(57)【要約】      （修正有）【課題】ＭＥＧ測定およびＥＥＧ測定等において行われるマルチチャネル測定データを処理するための方法を導入する。【解決手段】物理測定チャネルから仮想チャネルへの線形変換を計算するために、信号空間分離（ＳＳＳ）法とリードフィールドの直交性を使用する。測定構成に関連した幾何学的構成は消去され、仮想チャネルの数は物理センサの数より明らかに少なくなる。直交性のため、全情報の概念を、このように変換された測定データに適用することができる。この方法は、例えば発生源のモデリングのために、生体磁気データの後処理を簡略化する。全情報は、患者の生理的状態を表している信頼性の高い量と解釈することもできる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチチャネル測定データの空間処理のための方法であって、
複数のセンサによってマルチチャネルデータを測定するステップと、
前記測定されたマルチチャネルデータが仮想チャネルに表われる一方、前記測定の構成と関連する幾何学的構成が消去されるように、前記測定されたマルチチャネルデータから、直交リードフィールド表現を有する多重極モーメントを推定するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記推定するステップは、
信号空間分離法によって実行され、マルチチャネル測定装置を使用して記録された磁界が、対象とする発生源がボリュームＶ１内に配置されている幾何学的構成において分析され、前記センサは、前記ボリュームＶ１外でボリュームＶ２内の場または成分を測定し、
磁気干渉の発生源および補正アクチュエータは、ボリュームＶ１およびＶ２外のボリュームＶ３に存在し、前記ボリュームＶ３は無限大でもよく、
前記方法は、更に、
前記対象とする発生源の各々が発生させた前記磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ１外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計として、ボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記の磁気干渉の発生源および補正アクチュエータの各々が、発生させた合計の磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ３外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記基本場の各々に対応する前記マルチチャネル測定装置の信号ベクトルを計算するステップと、
複数のセンサを使用して磁気信号を測定するステップと、
異なるボリュームに配置された複数の発生源が発生させた場を、前記基本場と関連している複数の信号ベクトルによって形成される基底内の測定された信号ベクトルの成分を推定することによって分離するステップと、
を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ベクトル球面調和関数によって多重極モーメントを推定するステップを更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
仮想チャネルに表現されたマルチチャネルデータから全情報を抽出するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
仮想チャネルの数を複数のセンサの数よりも少ない数に調整するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
下記式により、
【数１】
2008161637.tif 000006
前記全情報を計算するステップを更に有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記多重極モーメントによって表現される前記仮想チャネルを点状に設定するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
患者の生理的状態を推定するため、または有用ではない仮想チャネルを識別および破棄するため、または信号空間分離の分解結果を最適化するために前記全情報を使用するステップを更に有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記信号空間分離法によって外部干渉を識別および処理するステップと、
前記測定されたマルチチャネルデータから前記外部干渉を消去するステップと、を更に有することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
測定対象の移動を識別するステップと、
前記信号空間分離法により前記測定された対象の前記移動の影響を消去するステップと、を更に有することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法は、脳磁図測定に適用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、脳電図測定に適用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
マルチチャネル測定データの空間処理のためのマルチチャネル測定装置であって、
マルチチャネルデータを測定するための複数のセンサを有するセンサアレイと、
前記マルチチャネル測定装置を制御するための制御手段と、を有し、
前記制御手段は、
前記測定されたマルチチャネルデータが仮想チャネルに表われる一方、前記測定の構成と関連する幾何学的構成が消去されるように、前記測定されたマルチチャネルデータから、直交リードフィールド表現を有する多重極モーメントを推定するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項１４】
