）について説明する。まず、単写真標定について説明する。単写真標定とは、１枚の写真の中に写された基準点に成り立つ共線条件を用いて、写真を撮影したカメラの位置（Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０）およびカメラの傾き（ω，φ，κ）を求め、写真座標（ｘ，ｙ）と地上座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の間の関係を求めるものである。この場合、地上座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）がカメラの座標やターゲットの座標を記述する座標系であり、（ｘ，ｙ）が撮影した写真画面上における座標系である。なお、共線条件とは、投影中心、写真像および地上の対象物が一直線上にあるという条件である。また、カメラの位置（Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０）とカメラの傾き（ω，φ，κ）は外部標定要素と呼ばれる。
【００８０】
ここで、カメラ座標系を（ｘ，ｙ，ｚ）、写真座標系を（ｘ，ｙ）、地上座標系を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。そして、カメラを各座標軸の正方向に対して左回りにそれぞれκ，φ，ωだけ順次回転させた向きで撮影を行ったとする。４点の画像座標と対応する基準点の３次元座標を下記の数１に示す２次の射影変換式に代入し、観測方程式を立ててパラメ−タｂ１〜ｂ８を求める。
【００８１】
【数１】
0005693984.tif 000002
【００８２】
数１のパラメータｂ１〜ｂ８を用いて、以下の数２から外部標定要素を求める。
【００８３】
【数２】
0005693984.tif 000003
【００８４】
次に、単写真標定の原理より、地上の対象物（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対応する、傾いたカメラ座標系のカメラ座標（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）を以下の数３から求める。数３では、数２で求まったカメラの傾き（ω，φ，κ）を代入し、回転行列の計算をして、パラメータａ１１〜ａ３３を求める。
【００８５】
【数３】
0005693984.tif 000004
【００８６】
求まったパラメータａ１１〜ａ３３と数２で求まったカメラの位置（Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０）および基準点の三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、投影中心、写真像および対象物が一直線上にあるという以下の数４の共線条件式に代入し、写真座標（ｘ，ｙ）を求める。
【００８７】
【数４】
0005693984.tif 000005
【００８８】
この単写真標定によれば、撮影画像中から検出した６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６と、これらＭ１〜Ｍ６の設計位置Ｗ１〜Ｗ６とを同じ座標系において取り扱うことができるようになる。これにより、ステップＳ２３の処理が可能となる。
【００８９】
次にＤＬＴについて説明する。ＤＬＴは、写真座標と被写体の３次元座標（対象点座標）との関係を３次の射影変換式で近似したものである。ＤＬＴの基本式は以下の数５となる。
【００９０】
【数５】
0005693984.tif 000006
【００９１】
数５の式の分母を消去すると、数６の線形式を導き出せる。
【００９２】
【数６】
0005693984.tif 000007
【００９３】
さらに、数６を変形すると、以下の数７となる。
【００９４】
【数７】
0005693984.tif 000008
【００９５】
数７を直接、最小二乗法を用いて解くと、写真座標と対象点座標との関係を決定するＬ１〜Ｌ１１の１１個の未知変量を取得できる。この未知変量により対象点の３次元座標を求めることができる。つまり、検出した６つの候補点Ｍ１〜Ｍ６と、これらＭ１〜Ｍ６の設計位置Ｗ１〜Ｗ６とを同じ写真座標（ｘ，ｙ）において取り扱うことができるようになり、図６のステップＳ２３の処理が可能となる。
【００９６】
上述した図６のステップＳ２３の処理における候補点が特定できた場合、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４では、リングカラーコードターゲット４０の基準色部Ｒ１，Ｇ１，Ｂと、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の色情報が取得される。
【００９７】
次に、リングカラーコードターゲット４０の基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂと、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６が設計位置にあるか否かが判定される（ステップＳ２５）。以下、この判定の詳細を説明する。まず、検出した６点Ｍ１〜Ｍ６を用いて、形が歪んだリングカラーコードターゲット４０を歪みのない正面図に座標変換する。座標変換にはアフィン変換を用いる。この座標変換をすることよって、円形ターゲットＭ１〜Ｍ６、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の位置が判別し易くなる。
【００９８】
次に、座標変換したリングカラーコードターゲット４０の設計位置に基準色部Ｒ１，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６が有るか否かを判定する。この際、調べる画素の輝度値（ＲＧＢ）は、数８に基づき、ＨＳＩ色変換される。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂの判定は、数９に基づいて行われ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の判定は、数１０〜数１２に基づいて行われる。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６が設計位置にない場合には、ステップＳ２２に戻る。
【００９９】
【数８】
0005693984.tif 000009
【０１００】
【数９】
0005693984.tif 000010
【０１０１】
【数１０】
0005693984.tif 000011
【０１０２】
【数１１】
0005693984.tif 000012
【０１０３】
【数１２】
0005693984.tif 000013
【０１０４】
次に、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の配色をコードに変換する（ステップＳ２６）。カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の配色とコードの組み合わせに関する事前情報は、図１の記憶部１９に記憶されている。このコードが、リングカラーコードターゲット４０の識別情報となる。検出したコード情報と記憶部１９に予め記憶されていたコード情報とを比較することで、当該リングカラーコードターゲット４０の位置情報が取得される。位置情報を取得したら、対応するコードを円形ターゲットＭ１〜Ｍ６の重心座標にラベルリングする（ステップＳ２７）。例えば、コードが５０の場合、Ｍ１にラベル５０１、Ｍ２にラベル５０２、Ｍ３にラベル５０３、Ｍ４にラベル５０４、Ｍ５にラベル５０５、Ｍ６にラベル５０６とラベルを付ける。
【０１０５】
次に、全ての三角形を探索したか否かを判定する（ステップＳ２８）。探索していない三角形がある場合には、ステップＳ２２に戻る。全て探索した場合には処理を終了する。２台のカメラで撮影した左右の画像のそれぞれについて図６のフローが終了すると、上記コードによって、左右の画像間で複数のリングカラーコードターゲット４０が対応付けられる。例えば、同じリングカラーコードターゲットについて、右撮影画像におけるリングカラーコードターゲットと左撮影画像におけるリングカラーコードターゲットとが対応づけされ、その内容が適当な記憶領域に記憶される。
【０１０６】
図３に戻り、図３のステップＳ１０３の処理では、撮影画像から４つの参照点Ｎｚ、ＡＲ、ＡＬ、Ｃｚのレトロターゲットを検出し、参照点を左右画像で対応付ける処理が行われる。この処理は、図２の頭部位置データ取得部２１２において行われる。なお、プローブ位置Ｐ１をＣｚに利用する場合には、Ｃｚの検出は不要である。
【０１０７】
