(57)【要約】      （修正有）【課題】微小電極と神経細胞との位置関係に変動があっても、長時間安定に神経細胞活動電位を観測しえるようにすることにある。【解決手段】脳神経又は神経束組織に刺入した神経細胞活動観測用微小電極の先端に設置された電極記録点２から観測される複数の神経細胞１０ａ，１０ｂ・・の活動電位を検出し、その出力データから微小電極の位置変化が小さいと考えられる短区間毎に神経細胞活動電位を各神経細胞毎に逐次分類する。その出力である短区間神経細胞活動電位分類結果のうち時間の前後する短区間から得られた結果を用いて各神経細胞毎に活動電位の特徴量の対応関係を逐次算出することによって経時的な活動電位の特徴量の変化を追跡し、その出力結果を用いて活動電位を統一して再分類する。分類行程を分類プログラムによりコンピュータで実施させることができる。【選択図】図１
2004305704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
神経細胞活動観測用微小電極と、
該微小電極の記録点が観測した神経細胞の活動電位波形信号を入力して、活動電位の特徴量データを取り出す複数神経細胞活動電位特徴量検出手段と、
上記特徴量データを短期間分について各神経細胞ごとに分類して出力する短区間神経細胞活動電位分類手段と、
上記のように分類して出力された信号と前の短期間で分類して出力された信号との対応関係を求め、同一の神経細胞から生じた活動電位の特徴量の変化を追跡する神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段と、
複数神経細胞活動電位特徴量検出手段と神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段の出力信号から神経細胞活動電位を再分類する神経細胞活動電位再分類手段と
を含むことを特徴とする神経細胞活動電位分類装置。
【請求項２】
神経細胞活動電位を分類するためにコンピュータを、
観測された神経細胞活動電位波形信号を入力する手段、
観測された神経細胞活動電位波形の入力信号から神経細胞活動の特徴量データを得る手段、
特徴量データを短期間分について各神経細胞ごとに分類して分類信号を出力する手段、
上記のように分類して出力された信号を前の短期間で分類して出力された信号との関係を求め、同一の神経細胞から生じた活動電位の特徴量の変化を追跡する信号を出力する手段、および
上記複数神経細胞活動電位特徴量検出信号と上記神経細胞活動電位特徴量の変化を追跡した信号から神経細胞活動電位を再分類する手段
として機能させるための神経細胞活動電位を分類するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、神経細胞組織に刺入された微小電極により人間又は人間以外の動物の神経細胞活動を観測する装置に関し、特に微小電極と微小電極周辺の神経細胞との相対的な位置関係が変化してしまう場合でも、神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量の変化を追跡することによって各神経細胞毎の活動を長期間高精度に観測可能とするものに関する。
【背景技術】
【０００２】
神経細胞集団の活動から脳機能を解明しようとする手法は脳科学における基本的手段である。脳機能を解明する上で個々の神経細胞の機能解明は必要不可欠であり、従来、神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量によって神経細胞毎に活動電位を分類しようとする単一神経細胞活動観測方法や複数神経細胞活動観測法（例えば、特許文献１）によって行われている。なお、ここで、特徴量とは、同一の神経細胞の活動電位であっても微小電極の移動に伴って変化する量、例えば、神経細胞活動電位の振幅、持続時間、及びこれらを組み合わせて得られる量をいう。
【０００３】
しかし、呼吸、心拍、体動、電極挿入時の脳組織のひずみ量の変化に伴う微小電極と神経細胞との位置関係の変動によって神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量は変化してしまうため、神経細胞の活動を長時間観測することは困難であった。
