(57)【要約】【課題】  被検体の関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測生体磁気データに基づいて、被検体の関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握するに際して、関心部位における活動の原因となる信号伝達経路と相互作用（生体の関心部位における情報処理経路を示すネットワーク）を特定することにより、関心部位の情報処理がどのような経路をたどって行われているかを解析することを目的とする。【解決手段】  計測（Ｓ１〜Ｓ６参照）した生体磁気データにSpatial Filter法を適用して生体活動電流の活動変化を算出し（Ｓ７参照）、この算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用する（Ｓ７参照）。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する生体磁気計測装置であって、
前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定手段と、
を備えたことを特徴とする生体磁気計測装置。
【請求項２】
前記同定手段は、前記算出手段によって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする請求項１に記載の生体磁気計測装置。
【請求項３】
被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する、コンピュータ制御の生体磁気計測装置で用いられるプログラムであって、
前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定手段と、
を前記コンピュータに実現させるための生体磁気計測装置用プログラム。
【請求項４】
前記同定手段は、前記算出手段によって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする請求項３に記載の生体磁気計測装置用プログラム。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の生体磁気計測装置用プログラムを記録したことを特徴とする、前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する生体磁気計測方法であって、
前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定ステップと、
を実行することを特徴とする生体磁気計測方法。
【請求項７】
前記同定ステップは、前記算出ステップによって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする請求項６に記載の生体磁気計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の関心部位内の生体活動電流の状態を把握する生体磁気計測装置、この装置に用いるプログラム、及び、このプログラムを記録した記録媒体、並びに、生体磁気計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体内に生じる生体活動電流に伴って微小な生体磁気が生体から発生する。例えば、脳内の生体活動電流に伴って発生する生体磁気は脳磁と呼ばれ、生体に刺激を与えることにより発生する誘発脳磁や、α波やてんかんのスパイク波のように脳から自然に発生する自発脳磁などがある。
【０００３】
近年、生体内の微小な生体磁気を計測する磁気センサとして、ＳＱＵＩＤ（Superconduc-ting Quantum Interference Device：超電導量子干渉計）を用いたマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサが開発されている（例えば、特許文献１参照）。このマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサは、デュアーと呼ばれる容器内に多数個の磁気センサを液体窒素などの冷媒に浸漬して収納している。この磁気センサは、磁界を計測するコイル部と検出した磁界を電圧に変換するＳＱＵＩＤセンサ部とから構成されている。
【０００４】
このマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサを被検体の関心部位である例えば頭部の外側に置き、脳内に生じた生体活動電流から発生する微小な生体磁気をそのマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ内の各磁気センサで無侵襲に計測することができる。この計測された計測生体磁気情報から被検体の関心部位の生体活動電流の発生した位置や方向などの状態を把握することができる。
【０００５】
従来、生体等の被検体の関心部位内に発生した生体活動電流の状態を把握するため次のように行われる。先ず、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサと被検体の関心部位との位置関係を捉える。この位置関係を捉える手段として、特開平５−２３７０６５号、特開平６−７８８９２５号などの種々の手法がある。
