(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳信号計測装置と、
活動状態推定装置と、
提示装置とを備える
脳活動訓練システムであって、
前記脳信号計測装置は、
身体の一部である第１部位において随意的な活動をしているユーザの脳活動の状態を示す第１脳信号を計測し、
前記活動状態推定装置は、
前記第１脳信号及び前記第１部位の活動を示す第１部位活動情報を複数取得し、
前記第１脳信号及び前記複数の第１部位活動情報を用いて、前記ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定するための情報であるデコーダを生成し、
前記第１部位とは異なる部位である第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザの脳活動の状態を示す、前記脳信号計測装置が計測する第２脳信号を取得しながら、
前記デコーダを用いて前記第２脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定し、かつ、
推定された前記第１部位の活動を、前記第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザに、前記第２部位の活動として前記提示装置を介して視覚的に提示する
脳活動訓練システム。
【請求項２】
前記活動状態推定装置は、
前記第１脳信号の特徴量を抽出し、
前記特徴量と、前記複数の第１部位活動情報のそれぞれとを対応付けて複数のデータセットを生成し、
前記複数のデータセットを用いて機械学習をすることで、前記デコーダを作成する
請求項１に記載の脳活動訓練システム。
【請求項３】
前記特徴量は、第１脳信号の所定時間幅の時間平均、所定の周波数帯のパワー、及び所定の周波数帯の位相のうちの少なくとも１つである
請求項２に記載の脳活動訓練システム。
【請求項４】
前記機械学習は、サポートベクターマシンとガウス過程回帰、スパースロジスティック回帰、線形判別関数、又はカルマンフィルタを用いて実施される
請求項２又は３に記載の脳活動訓練システム。
【請求項５】
前記脳信号計測装置は、脳磁計、頭皮脳波計、頭蓋内脳波計、核磁気共鳴装置、又は近赤外光脳活動計測装置であり、
前記活動状態推定装置は、プロセッサ、前記デコーダを記憶するための記憶部、前記脳信号計測装置から第１脳信号及び第２脳信号の入力を受ける信号入力部、及び前記提示装置へ前記第２部位の活動を示す第２部位活動信号を出力する信号出力部を備える電子計算機であり、
前記提示装置は、前記第２部位活動信号に応じて機械的に動作する模擬装置、又は前記模擬装置の画像若しくは前記第２部位活動信号に応じて動く前記第２部位を模した画像を表示する表示装置である
請求項１から４のいずれか１項に記載の脳活動訓練システム。
【請求項６】
前記模擬装置は、前記第２部位の動作を模擬することができる義肢である
請求項５に記載の脳活動訓練システム。
【請求項７】
前記ユーザの活動は、運動、知覚による認知、又は想起である
請求項１から６のいずれか１項に記載の脳活動訓練システム。
【請求項８】
前記第１部位は前記ユーザの健常肢であり、前記第２部位は前記健常肢の対側肢であって少なくとも一部が欠損しているか又は運動機能が不全である
請求項１から７のいずれか１項に記載の脳活動訓練システム。
【請求項９】
脳信号計測装置と、活動状態推定装置と、提示装置とを備える脳活動訓練システムの作動方法であって、
前記脳信号計測装置が、身体の一部である第１部位において随意的な活動をしているユーザの脳活動の状態を示す第１脳信号を計測し、
前記活動状態推定装置が、
前記第１部位の活動を示す第１部位活動情報を複数取得し、
前記第１脳信号及び前記第１部位活動情報を用いて、前記ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定するための情報であるデコーダを生成し、
前記第１部位とは異なる部位である第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザの脳活動の状態を示す第２脳信号を計測しながら、
前記デコーダを用いて前記第２脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定し、かつ、
推定された前記第１部位の活動を、前記第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザに、前記第２部位の活動として前記提示装置を介して視覚的に提示する
脳活動訓練システムの作動方法。 
【請求項１０】
ユーザの脳活動の状態を示す脳信号を計測する脳信号計測装置及び前記ユーザの身体の活動を視覚的に提示可能な提示装置と通信可能に接続される電子計算機に、
身体の一部である第１部位において随意的な活動をしている前記ユーザの脳活動の状態を示す、前記脳信号計測装置が計測した第１脳信号と、前記第１部位の活動を示す複数の第１部位活動情報とを用いて、前記ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定するための情報であるデコーダを生成させ、
前記第１部位とは異なる部位である第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザの脳活動を示す、前記脳信号計測装置が計測した第２脳信号の入力を受けながら、
前記デコーダを用いて前記第２脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定させ、かつ、
推定された前記第１部位の活動を、前記第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザに対して、前記提示装置に前記第２部位の活動として視覚的に提示させるための第２部位活動信号を前記提示装置へ出力させる
脳活動訓練プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳活動を変化させる訓練をするためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
四肢切断後の患者の５０−８０％は、存在しないはずの患肢が存在するように感じ、さらにその患肢の激烈な痛みである幻肢痛を発症する（非特許文献１参照）。
【０００３】
幻肢痛の原因としては、末梢神経から中枢神経系に関するものまで様々なものが論じられているが、特に大脳皮質感覚運動野において四肢切断後に生じる可塑的変化が大きな要因と考えられている（非特許文献１参照）。例えば、幻肢痛のある患者が口や幻肢を動かす運動課題を実施している時の皮質活動は、幻肢痛のない患者が同じ運動課題を実施している時の活動とパターンが大きく異なることを示す先行研究がある。