【０００４】
図５は、微小電極１の位置変動に対する活動電位の振幅と持続時間の変動を説明する図である。図の例は神経細胞１０ａの活動（発火）を観測した場合である。神経細胞活動電位の振幅と持続時間は図３に示すような振幅と時間差を用いて算出した。スパイク状の活動電位波形の負の最大振幅値を振幅とし、そのときの時刻と次に続いて正の極大振幅値を取る時刻との時間差を基準の時間差300マイクロ秒で割った値を持続時間に関する係数とした。図５（ａ）は微小電極１が垂直方向に距離yだけ位置を移動した例を示し、（ｂ）と（ｃ）はラットの脳表面に刺入された電極１の先端の記録点２ｄの脳表面からの深度に対する記録点２ｄと２ｃでの活動電位の振幅（平均値）と持続時間係数（平均値）をそれぞれ示す。
【０００５】
その結果、記録点２ｄにより観測された神経細胞１０ｂの活動電位振幅（ｃｈ．４）は電極刺入深度が１４８０ミクロンよりも浅い範囲では増加し、それよりも深くなると次第に減少して、観測される。すなわち、電極刺入深度１４８０ミクロンで神経細胞１０ｂと記録点２ｄの距離が最も近くなり、活動電位振幅が最大となっている。一方、記録点２ｄよりも８０ミクロン浅い位置に配置されている記録点２ｃにより観測された神経細胞１０ｂの活動電位振幅（ｃｈ．３）は電極刺入深度１５６０ミクロンで最大値をとる。また、持続時間係数からも電極刺入深度に伴ってこの神経細胞の活動電位波形の持続時間が短くなっていることがわかる。
【０００６】
これらの結果から、記録点２ｄや２ｃと神経細胞１０ｂの距離に応じて活動電位振幅は変化し，距離が近ければ活動電位振幅は大きく、距離が離れていれば活動電位振幅は小さく観測される。また、活動電位の持続時間も同様に電極位置の変動に伴って変化する。したがって、微小電極と神経細胞の位置関係が変化すると活動電位の振幅や持続時間などの特徴量も変化してしまい、神経活動電位を分類する際に誤分類を引き起こす。
【０００７】
これに対処するため、微小電極の移動量を機械的に測定して、神経細胞と電極との相対的位置を修正する神経細胞活動電位計測用電極移動装置が考案されている（例えば、特許文献２）が、機械制御部分を含む特殊な装置を必要とするため実用性に乏しかった。
【０００８】
【特許文献１】特許第２７３６３２６号公報
【特許文献２】特許第３１３１６２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の技術的課題は、呼吸、心拍、体動、電極挿入時の脳神経組織のひずみ量の変化に伴う微小電極と神経細胞との位置関係の変動による神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量の変化を追跡することによって、長時間安定に神経細胞活動を観測しえるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の神経細胞活動電位分類装置は、人間又は動物の、脳神経又は神経束組織に刺入した神経細胞活動観測用微小電極、その先端に設置された電極記録点から複数の神経細胞の活動電位波形を増幅する増幅器，その出力から複数の神経細胞の活動電位から特徴量を検出する複数神経細胞活動電位特徴量検出手段、その出力データから短区間毎に神経細胞活動電位の特徴量を各神経細胞毎に逐次分類する短区間神経細胞活動電位分類手段、その出力である神経細胞活動電位分類結果のうち時間の前後する短区間から得られた結果を用いて各神経細胞毎に特徴量の対応関係を算出することによって経時的な活動電位の変化を追跡する神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段、その出力結果を用いて全区間の活動電位を再分類する神経細胞活動電位再分類手段を組み合わせたものとして構成される。  
【００１１】
更に、別発明は、上記装置の分類行程をコンピュータに実行させる分類プログラムを構成する。
【００１２】
