(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者が行う所定行動の識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される前記検出値に基づいて、前記利用者が前記所定行動を行った際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出する算出部と、
を備え、
前記脳活動は複数の脳活動属性を有し、
前記記憶部は、前記所定行動毎に、脳活動の状態の傾向を示す、前記脳活動属性毎の重みを前記所定行動の識別子と対応付けて格納し、
前記算出部は、前記記憶部に格納される前記検出値、前記検出値に対応付けられた前記所定行動の前記脳活動属性毎の前記重みに基づいて、前記脳活動属性毎の基本波形を算出し、前記記憶部に前記脳活動属性毎の前記基本波形を格納する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記記憶部に格納される前記検出値、前記脳活動属性毎の前記基本波形に基づいて、前記脳活動属性毎の脳活動値を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶部に格納される前記脳活動値を出力する出力部、
を備える請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータが、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者が行う所定行動の識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて記憶手段に格納し、
前記記憶手段に格納される前記検出値に基づいて、前記利用者が前記所定行動を行った際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出し、
前記脳活動は複数の脳活動属性を有し、
前記所定行動毎に、脳活動の状態の傾向を示す、前記脳活動属性毎の重みを前記所定行動の識別子と対応付けて前記記憶手段に格納し、
前記記憶手段に格納される前記検出値、前記検出値に対応付けられた前記所定行動の前記脳活動属性毎の前記重みに基づいて、前記脳活動属性毎の基本波形を算出し、前記記憶
手段に前記脳活動属性毎の前記基本波形を格納する、
ことを実行する情報処理方法。
【請求項５】
前記コンピュータが、
前記記憶手段に格納される前記検出値、前記脳活動属性毎の前記基本波形に基づいて、前記脳活動属性毎の脳活動値を算出する、
ことを実行する請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータが、
前記記憶手段に格納される前記脳活動値を出力する、
ことを実行する請求項４又は５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータが、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者が行う所定行動の識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて記憶手段に格納し、
前記記憶手段に格納される前記検出値に基づいて、前記利用者が前記所定行動を行った際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出し、
前記脳活動は複数の脳活動属性を有し、
前記所定行動毎に、脳活動の状態の傾向を示す、前記脳活動属性毎の重みを前記所定行動の識別子と対応付けて前記記憶手段に格納し、
前記記憶手段に格納される前記検出値、前記検出値に対応付けられた前記所定行動の前記脳活動属性毎の前記重みに基づいて、前記脳活動属性毎の基本波形を算出し、前記記憶手段に前記脳活動属性毎の前記基本波形を格納する、
ことを実行するための情報処理プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータが、
前記記憶手段に格納される前記検出値、前記脳活動属性毎の前記基本波形に基づいて、前記脳活動属性毎の脳活動値を算出する、
ことを実行するための請求項７に記載の情報処理プログラム。
【請求項９】
コンピュータが、
前記記憶手段に格納される前記脳活動値を出力する、
ことを実行するための請求項７又は８に記載の情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ヘッドセットと呼ばれる頭部装着装置に、近赤外線照射部と近赤外線検出部を設け、脳表面の血流量の変化を検出し、検出されたデータをデータ処理装置で処理することで、脳の活動状態を示す情報を取得する計測システムが提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３２０７３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の利用者（被験者）に対して、様々な行動をした際の脳活動状態を計測することが行われている。ある行動をした際の脳活動状態は、当該行動に含まれる様々な性質や利用者の属性等の影響を受けていると考えられる。しかし、脳活動状態を、行動に含まれる様々な性質、利用者の属性等を考慮して解析することは、ほとんど行われていない。脳活動状態を、行動に含まれる性質、利用者の属性等を考慮して解析して、脳活動状態を活用することが求められている。
【０００５】
本発明は、利用者によって測定された脳活動状態を解析する情報処理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】
