(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳波信号の原信号を、脳活動に起因する複数の要素信号と、生理学的に発生原因が特定できる脳活動以外の生体活動に起因する要素信号とに分離し、これらの分離した要素信号を同時に表示・記録することを特徴とする、脳波信号分離表示方法。
【請求項２】
脳波信号の原信号を、脳活動に起因する複数の要素信号と、生理学的に発生原因が特定できる脳活動以外の生体活動に起因する要素信号とに分離し、上記脳活動に起因する複数の要素信号と、上記脳活動以外の生体活動に起因する要素信号の内の診断に必要な要素信号とを同時に表示・記録することを特徴とする、脳波信号分離表示方法。
【請求項３】
脳波信号の原信号から、脳活動以外の生体活動に起因する要素信号を分離するアーチファクト分離部と、アーチファクトを分離した上記脳波信号から脳活動に起因する複数の要素信号を分離する複数の脳波分離部とを有し、上記分離した要素信号を同時に表示することを特徴とする、脳波信号分離表示装置。
【請求項４】
前記アーチファクト分離部は、この分離部に入力する脳波信号の原信号を、波形形状把握法に基づいて信号処理を行うフィルタと、このフィルタの入力から出力を差し引く信号処理を行う加算器とからなるソフトウェア、またはハードウェアであることを特徴とする、請求項３に記載の脳波信号分離表示装置。
【請求項５】
前記波形形状把握法は、アーチファクト波形の正規化波形を作成し、この正規化波形と前記脳波信号の原信号とから、相似係数法、または逆正規化法に基づいて推定アーチファクト波形を作成し、上記脳波信号の原信号から上記推定アーチファクト波形を差し引いて分離することを特徴とする、請求項４に記載の脳波信号分離表示装置。
【請求項６】
前記脳波分離部は、周波数の帯域抽出の信号処理を行うフィルタと、このフィルタの入力から出力を差し引く信号処理を行う加算器とからなるソフトウェア、またはハードウェアであることを特徴とする、請求項３に記載の脳波信号分離表示装置。
【請求項７】
前記脳波分離部は、フーリエ変換・フーリエ逆変換の信号処理を行うソフトウェア、またはハードウェアであることを特徴とする、請求項３に記載の脳波信号分離表示装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脳波信号の原信号に含まれる各要素信号を分離して出力する脳波信号分離表示方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
脳の活動電位を頭皮上から測定した脳波信号の原信号は、脳の活動を知る上で有益な生体信号を含んでおり、また、簡便に測定することができる。一般に脳波信号の原信号中には、脳活動に基づく複数の信号成分が重畳しており、また脳活動以外の生体活動に伴う信号成分、すなわちアーチファクトが混入している。
【０００３】
従来の脳波信号を用いた臨床診断においては、永年の経験を積んだ熟練した医師（脳波判読医）が、脳活動に基づく複数の成分と脳活動以外の生体活動に伴う信号成分が重畳した脳波信号の原信号を、永年の経験と熟練に基づいて、頭の中で分離・分析して診断しなければならなかった。
【０００４】
アーチファクトは、眼球運動、心臓鼓動等によって発生する生体電気信号であり、振幅が大きく、かつ、時間軸上で鋭い立ち上がりを有する波形であるため周波数帯域が広く、周波数フィルタ等で取り除くことができない。このため、近年、本発明者らによって波形形状把握法と呼ばれる脳波信号の原信号からアーチファクトを分離、除去する方法が開発された。波形形状把握法は、アーチファクト波形の正規化波形を作成し、正規化波形と脳波信号の原信号とから、相似係数法、または逆正規化法に基づいて推定アーチファクト波形を作成し、脳波信号の原信号から推定アーチファクト波形を差し引いて分離、除去する方法である（眼球運動に基づくアーチファクトの分離法は、文献：医用電子と生体工学．３８−１，３３／４１，２０００参照、心臓鼓動に基づくアーチファクトの分離法は、文献：特願２０００−３５１１２５号明細書を参照）。