このような神経細胞活動電位分類装置は、脳神経組織に挿入された微小電極の記録点と神経細胞の相対的な位置変化によって生じる神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量の変化を追跡し、神経細胞活動電位の分類を精度良く行うことができる。これにより、呼吸、心拍、体動、電極挿入時の脳組織のひずみ量の変化に伴う微小電極と神経細胞との位置関係の変化に伴って生じる神経細胞活動電位の振幅や持続時間などの特徴量の変化による誤分類を生じにくい神経細胞活動電位分類結果を得ることができ、長時間にわたって安定した神経細胞活動が観測できる。
【発明の効果】
【００１３】
以上に説明したように、本発明によれば、呼吸、心拍、体動、電極挿入時の脳組織のひずみ量の変化に伴う微小電極と神経細胞との位置関係の変化の影響を抑えて神経細胞活動データを安定に長時間観測することができる。これにより、脳表近くの神経細胞、動脈の近くにある神経細胞、体動を伴う行動中、あるいは微小電極刺入直後での神経電気生理学実験に本発明は有効である。また、特許文献２のような機械制御部分を含む特殊な装置を必要としないため、生体への埋め込み型電極での神経細胞活動計測にも適用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の装置及び観測プログラムの実施例を図面を参照して説明する。図１は本発明の神経細胞活動電位分類装置を、同装置の微小電極を神経細胞組織に刺入した状態で概念的に示す。図中、１は神経細胞活動観測用微小電極（以下、微小電極）、２ａ〜２ｇは微小電極の先端の記録点（ただし、記録点２ａ，２ｂ，２ｇは図では隠れている。ｃｈ．１〜ｃｈ．７は各記録点２ａ〜２ｇの観測出力信号、３はｃｈ．１〜ｃｈ．７の活動電位波形信号を各々増幅する多チャネル信号増幅器、４は複数神経細胞活動電位特徴量検出手段、５は短区間神経細胞活動電位分類手段、６は神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段、７は細胞活動電位再分類手段を表す。１〜７の構成は本発明の装置を構成し、４〜７はコンピュータでも構成できる。１０ａ、１０ｂは神経細胞を表す。
【００１５】
微小電極１は、プラチナタングステン合金製のワイヤ7本を石英ガラスに封入して先端を研磨した直径約120ミクロンの7芯電極の尖端の記録点を用いる例である。神経細胞１０ａ，１０ｂ，・・の活動電位は記録点２ａ〜２ｇで観測し、多チャネル信号ｃｈ．１〜ｃｈ．７で出力され、多チャネル信号増幅器３でそれぞれ活動電位波形信号を増幅する。
【００１６】
図２はラットの大脳皮質体性感覚野ヒゲ領域に刺入した微小電極１上の各記録点とラット頭部皮下に埋め込んだプラチナ線（基準電極）との電位差として観測された多チャネル増幅器３の出力信号（ｃｈ．１〜ｃｈ．６）を示す（但し,ｃｈ．７は断線していたため計測不能であったので省いた）。横軸方向は時間、縦軸は電位振幅である。ｎは観測された神経細胞活動電位（スパイク）を観測順に番号を付けたスパイク番号、ｔｎは同波形のスパイク発火時刻を表す。スパイク発火時刻はスパイク波形の振幅が負の方向に最大となる時刻である。スパイク発火時刻の前後２ミリ秒まで（図２の四角の枠内）をスパイク波形とし検出した。
【００１７】
複数神経細胞活動電位特徴量検出手段４は、多チャネル信号増幅器３から送られてくる神経細胞活動電位波形を入力処理し、テンプレート波形との相関値が０．７以上となるものをある神経細胞の１回の発火によって生じたスパイク波形として検出し、スパイク番号（ｎ）を付ける。次に、特定した波形から活動電位の特徴量として振幅（負のスパイク電位）を算出し、スパイク振幅（ベクトル）とその発火時刻（ｔｎ）をメモリに記録する。テンプレート波形は微小電極と神経細胞が十分に近く、信号対雑音比が高い状況で観測されたスパイク波形を複数回加算平均したものを用いる。
【００１８】
神経細胞活動電位分類手段５は、複数神経細胞活動電位特徴量検出手段４により検出された活動電位振幅データを分析して神経細胞活動電位の振幅分布に見られる集団（以下、クラスタと呼ぶ）毎に活動電位を分類する。観測された神経細胞活動電位の振幅が微小電極の記録点と神経細胞との相対的距離に応じて異なることから、活動電位の振幅が同じ集団に属する活動電位は、同一の神経細胞から発生した活動電位と見なせる。
【００１９】