上記課題を解決するために、以下の手段を採用する。
即ち、第１の態様は、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者が行う所定行動の識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される前記検出値に基づいて、前記利用者が前記所定行動を行った際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出する算出部と、
を備える情報処理装置である。
【０００７】
開示の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されてもよい。即ち、開示の構成は、上記した態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として特定することができる。また、開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されてもよい。開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を行う情報処理装置を含むシステムとして特定されてもよい。
【０００８】
プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的または個別に実行される処理を含む。プログラムを記述するステップの一部が省略されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術によれば、利用者によって測定された脳活動状態を解析する情報処理装置を
提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る計測システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。
【図２】図２は、頭部装着装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、利用者端末の構成例を示す図である。
【図４】図４は、サーバの構成例を示す図である。
【図５】図５は、個人情報テーブルの例を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態の計測システムの動作フローの例を示す図である。
【図７】図７は、重みテーブルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して実施形態について説明する。実施形態の構成は例示であり、発明の構成は、開示の実施形態の具体的構成に限定されない。発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。
【００１２】
〔実施形態〕
（構成例）
図１は、本発明の一実施形態に係る計測システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。本計測システムは、利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報（脳活動波形）を取得する。また、本計測システムは、取得した脳活動情報から脳活動の属性の基本波形を算出する。
【００１３】
図１のように、本計測システムは、頭部装着装置１０−１、１０−２、１０−３と利用者端末２０−１、２０−２、２０−３と、サーバ３０を有する。ここで、頭部装着装置１０−１、１０−２、１０−３を総称する場合には、頭部装着装置１０という。また、利用者端末２０−１、２０−２、２０−３を総称する場合には、利用者端末２０という。頭部装着装置１０、利用者端末２０の数は、それぞれ、３台に限定されるものではない。
【００１４】
図２は、頭部装着装置の構成例を示す図である。頭部装着装置１０は、情報処理の側面としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１０の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロ
セッサとメモリとを有し、メモリ上に実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェア等により処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であってもよい。また、制御部１１は、
ＣＰＵ、ＤＳＰ、専用のハードウェア回路等が混在したものであってもよい。
【００１５】
頭部装着装置１０は、鉢巻き状に利用者の頭部に巻きつけて装着され、固定用部材を締めつけることによって利用者の頭部に固定される構造を有する。
【００１６】
無線通信部１３は、所定のインターフェースによって、制御部１１およびセンサ１１５、１２５と接続される。ただし、無線通信部１３は、制御部１１を介して、センサ１１５、１２５からデータを取得する構成であってもよい。無線通信部１３は、ネットワークＮ１を介して、利用者端末２０と通信する。ネットワークＮ１は、例えば、Bluetooth（登
録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee等の規格にしたがったネットワークワークである。無線通信部１３が転送手段の一例である。ただし、本計測システムにお
いて、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。
