(57)【要約】    【課題】  脳活動分布の様子を含めた各種の生体機能の状態を視覚的に容易に判断可能に出力することを可能とする、生体機能解析システム、生体機能解析装置、および生体機能解析方法を提供する。    【解決手段】  脳機能解析装置１００は、ＳＱＵＩＤ２００の動作を制御することによって被験者のＳＱＵＩＤ測定を開始する。脳機能解析装置１００は、ＳＱＵＩＤ２００によって計測される磁気計測データを取得する。脳機能解析装置１００は、磁気計測データに基づいて、被験者の発生神経電流の脳内部位を認識する処理を行う。脳機能解析装置１００は、発生神経電流の分布データを作成する。脳機能解析装置１００は、分布データに基づいて、ディスプレイに発生神経電流の分布図を表示する。【選択図】  図２
2005334009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から発生する磁気データに基づいて生体機能を解析する生体機能解析装置であって、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを取得する磁気データ取得手段、
前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を決定し、当該電流双極子の位置を示す電流位置データを前記各時点毎に取得する電流位置データ取得手段、
前記生体磁気の発生領域を、所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブルデータを記録するテーブルデータ記録手段、
前記テーブルデータの各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置データの数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブルデータの各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を記録する電流数記録手段、
前記電流数記録手段の記録内容に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力する電流分布情報出力手段、
を備えたことを特徴とする生体機能解析装置。
【請求項２】
生体から発生する磁気データに基づいて生体機能を解析する、生体磁気計測装置と生体機能解析装置とを備えた生体機能解析システムであって、
前記生体磁気計測装置は、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測し、当該生体磁気の発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを記録する磁気データ記録手段、
を備えており、
前記生体機能解析装置は、
前記磁気データを取得する磁気データ取得手段、
前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を決定し、当該電流双極子の位置を示す電流位置データを前記各時点毎に取得する電流位置データ取得手段、
前記生体磁気の発生領域を、所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブルデータを記録するテーブルデータ記録手段、
前記テーブルデータの各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置データの数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブルデータの各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を記録する電流数記録手段、
前記電流数記録手段の記録内容に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力する電流分布情報出力手段、
を備えたことを特徴とする生体機能解析システム。
【請求項３】
コンピュータを生体機能解析装置として機能させるための、コンピュータ読取可能なプログラムであって、
前記プログラムは、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを取得する磁気データ取得手段、
前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を決定し、当該電流双極子の位置を示す電流位置データを前記各時点毎に取得する電流位置データ取得手段、
前記生体磁気の発生領域を、所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブルデータを記録するテーブルデータ記録手段、
前記テーブルデータの各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置データの数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブルデータの各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を記録する電流数記録手段、
前記電流数記録手段の記録内容に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力する電流分布情報出力手段、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラムにおいて、
前記電流分布情報出力手段は、さらに、
前記電流分布情報として、前記各区画毎の合計電流双極子数の傾向を示す等高線グラフを作成して出力すること、
を特徴とする前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラムにおいて、
前記磁気データに関連づけられる発生位置情報は、三次元の情報によって特定されるものであって、
前記磁気データ取得手段は、さらに、
前記三次元の情報としての発生位置情報を、平面に展開した二次元の情報によって特定される発生位置情報に変換し、前記複数の磁気データを変換後の発生位置情報と関連づけて取得すること、
を特徴としており、
前記電流位置データ取得手段は、さらに、
前記変換後の発生位置情報と関連づけて記録された複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元となったと推定される電流双極子の位置を決定すること、
を特徴とする前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラム。
【請求項６】
請求項５のいずれかの前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラムにおいて、
前記電流位置データ取得手段は、さらに、
前記変換後の発生位置情報と関連づけて記録された複数の磁気データに基づいて磁場等高線データを作成し、当該磁場等高線データによって表現される磁場等高線を抽象化した仮想磁場等高線を表現する仮想磁場等高線データを作成し、当該仮想磁場等高線データに基づいて磁場湧き出し位置情報と磁場吸い込み位置情報とを決定し、当該磁場湧き出し位置と磁場吸い込み位置との中間位置を前記電流双極子の位置として決定すること、
を特徴とする前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラム。
【請求項７】
請求項６のいずれかの前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラムにおいて、
前記電流位置データ取得手段は、さらに、
前記磁場等高線データによって表現される磁場等高線と、前記仮想磁場等高線データによって表現される仮想磁場等高線との間の近似度を演算し、所定近似度以上である仮想磁場等高線を表現する仮想磁場等高線データのみに基づいて前記磁場湧き出し位置情報と前記磁場吸い込み位置情報とを決定すること、
を特徴する前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかの前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラムにおいて、
前記磁気データ取得手段は、前記生体の脳表面から発生する生体磁気に由来する複数の磁気データを取得するものであって、
前記電流数記録手段は、さらに、
前記テーブルデータの区画の少なくとも一部が、前記生体の右脳部分に対応する区画によって特定されており、
前記電流分布情報出力手段は、さらに、
前記電流数記録手段の記録内容に基づき、少なくとも、前記テーブルデータにおける前記生体の右脳部分に対応する区画の電流双極子数が基準数以上であるか否かを判定し、当該判定結果に基づいて前記生体の速読適性情報を出力すること、
を特徴とする前記生体機能解析装置、または前記生体機能解析システム、または前記プログラム。
【請求項９】
請求項１、４〜８のいずれかの前記生体機能解析装置と接続する生体磁気測定装置であって、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測し、当該生体磁気の発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを記録する磁気データ記録手段、