前記制御手段は、
信号空間分離法によって推定ステップを実行するように構成され、前記マルチチャネル測定装置を使用して記録された磁界が、対象とする発生源がボリュームＶ１内に配置されている幾何学的構成において分析され、前記センサは、前記ボリュームＶ１外でボリュームＶ２内の場または成分を測定し、磁気干渉の発生源および補正アクチュエータは、ボリュームＶ１およびＶ２外のボリュームＶ３に存在し、前記ボリュームＶ３は無限大でもよく、
前記制御手段は、
前記対象とする発生源の各々が発生させた前記磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ１外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計として、ボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記の磁気干渉の発生源および補正アクチュエータの各々が、発生させた合計の磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ３外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記基本場の各々に対応する前記マルチチャネル測定装置の信号ベクトルを計算するステップと、
複数のセンサを使用して磁気信号を測定するステップと、
異なるボリュームに配置された複数の発生源が発生させた場を、前記基本場と関連している複数の信号ベクトルによって形成される基底内の測定された信号ベクトルの成分を推定することによって分離するステップと、を実行するように更に構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記制御手段は、
ベクトル球面調和関数によって前記多重極モーメントを推定するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記制御手段は、
仮想チャネルに表現されたマルチチャネルデータから全情報を抽出するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記制御手段は、
仮想チャネルの数を複数のセンサの数よりも少ない数に調整するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１８】
前記制御手段は、
下記式により、
【数２】
2008161637.tif 000007
前記全情報を計算するように構成されたことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記制御手段は、
前記多重極モーメントによって表現される前記仮想チャネルを点状に設定するように構成されたことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記制御手段は、
患者の生理的状態を推定するため、または有用ではない仮想チャネルを識別および破棄するため、または信号空間分離の分解結果を最適化するために前記全情報を使用するように構成されたことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記制御手段は、
信号空間分離法によって外部干渉を識別および処理するように構成され、
補正アクチュエータおよび前記制御手段は、前記測定されたマルチチャネルデータから前記外部干渉を消去するように構成されていることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
前記制御手段は、
前記測定された目標の移動を識別するように構成され、前記信号空間分離法によって前記測定された目標の前記移動による影響を消去するように構成されていることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２３】
前記装置は、ＭＥＧ測定装置であることを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項２４】
前記装置は、ＥＥＧ測定装置であることを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項２５】
マルチチャネル測定データの空間処理のためのコンピュータプログラムであって、データ処理システムで実行された場合に、
複数のセンサによってマルチチャネルデータを測定するステップと、
前記測定されたマルチチャネルデータが仮想チャネルに表われる一方、前記測定の構成と関連する幾何学的構成が消去されるように、前記測定されたマルチチャネルデータから、直交リードフィールド表現を有する多重極モーメントを推定するステップと、を実行するように適合されたコードを有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２６】
信号空間分離法によって前記推定するステップを実行するように更に適合され、マルチチャネル測定装置を使用して記録された磁界が、対象とする発生源がボリュームＶ１内に配置されている幾何学的構成において分析され、前記センサは、前記ボリュームＶ１の外部のボリュームＶ２内の場または成分を測定し、磁気干渉の発生源および補正アクチュエータは、ボリュームＶ１およびＶ２外のボリュームＶ３に存在し、前記ボリュームＶ３は無限大でもよく、
更に、
前記対象とする発生源の各々が発生させた前記磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ１外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計として、ボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記の磁気干渉の発生源および補正アクチュエータの各々が、発生させた合計の磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、ボリュームＶ３外の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化するステップと、