【０００４】
その一方で、脳活動の状態を示す生体信号（脳信号）を解読してその生体信号が示す脳活動のパターン（脳情報）を取得し、この脳情報を利用することで神経系に起因する難病の治療への応用のための研究が進められている。例えば、ある被験者で計測された脳信号に機械学習の手法を適用することでこの生体信号の解読が可能になる。例えば、生体信号から得られた脳情報が示す身体運動の種類が把握される（非特許文献２参照）。さらには、解読によって得られた脳情報を使ったニューロフィードバックによって、脳情報表現を操作することも可能である（非特許文献３参照）。例えばすでに低次の視覚認知については、ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）を用いて計測された被験者の脳活動の信号から読み解かれた情報をニューロフィードバックの手法を用いてフィードバックすることで当該被験者の視覚認知に関する脳活動を修飾して、視覚認知における反応を変化させることが可能なことが示されている（非特許文献４参照）。また、幻肢の運動についても、脳磁計から得られる脳信号で運動内容を解読できることが示されている（非特許文献５参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Flor H, Nikolajsen L, Staehelin Jensen T、“Phantom limb pain: a case of maladaptive CNS plasticity?”、Nature reviews Neuroscience、7、2006、p.873-881
【非特許文献２】Yanagisawa T, et al.、“Electrocorticographic control of a prosthetic arm in paralyzed patients」”、Annals of neurology、71、2012、p.353-361
【非特許文献３】deCharms RC, et al.、“Control over brain activation and pain learned by using real-time functional MRI”、Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America、102、2005、p.18626-18631
【非特許文献４】Shibata K, Watanabe T, Sasaki Y, Kawato M、“Perceptual learning incepted by decoded fMRI neurofeedback without stimulus presentation”、Science、334、2011、p.1413-1415
【非特許文献５】Fukuma R, et al.、“Closed-Loop Control of a Neuroprosthetic Hand by Magnetoencephalographic Signals”PLoS One、10、2015、e0131547
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
幻肢痛の患者においては、痛みの受容器や伝達経路が現実には存在しなかったり機能しなかったりするため、鎮痛剤や麻酔といった薬を用いても十分に鎮痛できず、患者のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）を著しく障害する。また、難治性の病状であることから治療が長期化しやすいため、医療負担の観点からも有効な治療手法の発見が望まれている。
【０００７】
一方、上記のニューロフィードバックは薬とは異なるアプローチであり、幻肢痛に対する治療において薬で従来得られない効果が期待される。しかし従来のニューロフィードバックによる変化では、読み解かれた脳情報によって脳活動を強めるように訓練される。つまり、幻肢痛の治療に適用すれば幻肢痛を生じている脳活動を強めてしまい、かえって患者の痛みを増悪させる。
【０００８】
本発明はこの問題点に鑑みてなされたものであり、幻肢痛の原因となる脳活動等の異常な脳活動を弱めるように変化させる訓練のためのシステム等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】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る脳活動訓練システムは、脳信号計測装置と、活動状態推定装置と、提示装置とを備え、前記脳信号計測装置は、身体の一部である第１部位において随意的な活動をしているユーザの脳活動の状態を示す第１脳信号を計測し、前記活動状態推定装置は、前記第１脳信号及び前記第１部位の活動を示す第１部位活動情報を複数取得し、前記第１脳信号及び前記複数の第１部位活動情報を用いて、前記ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定するための情報であるデコーダを生成し、前記第１部位とは異なる部位である第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザの脳活動の状態を示す、前記脳信号計測装置が計測する第２脳信号を取得しながら、前記デコーダを用いて前記第２脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定し、かつ、推定された前記第１部位の活動を、前記第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザに、前記第２部位の活動として前記提示装置を介して視覚的に提示する。
【００１０】
この構成により、ユーザは、第２部位の活動の意図で従来生じていた脳活動とは異なる脳活動、つまり第１部位の活動を第２部位の活動の意図と関連付けるような訓練をすることができる。これにより、第２部位の活動の意図で従来生じていた脳活動を弱めることができる。
【００１１】
また、前記活動状態推定装置は、前記第１脳信号の特徴量を抽出し、前記特徴量と、前記複数の第１部位活動情報のそれぞれとを対応付けて複数のデータセットを生成し、前記複数のデータセットを用いて機械学習をすることで、前記デコーダを作成してもよい。例えば、前記特徴量は、第１脳信号の所定時間幅の時間平均、所定の周波数帯のパワー、及び所定の周波数帯の位相のうちの少なくとも１つであってもよい。また例えば、前記機械学習は、サポートベクターマシンとガウス過程回帰、スパースロジスティック回帰、線形判別関数、又はカルマンフィルタを用いて実施されてもよい。
【００１２】