【０００５】
しかしながら、アーチファクトを取り除くだけでは、脳波信号を用いた臨床診断において不十分である。
すなわち、脳波信号を用いた臨床診断において熟練した医師は、永年の経験と熟練に基づいて築いた診断要領に基づいて診断している。その診断要領は換言すれば、アーチファクト信号と脳波信号の識別、複数の特定の周波数帯域の周波数からなる脳波信号の波形、及びこれらの脳波信号間の相関、あるいは、これらの脳波信号と特定のアーチファクト信号との相関に基づくものである。特定の周波数帯域は、生理学的に説明可能な帯域である場合もあるが、熟練と経験によって得られた生理学的に説明不可能な帯域の場合もある。
従って、経験の浅い医師が十分経験を積んだ医師と等価な診断を行うことができるためには、熟練した医師の診断要領を具現化した情報表示ができる方法、及び装置が必要となる。
【０００６】
従来の脳波信号測定方法は、脳活動に基づく複数の成分と脳活動以外の生体活動に伴う信号成分が重畳した脳波信号の原信号をそのまま測定・表示するか、あるいは、脳波信号の原信号中に含まれる特定の周波数帯域の信号のみを周波数フィルタ等によって抽出するものである。
このため、原信号からは熟練した医師のみが診断でき、経験の浅い医師は診断ができない、あるいは、特定の周波数成分のみを抽出した場合には、診断要領のごく一部を表示記録しているにすぎないので熟練した医師といえども十分な診断ができない、といった課題がある。
また近年、脳波信号の原信号を信号源要素ごとに分離して測定する方法に、独立成分分析法（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、ＩＣＡ  ）がある。この方法は、時間軸上の被測定信号から、被測定信号を構成する独立の要素信号を数学的手段で特定し、要素信号毎に分離して互いに相関のない信号として測定・表示する方法である。しかしながら、この方法によって分離された要素信号は、一般的に、臨床医が診断に必要とする生理学的に意味のある要素信号とは一致しない。
【０００７】
このように、従来の脳波診断方法及び装置は、脳活動に基づく複数の成分と脳活動以外の生体活動に伴う信号成分が重畳した脳波信号の原信号のみしか測定・表示できないこと、医師の診断要領に必要な複数の要素信号の内のごく一部しか測定・表示できないこと、あるいは、臨床医が診断に必要とする生理学的に意味のある要素信号に分離できないこと、といった課題があり、その結果、経験の浅い医師が十分経験を積んだ医師と等価な診断を行うことができなという課題があった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記課題に鑑み本発明は、臨床医が診断に必要とする生理学的に意味のある要素信号に分離でき、これらの信号を時間軸上で並列に表示できる脳波診断方法、及び装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の脳波信号分離表示方法は、脳波信号の原信号を、脳活動に起因する複数の要素信号と、生理学的に発生原因が特定できる脳活動以外の生体活動に起因する要素信号とに分離し、これらの分離した要素信号を同時に表示・記録することを特徴とする。
この方法によれば、生理学的に意味のある脳波診断に必要な脳波要素信号全てが分離されて、かつ、同時に表示されるので、脳波要素信号の波形、及びこれらの脳波要素信号間の相関を知ることができ、かつ、脳活動以外の生体活動に起因する要素信号を脳波と誤って診断することを回避でき、経験の浅い医師が十分経験を積んだ医師と等価な診断を行うことができる。