図４（ａ）は、図１のｃｈ．３，ｃｈ．４により所定計測期間観測された活動電位の振幅をそれぞれ横軸、縦軸とする空間にプロットした図例を示す。図より観測された活動電位の振幅は４個のクラスタI，II，III，IVに分類され、この計測期間に４つの神経細胞が発火しているのが分かる。例えば、クラスタIは神経細胞１０ａの活動電位振幅に対応する。これら４つの神経細胞は記録点２ｃ，２ｄからの距離が各々異なるため、活動電位振幅値の分布も異なっている。つまり、神経細胞活動電位振幅値の分布から発火した神経細胞の位置を特定できる（ただし、微小電極の位置変動の修正が必要）。
【００２０】
図１の微小電極の６個の記録点で観測された活動電位は、６軸の空間ベクトルの点で表すことができる。短区間神経細胞活動電位分類手段５ではこの活動電位の振幅分布に見られるクラスタごとに活動電位を分類し、各クラスタに含まれる活動電位に同一のクラスタ番号を与える。
【００２１】
具体的には、各クラスタに含まれる活動電位振幅ベクトルの分布をガウス分布（Gaussian  distribution）で近似し、全てのクラスタ間でマハラノビス距離（Mahalanobis  distance，統計学的なクラスタ間距離）が標準偏差の2．5倍以上となるまでクラスタ同士の連結を繰り返す階層型クラスクリング法によって分類する。
【００２２】
この手続きの初期状態では、各活動電位を１つのクラスタとして全データ区間を通して固有のクラスタ番号を与え、クラスタ同士が連結されてクラスタに含まれる活動電位の数が記録点の数よりも大きくなるまでは各記録点と基準電極の間で観測される波形のノイズ振幅の分散をクラスタの分散とした。また、クラスタ同士の連結は連結しようとする２つのクラスタのクラスタ番号のうち小さい値をこれら２つのクラスタに含まれる各活動電位のクラスタ番号とすることで行う。
【００２３】
神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段６は短区間神経細胞活動電位分類手段５によって時間的に前後する２つの短時間区間データから得られた短区間活動電位分類結果の間での神経細胞同士の対応関係を算出する。
【００２４】
電極の刺入に伴って電極と神経細胞との位置関係が図５（ａ）のように変化し、それに伴って２つの記録点で計測される活動電位振幅（クラスタ中心）は図５（ｂ）のように変化することから、電極移動量が十分に小さければ各記録点で観測された活動電位振幅の変化も小さいので、それら活動電位振幅をベクトル化した神経細胞活動電位振幅ベクトルの変化も小さい。
【００２５】
したがって、電極と神経細胞との位置の変化が十分に小さければ同一の神経細胞から生じた活動電位の振幅ベクトルはほぼ等しいから、電極移動前後のクラスタ間での活動電位振幅ベクトル分布のマハラノビス距離の最小となるもの同士は同一の神経細胞から生じた活動電位と見なせ、図６（ａ）のように神経細胞活動電位振幅の微小変化に対応して追跡できる。図６（ａ）は、図５（ｂ）の活動電位振幅の変動から算出された活動電位振幅（ｃｈ．３，ｃｈ．４）のクラスタ（中心の）軌跡を表している。
【００２６】
実施例では、短区間活動電位分類結果（短区間でのクラスタ結果）で得られる各クラスタの活動電位振幅ベクトルをガウス分布で近似し、電極移動前後のクラスタ間でマハラノビス距離が最小となるもの同士を同一の神経細胞から生じた活動電位と見なした。
【００２７】
図７は短区間活動電位分類による活動電位振幅の追跡を説明する図である。図７（ａ）のように短区間神経細胞活動電位分類手段５のクラスタリング区間Ｔ１,Ｔ２,・・を時間の前後するもの同士（短区間Ｔ１とＴ２，Ｔ２とＴ３，・・）で重なり合うようにする。図中、Ａ，Ｂ，Ｃ，・・は１つの細胞の活動電位振幅分類データを表し、これらが1つに結びつくように追跡すべきところのものである。
【００２８】
まず、Ｔ１区間で短区間神経細胞活動電位分類を行うことにより、クラスタＡとＢのマハラノビス距離が標準偏差の2．5倍未満なので同一クラスタに分類される。次にＴ２区間の短区間神経細胞活動電位分類を行うと同様にクラスタＢとＣが同一クラスタに分類される。以上の処理を区間Ｔ５まで繰り返し行えば、ＡとＢ，ＢとＣ，ＣとＤ，・・がそれぞれ同一クラスタに分類される。
【００２９】