これにより、第１部位の活動の各種状態と脳信号との間の対応付けに基づくデコーダが生成される。このデコーダを用いて、活動状態推定装置は新たな計測によって得られた脳信号から、第１部位の活動の状態を推測することができる。
【００１３】
また、前記脳信号計測装置は、脳磁計、頭皮脳波計、頭蓋内脳波計、核磁気共鳴装置、又は近赤外光脳活動計測装置であり、前記活動状態推定装置は、プロセッサ、前記デコーダを記憶するための記憶部、前記脳信号計測装置から第１脳信号及び第２脳信号の入力を受ける信号入力部、及び前記提示装置へ前記第２部位の活動を示す第２部位活動信号を出力する信号出力部を備える電子計算機であり、前記提示装置は、前記第２部位活動信号に応じて機械的に動作する模擬装置、又は前記模擬装置の画像若しくは前記第２部位活動信号に応じて動く前記第２部位を模した画像を表示する表示装置であってもよい。
【００１４】
この構成により、ユーザは想起しているだけで現実にはしていない第２部位の活動を視覚的に捉えることができる。これにより、視覚的フィードバックを用いたニューロフィードバックの手法による脳活動の訓練を実現することができる。
【００１５】
また、前記ユーザの活動は、運動、知覚による認知、又は想起であってもよい。
【００１６】
つまりユーザは、第２部位における運動、知覚による認知、その他の想起に伴い生じる脳活動を弱める脳活動訓練をすることができる。
【００１７】
また、前記第１部位は前記ユーザの健常肢であり、前記第２部位は前記健常肢の対側肢であって少なくとも一部が欠損しているか又は運動機能が不全であってもよい。
【００１８】
これにより、ユーザは、欠損していたり運動機能が不全であったりする上肢又は下肢（以下、患肢ともいう）の対側肢が健常であれば、患肢の活動に伴い生じる脳活動を弱める脳活動訓練を、この健常肢の動に伴い生じる脳活動を用いてすることができる。
【００１９】
また、前記模擬装置は、前記第２部位の動作を模擬することができる義肢であってもよい。
【００２０】
これにより、例えばユーザが幻肢痛の患者である場合に、当該ユーザは義肢を用いた視覚的なフィードバックを受けることによって義肢を操作するための脳活動の訓練と幻肢痛の緩和のための脳活動の訓練とを同時にすることができる。
【００２１】
なお、本発明のこれらの包括的又は具体的な態様は、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体として実現されてもよく、また、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の一態様によれば、幻肢痛の原因となる脳活動等の異常な脳活動を弱めるように変化させる訓練が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の基礎となった知見を得るに至った試験に含まれる運動課題の概要を示す図である。
【図２】図２は、本発明の基礎となった知見を得るに至った試験の概要を示すフロー図である。
【図３】図３は、本発明の基礎となった知見を得るに至った試験で得られた、脳活動の状態を皮質電流に基づいてデコーダの種類ごとに示す脳表図である。
【図４】図４は、ＶＡＳで得られた痛みの評価値の、訓練課題の前後での変化を示すグラフである。
【図５】図５は、訓練課題前後のＶＡＳによって得られた痛みの評価値の差分と脳表でのＦ値の差分との相関、及び当該訓練課題前後の痛みの評価値の差分と運動時の平均電流の差分との相関を示す脳表図である。
【図６】図６は、本発明の一実施の形態における脳活動訓練システムの構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、本発明の一実施の形態における脳活動訓練システムの動作の概要を示すフロー図である。
【図８】図８は、運動課題における運動の実行と特徴量の抽出のタイミングの関係の例を示す図である。
【図９】図９は、訓練課題の実施例の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
（本発明の基礎となった知見）
上述したとおり、幻肢痛の原因としては、四肢切断に伴う求心路遮断後に生じる、大脳皮質感覚運動野における、可塑的変化である再構築が大きな要因として示唆されている。
【００２５】
脳でのこのような変化を考慮した幻肢痛の治療方法として、鏡を用いた視覚的フィードバックによるリハビリテーション（鏡療法）や、断端部における触覚弁別訓練を通じての機能再建が挙げられる。これらの方法によって大脳皮質の可塑的変化が誘導され、痛みの原因となるような大脳皮質の異常な脳活動を健常化し、結果的に痛みを減弱させることができたという報告がある。
【００２６】
しかしながら、このような大脳皮質の再構築の根拠となる研究は主に患者群内での比較による相対的な評価によるものであり、特に運動機能については、患者毎の大脳皮質における脳活動の可塑的変化と痛みとの因果関係を示したものは無かった。また、鏡療法の効果には個人差があることがわかっている。
【００２７】
一方で、近年、上肢に麻痺のある患者では、ＢＭＩ（Ｂｒａｉｎ−Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を使用する訓練によって運動機能が再建されたばかりでなく、感覚運動野における皮質活動の可塑的変化が誘導されたことを示す報告があがっている。
【００２８】
このようなＢＭＩは、まず、麻痺のある手の運動を想起している患者の脳活動の程度又は有無等、脳の活動の状態が表れる生体信号（以下、脳信号ともいう）を解読して、患者が想起した運動を示す脳活動のパターン（脳情報）を取得する。そしてこの脳情報に基づく信号を人工神経制御が可能な義手に送信して、患者が想起した運動をこの義手に実行させる、というものである。また、ＭＥＧ（ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ、脳磁計測）やＥＥＧ（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ、脳波計測）といった非侵襲的な手法で取得可能な生体信号を用いるＢＭＩであっても、リアルタイムの解読によって十分な精度が得られている。
【００２９】
そこで発明者らは、ＢＭＩによる運動機能の再建には、患者において求心路遮断後に生じた皮質での不適応な再構築を正常化し、患者の幻肢痛を和らげる効果があるのではないかという仮説を立て、ＭＥＧを利用したＢＭＩを用いて以下の試験を実施した。
【００３０】
図１は、発明者らが実施した試験の概要を示す図である。
【００３１】
上肢の幻肢痛がある患者１０名を被験者として、画面と音による合図に合わせて幻肢側の手を開く又は握る運動を想起してもらう運動課題を実行してもらった。運動の想起の実行手順については以下のとおりである。
【００３２】