【００１０】
また、本発明の脳波信号分離表示方法は、脳波信号の原信号を、脳活動に起因する複数の要素信号と、生理学的に発生原因が特定できる脳活動以外の生体活動に起因する要素信号とに分離し、脳活動に起因する複数の要素信号と、脳活動以外の生体活動に起因する要素信号の内の診断に必要な要素信号とを同時に表示・記録することを特徴とする。
この方法によれば、生理学的に意味のある脳波診断に必要な脳波要素信号全てが分離・表示され、かつ、生理学的に発生原因が特定できる脳活動以外の生体活動に起因する要素信号、すなわち、特定のアーチファクトも同時に分離・表示されるので、診断に必要な脳波信号と特定のアーチファクト信号との相関も知ることができる。
【００１１】
また、本発明の脳波信号分離表示装置は、脳波信号の原信号から、脳活動以外の生体活動に起因する要素信号を分離するアーチファクト分離部と、アーチファクトを分離した脳波信号から、脳活動に起因する複数の要素信号を分離する複数の脳波分離部とを有し、かつ、分離した要素信号を同時に表示することを特徴とする。
また、アーチファクト分離部は、分離部に入力する脳波信号の原信号を、波形形状把握法に基づいて信号処理を行うフィルタと、このフィルタの入力から出力を差し引く信号処理を行う加算器とからなるソフトウェア、またはハードウェアであることを特徴とする。
また、波形形状把握法は、アーチファクト波形の正規化波形を作成し、この正規化波形と脳波信号の原信号とから、相似係数法、または逆正規化法に基づいて推定アーチファクト波形を作成し、脳波信号の原信号から推定アーチファクト波形を差し引いて分離することを特徴とする。
また、好ましくは、脳波分離部は、周波数の帯域抽出の信号処理を行うフィルタと、フィルタの入力から出力を差し引く信号処理を行う加算器とからなるソフトウェア、またはハードウェアである。
また、脳波分離部は、フーリエ変換・フーリエ逆変換の信号処理を行うソフトウェア、またはハードウェアであっても良い。
この装置によれば、アーチファクト分離部が、波形形状把握法（文献：医用電子と生体工学．３８−１，３３／４１，２０００、特願２０００−３５１１２５を参照）に基づいて動作するから、振幅が大きく、かつ、時間軸上で鋭い立ち上がりを有するアーチファクトを、発生源毎に分離して表示できる。
また、これらの分離部の動作は、コンピュータのソフトウェアで構成したアルゴリズムで動作させることができるから、既存のデジタル式の脳波計にこのソフトウェアを搭載するだけで良い。また、既存のアナログ式の脳波計の場合には、Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ変換装置を具備したコンピュータを付加すればよい。
このように、本発明の装置によれば、低コストで、本発明の脳波信号分離表示方法を実現することができる。
【００１２】
上記構成の本発明の脳波信号分離表示方法、及び装置によれば、十分な経験を積んだ医師と等価な作業を視覚的に捉えることが可能となる。したがって経験の浅い医師や臨床検査技師の診断ミスを防止し、また脳波検査の診断時における医師の負担を軽減することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図面中の同一番号は同一物あるいは相当物を示す。
図１は本発明の脳波信号分離表示方法及び装置の構成を示す図である。
図１の脳波信号分離表示方法及び装置は、頭皮上から記録した脳波信号の原信号１をフィルタ群２に入力し、フィルタ群２の中のフィルタにより、脳波信号の原信号に含まれる要素信号３１、３２、、、３Ｎ、残差信号３Ｅを分離して並列に出力する。
