(57)【要約】      （修正有）【課題】生体光計測を用いた疾患分類精度を向上させることが可能な，分類判別基準の生成方法，判別基準の学習システムを提供する。【解決手段】生体光計測の実測信号５０１から抽出した代表的な幾つかの基本波形Ａ〜Ｄを，任意の重み付け５１５で合成した合成波形を疑似信号として提示する。また，熟達者による合成波形の波形判読結果を，基本波形Ａ〜Ｄとともに，合成波形の重み付け５１５と関連付けてデータベースに蓄積する。このデータベースを利用して，あいまいさを含まない信号群に対する判別基準を作成，更には学習可能とする。【選択図】図５
2016123823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体光計測信号の計測を行う計測部と，
生体光計測信号の２つ以上の基本波形と，前記基本波形に基づき生体光計測信号をモデル化した際の基本波形毎の重み係数と，生体光計測信号の波形判読結果を蓄積するデータベースと，
前記データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，前記計測部で計測される前記生体光計測信号の判別を行う処理部を，備える，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体光計測装置であって，
表示画面を表示する表示部と入力部を更に備え，
前記表示部は，前記基本波形毎の重み係数と，前記波形判読結果を散布図として前記表示画面に表示し，
使用者は，前記表示画面に表示された前記散布図に基づき，前記入力部を用いて，前記判別基準を入力可能である，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項３】
請求項１に記載の生体光計測装置であって，
前記処理部は，前記判別基準を，前記データベースを用いて作成する，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項４】
請求項１に記載の生体光計測装置であって，
表示画面を表示する表示部と入力部を更に備え，
前記処理部は，前記データベースに蓄積された，任意の前記基本波形と前記重み係数を選択して波形合成を行い，得られた合成波形を前記表示部に表示し，
学習者により，前記入力部から入力される前記合成波形に対する判断結果を，前記データベースに記憶された前記波形判読結果と比較する，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生体光計測装置であって，
前記処理部は，前記学習者が前記合成波形の分類判断に要した時間を前記データベースに記憶する，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項６】
請求項１に記載の生体光計測装置であって，
前記処理部は，
前記データベースに蓄積された前記基本波形と前記重み係数を用いて波形合成を行い，得られた合成波形を前記基本波形と異なる複数の基本波形に基づきモデル化し，前記異なる複数の基本波形と，得られた新たな重み係数を前記データベースに再蓄積し，
再蓄積された前記データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，前記計測部で計測される前記生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項７】
処理部を備え，
前記処理部は，
生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，前記生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，
モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースに蓄積する，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
前記処理部は，前記データベースを用いて生体光計測信号の分類のための判別基準を作成し，作成された前記判別基準に基づき，計測された生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項９】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
表示部を更に備え，
前記表示部は，前記基本波形毎の重み係数と，前記波形判読結果を散布図として表示可能である，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１０】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
表示部と入力部とを更に備え，
前記表示部は，前記基本波形毎の重み係数と，前記波形判読結果を散布図として表示可能であり，
使用者は，前記表示部に表示された前記散布図に基づき，前記入力部を用いて，生体光計測信号の分類のための判別基準を入力可能である，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
表示部と入力部とを更に備え，
前記処理部は，前記データベースに蓄積された，任意の前記基本波形と前記重み係数を選択して波形合成を行い，得られた合成波形を前記表示部に表示し，
学習者により，前記入力部から入力される前記合成波形に対する判断結果を，前記データベースに記憶された前記波形判読結果と比較する，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
前記処理部は，