前記基本場の各々に対応する前記マルチチャネル測定装置の信号ベクトルを計算するステップと、
複数のセンサを使用して磁気信号を測定するステップと、
異なるボリュームに配置された複数の発生源が発生させた場を、前記基本場と関連している複数の信号ベクトルによって形成される基底内の測定された信号ベクトルの成分を推定することによって分離するステップと、を有することを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２７】
ベクトル球面調和関数によって多重極モーメントを推定するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２８】
仮想チャネルに表現されたマルチチャネルデータから全情報を抽出するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２９】
仮想チャネルの数を複数のセンサの数よりも少ない数に調整するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３０】
下記式により、
【数３】
2008161637.tif 000008
前記全情報を計算するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２８記載のコンピュータプログラム。
【請求項３１】
前記多重極モーメントによって表現される前記仮想チャネルを点状に設定するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３２】
患者の生理的状態を推定するため、または有用ではない仮想チャネルを識別および破棄するため、または信号空間分離の分解結果を最適化するために前記全情報を使用するステップを実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２８記載のコンピュータプログラム。
【請求項３３】
前記信号空間分離法によって外部干渉を識別および処理するステップと、
前記測定されたマルチチャネルデータから前記外部干渉を消去するステップと、
を実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３４】
信号空間分離法によって前記測定された目標の移動を識別するステップと、
前記測定された前記目標の前記移動による影響を消去するステップと、を実行するように更に適合されていることを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３５】
前記コンピュータプログラムは、脳磁図測定に適用されることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３６】
前記コンピュータプログラムは、脳電図測定に適用されることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体磁気測定、特に脳磁図（ＭＥＧ）測定および脳電図（ＥＥＧ）測定に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳磁図（ＭＥＧ）測定装置によって生体磁気、すなわち脳組織から生じる神経場を測定することが可能である。ニューロンの樹状突起に流れるイオン電流は、検出可能な磁界を誘導する。ＭＥＧ測定において、生体磁気信号は振幅が非常に小さい（フェムトテスラのオーダー）ため、ＳＱＵＩＤ（超伝導量子干渉素子）などの極めて高感度の検出装置が必要とされる。このため、生体磁気信号は、通常、振幅の非常に大きな外部干渉信号の下に非常に簡単に埋没してしまう。
【０００３】
他の脳活動測定技術に脳波検査法（ＥＥＧ）があり、この方法では、脳の異なる部分間の電位差が測定される。電極が頭部の表面に配置され、電極間の電圧差の振幅と期間が、脳活動に従って（意識の状態に従ってなど）変化する。
【０００４】
特許文献１は、測定された生体磁気信号を、異なるボリュームで生じた信号成分の合計に分けることができる、いわゆるＳＳＳ法（信号空間分離）を開示している。この方法は、単に、電磁界の基礎的な物理（すなわちマクスウェル方程式）に基づき、および測定に使用される幾何学的構成（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）に基づいて、外部干渉から生体磁気信号を分離するために、干渉の除去に使用することができる。
【０００５】
ＳＳＳ法をより詳しく説明すると、マルチチャネルＭＥＧ装置によって測定された磁界が、測定幾何学的構成の３つの異なるボリュームを調べることによって分析される。対象とする発生源は測定ボリュームＶ１に存在し、センサは、Ｖ１の外部の測定ボリュームＶ２に存在している。磁気干渉と補償アクチュエータの発生源は、上述したボリュームの外部のボリュームＶ３に存在している。この試験において、Ｖ３は無限大のボリュームであってもよい。
【０００６】
この方法では、ボリュームＶ１に配置された対象とする発生源が発する磁界が、基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化され、これらは、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について、所望の精度の表現が得られるように、いずれも非回転かつ無発生源のボリュームＶ１の外部で有限である。同様に、ボリュームＶ３に配置された干渉場および補償アクチュエータが発する合計の磁界が、基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化される。各基本場に対応する測定装置の信号ベクトルが計算される。磁気信号がセンサを使用して測定されると、その後、基本場と関連している信号ベクトルによって形成される基底内の測定された信号の成分を計算することによって、異なる量で配置された発生源で発生した場を分離することができる。
