(57)【要約】【課題】脳波診断に用いる測定電極の数を減らして被験者の負担を少なくする。【解決手段】国際１０−２０法標記上のＴ５、Ｔ６の位置に測定電極を配置し、これら測定電極から得た脳波データを入力部１１で受け取り、位相解析部でＶ−ｄＶ／ｄｔの位相解析データとし、特徴量算出部１３でアスペクト比、Ｖ最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比から選択した組の特徴量を用いマハラノビス距離をマハラノビス距離算出部１６で算出する。マハラノビス距離に基づいて脳波の以上を判別して判別結果を出力する。【選択図】　図１
2004135829.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列脳波データを入力する入力手段と、
前記時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析手段と、
前記位相解析手段によって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出手段と、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成手段と、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出手段と、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定手段と、
前記判定手段における、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力手段とを有し、
脳波測定に用いる検査電極として２個の電極のみを用いることを特徴とする脳波診断装置。
【請求項２】
前記検査電極の配置位置は、国際１０−２０法におけるＴ５ならびにＴ６のみを用いる請求項１記載の脳波診断装置。
【請求項３】
前記特徴量算出手段は、特徴量として、Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における脳波軌跡のアスペクト比の算出を行う請求項１または２記載の脳波診断装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段は、特徴量として、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における、Ｖ軸上のＶ値の絶対値の最大値の算出を行う請求項１、２または３記載の脳波診断装置。
【請求項５】
前記特徴量算出手段は、特徴量として、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における、サブ回転数（位相平面上で原点を含まない回転の数）と総回転数の比の算出を行う請求項１、２、３または４記載の脳波診断装置。
【請求項６】
前記特徴量算出手段は、特徴量として、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面におけるＲＬ／ＵＢ分布比（位相平面を左右上下の４象限に分け、左右の２象限における脳波軌跡のサンプル数と上下の２象限における脳波軌跡のサンプル数の比）を算出する請求項１、２、３、４または５記載の脳波診断装置。
【請求項７】
前記特徴量算出手段は、特徴量として、Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における、Ｖ軸上のＶ値の絶対値の最大値、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における、前記サブ回転数と総回転数の比、および、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における前記ＲＬ／ＵＢ分布比のみを算出する請求項１または２記載の脳波診断装置。
【請求項８】
前記アスペクト比は、前記Ｖ軸ヒストグラムの絶対値の最大値と、前記ｄＶ／ｄｔ軸ヒストグラムの絶対値の最大値との比である請求項４記載の脳波診断装置。
【請求項９】
前記アスペクト比は、前記Ｖ軸ヒストグラムの絶対値の平均値と、前記ｄＶ／ｄｔ軸ヒストグラムの絶対値の平均値との比である４記載の脳波診断装置。
【請求項１０】
前記アスペクト比は、前記Ｖ軸ヒストグラムの分散と、前記ｄＶ／ｄｔ軸ヒストグラムの分散との比である請求項４記載の脳波診断装置
【請求項１１】
前記基準空間として、基準学習データにおける前記特徴量の分散、平均、相関行列の逆行列を用いる請求項１〜１０のいずれかに記載の脳波診断装置。
【請求項１２】
前記特徴量と、前記基準空間との分離指標として、マハラノビス距離を用いる請求項１〜１１のいずれかに記載の脳波診断装置。