【００１７】
ネットワークＮ１での通信時、通信ヘッダのヘッダ部分、あるいは、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に、頭部装着装置１０を識別する識別子を埋め込んで、利用者端末２０が利用者（被験者）を識別できるようにする。
【００１８】
また、本計測システムにおいて、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を設けてもよい。すなわち、頭部装着装置１０と利用者端末２０とが有線通信のインターフェースで接続されてもよい。この場合の有線通信のインターフェースに限定がある訳ではなく、計測システムの用途に応じてＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＰＣＩ  Ｅｘｐｒｅｓｓ等の各種インターフェースを使用できる。
【００１９】
センサ１１５、１２５は、いずれも近赤外線を頭部に照射し、脳の大脳皮質付近で一部吸収されて散乱された近赤外線を受光し、電気信号に変換する。脳の大脳皮質は、例えば、脳の活動状態に応じて、血流量が異なる。その結果、大脳皮質の各部において、血液中の酸素と結合したヘモグロビンの量と、酸素と結合していないヘモグロビンの量が変化する。ヘモグロビンの量の変化、酸素量の変化等に起因して、大脳皮質付近での近赤外線の吸収特性、あるいは、散乱特性が変化する。センサ１１５、１２５は、このような大脳皮質付近の血流の状態に応じた近赤外線吸収率の変化あるいは透過率の変化により光量が変化する近赤外線を電気信号に変換して出力する。センサ１１５、１２５が、検出手段の一例である。
【００２０】
センサ１１５、１２５は、例えば、近赤外線を照射する近赤外線光源と、近赤外線を受光する受光部を含む。近赤外線光源は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diodes）、赤
外線ランプ等である。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等の光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外線光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外線光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。
【００２１】
図３は、利用者端末の構成例を示す図である。利用者端末２０は、頭部装着装置１０から、利用者の大脳皮質付近での近赤外線の吸収率または透過率の変化データを取得し、利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。利用者端末２０は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である。利用者端末２０は、ＰＣ（Personal
Computer）、スマートフォン、携帯電話、タブレット型端末、カーナビゲーション装置
、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。利用者端末２０は、例えば、フィットネスクラブ、学習塾などに設置され得る。
【００２２】
利用者端末２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、無線通信部２３と、公衆回線通信部２４と、表示部２５と、操作部２６と、出力部２７と、撮像部２８と、測位部２９と、物理センサ部２Ａを有する。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、利用者端末２０としての処理を実行する。利用者端末２０としての処理とは、例えば、上記利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ２１が算出手段の一例である。
【００２３】
メモリ２２は、ＣＰＵ２１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ２１が処理するデータを記憶する。メモリ２２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。
【００２４】
無線通信部２３は、頭部装着装置１０の無線通信部１３と同様である。無線通信部２３が受信手段の一例である。また、利用者端末２０は、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を有してもよい。
【００２５】
公衆回線通信部２４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上のサーバ、例えば、サーバ３０等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。ネットワークＮ２が携帯電話網である場合には、公衆回線通信部２４は、携帯電話網の基地局を介してネットワークＮ２に接続する。ただし、ネットワークＮ２は、インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網とインターネットを含むネットワークであってもよい。インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網は、例えば、通信事業者が提供する光ネットワーク、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等である。ネットワークＮ２が公衆無線ネットワークの一例である。また、公衆回線通信部２４が公衆無線通信手段の一例である。ただし、本計測システムにおいて、ネットワークＮ２が公衆回線網に限定される訳ではなく、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)等の構内ネットワーク、企業、事業者、役所、学校、研究機関等の専用回線、ＶＰＮ(Virtual Private Network)等の広域ネットワークであってもよい。以下、企業、事業者、役所、学
