(57)【要約】      （修正有）【課題】生体信号に不明な遅延がある場合に分析精度の劣化を改善することのできる生体信号分析装置を提供する。【解決手段】生体から検出した信号に信号処理を施し、分析する場合において、生体信号の不明な遅延による劣化を改善するために、遅延発生部１は、１つの生体信号に対して異なる複数のタイミングの生体信号を作成し、分析部２０に送る。遅延選択部３は、分析部の出力より、先の複数のタイミングの信号に対する分析結果から、最適な分析結果を選択して、出力する。【選択図】図３
2017144200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（実施形態２）
生体信号に関連する信号を分析する生体信号分析装置において、
該生体信号に関連する信号に基づいて、複数の遅延時間を持つ遅延後信号を作成して分析手段に入力する遅延発生手段と、該複数の遅延後信号に関連する複数の詳細分析信号を出力する分析手段と、該詳細分析信号の確からしさに基づいて選択し、出力を決定する遅延選択手段を有することを特徴とする。
【請求項２】
（実施形態３）
請求項１記載の生体信号分析装置において、該分析手段が機械学習である事を特徴とする。
【請求項３】
（実施形態４）
請求項３記載の生体信号分析装置において、
該遅延発生手段で得られた複数の該遅延後信号に対して特徴抽出を行って機械学習手段に送る特徴抽出手段を有することを特徴とする。
【請求項４】
（実施形態５）
請求項３記載の生体信号分析装置において、
該生体信号に関連する信号の代わりに、空間的、および／もしくは、時間的に複数の生体信号に関連する群信号を用い、それらを分析した結果の群分析信号から、分析結果を算出する郡分析判定手段を有することを特徴とする。
【請求項５】
（実施形態６）
請求項２記載の生体信号分析装置において、該機械学習手段が、教師あり機械学習であり、教師信号として、遅延付き教師信号を発生する遅延付き教師信号発生手段を有することを特徴とする。
【請求項６】
（実施形態７）
請求項４記載の生体信号分析装置において、
該遅延発生手段で得られた複数の信号から特徴抽出を行って教師あり機械学習手段に送る特徴抽出部を有し、該教師信号もまた特徴抽出された遅延付き特徴教師信号である事を特徴とする。
【請求項７】
（実施形態８）
請求項６記載の生体信号分析装置において、
該生体信号に関連する信号の代わりに、空間的、および／もしくは、時間的に複数の生体信号に関連する生体信号に関連する群信号を用い、それらを分析した結果の群分析信号から、分析結果を算出する郡分析判定手段を有することを特徴とする。
【請求項８】
（実施形態９）
請求項１、２、３、４，５、６，７記載の生体信号分析装置において、
生体信号を取得する取得手段を有することを特徴とする。
【請求項９】
該生体信号に関連する信号に基づいて、複数の遅延時間を持つ遅延後信号を作成して分析ステップに入力する遅延発生ステップと、該複数の遅延後信号に関連する複数の詳細分析信号を出力する分析ステップと、該詳細分析信号の確からしさに基づいて選択し、出力を決定する遅延選択ステップを含む制御方法及びプログラム。
【請求項１０】
（実施形態１０）
請求項１から請求項８のいずれかの生体信号分析機能を含む生体信号通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、生体信号分析装置の、入力される生体信号に不明な遅延がある事による分析誤りの改善に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  近年、脳活動の研究が進んでおり、脳から発生する微弱電場（脳波）、微弱磁場（脳磁波）、及び血流の計測精度は高くなっている。また、筋活動の測定を行う研究もされている。
例えば、喉頭癌または咽頭癌の手術によって声帯が除去された患者、筋ジストロフィー患者、損傷によって脳の一部である橋が損傷した患者、ＡＬＳ患者、または、人工呼吸が行われている患者などのように発声機能が損なわれた患者にとって、言葉を喋れなくなったことは、苦痛であり、また、介護者にとっても意思疎通が不便である。
また、音声認識において、信号の時間ずれが問題となる。音声認識の改善のためには従来、動的計画法などが用いられてきた。
また、電車内などの携帯電話による発話が禁止された場所や、映画館や会議室などの自由に発話できない場所においては、健常者であっても、発話できない不便さを感じている。更に、意思伝達はメール通信が便利で多く用いられるが感情伝達が不十分なため、感情を付加する試みが絵文字などで行われている。
そのため、特許文献１や非特許文献１記載のように、機能的磁気共鳴画像（ｆＭＲＩ：ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）や脳波計（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）を用いて取得した生体信号から、想起している語や頭の中の画像や感情を分析したり、その強度を回帰する研究が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２８５２２４号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】  １】  Ｍ．Ｆｕｎａｄａ、”Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｅｖｅｎｔ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ  Ｏｂｔａｉｎｅｄ  ｂｙ  Ｓｙｌｌａｂｌｅ  Ｒｅｃａｌｌ  Ｔａｓｋｓ  ａｎｄ  ｂｙ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  Ｒｅｃａｌｌ  Ｔａｓｋｓ，”１２ｔｈ  ＨＣＩ，２００７．