を備えたことを特徴とする生体磁気計測装置。
【請求項１０】
生体から発生する磁気データに基づいて生体機能を解析する生体機能解析方法であって、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを取得し、
前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を決定し、当該電流双極子の位置を示す電流位置データを前記各時点毎に取得し、
前記生体磁気の発生領域を、所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブルデータを記録しておき、
前記テーブルデータの各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置データの数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブルデータの各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を記録し、
前記電流双極子の記録内容に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力すること、
を特徴とする生体機能解析方法。
【請求項１１】
生体から発生する電流の分布を解析する生体電流分布解析方法であって、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気情報を取得し、
前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気情報間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を前記各時点毎に決定し、
前記生体磁気の発生領域を所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブル情報について、当該各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置の数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブル情報の各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を決定し、
前記決定した電流双極子数に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力すること、
を特徴とする生体電流分布解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体機能解析システム、生体機能解析装置、および生体機能解析方法に関するものである。特に、脳活動分布の様子を含む生体機能の状態を、視覚的に容易に判断可能に出力することを可能とする。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療技術の発達により、脳機能等を含めた生体機能を解明する研究が実現可能となりつつある。特に、脳活動状態を調べる計測装置等が盛んに開発され、例えば、超伝導量子干渉素子（Ｓｕｐｅｒ  Ｑｕａｎｔｕｍ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｖｉｃｅ、ＳＱＵＩＤ）を利用した脳磁気計測装置を挙げることができる。この装置は、頭外に現れる脳神経電流より発生した磁気を測定し、その磁気から、ビオ・サバルの電磁気学的解析法によって逆に脳神経電流の発生部位を同定する。
【０００３】
計測装置の開発が進むにしたがって、そのような装置の利用用途のバリエーション化も盛んに進められている。脳活動計測の利用用途の１つとして、例えば、刺激によって生じる脳の現象を定量的に計測し、情動の発現、認知過程の判定に応用するという試みがある。具体的には、脳断層像に電流密度分布または電流双極子の分布を重ねて表示することで、被験者の脳内部位の活動を容易に観測する内容に関する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３７７３３（第１図）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
脳機能を含めた生体機能の解明を試みる研究分野においては、利用する装置の処理能力の制約等を原因として、解析に要する処理の高速化（あるいは、処理の単純化）についての要望も大きい。上記した特許文献１に開示されている従来技術においては、そのような処理の高速化に関する考察はされていない。
【０００６】
また、生体機能計測の適用分野によっては、例えば脳活動状態の解析結果の表示方法として、脳機能を視覚的に容易に判定可能な出力方法の開発も有益であると思われる。
【０００７】
本出願の発明者は、各種の教育方法による進歩（各種教育方法の効果）を脳活動として客観的に把握することを試みた。脳機能状態を視覚的に容易に判断可能な状態で表示等することが可能となれば、脳機能解析に関する専門家以外の者であっても脳活動の判定が可能となり、教育方法の効果判定を客観的に行うことができる点で有益である。
【０００８】
本発明は、かかる点に鑑み、脳活動分布の様子を含めた各種の生体機能の状態を視覚的に容易に判断可能に出力することを可能とする、生体機能解析システム、生体機能解析装置、および生体機能解析方法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】
１）本発明の生体機能解析装置は、
生体から発生する磁気データに基づいて生体機能を解析する生体機能解析装置であって、
（ａ）生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを取得する磁気データ取得手段、
（ｂ）前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を決定し、当該電流双極子の位置を示す電流位置データを前記各時点毎に取得する電流位置データ取得手段、
（ｃ）前記生体磁気の発生領域を、所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブルデータを記録するテーブルデータ記録手段、
（ｄ）前記テーブルデータの各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置データの数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブルデータの各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を記録する電流数記録手段、
（ｅ）前記電流数記録手段の記録内容に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力する電流分布情報出力手段、
を備えたことを特徴としている。
【００１０】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の数を、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報として出力する。したがって、電流双極子の分布傾向を容易に判断することができる。
【００１１】
４）本発明の前記生体機能解析装置の前記（ｅ）電流分布情報出力手段は、さらに、
前記電流分布情報として、前記各区画毎の合計電流双極子数の傾向を示す等高線グラフを作成して出力すること、
を備えたことを特徴としている。
【００１２】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の数を、前記所定時間内における電流双極子数の傾向を示す等高線グラフとして出力する。したがって、電流双極子の分布傾向を容易に判断することができる。
【００１３】
５）本発明の前記磁気データに関連づけられる発生位置情報は、三次元の情報によって特定されるものであって、
前記（ａ）磁気データ取得手段は、さらに、
前記三次元の情報としての発生位置情報を、平面に展開した二次元の情報によって特定される発生位置情報に変換し、前記複数の磁気データを変換後の発生位置情報と関連づけて取得すること、
を特徴としており、
前記（ｂ）電流位置データ取得手段は、さらに、
前記変換後の発生位置情報と関連づけて記録された複数の磁気データ間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元となったと推定される電流双極子の位置を決定すること、
を特徴としている。
【００１４】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を、次元数を落とした前記変換後の発生位置情報を介して決定することができる。したがって、前記生体機能解析装置は、発生位置に関する情報処理を高速に実行することができる。
【００１５】
６）本発明の前記（ｂ）前記電流位置データ取得手段は、さらに、