前記データベースに蓄積された前記基本波形と前記重み係数を用いて波形合成を行い，得られた合成波形を前記基本波形と異なる複数の基本波形に基づきモデル化し，前記異なる複数の基本波形と，得られた新たな重み係数を前記データベースに再蓄積し，
再蓄積された前記データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，前記生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１３】
請求項７に記載の前記信号処理装置を備える、
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１４】
請求項７に記載の信号処理装置であって，
記憶部を更に備え，
前記記憶部は，
前記基本波形と前記重み係数と，前記波形判読結果を前記データベースとして記憶する，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の信号処理装置であって，
前記処理部は，前記記憶部に記憶された前記データベースを用いて生体光計測信号の分類のための判別基準を作成し，作成された前記判別基準に基づき，計測された生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１６】
請求項１４に記載の信号処理装置であって，
前記処理部は，前記記憶部に記憶された前記データベースに蓄積された前記基本波形と前記重み係数を用いて波形合成を行い，得られた合成波形を前記基本波形と異なる複数の基本波形に基づきモデル化し，前記異なる複数の基本波形と，得られた新たな重み係数を前記データベースに再蓄積し，
再蓄積された前記データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，前記生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする信号処理装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載の前記信号処理装置を備える、
ことを特徴とする生体光計測装置。
【請求項１８】
信号処理装置における信号処理方法であって，
前記信号処理装置は，
生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，前記生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，
前記基本波形と前記重み係数と，モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースとして蓄積する，
ことを特徴とする信号処理方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の信号処理方法であって，
前記信号処理装置は，
前記データベースを用いて，生体光計測信号の分類のための判別基準を作成し，作成した前記判別基準に基づき，計測された生体光計測信号の判別を行う，
ことを特徴とする信号処理方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の信号処理方法であって，
前記処理部は，前記データベースに蓄積された，任意の前記基本波形と前記重み係数を選択して波形合成を行い，得られた合成波形を表示部に表示し，
学習者により，入力部から入力される前記合成波形に対する判断結果を，前記データベースに記憶された前記波形判読結果と比較する，
ことを特徴とする信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，生体内の情報を得るための生体光計測に係り，特に脳活動状態を評価するための生体光計測信号を波形特徴に基づき分類する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
精神疾患は国内の年間受診者数が高血圧症に次いで２位と患者数が多いだけでなく，罹患年数が長いという特徴を有している。従って精神科診療の質の向上は一つの社会的要請と捉えられる。特に診療における最初の段階に当たる診断は，従来問診のみに基づいて行われることが多かった。問診は担当する医師の技量の差が出易い診断法であり，医療の質を向上するためには客観的手段を取り入れることが望ましい。客観的手段の導入は患者にとっても病状の理解を助けるという効果がある。精神科における生体光計測技術を用いた研究では，言語流暢性タスクに伴う前頭部の生体光計測信号（ヘモグロビン信号）変化を計測し，その波形パターンから精神疾患を分類する。これに関し，生体光計測信号の振幅の重心時刻という一つの指標（重心指標）を用いることにより，例えばうつ病と双極性障害とを約70%の確率で正しく分類可能であることが示された（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Takizawa, R., et al. ,Neuroimaging-aided differential diagnosis of the depressive state, NeuroImage(2013)