【非特許文献２】  ＤａＳａｌｌａ  Ｃ  Ｓ，”Ｓｐａｔｉａｌ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｓｉｎｇｌｅ−ｔｒｉａｌ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＥＥＧ  ｄｕｒｉｎｇ  ｖｏｗｅｌ  ｓｐｅｅｃｈ  ｉｍａｇｅｒｙ，”３ｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ＆  Ａｓｓｉｓｔｉｖｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ，４．２３．２００９．
【非特許文献３】  Ｌｅｕｔｈａｒｄｔ  ＥＣ，”Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｃｏｒｔｉｃｏｇｒａｐｉｃ  ｓｐｅｅｃｈ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｔｏ  ｃｏｎｔｒｏｌｅａ  ｂｒａｉｎ−ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｉｎ  ｈｕｍａｎｓ．”Ｊ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｅｎｇ．２０１１．
【非特許文献４】  石井健一郎ほか、「わかりやすいパターン認識」、１３頁〜４８頁
【非特許文献５】  （ＰＣＡ，ＩＣＡによる削減）Ｆｕｔｏｓｈｉ  Ａｓａｎｏ  ａｎｄ  ｅｔ  ａｌｌ，”Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｖｅｍｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄｓｉｎｇｌｅ−ｔｒｉａｌ  ＭＥＧ  ｄａｔａ  ｕｓｉｎｇ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｓｐａｔｉａｌ  ｆｉｌｔｅｒ，”２００９  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００９
【非特許文献６】  竹内一郎ほか、「サポートベクトルマシン」
【非特許文献７】  神嶌敏弘ほか、「深層学習」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  このように、生体信号や電波などに対して、信号の内容を解析する技術は盛んに研究されている。ここで、生体信号とは、脳活動や筋電位や皮膚電位などのような生体活動を測定した信号を指す。
従来技術は、非特許文献１記載のように、取得した生体信号を用いて発話しようとする語の識別を行う。また別の非特許文献２記載によれば、取得した生体信号に脳内の電気の伝播情報と生体信号センサの位置情報に基づく空間フィルタを施してから識別を行う。ここで、識別や回帰の手法として、サポートベクタマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｉｎｅ：ＳＶＭ、非特許文献６）、ニューラルネットワーク、ディープラーニング（非特許文献７）、強化学習などの機械学習が用いられる。
また、既知の信号である教師信号で学習を行い、その結果を用いて未知のテスト信号を識別や回帰する手法が、教師あり学習で用いられる手法である（非特許文献４参照）。
しかし、多くの分析方法は、分析に用いる信号のタイミングが合っている事を前提とする。
音声認識においては、音声信号には変化する時間ずれがあり、認識精度を劣化させる。その時間ずれの変化に追従するために従来、動的計画法などが用いられてきた。
発話想起に関連する生体信号もまた、タイミングが変化すると考えられる。
また、機械学習でも、信号のタイミングが合っている事を前提とするため、タイミングの変化は同様に劣化を起こす。
教師あり機械学習では、教師信号とテスト信号の間の時間ずれが、回帰や識別の精度を劣化させる場合がある。また、教師信号の数が多い方が、回帰や識別などの分析精度が良い事が知られている。しかし、教師信号間に時間ずれがある場合には、教師信号の数に相当する効果を得られない。このようなことも分析精度を劣化させる原因となる。
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、生体信号に関連する信号を用いる分析装置において、生体信号に関連する信号に遅延をほどこして機械学習による分析を行い、結果から遅延選択を行うことにより、不明な遅延による分析精度の劣化を改善する事を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  （実施形態１）
本発明の実施形態１は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延後信号に対して識別を行い、詳細分析信号を出力する分析手段を含む事を特徴とする。【０００７】  （実施形態２）