前記変換後の発生位置情報と関連づけて記録された複数の磁気データに基づいて磁場等高線データを作成し、当該磁場等高線データによって表現される磁場等高線を抽象化した仮想磁場等高線を表現する仮想磁場等高線データを作成し、当該仮想磁場等高線データに基づいて磁場湧き出し位置情報と磁場吸い込み位置情報とを決定し、当該磁場湧き出し位置と磁場吸い込み位置との中間位置を前記電流双極子の位置として決定すること、
を特徴としている。
【００１６】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を、磁場等高線を抽象化した仮想磁場等高線を介して決定することができる。したがって、前記生体機能解析装置は、電流双極子の位置の認識処理を、抽象化された前記仮想磁場等高線に基づいて高速に実行することができる。
【００１７】
７）本発明の前記（ｂ）電流位置データ取得手段は、さらに、
前記磁場等高線データによって表現される磁場等高線と、前記仮想磁場等高線データによって表現される仮想磁場等高線との間の近似度を演算し、所定近似度以上である仮想磁場等高線を表現する仮想磁場等高線データのみに基づいて前記磁場湧き出し位置情報と前記磁場吸い込み位置情報とを決定すること、
を特徴としている。
【００１８】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置の決定に際して、前記所定近似度以上である仮想磁場等高線のみを考慮する。したがって、前記生体機能解析装置は、前記電流双極子の位置の決定の確実性を高めることができる。
【００１９】
８）本発明の前記（ａ）磁気データ取得手段は、前記生体の脳表面から発生する生体磁気に由来する複数の磁気データを取得するものであって、
前記（ｄ）電流数記録手段は、さらに、
前記テーブルデータの区画の少なくとも一部が、前記生体の右脳部分に対応する区画によって特定されており、
前記（ｅ）電流分布情報出力手段は、さらに、
前記電流数記録手段の記録内容に基づき、少なくとも、前記テーブルデータにおける前記生体の右脳部分に対応する区画の電流双極子数が基準数以上であるか否かを判定し、当該判定結果に基づいて前記生体の速読適性情報を出力すること、
を特徴としている。
【００２０】
これらの特徴により、前記生体機能解析装置は、前記生体の右脳部分の電流双極子数に基づいて、前記速読適性情報を出力することができる。したがって、前記生体機能解析装置は、速読適性情報を定量的に提示することができる。
【００２１】
９）本発明の生体磁気測定装置は、
前記生体機能解析装置と接続する生体磁気測定装置であって、
生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測し、当該生体磁気の発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気データを記録する磁気データ記録手段、
を備えたことを特徴としている。
【００２２】
１１）本発明の生体電流分布解析方法は、
（ａ）生体の複数位置から発生する生体磁気を所定時間計測することによって得られる、発生位置情報と関連づけて特定される複数の磁気情報を取得し、
（ｂ）前記所定時間内の各時点における前記複数の磁気情報間の対応関係に基づいて、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の位置を前記各時点毎に決定し、
（ｃ）前記生体磁気の発生領域を所定の大きさの区画を配列したものとして表したテーブル情報について、当該各区画内に対応する領域に位置するものとして決定された前記各時点の電流位置の数を前記所定時間分合計することによって合計電流双極子数を演算し、前記テーブル情報の各区画に対応づけて当該合計電流双極子数を決定し、
（ｄ）前記決定した電流双極子数に基づき、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力すること、
を特徴としている。
【００２３】
これらの特徴により、前記生体電流分布解析方法は、前記生体磁気の発生元になったと推定される電流双極子の数を、前記所定時間内における電流双極子の発生分布を示す電流分布情報として出力する。したがって、電流双極子の分布傾向を容易に判断することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明は、脳活動分布の様子を含めた各種の生体機能の状態を、視覚的に容易に判断可能に出力することを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明に係る「生体機能解析装置システム」、あるいは「生体機能解析方法」または「生体電流分布解析方法」の実施形態としての「脳機能解析システム」について説明する。この脳機能解析システムは、被験者の脳活動の状況を、視覚的に容易に判断可能に出力することを可能とするシステムである。
【００２６】
以下、脳機能解析システムの概略、装置のハードウェア構成、特許請求の範囲に記載した用語と実施形態との対応を説明し、次に実施形態の説明等を行う。
【００２７】
目次
１．脳機能解析システムの概要
２．ハードウェア構成等
３．特許請求の範囲に記載した用語と実施形態との対応
４．脳機能解析の準備および課題例
５．脳機能解析処理
６．課題内容に対する脳機能解析結果例
７．実施形態による効果
８．その他の実施形態等
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
−−１．脳機能解析システムの概要−−
図１は、実施形態による脳機能解析システムの概略である。脳機能解析システム１０００は、「生体機能解析装置」としての脳機能解析装置１００、および、Ｓｕｐｅｒ  Ｑｕａｎｔｕｍ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｖｉｃｅ  ２００（脳磁気計測器、以下「ＳＱＵＩＤ２００」とする）を備えている。
【００２８】
脳機能解析装置１００は、後述する脳機能解析処理のプログラムを実行するほか、課題用データベース１５０を備えている。
【００２９】
ＳＱＵＩＤ２００は、被験者１００２の頭外に現れる脳神経電流より発生する、量子磁束としての極微弱磁気を計測する。量子磁束とは、電子１個が運動した場合に、その周辺に発生する磁場（脳磁場、Ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ（ＭＥＧ））である。この磁場のレベルは、地磁気の１０万分の１程度であり、単位としては１ｆＴ（フェムトテスラ＝１０−１５Ｔ）レベルである。
【００３０】
脳機能解析装置１００は、所定の接続手段（汎用の接続コード等）を介して、ＳＱＵＩＤ２００の制御、およびＳＱＵＩＤ２００によって計測される磁気計測情報の取得を行う。また、脳機能解析装置１００は、後述する脳機能解析処理によって磁気計測情報の解析を行い、解析結果を出力する。
【００３１】
図２に基づいて脳機能解析システムによる処理の概要を説明する。（１）脳機能解析装置１００は、ＳＱＵＩＤ２００の動作を制御することによって被験者のＳＱＵＩＤ測定を開始する。ＳＱＵＩＤ測定の際、測定目的に応じて被験者に対して後述する所定の課題が与えられる。（２）脳機能解析装置１００は、ＳＱＵＩＤ２００によって計測される磁気計測データを取得する。（３）脳機能解析装置１００は、磁気計測データに基づいて、被験者の発生神経電流の脳内部位を認識する処理を行う。（４）脳機能解析装置１００は、発生神経電流の分布データを作成する。（５）脳機能解析装置１００は、分布データに基づいて、ディスプレイに発生神経電流の分布図を表示する。各処理の詳細は、後述する。
【００３２】
−−２．ハードウェア構成等−−
２−１．機能ブロック
図３は、脳機能解析システム１０００に含まれる脳機能解析装置１００およびＳＱＵＩＤ２００の機能ブロック図を示す。ＳＱＵＩＤ２００は、磁気データを記録する磁気データ記録手段９０１を備える。脳機能解析装置１００は、磁気データ取得手段９０３、磁気データに基づいて、電流双極子の位置を示す電流位置データを取得する電流位置データ取得手段９０５、テーブルデータを記録するテーブルデータ記録手段９０７、テーブルデータに対応づけて合計電流双極子数を記録する電流数記録手段９０９、電流数記録手段の記録内容に基づいて、電流双極子の発生分布を示す電流分布情報を出力する電流分布情報出力手段９１１を備える。
【００３３】
２−２．脳機能解析装置１００
図４は、図３の脳機能解析装置１００をＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構成の一例である。脳機能解析装置１００は、ＣＰＵ１０、キーボード／マウス１１、メモリ１２、ディスプレイ１３、ハードディスク１４、スピーカ１５、Ａ／Ｄ変換１７、バンドパスフィルタ１６、プリンタ１８を備えている。
【００３４】
ＣＰＵ１０は、後述する脳機能解析処理プログラム、課題提示処理プログラムを実行するほか、脳機能解析装置１００全体を制御する。メモリ１２は、ＣＰＵ１０のワーク領域等を提供する。ハードディスク１４は、後述する脳機能解析に利用する課題用データベース１５０、ＣＰＵ１０を動作させるためのプログラムを記録する。キーボード／マウス１１の操作により生成される操作情報はＣＰＵ１０に入力され、ＣＰＵ１０が生成した画像情報、音声情報は、ディスプレイ１３、プリンタ１８、スピーカ１５にそれぞれ出力される。
