(57)【要約】【課題】ｆＭＲＩによる脳機能測定において、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅが予測と大きく異なる場合であっても、刺激等に伴って活動する脳の部位を確実に検出し、脳機能測定の精度を向上する。【解決手段】所定時点から過去一定期間内における複数時点での前記入力信号の値を取得する複数の入力ユニット６１と、前記所定時点でのｆＭＲＩ信号の値を教師信号値とする出力ユニット６２と、前記各入出力ユニット間に介在する複数の中間層ユニット６３とを有し、前記出力ユニットの値が前記教師信号値に近づくように、前記入力ユニット６１から中間層ユニット６３を介して出力ユニット６２に至る関係を、反復学習により回帰分析するニューラルネットワーク部６を備えるようにした。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に対する刺激信号又は被験者の生体活動を反映する生体活動信号である入力信号の時系列データと、ｆＭＲＩで得られる当該被験者からの信号であるｆＭＲＩ信号の変化との相関に基づいて脳の活動部位を特定するものであって、
所定時点から過去一定期間内における複数時点での前記入力信号の値を取得する複数の入力ユニットと、前記所定時点でのｆＭＲＩ信号の値を教師信号値とする出力ユニットと、前記各入出力ユニット間に介在する複数の中間層ユニットとを有し、前記出力ユニットの値が前記教師信号値に近づくように、前記入力ユニットから中間層ユニットを介して出力ユニットに至る関係を反復学習により回帰分析するニューラルネットワーク部を備えていることを特徴とする脳機能測定装置。
【請求項２】
前記回帰分析の結果から前記入力信号とｆＭＲＩ信号との間の相関の程度を判断する相関判断部をさらに備えている請求項１記載の脳機能測定装置。
【請求項３】
前記入力信号とｆＭＲＩ信号との相関を表す関数を算出する相関関数算出部をさらに備えている請求項２記載の脳機能測定装置。
【請求項４】
前記一定期間を約３０秒に設定している請求項１、２又は３記載の脳機能測定装置。
【請求項５】
入力信号が周期性を有する場合、前記一定期間を少なくともその周期以下に設定している請求項１、２、３又は４記載の脳機能測定装置。
【請求項６】
前記中間層ユニットの数を入力ユニットの数の１０倍程度に設定している請求項１、２、３、４又は５記載の脳機能測定装置。
【請求項７】
被験者に対する刺激信号又は被験者の生体活動を反映する生体活動信号である入力信号の時系列データと、ｆＭＲＩで得られる当該被験者からのｆＭＲＩ信号の変化との相関に基づいて脳の活動部位を特定するものであって、
所定時点から過去一定期間内における複数時点での前記入力信号の値を取得する複数の入力ユニットと、前記所定時点でのｆＭＲＩ信号の値を教師信号値とする出力ユニットと、前記各入出力ユニット間に介在する複数の中間層ユニットとを有し、前記出力ユニットの値が前記教師信号値に近づくように、前記入力ユニットから中間層ユニットを介して出力ユニットに至る関係を、反復学習により回帰分析するニューラルネットワーク部としての機能をコンピュータに備えさせることを特徴とする脳機能測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ｆＭＲＩで得られる信号を利用して、被験者に刺激等が与えられた場合に、その刺激等に対して脳のどの部位が活動するのかを特定する脳機能測定装置等に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
機能的ＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＭＲＩ、以下ｆＭＲＩと記す）で得られる信号は、脳の神経活動に付随して起こる血流の酸素濃度の変化を反映したものであり、その信号変化は刺激が与えられ脳の神経細胞が活動してから数秒遅れてピークに達し、さらに十数秒後まで影響が残る。このような刺激に対するｆＭＲＩ信号の変化を、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅと呼ぶ。ｆＭＲＩでは、何らかの刺激や課題が与えられたときの脳活動を計測し、刺激の提示や課題の遂行と相関して変化する信号を持つ部位を、活動部位として特定する。しかしながら、上記のようなｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの時間特性のため、単純に刺激を与えた時点と、ｆＭＲＩで計測された時点の信号の相関をとるだけでは、活動部位を特定することはできない。