校、研究機関等を企業等ともいう。
【００２６】
表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ２１からの出力情報を表示する。操作部２６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部２７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。撮像部２８は、例えば、固体撮像素子を含むカメラである。固体撮像素子としては、ＣＣＤ（Charge-coupled device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等を利用できる。
【００２７】
測位部２９は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、ＧＰＳ
衛星からの電波を受信し、現在位置（緯度、経度等）、時刻等を算出する。ただし、測位部２９としては、ＧＰＳ受信機を有するものに限定される訳ではない。例えば、公衆回線通信部２４が携帯電話網である場合には、測位部２９は、携帯電話基地局からの距離を基に測位を実行してもよい。
【００２８】
物理センサ部２Ａは、例えば、加速度センサ、あるいは角加速度センサ等である。ただし、物理センサ部２Ａは、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、または水圧センサであってもよい。
【００２９】
図４は、サーバの構成例を示す図である。サーバ３０は、ネットワークＮ２に接続される。サーバ３０は、一般的な情報処理装置である。情報処理装置は、演算及び制御を行うＣＰＵ、演算等で使用されるデータ等を格納するメモリ及び記憶部、利用者等からの情報の入力を受け付ける入力部、画像や音声等により情報を出力する出力部、他の装置等と情報の送受信を行う通信部等を有する。サーバ３０は、ＰＣ、ワークステーション（ＷＳ、Work Station）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。
【００３０】
サーバ３０は、ＣＰＵ３１と、メモリ３２と、公衆回線通信部３４と、表示部３５と、操作部３６と、出力部３７を有する。ＣＰＵ３１は、メモリ３２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、サーバ３０としての処理を実行する。サーバ３０としての処理とは、例えば、上記脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ３１が算出手段の一例である。
【００３１】
メモリ３２は、ＣＰＵ３１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ３１が処理するデータを記憶する。メモリ３２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。また、メモリ３２には、利用者の個人情報を含む個人情報テーブルＴ２０が格納される。
【００３２】
図５は、個人情報テーブルの例を示す図である。図５の個人情報テーブルＴ２０には、利用者の識別子（ＩＤ）、氏名、住所、生年月日、身長、体重、性別、疾患（脳梗塞、糖尿病等）、既往症等の個人情報が、利用者毎に対応付けられて、格納される。
【００３３】
公衆回線通信部３４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上の装置、例えば、利用者端末２０等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。また、公衆回線通信部３４が公衆無線通信手段の一例である。
【００３４】
表示部３５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ３１からの出力情報を表示する。操作部３６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部３７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。
【００３５】
〈動作例〉
本実施形態の計測システムの動作例について説明する。
図６は、本実施形態の計測システムの動作フローの例を示す図である。本実施形態の計測システムの頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者（被験者）の頭部に装着されており、脳活動状態（脳血流量）を測定できる状態である。頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者端末２０に接続されている。頭部装着装置１０のキャリブレーション等は既に行われているとする。利用者端末２０は、サーバ３０に接続されている。
【００３６】