まず、手を開く又は握るという、想起する運動の内容を指示する画面Ｄ１０Ａ又は画面Ｄ１０Ｂを被験者に提示した（ステップＳ１０）。
【００３３】
想起する運動の内容を被験者に１秒間提示した後、ステップＳ１０で指示した運動の想起の実行２秒前であることを示す画面Ｄ２０に切り替え、この切り替えと同時に予告音を鳴らした（ステップＳ２０）。
【００３４】
ステップＳ２０の開始から１秒後、ステップＳ１０で指示した運動の実行１秒前であることを示す画面Ｄ３０に切り替え、この切り替えと同時に再び予告音を鳴らした（ステップＳ３０）。
【００３５】
ステップＳ３０の開始から１秒後、ステップＳ１０で指示した運動の想起の実行のタイミングであることを示す画面Ｄ４０に切り替え、この切り替えと同時に合図音を鳴らした（ステップＳ４０）。被験者は、画面Ｄ４０の表示及び合図音に合わせてステップＳ１０で指示された運動の想起を実行した。画面Ｄ４０の表示はステップＳ４０の開始の０．５秒後に停止し、固視点（十字の記号）を示す画面Ｄ５０に切り替えた（ステップＳ５０）。なお、被験者は、各運動の想起をできるだけ短い時間で終わるように指示されている。
【００３６】
画面Ｄ５０が３秒間表示されるとステップＳ２０に戻って同じ指示内容で再びステップＳ５０が実行された。このようにして、同じ運動の想起を被験者に４回繰り返されて、運動課題が１回実行されたことになる。
【００３７】
上記のステップＳ１０からステップＳ５０からなるこの運動課題を全部で１０回、各回で無作為に選ばれたいずれかの運動で各被験者に実行してもらった。
【００３８】
またさらに、各被検者に健常肢でもこの運動課題を同様に実行してもらった。ただし、健常肢では運動の想起ではなく、手を実際に動かしてもらった。
【００３９】
一方、幻肢及び健常肢それぞれでの上記の手順の実行と並行して、各被験者の脳磁界信号の計測を実施した。具体的には、各被験者の頭部の８４箇所で脳磁界信号を計測した。
【００４０】
得られた各チャネルの脳磁界信号は、ＶＢＭＥＧ法（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  ｂａｙｅｓｉａｎ  ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ  ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）によって皮質電流に変換され、ステップＳ４０における運動開始から５００ミリ秒の時間幅で時間平均し、各被験者の安静時の皮質電位でｚ−ｎｏｒｍ化（規格化）した。最後にｚ−ｎｏｒｍ化した各被験者の皮質電位の平均を算出して、運動開始後の脳表の各部位での皮質電位の変化を分析した。また、手を開く運動の実行時の皮質電流と手を握る運動の実行時の皮質電流とを一元配置分散分析を用いて比較した。この試験の分析によって得られた知見を簡単にまとめると以下のとおりである。
【００４１】
１．幻肢の運動想起時には幻肢の対側の感覚運動野で、健常肢での運動時には健常肢の対側の感覚運動野で皮質電位が増強した。
【００４２】
２．皮質における脳活動は２種類の運動間で差異が見られた。この差異は、幻肢の運動想起時においても見られた。
【００４３】
３．健常肢の運動情報も幻肢の運動情報も、それぞれの対側の感覚運動野に多く保持された。
【００４４】
次いで発明者らは、脳磁界信号から被験者が想起又は実行した運動の種類を推定するためのデコーダを作成した。この作成には、被験者が幻肢の運動を想起している状態の感覚運動野における皮質電流の時間平均をサポートベクターマシンの入力として用いた機械学習を実施した。これにより作成されたデコーダを、以下では幻肢デコーダという。また被験者が健常肢の運動を実行している状態の皮質電流についても同様に用いて機械学習を実施した。これにより作成されたデコーダを、以下では健常肢デコーダという。各デコーダは、１０分割交差検定をネストで実施して評価した。結果として、幻肢デコーダ及び健常肢デコーダのいずれでも同等の高い正答率（それぞれ６６．０±１０．５、７７．８±７．５９）が得られた。このようにして得られたデコーダを、発明者らは義手の操作に用いられるＢＭＩでの、脳磁界信号のリアルタイムの解読に用いることにした。
【００４５】
次に発明者らは、デコーダを含むＢＭＩを用いた義手の操作を訓練する訓練課題を含む試験を上記の運動課題と同じ被験者で実施した。図２はこの試験の流れを示すフロー図である。試験の詳細は次のとおりである。
【００４６】
まず各被験者に、上記で図１を参照して説明した運動課題と同様に、画面と合図音による指示に従って幻肢側の手の２種類の運動、つまり手を開く運動及び握る運動を想起してもらった（ステップＳ１１０）。この運動課題の実施時に脳磁界信号を計測した。次に、各被験者にはＶＡＳ（ｖｉｓｕａｌ  ａｎａｌｏｇ  ｓｃａｌｅ、視覚的評価スケール）による幻肢痛の評価をしてもらった（ステップＳ１２０）。
【００４７】
次に、各被験者は、幻肢側の手を開いたり握ったりするつもりで義手を１０分間操作して、できるだけその操作に習熟するよう指示が与えられた（ステップＳ１３０）。この義手は機械的に幻肢側の手の運動を模することができ、ＢＭＩから出力される信号に従って動作する。この訓練課題は、幻肢の運動の想起、及びこれに並行しての脳磁界信号の計測という点では運動課題と同じであるが、ＢＭＩを介して操作される義手の動きが視覚的なフィードバックとして被験者に与えられる点で運動課題とは異なる。なお、このステップＳ１３０の訓練は、ニューロフィードバックの一手法であるＤｅｃＮｅｆ（ｄｅｃｏｄｅｄ  ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ）の原理を利用したものである。
【００４８】
ここで発明者らは、上記のＢＭＩに３種類のデコーダを用いた。ひとつは幻肢デコーダであり、もうひとつは健常肢デコーダである。つまりこれらは上記で作成したデコーダである。さらにもうひとつは、ランダムなデータから作成したデコーダである（以下、ランダムデコーダという）。各被験者には、これらのデコーダのいずれかを含むＢＭＩで上記の訓練課題を実施してもらった。なお、使用するデコーダに種類があることは被験者に知らされていない。また、各被験者には異なるデコーダを含むＢＭＩで日を変えて訓練課題を実施してもらった。デコーダの使用順序は、被験者間でランダムに変更した。
【００４９】
各デコーダでの訓練課題の終了後には、再びＶＡＳで幻肢痛の評価をしてもらい（ステップＳ１４０）、その後、フィードバックのない運動課題を再び幻肢で実施してもらった（ステップＳ１５０）。また、この運動課題の実施時にも脳磁界信号を計測した。なお、ステップＳ１１０とステップＳ１５０、及びステップＳ１２０とステップＳ１４０が、それぞれ同内容のステップであるため、ステップＳ１３０より前の各ステップに関してはＰｒｅ−ＢＭＩ、ステップＳ１３０より前のステップに関してはＰｏｓｔ−ＢＭＩと呼んで区別する。