【０００７】
ＭＥＧ測定を使用する別の用途として、特許文献２は干渉除去の方法を開示している。この場合、干渉の発生源は、例えば、生体磁気信号の発生源の近くにある患者の頭部または首に存在している。特許文献２では、測定された信号から、２つの異なる級数展開が計算される。この２つの級数展開は、測定領域にある発生源と、その領域の外の発生源に関連している。どちらの級数展開にも存在する成分を識別することによって、人間の脳のすぐ近くで発生している干渉源を識別して抑制することができる。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００６／０３１０３８号公報
【特許文献２】仏国特許出願公開第２００５０４４５号公報
【非特許文献１】ウーテラ（Ｕｕｔｅｌａ）ら、“Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｉｃ  ｄａｔａ  ｕｓｉｎｇ  ｍｉｎｉｍｕｍ  ｃｕｒｒｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｅｓ”、およびホワン（Ｈｕａｎｇ）ら、“Ｖｅｃｔｏｒ−ｂａｓｅｄ  ｓｐａｔｉａｌ−ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｌ１−ｎｏｒｍ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＭＥＧ”，  ＮｅｕｒｏＩｍａｇｅ  ３１，  １０２５−３７，  ２００６
【非特許文献２】シャノン（Ｓｈａｎｎｏｎ）、“Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｎｏｉｓｅ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ，  Ｖｏｌ．  ８６，  Ｎｏ．  ２，  Ｆｅｂｒｕａｒｙ  １９９８
【非特許文献３】ケムパニネン（Ｋｅｍｐｐａｉｎｅｎ）、イルモニミ（Ｉｌｍｏｎｉｅｍｉ）の“Ｃｈａｎｎｅｌ  ｃａｐａｃｉｔｙ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒｓ”，  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ，  Ｐｌｅｎｕｍ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ
【非特許文献４】ネノネンら（Ｎｅｎｏｎｅｎ  ｅｔ  ａｌ．）、“Ｔｏｔａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  ＭＥＧ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ａｒｒａｙｓ”，  Ｐｒｏｃ．  Ｂｉｏｍａｇ２００４，  ｐｐ．  ６３０−６３１
【非特許文献５】タウル（Ｔａｕｌｕ）、カジョーラ（Ｋａｊｏｌａ）の“Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  ｄａｔａ：  Ｔｈｅ  ｓｉｇｎａｌ  ｓｐａｃｅ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ”
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
脳磁図の中心的な問題は、電流発生源の位置が、物体の外の測定された磁界に基づいて推定される、いわゆるインバースプロブレムである。インバースプロブレムには原則として一意の解がないため、これは、一般に、かなり難しい問題である。電流発生源分布は、例えば、最小（Ｌｐ）ノルム推定を使用して解を試みることができる。この問題は、解剖学的および生理（生理学）的情報を使用することにより制約されることもある。
【０００９】
この文脈において、所定のセンサのリードフィールド（ｌｅａｄ  ｆｉｅｌｄ）は、その所定のセンサの感度が最も高い発生源空間内のベクトル場である。一般に、発生源の位置を特定する問題に対するノンパラメトリックなアプローチの全てにおいて、測定された多重チャンネル信号ベクトル（物理センサによって得られる異なるチャネルからの信号値）は、１−ｎ個の電流双極子から連結された、リードフィールド行列と双極子モーメントベクトルの積として表現される。リードフィールド行列は物理センサのリードフィールドを含み、双極子モーメントベクトルは脳ボリューム内の選択された点で推定された双極子モーメントに対応している。
【００１０】
ＭＥＧ測定において発生源を位置する先行技術の方法の１つが、非特許文献１に記載されている。これは、リードフィールドに基づいた解法であり、最小Ｌ１ノルム解が、発生強度の絶対値を最小化し、相関の非常に高い発生源を処理することができる発生源の構成を選択する。
【００１１】
他のいくつかの先行技術による方法は、解の平滑度を最大にする最小Ｌ２ノルム推定に基づくものである。この方法はビームフォーマアプローチを含み、選択された点で解に集中し、同時に、他の発生源位置からの寄与を減らすために、データから推定される発生源共分散が適用される。非特許文献２において、広く使われているシャノンの通信理論が提示されている。そこから、全情報の概念を導き出すことができる。これは、多重チャンネルＳＱＵＩＤアレイの容量を理論的に計算するために使用されてきた。このようなチャネル容量計算は、非特許文献３において実施されており、サンプルあたりの全情報は、以下の式から得られる。