本発明の生体信号分析装置は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延後信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する分析手段と、前記詳細分析信号から最も確からしいものを選択する遅延選択手段を含む事を特徴とする。【０００８】（実施形態３）
本発明の生体信号分析装置は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延後信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する機械学習手段と、前記詳細分析信号から最も確からしいものを選択する遅延選択手段を含む事を特徴とする。【０００９】（実施形態４）
本発明の実施形態４は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延後信号に対して分析しやすくするための特徴抽出を行い遅延後特徴信号を出力する特徴抽出手段と、遅延後特徴信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する槫械学習手段と、前記詳細分析信号から最も確からしいものを選択する遅延選択手段を含む事を特徴とする。【００１０】（実施形態５）
本発明の実施形態５は、生体信号に関連する信号群に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延後信号に識別しやすくするための特徴抽出を行い遅延後特徴信号を出力する特徴抽出手段と、遅延後信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する機械学習手段と、前記詳細分析信号から最も確からしいものを選択して群分析信号を出力する遅延選択手段と、群分析信号から分析結果を算出する郡分析判定手段を含む事を特徴とする。【００１１】（第６実施の形態）
本発明の実施形態６は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、遅延付き教師信号を発生する遅延付き教師信号発生手段と、遅延付き教師信号を用いて、遅延後信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する教師あり機械学習手段と、詳細分析信号から最も確からしいものを選択する遅延選択手段を含む事を特徴とする。【００１２】（第７実施の形態）
本発明の実施形態７は、生体信号に関連する信号に対して、複数の遅延時間による遅延後信号を発生させる遅延発生手段と、特徴抽出方法情報を用いて遅延後信号に特徴抽出を行い遅延後特徴信号を出力するテスト信号特徴抽出手段と、遅延後特徴教師信号を発生する遅延付き教師特徴信号発生手段と、遅延後教師特徴信号を用いて、遅延後特徴信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する教師あり機械学習手段と、詳細分析信号から最も確からしいものを選択する遅延選択手段を含む事を特徴とする。【００１３】（第８実施の形態）
本発明の実施形態８は、生体信号に関連する信号郡に対して、複数の遅延時間による遅延後信号郡を発生させる遅延発生手段と、特徴抽出方法情報を用いて遅延後信号に特徴抽出を行い遅延後特徴情報を出力するテスト信号特徴抽出手段と、遅延後教師特徴信号郡を発生する遅延付き教師特徴信号発生手段と、遅延後教師特徴信号郡を用いて、遅延後特徴信号郡に対して分析を行い、詳細分析信号郡を出力する教師あり機械学習手段と、詳細分析信号郡から最も確からしいものを選択し、群分析信号を出力する遅延選択手段と、群分析信号から分析結果を算出する郡分析判定手段を含む事を特徴とする。【００１４】（第９実施の形態）
本発明の実施形態９は、これまで説明した他の実施の形態の生体信号に関連する信号および生体信号に関連する信号群の取得部の一例を示すものである。
実施形態１、２、３、４、５、６、７、８において、その前段に、脳波を取得する電極で構成されるセンサ手段と、フィルタなどの波形整形手段を含むことを特徴とする。【００１５】（第１０実施の形態）
本発明の実施形態１０は、生体信号解析システムであり、生体信号を取得し加工する生体信号取得手段と、加工された生体信号に関する信号を通信信号に変換するための第一通信手段と、通信信号を伝播する通信網と、通信信号を受信して、実施形態１、２、３、４、５、６、７、８のいずれかにおける処理を行った分析信号を再び通信信号に変換する集中処理手段と、通信網を通ってきた通信信号を受信して分析信号に変換する第二通信部と、分析信号を表示する表示部を有する事を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】  生体信号を用いた分析装置及びシステムにおいて、生体信号に対して、複数の遅延時間を持つ信号を発生させて分析に用い、確からしい結果を選択する事によって、生体信号に不明な遅延時間がある場合に生じる劣化を改善することができる。
また、これらの信号を分割して小部分として、それぞれに遅延を施して選択する事によって、不明な遅延が時間と共に変化する場合でも、それに追従することができ、分析精度の劣化を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明による第一の実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による第一の実施例を説明するための模式図である。