【請求項１３】
時系列脳波データを入力する入力ステップと、
前記時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析ステップと、
前記位相解析ステップによって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成ステップと、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出ステップと、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力ステップとを有し、
脳波測定に用いる検査電極として２個の電極のみを用いることを特徴とする脳波診断方法。
【請求項１４】
脳波測定に用いる検査電極として２個の電極のみを用いて入力された時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析ステップと、
前記位相解析ステップによって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成ステップと、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出ステップと、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させるために用いることを特徴とする脳波診断用コンピュータプログラム。
【請求項１５】
時系列脳波データを入力する入力手段と、
前記時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析手段と、
前記位相解析手段によって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出手段と、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成手段と、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出手段と、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定手段と、
前記判定手段における、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力手段とを有し、
脳波測定に用いる検査電極として１０個未満の電極を用いることを特徴とする脳波診断装置。
【請求項１６】
前記脳波測定に用いる検査電極は、国際１０−２０法におけるＴ５およびＴ６を少なくとも含む請求項１６記載の脳波診断装置。
【請求項１７】
時系列脳波データを入力する入力ステップと、
前記時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析ステップと、
前記位相解析ステップによって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成ステップと、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出ステップと、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力ステップとを有し、
脳波測定に用いる検査電極として１０個未満の電極を用いることを特徴とする脳波診断方法。
【請求項１８】
前記脳波測定に用いる検査電極は、国際１０−２０法におけるＴ５およびＴ６を少なくとも含む請求項１６記載の脳波診断方法。
【請求項１９】
脳波測定に用いる検査電極として１０個未満の電極を用いて入力された時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析ステップと、
前記位相解析ステップによって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成ステップと、
前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出ステップと、