【００１４】
脳波信号の原信号１は、一般に複数の要素波成分からなり、原信号をＵ（ｔ）、各要素波信号をＳｉ（ｔ）とすると、Ｕ（ｔ）＝Ｓ1 （ｔ）＋Ｓ2 （ｔ）＋・・・・＋ＳN （ｔ）＋ＳE （ｔ）と表現することができる。
ここで、要素波信号Ｓ1 （ｔ）、Ｓ2 （ｔ）、Ｓ3 （ｔ）、、、、ＳN （ｔ）は、それぞれ、脳波以外の生体運動にともなう電気信号（アーチファクト）、発生起原が異なる脳波信号に対応し、それぞれは生理学的立場から分離可能な信号の単位であり、ＳE （ｔ）はそれ以外の成分の残差信号である。原信号に含まれる各要素波信号Ｓi （ｔ）の特徴を考慮したフィルタを構成し、要素波信号Ｓi （ｔ）を原信号から抽出することで信号分離を実現する。
【００１５】
図２は本発明のフィルタ群の構成例を示す図である。
ここでフィルタ４１、４２、４３、、、、４Ｎは、各要素波信号Ｓ1 （ｔ）、Ｓ2 （ｔ）、Ｓ3 （ｔ）、、、、ＳN （ｔ）を抽出するためのフィルタである。フィルタ４１は、後で述べるアーチファクトを抽出するフィルタであり、要素波信号Ｓ1 （ｔ）はアーチファクト成分からなる信号である。原信号１（Ｕ（ｔ））をフィルタ４１と加算装置５１とに入力し、要素信号３１であるフィルタ４１の出力信号Ｓ1 （ｔ）を加算装置５１に入力し、差を演算し、信号Ｕ1 （ｔ）を得る。
【００１６】
一般形として表すと、信号Ｕi-1 （ｔ）をフィルタ４ｉと加算装置５ｉとに入力し、要素信号３ｉであるフィルタ４ｉの出力信号Ｓi （ｔ）を加算装置５ｉに入力し、差（Ｕi-1 （ｔ）−Ｓi （ｔ））を演算し、信号Ｕi （ｔ）を得る。ただし、ｉは１からＮであって、Ｕ0 （ｔ）＝Ｕ（ｔ）であり、ＵN （ｔ）＝ＳE （ｔ）である。原信号から分離した各要素波信号Ｓ1 （ｔ）、Ｓ2 （ｔ）、Ｓ3 （ｔ）、、、、ＳN （ｔ）およびＳE （ｔ）をそれぞれ時系列信号である要素信号３１、３２、３３、、、、３Ｎ、残差信号３Ｅとして出力する。
【００１７】
各フィルタ４１、４２、４３、、、、４Ｎは、構成上の制約はなく、非線形フィルタであっても構わない。また、図２における各フィルタ４２、４３、、、、４Ｎは、直列に接続する構成としているが、並列に配置することも可能である。
【００１８】
次に、アーチファクト分離用のフィルタについて説明する。
一般に、測定された脳波の原信号に含まれるアーチファクトは、脳波を用いた臨床診断において診断の妨げとなるため、原信号より分離する必要がある。脳波の原信号に含まれるアーチファクトには、眼球運動に起因するもの、心電図に起因するもの、体動に起因するもの、筋活動に起因するものなど、様々なものが存在する。このような様々なアーチファクトに対して、それぞれを分離するためのフィルタを構成することで、脳波成分そのものを正確に取り出すことが可能となる。そのため、図２中のフィルタ４１において、まず脳波信号からアーチファクトを分離するが、各々のアーチファクトを分離するためのフィルタを直列に接続したものをフィルタ４１とすることで、複数のア−チファクトを同時に分離するフィルタを構成することができる。
【００１９】
アーチファクトは、振幅が大きく、かつ、時間軸上で鋭い立ち上がりを有する波形であるため周波数帯域が広く、周波数フィルタ等で取り除くと診断に有用な要素信号まで分離してしまうので使用できない。
このような場合、本発明者らによって開発された波形形状把握法を用いれば、アーチファクトの発生原因毎に分離することができる。
本発明のアーチファクト分離用のフィルタは、波形形状把握法を用いたものである。例えば、眼球運動に起因するアーチファクト、すなわち、瞬目アーチファクト成分Ｓ1 （ｔ）の抽出を行うフィルタ４１の構成は、文献［杉剛直、中村政俊、池田昭夫、長峯隆、柴崎浩：正規化加算平均による脳波記録に混入する瞬目アーチファクト分離の実時間処理、医用電子と生体工学、３８−１、３３／４１、２０００］に記載されている。