【０００３】
従来（一般線形モデルによる分析）は、例えば非特許文献１、２に示されるように、このような時間特性を考慮して、刺激に対して時間遅れで応答するｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅをあらかじめ予測しておき、予測された信号変化に一致する部位を活動部位として特定する方法をとっている（図１０）。
【０００４】
すなわち、ｆＭＲＩによって得られる信号変化は、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅにより、刺激の入力から数秒の時間遅れを伴って変化し、その効果は２０秒近く持続する。脳の初期視覚野などでは、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの波形はよく知られており、単一の刺激入力に対してはガンマ関数の波形を持ち、また複数の刺激が連続して与えられた場合、ある程度の範囲までは、その信号変化は線形に加算されていくことが知られている。このような知見をもとに、一般線形モデルによる分析では、刺激の入力時点にガンマ関数形のｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ関数を掛け合わせることで、刺激の入力に対する仮想的なｆＭＲＩの信号の変化を作る。また複数の刺激がある場合には、それらの線形和がｆＭＲＩの信号変化と一致すると仮定する。このようにして作られた、仮想的な信号変化を説明変数として、実際に観測されたｆＭＲＩの信号変化に対し重回帰分析を行い、仮想的な信号変化が、実際の信号変化をどの程度うまく説明できたかにより、刺激と脳活動との相関の度合いを測る。
【０００５】
【非特許文献１】
Ｂｕｃｈｅｌ，  Ｃ．，  Ｈｏｌｍｅｓ，  Ａ．  Ｐ．，  Ｒｅｅｓ，  Ｇ．  ａｎｄ  Ｆｒｉｓｔｏｎ，  Ｋ．  Ｊ．  （１９９８）．  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ  ｓｔｉｍｕｌｕｓ−ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ｕｓｉｎｇ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｒｅｇｒｅｓｓｏｒｓ  ｉｎ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｆＭＲＩ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．  Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｅ  ８，  １４０−１４８．
【非特許文献２】
Ｃｌａｒｋ，  Ｖ．  Ｐ．  （２００２）．  Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  ｉｎ  Ｅｖｅｎｔ−Ｒｅｌａｔｅｄ  ｆＭＲＩ．  ＮｅｕｒｏＩｍａｇｅ  １７，  ３４４−３６３．
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような分析では、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの波形が予測の範囲内であれば、刺激に伴って活動する部位をうまく抽出できるが、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅが予測と大きく異なる場合は、たとえ刺激に伴って活動していたとしても、活動部位として見つけることはできないという問題点を有する。多くの場合、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅはガンマ関数の波形をとることが知られているが、脳の部位によって、また刺激の種類によっても、その波形が様々に変化することが知られている。その変化が予測の範囲を超えたものであった場合、このような一般線形モデルによる分析ではその活動を検出することはできない。
【０００７】
そこで本発明は、適応相関法とニューラルネットワークとを利用することにより、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅに関して事前の過程を全く必要とせずに、刺激等を示す入力信号とｆＭＲＩ信号の変化との相関関係を検出することを可能とし、ｆＭＲＩによる脳機能測定において、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅが予測と大きく異なる場合であっても、刺激等に伴って活動する脳の部位を確実に検出し、脳機能測定の精度を向上することをその主たる所期課題とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