前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させるために用いることを特徴とする脳波診断用コンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記脳波測定に用いる検査電極は、国際１０−２０法におけるＴ５およびＴ６を少なくとも含む請求項１６記載の脳波診断用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は脳波データを用いて、躁鬱病、癲癇等の精神神経疾患を自動的に診断する脳波診断技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の脳波診断は、膨大な時系列脳波データを熟練した医師が視覚により判定しており、医師の主観により判断が異なる、あるいは、熟練した医師以外の者で作業を代行できない等の不都合が生じていた。また、例えば癲癇を罹患している患者の診断で扱う脳波データは、いつ発作が起こるか分からないという理由から２４時間分のデータを採取し、解析を行う必要がある。そのため、長時間にわたって通常１６個から２０個の脳波測定電極を装着された患者に多大な忍耐を強いると同時に、膨大なデータを対象に人手で診断を行う必要性があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、このような問題を鑑みてなされたものあり、脳波測定時の患者の負担を軽減し、熟練した医師でなくとも簡便な方法で異常脳波の判別ができる脳波診断技術を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は上述の目的を達成するために特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。
【０００５】
本発明者は、鋭意研究を行い、より少ない電極を用いて、脳波診断を行う手法を開発した。従来、多数の電極を所望の多数の位置に接触させて初めて正確な脳波の分析が可能であると考えられていた。本発明者が、研究したところ、多数の電極を頭部に接触させなくとも、２点の電極からの脳波測定によって十分に有益な脳波診断の情報を得ることができることが判明した。
【０００６】
本発明は、測定電極として左右対称な位置に存在する２点の電極から脳波を測定し、位相空間解析によって得られる特徴量を用いて異常脳波を判別する。
【０００７】
電極の２点の位置としては国際１０−２０法におけるＴ５およぼＴ６位置が好ましい。接地電極は耳たぶに配置した。Ｔ５およびＴ６の電極に対する接地電極を１つにまとめて一方の耳たぶに配置しても良い。
【０００８】
位相空間解析によって生成する特徴量としては、（１）Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における脳波軌跡のアスペクト比、（２）前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における、Ｖ軸上のＶ値の絶対値の最大値、（３）前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における、サブ回転数（位相平面上で原点を含まない回転の数）と総回転数の比、および、（４）前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面におけるＲＬ／ＵＢ分布比（位相平面を左右上下の４象限に分け、左右の２象限における脳波軌跡のサンプル数と上下の２象限における脳波軌跡のサンプル数の比）のうちの２種類以上の特徴量を用いることが好ましい。
【０００９】
なお、位相空間解析以外の手法例えば周波数解析結果から得た特徴量を併せて用いることもできる。
【００１０】
より好ましくは、Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上における、Ｖ軸上のＶ値の絶対値の最大値、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における、前記サブ回転数と総回転数の比、および、前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面における前記ＲＬ／ＵＢ分布比のみを特徴量そして選択する。
【００１１】
さらに、本発明を詳細に説明する。
【００１２】
本発明に係る特徴量算出の一つ目の方法は、時系列脳波データに対して位相解析を行い得られた位相平面上で前記特徴量を算出するものである。すなわち、時系列の大脳誘発電位Ｖを、Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上にプロットし、得られた脳波軌跡に対して解析を行う。前記Ｖ軸と前記脳波軌跡との交点の集合を｛Ｖ０｝、前記ｄＶ／ｄｔ軸と前記脳波軌跡との交点の集合を｛ｄＶ／ｄｔ０｝と定義する。
【００１３】
この時、アスペクト比の第一の算出方法は、
｛Ｖ０｝におけるＶ値の絶対値の最大値｜Ｖ０｜ｍａｘと、｛ｄＶ／ｄｔ０｝におけるｄＶ／ｄｔ値の最大値｜ｄＶ／ｄｔ０｜ｍａｘを用いて
【数１】
2004135829.tif 000003
となる。
【００１４】
アスペクト比の第二の算出方法は、
前記｛Ｖ０｝におけるＶ値の絶対値の平均値｜Ｖ０｜ｍｅａｎ、前記｛ｄＶ／ｄｔ０｝におけるｄＶ／ｄｔ値の絶対値の平均値｜ｄＶ／ｄｔ０｜ｍｅａｎを用いて