ところで、短区間神経細胞活動電位分類手段５の区間長は上記の説明のみによれば、クラスタＡとＢのマハラノビス距離が標準偏差の2．5倍未満となるようであれば良い。しかし、別の神経細胞の活動電位が成すクラスタとも区別されるようでなければならない。
【００３０】
すなわち、別の神経細胞の活動電位が短区間Ｔ２で成すクラスタＢ’を仮定したときに、ＡとＢのマハラノビス距離がＡとＢ’のマハラノビス距離よりも短くなければならない。ＢとＢ’の距離が２．５であるとき、ＡとＢの距離をｄとすれば、ＡとＢ’のマハラノビス距離は最も近くて２．５−dである。したがって、２．５−ｄ＞ｄとなるにはｄが1.25未満になるように区間長を決定する必要がある。実施例で用いたデータでは区間長を６５秒とすることで、どのクラスタに関してもｄ＜０.25を満たしていた。
【００３１】
神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段６は短区間神経細胞活動電位分類手段５が出力した短区間の振幅データを基に神経細胞活動電位の振幅値の経時的な変化の対応関係を検出する。すなわち、クラスタBは短区間Ｔ１とＴ２に属しており，短区間Ｔ１での短区間神経細胞活動電位分類ではクラスタＡと連結され、区間Ｔ２ではクラスタＣと連結されたことから、クラスタＡ，Ｂ，Ｃが同一の神経細胞から発生した活動電位によるものと判定する。これを前後する区間（短区間Ｔ２とＴ３，Ｔ３とＴ４，・・）に繰り返し適用すると、一連のクラスタの連鎖Ａ，Ｂ，Ｃ，・・が得られる。このようにして神経細胞毎にクラスタ連鎖１（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，．．．）、クラスタ連鎖２（Ａ２，Ｂ２，Ｂ３，．．．）、．．．を得る。神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段６はスパイク番号を付してこのクラスタの連鎖に関する情報（クラスタ連鎖１、クラスタ連鎖２，．．．）を神経細胞活動電位再分類手段７に出力する。
【００３２】
神経細胞活動電位再分類手段７は、神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段６によるクラスタの連鎖に関する情報に基づいて、全データ区間に共通のクラスタ番号を各活動電位に与えなおす。具体的には、神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段６で得られたクラスタの連鎖情報、すなわちクラスタ連鎖１（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，．．．）、クラスタ連鎖２（Ａ２，Ｂ２，Ｂ３，．．．）、．．．を用いて各クラスタの連鎖に含まれる各活動電位のクラスタ番号をこれらクラスタ番号のうち最小のものに与え直す。
【００３３】
これによって、短区間神経細胞活動電位分類手段５の出力では同一の活動電位でも短区間毎に異なるクラスタ番号が与えられていたのに対し、各クラスタ連鎖に全データ区間で統一されたクラスタ番号が与えられる。
さらに、神経細胞活動電位再分類手段７は、複数神経細胞活動電位特徴量検出手段４の活動電位の発火時刻（ｔｎ）を取り込み、活動電位を時系列で記録、表示できる。
【００３４】
実施例では、クラスタ番号の初期値としてデータ番号を与え，短区間神経細胞活動電位分類手段５によって２つのクラスタを結合する際には結合しようとするクラスタに含まれる活動電位のデータ番号のうち最小値を結合後のクラスタ番号として与え直している。これによって、既にクラスタ番号が全データ区間で統一され、かつ、神経細胞活動電位振幅変化の追跡も行われた状態での神経細胞活動電位の分類結果が得られ、短区間神経細胞活動電位特徴量分類手段５が全短区間に亘り繰り返し用いた結果をそのまま神経細胞活動電位の再分類結果とすることができる。以上により、記録点と神経細胞の相対的位置関係が変動しても、神経細胞が特定できる。
【００３５】
本発明による神経細胞活動電位分類装置の効果を調べるため、本発明の中心をなす活動電位特徴量追跡機能を有効にした場合と無効にした場合とで観測される神経細胞の数が時間とともに減少してゆく様子を比較する。活動電位特徴量追跡機能を有効にするのは先に説明してきたような処理を行えば良く、活動電位特徴量追跡機能を無効にするには図７（ｂ）のように短区間神経細胞活動電位分類手段５でのクラスタリング処理区間長をデータの得られた全時間長（観測時間）と同じ長さに設定することで実現した。