すなわち本発明にかかる脳機能測定装置は、被験者に対する刺激信号又は被験者の生体活動を反映する生体活動信号である入力信号の時系列データと、当該被験者から得られた脳からのｆＭＲＩ信号の変化との相関に基づいて脳の活動部位を特定するものであって、
所定時点から過去一定期間内における複数時点での前記入力信号の値を取得する複数の入力ユニットと、前記所定時点でのｆＭＲＩ信号の値を教師信号値とする出力ユニットと、前記各入出力ユニット間に介在する複数の中間層ユニットとを有し、前記出力ユニットの値が前記教師信号値に近づくように、前記入力ユニットから中間層ユニットを介して出力ユニットに至る関係を、反復学習により回帰分析するニューラルネットワーク部を備えていることを特徴とする。
【０００９】
なお、ここでいう刺激信号とは、被験者に対して時系列的に与えられる刺激や課題などを示す信号のことをいう。また生体活動信号とは、脳神経活動を直接反映するＥＥＧやＭＥＧのような脳神経活動信号の他、例えば筋電信号（ＥＭＧ）や眼電位（ＥＯＧ）等、ＭＲＩ装置以外の生体測定装置で得られる種々の信号、あるいはそれらを周波数解析する等して間接的に得られる信号のことをいう。
【００１０】
このようなものであれば、時間遅れも含めて刺激入力と信号変化の相関関係を評価することを可能とし、さらに相関の分析に３層の階層型ニューラルネットワークを用いることで、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅに関して事前の過程を全く必要とせずに、予測できないｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅを有する部位に関しても、刺激入力等を示す入力信号と、ｆＭＲＩ信号の変化との相関関係を検出することが可能となり、脳機能の測定精度を格段に向上させることができるようになる。
【００１１】
またいかなる値でもｆＭＲＩ信号の変化を回帰する説明変数として用いることが可能であり、従来の方法では見ることが困難な変数、すなわちＥＥＧやＭＥＧのような連続的な信号に対する脳活動の変化を抽出することもできる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
＜第１実施形態＞
本実施形態に係る脳機能測定装置１は、図１に示すように、被験者ＭからのｆＭＲＩで得られる信号（以下ｆＭＲＩ信号という）の変化と、当該被験者Ｍに対する刺激信号の時系列データとの相関に基づいて、被験者Ｍの脳の活動部位を特定するものである。
【００１３】
ここでいうｆＭＲＩ信号とは、脳の所定部位における神経活動に付随して起こる血流の酸素濃度の変化を反映したものであり、ＭＲＩ装置１０から出力されるＴ２＊信号に基づいて得られる。本実施形態では、脳を多数のボクセルに分割し、各ボクセルからそれぞれ前記ｆＭＲＩ信号を得るようにしている。このようにして得られたｆＭＲＩ信号は、この脳機能測定装置１に設けたｆＭＲＩ信号受信部２で受信され、同脳機能測定装置１にある図示しない記憶装置の所定領域に設定した第２格納部３に時系列データとして格納されるようにしてある。
【００１４】
刺激信号は、例えば被験者Ｍに与えられる刺激の変化を示すものであり、この例では図２等に示すように、刺激があるか無いかの２値をとるものを用いている。この刺激信号は、前記脳機能測定装置１に設けた刺激信号受信部４で受信され、前記記憶装置の所定領域に設定した第１格納部５に時系列データとして格納されるようにしてある。
【００１５】
しかして本実施形態では、前記ｆＭＲＩ信号の変化（時系列データ）と前記刺激信号の時系列データとの相関を分析するにあたり、図２に示すように、何ら事前の仮定を置かず、刺激信号の時系列データにより、信号変化を直接回帰するようにしていることを特徴としている。
【００１６】
その際、ｆＭＲＩの信号変化には時間遅れが存在するので、時間遅れも含めた影響を考慮するために、ここでは適応相関の方法を用いるようにしている。適応相関とは信号が観測された時点と説明変数の発生時点を１対１に対応させるのではなく、ある時点での信号値を、ある程度の時間幅の説明変数によって回帰する方法である。この実施形態では、ある所定時点ｔにおいて観測されたｆＭＲＩ信号の値をｙ（ｔ）、同じく所定時点ｔにおける刺激入力の値をｘ（ｔ）としたときに、前記所定時点の信号値ｙ（ｔ）を、ｎｈ  （  ＝  ｋ  ）  時点前までの刺激信号の値ｘ（ｔ）、  ｘ（ｔ−ｈ）、  ｘ（ｔ−２ｈ）、  …  、  ｘ（ｔ−ｎｈ）によって回帰分析することとした。
