(57)【要約】【課題】  脳内部位の活動を正確に把握して、各部位間の活動の相関を表すモデルの検証を容易に精度良く行うことができる脳活動解析装置を提供する。【解決手段】  頭部周囲に生じる信号強度分布の時系列を計測する脳信号計測装置１０と、脳活動の解析を行う情報処理装置２０とを備え、情報処理装置２０は、脳信号計測装置１０により計測された時系列データに基づき、脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成し、各電流要素の時系列データを取得する脳内活動再構成部２２と、脳神経モデルから電流要素を抽出して脳活動モデルを設定し、電流要素の時系列データに基づき脳活動モデルの因果関係を推定することにより、脳活動モデルを検証する脳活動モデル検証部２５とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳内に複数の電流要素を配置した脳神経モデルを設定するステップと、
頭部周囲に生じる信号強度分布の時系列を計測するステップと、
計測された時系列データに基づき、前記脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成し、各電流要素の時系列データを取得するステップと、
前記脳神経モデルから電流要素を抽出して脳活動モデルを設定し、前記電流要素の時系列データに基づき前記脳活動モデルの因果関係を推定することにより、前記脳活動モデルを検証するステップとを備える脳活動解析方法。
【請求項２】
頭部周囲に生じる信号強度分布の時系列を計測する脳信号計測装置と、脳活動の解析を行う情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
前記脳信号計測装置により計測された時系列データに基づき、前記脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成し、各電流要素の時系列データを取得する脳内活動再構成部と、
前記脳神経モデルから電流要素を抽出して脳活動モデルを設定し、前記電流要素の時系列データに基づき前記脳活動モデルの因果関係を推定することにより、前記脳活動モデルを検証する脳活動モデル検証部とを備える脳活動解析装置。
【請求項３】
前記脳活動モデル検証部は、設定した脳活動モデルの係数を決定してモデル推定評価指標を算出し、
前記モデル推定評価指標を前記脳活動モデルの構造と関連付けて画面表示する検証結果出力部を更に備える請求項２に記載の脳活動解析装置。
【請求項４】
前記脳活動モデル検証部は、複数の前記脳活動モデルを設定可能であり、
前記検証結果出力部は、前記モデル推定評価指標を、前記各脳活動モデル間で対比可能に表示する請求項３に記載の脳活動解析装置。
【請求項５】
前記脳活動モデル検証部は、関心領域となる脳内部位を画面操作により設定可能な関心領域設定部と、設定された前記関心領域における前記各電流要素の時系列データを表示する脳活動時系列表示部と、複数の脳活動モデルの検索・表示が可能な文献表示部と、画面操作により脳活動モデルを設定可能なモデル設定編集部とを備えており、
前記操作者は、前記脳活動時系列表示部及び前記文献表示部に表示された情報を見ながら、前記モデル設定編集部において前記脳活動モデルを設定可能に構成されている請求項２から４のいずれかに記載の脳活動解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳活動解析方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳活動の解析は、脳機能障害の原因部位の特定などに有効であり、従来から種々の方法が提案されている。例えば、特許文献１には、脳内の活性部位間を流れる情報の方向と流れ量を評価する生体情報解析装置が開示されている。この装置は、測定された頭皮電位分布の時系列データに基づいて、各時刻における複数の等価双極子を推定し、各等価双極子を時系列で一貫するように調整部により調整して、複数の等価双極子の位置及び相互間の情報の流れ量を表示するように構成されている。