【数１】
2008161637.tif 000002
【００１２】
上記式において、ＳＮＲｉは直交化チャネル（１、…、Ｎ）である。
【００１３】
非特許文献４は、ＭＥＧにおいて使用される多重チャンネルセンサアレイの全情報を計算する１つの方法を開示している。ネノネンは、患者の頭部の回りのヘルメット形の表面に配置された薄膜の三重センサアレイによって、必要な最適チャンネル数を調べた。ネノネンは、センサアレイと関連している全情報が、使用されているチャネルが一定数に達すると、それ以上増えないことを示した。三重センサの場合は、最適値は約３２０チャネルであるのに対し、磁力計または軸磁気傾度計の場合、最適チャネル量は約２５０チャネルである。
【００１４】
先行技術における問題の１つに、干渉を抑制することによって測定されたデータの品質が改善されても、実際の測定データが、信号処理の前と同じ測定チャネルの数においてまだ含まれているという点がある。このため、データの処理の演算の負荷が高くなる可能性がある。
【００１５】
先行技術の別の問題に、一部の処理または変換がＭＥＧデータに行われた場合に、測定の構成と関連する幾何学的構成（物理センサ、装置および測定可能な物体）が維持されているという点がある。
【００１６】
先行技術による解法の計算の複雑さについていえば、物理センサに対応する信号のフォワードモデリングは、ピックアップループ内での磁束の計算を必要とする。これは、ループのゼロ以外の領域に近づけるために、一定数の積分点（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ｐｏｉｎｔ）に一体化された表面を推定することで行われる。チャネルの数がＮで、積分点の数がｐの場合、各電流双極子について必要な計算がＮ×ｐ回となる。これにより、多くの場合、リードフィールド行列の計算と、双極子の当てはめが、演算を多用する処理になってしまう。
【００１７】
更に、リードフィールド行列の非直交性または空間的重なりにより、リードフィールド行列が特異となることが知られている。その結果、例えば、最小Ｌ１およびＬ２ノルム解は、適切な正規化パラメータによる数値の正規化を必要とする。このパラメータを正しく選択することは一般に困難である。その結果、正しくない正則化により、発生源の再現に偏よりが生じ、データ解析が誤ってしまうことがある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は、マルチチャネル測定データの空間処理のための方法に関し、マルチチャネルデータが複数のセンサで測定され、測定されたデータが仮想チャネルにおいて表現される一方、測定の構成に関する幾何学的構成が消去されるように、直交リードフィールド表現を有する多重極モーメントが、測定されたデータから推定される。
【００１９】
本発明の一実施形態では、前記推定ステップは信号空間分離法によって実行され、マルチチャネル測定装置を使用して記録された磁界が、対象とする発生源がボリュームＶ１内に配置されている幾何学的構成において分析され、前記センサは、前記ボリュームＶ１の外部のボリュームＶ２内のその場または成分を測定し、磁気干渉の発生源および補正アクチュエータ（コイルなど）は、ボリュームＶ１およびＶ２の外部のボリュームＶ３に存在し、ボリュームＶ３は無限大でもよい。
【００２０】
更に、前記対象とする発生源が発生させた前記磁界を、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、その各々が、ボリュームＶ１の外部の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計として、ボリュームＶ２にパラメータ化される。
【００２１】
更に、前記干渉源および前記補正アクチュエータが発生させた合計の磁界が、ボリュームＶ２にパラメータ化された磁界について所望の精度の表現が得られるように、その各々が、ボリュームＶ３の外部の非回転かつ無発生源の有限な基本場の合計としてボリュームＶ２にパラメータ化される。更に、測定装置の信号ベクトルが各基本場に対応して計算され、異なるボリュームに配置された発生源が発生させた場が、基本場と関連している信号ベクトルによって形成される基底内の測定された信号ベクトルの成分を推定することによって分離される。
【００２２】
本発明の一実施形態では、多重極モーメントは、ベクトル球面調和関数によって推定される。
【００２３】
本発明の一実施形態では、全情報が仮想チャネルに表現されたデータから抽出される。
【００２４】
本発明の一実施形態では、仮想チャネルの数が、複数のセンサの数よりも少なくなるように調整される。
【００２５】
本発明の一実施形態では、全情報は下記式によって計算される。
【数２】
2008161637.tif 000003
【００２６】
本発明の一実施形態では、多重極モーメントによって表現された仮想チャネルは点状に設定される。
【００２７】
本発明の一実施形態では、患者の生理（生理学）的状態を推定するため、または有用ではない仮想チャネルを識別および破棄するため、または信号空間分離の分解結果を最適化するために全情報が使用される。
【００２８】
本発明の一実施形態では、信号空間分離法によって、外部干渉が識別および処理され、外部干渉が測定データから消去される。
【００２９】
本発明の一実施形態では、測定された目標の移動が識別され、測定された目標の移動による影響が、信号空間分離法によって消去される。
【００３０】
本発明の一実施形態では、この方法は、脳磁図（ＭＥＧ）測定に適用される。
【００３１】
本発明の一実施形態では、この方法は、脳電図（ＥＥＧ）測定に適用される。
【００３２】