Ｓ１０１では、利用者端末２０は、頭部装着装置１０を装着した利用者に所定行動を行わせる。所定行動とは、例えば、動画視聴、ゲームのプレイ、音楽鑑賞、運動、飲食、試験、瞑想、睡眠、ヨガ、アプリケーションのプレイなどである。所定行動は、特定のアプリケーションにおける特定の行動であってもよい。アプリケーションには、例えば、脳トレーニングアプリケーションが含まれる。各所定行動には、それぞれ、あらかじめ、固有の識別子が割り当てられている。また、各利用者には、あらかじめ、固有の識別子が割り当てられている。例えば、利用者端末２０は、動画視聴を行わせる際には、表示部２５に動画を表示させ、出力部２７に動画に伴う音声を出力させて、利用者に動画を視聴させる。また、利用者端末２０は、ゲームのプレイを行わせる際には、表示部２５及び出力部２７にゲーム用の画像や音声を出力させ、操作部２６により利用者にゲームを操作させることにより、ゲームのプレイを行わせる。また、利用者端末２０は、所定行動としての所定の運動の開始の合図及び終了の合図を、画像や音声により表示部２５や出力部２７を通じて出力する。利用者端末２０は、所定行動としての所定の運動の開始の合図及び終了の合図の操作の入力を、入力部２６を通じて、受け付けてもよい。
【００３７】
利用者に所定行動を行わせている際、利用者端末２０は、頭部装着装置１０に利用者の脳活動状態を測定させる。脳活動状態は、所定のサンプリング周波数で測定される。各頭部装着装置１０は、センサ１１５及び１２５により利用者の脳活動状態を測定し、無線通信部１３を介して、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２０に送信する。利用者端末２０は、無線通信部２３を介して頭部装着装置１０から脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を受信すると、メモリ２２等の記憶手段に格納する。ここで、検出値は、測定された値そのものでもよいし、測定された値を利用者端末２０に送信しやすいように処理した情報でもよいし、又は一定期間に測定された値をまとめた情報などでもよい。検出値は、頭部装着装置１０が頭部の血流変化を測定した値に基づいた値であればよい。脳活動状
態を示す検出値は、時系列データとして、時刻情報、所定行動の識別子、利用者の識別子と共に格納される。利用者端末２０は、常時、測定結果としての脳活動状態を示す検出値を取得し、所定行動を行わせている間の脳活動状態を示す検出値を抽出してもよい。検出値（脳活動波形）は、例えば、脳血流量の時間変化、脳血流量の時間微分である。
【００３８】
Ｓ１０２では、利用者端末２０は、記憶手段に格納される脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を、所定行動の識別子、利用者の識別子、時刻情報とともに、公衆回線通信部２４を介して、サーバ３０に送信する。サーバ３０は、各利用者端末２０から、脳活動状態を示す検出値、所定行動の識別子、利用者の識別子、時刻情報を、公衆回線通信部３４を介して、受信する。サーバ３０は、メモリ３２に、受信した脳活動波形を、所定行動の識別子（ＩＤ）、利用者の識別子（ＩＤ）、時刻情報に対応づけて、格納する。サーバ３０のメモリ３２には、様々な利用者の、様々な所定行動（行動）を行った際の、脳活動波形が、蓄積される。サーバ３０は、脳活動波形の時系列データと、所定行動の識別子と、当該所定行動の開始時刻と、当該所定行動の終了時刻と、当該所定行動を行った利用者の識別子とを対応付けて、メモリ３２に格納してもよい。サーバ３０のメモリ３２には、特定の利用者が特定の所定行動を行った際の脳活動波形を抽出できるように、脳活動波形等が格納されていればよい。
【００３９】
ここでは、脳活動は、視覚機能、聴覚機能、運動機能、短期記憶、長期記憶の属性（マーカー属性）を含むとする。脳活動の属性とは、脳活動に備わっている固有の性質、特性、特徴等である。脳活動の属性（脳活動属性）は、主に、身体の機能に対応する属性である。視覚機能は、目から視覚情報を取得する機能である。聴覚機能は、耳から音響情報を取得する機能である。運動機能は、手や足等を動作させる機能である。短期記憶は、記憶の対象の提示後、数秒から数十秒程度の期間、保持される記憶である。長期記憶は、記憶の対象の提示後、短期記憶が保持される期間よりも長い期間、保持される記憶である。脳活動の属性の種類は、これらに限定されるものではなく、脳活動には、さらに多くの種類の属性が含まれ得る。
【００４０】
また、脳活動の各属性は、固有の脳活動波形（基本波形）を有しているとする。即ち、例えば、利用者の目から視覚情報が取得されたとき（視覚機能が使用されたとき）、脳活動波形には、視覚機能に固有の脳活動波形が含まれるとする。ただし、脳活動の各属性の基本波形は、数学的に厳密な独立性を必須とするものではない。頭部装着装置１０によって測定される脳活動波形は、脳活動の各属性の基本波形の和であるとする。脳活動波形に含まれる脳活動の基本波形の大きさは、脳活動の各属性が使用された程度に応じた大きさにに依存する。
【００４１】
サーバ３０は、各所定行動に対して、利用者が所定行動を行った場合に想定される脳活動波形を、あらかじめ、設定している。定められる脳活動波形は、脳活動の各属性の固有の脳活動波形の和として表される。ある１つの所定行動（ａｐｐ１）に定められる脳活動波形Ｓａｐｐ１（ある１つの所定行動を行った際の脳活動波形）は、例えば、次のように表される。
【数１】
0006755445.tif 000002
【００４２】
ここで、Ｘａは脳活動の属性の１つである視覚機能の固有の脳活動波形（基本波形）、Ｘｂは聴覚機能の基本波形、Ｘｃは運動機能の基本波形、Ｘｄは短期記憶の基本波形、Ｘｅは長期記憶の基本波形である。また、Ｍａ１は当該所定行動（ａｐｐ１）に対する視覚機能の重み（属性値）、Ｍｂ１は当該所定行動に対する聴覚機能の重み、Ｍｃ１は当該所