【００５０】
上述のとおり、各被験者には３種類のデコーダすべてで訓練課題を実行してもらうため、すべての種類のデコーダでステップＳ１３０を実行するまでこの流れを繰り返した（ステップＳ１６０）。
【００５１】
発明者らは、ステップＳ１１０及びステップＳ１５０で取得した皮質電流に基づいて、Ｐｒｅ−ＢＭＩの運動課題の実施時の被験者の脳活動と及びＰｏｓｔ−ＢＭＩの運動課題の実施時の被験者の脳活動とを比較した。図３は、この試験によって得られた、脳活動の状態を皮質電流に基づいてデコーダの種類ごとに示す脳表図である。上２行は、幻肢の２種類の運動に関するＦ値の各被験者の平均を示す。２行のうち上段は、Ｐｒｅ−ＢＭＩ、下段はＰｏｓｔ−ＢＭＩのＦ値を濃淡で示す。また、３行目はＰｏｓｔ−ＢＭＩからＰｒｅ−ＢＭＩを減じて得た、上２行のＦ値の差を濃淡で示す。なお、各脳表図は左側が左脳を示し、左上の脳表図に付された破線は、左脳表上の感覚運動野のおおよその位置と範囲を示す。また、幻肢は右上肢で揃えている。
【００５２】
この訓練課題の実施前後の脳活動の比較から得られた知見を簡単にまとめると以下のとおりである。
【００５３】
１．幻肢デコーダを用いるＢＭＩでの訓練課題の実施後は、幻肢の対側の感覚運動野のＦ値が上昇した。これは、この訓練課題の実施によって幻肢の運動の想起に対応する脳活動が活性化されていることを示す。なお、ランダムデコーダを用いるＢＭＩでの訓練課題の実施後には、感覚運動野でのＦ値の上昇が見られなかった。
【００５４】
２．健常肢デコーダを用いたＢＭＩでの訓練課題の実行後は、幻肢の対側の感覚運動野のＦ値が低下した。これは、この訓練課題の実施によって幻肢の想起に対応する従来の脳活動が弱まったことを示す。
【００５５】
この上記２のような結果に至るのは、次の理由によるものと考えられる。すなわち、この訓練課題では、脳活動（を示す信号）から健常肢の運動を推定するデコーダが用いられている。ここで、幻肢を動かすつもりで義手を操作するようにとの指示に従う被験者は、幻肢を動かそうとする意図を持っている。しかし、義手をうまく操作するには健常肢を運動させるための脳活動がなされる必要がある。このため、被験者の脳では、幻肢を動かすつもりで健常肢を運動させるための脳活動がなされるという学習がなされ、これにより、幻肢を動かすために幻肢の運動を想起することで起こる従来の脳活動のパターンが弱められる。
【００５６】
このように、ＢＭＩを用いた訓練において、この訓練に用いるデコーダを患者には知らせずに変えることで、幻肢の運動の想起に対応する脳活動を弱めるよう変化させることができる。
【００５７】
また、使用するデコーダによって、被験者の幻肢痛にも有意な差が見られた。
【００５８】
図４は、ＶＡＳで得られた痛みの評価値の、訓練課題の前後での変化を示すグラフである。この図から、幻肢デコーダを使用した訓練課題の実施の前後では幻肢痛は強まり、幻肢デコーダを使用した訓練課題の実施の前後では、幻肢痛が弱まったことがわかる。なお、ランダムデコーダを使用した訓練課題の実施の前後では痛みに大きな変化は見られなかった。
【００５９】
図５は、訓練課題前後のＶＡＳによって得られた痛みの評価値の差分と脳表での上記のＦ値の差分との相関、及び当該訓練課題前後の痛みの評価値の差分と運動時の平均電流の差分との相関を示す脳表図である。色の濃いほうが正の相関を示す。この図から、幻肢の対側感覚運動野では、痛みの増加とＦ値の増加との間に正の相関が見られる。一方、痛みの増加と訓練課題前後での運動時の電流の差分との間には特に強い相関は見られない。
【００６０】
このように、幻肢痛の変化は、対側の感覚運動野における運動情報の変化と相関している。
【００６１】
以上、上記の試験を通じて得た知見をもう一度簡単にまとめると以下のとおりである。
【００６２】
１．従来は脳活動において、目標とされる特定パターンを誘起、強化する訓練として用いられてきたニューロフィードバックの一手法であるＤｅｃＮｅｆにおいて、使用するデコーダを変えることで、脳活動に起こる可塑的変化を制御することができる。より具体的には、特定の脳活動パターンを弱めることができる。
【００６３】
２．幻肢の運動意図に結びついていた幻肢の対側感覚運動野の活動を弱めるよう可塑的変化を誘導することで、幻肢痛の軽減が可能である。
【００６４】
次に、これらの知見に基づいて至った本発明の実施の形態を、例を用いて説明する。
【００６５】
（実施の形態）
［脳活動訓練システムの構成］
図６は、本発明の一実施の形態における脳活動訓練システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態における脳活動訓練システム１０は、脳信号計測装置１００と、活動状態推定装置２００と、提示装置３００とを備える。
【００６６】
脳信号計測装置１００は、脳活動訓練システム１０のユーザの脳活動の状態を示す脳信号を測定する。ここでいうユーザとは、脳活動訓練システム１０を用いて脳活動の訓練を受ける者であり、例えば被験者として上述された幻肢痛の患者等、脳活動に起因する病気の患者であってもよい。
【００６７】
このような脳信号計測装置１００としては、例えば脳磁計を用いることができる。脳磁計は、複数の超電導量子干渉計（ＳＱＵＩＤ：ｓｕｐｅｒｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｄｅｖｉｃｅ）を備え、複数の位置における脳磁界信号を上記の脳信号として測定し取得するものであることが好ましい。また、脳信号計測装置１００としては、頭皮上に複数の電極を貼付して脳波を計測する頭皮脳波計が用いられてもよい。また、電極を脳表上へ直接留置して皮質脳波を計測する頭蓋内脳波計が用いられてもよい。さらに別の例としては、機能的核磁気共鳴装置又はＮＩＲＳ（ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）脳計測装置が用いられてもよい。
【００６８】
脳信号計測装置１００は、例えば計測部１１０、増幅部１２０、及びアナログ−デジタル（ａｎａｌｏｇ−ｄｅｇｉｔａｌ、以下、及び図ではＡ／Ｄと表記）変換器１３０を備える。
【００６９】
計測部１１０は、脳信号を生体から読み取るセンサであり、上記に例示した装置によって異なる。例えば脳磁計であればＳＱＵＩＤであるし、脳波計であれば電極である。
【００７０】
増幅部１２０は、計測部１１０が出力する信号を増幅する。例えばオペアンプを備える増幅回路などで実現される。
【００７１】
Ａ／Ｄ変換器１３０は、信号が示すアナログ量のデジタル値への変換を行う。例えばアナログ−デジタル変換回路等の電子回路で実現される。
【００７２】