まず、二値化した撮影画像から、白円で周囲が黒くない箇所を参照点のレトロターゲットとして検出する。参照点の検出は、以下のようにして行われる。まずＮｚは、二値化した左右画像から、黒で周囲が白い箇所を両目として検出し、この両目の中央にあるレトロターゲットをＮｚとして検出し、その位置をＮｚとして対応付ける。また、ＡＲ，ＡＬは、左右の耳のパターン画像を事前に用意し、ＳＳＤＡ、正規相関法を用いて相関の高い領域を左右の耳部分として抽出し、この耳部分を足掛かりとしてＡＲ，ＡＬのレトロターゲットを検出し、その部分をＡＲ，ＡＬとして対応付ける。Ｃｚは、Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ以外のレトロターゲットとして抽出される。なお、前述のようにプローブ位置Ｐ１をＣｚに利用する場合には、プローブ位置Ｐ１をＣｚとして取得する。また、参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚのレトロターゲットの一または複数が検出できない場合、後述する方法によりその位置の再検出を行う。なお、この参照点の指定は、マウスを操作してのマニュアルで行うことも可能である。
【０１０８】
次に、左右画像（左画像と右画像）に基づくチャネルＣｈ１（図１参照）の検出について説明する。チャネルＣｈ１は、プローブ位置Ｐ１およびＰ２の中間点（この場合は、中央の位置)に設定された点である。この例では、チャネル位置Ｃｈ１には、レトロターゲットが貼り付けられているため、左右画像を二値化することで、Ｃｈ１を自動的に検出する。左右画像におけるＣｈ１の対応付け処理は、マウスを用いてマニュアルで指示する方法、あるいは、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２などのリングカラーコードターゲット位置からＣｈ１を自動的に対応付けする方法も可能である。なお、Ｃｈ１は、プローブ位置Ｐ１とＰ２の中点として自動的に検出および対応付けてもよい。この場合、Ｃｈ１にレトロターゲットを貼り付ける必要はない。
【０１０９】
次に、プローブおよび参照点のモデル座標系上における三次元座標を、撮影した左右画像に基づいて算出する。この処理は、図２の位置算出部２１３において行われる。このモデル座標系における三次元座標の算出には、相互標定を用いる。図８は、相互標定を説明する説明図である。まず、左右画像で対応する少なくとも６点の基準点（パスポイント）によってカメラの外部標定要素（κ１，φ１，κ２，φ２，ω２）を求める。６点の基準点には、正面撮影されたリングカラーコードターゲット４０の６点Ｍ１〜Ｍ６を用いてもよい。
【０１１０】
相互標定では、２つの投影中心Ｏ１およびＯ２と基準点Ｐを結ぶ２本の光線が同一平面内になければならいという共面条件式を用いる。以下の数１３に、共面条件式を示す。
【０１１１】
【数１３】
0005693984.tif 000014
【０１１２】
図８に示すように、モデル座標系の原点を左側の投影中心Ｏ１にとり、右側の投影中心Ｏ２を結ぶ線をＸ軸とする。縮尺は、基線長を単位長さとする。このとき、求めるパラメータは、左側のカメラのＺ軸の回転角κ１、Ｙ軸の回転角φ１、右側のカメラのＺ軸の回転角κ２、Ｙ軸の回転角φ２、Ｘ軸の回転角ω２の５つの回転角となる。左側のカメラのＸ軸の回転角ω１は０なので、考慮する必要はない。このような条件にすると、数１３の共面条件式は数１４のようになり、この式を解けば各パラメータが求められる。
【０１１３】
【数１４】
0005693984.tif 000015
【０１１４】
ここで、モデル座標系ＸＹＺとカメラ座標系ｘｙの間には、次に示すような座標変換の関係式が成り立つ。
【０１１５】
【数１５】
0005693984.tif 000016
【０１１６】
これらの式を用いて、次の手順により、未知パラメータ（外部標定要素）を求める。
（１）未知パラメータ（κ１，φ１，κ２，φ２，ω２）の初期近似値は通常０とする。
（２）数１４の共面条件式を近似値のまわりにテーラー展開し、線形化したときの微分係数の値を数１５により求め、観測方程式をたてる。
（３）最小二乗法をあてはめ、近似値に対する補正量を求める。
（４）近似値を補正する。
（５）補正された近似値を用いて、（２）〜（４）までの操作を収束するまで繰り返す。
【０１１７】
相互標定が収束した場合、さらに接続標定が行われる。接続標定は、複数のモデル間の傾き、縮尺を統一して同一座標系とする処理である。この処理を行った場合、以下の数１６で表される接続較差を算出する。算出した結果、ΔＺｊおよびΔＤｊが、予め決められた値（例えば、０．０００５（１／２０００））以下であれば、接続標定が正常に行われたと判定する。
【０１１８】
【数１６】
0005693984.tif 000017
【０１１９】
次に、求めたカメラの外部標定要素（κ１，φ１，κ２，φ２，ω２）と、プローブ位置Ｐ１（ここでは、位置マークＭ１〜Ｍ６）またはチャネル位置Ｃｈ１、参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の画像座標を数１５に代入する。以上の処理により、プローブ位置、チャネル位置および参照点のモデル座標系における三次元座標が算出される。また以上の処理は、撮影した全ての左右画像について行う。そして、計測されたプローブ位置、チャネル位置に係るデータを記憶部１９に記憶する。
【０１２０】
また、計測されたプローブ位置およびチャネル位置と撮影画像とを対応付けたデータを記憶部１９に記憶する。この際、各撮影画像に写った同一の位置にあるプローブ位置およびチャネル位置をグループ化した状態で記憶部１９に記憶する。こうすることで、特定の撮影画像中におけるプローブ位置またはチャネル位置を他の撮影画像中で特定することが容易となる。以上の処理により、図３のステップＳ１０３の処理が行われる。
【０１２１】
（補足検出処理の例１：ステップＳ１０４の例１）
図３のステップＳ１０３の後、ステップＳ１０４に進む。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３における処理において、プローブソケットのリングカラーコードターゲットの情報の一部または全部が検出できず、その位置の特定ができなかった場合に、当該位置情報の補足的な検出を行うための処理が行われる。この処理は、図２の補足検出部２１４において行われる。以下、この処理の一例を説明する。
【０１２２】
図９は、この処理の手順の一例を示すフローチャートである。図９の処理を実行するプログラムは、図１の記憶部１９に記憶されており、適当なメモリ領域に読み出されて図２の位置特定用ターゲット抽出部２０２内の補足検出部２１４によって実行される。なお、この図９の処理を実行するプログラムを外部の適当な記憶媒体に記憶させ、そこから提供される形態も可能である。図１０は、この処理の原理を概念的に示す原理図である。
【０１２３】
図９の処理が開始されると、ステップＳ１０３におけるリングカラーコードターゲットの情報の取得が完全でなかったプローブ位置（以下、検出不完全位置）があるか否か、が判定される（ステップＳ３１）。この処理では、ステップＳ１０３の標定を用いた三次元座標の算出において、一部の情報の欠落や誤認識により、プローブ位置の算出が行えなかったサンプルがあるか否か、および取得されたプローブ位置に不自然に飛んだ位置があるか否か、が判定される。プローブ位置の算出が行えなかったサンプルがある場合、ステップＳ３１の判定がＹＥＳとなり、ステップＳ３２に進む。プローブ位置の算出が行えなかったサンプルがない場合、図９の補足検出処理を終了する。
【０１２４】
ステップＳ３２では、プローブ位置の算出が行えなかった処理における対象となった画像（以下、当該画像）に基づいて、当該画像中に写っており、正常に算出が行われたプローブ位置があるか否か、を判定する。すなわち、ステップＳ１０３では、ある２つのペア画像（あるいは３以上の複数の画像）に基づき、標定により複数のプローブ位置の算出が行われるのであるが、この際、何らかの理由によりその中の一または複数のプローブ位置が検出できなかった場合であっても、その周囲や近くのプローブの位置は正常に算出できている場合がある。例えば、図１０の画像Ａに示すように、ある撮影画像中において、検出対象となるプローブ位置がａ，ｂ，ｃ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの９つである場合に、プローブ位置ｅの検出はできなかったが、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの検出は行える場合がある。この場合に、ステップＳ３２において、プローブ位置ｅ以外に検出できたプローブ位置があるか否か、の判定が行われる。
【０１２５】