【００１７】
一方、ｆＭＲＩ信号値と刺激信号値との関係を表す関数を推定する必要があるが、これらの関係は、ガンマ関数で表されるような、非線形な関係をとると考えられ、線形の重回帰分析では不十分である。
【００１８】
そこで本実施形態では、３層バックプロパゲーションタイプのニューラルネットワーク部６を設けている。３層のバックプロパゲーションニューラルネットワークは、出力ユニット６２に従属変数を教師信号として与え、入力ユニット６１に説明変数を与えると、自ら学習を行い、非線形重回帰分析を行うことができるものである。
【００１９】
具体的に、このニューラルネットワーク部６は、図３に示すように、前記入力信号の値を取得する複数の入力ユニット６１と、前記ｆＭＲＩ信号の値を取得する単一の出力ユニット６２と、前記各入出力ユニット６２間に介在する複数の中間層ユニット６３とを有する３層構造をなす。
【００２０】
入力ユニット６１は、所定時点ｔから過去一定期間ｋ内における複数時点での刺激信号の値ｘ（ｔ）、  ｘ（ｔ−ｈ）、  ｘ（ｔ−２ｈ）、  …  、  ｘ（ｔ−ｎｈ）を、前記第１格納部５から取得し、保持するものである。なお、一般にｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅは、長くても３０秒ほどで信号変化がなくなるとされているため、一定期間ｋ（  ＝  ｎｈ  ）は３０秒程度に設定しておけば充分と考えられる。ただし、刺激信号の系列が周期的な場合には注意を要する。例えば、３０秒分の刺激信号を説明変数として設定して、刺激信号が１０秒周期で変化していたとする。このとき、ある入力ユニット６１の値と、それより１０秒前の刺激に対応する入力ユニット６１の値は常に同じ値をとり、入力変数の間に完全な相関があることになる。このような場合、説明変数は相互に線形従属な関係になり、実質はその周期である１０秒分の説明変数で充分である。さらには線形従属な変数間で信号変動の説明の寄与率が不安定になり、異常なｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの波形を再現する可能性がある。一般に回帰分析では入力変数間に高い相関があると結果が不安定になる。今回のような時系列データを入力変数に用いる場合は、特に入力の周期性に注意を払う必要がある。
【００２１】
中間層ユニット６３は、その数が多いほど、信号値の変化を回帰する精度は良くなるが、信号に含まれる雑音にまで回帰してしまい、結果の一般性が失われることがある。どの程度の数の中間層ユニット６３が必要であるかは、適用するデータなどによって異なり、一概には決められないが、ここでは多めの数（例えば入力ユニット６１数の１０倍程度）を設定しておいて、ある程度回帰が進んだ段階で、過度な回帰をしないようにニューラルネットの学習をストップするようにしている。
【００２２】
出力ユニット６２は、単数であり、前記所定時点ｔでのｆＭＲＩ信号の値ｙ（ｔ）を教師信号として与えている。
【００２３】
バックプロパゲーションによる学習では確率降下法の手続きをとり、ある時点でのｆＭＲＩの信号値と、それに対応する刺激入力の説明変数との組み合わせを、ランダムな順序で与え、逐次ネットワークの結合を更新していくようにしている。すなわち、このニューラルネットワーク部６では、各入力ユニット６１の値がそれぞれ所定の重み付けをもって各中間層ユニット６３の値に影響を及ぼし、各中間層ユニット６３の値がそれぞれ所定の重み付けをもって出力ユニット６２の値に影響を及ぼすような構成となっており、ネットワークの結合を更新するとは、その重み付けを変更することを意味する。ネットワークの出力とｆＭＲＩの信号値との誤差がある程度小さくなった段階で、学習を終了するが、誤差が収束しない場合は、ある程度の学習回数で、計算を打ち切るようにしている。
【００２４】
さらに本実施形態では、前記回帰分析の結果から、例えば統計的な有意性を算出することで、前記刺激信号とｆＭＲＩ信号との間の相関の程度を判断可能に出力する相関判断部７と、ある程度相関があると認められた場合に、前記刺激信号とｆＭＲＩ信号との相関を表す関数を算出する相関関数算出部８とを設けている。
【００２５】
なお、前述した本脳機能測定装置１を構成するニューラルネットワーク部６等の各部は、汎用又は専用コンピュータの記憶装置に記憶させた脳機能測定プログラムにしたがって、そのＣＰＵや周辺機器を協働させることにより実現されるものである。