【数２】
2004135829.tif 000004
となる。
【００１５】
更に、アスペクト比の第三の算出方法は、
前記｛Ｖ０｝におけるＶ値に対する分散σν０２、前記｛ｄＶ／ｄｔ０｝におけるｄＶ／ｄｔ値に対する分散σｄν／ｄｔ０２を用いて
【数３】
2004135829.tif 000005
となる。
【００１６】
Ｖ軸最大値は、前記｛Ｖ０｝におけるＶ値の絶対値の最大値｜Ｖ０｜ｍａｘの値となる。
【数４】
2004135829.tif 000006
【００１７】
サブ回転数・総回転数の比（以下サブ・総回転数比）の算出方法は次に示す通りである。
【００１８】
前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で前記脳波軌跡が原点を内部に含まないような回転した回数をサブ回転と定義し、Ｎｓｕｂとする。また、前記脳波軌跡が原点を含む含まないの如何にかかわらず回転した場合の回転した回数を総回転数と定義し、Ｎａｌｌとする。この時、サブ／総回転数比の計算は
【数５】
2004135829.tif 000007
となる。
【００１９】
次に、ＲＬ／ＵＢ分布比の算出方法は、次に示す通りである。
【００２０】
前記Ｖ軸を半時計回りに４５度回転させた軸をＶ’軸、前記ｄＶ／ｄｔ軸を反時計回りに４５度回転させた軸を（ｄＶ／ｄｔ）’軸と定義し、この二軸によって分割される位相平面上の４領域を次のように定義する。
【００２１】
位相平面上の任意の点を（ｘ，ｙ）とするとき
【数６】
2004135829.tif 000008
【００２２】
また、ここでは、位相平面上の脳波軌跡に対してサンプリングを行い、脳波軌跡を位相平面上の点の集合として捉える。
【００２３】
このとき、ＲＬ／ＵＢ分布比の算出方法は、
【数７】
2004135829.tif 000009
となる。
【００２４】
また、本発明は、例えば、精神神経科疾患の有無を判定する方法として、マハラノビス・タグチ・システム法（以下、ＭＴＳ法）を用いる。ＭＴＳ法は、人間が分類したデータを学習データとして与えることで、この学習データ集合に内在する特徴量間の相関関係を抽出し、人間の有する識別能力を反映した仮想的基準空間を生成することが可能であり、この基準空間からのマハラノビス距離に基づいてパターン認識を行う方法である。また、学習データにノイズを与えることによってロバスト性のある識別が可能となり、更には、識別結果からの特徴量の最適化を行い有効な特徴量の再抽出が可能であるという特徴をもつ手法である。ＭＴＳ法の詳細については、田口玄一；品質工学の数理、品質工学会誌、Ｖｏｌ．６，Ｎｏ．６，ｐｐ．５−１０（１９９８）に詳しい。
【００２５】
ＭＴＳ法に基づく識別は、学習データ集合から基準空間を生成し、生成した基準空間に対するマハラノビス距離により未知データが基準空間に帰属するか否かを判別するものである。
【００２６】
基準空間は、次の手順により生成される。
［ステップ１］：
学習データ集合の基準化：学習データの特徴量数がｋ、学習データ集合の要素数がｎとすると、学習データ集合の平均値ｍｊと標準偏差σｊを用いて、次の式により学習データ集合を変換し、Ｘｉｊを算出する。
【数８】
2004135829.tif 000010
［ステップ２］：
相関行列の算出：基準化された学習データ集合から相関行列Ｒを算出する。
【数９】
2004135829.tif 000011
［ステップ３：逆行列計算］：
相関行列Ｒの逆行列Ａを算出する。
【数１０】
2004135829.tif 000012
前記平均値ｍｊと標準偏差σｊ、及び、相関行列Ｒの逆行列Ａ基準空間パターンとして用いるものとする。
【００２７】
本発明では、例えば、基準空間からのどれほど離れいているかを指し示すスカラーの物理量を分離指標と定義する。本発明では、分離指標を算出する際に、例えば、マハラノビス距離を用いる。マハラノビス距離は、通常用いられるユーグリット距離と比較して、特徴量間の「相関を考慮した距離」であると言うことができる。このマハラノビス距離を用いることによって識別対象が基準空間パターンに帰属するか否かを判定することが可能になる。
【００２８】
識別対象をｙ（特徴量数ｋ）とした場合のマハラノビス距離は、次のような方法で算出することができる。
【００２９】
マハラノビス距離Ｄ２は、前記基準空間生成時に算出した学習データ集合の平均値ｍｊと標準偏差σｊに基づき前記識別対象ｙを標準化したＹを用い、次式により算出される。
【数１１】
2004135829.tif 000013
【００３０】
また、ＭＴＳ法では、各特徴量の主要因分析を行う手順が定められている。主要因分析を行うことによって識別に有効な特徴量を抽出することができる。主要因分析の手順は次に示すとおりである。
［ステップ１］：
各特徴量を直交表に割り付ける。