脳信号計測装置１００が計測した脳信号は、活動状態推定装置２００へ出力される。なお、活動状態推定装置２００へ出力される前に必要に応じて脳信号計測装置１００において信号処理がなされてもよい。例えばノイズフィルタを用いてノイズが低減されてもよいし、バンドパスフィルタを用いて特定の周波数帯域の信号のみに絞られてもよい。
【００７３】
活動状態推定装置２００は、信号入力部２１０、プロセッサ２２０、記憶部２３０、及び信号出力部２４０を備える電子計算機を用いて実現される。信号入力部２１０を通じて脳信号計測装置１００からの脳信号の入力を受け、プロセッサ２２０が、記憶部２３０に記憶されたプログラムを実行してこの脳信号に所定の処理をする。この所定の処理を実行するのが特徴量抽出部２２３、及び推定部２２５である。この処理の結果は、記憶部２３０に保存されたり、信号出力部２４０を介して後述の提示装置３００へ出力される。所定の処理の内容については、後述する脳活動訓練システム１０の動作の説明の中で述べる。プロセッサ２２０はさらに制御部２２１を含み、記憶部２３０の読み書きや活動状態推定装置２００の信号の入出力等、活動状態推定装置２００の動作全体を制御する。その他、例えば図１に示される運動課題の実施時に、後述の提示装置３００を用いて画面Ｄ１０Ａ、１０Ｂ〜Ｄ５０をユーザに提示してもよい。
【００７４】
提示装置３００は、活動状態推定装置２００による処理の結果に基づく信号の入力を受け、この信号に応じてユーザに視覚的なフィードバックを提示する。
【００７５】
提示装置３００は、例えばディスプレイ等の表示装置である。図６では表示部３１０Ａを備える第１提示装置３００Ａがこの表示装置に該当する。この場合、上記の視覚的に提示されるフィードバックとは、表示部３１０Ａに表示される画像である。なお、表示装置はディスプレイのような表示専用の装置に限定されない。例えばタブレット型コンピュータのように、表示部である画面を備える情報処理端末であってもよい。
【００７６】
また、提示装置３００はこの信号に応じて機械的に動作する模擬装置であってもよい。ここでいう模擬装置とは、例えば手、指、足等の身体の一部の動作を模擬することができる義肢であってもよい。図６では、駆動部３１０Ｂを備える第２提示装置３００Ｂがこの模擬装置に該当する。この場合は、動作する機械の動き及び形状がユーザに視覚的に提示されるフィードバックである。なお、手や指の動きを模擬することができる模擬装置は義肢には限定されない。例えば人型ロボットの手の部分によって手や指の動きが模擬されてもよい。
【００７７】
脳活動訓練システム１０は、提示装置３００としては、第１提示装置３００Ａ又は第２提示装置３００Ｂのいずれかを備えていればよい。
【００７８】
［脳活動訓練システムの動作］
次に、上記のように構成された脳活動訓練システム１０の動作について説明する。以下の説明では、幻肢痛の患者であるユーザが脳活動訓練に脳活動訓練システム１０を使用するケースを例に用いて説明する。なお、理解を簡単にするために、以下ではユーザは右手が欠損又は機能不全の患肢であり、右手に幻肢痛をもち、対側の左手は健常肢であるとの想定に基づいて説明する。
【００７９】
図７は、脳活動訓練システム１０の動作の概要を示すフロー図であり、または、脳活動訓練システム１０を用いた脳活動訓練方法の手順を示すフロー図であるとも言える。
【００８０】
この脳活動訓練方法は、上記の「本発明の基礎となった知見」の節で説明したようにＤｅｃＮｅｆの原理を利用したものである。したがって、ユーザの脳信号から当該ユーザが想起している運動の種類を推定するためのデコーダを用意する必要がある。
【００８１】
まず、脳活動訓練システム１０では、このデコーダを生成するための脳信号を取得するために、運動課題を実施しているユーザの脳信号を、脳信号計測装置１００を用いて計測する（ステップＳ２００）。なお、ステップＳ２００で脳信号計測装置１００が計測する脳信号は、以降のステップで計測される脳信号と区別するために第１脳信号とも以下では表記する。この運動課題は、図１を参照して上述したものと同じであるため、詳細の説明は省略する。なお、第１脳信号を取得する際に実施される運動課題において運動の想起の対象である部位（第１部位）は、患肢の対側肢であって健常肢である。この例では健常肢側の左手を握る又は開くという運動をするものと想定する。ただし、後の訓練課題で、義肢等の制御のための信号が健常肢に関するデータのみに基づく推定によって生成されているとユーザに悟られることを確実に防ぐために、必要に応じて幻肢でも同様の運動課題を実施してもよい。計測された第１脳信号は、脳信号計測装置１００から活動状態推定装置２００へ出力される。
【００８２】
なお、本実施の形態は幻肢痛の患者がユーザである場合を例に説明しているため、運動課題を実施するユーザの脳信号を用いてデコーダが生成されるが、運動課題に代えて、運動以外のユーザの随意的な活動の課題が用いられてもよい。例えば視覚等の知覚による認知課題、又は想起課題等であってもよい。したがって、デコーダを用いて推定されるのは第１部位の運動の種類に限定されず、上記に挙げたような運動以外の活動の種類（又は、ある活動が実行されているか否かという状態）の推定にも用いられる。
【００８３】
次に、第１脳信号の入力を受けた活動状態推定装置２００において、特徴量抽出部２２３が第１脳信号の特徴量を抽出する（ステップＳ３００）。なお、「本発明の基礎となった知見」の記載では、脳磁界信号を変換して得られた皮質電流の時間平均がこの特徴量に該当するが、利用可能な特徴量はこれに限定されない。例えば脳信号計測装置１００から入力された脳信号そのものの時間平均でもよいし、皮質電流の所定の周波数帯（例：８−１３Ｈｚ、１３−２５Ｈｚ、８０−１５０Ｈｚ等）のパワー若しくは位相でもよく、又はこれらが組み合わせて用いられてもよい。
【００８４】
特徴量の抽出は、例えば各種の運動の実行（図１のステップＳ４０）のタイミングの前後で重なる複数の時間窓に（例えば２００ミリ秒間隔で始まる５００ミリ秒長の時間窓）ついてされる。図８は、この例を図示したものである。なお、この時間窓の幅は５００ミリ秒に限定されず、連続する２つの時間窓の始期の間隔も２００ミリ秒に限定されない。いずれも課題によって変えられてもよい。
【００８５】