【００２６】
次に、このように構成した本実施形態に係る脳機能測定装置１の動作例を以下に述べる。
【００２７】
ここではその動作による効果を的確に評価できるようにするために、予め設定した仮想的なｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ関数を用いて、所定の刺激信号からシミュレーションによりｆＭＲＩ信号を作成しておき、そのｆＭＲＩ信号を本装置により解析して、信号値と刺激提示時間のデータから、前記ｆＭＲＩ信号値の生成に用いた仮想的なｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ関数を再現できるかを調べた。
【００２８】
本実施形態では３種類の刺激を想定し、各刺激に対して図４のようなｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅを設定した。信号値はこれらのｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅと刺激発生を表すパルス系列を掛け合わせて、３種類の刺激に対する信号系列を作成し、それらを足し合わせることで作成した。刺激１は従来からよく用いられている波形を持ち、刺激２は一定期間持続するような波形、刺激３は大きな時間遅れの後で反応が現れる波形を持つ。刺激２、刺激３は、いずれも従来の方法では検出することが難しい反応波形を持っている。
【００２９】
データは１秒ごとに計測されるものとし、６００点のデータ系列で、各時点で刺激１、２、３と刺激がない場合の、４種類のいずれかが、それぞれ４分の１の確率で生起するものとした。入力にはデータ計測時から３０秒前までの刺激発生のパルス系列を用いた。分析ではある１時点での信号値の値を、３つの刺激の３１秒分のパルス系列、計９３点のデータ値によって回帰分析した（図５）。ニューラルネットワーク部６の中間層ユニット６３の数は１００にし、全てのデータ点に対する学習を５００回繰り返した。
【００３０】
シミュレーションの結果（図６）、ｆＭＲＩ信号波形を十分に回帰することができた。（平均自乗誤差は０．０００６１）。また、回帰を行ったネットワーク部６をもとに、個別の刺激入力に対するｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅを推定したところ、シミュレーションデータの生成に用いた波形をほぼ正確に抽出することができた（図６）。ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの推定は、入力ユニット６１の一つを１として、それ以外を全て０とし、１の値を持つユニットを１時点ずつずらしながら出力の値をとり、刺激が提示されてからの信号出力の時間的な変化を再現することで得られたものである。
【００３１】
以上のように、シミュレーションデータによって、本装置１がいかなるｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅに対しても回帰が可能であり、その波形の再現も可能であることが確認された。
【００３２】
＜第２実施形態＞
本発明は、入力信号として、前記第１実施形態のように２値のみをとる離散的な信号のみならず、連続的な値をとる連続信号に対しても適用可能である。その例を以下の第２実施形態に示す。
【００３３】
この実施形態では、図７に示すように、入力信号として被験者Ｍの脳波（ＥＥＧ）の信号を用い、脳波受信部４’で受信したＥＥＧ信号から得られた覚醒水準の連続的な変化と前記ｆＭＲＩ信号との相関分析を行うようにした。他の構成に関しては前記第１実施形態と同様であるので説明は省略する。
【００３４】
覚醒水準は、ＥＥＧの信号を周波数解析し、Ｔｈｅｔａ帯域（３〜８Ｈｚ）のパワースペクトルを計算することによって得ている。Ｔｈｅｔａ帯域のパワーが大きくなるほど、覚醒水準は下がっており、睡眠に入り始めていると考えられる。ここでは、図８に示すように、Ｔｈｅｔａ帯域のパワーの上昇に伴って活動が上昇すると考えられている上側頭部のｆＭＲＩ信号に対して、Ｔｈｅｔａ帯域のパワーの変化を説明変数として回帰分析を行った。
【００３５】
ｆＭＲＩのデータは８秒間隔で計測され、５００回の計測（１時間６分４０秒）を行った。ＥＥＧはｆＭＲＩと同時に計測した。ただしｆＭＲＩ中のノイズを避けるため、ｆＲＭＩ計測の８秒の間で、実際に計測が行われている３秒間のＥＥＧデータは除外し、残りの５秒間のデータに対して周波数解析を行い、パワースペクトルを求めた（図８）。