更に、発明の概念は、マルチチャネル測定データの空間処理のためのマルチチャネル測定装置も含む。この装置は、マルチチャネルデータを測定するための複数のセンサを有するセンサアレイと、前記測定装置を制御するための制御手段と、を有し、前記制御手段は、前記測定されたデータが仮想チャネルに表われる一方、測定の構成に関する幾何学的構成が消去されるように、前記測定されたデータから、直交リードフィールド表現を有する多重極モーメントを推定するように構成されている。
【００３３】
制御手段は、上記の方法ステップを実行するように構成されている。
【００３４】
装置の一実施形態では、制御手段は、信号空間分離法によって外部干渉を識別および処理するように構成されており、上記装置は、測定データから外部干渉を消去するための補正アクチュエータおよび制御手段を有する。
【００３５】
更に、本発明の概念は、マルチチャネル測定データの空間処理のためのコンピュータプログラムを含み、これは、データ処理システムで実行される場合、先に述べた方法に従ってステップを実行するように適合されたコードを有する。
【００３６】
本発明は、先行技術による解決策に比べて利点を有する。主な利点は、変換法をＭＥＧ測定データに適用した場合に、得られるチャネルの数が非常に少ないという点である。しかし、事実上、実際の情報が失われることなく、チャネル数が低減する。発生源の再現が複雑ではなくなり、より安定するという利点もある。更に別の利点は、患者の頭部の移動と測定の幾何学的構成が、重要な測定データが失われることなく、変換された仮想チャンネル信号に有効に埋め込まれており、このため、仮想チャネルデータの後処理が簡略化されるという点もある。更に、方法は、仮想チャネルが関連するチャネルと無関連なチャネルに分類されるようにし、このため、有用なＭＥＧデータを損失することなく、無関連な仮想チャネルを無視することができる。
【００３７】
更に別の利点の１つに、アルゴリズムを適用した後に、既存の周知の発生源の再現法が使用できるという点がある。理想化された仮想チャネルを点状のセンサとして考えることができるため、物理チャネルをＮ×ｐ回（Ｍは仮想チャネル）計算する代わりに、アルゴリズムは各電流双極子についてＭ回の計算しか必要としない。このため、分数で表した演算コストは、Ｍ／（Ｎ×ｐ）となる。代表的な装置の１つの例では、この分数は、８０／（３０６×８）≒３．３％である。しかし、実際には、１回の計算が、理想化されたチャネルでは、物理チャネルと比較してコストが異なる。説明した実装では、コストは互いに極めて近いと推定され、上記の計算がほぼ正しくなる。
【００３８】
更に、直交性により、仮想チャネルのリードフィールドグラム行列は対角であり、これは、行列が数値的に安定であることを意味する。このため、ユーザは数値の正則化の手間をかけずに済み、これが、更に分析時間を短縮し、誤差の発生を下げる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、マルチチャネルＭＥＧ測定データを、関連する情報を失うことなく、装置に依存しない形に理想化するための効率的な方法を示すことができる。これは、測定されたＭＥＧデータを理想化された仮想チャネルに変換することによって実行でき、そのチャネルの数は物理センサの数より少なくできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、本発明の実施形態を詳細に参照し、その例が添付の図面に示されている。
【００４１】
本発明の目的は、マルチチャネルＭＥＧ測定データを、関連する情報を失うことなく、装置に依存しない形に理想化するための効率的な方法を示すことにある。これは、測定されたＭＥＧデータを理想化された仮想チャネルに変換することによって実行でき、そのチャネルの数は物理センサの数より少ない。
【００４２】
図１は、本発明の一実施形態に従ったステップを示す流れ図を示す。最初に構成１０（ステップ１０）が作製され、脳磁図（ＭＥＧ）装置が患者から生体磁気信号を測定するために利用可能とされる。通常、対象とする生体磁気信号は患者の脳から発生し、その振幅は日常的な環境に存在する電磁信号と比較して非常に小さい。このため、ＭＥＧ装置の構成には、例えば超高感度の磁力計（例えばＳＱＵＩＤセンサ）が含まれる。更に、生体磁気信号を受け取って処理するための制御装置も含まれる。通常は測定を歪ませてしまう外部干渉信号の効果を消去する磁界を発生させる補正アクチュエータが含まれていてもよい。更に、これと同じ効果を、磁気的に遮蔽された部屋の中にＭＥＧ装置を配置することによっても得ることができる。
【００４３】
通常、ＭＥＧ装置は、患者の頭部の回りに配置されたセンサの群またはアレイである、多数の物理測定チャネルを有する。一般に、実際には、センサの数（このため、物理チャネルの数）は、通常、脳信号の信頼性の高い画像化を得るためには数百個である。しかし、本発明は、使用するチャネルの厳密な個数を問わず、任意のマルチチャネル測定に適用することができる。
【００４４】
段階１１（ステップ１１）において、磁界が、時間の関数として、物理センサのアレイによって測定される。この測定データは、外部干渉の抑制などの、以降に行われる処理の始点となる。一つには、発生源のモデリング手順中に発生するインバースプロブレムは、発生源の制約を行っても、非常に不安定となりうるため、測定された信号の後処理が必要となる。このため、適切にインバースプロブレムを解くためには、測定データに対して何らかの単純化を行う必要がある。
【００４５】
測定されたデータの変換は、信号空間分離（ＳＳＳ）法（ステップ１２ａ）に基づき、これは、上述した特許文献１明細書（シモーラら（Ｓｉｍｏｌａ  ｅｔ  ａｌ．））に詳細に記載されている。ＳＳＳ法の中心的な考えは、試験されるボリューム（または空間）が３つ存在するという点にある。第１のボリュームは、測定しようとしている対象とする全ての発生源（すなわち、この文脈では人間の脳）を含む。第２のボリュームは、このボリュームが第１のボリュームを取り囲み、および第１のボリュームにかなり接近しているようにされた測定センサを含む。第３のボリュームは、上述した２つのボリュームの周囲の全ての干渉源を含み、このため無限大でありえる。このため、第３のボリュームは、対象外であり、どちらかといえば電磁波源を妨害している全ての供給源位置であり、この影響は、何らかの方法によって消去しなければならない。