【図３】本発明による第二の実施例の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明による第三の実施例の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明による第四の実施例の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明による第五の実施例の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明による第六の実施例の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明による第六の実施例の動作を説明するための模式図である。
【図９】本発明による第七の実施例の動作を示すブロック図である。
【図１０】本発明による第八の実施例の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明による第九の実施例の動作を説明するための模式図である。
【図１２】本発明による第十の実施例の動作を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】  以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではない。
【００１９】（第１実施の形態）
図１は、本発明による第一の実施例の構成を示すブロック図である。
図１を用いて第一の実施例の動作を説明する。
生体信号とは、脳活動や筋運動などの生体活動によって生じる信号や心拍である。生体信号センサは、１種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、脳波計（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）、近赤外光センサ（ＮＩＲＳ：Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａ  Ｒｅｄ  Ｉｎｆｒａ  Ｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、機能的磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ：ｆｕｎｃｔｉｏｍａｌ  Ｍａｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）、脳磁計（ＭＦＧ：Ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）であり、脳活動以外のセンサの例は筋電計、心拍計である。
【００２０】生体信号に関連する信号とは、このような生体信号そのもの、また、生体信号に対して、雑音除去、干渉除去、フィルタリングなどの波形整形処理を行ったものである。生体信号を分析に用いる例としては、被験者が一つの識別対象（例えば、語もしくは単語）を思い浮かべたときの脳波から、どのような語を思い浮かべたかを識別する、また、その強さを回帰によって分析するなど。他にも、喜怒哀楽などの感情や、疲労、イメージした対象が人であるか風景であるか、動かそうとしたのが右手か左手かなどがある。
【００２１】遅延発生部１は、生体信号に関連する信号の、個々の信号に対して、複数（例えばＮ個）の遅延時間による信号を発生させる。ここで、出力信号を、遅延後信号と呼ぶことにする。生体信号に関連する信号に対して、遅延後信号の数は、例えばＮ倍になる。
分析部２０は、個々の遅延後信号に対して分析を行い、詳細分析信号を出力する。
分析の例として、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｉｎｅ（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習、パターン認識などがある。分析方法としては、識別や回帰がある。
【００２２】図２は、本発明による第一の実施例を説明するための模式図である。
図２を用いて第一の実施例の動作を説明する。
生体信号に関連する信号に対して、５倍の遅延後信号を作成する例である。
時間ｔの生体信号に関する信号Ｄａｔａ（ｔ）がある時、Ｄａｔａ（ｔ）を取得した際の時間的にその前の信号を、Ｄａｔａ（ｔ−１）、後の信号をＤａｔａ（ｔ＋１）と示している。
生体信号に関する信号Ｄａｔａ（ｔ）に対して、遅延後信号Ｄａｔａｄ（ｔ、−２）、Ｄａｔａｄ（ｔ、−１）、Ｄａｔａｄ（ｔ、０）、Ｄａｔａｄ（ｔ、＋１）、Ｄａｔａｄ（ｔ、＋２）を作成するとき、遅延時間はそれぞれ、−２Δｔ、−Δｔ、０、Δｔ、２Δｔである。
【００２３】本発明の遅延発生部はこれに縛られるものではなく、遅延後信号の数は５とは限らず、遅延後信号の数が生体信号に関する信号の整数倍である必要も必ずしもないし（信号によってはその前の信号や後の信号がないため）、遅延が前後に対称である必要もない。
このように、第一の実施例では、生体信号に対して、複数の遅延時間を持つ信号を発生させて分析に用いる事により、生体信号に不明な遅延時間がある場合でも、適切なタイミングの信号の分析を行う機会を作ることができる。
ここで、実施例を用いる生体信号分析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００２４】（第２実施の形態）
図３は、本発明による第二の実施例の構成を示すブロック図である。
図３を用いて説明する。
第二の実施例は、第一の実施例に遅延選択部を付加した構成であり、それ以外の、生体信号に関する信号、遅延発生部、分析部の機能及び構成は、第一の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。