【非特許文献２】Katura, T., et al., “Extracting task-related activation components from optical topography measurement using independent components analusis, Journal of Biomedical Opitcs 13(5), September/October 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した生体光計測技術の精神科応用において，さらなる判定精度の向上が求められる。判定結果に一定の誤りが含まれてしまう理由は大きく二つある。ひとつは採用されている自動判別指標に改良の余地がある場合であり，もうひとつは脳活動信号の計測精度である。検査では一般的には「語流暢性タスク」という心理実験タスクが用いられるが，心理実験タスクの遂行という心内過程は外部からの制御が困難であるため，計測結果にばらつきが存在してしまい，すなわち検査結果の誤差要因となってしまう。これら二つの課題は個別に検討する必要があるが，実測された生体光計測信号を用いた場合に両者の切り分けは不可能である。一方，判別技術を取得するための学習に於いて，上記のような曖昧さを含まない生体光計測信号を用いることが重要であるが，実測された信号には曖昧さが混入することは避けらない。また信号を人工的に合成するとしても，うつ病や統合失調症の波形を合成するために必要なパラメータが不明である。
【０００５】
本発明の目的は，上記の課題を解決し，生体光計測信号の高精度な判別が可能な生体光計測装置，信号処理装置，及びその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため，本発明においては，生体光計測信号の計測を行う計測部と，生体光計測信号の二つ以上の基本波形と，基本波形に基づき生体光計測信号をモデル化した際の基本波形毎の重み係数と，生体光計測信号の波形判読結果を蓄積するデータベースと，データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，計測部で計測される生体光計測信号の判別を行う処理部を備える構成の生体光計測装置を提供する。
【０００７】
また，上記の目的を達成するため，本発明においては，処理部を備え，処理部は，生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースに蓄積する構成の信号処理装置を提供する。
処理部と記憶部とを備え，処理部は，生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，記憶部は，基本波形と重み係数と，モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースとして蓄積する構成の信号処理装置を提供する。
【０００８】
更に，上記の目的を達成するため，本発明においては，信号処理装置における信号処理方法であって，信号処理装置は，生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，基本波形と重み係数と，モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースとして蓄積する信号処理方法を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれは，脳活動の曖昧さを含まない信号波形を提供することにより，熟達者の判別基準を抽出可能となり，高精度な生体光計測信号の分類判断を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】実施例１に係る，生体光計測装置の構成の一例を示す図である。
【図１Ｂ】実施例１に係る，信号処理装置の構成の一例を示す図である。
【図２】実施例１に係る，基本波形とデータベースの内容の一例を示す図である。
【図３】実施例１に係る，データ解析・分類手法のフローを示す図である。
【図４】実施例１に係る，判別ラベル出力のための判別木の一例を示す図である。
【図５】実施例１に係る，実測波形のモデル化の一例を説明する図である。
【図６】実施例２に係る，基本波形とデータベースの内容の一例を示す図である。
【図７】実施例２に係る，波形判読結果と判別基準の一例を示す散布図である。
【図８】実施例２に係る，実測波形のモデル化の一例を説明する図である。
【図９Ａ】実施例３に係る，データベースの作成フローを示す図である。
【図９Ｂ】実施例３に係る，データベースを用いた学習フローを示す図である。
【図１０】実施例３に係る，合成波形の画面表示の一例を示す図である。
【図１１】実施例３に係る，波形判別ウィンドウの画面表示の一例を示す図である。
【図１２】実施例４に係る，データベース再構築フローの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下，本発明の実施形態を図面に従い説明する。本明細書において，実測した生体光計測信号から抽出した，少なくとも２つ以上の基本波形でモデル化し，合成波形である疑似信号を生成する際の合成パラメータを「重み係数」，或いは「重み付け」と称する。また、独立成分解析、主成分解析等で抽出した信号成分を、「基本波形」と称する。
【００１２】
以下順次説明する本発明の種々の実施例にあっては，生体光計測信号から抽出した代表的ないくつかの信号成分である基本波形を，任意の重み付けで合成した信号波形を提示する機能を提供する。また，熟達者による合成波形の判読結果を，合成波形の合成パラメータである重み係数と関連付けてデータベースとして蓄積する機能を提供することにより，あいまいさを含まない信号群に対する判別基準を作成可能とする。更に，このようにして作成した判別基準に基づき，判別手法を自動的に生成し，任意の生体光計測信号に対する判別する機能を提供する。また更に，判読法を学習しようとする者が，蓄積された熟達者が判読した合成波形を判読結果に基づき学習するための機能を提供する。
【００１３】