【００２０】
脳波の要素波信号Ｓ2 （ｔ）、Ｓ3 （ｔ）、、、、ＳN （ｔ）の抽出を行うフィルタ４２、４３、、、、４Ｎは、所定の周波数帯域を抽出するフィルタであって、例えば１次あるいは２次のローパスフィルタ、バンドパスフィルタ、ハイパスフィルタなどにより構成する。代表的なものにバターワースフィルタがある。さらに、線形位相特性を有するＦＩＲフィルタ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）で構成することも可能である。
また、各フィルタの代わりにフーリエ変換・逆フーリエ変換を用いることでより正確な周波数帯域を抽出することも可能である。
フィルタの帯域中心波長及び帯域幅は、臨床診断において十分意味のある要素信号波が抽出できるように任意に設定することができる。
【００２１】
図３は本発明のフィルタの並列構成例を示す図である。
ここでフィルタ４１は、図２で説明したフィルタと同じであって、アーチファクトを抽出するフィルタである。フィルタ４２、４３、、、、４Ｎは、アーチファクトを除いた信号から各要素信号３２、３３、、、３Ｎを抽出するためのフィルタである。原信号１（Ｕ（ｔ））をフィルタ４１と加算装置５１とに入力し、要素信号３１であるフィルタ４１の出力信号Ｓ1 （ｔ）を加算装置５１に入力し、差を演算し、アーチファクト分離し、信号Ｕ1 （ｔ）を得る。信号Ｕ1 （ｔ）をフィルタ４２、４３、、、、４Ｎに入力し、それぞれ要素信号３２、３３、、、、３Ｎを出力する。
【００２２】
図４は本発明のフーリエ変換・逆フーリエ変換装置による構成例を示す図である。
ここでフィルタ４１は、図２で説明したフィルタと同じであって、フーリエ変換・逆フーリエ変換装置７は、各要素信号３２、３３、、、３Ｎを抽出するためのフィルタの役割を果たす。原信号１（Ｕ（ｔ））をフィルタ４１と加算装置５１とに入力し、要素信号３１であるフィルタ４１の出力信号Ｓ1 （ｔ）を加算装置５１に入力し、差を演算し、アーチファクト分離し、信号Ｕ1 （ｔ）を得る。信号Ｕ1 （ｔ）をメモリ６に蓄え、並列化されたデータ８をフーリエ変換・逆フーリエ変換装置７に入力する。フーリエ変換・逆フーリエ変換装置７は、並列化されたデータ８をフーリエ変換し、各要素信号３２、３３、、、３Ｎ、残差信号３Ｅに対応する所定の帯域相当を逆フーリエ変換し、それぞれ要素信号３２、３３、、、、３Ｎ、残差信号３Ｅを出力する。
【００２３】
次に、脳波の原信号に混入するアーチファクトの中でも、最も混入頻度が高く、かつ振幅が大きい瞬目アーチファクトを分離し、脳波成分を４つの要素信号に分離した実施例を示す。
図５は原信号Ｕ（ｔ）を、Ｓ1 （ｔ）、Ｓ2 （ｔ）、Ｓ3 （ｔ）、Ｓ4 （ｔ）、ＳE （ｔ）の五つの要素波信号に分解する実施例を示す図である。
Ｓ1 （ｔ）は眼球運動起因の瞬目アーチファクト成分、Ｓ2 （ｔ）はα波成分（８〜１３Ｈｚ）、Ｓ3 （ｔ）はδ波成分（０．５〜４Ｈｚ）、Ｓ4 （ｔ）はθ波成分（４〜８Ｈｚ）、ＳE （ｔ）はβ波以上の高周波成分（１３Ｈｚ〜）である。
【００２４】
臨床診断において医師は、脳波信号の原信号中のアーチファクトと、脳波信号とを分離して捉え、しかる後に脳波信号を判読する。脳波信号の判読要領は、医師によって若干異なるが、大まかには徐波（δ波、θ波）帯域、α波帯域、速波（β波）帯域の三つに分離して捉え、それぞれの帯域を判読している。本発明によって、この医師の臨床診断における判読要領に対応したフィルタ構成を取ることが可能となり、脳波信号を要素ごとに分離して捉えることができる。図５において、脳波の原信号中に含まれている各要素が、適切に分離されていることが分かる。