【０００６】
次に、被検体の関心部位内の特定位置に流れる生体活動電流から発生する微小磁界に基づく生体磁気情報が、強調されるような重み係数を算出する。この重み係数は、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ内に収納された磁気センサごとに算出される。この重み係数を算出する手法として、S.E.Robinson,D.F.Rose, ”Current Source Image Estimation by Spatially Filtered MGE”Biomaguetisum:Clinical aspects(1992)による手法（以下、「ＳＦ法」という）等がある。
【０００７】
被検体の関心部位からの生体磁気を計測して得た計測生体磁気情報と、特定位置からの生体磁気だけを強調する重み係数とのたたみ込み演算を行う。これによって、関心部位内の特定位置の生体活動電流から発生した生体磁気だけが強調されるので、被検体の関心部位内の任意の位置での生体活動電流の状態を把握することができる。
【０００８】
被検体の関心部位内の多数の位置について、生体活動電流の状態を捉えれば、被検体の関心部位全体に発生している生体活動電流の状態を把握することができる。この生体活動電流を、Ｘ線ＣＴ(Computerized Tomography)装置やＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)装置等で得られた被検体の関心部位の断層画像上に重ねて表示させることで、関心部位の断層画像上の生体活動電流の状態を把握することができる。
【特許文献１】特開平１１−２２１１９８号公報（第４−６頁、第２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来は、ＳＦ法により計測した（オリジナル）生体データ信号を平均加算し、加算した生体信号からその脳電源の活動強度変化のみを計算していただけで、分析を何ら行っていないため、脳活動の原因となる脳の信号伝達経路と相互作用（脳内ネットワーク）を特定することが困難であった。
【００１０】
本発明は上述した事情を鑑みてなされたものであり、被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、上記被検体の関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、被検体の関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握するに際して、関心部位における活動の原因となる信号伝達経路と相互作用（生体の関心部位における情報処理経路を示すネットワーク）を特定することにより、関心部位の情報処理がどのような経路をたどって行われているかを解析することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する生体磁気計測装置であって、前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定手段と、を備えたことを特徴とする生体磁気計測装置である。
【００１２】
ここで、「算出手段」としては、例えば、Spatial Filter法(minimum norm型)やwiener型等の空間フィルター法を生脳磁図に適用して算出する。また、「同定手段」としては、例えば、多変量自己回帰モデルを適用して同定（推定）する。
【００１３】
特に、前記同定手段は、請求項２において、前記算出手段によって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする。
【００１４】
請求項３に係る発明は、被検体の関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する、コンピュータ制御の生体磁気計測装置で用いられるプログラムであって、前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定手段と、を前記コンピュータに実現させるための生体磁気計測装置用プログラムである。
【００１５】
ここで、本発明における「プログラム」とは、コンピュータによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものをいい、コンピュータのＨＤ(Hard Disk)、ＣＤ−ＲＷ等にインストールされているものや、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＦＤ、半導体メモリ、コンピュータのＨＤＤ等の各種記録媒体に記録されているものや、インターネット等の外部ネットワークを介して配信されるものも含まれる。
【００１６】
特に、前記同定手段は、請求項４において、前記算出手段によって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５に係る発明は、請求項３又は４に記載の生体磁気計測装置用プログラムを記録したことを特徴とする、前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１８】