複数人，例えば５０例程度の被験者から計測した生体光計測信号に対し，独立成分解析、主成分解析などの信号成分抽出処理を行い，いくつかの信号成分，例えば３成分程度，を基本波形として抽出する。このようにして抽出した信号成分である基本波形を用いることにより，各被験者の信号をある程度，復元することができる。すなわち，信号成分の抽出は複数被験者の信号の縮約を意味する。例えば，このような信号成分としては，本発明者等による非特許文献２に記載された，脳活動成分と全身性成分の２成分を抽出し，抽出した複数の信号成分を記録する。
【００１４】
次に，複数の信号成分のそれぞれについて，任意に重み付けし，足し合わせた合成信号を疑似信号として生成する。このとき，合成パラメータである重み付けは実測された生体光計測信号の振幅に類似するように定めるのがよい。このようにして生成した合成信号に対し，熟達者が判読し，ラベリングした波形判読結果を，合成信号と共に記録する。これを異なる合成信号に対し複数回，例えば１００回以上，行い結果をデータベースとして蓄積する。すなわち，蓄積される情報は，各信号成分に対する重み付けの数値と，判読された結果を示すラベルのデータセットとなる。このデータベースに基づき，例えばサポートベクターマシンなどのデータ識別手法を適用することにより，熟達者の判別基準を客観的な判別手法として定義することができる。この判別手法を任意の実測された生体光計測信号に適用することにより，信号を判別することが可能となる。
【００１５】
また，上記データベースは，判別手法の学習者にも有用である。例えば，データベースから1つのデータセットをコンピュータが選択し，データセットの重み付けに基づき波形を合成し，学習者に提示する。学習者は提示された波形に対しラベリングする。その結果が熟達者のものと同じであれば正解とするシステムを提供することにより学習者の効率的な波形判読を補助可能となる。
【実施例１】
【００１６】
実施例１は，生体光計測装置や生体光計測波形分類のための信号処理装置，並びにそれらの装置における生体光計測波形分類方法に関する実施例である。すなわち，処理部と記憶部とを備え，処理部は，生体光計測信号の２つ以上の基本波形に基づき，生体光計測信号を複数の基本波形毎の重み係数を使ってモデル化し，記憶部は，基本波形と重み係数と，モデル化によって得られる信号の波形判読結果をデータベースとして蓄積する構成の信号処理装置や方法，生体光計測装置の実施例である。
【００１７】
まず，図１Ａを用いて，本実施例の生体光計測波形を取得して解析・分類する生体光計測装置の一構成例を示す。光を生体に入射し，生体内を散乱・吸収され伝播して出てきた光を検出できる生体光計測装置である生体光計測装置において，装置本体２０に含まれる１つまたは複数の光源１０１から照射される光３０を，導波路４０を介して，被検者１０に入射させる。光３０は，照射点１２から被検者１０内に入射し，被検者１０内を透過，伝播した後は，照射点１２とは離れた位置にある検出点１３から導波路４０を介して，１つまたは複数の光検出器１０２で検出される。照射−検出器間距離（ＳＤ距離）は，照射点１２と検出点１３間の距離で定義される。
【００１８】
ここで，１つまたは複数の光源１０１は半導体レーザ（ＬＤ）や発光ダイオード（ＬＥＤ）等であり，１つまたは複数の光検出器はアバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）やフォトダイオード（ＰＤ），光電子増倍管（ＰＭＴ）等であれば良い。また，導波路４０は光ファイバ，ガラス，ライトガイド等であれば良い。
【００１９】
光源１０１は，光源駆動装置１０３により駆動され，１つまたは複数の光検出器１０２のゲインは制御・解析部１０６により制御される。制御・解析部１０６は，光源駆動装置１０３の制御も行い，入力部１０７からの条件等の入力を受ける。光検出器１０２で光電変換した電気信号は，増幅器１０４で増幅され，アナログ−デジタル変換器１０５でアナログ−デジタル変換され，制御・解析部１０６へ送られ，処理される。なお，図１の生体光計測装置の構成において，図１の制御・解析部１０６の右側に図示されたブロック構成を纏めて，生体光計測信号を計測する計測部と総称することがある。
【００２０】
制御・解析部１０６は処理部であり，計測部の光検出器１０２で検出された信号に基づき解析・分類などの処理を実行する。具体的には，アナログ−デジタル変換器１０５で変換して得られたデジタル信号を受け当該デジタル信号をもとに，例えば，検出光量変化もしくは吸光度変化から，酸素化，脱酸素化ヘモグロビン濃度長変化（oxy-Hb，deoxy-Hb）を算出する。ここで，濃度長変化とは濃度と光路長の積の変化量である。このデジタル信号は，後で説明するデータ解析・分類用のデータベース中にも蓄積される。
【００２１】
ここでは，制御・解析部１０６は光源１０１の駆動，光検出器１０２のゲイン制御，アナログ−デジタル変換器１０５からの信号処理を全て行う処理部であることを想定して記述したが，それぞれ別個の制御部を有し，さらにそれらを統合する手段を有することでも同機能を実現できる。
【００２２】
また，計測データおよびヘモグロビン濃度長変化算出結果は，記憶部１０８に保存され，解析結果および／または保存データに基づいて表示部１０９で計測結果を表示することが可能である。
【００２３】
送光器５０，受光器６０は，図１Ａに記載していないが，送光器５０は，例えば光源１０１側の導波路４０を含み，被検者１０に接触あるいは接触に近い状態で設置され，受光器６０は，例えば光検出器１０２側の導波路４０を含み，被検者１０に接触あるいは接触に近い状態で設置される。このとき，被検者１０上においては，各受光器が受光する光が，灰白質，頭皮をともに伝播するよう，各々の送光器５０，受光器６０が配置される。これは，以下で述べる分類方法において，各受光信号に含まれる脳由来信号がＳＤ距離に応じて近似的に，線形的に増加することを仮定するため，そのときに傾きを計算するときに，脳由来信号が含まれることが必要となるためである。ＳＤ距離が非常に短く，灰白質の平均光路長が小さい場合には，脳活動成分のＳＤに対する傾きを精度良く求めることができなくなる。