【００３５】
ＣＰＵ１０は、ＳＱＵＩＤ２００によって得られた磁気計測データを、バンドパスフィルタ１６およびＡ／Ｄ変換１７を介して取得する。なお、バンドパスフィルタ１６および（または）Ａ／Ｄ変換１７は、脳機能解析装置１００とは別の装置、またはＳＱＵＩＤ２００に備えるようにしてもよい。
【００３６】
本実施形態では、ＳＱＵＩＤ２００から得られた情報を脳機能解析装置１００が処理するためのソフトウェアとして、専用のプログラムを利用する。脳機能解析装置１００のオペレーティングシステム（ＯＳ）の例として、マイクロソフト社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＸＰ、ＮＴ、２０００、９８等を用いることとする。本実施形態のプログラムは、ＯＳと共働して各機能を実現しているが、これに限らず、プログラム単独で各機能を実現するようにしてもよい。
【００３７】
−−３．特許請求の範囲に記載した用語と実施形態との対応−−
特許請求の範囲に記載した用語と実施形態との対応は以下の通りである。ただし以下に説明する「対応する実施形態」は、特許請求の範囲に記載した各用語によって表される構成が有する機能の中の一つの形態（一部の形態）を示すものである。
【００３８】
「磁気データ」は、図５ステップＳ１１３等において脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０が処理する磁気計測データに対応する。「生体機能解析装置」は、図１等に示す脳機能解析装置１００に対応する。「生体磁気」は、被験者１００２による脳磁気に対応する。「発生位置情報」は、ＳＱＵＩＤ２００の各磁気センサーの位置（被験者が装着するヘルメット内の各磁気センサーの位置）を示す情報に対応する。
【００３９】
「磁気データ取得手段」は、磁気データを取得する機能を有するものに対応し、実施形態では図５のステップＳ１１３、Ｓ１１５の処理を実行するＣＰＵ１０に対応する。「電流位置データ」は、図１１に示すリスト３８０中のＸおよびＹの各データに対応する。「電流位置データ取得手段」は、電流位置データを取得する機能を有するものに対応し、実施形態では図６のステップＳ１５２の処理を実行するＣＰＵ１０に対応する。
【００４０】
「テーブルデータ」は、図１２Ａに示す分布テーブル３９０に対応する。「テーブルデータ記録手段」は、分布テーブル３９０を記録する脳機能解析装置１００のメモリ１２（またはハードディスク１４）に対応する。
【００４１】
「合計電流双極子数」は、図１２Ａの分布テーブル３９０の各カラムに記録される情報に対応する。「電流数記録手段」は、電流数の情報を記録する機能を有するものに対応し、実施形態では図６のステップＳ１５４、Ｓ１５６の処理を実行するＣＰＵ１０に対応する。
【００４２】
「電流分布情報」は、図１２Ａの分布テーブル３９０、および（または）図１３の画面表示４００における等高線グラフに対応する。「電流分布情報出力手段」は、電流分布情報を出力する機能を有するものに対応し、実施形態では図６のステップＳ１５８の処理を実行するＣＰＵ１０に対応する。
【００４３】
「生体磁気計測装置」は、図１等に示すＳＱＵＩＤ２００に対応する。「磁気データ記録手段」は、脳磁気信号を取得するＳＱＵＩＤ２００に対応する。
【００４４】
「等高線グラフ」は、図１３の画面表示４００における、等高線グラフの形式で表した電流双極子数の分布図に対応する。
【００４５】
「磁場等高線データ」は、図９に示す磁場等高線図３２０等を表示するためのデータに対応する。「仮想磁場等高線データ」は、図１０に示す推定等高線３３１、３３２等を表示するためのデータに対応する。「磁場湧き出し位置情報」は、図１０に示す位置３４２等の位置を特定するための情報に対応する。「磁場吸い込み位置情報」は、図１０に示す位置３４１等の位置を特定するための情報に対応する。「近似度」は、図１１のリスト３８０中の「Ｇ値」の情報に対応する。
【００４６】
「速読適性情報」は、図１５の画面表示例５５０中に表示される速読適性の判定結果を示す情報に対応する。
【００４７】
−−４．脳機能解析の準備および課題例−−
４−１．ＳＱＵＩＤの概略
実施形態では、例示としてＳＱＵＩＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｑｕａｎｔｕｍ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｖｉｃｅ、脳磁気計測器）２００を使用して、脳磁気（ＭＥＧ）を計測する。ＳＱＵＩＤ２００およびＳＱＵＩＤ２００を利用した脳磁気の計測は、当業者に周知の手段を採用すればよく、以下、その概略を説明する。
【００４８】
ＳＱＵＩＤ２００には磁気センサー（超伝導センサー）が多数搭載されており、それぞれの磁気センサーは、時系列順に発生する脳磁気信号を独立に計測することができる。脳が活動する時、活動部位には脳神経電流（ｃｏｒｔｉｃａｌ  ｃｕｒｒｅｎｔ）が流れ、その電流の周囲に磁場が発生する（電磁気学におけるビオ・サバルの法則に基づく）。その発生した磁場は脳外に広がり、頭外においてｆＴ（フェムトテスラ）レベルの微弱磁気となる。ＳＱＵＩＤ２００は、頭外の微弱磁気を計測し、時系列信号として磁気計測情報を蓄積して脳機能解析装置１００に対して出力する。
【００４９】
脳機能解析装置１００は、ＳＱＵＩＤ２００から取得した磁気計測情報に基づいて磁場を推定し、その磁場に基づいて脳神経電流の発生個所を推定する（上述のビオ・サバルの法則に基づく）。この脳神経電流の電流源を、電流双極子という。
【００５０】
４−２．脳機能解析の準備
実施形態においては、ＳＱＵＩＤ２００の例示として、エレクタ製Ｎｅｕｒｏｍａｇの１２２チャンネル全頭型ＳＱＵＩＤ（全頭型１２２ｃｈ  ＳＱＵＩＤ）を使用した。１２２チャンネル全頭型ＳＱＵＩＤの装置原理等については、参考文献として、Ｊｕｋｋａ  Ｅ．Ｔ．Ｋｎｕｕｔｉｌａほか「Ａ  １２２−ｃｈａｎｎｅｌ ｗｈｏｌｅ−ｃｏｒｔｅｘ  ＳＱＵＩＤ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ｔｈｅ  ｂｒａｉｎ’ｓ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｆｉｅｌｄｓ」，ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＭＡＧＮＥＴＩＣＳ，１９９３年１１月，ＶＯＬ．２９，ＮＯ．６  ｐ．３３１５−３３２０、等が挙げられる。なお、本発明を実施するための脳磁気解析装置は、ＳＱＵＩＤ２００に限らず、その他の装置を利用してもよい。また、装置のセンサーのチャンネル数等も任意の数に変更可能である。
【００５１】
被験者は、所定の座席に着席した後、ＳＱＵＩＤ２００に接続されるヘルメット（以下、「ＳＱＵＩＤヘルメット」とする）を頭部に装着する。ＳＱＵＩＤヘルメットの中には、１２２個の磁気センサー（ＳＱＵＩＤ素子）があり、被験者１００２の脳半球の表面の各位置の磁気の強さを測る。ＳＱＵＩＤ２００による磁気計測は、ノイズとなる外界の磁場を遮蔽するため、孤立させた磁気シールド・ルーム内で行われる。
【００５２】
４−３．脳機能解析に利用する課題例（課題提示処理プログラムの概要）
ＳＱＵＩＤ２００および脳機能解析装置１００を利用した脳機能解析に利用する課題は、例えば以下の速読課題を採用することができる。
【００５３】
脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０は、課題提示処理プログラムを実行する。具体的には、ＣＰＵ１０は、ハードディスク１４に記録した課題用データベースの記録内容に基づき、課題作業として短文データと長文データとを交互にディスプレイ１３に表示する。被験者は、計測者の指示に従い、ディスプレイ１３に表示される短文と長文とを交互に見て速読作業を行う。
【００５４】
この速読作業により、被験者の脳内自立誘発が奮起されることが期待される。具体的にはこの課題作業により、短文においては速読作業に特有の脳内活動（速読特性）が現れず、一方の長文において速読特性の有無が判別できるものと期待される。
【００５５】
なお、同一課題を繰り返すことによって学習効果が現れるのが一般的であり、その結果脳信号が低下することが予想される。そのような脳信号の低下を防止するため、課題提示処理のプログラムは、ＣＰＵ１０が、課題用データベース１５０に記録された５種類の短文データと５種類の長文データとを各１０秒間づつ、ランダムに１００回ほどディスプレイ１３に表示するように規定している。
【００５６】
長文データの例示として、朝日新聞の天声人語から抜粋した５５０〜６５０個の文字を採用し、一方の短文データの例示として、天声人語から抜粋した２５〜５０個の文字を採用する。
【００５７】
−−５．脳機能解析処理−−
脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０が、ＳＱＵＩＤ２００によって得られた被験者の磁気計測情報を取得して脳機能を解析し、解析結果をディスプレイ表示する内容を説明する。図５、図６は、脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０が実行する脳機能解析処理のプログラムのフローチャートである。