当該画像中に写っており、正常に算出が行われたプローブ位置がない場合、ステップＳ３２の判定はＮＯとなり、補足検出処理を終了する。当該画像中に写っており、正常に算出が行われたプローブ位置がある場合、ステップＳ３３に進む。ステップＳ３３では、当該画像中に写っており、正常に算出が行われたプローブ位置を取得する。例えば、図１０の画像Ａの場合でいうと、ａ，ｂ，ｃ,ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの８つのプローブ位置の取得が行われる。ここで、ａ，ｂ，ｃ,ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの８つのプローブ位置は、図３のステップＳ１０３における標定処理により、モデル座標系におけるその三次元座標の値が算出されている。
【０１２６】
ステップ３３の後、ステップ３３で取得したプローブ位置と共通するプローブ位置（図１０の画像Ａの場合でいうと、ａ，ｂ，ｃ,ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの８つのプローブ位置の情報が取得できた他の画像（以下、補足画像）があるか否かの判定が行われる（ステップＳ３４）。この他の画像（補足画像）は、例えば、当該画像が撮影部２２，２３により得られた画像である場合において、撮影部２２，２３以外の撮影部によって得た画像であり、且つ、撮影部２２，２３が撮影した画像から三次元座標の取得が行えたプローブ位置を少なくとも一つ含む画像である。補足画像の検索は、対象となるプローブ位置に係るカラーコードターゲットの識別情報に基づいて行われる。例えば、プローブ位置ａが写った補足画像があるか否かの処理は、プローブ位置ａを示すリングカラーコードターゲットの識別情報と同じ識別情報が検出された画像が他にある否かを調べることで行われる。
【０１２７】
ステップ３３で取得したプローブ位置と共通するプローブ位置の情報が取得できた他の画像（補足画像）がある場合、ステップＳ３５に進み、補足画像を取得する。また、補足画像が見つからない場合、補足検出処理を終了する。
【０１２８】
ステップＳ３５において、補足画像を取得したら、当該画像と補足画像とに基づく検出不完全位置の特定を行う（ステップＳ３６）。以下、ステップＳ３６の処理の詳細を説明する。図１０には、当該画像の一例である画像Ａと、補足画像の一例である画像Ｂが概念的に示されている。ここで、当該画像Ａに基づくプローブ位置ｅが取得できなかった場合が概念的に示されている。また、画像Ｂにおいて、プローブ位置ｇのリングカラーコードターゲットが完全に検出できず、プローブ位置ｈのリングカラーコードターゲットが一部検出できている場合が示されている。画像Ｂにおいて、一部のプローブ位置の検出が不完全であるのは、画像Ａと撮影の視点が異なるためである。
【０１２９】
この場合、画像Ｂによりプローブ位置ｅとその周囲の複数のプローブ位置との相対位置関係が分かる。他方で、画像Ａではプローブｅの位置は取得できないが、その他の複数のプローブの位置は取得できており、それらの相対位置関係も取得されている。したがって、画像Ａと画像Ｂとを合成（あるいは比較）することで、画像Ａにおけるプローブ位置ｅの算出（ステップＳ３６）が行われる。
【０１３０】
以下、ステップＳ３６の処理の内容を図１０の場合を例に挙げ、より詳細に説明する。まず、画像Ｂに基づくモデル座標系において、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｉの位置が取得されている。したがって、画像Ｂに基づくモデル座標系において、プローブ位置ｅが、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｉからどの方向にどれだけ離れた位置にあるかの情報は、数学的に明らかになっている。他方で、画像Ａに基づくモデル座標系において、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの位置が取得されている。ここで例えば、画像Ｂに基づいて得られるプローブ位置ｂに対するプローブ位置ｅの位置関係の情報、すなわち、画像Ｂに基づくモデル座標系において、プローブ位置ｂの座標をどの方向にどれだけシフトさせればプローブ位置ｅに一致させることができるかの情報を、画像Ａに基づくモデル座標系におけるプローブ位置ｂに当てはめることで、画像Ａに基づくモデル座標系におけるプローブ位置ｅが算出される。この演算は、プローブ位置ａ，ｃ，ｄ，ｆ，ｉにおいても同様に行える。以上が、ステップＳ３６において行われる処理の詳細な一例である。
【０１３１】
このステップＳ３６の処理は、大きく分けて２通りある。その一つは、画像Ａにおけるプローブ位置ｅを特定するためのリングカラーコードターゲットの情報が全く取得できていない場合の処理である。この場合、画像Ａにおけるプローブ位置ｅが、画像Ｂから得られるプローブ位置ｅとその周囲のプローブ位置との相対位置関係に基づいて算出(推定)される。
【０１３２】
また、このステップＳ３６の処理のもう一つのパターンは、画像Ａにおいて、プローブ位置ｅのリングカラーコードターゲットの情報が一部取得できる場合である。この場合、補足画像である画像Ｂに基づき、プローブ位置ｅの概略位置を推定し、更にこの推定位置におけるプローブ位置ｅにおけるリングカラーコードターゲットの情報の一部（検出できる一部の情報）に基づき、画像Ａにおけるリングカラーコードターゲットの位置を推定する。
【０１３３】
このリングカラーコードターゲットの情報の一部に基づき、推定を行う処理の一例を説明する。図１１には、撮影画像中において、リングカラーコードターゲットが一部隠れており、全ての画像情報が検出できない場合の様子が概念的に示されている。この場合、図１１に例示する画像情報から、当該リングカラーコードターゲットの位置情報（プローブ位置の位置情報）の取得は行えない。ここで、図１１のリングカラーコードターゲットの画像が、図１０の画像Ａにおけるプローブ位置ｅの場合であるとする。この場合、画像Ｂに基づく画像Ａにおけるプローブ位置ｅの概略の位置が推定される。そして、この推定位置の情報と、図１１に示されるような限定的に得られるＭ６，Ｃ４，Ｃ３，Ｍ５，Ｂ，Ｍ４，Ｃ２の配列順や位置の情報とに基づいて、図１１のリングカラーコードターゲットの情報を推測する。
【０１３４】
この際、図１１には、Ｍ６，Ｍ５，Ｍ４があるので、概略の位置情報と、この全体画像を検出できた他のリングカラーコードターゲットの画像と比較することで、図１１のリングカラーコードターゲットの情報、およびその中心の位置を高い精度で推定することができる。
【０１３５】
以上の処理により、検出が不完全であった図１１のリングカラーコードターゲットの情報が再現され、プローブ位置ｅを高い精度で推定することができる。
【０１３６】
ステップＳ３６の後、検出不完全位置の特定ができたか否か、例えば、図１０の場合でいうと画像Ａにおけるプローブ位置ｅの情報が取得できたか否か、が判定される（ステップＳ３７）。ここで、検出不完全位置の特定ができた場合、その位置情報を取得し（ステップＳ３８）、ステップＳ３１以下の処理を繰り返す。検出不完全位置の特定ができなかった場合、ステップＳ３４以下の処理を再度行い、他の補足画像に基づく同様な処理を試みる。
【０１３７】
以上が図３におけるステップＳ１０４の処理の内容である。以上説明したステップＳ１０４の処理の内容を簡単にまとめると、まず特定のプローブ位置を検出できなかった画像（当該画像）に写っており、且つ、検出可能であった他のプローブ位置（補足用プローブ位置）を検索する。次いで、この補足用プローブ位置が写っている他の画像を補足画像として検索する。次いで、検索された補足画像中における未検出プローブ位置と補足用プローブ位置との位置関係を取得し、この内容に基づいて、当該画像中における未検出プローブ位置を算出する。つまり、共通に写っている検出可能であったプローブ位置を足掛かりとして、当該画像と補足画像を合成し、当該画像中における未検出プローブ位置を演算により推定する。ここでは、プローブ位置の補足検出について説明したが、チャネル位置についても同様な補足検出が可能である。
【０１３８】
（補足検出処理の例２：ステップＳ１０３の例２）
図３のステップＳ１０４で行われる補足検出処理を、図９に示す方法とは異なる方法で行う場合の一例を説明する。図１２は、この場合の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１２の処理を実行するプログラムは、図１の記憶部１９に記憶されており、適当なメモリ領域に読み出されて図２の位置特定用ターゲット抽出部２０２内の補足検出部２１４によって実行される。なお、この図１２の処理を実行するプログラムを外部の適当な記憶媒体に記憶させ、そこから提供される形態も可能である。図１３は、この処理の原理を概念的に示す原理図である。
【０１３９】
下記の表１は、プローブの識別番号Ｐｍn（ｍ,ｎは１から始まる自然数）と、その位置関係を示すデータテーブルである。この表１は、予め用意され、図１の記憶部１９に記憶されている。ここでは、複数のプローブ間の相対位置関係は、予め分かっていることとして説明をするが、全てのプローブが鮮明に取得できる画像に基づき得られたデータを記憶しデータテーブルとすることもできる。