ここで、本発明における「記録媒体」とは、上記コンピュータで上記各手段を機能させるためのプログラムの読み取りに使用することができればよく、情報を媒体の物理的特性を利用してどのように記録するか等の物理的な記録方法には依存しない。例えばＦＤ(Flexible Disk)、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒ，ＲＷ）(Compact Disc Read Only Memory (CD Recordable,CD Rewritable))、ＤＶＤ−ＲＯＭ（ＲＡＭ，Ｒ，ＲＷ）(Digital Versatile Disk Read Only Memory(DVD Random Acess Memory,DVD Recordable,DVD Rewritable))、半導体メモリ、ＭＯ(Magneto Optical Disk)、ＭＤ(Mini Disk)、磁気テープ等が該当する。
【００１９】
また、請求項６に係る発明は、関心部位に近接配備した複数個の磁気センサによって、前記関心部位内に流れる生体活動電流に伴って発生する生体磁気を計測し、この計測で得られた計測生体磁気データに基づいて、前記関心部位内に流れる生体活動電流の状態を把握する生体磁気計測方法であって、前記計測生体磁気データに基づいて前記生体活動電流の活動変化を算出する算出ステップ（Ｓ７参照）と、前記算出ステップによって算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定する同定ステップ（Ｓ７参照）と、を実行することを特徴とする生体磁気計測方法である。
【００２０】
なお、この請求項６に係る方法に関しては、上記請求項１に係る生体磁気計測装置を用いれば実行することができるが、この装置を用いることに限るものではない。
【００２１】
特に、前記固定ステップは、請求項７において、前記算出ステップによって算出した活動変化に対して多変量自己回帰モデルを適用することにより、前記活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することを特徴とする。
【００２２】
なお、この請求項７に係る方法に関しても、上記請求項２に係る生体磁気計測装置を用いれば実行することができるが、この装置を用いることに限るものではない。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように本発明によれば、計測生体磁気データに基づいて生体活動電流の活動変化を算出し、この算出した活動変化に基づいて、その活動の原因となる関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することにより、関心部位における活動の原因となる信号伝達経路と相互作用を特定し、生体における関心部位の情報処理がどのような経路をたどって行われているかを解析することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の一実施形態を説明する。
【００２５】
個々の生体信号を平均加算し、平均加算生体信号から、脳電源を同定（推定）する空間フィルターを求め、この空間フィルターをさらに生（未加算）の生体信号に掛けることにより、未加算の脳電源活動を求める。脳電源活動の変動が得られる事により、多変量自己回帰モデルを適用する事が意味を持つことになる。
【００２６】
多変量自己回帰モデルを同定し、モデルのパラメータから伝達特性を特定する応答関数を算出し、各脳部位の間の信号伝達経路と相互作用を解析する。
【００２７】
本実施形態の主旨は、脳部位の信号伝達経路と相互作用を解析するために、脳磁計測器（マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ）から得られたデータに対して、多変量自己回帰モデルを適用したことにある。これは世界レベルで新しい解析手法である。
【００２８】
一般に脳磁計を用いた信号からは、脳電源の同定のみを行う。脳電源の同定のみだと、脳活動の変動状態を把握するのは困難である。また、脳磁計から直接得られたデータには多変量自己回帰モデルを適用する意味はない。本出願人は、脳磁計から得られた生の脳磁図に、空間フィルター法を適用し、生の脳電源活動を得た。そのデータが得られることで、それらのデータの変動に対し、多変量自己回帰モデルを適用することが可能になり、結果的に信号伝達経路と相互作用を同定することができた。
【００２９】
従来、信号と信号の相互作用を同定する手段としては、相互相関、コヒーレンシによる手法が殆どである。それらは元々フィードフォワード系で入力と雑音が独立であることを仮定した上で適用できる手法である。脳活動の変動は一つの閉じたフィードバック系と仮定されるのは自然で、そのような系に対する相関解析はかなりおおざっぱな適用で、細かい相互関係はつかみにくい。多変量自己回帰モデルを適用するメリットは、閉じた系の中で起きている現象に対し、個々のサブシステム間の開ループ応答を算出でき、ある信号から信号への伝達特性に基づいた相互作用を確認できることにある。