【特許文献１】特開２００２−１５９４５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来の生体情報解析装置は、各時刻において種々の位置に種々の大きさの等価双極子が推定されるため、等価双極子の数を設定するのが困難であるだけでなく、同じカテゴリーに分類される双極子の分布が広範囲（例えば、２０ｍｍ四方以上）に拡がるおそれがあった。このため、複数の等価双極子の分布が空間的にオーバーラップするおそれがあり、脳活動部位を正確に特定することができないという問題があった。
【０００４】
このような問題は、様々な脳内部位が担う機能モデル（仮説）を検証する上で、特に顕著なものとなっていた。すなわち、脳内の神経活動の因果関係は、活動部位がピンポイントで特定されてはじめて生理学的に意味のある情報になる一方、複数の等価双極子が空間的にオーバーラップする状況では、提案されたモデルの整合性を評価することが極めて困難であった。
【０００５】
そこで、本発明は、脳内部位の活動を正確に把握して、各部位間の活動の相関を表すモデルの検証を容易に精度良く行うことができる脳活動解析方法および装置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】
【０００６】
本発明の前記目的は、脳内に複数の電流要素を配置した脳神経モデルを設定するステップと、頭部周囲に生じる信号強度分布の時系列を計測するステップと、計測された時系列データに基づき、前記脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成し、各電流要素の時系列データを取得するステップと、前記脳神経モデルから電流要素を抽出して脳活動モデルを設定し、前記電流要素の時系列データに基づき前記脳活動モデルの因果関係を推定することにより、前記脳活動モデルを検証するステップとを備える脳活動解析方法により達成される。
【０００７】
また、本発明の前記目的は、頭部周囲に生じる信号強度分布の時系列を計測する脳信号計測装置と、脳活動の解析を行う情報処理装置とを備え、前記情報処理装置は、前記脳信号計測装置により計測された時系列データに基づき、前記脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成し、各電流要素の時系列データを取得する脳内活動再構成部と、前記脳神経モデルから電流要素を抽出して脳活動モデルを設定し、前記電流要素の時系列データに基づき前記脳活動モデルの因果関係を推定することにより、前記脳活動モデルを検証する脳活動モデル検証部とを備える脳活動解析装置により達成される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、脳内部位の活動を正確に把握して、各部位間の活動の相関を表すモデルの検証を容易に精度良く行うことができる脳活動解析方法および装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の実態形態について添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る脳活動解析装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、脳活動解析装置１は、脳信号計測装置１０と、情報処理装置２０とを備えて構成されている。
【００１０】
脳信号計測装置１０は、例えば、脳磁図（ＭＥＧ）や脳波（ＥＥＧ）などの脳活動に伴い発生する信号を計測する装置であり、図２に示すように、複数のセンサ１０ａを備えるヘルメット型のものを例示することができる。この脳信号計測装置１０は、頭部に装着することにより、頭部周囲に生じる磁界分布や電位分布などの信号強度分布の時系列を計測することができる。