【０１４０】
【表１】
0005693984.tif 000018
【０１４１】
表１には、複数のプローブ間の相対位置関係が示されている。すなわち、Ｐ２２の右隣にはＰ２３が位置し、Ｐ２２の左隣にはＰ２１が位置し、といった情報が表１に記憶されている。また、表１には、基準モデル座標系における各プローブ位置の座標も記憶されている。基準モデル座標系というのは、標準的な頭部の模型（ダミーヘッド）を用いた場合の頭表面を記述する座標系である。この座標系は、参照座標系に関連付けすることができる。この基準モデル座標系における各プローブ位置は、ダミーヘッド上のものであり、実際に頭部に装着した状態における位置とはズレが存在している。しかしながら、複数のプローブ間の位置関係やプローブの位置の目安として使用することは可能である。この例のほかに、座標値はなく、単に各プローブ隣接関係のみ、３次元座標の代わりに２次元座標値を記録したデータテーブルを利用することも可能である。
【０１４２】
図１２の処理が開始されると、ステップＳ１０３におけるリングカラーコードターゲットの情報の取得が完全でなかったプローブ位置（以下、検出不完全位置）があるか否か、が判定される（ステップＳ４１）。この処理では、表１のデータが参照され、取得すべきプローブの位置データが全て取得できているか、が調べられる。具体的には、検出できたプローブ位置と表１とを照合することで、表１から抽出できたリングカラーコードターゲットを除外し、消去法により抽出できなかったリングカラーコードターゲットを推測する。ここで、計測されるべき全てのプローブの位置データが取得できていれば、図１３の補足検出処理を終了し、図３のステップＳ１０５に進む。他方で、検出不完全位置がある場合、その一つを表１に基づき特定する（図１３のステップＳ４２）。
【０１４３】
次に、検出不完全位置に隣接する抽出可能であった（既に抽出された）プローブ位置の位置情報が表１から取得される（ステップＳ４３）。表１から取得される位置情報は、誤差を含むが、概略の位置、および複数のプローブ位置の相対的な位置関係を把握することができる。次に、ステップＳ４３で取得されたプローブ位置（検出不完全位置に隣接するプローブの位置）の位置情報を、図３のステップＳ１０３の処理の対象となった撮影画像（当該画像）から算出できているか否か、が判定される（ステップＳ４４）。つまり、ステップＳ４４では、検出不完全位置に隣接するプローブ位置がステップＳ１０３の処理において得られているか否か、が判定される。
【０１４４】
ステップＳ４４において、検出不完全位置に隣接するプローブ位置がステップＳ１０３の処理において得られていれば、ステップＳ４５に進み、当該画像に基づく上記隣接するプローブ位置が取得され、この結果と表１に基づいて、検出不完全位置の算出が行われる（ステップＳ４６）。また、ステップＳ４４において、検出不完全位置に隣接するプローブ位置がステップＳ１０３の処理において得られていなければ、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４７では、ここで対象となっている検出不完全位置に隣接するプローブ位置が更に他にあるか否か、が判定され、他に隣接するプローブ位置が更にあれば、ステップＳ４３以下の処理が繰り返され、他に隣接するプローブ位置がなければ、補足検出処理を終了する。
【０１４５】
以下、図１３を例に挙げて、図１２の処理を説明する。まず表１のデータにより、複数のプローブ位置ａ〜ｉの位置関係およびダミーヘッド上の基準モデル座標系の座標が既知とされている。ここで図１３の画像Ａは、図３のステップＳ１０３の処理の対象となった画像（当該画像）であるとする。そして、検出不完全位置がプローブ位置ｅであるとする。また、ステップＳ１０３の処理において、プローブ位置ｅ以外のプローブ位置ｅに隣接するプローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは位置の算出は正常に行えているものとする。
【０１４６】
この場合、画像Ａにおける検出できたプローブ位置と、表１とを比較することで、検出不完全位置（プローブ位置ｅ）の有無（ステップＳ４１）、およびその特定が行われる（ステップＳ４２）。そして、表１に基づいて、検出不完全位置であるプローブ位置ｅに隣接するプローブ位置が、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉのいずれかとして取得される（ステップＳ４３）。
【０１４７】
また、ステップＳ４４の処理では、例えばステップＳ４３でプローブ位置ｂが表１から取得された場合に、画像Ａに基づいて図３のステップＳ１０３の処理によってプローブ位置ｂが算出できたか否か、が判定される。この場合、画像Ａに基づいて図３のステップＳ１０４の処理によってプローブ位置ｂが算出できていれば、画像Ａに基づくプローブ位置ｂの位置情報を取得する（ステップＳ４５)。そして、画像Ａに基づくプローブ位置ｂの位置情報と各プローブ位置の既知の位置関係を定めた表１の内容とに基づき、画像Ａを用いた標定におけるモデル座標系でのプローブ位置ｅの座標を算出する（ステップＳ４６）。
【０１４８】
以下、この例におけるステップＳ４６の処理を更に詳細に説明する。まず、表１からプローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの相対位置関係が得られる。ここで、ステップＳ１０３において検出できなかったプローブ位置ｅに隣接するプローブ位置としてプローブ位置ｂに着目した場合を考える。この場合、画像Ａに基づくプローブ位置ｂのモデル座標系上での座標が取得される。したがって、この画像Ａに基づくプローブ位置ｂのモデル座標系上での座標と表１のプローブ位置ｂの座標とを比較することで、モデル座標系でのプローブ位置ｅの座標が推定可能となる。この処理が図１２のステップＳ４６において行われる。
【０１４９】
ここで、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの中の複数に基づくプローブ位置ｅの推定処理をそれぞれ行い、その平均を求めることで、プローブ位置ｅの推定を行っても良い。この場合、プローブ位置ｅの推定精度を高めることができる。
【０１５０】
なお、この方法では、検出不完全位置の情報が画像Ａから全く取得できない場合（つまり、対象となるリングカラーコードターゲットが全く見えない場合）であっても、検出不完全位置の座標を推定することができる。この場合、ある程度の誤差が含まれるので、装置を操作する作業者にその旨を注意情報として報知することが望ましい。
【０１５１】
またこの方法は、検出不完全位置のリングカラーコードターゲットが一部見える場合も有効である。この場合、まず上述した表１に基づき検出不完全位置（例えば、図１３のプローブ位置ｅ）の概略の位置を特定する。次いでこの概略の位置と、特定した領域において一部が取得できたリングカラーコードターゲットの情報を取得し、それに基づいて検出不完全位置の特定を行う。この処理は、図１１に関連して説明した方法と同じ手順によって行われる。この場合、補足検出処理の精度がより高くなる。
【０１５２】
ここでは、表１として三次元座標上における位置関係が予め調べられたものを用いる例を示したが、狭い領域では、平面として見ることができるので、表１として２次元座標の関係を示すものを利用することも可能である。また、推測する位置精度は低下するが、相対的な位置関係のみを定めたものを表１として利用することもできる。ここでは、プローブ位置の補足検出について説明したが、チャネル位置についても同様な補足検出が可能である。
【０１５３】
（補足検出処理の例３：ステップＳ１０３の例３）
図１０に示す方法と図１３に示す方法とを組み合わせて用いることも可能である。例えば、図１０に示す方法において、表１を用いて画像Ｂ（補足画像）を検索し、更に画像Ａと画像Ｂとを合成することで、画像Ａにおけるプローブ位置ｅの補足検出を行うことも可能である。以下、この補足検出処理の一例を説明する。図１４は、その他の補足検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１５は、図１４に示す補足件検出処理の原理を示す原理図である。この場合も表１を利用する。処理が開始されると、表１を用いて図１２のステップＳ４１の場合と同様の判定が行われ（ステップＳ５１）、検出不完全のリングカラーコードターゲットがなければ、処理を終了し、そうでなければ、図１２のステップＳ４２と同様の処理が行われ、表１を用いての検出不完全位置の特定が行われる（ステップＳ５２）。
【０１５４】
検出不完全位置が特定されたら、表１を用いて検出不完全位置に隣接するプローブの情報を取得する（ステップＳ５３）。この処理も図１２のステップＳ４３と同じである。次いで、隣接するプローブ位置が写っている画像を検索する。この際、この画像は複数であってもよい。この検索は、プローブ位置の検出が行えなかった画像ではない他の撮影画像を対象として行われる。例えば、ここで対象となっている画像が図１の撮影部２２，２３で撮影された画像である場合、撮影部２２，２３以外の撮影部（撮影部２２，２３以外の視点）から撮影された画像をステップＳ５３における検索の対象とする。