【実施例】
【００３０】
以下、図面を用いて、上記発明の実施の形態を具体的に示した実施例を説明する。
【００３１】
図１は、本発明に係る生体磁気計測装置の一実施例の概略構成を示したブロック図である。図中、符号２は磁気シールドルームであり、この磁気シールドルーム２内に被検体Ｍが仰臥されるベッド３と、被検体Ｍの例えば脳に近接配備され、脳内に生じた生体活動電流源による微小磁界を無侵襲に計測するためのマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１とが設けられている。上述したように、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１は、デュアー内に多数の磁気センサが冷媒に浸漬して収納されている。本実施例において、各磁気センサは被検体Ｍの脳を球体と仮定した場合に、その半径方向の磁界成分を検出する一対のコイルでそれぞれ構成されている。
【００３２】
マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１で検出された磁界データは、データ変換ユニット４に与えられてデジタルデータに変換された後、データ収集ユニット５に集められる。刺激装置６は、被検体Ｍに電気的刺激（あるいは音、光刺激など）を与えるためのものである。ポジショニングユニット７は、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１を基準とした３次元座標系に対する被検体Ｍの位置関係を把握するための装置である。例えば、被検体Ｍの複数個所に小コイルを取り付け、これらの小コイルにポジショニングユニット７から給電する。そして、各コイルから発生した磁界をマルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１で検出することにより、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１に対する被検体Ｍの位置関係を把握する。なお、ＳＱＵＩＤセンサ１に対する被検体Ｍの位置関係を把握するための手法は、これ以外に、デュワーに投光器を取り付けて光ビームを被検体Ｍに照射して両者の位置関係を把握するものや、あるいは、特開平５−２３７０６５号、特開平６−７８８９２５号などに開示された種々の手法が用いられる。
【００３３】
データ解析ユニット８は、データ収集ユニット５に集められた磁界データに基づいて、被検体Ｍの診断対象領域内における電流源の同定や解析等の処理を行う装置である。また、このデータ解析ユニット８は、コンピュータ等によって構成されており、このコンピュータに同定や解析等の処理を実行させるための生体磁気計測装置用プログラム(p)が記録されている。なお、このプログラム(p)の記録、インストール作業は、生体磁気計測装置（データ解析ユニット８）で読み取り可能であって、上記プログラム(p)が記録されているＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を利用することによって行うことも可能である。
【００３４】
また、データ解析ユニット８に関連して設けられた光磁気ディスク９には、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置で得られた断層画像が記憶されており、データ解析ユニット８で同定された電流源が、これらの断層像上に重ね合わされてカラーモニタ１０に表示されたり、或いはカラープリンタ１１に印字出力されるようになっている。なお、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置で得られた断層画像は、図１に示したＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線１２を介してデータ解析ユニット８に直接伝送するように構成してもよい。
【００３５】
上述したように、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１を基準とした３次元座標系に対する被検体Ｍの位置関係を測定して記憶するとともに、マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ１で被検体Ｍの診断対象領域である例えば脳内の生体活動電流源からの微小磁界を計測して、その磁界データをデータ収集ユニット５に集めた後、データ解析ユニット８で電流源の同定処理が、以下のようなプロセスで実行される。
【００３６】
以下、生体磁気計測装置で行われる各部の処理を図２のフローチャートを参照して説明する。
【００３７】
ステップＳ１（関心部位の位置を検出）
まず、頭部に装着された図示しない複数個の小コイルにポジショニング部３から電流を供給する。そして、各小コイルから発生した磁界を磁気センサＳ1〜Ｓmで検出する。データ変換ユニット４は、この検出された磁界をデジタル変換して、コイル位置情報としてデータ収集ユニット５に送る。
【００３８】
ステップＳ２（伝達関数を導出）