【００５８】
脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０は、ＳＱＵＩＤ２００に対して磁気計測の開始指示を出力する（ステップＳ１０１）。１２２チャンネル全頭型ＳＱＵＩＤ２００は、脳磁気計測装置類を駆動する。ＣＰＵ１０は、各チャンネル毎に磁気計測信号の記録開始の指示を出力する（Ｓ１０３）。ＳＱＵＩＤ２００は、各チャンネルの磁気センサーを介して被験者の脳半球の表面から発生する脳磁気信号を独立に計測する。より詳しくは、ＳＱＵＩＤ２００は被験者の大脳皮質付近から発生する脳磁気信号を計測する。実施形態におけるＳＱＵＩＤ２００は、例示として１ミリ秒毎に１〜５０Ｈｚの周波数帯域の脳磁気信号を取得する。
【００５９】
図７は、ステップＳ１０３の処理中に得られる磁気計測信号の例を示す。「ｃｈＸ」は、チャンネル番号Ｘより得られた磁気計測信号であることを示している。各チャンネル番号により、被験者１００２が装着するＳＱＵＩＤヘルメットの中の磁気センサーの位置（すなわち、被験者の脳の特定部分の位置）が特定される。
【００６０】
ＣＰＵ１０は、ハードディスク１４に記録した課題用データベース１５０の記録内容に基づいて、被験者に対する所定の課題内容（上記「４−３．脳機能解析に利用する課題例」参照）をディスプレイ１３に表示する（Ｓ１０５）。被験者１００２は、課題内容（実施形態では、速読課題）に取り組む。ＣＰＵ１０は、あらかじめ設定した課題コースが終了したか否かを判断する（Ｓ１０７）。実施形態では、ＣＰＵ１０は、課題提示処理プログラムにしたがって課題コースが設定される。課題提示処理プログラムは、ＣＰＵ１０が、課題用データベース１５０に記録された５種類の短文データと５種類の長文データとを各１０秒間づつ、ランダムに１００回ほどディスプレイ１３に表示するように規定している。実施形態における課題提示処理プログラムの内容は例示であり、課題内容、回数、時間等は任意に変更可能である。課題コースが終了したと判断した場合には、ＣＰＵ１０は、課題内容のディスプレイ表示を終了する（Ｓ１０９）。ＣＰＵ１０は、課題内容のディスプレイ表示中にＳＱＵＩＤ２００が記録した各チャンネル毎の磁気計測信号を取得して、バンドパスフィルタ１６によるフィルタ処理を行う（Ｓ１１１）。具体的には、ＣＰＵ１０は、磁気信号内に含まれる余分な生体アーティファクトの影響が大きい周波数領域をカットし、所定の周波数領域の磁気信号のみを取得する。実施形態では、例示として１５〜２５Ｈｚの周波数領域の磁気信号のみを取得する。ただし、取得する周波数領域はこれに限られない。その他の実施形態として、５〜１５Ｈｚの周波数領域を採用してもよい。一般的に、１５〜２５Ｈｚおよび５〜１５Ｈｚの周波数領域は共に同様の傾向を示すとともに最も脳活動が現れ易い。なお、一般的に、５〜１５Ｈｚは脳波α波、１５〜２５Ｈｚは脳波β波を反映しているものとされる。
【００６１】
ＣＰＵ１０は、フィルタ処理を行った磁気信号に対して、Ａ／Ｄ変換１７によるＡ／Ｄ変換処理を行い、変換後のデータを磁気計測データとして取得する（Ｓ１１３）。
【００６２】
ＣＰＵ１０は、取得した磁気計測データについて、所定時間範囲分の磁気計測データを抽出してメモリ１２に記録する（Ｓ１１５）。実施形態では、例示として、２秒間範囲の磁気計測データを抽出するものとする。また、２秒間範囲の始期は、ステップＳ１０５の課題内容のディスプレイ表示後５００ミリ秒の時点とする。実施形態におけるＳＱＵＩＤ２００は、１ミリ秒毎に脳磁気信号を計測するよう設定してあるため、２秒間について各チャンネル毎に約２０００個の磁気計測データを取得する。
【００６３】
ステップＳ１１５以降のＣＰＵ１０の処理は、上述した短文データ、または長文データの２種類の課題を区別して行う。具体的には、被験者１００２に対して提示された１００回の課題に基づく磁気計測データを、短文データに対するもの、または長文データに対するものに区別する（それぞれ、約５０回の課題提示が行われるものと推定される）。以下のプログラム内容の説明では、説明の便宜上、長文データの課題によって得られた磁気計測データに基づく脳機能解析処理のみを説明する。したがってＣＰＵ１０は、５種類の長文データに対する約５０個の磁気計測データに対して以下の処理を実行するものとする。５種類の短文データに対する脳機能解析処理は、以下の処理と同様に実行可能である。
【００６４】
ＣＰＵ１０は、メモリ１２に記録した磁気計測データ（５種類の長文データに対して取得されたデータ）に対する加算平均計算処理を行う（Ｓ１１７）。実施形態では、約５０回の長文データの課題提示が行われるから、各チャンネルについて、同一の特定時間毎に約５０個の磁気計測データが存在する（１ミリ秒単位毎に約５０個の磁気計測データ）。したがって、ＣＰＵ１０は、各チャンネルについて、特定時間毎に約５０個の磁気計測データを加算平均する（重ね合わせる）。脳磁気情報は生体アーティファクト等のノイズ中に覆い隠されており、アーティファクトから脳磁気に基づくデータを分離する必要がある。生体アーティファクトはランダムに発生するので、加算平均化（重ね合わせ）によって減衰させることができ、一方の脳磁気に基づくデータは加算平均化によって露呈させることができる。長文データの課題を複数回繰り返して脳磁気を測定したうえで、得られた磁気計測データを重ね合わせる（加算平均計算）ことで、脳磁気に基づく磁気計測データを解析可能なレベルにすることができる。
【００６５】
図８は、ステップＳ１１７の処理後に得られる磁気計測データ３１０の例を示す。磁気計測データ３１０は、例示として特定時点（例えば「０．１５０秒時点等）における１２２チャンネルの磁気計測データの内容を示している。例えば、特定時点におけるチャンネル１の磁気計測データは「−７．４１×１０のマイナス１４乗（テスラ）」であることを示している。
【００６６】
ＣＰＵ１０は、ステップＳ１１７の処理後に得られる磁気計測データに基づいて、各計測時点における磁場等高線データ（等磁場線データ）を作成する（Ｓ１１９）。具体的には、ＣＰＵ１０は、各計測時点毎（１ミリ秒毎）に磁場等高線データを作成する。実施形態では２秒間の計測範囲を採用しているから、ＣＰＵ１０は、約２０００個の磁場等高線データを作成する。磁場等高線データは、各計測時点毎に、全チャンネルの磁気計測データの大きさの情報及び各チャンネルの位置（被験者が装着するＳＱＵＩＤヘルメット内の各磁気センサーの位置）の情報に基づき、同様の大きさの磁気計測データの位置（または領域）を線で結んだ磁場等高線図（等磁場線図）を示すためのデータである。ＳＱＵＩＤ２００の１２２チャンネルの磁気センサーは、被験者の脳半球の表面から発生する脳磁気信号を独立に計測する。したがって、磁気計測データに対応づけられる位置情報は、各磁気センサーの位置（被験者の脳半球の表面の各位置に対応）によって特定される三次元の情報（「三次元の情報としての発生位置情報」に対応）である。ステップＳ１１９の処理では、ＣＰＵ１０は、三次元の情報（球表面の情報）である磁気計測データの位置情報を、いわゆるメルカトール法によって二次元の情報（平面の情報、「二次元の情報によって特定される発生位置情報」に対応）に変換する（三次元の座標データを二次元の座標データに変換する）。
【００６７】
実施形態ではＳＱＵＩＤヘルメット内に磁気センサーが固定されているから、被験者毎の頭部形状の相違にもかかわらず、三次元の各位置情報と変換後の二次元の各位置情報との対応は同様である。したがって、磁気センサーの各位置と変換後の二次元の各位置との対応をあらかじめ設定しておくことで、ＣＰＵ１０は、実施形態による脳機能解析処理を高速に実行することができる。なお、脳機能解析処理はＳＱＵＩＤヘルメットを利用する場合に限らず、磁気センサーを被験者の頭部に直接配置するようにしてもよい。この場合、各磁気センサーの三次元の位置情報は、当業者に周知の手段によって解析または記録しておけばよい。
【００６８】
なお、ステップＳ１１９における三次元情報の二次元情報への展開処理は、メルカトール法に限られるものではなく、当業者に周知の手段によって変形可能である。例えば、球表面の各位置情報を、球の中心から平面への写像を行うものと仮定してそれらの位置情報を平面の情報に変換する手法等の、任意の手法に基づく処理を実行してもよい。
【００６９】
図９は、ステップＳ１１９の処理においてＣＰＵ１０が作成する、ある計測時点の磁場等高線データに基づいて示される磁場等高線図３２０の表示例である。磁場等高線図３２０は、被験者の脳半球を頭上方向から表現したものである。磁場等高線図３２０は、ディスプレイ上に表示する際の寸法として縦軸を−１０から１０ｃｍ、横軸を−１０から１０ｃｍの範囲、すなわち縦２０ｃｍ×横２０ｃｍの大きさに設定される。したがって、ステップＳ１１９の二次元情報への展開処理の際には、ＣＰＵ１０は、展開後の縮尺を縦２０ｃｍ×横２０ｃｍの正方形となるように座標情報の変換を行う。ただし、これらの寸法は任意に変更可能である。図９における磁場等高線図３２０は、同図の上から下方向が被験者の頭部前面から後頭部方向に対応するように表現している。磁場等高線図３２０により、磁気計測データ値の大きさ、位置（領域）、およびそれらの全体的な傾向を把握することができる。図面上、明度（白さ）が高い部分がいわゆる「脳磁場の湧き出し」であり、磁気計測データの値が高い位置（領域）を示す。一方、明度が低い部分がいわゆる「脳磁場の吸い込み」であり、磁気計測データの値が低い位置（領域）を示す。