【０１５５】
図１５には、画像Ａに基づくプローブ位置の検出において、検出できなかったのがプローブ位置ｅである場合に、表１に基づきプローブ位置ｅに隣接する検出できたプローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉを取得し、更にこの隣接する複数のプローブ位置の少なくとも一つが写っており、且つ、画像Ａとは異なる視点からの画像Ｂおよび画像Ｃを検索した場合の例が概念的に示されている。ここで、画像Ｂにおいては、プローブ位置ｅの検出はできているが、プローブ位置ｄおよびｇの検出が不完全であり、また画像Ｃにおいては、プローブ位置ｅの検出はできているが、プローブ位置ｃおよびｆの検出が不完全である場合が示されている。これは、視点の違いによって、写り難いプローブ位置が異なることに起因する。
【０１５６】
図１５の例示の場合、画像Ｂから、プローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｅ，ｆ，ｈ，ｉの位置関係が得られ、画像Ｃから、プローブ位置ａ，ｂ，ｄ，ｅ，ｇ，ｈ，ｉの位置関係が得られる。他方で、画像Ａからはプローブ位置ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの位置関係が得られる。したがって、画像Ａから得られる各プローブ位置の位置関係と画像Ｂから得られる各プローブ位置の位置関係とを比較することで、画像Ａに基づく標定において用いられるモデル座標系におけるプローブ位置ｅの三次元座標が算出される。同様に、画像Ａから得られる各プローブ位置の位置関係と画像Ｃから得られる各プローブ位置の位置関係とを比較することで、画像Ａに基づく標定において用いられるモデル座標系におけるプローブ位置ｅの三次元座標が算出される。ここで、前者の組み合わせに基づいて得られるプローブ位置ｅの位置と、後者の組み合わせに基づいて得られるプローブ位置ｅの位置との中間点を算出することで、画像Ａに基づく標定において用いられるモデル座標系におけるプローブ位置ｅの三次元座標の精度を高めることができる。図１５には、プローブ位置ｅに隣接するプローブ位置が写っている画像が画像Ｂと画像Ｃの２つである場合が例示されているが、更に参照する画像の数を増やすことで、よりプローブ位置ｅの推定位置の精度を高めることができる。
【０１５７】
なお、画像Ａにおけるプローブ位置ｅのリングカラーコードターゲットの情報の検出が一部行われている場合、その検出情報を利用して、更に画像Ａにおけるプローブ位置ｅの位置推定の精度を高めることができる。この場合、図１１に関連して説明した手法を用いればよい。また、画像Ａにおけるプローブ位置ｅのリングカラーコードターゲットの情報が全く検出できていない場合であっても、画像Ｂおよび画像Ｃから得られる各プローブ位置の位置関係に基づき、画像Ａにおけるプローブ位置ｅの推定を行うことができる。
【０１５８】
（フロートオフセット補正：Ｓ１０５）
以下、図３のステップＳ１０５において行われるプローブ位置またはチャネル位置のフロートオフセット補正について説明する。この処理は、図２のオフセット補正部２０３において行われる。まず、図４に示すように、位置マークＭ１〜Ｍ６の三次元座標に基づき、位置マークを含む仮想平面４２を求める。さらに、プローブ位置Ｐ１を通るように仮想平面４２の法線４１を求める。
【０１５９】
以下、フロートオフセット補正について説明する。図１６には、任意のプローブの中心点をＡ１、法線をＢ１とし、隣接するプローブの中心点をＡ２、法線をＢ２とした場合の関係が示されている。ここで、法線Ｂ１と直線Ａ１Ａ２とがなす角度と、法線Ｂ２と直線Ａ１Ａ２とがなす角度のうち、頭部２５側の角度の差が最小になるように、Ａ１を固定し、Ａ２の位置を法線Ｂ２に沿って移動させる。そして、上記の操作によって得られた新たなＡ２の位置を点Ａ２'とする。
【０１６０】
もし、プローブホルダ１０が平面上に置かれている場合、法線Ｂ１と直線Ａ１Ａ２'とがなす角度と法線Ｂ２と直線Ａ１Ａ２'とがなす角度は、それぞれ９０度となる。しかし、頭部２５の表面は曲面であり、頭部２５に被せられているプローブホルダ１０（図１参照）も曲面を呈しているので、フロートオフセット補正が正しく行われた場合、それぞれ９０度弱の角度をなすことになる。図１６には、この状態が誇張して示されている。
【０１６１】
いま、Ａ２を法線Ｂ２に沿って、頭表面の方へ徐々に移動してゆき、図１６の右側に示すように、直線Ａ１Ａ２'が頭部と平行になる状態を考える。この状態では、法線Ｂ１と直線Ａ１Ａ２'とがなす角度と、法線Ｂ２と直線Ａ１Ａ２'とがなす角度のうち、頭部側の角度は９０度弱で等しくなり、それらの差が最小になる。この状態では、ここで考えている隣接する２つのプローブの頭部に対する状態の差（あるいは向きの違い）が最小になっている。そこでこの状態を最適なオフセット状態として把握する。
【０１６２】
次に、上記作業をＡ２の隣接点について実施する。これをプローブの数だけ繰り返すと、プローブ位置のフロートオフセット補正（図３のステップＳ１０５）が終了する。フロートオフセット補正を行ったプローブの位置情報は、記憶部１９に記憶される。
【０１６３】
（３つの参照点から補助参照点を算出：Ｓ１０６）
前述したように、参照座標系上における３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬの座標は定義されており明確であるが、参照座標系における補助参照点Ｃｚの座標は明確でない。そこで、３つの参照点Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬから、参照座標系の補助参照点Ｃｚを演算により求める方法について説明する。図１７は、補助参照点の算出方法を説明する説明図である。この処理は、図２では図示されない補助参照点算出部において行われる。
【０１６４】
まず、極座標を設定する。極座標の設定には、３つの参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）を利用する。ここで、ＡＲおよびＡＬの中点（略こめかみ間の中点）を原点Ｏとし、直線Ｏ―Ｎｚをｘ軸、直線Ｏ―ＡＬをｙ軸とする。また、原点Ｏを通り、（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）を含む平面の法線をｚ軸とする。このとき、原点Ｏから鼻根に向かうｘ軸を方位角Ａ＝０°とし、（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）を含む平面の法線を仰角Ｅ＝０°とし、原点Ｏから補助参照点Ｃｚまでの距離をＲとする。ここで、Ｃｚの極座標値を（Ａ，Ｅ，Ｒ）とする。
【０１６５】
このとき、モデル座標系（添字１で表す）と参照座標系（添字２で表す）では、Ｒは異なるが、これを無視して、モデル座標系のＣｚ１（Ａ，Ｅ，Ｒ１）と参照座標系のＣｚ２（Ａ，Ｅ，Ｒ２）を対応付けるというルールを定める。これを極座標−Ｒ解放法という。
【０１６６】
具体的には、既に求めたモデル座標系の（Ｎｚ１，ＡＲ１，ＡＬ１，Ｃｚ１）の三次元座標に基づき、Ｃｚ１のＡ，Ｅを求める。次に、参照座標系において、モデル座標系で求めたＡ，Ｅ方向に直線を引き、参照頭部の表面との交点Ｃｚ２を求める。これにより、４つ目の補助参照点Ｃｚ１とＣｚ２との対応付けが行われる。つまり、モデル座標系におけるＣｚ１（Ａ，Ｅ，Ｒ１）と参照座標系におけるＣｚ２（Ａ，Ｅ，Ｒ２）の対応付けが行われ、参照座標系におけるＣｚの座標を定めることができる。
【０１６７】
（４つの参照点から座標変換の行列算出：Ｓ１０７）
次に、図３のステップＳ１０７において行われる処理について説明する。この処理では、３つの参照点と補助参照点の４点から、モデル座標系と参照座標系間の座標変換に用いる座標変換用の変換行列を算出する。この処理は、図２の座標変換部２０４において行われる。この座標変換には、アフィン変換を用いる。アフィン変換の基本式を数１７に示す。数１７の行列式を数１８の一次方程式にし、４点の三次元座標を数１８に代入して連立方程式を解く。これにより、上記の変換行列を求める。
【０１６８】
【数１７】
0005693984.tif 000019
【０１６９】
【数１８】
0005693984.tif 000020
【０１７０】
（プローブ位置またはチャネル位置をモデル座標系から参照座標系へ座標変換：Ｓ１０８）