データ解析ユニット８は、データ収集ユニット５に送られてきたコイル位置情報に基づいて、被検体Ｍと磁気センサＳ1〜Ｓmとの位置関係を求める。この位置関係を求める手法は、従来と同様に最小自乗法を用いて算出することができる。磁気センサＳ1〜Ｓmと被検体Ｍとの位置関係が求まると、データ解析ユニット８は、例えば、図３に示すように被検体Ｍの関心部位内における任意の位置を原点Ｏとする３次元の座標系を設定する。この座標系において、被検体Ｍの関心部位内の例えば特定位置Ｐxから発生した生体磁気が磁気センサＳ1〜Ｓmまで伝達する度合いを示す伝達関数を導出する。
【００３９】
データ解析ユニット８は、図３に示すように、原点Ｏからの距離ｒの特定位置Ｐxに生体活動電流が存在する場合に、特定位置Ｐxから磁気センサＳiまでの間の生体磁気の伝達の度合いを示す伝達関数Ｇi(r)を次のようにして導出する。例えば、特定位置Ｐxに生体活動電流Ｊ(r)（Ｊ(r)は電流密度を示す）が存在する場合に磁気センサＳiで検出される生体磁気は、ビオ・サバールの法則から次式（１）で表すことができる。
【数１】
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【００４０】
式（１）において、μ0は真空中の透磁率であり、ｒiは原点Ｏから磁気センサＳiまでの距離であり、ｅiは磁気センサＳiのコイル面を通過する単位法線ベクトルである。したがって、Ｂiは、ｉ番目の磁気センサで検出される磁束密度を示す。上記式（１）を変形して次式（２）、（３）を導く。
【数２】
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【００４１】
式（２）に示すように、磁束密度Ｂiは、生体活動電流Ｊ(r)とＧi(r)との内積を積分した式で表すことができる。上記式（３）で示すＧi(r)が、特定位置Ｐxから磁気センサＳiまでの伝達関数である。なお、被検体Ｍの関心部位内の特定位置Ｐxの原点Ｏからの距離ｒや磁気センサＳ1〜Ｓmまでの距離の具体的な数値を式（３）に示す伝達係数Ｇi(r)に代入して算出した値が、本実施例における、関心部位内の特定位置から各磁気センサまでの伝達係数である。以下、被検体Ｍの関心部位内の特定位置Ｐxについて、伝達関数Ｇi(r)を用いて説明する。
【００４２】
ステップＳ３（重み係数算出式を導出）
被検体Ｍの関心部位全体からの生体磁気を計測して得た計測生体磁気情報の中から、特定位置Ｐxから発生した生体磁気だけを強調できれば、関心部位内のあらゆる位置に存在する生体活動電流の状態を正確に把握することができる。つまり、特定位置Ｐxから磁気センサＳ1〜Ｓmにまで伝達してくる伝達関数Ｇi(r)に重み付けをすれば、この伝達関数Ｇi(r)に基づいて伝達する生体磁気が強調されることとなる。そこで、データ解析ユニット８は、δ関数（単位大きさの電流）で表される電流δ(r)を特定位置Ｐxに仮想的に設定する。さらに、この電流δ(r)と、特定位置Ｐxから磁気センサＳ1〜Ｓmまでの伝達関数Ｇl(r)〜Ｇm(r)の総和とを等しくするような重み係数Ｗiを含む、次式（４）で表される評価関数ｆを設定する。なお、この電流δ(r)を３軸方向の任意の方向に設定することで、被検体Ｍの関心部位内に発生した生体活動電流の任意の方向成分を強調することができる。
【数３】
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【００４３】
次に、この評価関数ｆを最小にするような重み係数Ｗiを算出するために、式（４）を微分変形することで、次式（５）に示す線形方程式を導き出す。
【００４４】
Ｗ＝Γ-1Ｂ・・・（５）
式（５）において、Ｗは重み係数Ｗiを要素とする行列、Γ-1はΓij＝∫Ｇi(r)Ｇj(r)dr3を要素とする行列、ＢはＢ＝∫Ｇi(r)δ(r)dr3を要素とする行列を示す。
【００４５】
データ解析ユニット８は、予めオペレータによって図示しない入力手段によって入力された、生体磁気を測定するときに重畳するノイズに相当する値、例えば、λＩを上記式（４）のΓに加算する。λは入力されたノイズの大きさを示し、Ｉは単位行列を示す。λＩを加算後の線形方程式を重み係数算出式Ｗとして次式（６）に示す。
【００４６】
Ｗ＝（Γ＋λＩ）-1Ｂ・・・（６）
上記値λＩをΓに加算することで、行列Γの解が極めて零に近い値になる場合であっても、行列（Γ＋λＩ）の解は零よりも離れた値となる。つまり、正則化された行列（Γ＋λＩ）は、いわゆる行列の性質が安定した状態となる。データ解析ユニット８は、この重み係数算出式Ｗをデータ解析ユニット８内の図示していないメモリ(m)に記憶する。ステップＳ３は、本発明における所定値加算手段の機能に相当する。
【００４７】
ステップＳ４（生体磁気を計測）
データ解析ユニット８は重み係数算出式Ｗの導出が終了すると、刺激装置６に刺激開始の指示をする。刺激装置６は、被検体Ｍに刺激を与えて、関心部位内に生体活動電流を生じさせる。被検体Ｍの関心部位からは、この生体活動電流に伴って微小磁界が発生する。データ変換ユニット４は、磁気センサＳ1〜Ｓmで各々検出された生体磁気をデジタル変換後、計測生体磁気情報Ｍ1〜Ｍmとしてデータ収集ユニット５に送る。
【００４８】
ステップＳ５（重み係数を算出）