【００３６】
図８は、麻酔下のサル下側頭葉皮質に微小電極1を刺入して得られた長時間複数神経細胞の活動電位波形データに対して活動電位分類装置の処理結果を示したものである。これによれば、活動電位特徴量追跡機能を有効にした方が観測できる神経細胞数の減少を抑えることができることが分かる。したがって、本発明による神経細胞活動電位分類装置を用いれば、長時間での複数神経細胞活動電位の観測が可能となる。
【００３７】
実施例では、活動電位の特徴量として振幅情報を用いたが、持続時間を特徴量として用いることが可能である。なぜならば、持続時間でも図５（ｃ）のような電極位置に応じた変化が観測でき、図４（ｂ）のようなクラスタが形成され、クラスタ中心は図６（ｂ）のように次第に変化しているからである。さらに、振幅や持続時間、及びこれらを組み合わせて得られる量のように、電極位置に応じて次第に変化するような量であれば、特徴量として用いることが可能である。
【００３８】
更に、本発明の装置の分類行程をコンピュータに実行させる分類プログラムを作成して本発明の装置を実現できる。神経細胞活動電位を分類するためにコンピュータを、観測された神経細胞活動電位波形信号を入力する手段、観測された神経細胞活動電位波形の入力信号から神経細胞活動の特徴量データを得る手段、特徴量データを短期間分について各神経細胞ごとに分類して分類信号を出力する手段、上記分類して出力された信号を前短期間で算出した分類して出力された信号との関係を求め、同じ分類に属する活動電位特徴量信号の変化を追跡する信号を出力する手段、および上記複数神経細胞活動電位分類信号と上記神経細胞活動電位特徴量の変化を追跡する信号から神経細胞活動電位を全区間に亘って再分類する手段として機能させるための神経細胞活動電位を分類する分類プログラムを提供する。
【００３９】
また、上記分類プログラムを記録媒体にコンピュータに読みとり可能に格納させて、記録媒体をコンピュータに入力することができる。更に、分類プログラムを伝送キャリアでユーザのコンピュータに伝送することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の全体構成を示したものである。
【図２】微小電極で観測された神経細胞活動電位の多チャネル信号の１例を示す。
【図３】神経細胞活動電位の特徴量の例を示す。
【図４】神経細胞活動電位の振幅や持続時間の分布に基づいた分類例を示す。
【図５】微小電極と神経細胞との相対的距離の変化による活動電位の振幅と持続時間の変化を示した図である。
【図６】神経細胞活動電位の振幅や持続時間の分布によって形成されたクラスタの中心を追跡した結果の例を示す。
【図７】本発明の短区間活動電位分類による活動電位特徴量追跡法を説明する図を示す。
【図８】本発明による神経細胞活動電位分類結果の例を示したものである。
【符号の説明】
【００４１】
１                    神経細胞活動電位観測用微小電極
２ａ〜２ｇ            微小電極の記録点
１０ａ，１０ｂ・・    神経細胞
３                    多チャネル信号増幅器
４                    複数神経細胞活動電位特徴量検出手段
５                    短区間神経細胞活動電位分類手段
６                    神経細胞活動電位特徴量変化追跡手段
７                    神経細胞活動電位再分類手段
Ｔ，Ｔ１〜Ｔ５        クラスタリング区間
【図１】
2004305704.tif 000003
【図２】
2004305704.tif 000004
【図３】
2004305704.tif 000005
【図４】
2004305704.tif 000006
【図５】
2004305704.tif 000007
【図６】
2004305704.tif 000008
【図７】
2004305704.tif 000009
【図８】
2004305704.tif 000010