定行動に対する運動機能の重み、Ｍｄ１は当該所定行動に対する短期記憶の重み、Ｍｅ１は当該所定行動に対する長期記憶の重みである。所定行動に対する脳活動の属性の重みは、当該属性について期待される脳活動の大きさを示す量である。所定行動に対する脳活動の属性の重みは、所定行動の脳活動状態の傾向を示す。ある所定行動においてある脳活動の属性の重み（属性値）が大きいほど、当該所定行動を行った際に当該脳活動の属性の機能がより活発に機能することを意味する。各属性の重みは、動画の製作者（所定行動が動画で視聴である場合）、ゲームの作成者（所定行動がゲームのプレイである場合）等の所定行動を支援するツール、あるいは、アプリケーションプログラム等の設計者によって、あらかじめ、設定される。これらのツール、アプリケーションプログラム等は、利用者端末２０その他の制御機器で提供される。各属性の重みを設定する者は、所定行動の特性に応じて、各属性の重みを設定する。所定行動に対する脳活動の属性の重みは、サーバ３０のメモリ３２に、重みテーブルＴ１０として、格納されている。
【００４３】
図７は、重みテーブルの例を示す図である。図７の重みテーブルＴ１０では、所定行動の名称と所定行動のＩＤと脳活動の各属性の重み（属性値）とが、対応付けられて格納されている。重みテーブルＴ１０には、複数の所定行動について、ＩＤ及び脳活動の属性の重みが含まれる。例えば、所定行動の名称「行動Ａ」では、ＩＤが「００１」、視覚機能の重み（属性値）が「３」、聴覚機能の重みが「０」、運動機能の重みが「１」、短期記憶の重みが「２」、長期記憶の重みが「０」として、格納されている。
【００４４】
Ｓ１０３では、サーバ３０は、メモリ３２に蓄積される様々な利用者の、様々な所定行動を行った際の脳活動波形から、脳活動の属性毎の基本波形を算出する。脳活動の各属性の重みは、所定行動毎に、重みテーブルＴ１０によって与えられる。よって、サーバ３０は、メモリ３２に蓄積される脳活動波形と、重みテーブルＴ１０の重みとによって、上記の式（１）により、脳活動の属性毎の基本波形（Ｘａ、．．．、Ｘｅ）が算出される。脳活動の属性が５種類である場合、原則として、５つ以上の所定行動の脳活動波形があれば、基本波形を算出することができる。即ち、複数の所定行動の脳活の属性の重みによる行列を対角化することにより、脳活動の属性毎の基本波形（Ｘａ、．．．、Ｘｅ）を算出することができる。より具体的には、例えば、所定行動（ａｐｐ１〜ａｐｐ５）に対する脳活動波形（Ｓａｐｐ１〜Ｓａｐｐ５）があるとき、所定行動（ａｐｐ１〜ａｐｐ５）に対する脳活動の属性の重み（Ｍａ１〜Ｍｅ１、．．．、Ｍａ５〜Ｍｅ５）による行列を用いて、脳活動の属性毎の基本波形（Ｘａ、．．．、Ｘｅ）は、例えば、次のような式で表される。
【数２】
0006755445.tif 000003
【００４５】
この式（２）を解くことで、脳活動の属性毎の基本波形（Ｘａ、．．．、Ｘｅ）が求められる。より多くの脳活動波形を用いることにより、より正確な基本波形を算出することができる。サーバ３０は、所定行動毎に脳活動波形を平均化してから、基本波形を算出してもよい。サーバ３０は、算出した脳活動毎の基本波形（Ｘａ、．．．、Ｘｅ）を、メモリ３２に格納する。また、脳活動波形によって計測長さ（時間的長さ）が異なる場合、矩形波でのデコンボリューションから瞬時応答関数を推定することによって、計測長さの差異の影響を取り除くことができる。
【００４６】
Ｓ１０４では、サーバ３０は、メモリ３２に蓄積される様々な利用者の、様々な所定行動を行った際の脳活動波形について、脳活動値を算出する。脳活動値は、脳活動波形の振幅幅（最大値と最小値との差）、脳活動波形の変化量積算値、脳活動波形の変化速度、脳活動波形の繰り返し再現性等によって、算出される。脳活動値は脳活動の度合いを示す値であり、脳活動値が大きいほど、脳が活発に活動していることを示す。サーバ３０は、脳活動値を、利用者毎、所定行動毎、日時毎に算出することができる。サーバ３０は、算出された脳活動値を、メモリ３２に格納する。さらに、サーバ３０は、メモリ３２に格納された脳活動値を、表示部３５及び／又は出力部３７の表示手段等により表示（出力）する。利用者は、表示部３５及び／又は出力部３７の表示手段等に表示される脳活動値を確認して、所定行動による成果などを認識することができる。各利用者は、例えば、過去の脳活動値を参考にして、脳活動を活性化させるべく、それぞれの行動を実施できる。
【００４７】
また、サーバ３０は、脳活動値を、利用者の属性毎に算出してもよい。例えば、サーバ３０は、２０歳以上の男性が所定行動「行動Ａ」を行った際の脳活動値を算出する際、所定行動「行動Ａ」の脳活動波形を抽出し、当該脳活動波形に対応付けられる利用者の中から、個人情報テーブルＴ２０等を用いて、２０歳以上の男性を抽出し、抽出された利用者の脳活動波形を用いて、脳活動値を算出する。これにより、特定の条件における脳活動値や脳活動値の分布を算出することができる。サーバ３０は、算出された脳活動値や脳活動値の分布を、メモリ３２に格納する。サーバ３０は、メモリ３２に格納された脳活動値、脳活動値の分布を、表示部３５及び／又は出力部３７の表示手段等により表示する。表示される脳活動値等を確認した利用者は、例えば、特定の所定行動を行った際の、特定の疾患を有する利用者の脳活動値と、当該疾患を有しない利用者の脳活動値とを比較して統計的に有意な差が生じれば、当該所定行動を行った際の脳活動波形（脳活動値）を用いて、当該疾患を有する者を検出することに利用できる。
【００４８】