［ステップ２］：
直交表に基づいた基準空間の再生成する。
［ステップ３：ＳＮ比の算出］：
算出されたマハラノビス距離に基づいてＳＮ比を計算する。ＳＮ比とは、基準空間と識別サンプルの分離性を示す尺度であり、ＳＮ比が増大するということは、基準空間に属さないデータサンプルを適格に識別可能であることを示す。本発明では、ＳＮ比を次のように定義する。
【数１２】
2004135829.tif 000014
［ステップ４：特徴量の評価］：
各々の特徴量を使用した場合と使用しなかった場合のＳＮ比を算出し、要因効果図を作成する
［ステップ５：特徴量の選択］：
要因効果図に基づいて使用した場合の方がＳＮ比が低下する特徴量、要因効果の小さな特徴量を削除する。
【００３１】
本発明を行うにあたり、この主要因分析を利用して異常脳波判別に用いる測定電極ならびに特徴量を決定した。
【００３２】
さらに、本発明を説明する。
【００３３】
本発明の一側面によれば、脳波診断装置に：時系列脳波データを入力する入力手段と；前記時系列脳波データより、大脳誘発電位Ｖに対する時間微分ｄＶ／ｄｔを、前記Ｖに対してプロットしてＶ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上に脳波軌跡を形成する位相解析手段と；前記位相解析手段によって形成された前記Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上で特徴量を算出する特徴量算出手段と；当該特徴量に関する基準学習データを用いて基準空間を形成する基準空間形成手段と；前記算出した特徴量と基準空間との分離指標を算出する分離指標算出手段と；前記算出した分離指標によって、躁鬱病、癲癇などの神経疾患を含む疾患の有無を判定する判定手段と；前記判定手段における、判定結果に基づき当該被験者の疾患の有無を出力する出力手段とを設け、脳波測定に用いる検査電極として２個の電極のみを用いるようにしている。ここで「疾患の有無」とは、疾患の有無そのもののほかに、疾患の有無の可能性をも含む。
【００３４】
この構成においては、被験者の負担を抑えて脳波診断を行うことができる。電極は、例えば、ヘッドフォンやキャップ型の装着装置に配置し、有線または無線で診断装置本体に脳波測定データを供給する。電極１つごとに装着装置を用意しても良いし、電極２つをともに保持する装着装置を用意しても良い。
【００３５】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００３６】
この発明の上述の側面およびこの発明の他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下実施例を用いて詳細に説明される。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施例を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施例の脳波診断装置（脳波解析装置）を示すブロック図である。
【００３８】
測定電極Ｔ５および基準電極Ｇ１、ならびに測定電極Ｔ６および基準電極Ｇ２の二つのチャネルから得られる大脳誘発電位は入力部１１に入力される（各電極の名称は国際１０−２０法に準じている）。このときの入力データは、大脳誘発電位の時系列データである。
【００３９】
図１における位相解析部１２は、入力された２チャネルの時系列データを位相空間上の脳波軌跡に変換する。脳波軌跡は例えば図３に示すようなものである。特徴量算出部１３は、位相解析部１２によって得られた脳波軌跡から特徴量を算出する。
【００４０】
異常脳波判別に用いる基準学習脳波データ群による基準空間を作成する際には、基準空間作成部１４が特徴量算出部１３によって算出された特徴量と式７−９に従い、基準学習脳波データ群の平均、分散、相関行列の逆行列を算出し基準空間として基準空間格納域１５に格納する。
【００４１】
脳波の異常の有無を判別する場合、マハラノビス距離算出部１６が、基準空間として算出された基準学習脳波データ群の平均、分散、相関行列の逆行列と、判別対象脳波データより算出された特徴量から、式１０に従いマハラノビス距離を求める。
【００４２】
判定部１７は、マハラノビス距離に従い、判別対象脳波の正常と異常とを判別する。判定結果は、出力部１８によって出力結果格納域１９に格納される。
【００４３】
本実施例では、Ｔ５／Ｔ６の二つの測定電極を用い、位相空間解析由来のアスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を特徴量として使用して異常脳波の判別を行う。
【００４４】
本実施例の脳波診断装置は例えばパーソナルコンピュータ等のコンピュータ１００により実現でき、例えば脳波診断用プログラムを記録媒体１０１や通信手段を用いてコンピュータ１００にインストールする。