【００２４】
次に，計測データおよびヘモグロビン濃度長変化算出結果を用いた脳活動成分，全身性成分の分離および抽出方法について説明する。本手法は，独立成分分析（ICA: Independent Component Analysis）を用いて，計測で得られる近赤外分光法（NIRS: Near Infrared Spectroscopy）信号から複数の独立成分を抽出し，それらを脳活動成分もしくは全身性成分へ分類する方法である。独立成分分析は，信号分離手法の一つであり，先験情報無しに，線形混合された信号を分離することができる解析手法である。信号源が複数あり，多点計測されたデータの解析に有効とされる。この脳活動成分と全身性成分については，上述した本発明者等による非特許文献２を参照することができる。
【００２５】
続いて，図１Ｂに実施例１の生体光計測波形分類を行う信号処理装置の一構成例を示す。同図の装置にあっては，図１Ａの構成と異なり，生体光計測を行う計測部は設置されておらず，通常のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等で構成可能である。計測された生体光計測信号は，データベース１１１中に蓄積されている。このデータベース１１１は，図１Ａの記憶部１０８に対応し，表示画面１１２，中央処理部（ＣＰＵ)１１３，入力装置１１４はそれぞれ，表示部１０９，制御・解析部１０６，入力部１０７に対応する。データベース１１１は，ＰＣの記憶部や，外付けの外部記憶装置，或いは図示を省略したPCのネットワークインタフェース部を介して，ネットワーク接続されたデータセンター等に蓄積される。
【００２６】
図２を用いて，図１のデータベース１１１の内容について説明する。上述した通り，データベースには生体光計測信号解析を表現するために基本となるいくつかの信号成分が含まれる。ここでは４つの信号成分２０１，２０２，２０３，２０４として説明する。信号成分２０１は，脳活動成分に相当している。同図の左欄の信号成分２０１〜２０４各々において，横軸は時間，縦軸は振幅を意味し，図中の灰色の四角２０５は，実験課題を提示した期間を示している。この課題期間２０５は，実測信号を判別する際に，実測信号の課題期間とデータベースで設定した課題期間とを一致させる際に必要となる。
【００２７】
同図の右欄のデータベース１１１の内容である表形式データ２０６は，データ番号，各信号成分の重み付け値と，その重み付けに従い合成した合成波形に対する判別ラベルなどが１つの組として保存されている。この判別ラベルは，熟練者等による波形判読結果を示している。例ではラベルはNまたはPとし，６６例のデータがデータベース１１１に保存されていることを示している。
【００２８】
図３に本実施例の装置における，生体光計測信号のデータ解析・分類の流れを説明するフロー図を示す。なお，図１Ａ，図１Ｂの装置にあって，この解析・分類の流れは，操作者の操作の下，制御・解析部１０６やＣＰＵ１１３などの処理部のプログラム実行等により実現される。
【００２９】
まず，解析対象とするデータベースを選択する（３０１）。これは，年齢層や性別，あるいは計測場所などの条件に応じて柔軟に判別手法を決定可能とするためである。次に，判別基準の作成方法を選択する（３０２）。選択されたデータベースに基づき，ラベルを判別する手法は幾つか提案されており，目的に応じ適したものを用いるのがよい。例えば，良く知られた決定木やサポートベクターマシン（ＳＶＭ）などを用いることができる。そして判別基準作成（３０３）において，選択された判別基準の作成手法により判別基準が生成される。
【００３０】
ここでは，図４に示すような決定木の手法によって生成した判別アルゴリズムを例として説明する。図３の実測波形のモデル化（３０４）では，実測された生体光計測信号のモデル化，すなわち疑似信号の生成が行われる。図２では図示を省略したが，データベース１１１や記憶部１０８には，実測波形のデータも蓄積されている。実測波形のモデル化（３０４）では実測・蓄積された信号について，同じくデータベースに記録されている基本波形である図２の波形Ａ２０１，Ｂ２０２，Ｃ２０３，Ｄ２０４を用い，回帰分析によりモデル化される。すなわち，実測・蓄積された生体光計測信号を，基本波形Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに適切な重み付け，重み係数をかけ合わせた信号群の総和とした疑似信号で表現する。
【００３１】
図５に実測波形のモデル化（３０４）の具体例を模式的に示す。実測信号５０１は４つの基本波形Ａ〜Ｄでモデル化され，４つの基本波形Ａ〜Ｄはそれぞれ実測波形５０１に最もあてはまる重み係数を判別（３０５）することにより，振幅が調整され，調整された基本波形Ａ５１１〜Ｄ５１４となる。最後に，実測波形の重み係数を判別（３０５）して導出した各波形成分の重み付け５１５から，図４の決定木に示す判別基準に基づき，実測波形５０１の生体光計測信号に対し波形判読結果（ラベル）を与え，ラベル出力（３０６）が行われる。
【００３２】
すなわち，図４に示す，基本波形Ｃの重み付けが0.02以上かの判別（４０１）を最初として，各基本波形Ａ〜Ｄの重み付けが所定値以上か否かの判別（４０２〜４０６）が実行され，波形判読結果である判別ラベルがPあるいはNとされる。図５の実測波形５０１の例では，基本波形Ｃの重み付けが0.02以上であるので，判別（４０１）においてラベルはPとなる。判別ラベル出力（５０４）では，例えば図１Ｂの画面１１２にラベル名として「P」を表示する。