【００７０】
磁場等高線図３２０上の位置に対応する被験者の実脳上の位置（センサー位置）は、ステップＳ１１９による二次元情報への変換処理における演算式（または変換係数）などに基づいて取得することができる。実施形態では、例示として、図９の磁場等高線図３２０を大まかに次のように分類している。この分類情報の取り扱いは、「６−２．速読教育への適用例」において後述する。
【００７１】
・（Ｘ：Ｙ）＝（−１０〜０：−１０〜１０）の領域：左脳
・（Ｘ：Ｙ）＝（−１０〜０：０〜１０）の領域：左脳前部
・（Ｘ：Ｙ）＝（−１０〜０：−１０〜０）の領域：左脳後部
・（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：−１０〜１０）の領域：右脳
・（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：０〜１０）の領域：右脳前部
・（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：−１０〜０）の領域：右脳後部
実施形態では、実脳を大まかな領域として扱っているが、これに限らず、より詳細な実脳上の位置（センサー位置）の情報を出力するようにしてもよい。また、実施形態では磁場等高線図をディスプレイ上に表示する処理を採用していない。ただし、脳機能解析処理プログラムの実行中またはそれ以外の時点において、磁場等高線図等をディスプレイ１３に表示するようにしてもよい。
【００７２】
ステップＳ１１９の処理の後、ＣＰＵ１０は、磁場等高線データによって示される磁場等高線をパターン認識（図形認識）し、推定等高線データを作成してメモリ１２に記録する（ステップＳ１２１）。具体的には、ＣＰＵ１０は、磁場等高線の特徴を抽出し、抽出した特徴の識別を行って推定等高線を対応づける（特徴抽出および図形パターンの当てはめ処理）。推定等高線は、あらかじめ脳機能解析装置１００のハードディスク１４等に記録された所定の円形状（楕円形状を含む）の図形パターン（図形クラス）である。実施形態では２秒間の計測範囲を採用しているから、ＣＰＵ１０は約２０００個の磁場等高線データのそれぞれに対してパターン認識を行い、推定等高線データを作成する。ステップＳ１２１のパターン認識は、上記のような処理に限らず、等高線の近似処理、または等高線の単純化処理等を含めて、当業者に周知な任意の手段を採用してもよい。
【００７３】
図１０は、ステップＳ１２１の処理においてＣＰＵ１０が作成する「推定等高線」と「磁場等高線（図９と同様）」との関係を示す模式図３３０である。図１０において、磁場等高線における「脳磁場の湧き出し」を示す領域に対し、ステップＳ１２１のパターン認識処理によって、脳磁場の湧き出しを示す推定等高線３３２が対応づけられる。また、磁場等高線における「脳磁場の吸い込み」を示す領域に対し、ステップＳ１２１のパターン認識処理によって、脳磁場の吸い込みを示す推定等高線３３１が対応づけられる。推定等高線は、ステップＳ１２１においてＣＰＵ１０が作成する推定等高線データによって描画される。なお、実施形態では推定等高線をディスプレイ上に表示する処理を採用していない。ただし、脳機能解析処理プログラムの実行中またはそれ以外の時点において、推定等高線図等をディスプレイ１３に表示するようにしてもよい。
【００７４】
ＣＰＵ１０は、ステップＳ１２１の後、作成した推定等高線データと、その推定等高線データの推定元となった磁場等高線データとの間の近似度（便宜上、近似度をＧｏｏｄｎｅｓｓ値（Ｇ値）とする）を演算し、演算したＧ値を推定等高線データに対応づけてメモリ１２に記録する。具体的には、ＣＰＵ１０は、作成した推定等高線データおよび磁場等高線データのそれぞれの二次近似を演算し、演算した二次近似の差をＧ値として演算する。ステップＳ１２３の処理により、ＣＰＵ１０が作成した推定等高線データと磁場等高線データとの一致度（ずれの度合い）が得られる。Ｇ値が「１．００」のとき、磁場等高線データと推定等高線データとが完全に等しい理想状態にある。なお、磁場等高線データと推定等高線データとの間の近似度の演算は、当業者に周知の手段によって変更可能である。
【００７５】
ＣＰＵ１０は、メモリ１２に記録された推定等高線データについて、Ｇ値が０．４０以上（「所定近似度以上」に対応）である推定等高線データのみを抽出する（Ｓ１２５）。ＣＰＵ１０は、抽出した推定等高線データに基づいて、磁場湧き出し位置データおよび磁場吸い込み位置データを取得してメモリ１２に記録する（図６ステップＳ１５０）。具体的には、ＣＰＵ１０は、推定等高線データの傾向を解析して、脳磁場の湧き出しのピークを示すデータを磁場湧き出し位置データとする。図１０の模式図３３０を例にとると、磁場湧き出し位置データが示す位置は、位置３４２に対応する。また、ＣＰＵ１０は、推定等高線データの傾向を解析して、脳磁場の吸い込みのピークを示すデータを磁場吸い込み位置データとする。模式図３３０を例にとると、磁場吸い込み位置データが示す位置は、位置３４１に対応する。
【００７６】
ＣＰＵ１０は、計測時点毎に、磁場湧き出し位置データと磁場吸い込み位置データとの中間位置（中心点、または中点）を示すデータを「電流双極子位置データ」としてメモリ１２に記録する（Ｓ１５２）。図１０の模式図３３０を例にとると、電流双極子位置データが示す位置は、位置３５０に対応する。
【００７７】
ステップＳ１５２の処理は、実施形態では、脳神経電流の電流源としての電流双極子の発生位置を、脳磁場湧き出し位置と脳磁場吸い込み位置の対比によって決定する方法を採用する。この方法は、磁場分布に基づいて、発生した脳神経電流の平均値としての微小電流である等価電流源を推定するものである。電流双極子とは、推定した等価電流源の解に相当する。なお、電流双極子は、脳磁場湧き出し位置と脳磁場吸い込み位置との間の対称性が十分である場合に、その両者の位置の中心点に位置するものと推定される。したがって、ステップＳ１５２の処理においては、対称性が十分でない場合、すなわち磁場湧き出し位置と磁場吸い込み位置との間の距離が所定値以上である場合には、電流双極子位置データとして採用しないようにしてもよい。
【００７８】
図１１は、ステップＳ１５２の処理によってメモリ１２に記録される「電流双極子位置データ」の例である。計測時間内における電流双極子位置データを示すリスト３８０には、「データＮｏ．」、「計測時点」、図９（図１０）における電流双極子の横軸位置を示す「Ｘ（ｃｍ）」、縦軸位置を示す「Ｙ（ｃｍ）」、「Ｇ値」の各値が記録される。具体的には、計測時点「０．１５０（秒）」における磁場等高線図（図９参照）においては、ステップＳ１１９、Ｓ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５、Ｓ１５０、Ｓ１５２の処理によって、データＮｏ．「１」で特定される電流双極子位置データとして、Ｘ「２．４０（ｃｍ）」、Ｙ「−４．３０（ｃｍ）」がメモリ１２に記録される。
【００７９】
ステップＳ１５２の処理の後、ＣＰＵ１０は、図１１のリスト３８０の記録内容に基づいて、後述する分布テーブルの各カラムに対応する領域毎の電流双極子の数の合計値を演算する（図６ステップＳ１５４）。図１２Ａは、分布テーブル３９０のデータ構造の例である。ＣＰＵ１０は、ステップＳ１５４の処理を行う際に分布テーブルをメモリ１２に記録する。ただし、分布テーブルをあらかじめハードディスク１４に記録しておいてもよい。分布テーブル３９０の各カラムは、図９（図１０）に示す磁場等高線をＸ軸２．５ｃｍ×Ｙ軸２．５ｃｍ毎に区分けした領域（升目）について、その領域内で認識された電流双極子の合計数を示す。また、分布テーブル３９０の各カラムは、Ｘ軸方向を１〜８、Ｙ軸方向をａ〜ｈの座標情報によって特定される。この座標情報は、後述する電流分布図上での位置を特定するためのものである。分布テーブルの構成、カラム数、対応する磁場等高線の区画面積等は任意に変更可能である。
【００８０】
ＣＰＵ１０は、分布テーブルの各カラムに電流双極子数（合計値）を記録する（Ｓ１５６）。図１２Ａに例示する分布テーブル３９０では、例えば図９（図１０）のＸ軸「０〜２．５（ｃｍ）」、Ｙ軸「−５．０〜−２．５（ｃｍ）」の領域に、測定時間２秒間の範囲で１０個の電流双極子数が認識されたことを示している。以上のように、分布テーブル３９０は、脳神経電流源（電流双極子）の発生度数の分布図の情報である。脳が活動する場合には電流双極子が複数発生し、時間の経過にしたがって発生箇所、発生数が変化する。度数が高いカラムについては、その脳部分が活性化されたことを示している。
【００８１】
ＣＰＵ１０は、分布テーブルに記録された各カラムの電流双極子数の情報に基づいて電流分布図表示用データを作成し、そのデータに基づいて電流分布図をディスプレイ１３に表示し（Ｓ１５８）、処理を終了する。
【００８２】