次に、上述した図３のステップＳ１０７において求めた変換行列を用いて、既に求めたプローブ位置またはチャネル位置の三次元座標をモデル座標系から参照座標系へ座標変換する処理（図３のステップＳ１０８）について説明する。この処理は、図２の座標変換部２０４において行われる。この処理は、数１７の式に、Ｐ１，Ｐ２の三次元座標を代入することで行われる。この処理により、参照頭部と対応させた状態での記述が可能となる参照座標系におけるＰ１，Ｐ２の三次元座標が算出され、参照頭部上におけるＰ１，Ｐ２の位置を数学的に取り扱うことができるようになる。
【０１７１】
上記の処理は、取得できた全てのプローブ位置およびチャネル位置おいて行われる。これにより、取得できた全てのプローブ位置およびチャネル位置の参照座標系における三次元座標値が得られる。このデータは、記憶部１９に記憶される。
【０１７２】
（プローブ位置を参照頭部の頭表上または脳表上に投影：Ｓ１０９）
ステップＳ１０８において求めた参照座標系のプローブ位置は、実際の参照頭部表面あるいは脳の表面から少し浮いた位置にある。そこで、図３のステップＳ１０８の処理の後、ステップＳ１０９の処理を行う。ステップＳ１０９の処理は、図２の投影部２０５において行われる。ステップＳ１０９では、フロートオフセットの処理が終了した後におけるプローブ位置を、参照頭部表面または脳表面へ投影する処理が行われる。この処理では、バルーンインフレーション法（Balloon-inflation Method）、凸包法（Convex-hull Method）、または複数の位置マークを含む仮想平面の法線を用いて、プローブ位置を参照頭部の頭表上または脳表上に投影する。図１８および図１９は、プローブ位置の参照頭部の頭表上および脳表上への投影を行う方法を説明する説明図である。
【０１７３】
バルーンインフレーション法では、まず仮想的な風船（球面）を、プローブ位置Ｐ１を中心として周囲に拡張し（膨らませ）、その表面と接する頭表または脳表の位置を抽出する。そして、この抽出した位置とＰ１を結ぶ直線を引き、この直線と頭表の交点Ｐ１'または脳表の交点Ｐ１''を投影点と定める。プローブ位置Ｐ２についても同様の処理を行い、投影点Ｐ２'，Ｐ２''を求める。また同様の方法により、算出したチャネル位置Ｃｈ１に基づいてチャネル位置Ｃｈ１'，Ｃｈ１''を求めることもできる。
【０１７４】
凸包法では、まず、プローブ位置全体を単純な凸包で覆う表面を作る。次に、この凸包に対して、頭表上または脳表上の任意の点から最短距離を求める。最後に、凸包上の最短距離点Ｐ１に向かって直線を伸ばし、その直線と頭表との交点Ｐ１'または脳表との交点Ｐ１''を投影点と定める。プローブ位置Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１についても同様の処理を行い、投影点Ｐ２'，Ｐ２''またはＣｈ１'，Ｃｈ１''を求める。
【０１７５】
複数の位置マークを含む仮想平面の法線を用いる場合では、図１９に示すように、事前に複数の位置マークＭ１〜Ｍ６の三次元座標を参照座標系へ座標変換しておく。次に、複数の位置マークＭ１〜Ｍ６を含む仮想平面を想定し、仮想平面の法線４１を求める。この法線４１と頭表との交点Ｐ１'または脳表の交点Ｐ１''を投影点と定める。プローブ位置Ｐ２についても同様の処理を行い、投影点Ｐ２'，Ｐ２''を求める。チャネル位置Ｃｈ１にリングカラーコードターゲット４０を設けた場合には、これと同様の処理を行うことができる。
【０１７６】
（Ｈｂ濃度変化を頭表上または脳表上に表示：Ｓ１１０）
ステップＳ１０９の処理の後、ステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０では、プローブ毎またはチャネル毎に測定したOxyＨｂとDeoxyＨｂの濃度変化を参照頭部の頭表上または脳表上に表示する。ステップＳ１１０の処理の後、図３の処理を終了する。
【０１７７】
（第１の実施形態の優位性）
本実施形態によれば、プローブソケット１１，１２は、被験者の頭部２５に複数が装着される。そして、プローブソケットを被験者に装着した状態を複数の方向から撮影し、その撮影画像からプローブソケットの位置を検出する。この際、ある特定の撮影画像からの検出が上手くゆかず、一部のプローブソケット位置が特定できない場合、他の検出できたプローブソケットの位置情報に基づいて検出できなかったプローブソケットの位置の再検出を行う。これにより、検出ミスがあっても再度の撮影を行わずに済む。またこれは、被験者の負担を軽減する上で有用となる。
【０１７８】
また、画像計測では、三次元磁気式デジタイザーのように測定環境に依存して測定誤差を生じることが少ないため、従来と比べて測定誤差を低減することができる。
【０１７９】
また、リングカラーコードターゲット４０の複数の位置マークＭ１〜Ｍ６は、プローブが取り付けられる位置Ｐ１またはＰ２を中心とする同心円上に配置された関係（所定の位置関係）を有しているため、複数の位置マークＭ１〜Ｍ６で形成される円の中心を検出することで、プローブが取り付けられる位置Ｐ１およびＰ２を求めることができる。
【０１８０】
また、リングカラーコードターゲット４０の複数の位置マークＭ１〜Ｍ６は、対称となる２つの三角形４３および４４の頂点に配置された関係（所定の位置関係）を有しているため、撮影画像内で検出された複数の位置マークをリングカラーコードターゲット４０毎（プローブ毎）のグループに自動的に分類することができる。
【０１８１】
また、リングカラーコードターゲット４０は、プローブ９および１３を識別するカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６を有しているため、左右の撮影画像内で検出したリングカラーコードターゲット４０を自動的に対応付けることができる。
【０１８２】
カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６の起点は、位置マークＭ１〜Ｍ６の所定の位置関係（対称となる２つの三角形４３，４４の頂点に配置された関係）から判定されるため、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６のコードを自動的に読み取ることができる。
【０１８３】
また、ターゲットは、少なくとも４つの位置マークを有しているため、撮影画像内で検出した複数の位置マークＭ１〜Ｍ６が所定の位置関係にあるか否かを、単写真標定またはＤＬＴ（Direct Linear Transformation）を利用して確認し、撮影画像内で検出した複数の位置マークＭ１〜Ｍ６を測定用端子ごと（ターゲットごと）のグループに分類できたか否かを確認することができる。
【０１８４】
また、リングカラーコードターゲット４０は、プローブソケット１１および１２の挿入面に設けられているため、リングカラーコードターゲット４０の複数の位置マークＭ１〜Ｍ６が含まれる仮想平面４２の法線４１方向と、プローブ９および１３の光軸方向とが略等しくなる。
【０１８５】
また、フロートオフセット補正によって、頭表面とプローブ面またはチャネル面とが略等しい曲率となるため、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１を頭表上または脳表上に投影する際の精度を高めることができる。
【０１８６】
また、フロートオフセット補正したプローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１は、参照点が４つ未満であっても、参照座標系に変換することができる。この参照点には、頭部２５の解剖学的メルクマールを利用するため、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１を参照座標系に安定的に変換することができる。
【０１８７】
また、座標変換したプローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１を、バルーンインフレーション法、または凸包法、または法線４１を用いて、頭表面上または脳表面上に投影することができる。
【０１８８】
２．第２の実施形態
画像解析により、３つの参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）および補助参照点Ｃｚの一部または全部が検出できなかった場合の処理の一例を説明する。この処理では、図９に示す処理を適用することができる。この場合、ステップＳ３１が「検出不完全のＮｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚはあるか?」に変更され、検出不完全位置がＮｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚの中の検出できなかったものの位置となる。この場合、同じ画像中に写っているプローブ位置の情報に基づいて、Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚの中の検出できなかったものの再検出が行われる。すなわち、参照点を検出でなかった画像（当該画像）に写っており、且つ、検出可能であったプローブ位置を検索する。次いで、このプローブ位置が写っている他の画像を補足画像として検索する。次いで、検索された補足画像中における未検出参照点と当該プローブ位置との位置関係を取得し、この内容に基づいて、当該画像中における未検出参照点の位置を算出する。つまり、共通に写っている検出可能であったプローブ位置を足掛かりとして、当該画像と補足画像を合成し、当該画像中における未検出参照点を演算により推定する。