【００３３】
以上説明した本実施例の生体光計測装置や生体光計測波形分類装置において，二つ以上の基本波形と，重み付け（係数）と，波形判読結果であるラベルからなるデータベースを順次蓄積することができる。このデータベースは，以下の実施例２−４で説明する生体光計測装置や波形自動分類装置における自動分類方法，分類学習法等において有効に活用することができる。
【実施例２】
【００３４】
実施例２は，既に作成された多数の生体光計測信号波形のデータベースから実測波形の判別基準を生成し，生体光計測装置の計測部が計測した生体光計測信号を自動判別するための生体光計測装置，信号処理装置等の実施例である。すなわち，生体光計測信号の計測を行う計測部と，生体光計測信号の２つ以上の基本波形と，基本波形に基づき生体光計測信号をモデル化した際の基本波形毎の重み係数と，生体光計測信号の波形判読結果を蓄積するデータベースと，データベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，計測部で計測される生体光計測信号の判別を行う処理部を，備える構成の生体光計測装置等の実施例である。本実施例で利用する装置構成は，図１Ａ，図１Ｂに示した生体光計測装置や信号処理装置の構成と同様の装置構成を備える。
【００３５】
まず，図６を用いて，本実施例において利用する記憶部に蓄積されたデータベースの一例について説明する。本実施例では基本となる信号成分として，図２に示したＡ〜Ｄの４種類から，ＡとＢの２種類を用いる場合を例示する。この２種類の波形は，本発明者等による，非特許文献２において，生体光計測信号の主要な２成分として抽出された信号成分と同様の形状である。ただし，課題期間等，時間方向の情報は異なる。図６の成分Ａ６０１が脳活動成分，信号成分Ｂ６０２が全身性成分である。生体光計測信号には計測対象領域における血行動態の変化についての情報が含まれているが，計測領域が大脳皮質である場合，血行動態変化は脳活動による血行動態変化と全身性の血行動態変化が少なくとも含まれている。さらに，生体光計測では頭皮上から計測するため，大脳皮質以外の信号成分も含まれている。非特許文献２では成分Ａ６０１で示される脳活動成分と，成分Ｂ６０２で示される全身性成分が主要な信号成分であるとされているため，この２種類が基本となる信号成分として好適である。
【００３６】
図６の右欄のデータベースを示す表形式データ６０４は，図２で説明した表形式データ２０６同様，成分Ａ６０１と成分Ｂ６０２により生体光計測信号をモデル化，すなわち疑似信号とした結果である重み付けと，波形判読結果であるラベルを表にしたものである。ただし，モデル化に於いては，前処理として，例えばバンドパスフィルタなどにより，雑音成分を除いておくことが望ましい。表形式データ６０４では１００例のデータベースとなっている。
【００３７】
本実施例の装置においては，このデータベースを用いて波形の判別基準を作成する。図7に図６のデータベース中のデータである重み付けとラベルを２次元のプロット，すなわち２次元の散布図で図示した例を示す。同図の左右の散布図それぞれにおいて，横軸は波形成分Ａの重み付け，縦軸は波形成分Ｂの重み付けである。ラベルNは□記号，ラベルPは○記号で示した。データベースに基づき，ラベルを判別する手法は，実施例１で説明した通りＳＶＭ，決定木などが知られており，目的に応じ適したものを用いるのがよい。
【００３８】
そして，２次元の散布図を利用者に表示し，利用者が手動で境界線を決定する例を示す。すなわち，利用者が散布図から目視により最適と考えられる３つの境界線７０１〜７０３を波形の判別基準として設定し，判別領域を決定した。同図に見るように，これらの境界線７０１〜７０３により２つのラベルN，Pは高い精度で判別可能であることがわかる。この波形の判別基準，判別領域の設定は，処理部である制御・解析部１０６或いはＣＰＵ１１３が，データベース中のデータである重み付けとラベルのデータを利用して自動設定できることは言うまでもない。
【００３９】
すなわち，本実施例にあっては，表示部は，基本波形毎の重み係数と，波形判読結果を散布図としてその表示画面に表示し，使用者は，表示画面に表示された散布図に基づき，入力部を用いて，判別基準を入力可能である構成，或いは処理部が，判別基準を，データベースを用いて自動作成することができる。
【００４０】
次に本実施例における装置による，新たに計測された生体光計測信号を，作成した波形の判別基準，判別領域で判別する処理を説明する。まず，処理部である制御・解析部１０６或いはＣＰＵ１１３により，データベースに記録されている基本波形Ａ６０１，Ｂ６０２を用い，回帰分析により実測信号をモデル化，すなわち疑似信号とする。
【００４１】
図８にモデル化の一例を示す。実測信号８０１は２つの基本波形でモデル化され，２つの基本波形はそれぞれ実測波形に最もあてはまる重み付けにより振幅が調整されている（８１１，８１２）。最後に，モデル化により導出した各波形成分の重み付けから，上述の通り設定した波形の判別基準に基づき，実測信号８０１に対し波形判読結果としてのラベルを与える。図８の例では，波形Ａ，Ｂの重み付け８１３がそれぞれ0.69，0.87であるので，図7の散布図の波形の判別基準の境界線から明らかなように，境界線７０３よりも上の判別領域に位置するので，波形の判別基準によるラベルはNとなる。判別ラベル出力では，例えば図１Ｂの表示画面１１３にラベル名として「N」を表示する。
【００４２】