次に活動状態推定装置２００において、特徴量抽出部２２３がこの特徴量を用いてデコーダを生成する（ステップＳ４００）。この生成のために、特徴量抽出部２２３は、第１部位の活動の種類又は状態を示す第１部位活動情報をさらに複数取得して、特徴量と対応付ける。ここでいう第１部位活動情報とは、この例における運動課題で言えば、ユーザがしている健常肢の運動の種類を示す情報、すなわち、ユーザが右手を握る動作をしている状態を示す情報、及び健常肢の手を開く動作をしている状態を示す情報が挙げられる。このような情報としては、例えば制御部２２１が提示装置３００を介して運動課題におけるユーザへの指示の画面（例：図８の画面Ｄ４０）を提示している場合には、この画面に提示されている運動の指示とそのタイミングの情報が利用できる。あるいは、健常肢の運動であれば、その健常肢に動き検知のセンサを着けたり、触覚センサに触れさせるような運動を課題としたりして、各センサからの出力を同様の情報として利用することができる。なお、活動が１種類のみである場合は、その活動が行われているか否かの状態のみを示す情報であってもよい。上記の特徴量と時間軸上で対応する第１部位活動情報とを対応付けて複数のデータセットが生成される。そして、この複数のデータセットを用いて機械学習をすることで、ユーザが想起している第１部位の運動を推定するデコーダが生成される。このデコーダは機械学習によって得られる分類器の一種である。ユーザの脳信号が新たに入力されると、この脳信号はこのデコーダを用いて分類されることによって、対応する第１部位の活動の状態が推定される。
【００８６】
この機械学習は、例えばサポートベクターマシンとガウス過程回帰、スパースロジスティック回帰、線形判別関数、又はカルマンフィルタなどの手法を用いて実施される。
【００８７】
このように、活動状態推定装置２００においては、特徴量抽出部２２３が第１脳信号及び第１部位活動情報を用いて、ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動の状態を推定するための情報であるデコーダを生成する。このデコーダを用いて、活動状態推定装置２００は新たに計測された脳信号から第１部位の活動の状態を推測する。生成されたデコーダは、以降の訓練課題で使用できるよう記憶部２３０に保存される（図１のデコーダ２３１）。
【００８８】
次に、ユーザに訓練課題を実施してもらう（ステップＳ５００）。
【００８９】
訓練課題の内容は、上述の「本発明の基礎となった知見」の節で説明されたものと基本的には同じである。つまり、ステップＳ４００で生成したデコーダ２３１を含むＢＭＩを用いて義手の操作をする訓練をユーザにしてもらう。このときユーザには、健常肢である第１部位ではなく、幻肢である第２部位の随意的な活動、この例では右手を開いたり握ったりする運動を想起することで義手の操作をするよう指示がなされる。また、ユーザには視覚的なフィードバックが提示装置３００を介して提示される。ただしここで用いられるデコーダ２３１は、脳信号から健常肢である第１部位の運動を推定するためのデコーダ、つまり健常肢デコーダである。図９は、訓練課題の実施例の概要を示す図である。
【００９０】
図９において、ユーザは図の左側の画像で横たわり、装置に頭部を置いている人物である。この装置は脳信号を計測する脳信号計測装置１００である。ユーザは医師等から、幻肢である第２部位の随意的な活動、この例では右手を握る又は開く運動を想起してする右手の義手の操作に習熟する訓練の指示を受けている。ユーザにはこの他、この想起に応じて発生する脳活動を示す脳信号が脳信号計測装置１００で読み取られること、読み取られた脳信号が活動状態推定装置２００である電子計算機によって解読され、その内容に応じ電子計算機が提示装置３００である義手を制御すること、その義手が動く様子をユーザ自身がリアルタイムで見て確かめることができることなどが知らされてもよい。なお、ステップＳ２００は、例えば図９における提示装置３００によるフィードバックの提示が無い状態で実施され、活動状態推定装置２００が脳信号を解読して提示装置３００を制御する代わりにデコーダを作成する。
【００９１】
ステップＳ５００においてユーザが知る情報は上記のとおりであるが、脳活動訓練システム１０は実際には以下のように動作する。
【００９２】
脳信号計測装置１００が計測する脳信号の入力を受けた活動状態推定装置２００では、特徴量抽出部２２３がこの脳信号から特徴量を抽出する。なお、ステップＳ５００で脳信号計測装置１００が計測する脳信号は第２脳信号とも以下では表記する。
【００９３】
次に活動状態推定装置２００では、推定部２２５がステップＳ４００で生成されたデコーダ２３１を用いて、この抽出された特徴量に基づいて、第２脳信号に対応するユーザの活動を推定する。そして推定部２２５はさらに、この推定された活動に応じた動作を提示装置３００にさせるための制御信号（第２部位活動信号）を、信号出力部２４０を介して提示装置３００に送信する。
【００９４】
ここで、デコーダ２３１は上述のとおり健常肢デコーダであり、脳信号から健常肢の運動を推定するためのデコーダである。つまりこの例においては、デコーダ２３１は、左手の対側である右脳の感覚運動野で活性化する脳活動を示す脳信号を解読して左手のある種類の動きを推定するためのデコーダである。しかし、ユーザが指示どおりに右手の運動を想起している時に発生する脳信号は、幻肢の対側である左脳の感覚運動野で活性化する脳活動を示す信号である。したがって、推定部２２５は、この脳信号を解読しても手の運動を推定しない。
【００９５】
しかし例えば、何らかのはずみで、幻肢である右手を動かす意図を持っているユーザから左手の運動、例えば左手を握ることを想起するときに発生する脳信号、またはこれに近い特徴量が抽出される脳信号が発せられたとする。この脳信号を第２脳信号として受けた推定部２２５は、この第２脳信号に対応する、第１部位である左手を握る運動を推定する。
【００９６】
このとき、推定部２２５はこの推定された第１部位の活動、この例では左手を握る運動に基づいて、ユーザに視覚的なフィードバックを提示するために提示装置３００である義手に制御信号を送信する。ただし、このフィードバックは左手を握る運動としてではなく、第２部位の活動、つまり幻肢側の手、つまり右手（の動作を模擬する義手）を握る運動として提示される。この制御信号を本願では第２部位活動信号と呼んでいるのはこのためである。
【００９７】
提示装置３００は、第２部位活動信号に応じて動作する。この例では義手であって、駆動部３１０Ｂを備える上記の第２提示装置に該当する。したがって、提示装置３００は、第２部位活動信号に応じて第２部位の運動を模擬するよう機械的に動作する。提示装置３００が表示部３１０Ａを備える第１提示装置であれば、第２部位活動信号に応じて第２部位の運動を模した画像を表示する。なお、ユーザによる幻肢の運動の想起からこのフィードバックまでは、極力少ないタイムラグ、できればリアルタイムでなされるのが望ましい。
【００９８】
ユーザはこの義手を動作させることに成功した旨を示すフィードバックを受けて義手を操作する要領を学習する。以降、意図した幻肢の運動のとおりに義手を操作する試行を所定の時間反復継続する。このとき、ユーザは不知であるが、義手をうまく操作するために、ユーザは脳表で健常肢での対応する運動をする際の脳活動を発生させている。
【００９９】
脳活動訓練システム１０の動作、及び脳活動訓練システム１０を用いた脳活動訓練方法の手順は以上で終了する。