図１２Ｂは、分布テーブルの記録内容と電流分布図との対応を示す模式図である。電流分布図は、分布テーブルに記録された電流双極子の数（度数）を等高線グラフによって表示するものである。具体的には、各カラムの電流双極子数の情報及び各カラムの座標情報に基づき、同様の数の電流双極子の発生位置（または領域）を線で結んだものを電流分布図とする。例えば、図１２Ａの分布テーブル３９０のＸ軸「０〜２．５（ｃｍ）」、Ｙ軸「−５．０〜−２．５（ｃｍ）」のカラムは座標（ｆ，５）によって特定される。図１２Ｂの模式図３９２に示すように、情報３９６は、等高線グラフにおける座標（ｆ，５）が電流双極子数「１０」に対応することを示す。同様に情報３６４は、等高線グラフにおける座標（ｃ，２）が電流双極子数「０」に対応することを示す。
【００８３】
図１３は、図１２Ａの分布テーブル３９０に基づいてディスプレイ１３に表示される画面表示４００である。ＣＰＵ１０は、分布テーブル３９０の各カラムの座標情報および電流双極子数の情報に基づいて、電流双極子数の分布を等高線グラフの形式でディスプレイに表示する。図１２Ａの分布テーブル３９０の各カラムの座標情報（ａ〜ｈ、１〜８）は、図１３の画面表示４００の等高線グラフの座標に対応する。等高線グラフは、同様の電流双極子数を示す座標位置同士を線等で結合等することによって、各座標間の電流双極子数の傾向を示す。ＣＰＵ１０は、電流双極子数の大小、すなわち等高線グラフ上の高低を、例示として以下のように色分けをして区別して電流分布図用表示データを作成する。
【００８４】
・電流双極子数  ９以上１０以下（または９以上）：明度の低い緑色１
・電流双極子数  ８以上９未満：１よりも明度の高い緑色２
・電流双極子数  ７以上８未満：２よりも明度の高い緑色３
・電流双極子数  ６以上７未満：３よりも明度の高い緑色４
・電流双極子数  ５以上６未満：淡い青色
・電流双極子数  ４以上５未満：水色
・電流双極子数  ３以上４未満：灰色
・電流双極子数  ２以上３未満：淡い黄緑色
・電流双極子数  １以上２未満：淡い黄色
・電流双極子数  ０以上１未満：白色
ただし、等高線グラフ作成のための電流双極子数の分類、ディスプレイ上の表示色等は任意に変更可能である。また、図１３に示す等高線グラフを、頭部または脳部位を模式的に表示する図または脳断層像に重ね合わせてディスプレイ表示するようにしてもよい。実施形態では、ステップＳ１５８の処理において電流分布図を表示するものとしたが、これに限られない。その他の実施形態として、電流分布図とともに（または電流分布図に替えて）ステップＳ１５６の処理でＣＰＵ１０が作成した分布テーブルをディスプレイに表示するようにしてもよい。
【００８５】
図５ステップＳ１１９および図６ステップＳ１５６においてＣＰＵ１０が等高線グラフ用データを作成する処理は、例えばマイクロソフト社の表計算ソフトウェア「エクセル（登録商標）」に組み込まれた等高線グラフ作成機能、あるいは、当業者に周知な任意のプログラムを採用すればよい。「等高線グラフ」の実施形態は、上述の磁場等高線、または推定等高線、または電流分布図に示した。この発明における「等高線グラフ」は、平面図上において、等しい値、または類似の値、または所定範囲に含まれる値の集合、または基準値以上の集合、または基準値以下の集合等を、直線、曲線、またはそれらの組み合わせの線等によって結んで表現されたもの一般、またはその表現された内容に対して所定の修正処理または補間処理を施したもの一般を含む概念である。したがって、「等高線グラフ」の表示形式は、実施形態に示したものに限られず、当業者に周知の手段によって変形可能である。
【００８６】
実施形態では、推定等高線に基づいて電流双極子位置データを取得する処理を例示したが（図５ステップＳ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５等参照）、これに限られるものではない。その他の実施形態として、ＣＰＵ１０は、推定等高線の作成処理を行うことなく、磁場等高線データに基づいて電流双極子位置データを取得するようにしてもよい。
【００８７】
以上の脳機能解析処理により、脳機能解析装置１００のディスプレイ１３には図１３に例示するような電流分布図が表示される。この電流分布図の表示に基づいて、所定の課題に対する被験者の脳活動の様子（脳機能）を判定することができる。
【００８８】
実施形態による脳機能解析処理は、「４−３．脳機能解析に利用する課題例」で説明した課題に対する脳機能解析を例示したが、採用する課題については任意に変更可能である。
【００８９】
−−６．課題内容に対する脳機能解析結果例−−
６−１．脳機能解析結果例
実施形態では、「４−３．脳機能解析に利用する課題例」の項目で説明した速読課題に対する脳機能の解析（電流分布図の出力）を説明した。本出願の発明者は、上記の脳機能解析処理プログラムの実行の結果、速読熟達者と一般者（速読熟達者でない者）との間で脳機能の解析結果が異なることを見出した。以下、その結果を説明する。
【００９０】
図１４は、上記の速読課題に対する脳機能解析処理の結果を示す画面表示例である。図１４Ａは、速読熟達者の場合の解析結果（ディスプレイ画面の一部）の表示５００である。一方、図１４Ｂは、一般者の場合の解析結果の表示５１０である。
【００９１】
図１４Ａの領域５０２に示すように、速読熟達者の場合、右下（右脳後部）に強い活動部が現れた。右脳後部は一般的に視覚認識に関連する。一方、図１４Ｂの領域５１２に示すように、一般者の場合、左脳に活動部が現れた。左脳は一般的に音声言語の活性に関連する。図１４の結果は、速読熟達者が、音声活動の支援なく文字を読むことができるが、一般者の場合は必ず音声活動の支援が伴うことを示唆している。
【００９２】
６−２．速読教育への適用例
上記の結果から、本出願の発明者は、実施形態として説明した脳機能解析処理の利用法の１つとして、速読教育への適用を試みた。ただし、実施形態として説明した脳機能解析処理は、以下に説明する速読教育に限らず幅広い分野での利用が可能である。
【００９３】
以下、脳機能解析処理の利用法の１つとして、速読教育への適用例を説明する。例えば、速読機能に関連する脳活動を調査することによって、科学的に教育効果および潜在能力を評価する。具体的には、上述の脳機能解析処理プログラムの実行結果に基づき、右脳（または右脳後部）が活性されていること（または、併せて左脳（または左前脳部）の活動の抑制が十分なされていること）を判定する。以下、この判定処理を、上述の脳機能解析処理プログラムを用いて説明する。
【００９４】
脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０は、図６ステップＳ１５６の処理において例えば以下の内容を判定する。Ｘ、Ｙは、図１２の分布テーブル３９０における座標情報である。
【００９５】
（判定基準例）
（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：−１０〜１０）の領域（右脳）に含まれるカラム、または（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：−１０〜０）の領域（右脳後部）に含まれるカラムの最大電流双極子数が、計測時間２秒間当たりで８以上（”８”は「基準数」に対応）
ＣＰＵ１０は、上記判定基準を満たしているか否かを判断し、満たしている場合には、電流分布図と併せて（または別に）速読適性（潜在能力）が十分である旨をディスプレイ１３に表示する。ただし、上記判定基準は例示であって、ＳＱＵＩＤ２００の計測精度、または課題内容等に基づいて任意に変更可能である。
【００９６】
図１５は、電流分布図と併せて速読適性の判定結果を示したディスプレイ１３の画面表示例５５０である。具体的には、図１５の例では、（Ｘ：Ｙ）＝（０〜１０：−１０〜０）の領域（右脳後部）に含まれるカラム（図１２Ａの座標（ｆ，５）に対応）の電流双極子数が１０であるから、ＣＰＵ１０は、「速読適性＝有り」との判定結果を表示する。
【００９７】
以上説明した速読適性、速読潜在能力の判定の他に、速読教育前後における速読適性の判定結果を比較することによって、速読教育の成果の有無を判定することもできる。具体的には、速読教育の進行に従って右脳後部の活性が明確になれば、教育効果の進展を確認したことになる。特に、実施形態による教育効果の判定は、ＳＱＵＩＤを利用した客観的評価に近いものであり、判定結果の信頼度も高いと考えられる。また、速読教育手法に対する教育効果の進展レベルを対応づけることによって、より効果的な速読教育手法の構築、あるいは、個人毎に適切なテーラメイト教育方法を用意することができる。
【００９８】
−−７．実施形態による効果−−
実施形態は、上述したように複数の特徴を有しているが、各特徴についての効果として、例えば次の内容を挙げることができる。
【００９９】
実施形態では、ＳＱＵＩＤ２００を利用することにより、脳磁場の計測結果に基づく脳機能解析処理プログラムを実行する。したがって、従来の脳波計等と比較して高精度な解析結果を得ることができる。また、センシング機能による計測であるので、被験者に対する物理的な負荷が少ない。
【０１００】