【００１１】
情報処理装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータなどからなり、脳活動の解析を行う。情報処理装置２０は、複数の電流要素（電流双極子）が脳内に配置された脳神経モデルを格納する脳神経モデル記憶部２１と、脳信号計測装置１０の計測データに基づき脳神経モデルにおける各電流要素の大きさの分布を再構成する脳内活動再構成部２２と、再構成された各電流要素の時系列データを計測データと共に記憶する脳活動データ記憶部２３と、脳内部位間の相互作用を表す脳活動モデルを設定する脳活動モデル設定部２４と、各脳内部位に対応する電流要素の時系列データに基づき脳活動モデルを検証する脳活動モデル検証部２５と、検証結果を出力する検証結果出力部２６とを備えている。
【００１２】
このように構成された脳活動解析装置を用いて、脳活動の解析を行う方法を以下説明する。まず、脳神経モデル記憶部２１には、予め脳神経モデルを設定して格納しておく。
【００１３】
脳神経モデルは、脳内の各電流要素により頭部周囲にどのような信号強度分布（例えば、ＭＥＧの場合は磁界分布、ＥＥＧの場合は電位分布）が生じさせるかを算出するためのモデルである。各電流要素は、それぞれ脳内部位と一対一に対応付けることができ、脳の皮質領域にほぼ等間隔に多数（例えば、数千〜１万程度）配置することができる。
【００１４】
脳神経モデルにおける磁界分布あるいは電位分布は、一般的には、電流要素により生じる電流の分布範囲（頭蓋骨内部の空間の導電率分布）を設定し、マックスウェルの方程式を用いて求めることができる。
【００１５】
【数１】
2008229238.tif 000003
【００１６】
【数２】
2008229238.tif 000004
ここで、bi，Viは、それぞれMEGセンサiおよびEEG電極iにおける磁束密度と電位、Jp(r)は脳領域内の位置rkに配置された電流要素の大きさ、Li(rk)，LiＥ(rk)はlead fieldと
よばれるベクトル場でMEGセンサiおよびEEG電極iの脳領域内の位置rkにおける感度を表し
ている。つまり、MEGやEEGで計測される信号は、脳内の種々の位置にある各電極要素の大きさを、それぞれの位置に対するセンサ感度で重みづけ加算した結果である。こうして、脳神経モデルにおける各電流要素が所定の大きさの場合に、頭部周囲に生じる信号強度分布を求めることができる。
【００１７】
脳活動モデルを設定した後、脳信号計測装置１０を装着した被験者に刺激を与えるなどして解析対象となる状況や課題を生じさせ、脳活動に伴う信号を計測する。本実施形態においては、図３に示すように、画面中央に表示された注視点Ｆと共に、ターゲットＴ（赤色）または非ターゲットＮ（緑色）を時間的にランダムに表示し、頻度の少ないターゲットＴが表示された場合にのみ被験者がボタンを押す視覚ターゲット検出実験を行い、このときの磁界分布、電位分布などの信号強度分布の時系列を脳信号計測装置１０により計測する。この実験は、珍しい（新奇な）刺激に対する注意の振り向けや、視覚環境に内在するターゲットの検出に関わる脳活動を研究する際によく行われる。
【００１８】
脳内活動再構成部２２は、脳信号計測装置１０からの入力に基づき、各時刻における脳神経モデルの各電流要素の大きさを算出する。まず、各時刻ｔにおけるＭＥＧまたはＥＥＧの計測結果(D(t))から、各電流要素の大きさの分布J(t)を再構成する線形演算子を求める。解かれるべき問題は、電流要素の大きさJ(t)を未知数とした以下の線型方程式である。
【００１９】
【数３】
2008229238.tif 000005
MEGやEEGの計測センサ数がたかだか数百であるのに対し、電流要素数は数千以上になるので、例えば劣決定線形方程式の最小ノルム解を求めるためにlead field行列Lの一般化
逆行列L-を計算する手法を用いる。計算手法の詳細は、「離散インバース理論」(W.メン