【０１８９】
また、３つの参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ）および補助参照点Ｃｚの一部または全部が検出できなかった場合の処理の他の対応として、表１に示すような予め調べておいた既定の位置関係を用いる例も可能である。この場合、表１に加えて、ダミーヘッド上における（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の座標と、参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）に近い位置にあるプローブ位置（またはチャネル位置）との関係を示すデータテーブルを用意する。つまり、表１において、ダミーヘッド上における参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の位置関係を予め調べておいたものを用意する。
【０１９０】
そして、参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の少なくとも一部が検出できなかった場合、まず上記のデータテーブルを利用して検出できなかった参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の近くのプローブ位置を検索し、更にこの検索結果に基づいてこのプローブ位置が写っている撮影画像を検索し、当該プローブの検出座標を取得する。そして、この検出座標と上記データテーブルの内容とに基づいて、検出できなかった参照点の位置を算出する。こうすることで、参照点（Ｎｚ，ＡＲ，ＡＬ，Ｃｚ）の再検出のための再撮影を回避することができる。
【０１９１】
３．第３の実施形態
被験者の頭部の一部（例えば側頭部）を検査対象とする場合、プローブは、その位置にだけ装着すればよい。しかしながら、プローブの装着される領域が限定されると、図８の原理による立体構造の空間的な把握の精度が低下し、取得されるプローブ位置の精度が低下する。この精度の低下を抑える方法として、図１に例示されるプローブホルダ１０にダミーのリングカラーコードターゲットを取り付ける方法が有効となる。
【０１９２】
この場合、ダミーのリングカラーコードターゲットは、プローブ位置の取得精度の向上に寄与する、また、このダミーのリングカラーコードターゲットは、第１の実施形態および第２の実施形態で説明した補足画像を用いたプローブ位置や参照点の再検出処理にも利用される。この場合、表１のデータテーブルは、ダミーのリングカラーコードターゲットに係るデータを含んだものとなる。
【０１９３】
例えば、図１に例示する頭部２５において、符号２６の部分の頭部周囲の計測点で検査が行われ、符号２７の部分の頭部周囲における検査が行われない場合、符号２７の部分の頭部周囲には、プローブを装着せず、この頭部周囲にはダミーのリングカラーコードターゲットを取り付ける。こうすることで、符号２６の部分の頭部周囲の計測点の三次元座標の検出精度を高めることができる。また、例えば前頭葉付近の測定専用のプローブホルダがあるとして、側頭部、後頭部、上頭部等の他の領域に対応する部分に上記のダミーのリングカラーコードターゲットを配置したものを用意する。
【０１９４】
４．第４の実施形態
第４の実施形態は、フロートオフセット補正の変形例である。以下、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。この例では、図２０に示すように、任意のプローブの中心点をＡ１、法線をＢ１とし、隣接するプローブの中心点をＡ２、法線をＢ２とする。ここで、法線Ｂ１と直線Ａ１Ａ２がなす角度と、法線Ｂ２と直線Ａ１Ａ２がなす角度のうち、頭部２５側の角度の差が最小になるように、Ａ１を固定し、Ａ２の位置を法線Ｂ２に沿って移動させる。そして、このときできた点をＡ２'とする。そして、Ａ２をＡ２'まで移動させた距離をＡ２のオフセット量として記憶しておく。次に、上記作業をＡ２の隣接点について実施する。これを固定点Ａ１以外のプローブの数だけ繰り返す。
【０１９５】
次に、Ａ２を固定し、Ａ１の位置を法線Ｂ１に沿って移動させる。このときできた点をＡ１’とする（図示省略）。そして、Ａ１をＡ１'まで移動させた距離をＡ１のオフセット量として記憶しておく。次に上記作業をＡ１の隣接点について実施する。これを固定点Ａ２以外のプローブの数だけ繰り返す。以上のように、全てのプローブを一個ずつ固定し、プローブ毎に複数のオフセット量を求める。この複数のオフセット量の平均をオフセット値とする。
【０１９６】
この方法によれば、頭表面とプローブ面またはチャネル面とが、より等しい曲率となるため、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１を頭表上または脳表上に投影する精度を高めることができる。
【０１９７】
５．第５の実施形態
第５の実施形態は、フロートオフセット補正の変形例である。以下、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。この例では、予め、プローブソケット毎の実際の高さ（プローブのオフセット量）を計測しておく。また、図８に示す相互標定において、基線長（投影中心Ｏ１Ｏ２の距離）の実際の長さを用いることで、縮尺をモデル座標系から実世界の座標系（実座標系）にしておく。
【０１９８】
図２０は、フロートオフセット補正を説明する説明図である。ここで、任意のプローブの中心点をＡ１、法線をＢ１とし、隣接するプローブの中心点をＡ２、法線をＢ２とする。このとき、予め与えられたプローブのオフセット量だけ、順次Ａ１，Ａ２を法線Ｂ１，Ｂ２の方向に移動させる。これにより、プローブの位置は、実際の頭表上の位置Ａ１'，Ａ２'に補正される。このとき、法線Ｂ１と直線Ａ１'Ａ２'がなす角度と、法線Ｂ２と直線Ａ１'Ａ２'がなす角度のうち、頭部２５側の角度が略等しくなる。
【０１９９】
この方法によれば、頭表面とプローブ面またはチャネル面とが略等しい曲率となるため、プローブ位置Ｐ１，Ｐ２またはチャネル位置Ｃｈ１を頭表上または脳表上に投影する精度を高めることができる。
【０２００】
６．第６の実施形態
第６の実施形態は、リングカラーコードターゲットの変形例である。以下、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。図５に示す基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、カラーに限らず、モノクロまたはグレースケールなどの無彩色であってもよい。例えば、モノクロの場合、基準色部を白とし、コード部を白黒のいずれかとする。そして、６つのコード部のモノクロ配列によって、２６個＝６４個のプローブを識別することができる。また、グレースケールの場合、基準色部を白とし、コード部を４段階のグレースケール（白を除く）とする。そして、６つのコード部のグレースケール配列によって、４６個＝４０９６個のプローブを識別することができる。さらに、無彩色コードターゲットとして、ＱＲコード（Quick Response code：登録商標）やバーコードを採用してもよい。
【０２０１】
７．第７の実施形態
第７の実施形態は、カラーコードターゲットの変形例である。以下、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。本実施形態では、カラーコードターゲットを備えたプローブの構造の一例を説明する。ここで説明するＬ型プローブを使用すれば、頭部にプローブホルダとプローブをつけた状態でプローブ位置の計測が可能となる。
【０２０２】
図２１は、Ｌ型プローブの頭部に設けた四角形カラーコードターゲットの斜視図であり、図２２は、四角形カラーコードターゲットの正面図である。四角形（正方形）のカラーコードターゲット５０（以下、四角形ターゲットという）は、Ｌ型プローブの頭部５１の上面に貼り付けられる。Ｌ型プローブの頭部５１の上面における法線５２は、Ｌ型プローブから光が出入射する光軸方向と略等しい。
【０２０３】
四角形ターゲット５０は、３つの位置マークＭ１〜Ｍ３を有している。３つの位置マークＭ１〜Ｍ３は、円形のレトロターゲットであり、四角形（正方形）の３つの角に配置されている。３つの位置マークＭ１〜Ｍ３で形成される正方形の中心は、プローブ位置Ｐ１である。なお、ターゲットは四角形に限らず、五角形や六角形等の多角形でもよい。この場合、複数の位置マークは、多角形の頂点に配置される。３つの位置マークＭ１〜Ｍ３で構成される三角形５３を探索することで、撮影画像内の複数の位置マークを四角形ターゲット５０毎のグループに分類することができる。