データ解析ユニット８は、オペレータから予め指定されている被検体Ｍの指定位置Ｐ1〜Ｐnの３次元座標上の位置を重み係数算出式Ｗに代入して、各指定位置Ｐ1〜Ｐnからの生体磁気を強調するための重み係数を算出する。例えば、指定位置Ｐ1については、各磁気センサＳ1〜Ｓmの計測生体磁気情報に重み付けをするための重み係数Ｐ1W1〜Ｐ1Wmが求まる。同様にして、指定位置Ｐ2〜Ｐnについても重み係数Ｐ2W1〜Ｐ2Wm，…，ＰnW1〜ＰnWmが求まる。この重み係数を、メモリ(m)に記憶する。
【００４９】
ステップＳ６（重み係数を重畳）
データ解析ユニット８は、指定位置Ｐk(k=1〜n)の重み係数ＰkW1〜ＰkWmをメモリ(m)から呼び出すとともに、この重み係数ＰkW1〜ＰkWmを、データ収集ユニット５に収集された計測生体磁気情報Ｍ1〜Ｍmにそれぞれ重畳する。これによって、指定位置Ｐkからの生体磁気だけが強調された強調生体磁気情報ＤPk1〜ＤPkmが求まる。さらに、強調生体磁気情報ＤPk1〜ＤPkmの総和を算出することで、指定位置Ｐkにおける強調された生体活動電流Ｄkを算出することができる。ステップＳ６で行われる計算は、次式（７）で表される。
【００５０】
Ｄk＝Σ（ＰkWm・Ｍm）・・・（７）
式（７）による強調生体磁気情報の算出を指定位置Ｐ1〜Ｐnについて行うことで、各指定位置Ｐ1〜Ｐnでの生体活動電流Ｄ1〜Ｄnが求まる。
【００５１】
ステップＳ７（多変量自己回帰モデル解析）
データ解析ユニット８は、上記ステップＳ1〜Ｓ６によって得た平均加算脳磁データから脳活動変化を計算する。すなわち、Spatial Filter法（minimum norm型）等の空間フィルター法を生脳磁図に適用し、未加算の脳電源活動を求める。次に、この生脳電源活動に、後述の多変量自己回帰モデル（VAR:Vectror AutoRegressive model）解析を適用し、活動の原因となる関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定（推定）する。
【００５２】
なお、上記ステップＳ1〜Ｓ６においては、空間フィルター法の一例としてＳＦ（minimum norm型）を用いたが、これに限らず、Wiener型などの空間フィルター法を用いた後でも、多変量自己回帰モデル解析を行うことができる。
【００５３】
ステップＳ８（結果表示・印刷）
ステップＳ７で求めた解析結果をカラーモニタ１０に表示したり、又はカラープリンタ１１で印刷する。
【００５４】
続いて、実験方法を図４及び図５に示し、実験結果を図６に示す。
【００５５】
境界を接する２つのランダムドット領域が互いに反対方向に動くという視覚刺激（ＳＭ）を提示した場合に、その境界上に実際には存在しない輪郭が認知されるという現象（動きによる輪郭認知）が生じる。これを主観的輪郭と呼び、この主観的輪郭を導出することにより刺激に対する脳活動を計測し、多変電量自己回帰モデルを用いて解析した。解析の結果では、ＳＭ刺激でＶ５（第５次視覚野）からＶ２／３（第２次、第３次視覚野）への信号伝達が他の相互作用に比して最も強い。これは動きによる輪郭認知が、Ｖ５とＶ２／３の相互作用により行われていることを示す。常にドットが一定方向に動く順応刺激を与えると、Ｖ５からＶ２／３に対する信号伝達が顕著に減少することにより、多変量自己回帰モデル解析の妥当性を確認した。
【００５６】
多変量自己回帰モデル解析の説明
多変量自己回帰モデル解析は、フィードバック関係のあるサブシステムからの出力値に対して、相互関係を明らかにするために、多変量自己回帰モデルを適用する手法である。この手法は、下記参考文献１等に記載されているが、ここで、概略を説明する。
【００５７】
多変量間の相互関係を調べるには、通常開ループ系における自己相関と相互相関からシステム特性を同定する方法が主流である。しかし、実際の系にフィードバック関係が存在する場合、入力と雑音が独立である事を仮定している従来の解析手法だと正確な応答特性やコヒーレンシなどを算出するのは困難である。その問題を解決すべき手法が本実施例で適用された多変量自己回帰モデルによる解析である。以下に解析の理論を簡単に説明する。
【００５８】
図７に簡単なフィードバック系をあげる。各サブシステムからの出力χ１，χ２をそれぞれの入力で表すと
【数４】
2005143722.tif 000006
【００５９】
となる。Ψ１、Ψ２はインパルス応答関数、ｕ１、ｕ２はノイズ源を示す。フィードバック系であるため、それぞれのサブシステムを駆動するノイズ源はサブシステムからの出力とは独立ではない。その場合の応答特性は正しい最小二乗同定値として得られなくなる。そこで、ノイズ源を無相関にする、すなわち白色化する必要があり、以下の式（１２）で表すことにする。
【数５】
2005143722.tif 000007
【００６０】
ε１，ε２は白色雑音である。
【００６１】
これらを用いてそれぞれの出力について整理すると、以下のような多変量自己回帰モデルの式（１３）を得る。
【数６】
2005143722.tif 000008
【００６２】
これらの自己回帰係数を用いて式（１１）で表したインパルス応答関数を表すと、
【数７】
2005143722.tif 000009