ケ著，古今書院, 1997)が参考になる。時刻tにおける電流要素分布の推定値J＾(t)は、以下の式で計算される。
【００２０】
【数４】
2008229238.tif 000006
こうして、各時刻ｔにおける脳信号計測装置１０の計測信号に対応する電流要素分布が求められ、各電流要素の時系列データが、計測信号の時系列データと共に脳活動データ記憶部２３に格納される。
【００２１】
次に、脳活動モデル設定部２４は、脳活動モデルの設定を行うために、まず図４に示す脳内活動再構成画面をモニタに表示する。脳内活動再構成画面は、脳信号計測装置１０の各センサ１０ａによる計測信号の時系列データを、脳の周囲における各センサ１０ａの位置に対応させて表示する信号波形表示部３１と、脳及び各センサ１０ａの位置を表示する脳・センサ位置表示部３２と、任意の時刻における各電流要素の大きさを濃淡や色調の違い等で表示する脳活動マップ表示部３３とを備えている。脳活動マップ表示部３３は、脳の左側面及び右側面がそれぞれ表示されており、スライダーバー３４をマウス等で操作することにより、所望の時刻の電流要素分布が表示されるように変更可能である。操作者は、この画面上で、脳内部位の活動位置や活動の大きさが時間的にどのように変化するかを、視覚的に把握することができる。
【００２２】
脳活動モデル設定部２４は、操作者による上述した脳活動部位の確認後、画面切替操作
に基づき、図５に示すモデル設定支援画面を表示する。モデル設定支援画面は、図４の脳活動マップ上の関心領域となる脳内部位を画面操作により設定可能な関心領域設定部４１と、設定された関心領域における各電流要素の時系列データを表示する脳活動時系列表示部４２と、インターネットやＬＡＮ等を介した学術文献サーバへのアクセスにより複数の脳活動モデルの検索・表示が可能な文献表示部４３と、画面操作により脳活動モデルを設定可能なモデル設定編集部４４とを備えている。
【００２３】
操作者は、脳活動時系列表示部４２において、脳活動マップ上で大きな神経活動が観測された脳内部位を把握することができ、更に、文献表示部４３において学術論文等にアクセスすることにより、過去の神経科学研究等で、対象としている認知課題に関連する脳活動が報告されている部位を把握することができる。そして、これらの情報を参考に、関心領域設定部４１において、関心領域（例えば、（ａ）〜（ｄ））となる脳内部位を対話的に抽出し、設定することができる。
【００２４】
操作者は、関心領域の設定後、モデル設定編集部４４において脳活動モデルの構築を行う。モデル設定編集部４４は、ツールバー４４ａを備えており、脳内部位間の因果関係の設定や修正等を行うことができる。また、モデル設定編集部４４は、タブ４４ｂを備えており、複数の脳活動モデルを構築することができる。本実施形態においては、モデル設定編集部４４において操作者の操作により脳活動モデルの構築を行うようにしているが、文献表示部４３において抽出された学術文献などのデータからキーワード検索及び論理解析を行うことにより、関心領域の設定や脳活動モデルの構築を自動的に行うことも可能である。
【００２５】
図６は、上述した視覚ターゲット検出実験（図３参照）において、課題の遂行に必要な脳部位間の相互作用（脳活動の因果関係）についての検証すべき脳活動モデルの２つの具体例を示す図である。これらのモデルは、各部位における活動の時系列を変数とした多重回帰モデルで、各脳部位における活動の因果関係が変数間の結合係数で表される。図６（ａ）及び（ｂ）に示す２つのモデルの主な違いは、神経情報処理の流れの中での頭頂後頭部（ＰＴ）の位置づけである。モデルの設定にあたっては、以下の文献を参考にした(T.W. Picton, J. Clin. Neurophysiol. 9: 456-479, 1992; G. McCarthy et al. J. Neurophysiol. 77: 1630-1634, 1997; E. Halgren et al. Electroenceph. Clin. Neurophysiol.