【０２０４】
また、四角形ターゲット５０は、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂとカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６を有している。基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂは、位置マークＭ１の周囲で時計回りに配置されている。２つのカラーコード部Ｃ１とＣ２は、三角形５３の１辺を境に位置マークＭ２の周囲に配置されている。また、２つのカラーコード部Ｃ３とＣ４およびＣ５とＣ６も、同様な配置で設けられている。この設計位置に基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６があるか否かによって、四角形ターゲット５０であるか否かを判定することができる。
【０２０５】
カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、その配色によってコードを構成している。そして配色の組み合わせを読み取ることでコードの検出が行われる。このコードは、四角形ターゲット５０の識別番号であるため、左右画像で複数の四角形ターゲット５０を対応付けることができる。
【０２０６】
本実施形態によれば、四角形ターゲット５０が、Ｌ型プローブの頭部５１に設けられているため、四角形ターゲット５０の３つの位置マークＭ１〜Ｍ３が含まれる仮想平面の法線５２方向と、Ｌ型プローブの光軸方向とが略等しくなる。また、四角形ターゲット５０の複数の位置マークＭ１〜Ｍ３は、三角形５３（多角形）の頂点に配置された関係（所定の位置関係）を有しているため、撮影画像内で検出された複数の位置マークを四角形ターゲット５０毎（プローブ毎）のグループに自動的に分類することができる。
【０２０７】
８．第８の実施形態
本実施形態は、カラーコードターゲットの変形例である。以下、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。図２３〜図２９は、本実施形態で説明するその他のカラーコードターゲットの正面図である。図２３に示すリングカラーコードターゲット６０は、さらに円の中心に位置マークＭ０を有している。位置マークＭ０は、位置マークＭ１〜Ｍ６より大きく、リングカラーコードターゲット６０の直径は、位置マークＭ０の直径Ｒの３倍強になっている。位置マークＭ０を検出することによって、撮影画像内の複数の位置マークＭ１〜Ｍ６をリングカラーコードターゲット６０毎のグループに分類することができる。
【０２０８】
具体的には、位置マークＭ０の中心を検出し、中心からエッジまでの距離Ｒ／２を求める。次に、Ｒ／２を３．７５倍した部分（位置マークＭ１〜Ｍ６、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６）の色と明るさを求める。そして、リングカラーコードターゲット６０を３６０度回転し、設計位置に位置マークＭ１〜Ｍ６、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６があるか否かを検出する。これにより、リングカラーコードターゲット６０の判定が行われる。
【０２０９】
図２４に示すリングカラーコードターゲット６１は、多重円（二重円）で形成されている。これにより、リングカラーコードターゲット６１は、１２個のカラーコード部Ｃ１〜Ｃ１２を有している。位置マークＭ１〜Ｍ６は、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６と異なる円周上に配置されており、カラーコード部Ｃ７〜Ｃ１２と同心円上に配置されている。
【０２１０】
図２５に示すリングカラーコードターゲット６２は、基準位置に、位置マークＭ２〜Ｍ６よりも大きい位置マークＭ１を有している。基準位置の位置マークＭ１から時計回りに色を調べることで、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ１２が設計位置にあるか否かを判定することができる。
【０２１１】
図２６に示すリングカラーコードターゲット６３は、内円、中円、外円の多重円（三重円）で形成されている。中円には、黒色領域６７が形成されている。これにより、内円のカラーコード部Ｃ１〜Ｃ６と外円のカラーコード部Ｃ７〜Ｃ１２の境界を容易に判別することができる。
【０２１２】
図２７に示すリングカラーコードターゲット６４は、基準位置に、位置マークＭ２〜Ｍ６よりも小さい位置マークＭ１を有している。基準位置の位置マークＭ１から時計回りに内円、外円の色と明るさを調べることで、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ１２が設計位置にあるか否かを判定することができる。
【０２１３】
図２８に示すリングカラーコードターゲット６５は、２つの三角形状を有する位置マークＭ１〜Ｍ６を有している。位置マークＭ１〜Ｍ６の２つの三角形状の交点は、同心円上に配置されている。リングカラーコードターゲット６５を３６０度回転するとき、これらの交点からなる円周上の色と明るさを調べることで、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ１２が設計位置にあるか否かを判定することができる。
【０２１４】
図２９に示す多角形カラーコードターゲット６６は、正多角形（正六角形）で形成されている。位置マークＭ１〜Ｍ６、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、正多角形の各辺近傍に配置されている。なお、位置マークＭ１〜Ｍ６、基準色部Ｒ，Ｇ，Ｂ、カラーコード部Ｃ１〜Ｃ６は、異なる大きさの正多角形の各辺近傍に配置されていてもよい。
【０２１５】
（その他）
プローブが脳から検出する信号は、光に限定されず脳波（electroencephalogram：ＥＥＧ）や経頭蓋磁気刺激法（Transcranial magnetic stimulation：ＴＭＳ）のような磁気情報、あるいは熱や振動等であってもよい。本発明は、プローブの位置の検出技術に特徴があるのであり、プローブが扱う信号の種類は特に限定されない。また、プローブを装着しての人体内部や表層付近の血流等の検査は、頭部に限定されず、首、肩、腹部、腰部、脚部、手等の他の場所であってもよい。例えば、指先の血行障害や内蔵の血流を検査する場合に本発明を利用することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０２１６】
本発明は、対象物に接触または近接させた複数の測定用端子の検出信号に基づいて対象物の特性を測定する技術における測定用端子の位置を測定する技術に用いることができる。
【符号の説明】
【０２１７】
１…測定装置、２，３…光源、４，５…発振器、６，７…光ファイバ、８…結合器、９…送光プローブ、１０…プローブホルダ、１１，１２…プローブソケット、１３…受光プローブ、１４…受光素子、１５，１６…ロックインアンプ、１７…Ａ／Ｄ変換部、１８…計算処理部、１９…記憶部、２０…表示部、２１…入力部、２２，２３…撮影部、２４…キャプチャ部、２５…頭部、３０…三次元座標計測部、３１…フロートオフセット補正部、３２…座標変換部、３３…投影部、３４…Ｈｂ濃度変化測定部、３５…Ｈｂ濃度変化表示部、４０…リングカラーコードターゲット、４１…法線（光軸）、４２…仮想平面、４３，４４…三角形、５０…四角形カラーコードターゲット、５１…Ｌ型プローブの頭部、５２…法線（光軸）、５３…三角形、６０〜６５…リングカラーコードターゲット、６６…多角形カラーコードターゲット、６７…黒色領域、Ｎｚ…鼻根点、ＡＲ，ＡＬ…左右の前耳介点、Ｃｚ…頭頂点、Ｍ０〜Ｍ６…位置マーク、Ｒ，Ｇ，Ｂ…基準色部、Ｃ１〜Ｃ１２…カラーコード部、Ｐ１，Ｐ２…プローブの中心位置、Ｐ１'，Ｐ２'…頭表上のプローブ投影点、Ｐ１''，Ｐ２''…脳表上のプローブ投影点、Ｃｈ１…チャネルの位置，Ｃｈ１'…頭表上のチャネル投影点、Ｃｈ１''…脳表上のチャネル投影点、Ａ１，Ａ２…隣接するプローブの中心位置、Ｂ１，Ｂ２…法線、Ａ１'，Ａ２’…補正後の隣接するプローブ中心位置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【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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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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