このように，本実施例によれば，装置内に，予め基本となる基本波形Ａ，Ｂと，それらを用いたラベル化の際の重み付けと，波形判読結果であるラベルからなるデータベースを蓄積しておき，このデータベースを利用して波形の判別基準，判別領域を生成することにより，被験者から新たに実測した生体光計測信号のデータを高い精度で判別することが可能な生体光計測装置を提供することができる。また，計測部が付設されていない信号処理装置においても，生体光計測で実測した生体光計測信号のデータを受け取り，高い精度で判別可能な自動判別方法を提供することができる。
【実施例３】
【００４３】
実施例３は，実施例１，２で説明したデータベースの生成，判別基準の作成と，生成されたデータベースを用い学習者が，作成された判別基準を学習するための学習方法等に関する実施例である。すなわち，入力部を更に備え，処理部は，データベースに蓄積された，任意の基本波形と重み係数を選択して波形合成を行い，得られた合成波形を表示部に表示し，学習者により，入力部から入力される合成波形に対する判断結果を，データベースに記憶された波形判読結果と比較する構成の生体光計測装置等の実施例である。本実施例においても，実施例１の図１Ａ，図１Ｂで説明した装置構成を用いることができる。
【００４４】
図９Ａ，図９Ｂに実施例３の処理フローを示す。図９Ａはデータベースを作成する場合の処理フローであり，図９Ｂは作成したデータベースを用いて学習者が学習する場合の処理フローである。基本的には，これらの処理フローは，図１Ａ，図１Ｂの制御・解析部１０６，ＣＰＵ１１３等で実行されるプログラム処理で実現される。図９Ａ，図９Ｂから明らかなように，両フローで「波形合成」，「波形表示」，「判別結果の入力」処理が共通している。
【００４５】
まず，図９Ａのデータベース生成フローの基本波形選択９００において，波形合成に用いる基本波形を選択する。例えば，図２に示した基本波形２０１〜２０４や，図６に示した基本波形６０１，６０２などを選択する。次に，波形合成９０１では，選択された基本波形のそれぞれについて任意の重み係数をランダムに選択して，疑似信号である合成信号を生成する。この時，合成信号が極端に大きくなったり小さくなったりするのを防ぐために，重み係数の値の範囲を適切に設定することが望ましい。実際の信号振幅から値の範囲を設定してもよい。波形表示９０２では，疑似信号である合成波形を判別する判別者に対して提示するため，図１Ａ，図１Ｂの表示部１０９や画面１１２上に波形を表示する。
【００４６】
図１０に画面上の表示の例を示す。画面左側１００１にはベースライン処理により波形全体の傾きを除去した波形を表示し，画面右側１００２には波形全体の傾きを除去する前の波形を表示している。この波形全体の傾き成分は生体光計測信号中の低周波雑音に対応する成分である。
【００４７】
図１１は画面上に表示される波形判読ウィンドウの一例を示す。波形判読ウィンドウ１１０１には幾つかのボタン１１０２〜１１０６が配置されている。この例では波形を２つのラベルP,Nに判別する場合を示しており，ラベルボタンはラベルP１１０２とラベルN１１０３の2つに加え，ラベルその他１１０５と不明ボタン１１０４も配置してある。また，合成波形の表示から，学習者等による判別ボタンの押下までの時間は，波形判読の難易度に関連すると考えられるため，処理部である制御・解析部１０６や，ＣＰＵ１１３は，図示を省略したタイマー機能等を用いて計測した時間を同時に記録することが望ましい。そのため，波形判読を一時中断するＰａｕｓｅボタン１１０６を波形判読ウィンドウ１１０１上に配置してある。すなわち，本実施例の好適な態様にあっては，処理部は学習者が合成波形の分類判断に要した時間を前記データベースに記憶しておく。
【００４８】
判別結果の入力９０３は，例えばマウスなどの入力部１０７や入力装置１１４による操作で表示されたボタンを押す。そして，選択されたラベルの結果は，データベース登録９０４においてデータベースに登録される。この時，一連のデータとして登録されるのは，基本波形またはその名前，各基本波形の重み係数，波形判読結果のラベル名，更には後で説明する判別に要した時間などである。データベースへの登録後，波形合成（９０１）へもどり，新たな合成波形についての判別を繰り返し，データベースへ登録していくことにより，多数のサンプルのデータベースを作成することができる。
【００４９】
次に，図９Ｂの処理フローにより，上述の通り作成されたデータベースを用い，学習者が判別基準を学習する場合を説明する。まず，図９Ｂのデータベース選択９０５によりデータベースを選択する。これは，学習したい対象が，例えば男性のみの場合や，例えば特定の年齢群である場合，または特定の判別者により作成されたデータベースのみを用いたい場合など，目的に応じ，適切なデータベースを選択する機能である。データベースの選択後，波形合成９０６において，データベースからランダムに選択されたデータセットから，波形を合成する。合成された波形は波形表示部９０７により，表示部１０９や画面１１２上に表示される。ここで，選択されるデータセットについて，データベースに判別に要した時間が記録されている場合には，判別に要した時間を「難易度」として解釈し，適切な難易度のデータセットを選択してもよい。
【００５０】
得られた合成波形の表示例は図１０の例と同様である。次に，学習者が画面１１２や入力部１０７や入力装置１１４を用いて，判別結果を入力する。ここでも，図１１の波形判別ウィンドウの例と同様の表示画面となる。そして，学習者によって入力された判別結果は，データベースと比較（９０９）において，データベース中に蓄積された波形判読結果のラベル名と比較され，結果表示９１０において正解または不正解が画面１１２等に表示される。この際，判別に要した時間を，判別技術の習得度と解釈し，判別学習の評価に用いてもよい。
【００５１】