【００２５】
また、一般に脳波は、頭部全体での特徴をみるために、複数のチャンネルを同時に記録する。本発明を多チャンネル処理へ応用することは容易であり、分離された要素ごとの頭皮上分布を求めることが可能で、これは視察判読において、医師が頭に思い描くものと同一のものとなり、さらに高度な臨床診断に応用が可能となる。
【００２６】
次に、脳波の要素信号の抽出を行うフィルタの種類による影響を示す。
図６は、１次のバタワースバンドパスフィルタを使用した場合の、要素信号の時系列信号波形およびピリオドグラムを表示した図である。
図７は、２次のバタワースバンドパスフィルタを使用した場合の、要素信号の時系列信号波形およびピリオドグラムを表示した図である。
図８は、フーリエ・フーリエ逆変換装置を使用した場合の、要素信号の時系列信号波形およびピリオドグラムを表示した図である。
図６〜８において、左図は時系列信号波形を示し、上から順に脳波信号の原信号１、要素信号３２、３３、３４、３５、３６、３７、残差信号３Ｅである。また、右図は左図に示した時系列信号波形に対応するピリオドグラム（周波数スペクトル）である。また、フィルタ群２の帯域構成は、瞬目アーチファクトを除去するフィルタ４１，要素信号の個数Ｎ＝７として、低周波成分（〜０．５Ｈｚ）を抽出するフィルタ４２、δ波成分（０．５〜４Ｈｚ）を抽出するフィルタ４３、θ波成分（４〜８Ｈｚ）を抽出するフィルタ４４、α波成分（８〜１３Ｈｚ）を抽出するフィルタ４５、β波成分（１３Ｈｚ〜３０Ｈｚ）を抽出するフィルタ４６、高周波成分（３０Ｈｚ〜）を抽出するフィルタ４７である。
【００２７】
図６〜８からわかるように、残差信号３Ｅの波形は処理をするフィルタの種類により変化するが、他の要素信号はほとんど変わらず、医師の臨床診断に必要な要素信号として利用できる。
【００２８】
【発明の効果】
以上の説明から理解されるように、本発明の脳波信号分離表示方法および装置によれば、十分な経験を積んだ医師と等価な作業を視覚的に捉えることが可能となり、したがって、経験の浅い医師でも十分な経験を積んだ医師と等価な診断ができ、また、臨床検査技師の診断ミスを防止し、また脳波検査の診断時における医師の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の脳波信号分離表表示方法及び装置を示す概念図である。
【図２】本発明のフィルタ群の構成例を示す図である。
【図３】本発明のフィルタの並列構成例を示す図である。
【図４】本発明のフーリエ変換・逆フーリエ変換装置による構成例を示す図である。
【図５】本発明の瞬目アーチファクトが混入した脳波信号をＮ＝４として分離して並列に出力する信号波形図である。
【図６】本発明の実施例に係る１次のバターワースフィルタを用いた時系列信号波形およびピリオドグラムを表示する図である。
【図７】本発明の実施例に係る２次のバターワースフィルタを用いた時系列信号波形およびピリオドグラムを表示する図である。
【図８】本発明の実施例に係るフーリエ変換・逆フーリエ変換装置を用いた時系列信号波形およびピリオドグラムを表示する図である。
【符号の説明】
１      原信号
２      フィルタ群
２ａ    アーチファクト分離部
２ｂ    脳波分離部
３１、３２、、、３Ｎ、３Ｅ    要素信号
４１、４２、４３、、、、４Ｎ    フィルタ
５１、５２、５３、、、、５Ｎ    加算装置
６    メモリ
７    フーリエ変換・逆フーリエ変換装置
８    並列化されたデータ
【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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