生体信号に関連する信号が遅延発生部に送られると、遅延発生部は、複数（例えばＮ倍）の遅延後信号を発生する。分析部は、遅延後信号の分析を行い、詳細分析信号を、遅延選択部３に送る。
【００２５】遅延選択部は、遅延後信号に関連する詳細分析信号の中から、最も確からしいものを選択して分析信号として出力する（例えば、Ｎ個の詳細分析信号から１つを選択する。）。最も確からしいとは、例えば、分析部がＳＶＭの場合、詳細分析信号から出力の絶対値が最も大きいものを選択する。
【００２６】このように、第二の実施例では、生体信号に対して、複数の遅延時間を持つ信号を発生させて分析に用い、更に遅延選択部を用いて、最も確からしい遅延を選択できることから、生体信号に不明な遅延時間がある場合の分析精度の劣化を改善することができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００２７】（第３実施の形態）
図３は、本発明による第二の実施例の構成を示すブロック図である。
図３を用いて説明する。
第三の実施例は、第二の実施例の分析部が機械学習部に置き換えた構成であり、それ以外の、生体信号に関する信号、遅延発生部、遅延選択部の機能及び構成は、第二の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。
生体信号に関連する信号が遅延発生部に送られると、遅延発生部は、複数（例えばＮ倍）の遅延後信号を発生する。機械学習部は、遅延後信号の分析を行い、詳細分析信号を、遅延選択部３に送る。
【００２８】機械学習は、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｉｎｅ（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習などがある。
【００２９】このように、第三の実施例では、生体信号に対して、複数の遅延時間を持つ信号を発生させて機械学習による分析に用い、更に遅延選択部を用いて、最も確からしい遅延を選択できることから、生体信号に不明な遅延時間がある場合の分析精度の劣化を改善することができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００３０】（第４実施の形態）
図５は、本発明による第三の実施例の構成を示すブロック図である。
図５を用いて説明する。
第四の実施例は、第三の実施例に特徴抽出部１８を付加した構成であり、それ以外の、生体信号に関する信号、遅延発生部、機械学習部、遅延発生部の機能及び構成は、第三の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。
生体信号に関連する信号が遅延発生部に送られると、遅延発生部は、複数（例えば生体信号の数に対してＮ倍）の遅延後信号を発生する。
【００３１】特徴抽出部は、遅延信号を用いて、分析しやすくするための特徴抽出を施した結果の遅延後特徴信号を、機械学習部に送る。
特徴抽出とは、例えば、Ｃｏｍｍｏｎ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ、主成分分析、独立成分分析、フーリエ変換、周波数フィルタリング、ラプラス変換、ウェーブレット変換などである。
機械学習部は、遅延後特徴信号の分析を行い、詳細分析信号を、遅延選択部に送る。
遅延選択部は、遅延後信号に関連する詳細分析信号の中から、最も確からしいものを選択して分析信号として出力する。
【００３２】このように、第四の実施例では、特徴抽出と遅延発生・選択を組み合わせることにより、生体信号に不明な遅延時間がある場合に起こる分析精度の劣化の改善と特徴抽出による特性改善を行うことができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００３３】（第５実施の形態）
図６は、本発明による第五の実施例の構成を示すブロック図である。
図６を用いて説明する。
第五の実施例は、第四の実施例における生体信号に関する信号を生体信号に関する信号郡に置き換え、郡分析判定部１９を付加したものであり、機械学習部は、第四の実施例と同じである。それ以外の、遅延発生部、遅延選択部は、第三の実施例と同様の機能で、信号群に対して繰り返し動作する事のみが異なっている。これらのブロックの機能及び構成は、第四の実施例と類似しているため、詳細説明は省略する。
【００３４】生体信号に関連する信号群は、複数（仮に１群あたりＭ個とする。）の生体信号に関連する信号で構成される、つまり、生体信号に関連する信号のグループである。
生体信号に関連する信号群は、空間的、および／もしくは、時間的に複数の信号である。空間的とは、例えば、複数の電極で取得される信号であり、時間的とは、同じ電極で取得した信号であっても、異なる時間枠（例えば、０〜１００ｍｓと１００ｍｓ〜２００ｍｓ）の信号である。
【００３５】例えば、生体信号が発話想起時の脳波の場合、複数電極で取得した信号を、更に時間枠で区切る事により、空間および時間で複数の信号を作成する方法が用いられる。
遅延発生部は、生体信号に関連する信号群の、個々の信号に対して、複数（例えばＮ個）の遅延時間による信号を発生させる。ここで、出力信号を、遅延後信号群と呼ぶことにする。生体信号に関連する信号群はＭ個であるのに対して、遅延後信号群の数は、Ｍ×Ｎ個になる。
特徴抽出部は、遅延後信号群に特徴抽出を行った遅延後特徴信号郡を、機械学習部に送る。特徴抽出数をｋとすると、遅延後特徴信号郡の数は、ｋ×Ｎとなる。特徴抽出数ｋは、群信号数Ｍと、同じ場合も異なる場合もある。