さらに、サーバ３０は、式（１）に基づいて、特定の利用者の特定の所定行動について、脳活動の属性毎の基本波形と、脳活動波形とから、各属性の重みを算出してもよい。このとき、例えば、各属性の基本波形と重みを掛けたものの和が脳活動波形となるように各属性の重みを調節することで、各属性の重みを算出する。サーバ３０は、算出された各属性の重みを、メモリ３２に格納する。サーバ３０は、メモリ３２に格納された各属性の重みを、表示部３５及び／又は出力部３７の表示手段等により表示する。これにより、所定行動に設定された脳活動の属性毎の重みと、ここで算出された重みとを比較することで、どの脳活動の属性の機能がより活発であるかを確認することができる。ここで算出される各属性の重みを、各属性の脳活動値としてもよい。
【００４９】
また、特定の疾患を有する利用者（グループＡ）の特定の脳活動の属性の脳活動値と、当該特定の疾患を有しない利用者（グループＢ）の特定の脳活動の属性の脳活動値とで統計的に有意な差が生じれば、当該特定の疾患について不明な利用者の当該特定の脳活動の属性の脳活動値を用いて、グループＡの脳活動値に近いのかグループＢの脳活動値に近いのかを判定することで、当該疾患を有している可能性があるのか否かを判定できる。また、有意な差を生じる脳活動の属性を探索することで、特定の疾患を有する利用者を発見するための脳活動の属性を導き出すことができる。さらに、導き出した脳活動の属性の重みが大きい所定行動を行わせるように設計することで、当該所定行動によって特定の疾患を有する利用者を発見しやすくなる。
【００５０】
また、サーバ３０は、表示部３５及び／又は出力部３７の表示手段等に、複数の利用者が同一の所定行動を行った際の、他人の脳活動値と、自分の脳活動値との比較を表示してもよい。これにより利用者は、例えば、全体における自身の順位などを、把握することができる。さらに、同一の利用者が同一の所定行動を行った際の、自分の過去の脳活動値と、自分の現在の脳活動値とを比較することで、利用者は、過去の自分と比較した現在の脳
活動の状態を確認することができる。
【００５１】
サーバ３０は、特定の所定行動について設定された脳活動の属性の重み（図７参照）と当該所定行動を行った際の脳活動波形から算出される脳活動の属性の重みとの差が大きい場合、設定された重みを算出される重みに変更してもよい。また、算出される脳活動の属性の重みが、設定された脳活動の属性の重みになるように、所定行動の内容（動画の内容やゲームの内容）が修正されてもよい。これにより、特定の脳活動の属性の脳活動状態を活発にするように所定行動の設計（動画、ゲームの作成等）を行うことができる。
【００５２】
サーバ３０は、所定期間毎などに、脳活動の各属性の基本波形を算出し直してもよい。この場合、サーバ３０は、外れ値除去等の統計的手法を用いて、脳活動の各属性の基本波形を算出する。脳活動波形のサンプル数が多くなるほど、脳活動の各属性の基本波形は真値により近づくと考えられる。
【００５３】
ここでは、脳活動の属性は５種類としているが、脳活動の属性の種類は５種類に限定されるものではなく、脳活動の属性は、さらに追加されてもよい。新たな脳活動の属性が追加される場合、既存の所定行動の設計者は、当該所定行動の内容を反映するように新たな脳活動の属性の重みを設定する。また、新たな脳活動の属性の重みが、既存の脳活動の各属性の重みの関数として表される場合、当該関数を用いて、新たな脳活動の属性の重みが決定される。
上記の実施形態の構成は、可能な限りこれらを組み合わせて実施され得る。
【００５４】
（実施形態の作用、効果）
本実施形態の計測システムにおいて、利用者端末２０は、利用者に所定行動を行わせている際の脳活動状態を、頭部装着装置１０によって測定する。サーバ３０は、複数の利用者端末２０から送信される脳活動状態を取得する。サーバ３０は、測定された複数の脳活動状態に基づいて、脳活動の属性毎の脳活動の基本波形を算出する。また、サーバ３０は、所定行動毎、利用者毎、利用者の属性毎、脳活動の属性毎等の脳活動値を算出し、出力する。
【００５５】
本実施形態の計測システムによれば、特定の条件（所定行動、利用者、利用者の属性、脳活動の属性、またはこれらの組み合わせ）における脳活動値や脳活動値の分布を算出することができる。脳活動状態の測定を行った利用者は、他人の脳活動値と、自分の脳活動値とを比較することで、全体における自身の順位、所定の条件下における自身の順位などを、把握することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１０        頭部装着装置
１１          制御部
１３          無線通信部
１１５        センサ
１２５        センサ
２０        利用者端末
２１          ＣＰＵ
２２          メモリ
２３          無線通信部
２４          公衆回線通信部
２５          表示部
２６          操作部
２７          出力部
２８          撮像部
２９          測位部
２Ａ          物理センサ部
３０        サーバ
３１          ＣＰＵ
３２          メモリ
３４          公衆回線通信部
３５          表示部
３６          操作部
３７          出力部
【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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