【００３６】
解析の結果、Ｔｈｅｔａ帯域のパワーの変化だけで、ノイズの多い実データに対する回帰を完全に行うことはできなかったが、統計的には有意に（ｐ＜．０００１）回帰を行うことができた。適用例１のシミュレーションと同様に、ＥＥＧの入力値に対するｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅをＥＥＧのパワーの変化ごとに推定したところ（図９）、ＥＥＧのＴｈｅａｔ帯域のパワーが大きくなるに従って、ｆＭＲＩ信号も大きくなり、その変化は４〜５秒遅れでピークに達し、３０秒前後で落ちるというｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの波形が見られた。従来の方法では、ＥＥＧのパワーのような連続的に値が出現するものに対するｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの推定は不可能であり、今回のような推定は本装置１によって初めて可能になったものである。
【００３７】
なお本発明は前記各実施形態に限られるものではない。例えば脳波（ＥＥＧ）以外の筋電信号や（ＥＭＧ）や眼電位（ＥＯＧ）を用いてもよいし、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）で得られた信号等を用いるようにしてもよい。
【００３８】
また、回帰に用いる入力時点の数（入力ユニットの数）、中間層のユニット数、学習の終了基準などいくつかのパラメータがあり、これらの値は適用データに応じて設定すればよい。
【００３９】
その他本発明は、上記図示例に限られず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００４０】
【発明の効果】
以上に詳述したように、本発明によれば、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅに関して事前の仮説は必要なく、ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅをｆＭＲＩの信号値と入力信号の関係から導き出せる上に、回帰の説明変数にパラメータの値を用いることができるので、入力信号と脳活動とのパラメトリックな関係の非線形性も検出することができる。
【００４１】
以上から、従来の非線形な関係を導く方法に比べて、非常に柔軟に、多くの関係性を一度に検出することができるようになり、脳機能の測定に関して飛躍的な進歩を促し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態における脳機能測定装置の模式的全体構成図。
【図２】同実施形態の脳機能測定装置による回帰分析の動作を模式的に示す模式的動作説明図。
【図３】同実施形態におけるニューラルネットワーク部を主として示す模式図。
【図４】同実施形態においてシミュレーションのために与えたｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの時間変化を示す波形図。
【図５】前記シミュレーションにおける脳機能測定装置の動作を模式的に示す動作説明図。
【図６】前記シミュレーションの結果得られたｆＭＲＩ信号と刺激信号の波形を示す波形図。
【図７】本発明の第２実施形態における脳機能測定装置の模式的全体構成図。
【図８】同実施形態の脳機能測定装置による回帰分析の動作を模式的に示す模式的動作説明図。
【図９】同実施形態におけるＥＥＧの変化によるｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｓｐｏｎｓｅの時間変化を示す時間変化図。
【図１０】従来の一般線形モデルによる回帰分析の動作を模式的に示す模式的動作説明図。
【符号の説明】
Ｍ・・・被験者
６１・・・入力ユニット
６２・・・出力ユニット
６３・・・中間層ユニット
６・・・ニューラルネットワーク部
７・・・相関判断部
８・・・相関関数算出部
【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】
2005000528.tif 000007
【図６】
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【図７】
2005000528.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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