【００３６】機械学習部は、遅延後特徴信号郡の分析を行い、詳細分析信号群を、遅延選択部に送る。詳細分析信号群は、ｋ×Ｎ個になる。
遅延選択部は、遅延発生部で生成したＮ個毎の信号に対応する詳細分析信号群の中から、最も確からしいものを各々選択して群分析信号として出力する。従って、群分析信号は、ｋ個になる。
群分析判定部１９は、ｋ個の群分析信号から、１つの分析結果である分析信号を出力する。方法は、ｋ個の群分析信号を平均する（軟判定）、もしくは、ｋ個の群分析信号でそれぞれを判定した結果を、更に平均化するなどである（硬判定）。
【００３７】ここで書いたパラメータ、Ｎ、Ｌ、Ｍ、ｋは、説明のための例であり、本発明の実施例は整数倍に縛られるものではない。最初の信号の前には遅延を取ることが難しい状況などがあると、整数倍にならない場合もある。
このように、第五の実施例では、生体信号に関する信号郡（空間的、時間的に複数の信号）と郡分析判定部を用いる事によって、空間的に複数の信号を用いる特徴抽出を行うことができ、また、時間的に複数の信号を用いる事によって、音声信号のような変化する遅延に追従することができ、それによって、分析精度の劣化を防ぐことができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００３８】（第６実施の形態）
図７は、本発明による第四の実施例の構成を示すブロック図である。
図７を用いて説明する。
第六の実施例は、第三の実施例における機械学習部を教師あり機械学習部５で構成し、遅延付き教師信号発生部６と、生体信号に関する教師信号と、教師信号遅延発生部４を付加したものであり、それ以外の、生体信号に関する信号、遅延発生部、遅延選択部の機能及び構成は、第一の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。
【００３９】教師あり機械学習部は、教師信号７を用いて、テスト信号８の分析を行い、詳細分析信号を、遅延選択部に送る。教師あり機械学習とは、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｉｎｅ（ＳＶＭ）、ニューラルネットワークなどであり、機知の信号で学習することにより、未知の信号の分析を行うものである。
遅延付き教師信号発生部は、遅延後教師信号を発生する。遅延教師信号発生部は、例えば、記憶媒体（メモリー）で構成されるが、機能的には、生体信号に関する教師信号と教師信号遅延発生部で表すことができる。
【００４０】生体信号に関連する信号は、分析対象の信号であり、それに対して、生体信号に関連する教師信号は、同種の信号の、予め取得された分析結果が既知の信号である（ここで、生体信号に関連する信号は、第一の実施例、第二の実施例と同様である。）。生体信号に関連する教師信号は、通常、複数信号が用いられる。
教師信号遅延発生部は、第一の実施例、第二の実施例の遅延発生部と同様に、生体信号に関連する教師信号の、個々の信号に対して、複数の遅延時間による信号を発生させる。ここで、出力信号を、遅延後教師信号と呼ぶことにする。この遅延後教師信号を、教師信号として、教師あり機械学習部に送る。
【００４１】遅延発生部は、生体信号に関連する信号の、個々の信号に対して、複数（例えば、Ｎ個）の遅延時間による遅延後信号を発生し、特徴抽出部に送る。
テスト信号として、教師あり機械学習部に送る。
遅延選択部は、遅延発生部で生成した複数（例えば、Ｎ個）の信号に関連する詳細分析信号の中から、最も確からしいものを選択して分析信号として出力する。
【００４２】図８は、本発明による第一の実施例を説明するための模式図である。
図８を用いて第一の実施例の動作を説明する。
生体信号に関連する教師信号に対して、５倍の遅延後信号を作成する例である。
時間ｔの生体信号に関する教師信号Ｄａｔａｔ（ｔ）がある時、Ｄａｔａｔ（ｔ）を取得した際の時間的にその前の信号を、Ｄａｔａｔ（ｔ−１）、後の信号をＤａｔａｔ（ｔ＋１）と示している。
【００４３】生体信号に関する教師信号Ｄａｔａｔ（ｔ）に対して、遅延後信号Ｄａｔａｔｄ（ｔ、−２）、Ｄａｔａｔｄ（ｔ、−１）、Ｄａｔａｔｄ（ｔ、０）、Ｄａｔａｔｄ（ｔ、＋１）、Ｄａｔａｔｄ（ｔ、＋２）を作成するとき、遅延時間はそれぞれ、−２Δｔ、−Δｔ、０、Δｔ、２Δｔである。
このように、第六の実施例では、教師信号に用いる生体信号に対しても、複数の遅延時間を持つ信号を発生させて機械学習に用いることにより、教師信号として用いる生体信号に不明な遅延時間がある場合に起こる分析精度の劣化も改善することができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００４４】（第７実施の形態）
第七の実施例は、第六の実施例における遅延付き教師信号発生部を、遅延付き教師特徴信号発生部９に置き換え、テスト信号特徴抽出部１１を付加したものであり、それ以外の、生体信号に関する信号、生体信号に関する教師信号、遅延発生部、教師信号遅延発生部、教師あり機械学習部、遅延選択部の機能及び構成は、第五の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。
【００４５】図９は、本発明による第四の実施例の構成を示すブロック図である。
図９を用いて説明する。
生体信号に関連する信号は、一例として、第１実施の形態と同様に、被験者が一つの分析対象（例えば、語もしくは単語）を思い浮かべたときの脳波を波形整形等した信号である。