【００６３】
となり、これは開ループのインパルス応答関数に相当する。この応答関数が、フィードバック系におけるサブシステム間の相互関係を直接示すものとなる。多変量自己回帰係数の算出は、Yule-Walker法を用いた（参考文献１参照）。これらの理論を基礎としたフィードバック解析のためのおおまかなプログラムは、下記参考文献２によって、フォートラン言語で公開されているが、本実施例に対応付け、以下のような工夫を施した：
１．データ解析の一連の流れを、「データの読み込み、情報量基準による多変量自己回帰モデルの同定、モデルのパラメータから開閉ループインパルス応答の算出」という構成にまとめ、生体信号解析装置として機能させるためにMatlab言語（Math Work社により開発された科学技術計算のためのプログラム言語）で書いた。
【００６４】
２．注目したい脳活動領域で得られるデータは頭部球面上に多数あるため、各野ごとにデータの平均値を求め、その値を各野の代表点のデータとして、モデルを適用した（上記実施例では、Ｖ１，Ｖ２／３，Ｖ５においてそれぞれの代表点を算出し、３変量間の相互関係を調べた）。
【００６５】
参考文献１
尾崎統、北川源四郎（１９９８）．「時系列解析の方法」朝倉書店
参考文献２
M. Ishiguro, H. kato, H. Akaike(1999), ARDOCK, An Auto-regressive Model Analyzer Cumputer Science Monographas No. 30, The Institute of statistical Mathematics
以上説明したように、従来はＳＱＵＩＤセンサ１で計測したオリジナルデータを加算平均してランダムノイズを落とすことにより、結果的に周期的なデータ信号を見出し、その後にＳＦ法を適用して脳外の計測磁場を求めることにより脳の活動強度（最終結果）を導出していた。これに対し、本実施例では、ＳＱＵＩＤセンサ１で計測したオリジナルデータを加算平均せずにＳＦ法を適用し、その後に多変量自己回帰モデルを適用することにより、ランダムノイズに埋もれている周期的な（一定周期傾向を持った）データ信号を積極的に取り出すことで（最終結果）、脳内ネットワークである信号伝達経路と相互作用を特定することができる。
【００６６】
なお、従来、計測したオリジナルデータを加算平均した理由は、脳から出ている磁場よりも空間環境等によるランダムノイズの方が非常に大きいため、ランダムノイズを落とすための加算平均を行うことで、ランダムノイズに埋もれていた周期的なデータ信号を見出すためである。
【００６７】
一方、多変量自己回帰モデルを適用する際に、計測したオリジナルデータを加算平均しない理由は、加算平均することで伝達特性に関連している重要な情報までランダムノイズに含めてしまうことになり、情報落ちする可能性があるからである。そのために、加工しない生のデータに多変量自己回帰モデルを適用する。また、タスクとして与えられた刺激毎に多数回分ほど解析したデータ信号はランダムノイズに埋もれたままであるが、分析結果のデータ信号は一定の周期（ある程度同じような脳の活動傾向）を持っているため、このデータ信号のみを積極的にランダムノイズから取り出すことができる。
【００６８】
以上説明したように本実施例によれば、計測した生体磁気データにＳＦ法を適用して生体活動電流の活動変化を算出し、この算出した活動変化に多変量自己回帰モデルを適用して、その活動の原因となる前記関心部位での信号伝達経路及び相互作用を同定することにより、脳の情報処理が脳内のどのような経路をたどって処理されているかを解析することができるという効果を奏する。
【００６９】
なお、上記実施例では、人間の脳におけるネットワーク解析を行ったが、これに限るものではなく、脳以外の関心部位や、人体以外の生体（動物の生体等）の関心部位におけるネットワーク解析を行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の一実施例に係る生体磁気計測装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】実施例で行われる処理手順を示すフローチャート。
【図３】各磁気センサと特定位置との関係を示す図。
【図４】実施例に関する実験方法を示す図。
【図５】実施例に関する実験方法を示す図。
【図６】実施例に関する解析結果を示す図。
【図７】多変量自己回帰モデル解析の説明に使用するフィードバック系を示す図。
【符号の説明】
【００７１】
１  マルチチャンネルＳＱＵＩＤセンサ
２  磁気シールドルーム
３  ベッド
４  データ変換ユニット
５  データ収集ユニット
６  刺激装置
７  ポジショニングユニット
８  データ解析ユニット
１０  カラーモニタ
１１  カラーモニタ
１２  通信回線
Ｍ  被検体
(m)  （データ解析ユニット４内の）メモリ
Ｓ1〜Ｓm  磁気センサ
【図１】
2005143722.tif 000010
【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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