図５ステップＳ１１９の処理において、脳機能解析装置１００のＣＰＵ１０は、三次元の情報（球表面の情報）である磁気計測データの位置情報を、いわゆるメルカトール法によって二次元の情報（平面の情報）に変換する（三次元の座標データを二次元の座標データに変換する）。したがって、磁気計測データに関する情報量を抑えることができ、脳機能解析処理プログラムの実行に要するＣＰＵ１０の処理速度を向上させることができる。
【０１０１】
図５ステップＳ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５、図６ステップＳ１５０、Ｓ１５２の処理において、ＣＰＵ１０は、パターン認識処理に基づいて電流双極子の位置を特定するとともに、測定時間範囲内で脳の各部分に発生する電流双極子を認識する。
【０１０２】
電流双極子の位置を特定するための演算方法として、従来から、単一双極子（ｓｉｎｇｌｅ−ｄｉｐｏｌｅ）モデルに基づく単一双極子推定や、複数双極子（ｍｕｌｔｉ−ｄｉｐｏｌｅ）モデルに基づく複数双極子推定等がある。これらの演算方法は、あらかじめ特定数の電流双極子が発生するものとして推定しておき、実際の磁場発生源をその特定数の電流双極子に代表させるものである。
【０１０３】
この点、実施形態による脳機能解析処理プログラムにおいては、特定数の電流双極子に代表させる演算方法ではなく、磁場等高線（または推定等高線）に基づく磁場湧き出し位置および磁場吸い込み位置から電流双極子の位置を認識する。したがって、実施形態による脳機能解析処理は、より現実に近い数の電流双極子の認識が可能となる。
【０１０４】
図５ステップＳ１２１、Ｓ１２３、Ｓ１２５の処理において、ＣＰＵ１０は、磁場等高線をパターン認識して推定等高線を作成し、両等高線の近似度（Ｇ値）を演算したうえで所定値以上のＧ値を示す推定等高線のみを抽出する。そして、ＣＰＵ１０は、その抽出した推定等高線を基礎として電流双極子の位置を認識する（図６ステップＳ１５０、Ｓ１５２参照）。磁場等高線は、脳活動を反映するために複雑な形状になるのが一般的である。この点、実施形態では、パターン認識によって磁場等高線を抽象化（または単純化）することによって電流双極子の位置の認識処理を高速に実行可能としている。また、磁場等高線に対する推定等高線の近似度が一定以上の場合に、その推定等高線を電流双極子の位置の認識に利用する。したがって、実施形態におけるＧ値の基準値を適切に設定することによって、電流双極子の発生位置の認識の確実性を高めることができる。
【０１０５】
図６ステップＳ１５４、Ｓ１５６の処理において、ＣＰＵ１０は、パターン認識処理に基づいて電流双極子の位置を特定したうえで、測定時間範囲内で脳の各部分に発生する電流双極子の数を合計する。脳機能解析のように単位時間当たりの電流双極子の発生数が非常に少ない場合には、例えば特定の計測時点における電流分布図によっては、電流双極子の全体的な発生傾向をとらえることは困難である。この点、実施形態では測定時間範囲内（例えば２秒間）に発生する電流双極子の数が足し合わせることによって、電流分布図の特徴をより一層際だたせることを可能としている。
【０１０６】
−−８．その他の実施形態等−−
８−１．計測対象のバリエーション
実施形態では、「生体磁気」として脳磁気を例示して説明したが、これに限られるものではない。生体磁気としてその他の計測対象を採用してもよく、計測対象のバリエーションに応じて、例えば、心臓からの磁場（心磁気）、肝臓に含まれる鉄分を基づく肝臓の磁気特性を利用した肝機能測定、体内に取り込まれた磁性を持つ粉じんなどの蓄積状況の測定に応用してもよい。
【０１０７】
８−２．課題のバリエーション
実施形態による脳機能解析処理のプログラムは、例示した速読課題に対する脳機能の判定に限らず、その他の脳活動計測分野に適用可能である。例えば、聴覚、視覚などの刺激によって反応する感覚領野の活動解析等を含む感覚機能のマッピング、または異常な脳活動源の推定等を含む脳疾患の病態診断および神経性疾患の解析等に利用することも可能である。
【０１０８】
８−３．脳機能解析システム適用バリエーション
実施形態では、脳機能解析システム１０００の適用として、ＳＱＵＩＤ２００によって得られた磁気計測情報を脳機能解析装置１００が解析処理する例示した。ただし、脳機能解析システムの適用例はこれに限られるものではなく、ネットワークを利用したシステムにも適用可能である。具体的には、クライアント装置は、ＳＱＵＩＤ等を利用して得られた磁気計測情報をインターネット（またはＬＡＮ、または専用線等）を介してサーバ装置に送信する。サーバ装置は、実施形態における脳機能解析装置１００と同様の処理を実行し、処理結果をクライアント装置に送信する（クライアント・サーバ型）。
【０１０９】
その他、本発明の解析処理プログラムを、マイクロソフト社の表計算ソフトウェア「エクセル（商標）」等に機能をアドオンするモジュールとして採用することもできる。
【０１１０】
８−４．プログラム実行方法等の実施例
実施形態では、ＣＰＵ１０の動作のためのプログラムを、それぞれハードディスク１４に記憶させているが、このプログラムは、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭから読み出してハードディスク等にインストールすればよい。また、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、ＤＶＤ−ＲＯＭ、またはフレキシブルディスク（ＦＤ）、またはＩＣカード等のコンピュータ可読の記録媒体からインストールするようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてプログラムをダウンロードさせることもできる。また、ＣＤ−ＲＯＭからプログラムをインストールすることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにするのではなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを直接的に実行するようにしてもよい。
【０１１１】
なお、コンピュータによって実行可能なプログラムとしては、ＣＰＵによって直接実行可能なプログラムだけではなく、ソース形式のプログラム、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、圧縮処理がされたプログラム、暗号化プログラム）、さらには、他のモジュール部分と組み合わして実行可能なプログラムも含む。
【０１１２】
上記各実施形態では、図３の各機能をＣＰＵおよびプログラムによって実現することとしているが、各機能の一部または全部をハードウェアロジック（論理回路）によって構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】実施形態による脳機能解析システムの全体図である。
【図２】脳機能解析システムの処理概要図である。
【図３】脳機能解析システムの機能ブロック図である。
【図４】脳機能解析装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】実施形態による脳機能解析処理のプログラムのフローチャートである。
【図６】実施形態による脳機能解析処理のプログラムのフローチャートである。
【図７】脳機能解析処理において得られる「磁気計測信号」の例である。
【図８】脳機能解析処理における「磁気等高線」の表示元となる「磁気計測データ」の例である。
【図９】脳機能解析処理における「磁場等高線図」の表示例である。
【図１０】脳機能解析処理における「磁場等高線」と「推定等高線」との関係を示す模式図である。
【図１１】脳機能解析処理における「電流双極子位置データ」の例である。
【図１２】図１２Ａは、脳機能解析処理における「分布テーブル」の例である。  図１２Ｂは、分布テーブルの記録内容と電流分布図との対応を示す模式図である。
【図１３】「分布テーブル」に基づく「電流分布図」の画面表示例である。
【図１４】図１４Ａ、図１４Ｂは、課題に対する脳機能解析処理の結果を示す画面表示例である。
【図１５】本発明の実施例の結果に基づく、速読適性（潜在能力）の判定結果の画面表示例である。
【符号の説明】
【０１１４】
１００・・・脳機能解析装置
１５０・・・課題用データベース
２００・・・ＳＱＵＩＤ（脳磁気計測器）
１３０・・・対照情報データベース
１５０・・・グラフ座標・セル情報対応テーブル
１０００・・・脳機能解析システム
１００２・・・被験者
【図１】
2005334009.tif 000003
【図２】
2005334009.tif 000004
【図３】
2005334009.tif 000005
【図４】
2005334009.tif 000006
【図５】
2005334009.tif 000007
【図６】
2005334009.tif 000008
【図７】
2005334009.tif 000009
【図８】
2005334009.tif 000010
【図１１】
2005334009.tif 000011
【図１２】
2005334009.tif 000012
【図１３】
2005334009.tif 000013
【図１４】
2005334009.tif 000014
【図１５】
2005334009.tif 000015
【図９】
2005334009.tif 000016
【図１０】
2005334009.tif 000017