【０１００】
（効果）
以上の過程を経てユーザが義手の操作にいくらかでも上達している場合、ユーザの脳活動のパターンは訓練前と比べて変化していると考えられる。すなわち、上記の「本発明の基礎となった知見」に基づけば、ユーザの幻肢の運動意図に結びついていた幻肢の対側感覚運動野の活動が訓練前に比べて弱くなっている。これにより、従来は治療困難であった幻肢痛の軽減が可能である。
【０１０１】
また、ここまでの説明では脳活動訓練システム１０、及び脳活動訓練システム１０を用いた脳活動訓練方法を幻肢痛の患者の訓練に適用するケースを例に説明したが、これらの適用可能性はこの例に限定されない。他の好ましくない、又は異常な脳活動による痛みや運動障害等の機能不全を起こす神経疾患の治療において、この脳活動を弱めることが有効であれば脳活動訓練システム１０、及び脳活動訓練システム１０を用いた脳活動訓練方法が適用可能である。例えばジストニアの治療への適用が考えられる。より一般化して言えば、第１部位がユーザの健常肢であり、第２部位が当該健常肢の対側肢であって少なくとも一部が欠損しているか又は運動機能が不全である場合、脳活動訓練システム１０、及び脳活動訓練システム１０を用いた脳活動訓練方法が有効に適用可能である。
【０１０２】
（変形例等）
以上、本発明の一態様に係る脳活動訓練システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものも、本発明の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【０１０３】
例えば、第１脳信号からのデコーダの作成、及びデコーダを用いての第２脳信号からのユーザの活動の推定には、各脳信号の特徴量が用いられているが、例えば信号波形又は皮質電位を示す画像のパターンマッチングによって行われてもよい。
【０１０４】
また、上記では義肢の動き及び形状を例に説明した、提示装置３００によってユーザに視覚的に提示される第２部位の活動は、義肢以外のものを用いても提示可能である。例えば義肢に匹敵する可動性能は無くても、少なくとも訓練で実行される第２部位の動きを機械的に模擬することができる模擬装置であればよい。なお、義肢を用いる場合は、例えばユーザが幻肢痛の患者である場合に、当該ユーザは義肢を操作するための脳活動の訓練と幻肢痛の緩和のための脳活動の訓練とを同時にすることができる。
【０１０５】
また、上記の第１提示装置３００Ａが表示する第２部位の動作を模して動く画像は、義肢や上記の模擬装置の画像でもよいし、ユーザ自身の患肢の対側肢である健常肢の画像の左右を反転させた画像を用いてもよい。
【０１０６】
また、上各実施の形態における脳活動訓練システムが備える構成要素の一部を、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）で構成してもよい。
【０１０７】
システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１０８】
なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、あるいはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。
【０１０９】
また、本発明の態様は、上記のような脳活動訓練システム又は当該脳活動訓練システムを用いた脳活動訓練方法に限定されず、例えば脳活動訓練方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。また、そのようなコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。
【０１１０】
なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。上記実施の形態の脳活動訓練システムを実現するソフトウェアは、例えば次のようなプログラムである。
【０１１１】
すなわち、このプログラムは、ユーザの脳活動の状態を示す脳信号を計測する脳信号計測装置及び前記ユーザの身体の活動を視覚的に提示可能な提示装置と通信可能に接続される電子計算機に、身体の一部である第１部位において随意的な活動をしている前記ユーザの脳活動の状態を示す、前記脳信号計測装置が計測した第１脳信号と、前記第１部位の活動を示す複数の第１部位活動情報とを用いて、前記ユーザの脳活動の状態を示す脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定するための情報であるデコーダを生成させ、前記第１部位とは異なる部位である第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザの脳活動を示す、前記脳信号計測装置が計測した第２脳信号の入力を受けながら、前記デコーダを用いて前記第２脳信号に対応する前記第１部位の活動を推定させ、かつ、推定された前記第１部位の活動を、前記第２部位の随意的な活動を想起している前記ユーザに対して、前記提示装置に前記第２部位の活動として視覚的に提示させるための第２部位活動信号を前記提示装置へ出力させるプログラムである。
【０１１２】
さらに、本発明は上述した実施の形態又は変形例に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、実施の形態又は変形例にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、幻肢痛をはじめとする、脳活動の異常から生じる神経難病に対する治療効果を奏する装置として利用可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０  脳活動訓練システム
１００  脳信号計測装置
１１０  計測部
１２０  増幅部
１３０  Ａ／Ｄ変換器
２００  活動状態推定装置
２１０  信号入力部
２２０  プロセッサ
２２１  制御部
２２３  特徴量抽出部
２２５  推定部
２３０  記憶部
２３１  デコーダ
２４０  信号出力部
３００  提示装置
３００Ａ  第１提示装置
３００Ｂ  第２提示装置
３１０Ａ  表示部
３１０Ｂ  駆動部
【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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【図８】
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【図９】
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