遅延付き教師特徴信号発生部９は、遅延後教師特徴信号を発生する。遅延付き教師特徴信号発生部は、例えば、記憶媒体（メモリー）で構成されるが、機能的には、生体信号に関連する教師信号と教師信号遅延発生部と教師信号特徴抽出部１０で表すことができる。
第三の実施例と同様に、生体信号に関連する信号は、分析対象の信号であり、それに対して、生体信号に関連する教師信号は、予め取得された分析結果が既知の信号である。生体信号に関連する教師信号は、通常、複数個用いられる。
【００４６】教師信号遅延発生部は、生体信号に関連する教師信号の、個々の信号に対して、複数の遅延時間による遅延後教師信号を発生する。
教師信号特徴抽出部は、遅延後教師信号を用いて、分析しやすくするための特徴抽出を施した結果の遅延後教師特徴信号１２を、教師信号として、教師あり機械学習部に送る。また、特徴抽出方法情報をテスト信号特徴抽出部に送る。
特徴抽出方法は、例えば、Ｃｏｍｍｏｎ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ、主成分分析（ＰＣＡ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）（非特許文献５参照）、フーリエ変換、周波数フィルタリング（非特許文献３参照）、ラプラス変換、ウェブレット変換などである。
【００４７】遅延発生部は、生体信号に関連する信号の、個々の信号に対して、複数の遅延後信号を発生させる。
テスト信号特徴抽出部は、教師信号特徴抽出部から送られた特徴抽出方法情報を用いて、遅延後信号に特徴抽出を行った遅延後特徴信号１３を、テスト信号として、教師あり機械学習部に送る。
教師あり機械学習部は、教師信号を用いて、テスト信号の分析を行い、詳細分析信号を出力して遅延選択部に送る。
遅延選択部は、遅延発生部で生成した複数の信号に関連する詳細分析信号の中から、最も確からしいものを選択して分析信号として出力する。
【００４８】このように、第七の実施例では教師あり機械学習を用いた分析においても、特徴抽出と遅延発生・選択を組み合わせることにより、生体信号に不明な遅延時間がある場合に起こる分析精度の劣化の改善と特徴抽出による特性改善を行うことができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００４９】（第８実施の形態）
第八の実施例は、第七の実施例における生体信号に関する信号を生体信号に関する信号郡に、遅延付き教師特徴信号発生部を遅延付き教師特徴信号群発生部１４に置き換え、郡分析判定部１７を付加したものであり、教師あり機械学習部は、第四の実施例と同じである。それ以外の、教師信号遅延発生部、教師信号特徴抽出部、遅延発生部、テスト信号特徴抽出部、遅延選択部は、第四の実施例と同様の機能で、郡データに対して繰り返し動作している。これらのブロックの機能及び構成は、第四の実施例と類似しているため、詳細説明は省略する。
【００５０】図１０は、本発明による第七の実施例の構成を示すブロック図である。
図１０を用いて説明する。
生体信号に関連する信号群は、複数（仮に１群あたりの信号数をＭ個とする。）の生体信号に関連する信号で構成される、つまり、生体信号に関連する信号のグループである。生体信号に関連する信号は、一例として、第一の実施例と同様に、被験者が一つの分析対象（例えば、語もしくは単語）を思い浮かべたときの脳波を波形整形等した信号である。
【００５１】生体信号に関連する信号群は、空間的、および／もしくは、時間的に複数の信号である。空間的とは、例えば、複数の電極で取得される信号であり、時間的とは、同じ電極で取得した信号であっても、異なる時間枠（例えば、０〜１００ｍｓと１００ｍｓ〜２００ｍｓ）の信号である。
遅延付き教師特徴信号郡発生部１４は、遅延後教師特徴信号郡を発生する。遅延付き教師特徴信号郡発生部は、例えば、記憶媒体（メモリー）で構成されるが、機能的には、生体信号に関連する教師信号群と教師信号遅延発生部と教師信号特徴抽出部で表すことができる。
【００５２】生体信号に関連する信号群は、分析対象の信号であり、それに対して、生体信号に関連する教師信号群は、予め取得された分析結果が既知の信号である。生体信号に関連する教師信号は、複数試行回分用いられることが多いので、その教師信号数を仮にＬとする。
教師信号遅延発生部は、生体信号に関連する教師信号群の、個々の信号に対して、複数（例えば遅延信号数Ｎ個）の遅延時間による信号を発生させる。入力信号数が多いのみで、第五実施例の教師信号遅延発生部の動作と同じである。ここで、出力信号を、遅延後教師信号群と呼ぶことにする。生体信号に関連する教師信号群は、Ｌ×Ｍ個であるのに対して、遅延後教師信号群の数は、Ｌ×Ｍ×Ｎ個になる。
【００５３】教師信号特徴抽出部は、遅延後教師信号を用いて、分析しやすくするための特徴抽出を施した結果の遅延後教師特徴信号郡１５を、教師信号として、教師あり機械学習部に送る。また、特徴抽出方法情報をテスト信号特徴抽出部に送る。
このとき、１群あたり出力される特徴数をｋとすると、教師信号の数は、Ｌ×ｋ×Ｎとなる（ｋは、Ｍと異なる場合も等しい場合もある。）。
特徴抽出、教師あり機械学習については、第四実施例と同様である。
遅延発生部は、生体信号に関連する信号群の、個々の信号に対して、複数（遅延信号数Ｎ個）の遅延時間による信号を発生させる。ここで、出力信号を、遅延後信号群と呼ぶことにする。生体信号に関連する信号群はＭ個であるのに対して、遅延後信号群の数は、Ｍ×Ｎ個になる。
【００５４】テスト信号特徴抽出部は、教師信号特徴抽出部から送られた特徴抽出方法情報を用いて、遅延後信号群に特徴抽出を行った遅延後特徴信号郡１６を、テスト信号として、教師あり機械学習部に送る。テスト信号の数は、ｋ×Ｎとなる。