【００４５】
以下、Ｔ５／Ｔ６の二つの測定電極を用い、位相空間解析由来のアスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を特徴量として使用して異常脳波の高精度に判別できることを実証する。
【００４６】
特徴量算出部１３は、式１−７に従い、アスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ・総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を算出する。この特徴量の他に、Ｖ軸のクロス回数のヒストグラムの分布の偏りや、位相空間における左領域のサンプル値と右領域のサンプル値の比（以下ＲＬ分布比という）を用いた。さらに、フーリエ解析により得られるピーク周波数や、ピークスペクトルとセカンドピークスペクトルとの比（以下スペクトル比という）も用いた。
【００４７】
まず、良好な測定電極の位置と特徴量を決定するために、図２に示す１６点の測定電極を用いて測定を行った。測定点も含めて特徴量数を考えると図４に示すように１２８個の特徴量が存在する。図４に示した特徴量のうち、ａｓｐｅｃｔは前記アスペクト比、Ｖ＿ｍａｘは前記Ｖ軸最大値、ｌｓ＿ｃｒｏｓｓは前記サブ・総回転数比、ＲＬ＿ＵＢはＲＬ／ＵＢ分布比を表す。ｆ＿ｐｅａｋはフーリエ解析によって得られるピーク周波数の値を表す。ｐ＿ｒａｔｉｏは上述のスペクトル比を表す。ｓｋｅｗはＶ軸のクロス回数のヒストグラムの分布の偏りであり、ＲＬ＿ｒａｔｉｏは、ＲＬ分布比を表す。
【００４８】
スペクトル比ｐ＿ｒａｔｉｏは、スペクトルの最大値Ｆ１と、Ｆ１の次に最大となるセカンドピークスペクトルＦ２との比をとり
【数１３】
2004135829.tif 000015
である。
【００４９】
Ｖ軸のクロス回数のヒストグラムの分布の偏りｓｋｅｗは、前記｛Ｖ０｝のヒストグラムＨ（ｘ）と、前記｛Ｖ０｝の平均Ｖ０ｍｅａｎ、分散σν０２を用いて算出される正規分布Ｎ（ｘ）を用いて
【数１４】
2004135829.tif 000016
である。
【００５０】
ＲＬ分布比ＲＬ＿ｒａｔｉｏは、前記ＲＬ／ＵＢ分布比の算出方法を説明する時に用いた定義をそのまま用いて
【数１５】
2004135829.tif 000017
である。
【００５１】
基準学習脳波データ群として、１０秒間の正常脳波データを１９１サンプルを用意し、それをもとに正常状態に対する基準空間を作成した。
【００５２】
癲癇のデータ１６６サンプル、基準空間作成に用いた正常脳波データのうち１６６サンプルのマハラノビス距離は図５のようになった。正常脳波データと、癲癇の脳波データを分離していることが分かる。正常脳波サンプルの平均マハラノビス距離は０．９９、癲癇サンプルの平均マハラノビス距離は４．７８であり、全チャネル、全特徴量を用いた状態で異常脳波が区別できていることが分かる。しかし、この状態では測定電極１６個と基準電極２個の合計１８個の電極が必要である。
【００５３】
次に、前記癲癇データ１６６サンプルを用いて、前記主要因分析の方法を用いて主要因分析を行った。その結果、主要因特徴量は図６のようになった。図６の結果に基づき、使用するチャネルを絞り込みをおこなったが、主要因特徴量の数ならびに測定電極の配置のしやすさを考慮して、
【表１】
Ｏ１／Ｏ２
Ｔ３／Ｔ４
Ｔ５／Ｔ６
の３組を対象とし、これらから２組を用いて基準空間を作成した場合と１組のみを用いて基準空間を作成した場合に各々異常脳波の判別が可能かどうか調べた。このとき、各条件で異常脳波の最小マハラノビス距離（ＤＡ，ｍｉｎ）よりも大きなマハラノビス距離を持った正常脳波サンプル数をｎＡとし、全正常脳波サンプル数Ｎ（＝１９１）との比ｎＡ／Ｎを誤判別率Ｒとし、Ｒが５％以下を実用化の基準とした。なぜなら、正常脳波を異常脳波と判別した場合は医師の確認を行えるため許容できるが、その逆は許容できないため、各条件の基準空間を用いて算出した異常脳波を１００％判別するための閾値をＤＡ，ｍｉｎ未満に設定する必要があるからである。
【００５４】
図７に使用したチャネルの組とそのときの誤判別率Ｒ、ＤＡ，ｍｉｎを示す。図７において、Ｔ５／Ｔ６の２つのチャネルを使用した場合に誤判別率が３．１％で基準の５％を下回り、実用化可能であると判断した。
【００５５】
さらに、図７において最下行の結果はＴ５／Ｔ６のチャネルと特徴量として位相空間解析に由来する４種類だけを用いたものであるが、フーリエ解析由来の特徴量も用いた結果の３．１％よりさらに誤判別率が小さく、２．１％になっている。このときの前記正常脳波サンプル、癲癇脳波サンプルのマハラノビス距離の分布を図８に示す。
【００５６】