【００４６】
ＳＳＳ法は、電磁気学の理論であるマクスウェルの方程式に基づく。第２のボリュームで受信される信号は、２つの異なる級数展開として表される成分に分けることができる。級数展開の収束領域が調べられうる。ＳＳＳ法の主な結果は、第１のボリュームに存在する第１の発生源が第１の級数展開の成分のみに影響し、第３のボリュームにある発生源が第２の級数展開の成分のみに影響するようになることである。このようにして、明らかに測定領域（センサ領域）の外部にある磁気源と、患者の頭部内の生体磁気の発生源を、級数展開を調べることによって区別することができる。
【００４７】
更にＳＳＳ法の用途として、患者の頭部の座標系にチャネルを取り付けることによって、頭部の移動を考慮することができる。
【００４８】
第２に、リードフィールド（直交リードフィールド）の概念が使用される（ステップ１２ｂ）。リードフィールドとは、特定のセンサの感度ベクトルの群であると定義することができる。発生源空間の一次電流分布に関して、リードフィールドは、電流空間の感度の特定の方向への、一次電流ベクトルの射影であり、測定装置（すなわちセンサ）に依存しており、その感度は測定可能な磁界に依存している。
【００４９】
ＳＳＳ法では、物理チャネルからの信号を、静磁気の多重極モーメント（ステップ１３ａ）として表すことができる。非特許文献５によると、多重極モーメントｘは、以下の式から得ることができる。
【数３】
2008161637.tif 000004
【００５０】
上記式において、Φは測定された信号ベクトル、ＳはＳＳＳ基底ベクトル（磁気サブスペース）、およびｘは多重極モーメントベクトルである。「ｉｎ」と「ｏｕｔ」との添字は、生体磁気発生源と外部干渉をそれぞれ指している。
【００５１】
本発明の１つの中心的な概念は、ＳＳＳ方法の使用とリードフィールド（直交リードフィールド）の概念を結合することによって、得られるリードフィールドが直交であるということにある。直交性のため、物理センサによって伝達される測定された情報について、多重極モーメントが小さい形となる。多重極モーメントがｍこのような単純かつ相互に非相関している基底ベクトルにより、線形変換展開として表現されると、詳細な解析がより単純となる。
【００５２】
この点で別の中心となる事項は、多重極モーメント（ステップ１３ａ）を推定することによって、ユーザは、点状の仮想センサである仮想チャネル（ステップ１３ｂ）の組を実現するという点である。本発明による方法は、測定された生体磁気データの処理のための空間的な方法として考えることができる。これは、最初に測定の構成の幾何学的構成を表していたデータが、仮想チャネルから効果的に除去される（ステップ１４）ということを意味する。この幾何学的構成には、その特定の測定の構成に関する異なる物体の間の相互の距離および位置が含まれる。
【００５３】
しかし、全ての関連するデータが、仮想チャネル情報内に保たれている。チャネルアレイデータのこの変換の別の主な事項に、好ましい実施形態では仮想チャネルの数が、物理チャネルの数よりも著しく少ない点がある。一実施形態では、仮想チャネルの数は、使用される物理センサの数の１／４である。
【００５４】
処理すべきチャネルが少ないと、発生源のモデリング手順の複雑さが緩和される。少ない仮定で、あるいは事前に推定を制限することなく、発生源の位置と発生源活動の安定解を見つけ出すことが可能となる。
【００５５】
換言すれば、ＳＳＳ法は、時間依存性の測定信号を、直交基底関数の調和時間依存性の振幅に分解する。これは、小さい直交リードフィールドの基底に導くベクトル球面調和関数（ＶＳＨ）関数によって公式化することができる。このため、ＳＳＳはＭ個の測定された信号を、Ｎ個の独立したＶＳＨチャネルに分解する（ただしＮ＜Ｍ）。更に、各物理センサ中の雑音も、ＶＳＨ振幅の雑音に変換される。
【００５６】
上述した変換（ステップ１３ａ，１３ｂ）は、電気工学の理論の変換関数の概念にたとえることができる。リードフィールドは伝導性の発生源ボリューム（この文脈では人間の脳）内の電流分布と、決定すべき仮想チャネル間の変換関数として考えることができる。リードフィールドがＳＳＳ法によりわかった場合、関連する有用な情報を損失することなく、少ないチャネル数の仮想チャネルを決定することができる。
【００５７】
上述した変換（ステップ１３ａ，１３ｂ）の別のたとえとして、フーリエ変換の使用が挙げられる。このアナロジーでは、物理チャネルは時間領域の信号に、仮想チャネルは周波数領域の信号にたとえられる。データは失われないが、情報はより具体的で、かつその後の処理のためにより効率的な形に変換される。
【００５８】
ここで、シャノンの全情報の概念（ステップ１５ａ）が、本発明による方法に効果的に導入されうる。シャノンの定理は、以下の式である。
【数４】
2008161637.tif 000005
【００５９】
上記式において、ＳＮＲｉはｉ番目のチャネルの電力信号対雑音比であり、Ｎは、計算されたチャネル数であり、全情報Ｉｔｏｔは任意の信号表現において計算することができ、チャネルとその雑音は互いに無相関である。仮想チャネルが互いに直交であるため、これらは無相関である、すなわち、各仮想チャネルは他の仮想チャネルから独立している。また、雑音は、事実上、線形基底の回転である操作によって無相関化することができる。この操作は、仮想チャネルと雑音値の両方において考慮される。このため、シャノンの定理（４）を直接適用することができる。全情報（Ｉｔｏｔ）の単位は、サンプルあたりのビットである。このようなＭＥＧ測定信号には常にかなりの冗長性が伴うため、式（４）を物理センサ測定データに直接適用することは合理的でないと思われる。