教師あり機械学習部は、教師信号を用いて、テスト信号の分析を行い、詳細分析信号を、遅延選択部に送る。詳細分析信号は、ｋ×Ｎ個になる。
遅延選択部は、遅延発生部で生成したＮ個の信号に対応する詳細分析信号の中から、最も確からしいものを選択して群分析信号として出力する。例えば、機械学習部がＳＶＭの場合、Ｎ個の詳細分析信号から出力の絶対値が最も大きいものを選択する。群分析信号は、ｋ個になる。
群分析判定部は、ｋ個の群分析信号から、１つの分析結果である分析信号を出力する。方法は、ｋ個の群分析信号を平均する（軟判定）、もしくは、ｋ個の群分析信号でそれぞれを判定した結果を、更に平均化するなどである（硬判定）。
【００５５】ここで書いたパラメータ、Ｎ、Ｌ、Ｍ、ｋは、説明のための例であり、本発明の実施例は整数倍に縛られるものではない。最初の信号の前には遅延を取ることが難しい状況などがあると、整数倍にならない場合もある。
このように、第八の実施例では、生体信号に関する信号郡（空間的、時間的に複数の信号）と郡分析判定部を用いる事によって、空間的に複数の信号を用いる特徴抽出を行うことができ、また、時間的に複数の信号を用いる事によって、音声信号のような変化する遅延に追従することができ、それによって、分析精度の劣化を防ぐことができる。
ここで、実施例を用いる生体信号解析装置は、例えば、言葉の識別や回帰による発話支援装置や感情の識別や回帰による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【００５６】（第９実施の形態）
図１１は、本発明による第九の実施例を説明するための模式図である。
図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、生体信号センサ部の一例を示す。
図１１（ａ）は、キャップ型センサの例を示す。Ａは被支援者Ａは、キャップ型センサＣを被っており、布、プラスチック、金属等の素材でできたキャップに配置されたセンサ端子Ｂが生体信号を検出する。端子は、例として、ＥＥＧの場合は、ノードであり、ＮＩＲＳの場合は、発光素子と受光素子である。これらのセンサは混在する場合もあるし、一種類の場合もある。
図１１（ｂ）は、ヘッドホン型センサの例を示す。ヘッドホン型センサＤは、図２（ｂ）中、布、プラスチック、金属等の素材でできたヘッドホンに白丸で表すセンサ端子Ｂを内側に装着している。センサ端子の形状は、キャップ型センサの場合と少し異なるが、機能は同じである。
本発明の生体信号センサはこれに縛られるものではなく、頭首部の筋電計の場合もある。
【００５７】このように、第九の実施例では、実施形態１、２、３、４、５、６、７、８における、その前段の構成例を示した。
【００５８】（第１０実施の形態）
図１２は、本発明による第十の実施例を説明するための模式図である。
生体信号取得部２１は、被支援者Ａの生体信号を取得すると、フィルタリング、増幅などの処理を行った生体信号に関連する信号を第一通信部２２に送る。第一通信部は、有線もしくは無線の通信形式に変換した通信信号を、通信網２３に送る。中央処理都２４は、パソコンや通信装置などで構成され、通信網から通信信号を受け取ると再び生体信号に関連する信号に変換し、実施形態１、２、３、４、５、６、７、８のいずれかにおける遅延、分析、遅延選択などの手段を施し、その分析結果を、再び通信信号に変換し、通信網を介して第二通信部２５に送る。
【００５９】表示部２６は、スピーカ、イヤホン、表示、電気刺激信号、バイブレーターなどであり、第二通信部から送られた信号を、表示する。
このように、第十の実施例は、本発明の生体信号解析システム（機能的に第一の実施例から第九の実施例のいずれかを含む）の途中に、通信網を介することにより、負荷の高い分析処理を中央処理部等で代替することが出来、末端の端末を安価にすることが出来る。
また、第二通信部と表示部が、被験者Ａと異なる場所にあることで、遠隔地とのコミュニケーションを行うことも出来る。
【００６０】ここでは、実施形態１、２、３、４、５、６、７、８のすべての機能を中央処理部で行うものとしたが、処理を複数のパソコンや末端で分散して行う場合もある。
ここで、生体信号を用いた分析装置は、例えば、言葉の識別による発話支援装置や感情の識別による感情伝達装置やイメージの識別による意思伝達支援装置などである。
【産業上の利用可能性】
【００６１】  本発明は、例えば発声機能に障害がある患者の発声機能の具現を支援し、また、本発明は、健常者であっても、映画館や会議室などにおける秘密の会話を支援し、また、電車内のような携帯電話による発話が禁止された場所における無線コミュニケーションを支援し、また、言葉では伝えにくいイメージや感情によるコミュニケーションを支援する生体信号分析装置、意思伝達支援システム、生体信号分析プログラムに関する。
【符号の説明】
【００５８】１遅延発生部
２機械学習部
３遅延選択部
４教師信号遅延発生部
５教師あり機械学習部
６遅延付き教師信号発生部
９遅延付き教師特徴信号発生部
１０教師信号特徴抽出部
１１テスト信号特徴抽出部
１４遅延付き教師特徴信号発生部
１７群分析判定部
１８特徴抽出部
１９群分析部
２０分析部
Ａ被験者
Ｂセンサ端子
Ｃキャップ
Ｄヘッドホン
２１生体信号取得部
２２第一通信部
２３通信網
２４中央処理部
２５第二通信部
２６表示部
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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