以上説明した本実施例により，生体光計測装置，信号処理装置等に有効なデータベースの生成が可能となり，また，生成されたデータベースを用い学習者が効率良く判別基準を学習することが可能となる。
【実施例４】
【００５２】
実施例４は，生体光計測装置で得られる生体光計測信号について新たな知見を得た場合に，過去に作成して蓄積した多数のデータベースを活用する場合に有用なデータベースの再構成法に関する実施例である。すなわち，処理部は，データベースに蓄積された基本波形と重み係数を用いて波形合成を行い，得られた合成波形を基本波形と異なる複数の基本波形に基づきモデル化し，異なる複数の基本波形と，得られた新たな重み係数をデータベースに再蓄積し，再蓄積されたデータベースを用いて作成される，生体光計測信号の分類のための判別基準に基づき，計測部で計測される生体光計測信号の判別を行う構成の生体光計測装置等の実施例である。
【００５３】
ここで，実施例２で示した図６の２つの基本波形６０１，６０２を用いて作成したデータベースがすでに1000例蓄積されている場合を想定する。そして，例えばその後の生体光計測信号の研究から，信号の特徴をより詳細に抽出するためには，実施例1の図２で示した４つの基本波形２０１〜２０４を用いた方が効果的であることが後から分かったとした場合に，本実施例によれば，蓄積された大量のデータベースを再構築し，再利用することが可能となる。
【００５４】
まず，図１２に示す，処理部である制御・解析部１０６或いはＣＰＵ１１３のプログラム処理等で実現可能な処理フローにおいて，データベース選択１２０１で蓄積された既存のデータベースを選択する。選択されたデータベースには，当該データベースを作成した際の２つの基本波形が蓄積されている。次に，基本波形選択１２０２でデータベース再構成のための新たな基本波形の追加や選択を行う。波形合成１２０３では，蓄積された既存のデータベースの２つの基本波形と重み付けに基づく合成波形として疑似信号を生成する。
【００５５】
続いて，波形のモデル化１２０４では，波形合成１２０３で生成された合成波形の疑似信号を，基本波形選択１２０２において新たに追加や選択された４つの基本波形を用いて，合成波形をモデル化して，新たな疑似信号を生成する。この再度のモデル化の手法は実施例１，３と同様の回帰分析でよい。このようにして再モデル化されたデータがデータベース登録１２０５において，４つの基本波形に基づく新規のデータとして，４つの基本波形と共に新たなデータベースに登録される。
【００５６】
本実施例によれば，既に多数の例が蓄積されたデータベースを有効利用して，生体光計測信号について得られた新たな知見を反映したデータベースを提供でき，新たに再蓄積されたデータベースを用いて，生体光計測信号をより正しく分類可能とすることができる。
【００５７】
なお，本発明は上記した実施例に限定されるものではなく，様々な変形例が含まれる。例えば，上記の実施例において，データベース中のデータである重み付けとラベルを２次元のプロット，すなわち２次元の散布図で図示した例を示したが，基本波形が３つ以上の場合，３次元のプロット，すなわち３次元の散布図を用いるなどの変形を行う。上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり，必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また，ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり，また，ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また，各実施例の構成の一部について，他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００５８】
更に，上述した各構成，機能，制御解析部，処理部等は，それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが，それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５９】
１０  被験者
１０１  光源
１０２  光検出器
１０３  光源駆動装置
１０４  増幅器
１０５  アナログ−デジタル変換器
１０６  制御・解析部
１０７  入力部
１０８  記憶部
１０９  表示部
１１１  データベース
１１２  画面
１１３  ＣＰＵ
１１４  入力装置
２０１〜２０４  基本波形Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
２０５  課題期間の模式的表示
２０６  データベースの表形式表示
５０１  実測波形の例
５１１〜５１４  調節された基本波形Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
５１５  重み付け
６０１  基本波形Ａ
６０２  基本波形Ｂ
６０３  課題期間の模式的表示
６０４  データベースの表形式表示
７０１  判別境界１
７０２  判別境界２
７０３  判別境界３
８０１  実測波形
８１１  調節された基本波形Ａ
８１２  調節された基本波形Ｂ
８１３  重み付け
１００１  前処理後の波形
１００２  前処理前の波形
１１０１  波形判別ウィンドウ
１１０２  ラベルPのボタン
１１０３  ラベルNのボタン
１１０４  不明のボタン
１１０５  ラベルその他のボタン
１１０６  一時停止のボタン
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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