【００６０】
このため、全情報が、式（４）に従って、仮想チャネルのアレイから抽出される（ステップ１５ｂ）。この特性は、さまざまな方法で表現される。例えば、これを、患者の生理（生理学）的状態を測定している信頼性の高い（ｒｏｂｕｓｔ）量として使用することができる（ステップ１６ａ）。更に、全情報は、有益な情報を有さない仮想チャネルを識別するために使用することができる（ステップ１６ｂ）。これは、仮想チャネルの異なる組合せを選択して、各組合せについて全情報を計算し、特定の仮想チャネルを廃棄すると全情報パラメータに影響するどうかを調べることによって実行することができる。このようなチャネルはその後の処理から消去することができ、このため、後処理をより簡略化することができる。
【００６１】
全情報計算の３番目の用途は、ＳＳＳアルゴリズムの最適化（すなわち分解結果自体）である（ステップ１６ｃ）。全情報が最大値をとると、雑音は最小になる。ＳＳＳの２つの多重極展開によって、外部干渉が識別されて消去されると、最大値の全情報は、例えば脳疾患を診断するための発生源のモデリングおよび他の後処理手順のための、最も正確に処理されたＭＥＧ測定データを示す。
【００６２】
本発明の範囲内で、全情報パラメータは、有用であると思われる他のどのような目的にも使用することができる。
【００６３】
図２，３をここで参照すると、必要な装置の概略図が示される。図２は、先行技術による方法と本発明による方法のための装置の物理構成の実施形態を示す。図２は、先行技術による追加の方法ステップを一部示しているのに対し、図３は本発明の概念を示している。図２において、患者の頭部２１が、ＳＱＵＩＤ等の物理センサ２０によって取り囲まれている。実際には、ＥＥＧ測定では、このセンサ２０は、頭皮の表面に取り付けられうる。ＭＥＧ装置では、センサ２０が、患者の頭部２１の近くに設置されたＭＥＧ測定設備と一体化されるように、センサ２０が配置される。この特定の簡略化された例では、２７個の物理センサ、チャネルｃｈ１〜ｃｈｎがある。使用されるセンサの個数は、当然異なっていてもよい。代表的なＭＥＧ装置では、センサの個数は３０６個である。
【００６４】
センサ２０は、受信された生体磁気信号を更に処理する制御装置２２に接続されている２３。装置は干渉から遮蔽された部屋に配置されるか、あるいは装置が、例えば外部の磁気擾乱の効果を減弱させるための補償アクチュエータを有していてもよい。
【００６５】
図２において、カーブ２４ａは１つのチャネルの測定振幅図を示す。制御装置２２は、チャネルｃｈｎからの測定された全データを記載している２７本の異なるカーブ２４を受信する。
【００６６】
図２において、単純なＳＳＳ法が、外部干渉を消去するために適用される。この手順の結果、同じ数のチャネルが得られ２５、その各々が干渉のない対象とする生体磁気信号２５ａ（振幅）を示している。このような信号のアレイにおいて、リードフィールドは直交でなく、信号のこのような表現から全情報を確実に抽出することができない。
【００６７】
図２を始点として説明すると、本発明は、同じ物理センサ２０を有する。制御装置２２は、同様に、外部干渉を有する信号のアレイ２４を提供する。図１のステップ１３ａ，１３ｂに関して記載したように、調和関数によって多重極モーメントが計算されるように、ＳＳＳ方法が直交リードフィールド３０と共に導入される。その結果、測定しているセンサからみると、物理センサｃｈ１〜ｃｈ２７  ２０は、実際のセンサと同じように機能する仮想センサのアレイＣＨ１〜ＣＨ９  ３１によって置き換えられる。仮想センサ３１によって取得されたデータは、その特定の測定の幾何学的構成を有するデータが効果的に除去されている点を除いて同じである。
【００６８】
その結果、制御装置２２は、９つの仮想信号チャネル３２を提供し、その振幅が曲線３２ａとして表される。ボリューム２１内の発生源から生じ、チャネル２５に存在していた全ての関連する情報は、チャネル３２にも存在するが、必要なチャネル３２の数は、図２に示したチャネル数の分数となる。この簡略化された例では、この分数は１／３であるが、代表的な構成では、この分数は８０／３０６≒２６％である。
【００６９】
チャネル３２の表現において、リードフィールドは直交であり、このことは、全情報パラメータを直接抽出できることを意味する。このパラメータは、図１に関する説明で上記したように、さまざまな方法でその後使用することができる。
【００７０】
本発明は、ＥＥＧ測定またはＭＥＧ測定に適用することができる。
【００７１】
本発明は、上に開示した方法ステップをコードが実行するコンピュータプログラムを使用することによって実施することができる。
【００７２】
技術の発達に伴い、本発明の基礎的な概念をさまざまな方法で実施できることは、当業者にとって明白であろう。このため、本発明およびその実施形態は上記の例に限られず、特許請求の範囲内で変わりうる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明による仮想チャネル計算法の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の始点としての、物理センサを有する装置と、先行技術による方法を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による仮想チャネルへの変換を示す図である。
【図１】
2008161637.tif 000009
【図２】
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【図３】
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【外国語明細書】
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