以上から、Ｔ５／Ｔ６の二つの測定電極を用い、位相空間解析由来のアスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を特徴量として使用することで、精度の高い異常脳波の判別を行うことが出来ることが示された。
【００５７】
なお、Ｔ５／Ｔ６のうちの一方の電極のみで高精度の脳波診断が可能であればより便利である。しかしながら、Ｔ５／Ｔ６のうちの一方の電極しか用いない場合には図９に示すように十分に高精度な診断はできなかった。この例では図１０に示す特徴量を用いた。２つの電極を用いることが、簡便でかつ高精度の脳波診断を行う上で最適であることが理解される。
【００５８】
なお、本発明は上述の実施例に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば上述実施例では、Ｔ５／Ｔ６の二つの測定電極を用い、位相空間解析由来のアスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を特徴量として使用したが、特徴量としてＶ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比の組を用いるようにしても良い。
【００５９】
図１１は、使用チャネルと１種、２種および３種の特徴量の組合せを示す。このような種々の組合せの条件下での誤判別率を図１２に示す（条件はＣｏ１〜Ｃｏ１４の１４個）。条件Ｃｏ４すなわちＶ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を用いた場合に１％という誤判別率を達成できた。このときの前記正常脳波サンプル、癲癇脳波サンプルのマハラノビス距離の分布を図１３に示す。
【００６０】
以上の説明から明らかなように、本実施例によれば、測定電極として例えばＴ５／Ｔ６の２点を用い、位相空間解析由来のアスペクト比、Ｖ軸最大値、サブ／総回転数比、ＲＬ／ＵＢ分布比を選択して特徴量として使用することで、異常脳波を区別することができる。本実施例によれば、従来の脳波測定において必要であった多数の電極ではなく、測定電極を２個のみ用いるため患者の負担を大きく減じ、かつ作業者の負担を軽減しつつ異常脳波の判別を行うことが出来る。
【００６１】
本実施例によって、Ｔ５／Ｔ６を用い、それが測定電極の数としては最小であり、その電極数によても適切な結果を得ることができることを示した。しかし、本発明では、Ｔ５／Ｔ６以外の測定電極を追加することも可能である。その場合、追加する測定電極は国際１０−２０法で用いられる電極位置ではあるが、その国際１０−２０法で用いられる電極の数よりも少ない１０個未満の測定電極にする。これによっても被験者の負担を減ずるという効果がある。
【００６２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、異常脳波を精度よく検出することが可能である、また、患者の負担を減じ、作業者の負担も軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す装置構成図である。
【図２】脳波測定に用いる電極配置の一例を説明する図である。
【図３】Ｖ−ｄＶ／ｄｔ位相平面上にプロットされた脳波軌跡の一例を示す図である。
【図４】特徴量一覧を説明する図である。
【図５】１２８特徴量を用いた場合の正常脳波データおよび癲癇脳波データのマハラノビス距離の比較を説明する図である。
【図６】主要因特徴量を説明する図である。
【図７】使用電極を限定した時の誤判別率を説明する図である。
【図８】２個の測定電極と位相空間由来の特徴量を用いた場合の正常脳波データおよび癲癇脳波データのマハラノビス距離の比較を説明する図である。
【図９】１個の測定電極を用いた場合の誤判別率を説明する図である。
【図１０】１個の測定電極と共に用いた特徴量を説明する図である。
【図１１】Ｔ５／Ｔ６電極を用いたときの各使用チャネルの誤判別率を説明する図である。
【図１２】図１１における使用チャネルと特徴量との組を説明する図である。
【図１３】特定の３種類の特徴量を用いた場合の正常脳波データおよび癲癇脳波データのマハラノビス距離の比較を説明する図である。
【符号の説明】
１３　　　特徴量算出部
１４　　　基準空間作成部
１５　　　基準空間格納域
１６　　　マハラノビス距離算出部
１７　　　判定部
１８　　　出力部
１９　　　出力結果格納域
１００　　　コンピュータ
１０１　　　記録媒体
Ｇ１　　　基準電極
Ｇ２　　　基準電極
Ｔ５　　　測定電極
Ｔ６　　　測定電極
【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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