94: 191-220, 1995; R.T. Knight et al. Brain Res. 503: 109-116, 1989; M.M. Mesulam Ann. Neurol. 28: 597-613, 1990; J.J. Pardo et al. Nature 349: 61-64, 1991)。
【００２６】
脳活動モデル検証部２５は、モデル設定編集部４４において設定された各脳活動モデルについて、因果モデルの推定に用いられる公知の分析方法により、係数を決定する。本実施形態においては、このような分析方法の一例として、共分散構造分析を行っている。すなわち、脳活動データ記憶部２３に格納された各電流要素の時系列を yとすると、共分散行列 Sは以下の式で表される。
【００２７】
【数５】
2008229238.tif 000007
一方、設定された各脳活動モデルの関心領域となる脳内部位において、脳活動時系列のモデル変数をx，モデル変数間のパス係数(unidirectional path coefficients)をBとすると，因果モデルは以下の式のように記述される。ここで、eは変数xに対する残差，Iは単
位行列である。
【００２８】
【数６】
2008229238.tif 000008
すなわち、
【００２９】
【数７】
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である。
【００３０】
したがって、因果モデルから推定される変数 xの共分散行列 Σは、以下の式で表され
る。
【００３１】
【数８】
2008229238.tif 000010
ここで，C = zT・zである．
共分散構造分析では，計測されたデータyの共分散行列 Sと，因果モデルから推定され
る変数 xの共分散行列 Σの間の差を最小化するようにパス係数 Bが決定される．例えば
，ML(最尤: maximum-likelihood)関数 FML（FML= log |Σ| + trace[ S・Σ-1] - log |S| - p）を最小化する因果モデルの係数が、例えばNewton-Raphson法やLevenberg-Marquardt法などの非線形最適化アルゴリズムを用いて決定される (pは因果モデルに含まれる脳
活動時系列の数)。
【００３２】
こうして各脳活動モデルの係数を決定した後、各モデルの良さを表すモデル推定評価指標を算出する。モデル推定評価指標としては、χ2検定，モデル適合度(GFI: Goodness-of-Fit Index)、AGFI、赤池情報量基準(AIC: Akaike Information Criteria)などを挙げる
ことができる。例えば、GFIおよびAICは、以下の式により算出することができる。
【００３３】
【数９】
2008229238.tif 000011
【００３４】
【数１０】
2008229238.tif 000012
ここで、
df = p ( p + 1)/2 - [因果モデルに含まれる自由パラメータの数]
χ2= ( n - 1 )・FML
図６に示す２つの脳活動モデルについて、係数及びモデル推定評価指標を算出した結果を、図７に示す。GFIは、モデルから予測される時系列と実際に計測された時系列との差
が小さいほど大きな値となり，AICでは、よりシンプルなモデルでより小さい誤差で観測
データを説明するほど小さい値となる。この結果からは、図６（ａ）に示すモデル１が、
より確からしい脳活動のモデルであることがわかる。
【００３５】
検証結果出力部２６は、上述した脳活動モデル検証部２５による検証結果に基づき、図８に示すモデル評価結果表示画面を表示する。モデル評価結果表示画面は、設定された各脳活動モデルについて、脳活動モデル検証部２５により算出されたモデル推定評価指標５１ａを、脳活動モデルの構造と関連付けて表示するモデル推定結果表示部５１を備えており、各脳活動モデルの整合性は、モデル推定評価指標５１ａにより評価することができる。モデル評価指標を基準として、対象とするデータを最もよく説明する脳活動モデル（図８ではモデル２）は、ハイライト表示される。
【００３６】
以上のように、本実施形態に係る脳活動解析装置によれば、様々な脳内部位に対応するように複数の電流要素を予め設定することが可能であり、計測データに基づき電流要素の大きさ分布を再構成することにより、各電流要素の時系列データを取得するので、脳内部位の活動を正確に把握することができる。
【００３７】
また、これによって、脳活動に関して既に得られている知見との整合性の検証が容易になり、各脳内部位間の活動の相関を表すモデルの検証を容易に精度良く行うことができる。特に、本実施形態においては、情報処理装置により複数の脳活動モデルを設定して、各脳活動モデルの評価指標を得ることができるので、最も適切なモデルを容易に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施形態に係る脳活動解析装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】脳信号計測装置の概略構成を示す斜視図である。
【図３】脳活動の解析対象となる課題を提示する実験方法の一例を説明するための図である。
【図４】脳内活動再構成画面を示す図である。
【図５】モデル設定支援画面を示す図である。
【図６】脳活動モデルの具体例を示す図である。
【図７】図６に示す脳活動モデルについての検証結果を示す図である。
【図８】モデル評価結果表示画面を示す図である。
【符号の説明】
【００３９】
１  脳活動解析装置
１０  脳信号計測装置
２０  情報処理装置
２１  脳神経モデル記憶部
２２  脳内活動再構成部
２３  脳活動データ記憶部
２４  脳活動モデル設定部
２５  脳活動モデル検証部
２６  検証結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図４】
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【図５】
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