(57)【要約】【課題】訓練対象者が運動想起により脳波を変化させる訓練を効果的に支援することができるようにする。【解決手段】指示生成部３４によって、所定の運動を想起するように指示するメッセージを生成して、表示装置によって、訓練対象者に対して表示する。キャップ型電極１２によって、訓練対象者の頭部表面の複数部位における脳波を検出し、トポグラフィ生成部２６によって、脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布を示す脳波トポグラフィを生成する。識別部３２によって、脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布がどの運動想起の種類に対応するか識別し、入力判定部３６によって、正しく運動想起できているか判定する。正しく運動想起できていないと判定された場合、刺激子１４によって、指示した運動想起に関連する部位に、刺激を提示する。また、生成されたトポグラフィを、表示装置１８に表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
訓練対象者に対して、所定の運動を想起するように指示する情報を出力する指示出力手段と、
前記訓練対象者の脳の活動状態を示す生体情報を検出する生体情報検出手段と、
前記生体情報検出手段によって検出された前記訓練対象者の前記生体情報の分布を示すトポグラフィを生成するトポグラフィ生成手段と、
前記トポグラフィ生成手段によって生成された前記トポグラフィを、前記訓練対象者に対して報知する報知手段と、
前記指示出力手段により出力された情報によって前記訓練対象者が想起した前記所定の運動に関連する前記訓練対象者の部位に、刺激を提示する刺激提示手段と、
を含む脳訓練支援装置。
【請求項２】
前記生体情報検出手段は、前記生体情報として、前記訓練対象者の頭部表面の複数部位における脳波、磁場、及び血流量の何れか１つを検出する請求項１記載の脳訓練支援装置。
【請求項３】
前記生体情報検出手段によって検出された前記訓練対象者の前記生体情報の分布が、前記所定の運動を想起した状態で検出される前記生体情報の分布であるか否かを判定する判定手段を更に含み、
前記刺激提示手段は、前記判定手段によって、前記検出された前記訓練対象者の前記生体情報の分布が、前記所定の運動を想起した状態で検出される前記生体情報の分布でないと判定された場合に、前記所定の運動に関連する前記訓練対象者の部位に、刺激を提示する請求項１又は２記載の脳訓練支援装置。
【請求項４】
前記判定手段によって前記所定の運動を想起した状態で検出される前記生体情報の分布であると判定された前記生体情報の分布を示すトポグラフィを記憶する記憶手段を更に含み、
前記報知手段は、前記トポグラフィ生成手段によって生成された前記トポグラフィと前記記憶手段に記憶された前記トポグラフィとの差分を、前記訓練対象者に対して報知する請求項３記載の脳訓練支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳訓練支援装置に係り、特に、訓練対象者が脳の活動状態を変化させる訓練を支援する脳訓練支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、脳波トポグラフィの時間変化（時間差分）を表示すると共に、脳波トポグラフィの変化から、人体の四肢を動かそうとする意思および動かそうとしている部位を判断する意思伝達装置が知られている（特許文献１）。
【０００３】
また、脳波スペクトルを求め、基準値と比較して信号を出力することにより、音や画像上の物体を操作するコンピュータゲーム装置が知られている（特許文献２）。
【０００４】
また、測定されたα波の出現量と予め設定した閾値とを比較し、α波の出現量が少ない時には、ロボットに対して、動作の切り替えを指示する制御信号を送る脳波制御装置が知られている（特許文献３）。
【特許文献１】特開平１０−２６２９４３号公報
【特許文献２】特許第３７７９１５０号
【特許文献３】特開２００５−２１１４８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、トポグラフィの時間差分を表示して、トポグラフィのパターン変化を対象者にフィードバックしているが、対象者は、対象者の運動想起とトポグラフィのパターンとの対応関係をつかみにくいため、訓練を効果的に支援することができない、という問題がある。
【０００６】
また、上記の特許文献２に記載の技術では、自分の意思で脳波スペクトルを変化させるために、試行錯誤が必要であり、訓練を効果的に支援することができない、という問題がある。
【０００７】
また、上記の特許文献３に記載の技術では、自分の意思でα波を出現させるために、試行錯誤が必要であり、訓練を効果的に支援することができない、という問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、訓練対象者が運動想起により脳の活動状態を変化させる訓練を効果的に支援することができる脳訓練支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明に係る脳訓練支援装置は、訓練対象者に対して、所定の運動を想起するように指示する情報を出力する指示出力手段と、前記訓練対象者の脳の活動状態を示す生体情報を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段によって検出された前記訓練対象者の前記生体情報の分布を示すトポグラフィを生成するトポグラフィ生成手段と、前記トポグラフィ生成手段によって生成された前記トポグラフィを、前記訓練対象者に対して報知する報知手段と、前記指示出力手段により出力された情報によって前記訓練対象者が想起した前記所定の運動に関連する前記訓練対象者の部位に、刺激を提示する刺激提示手段とを含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係る脳訓練支援装置によれば、指示出力手段によって、訓練対象者に対して、所定の運動を想起するように指示する情報を出力する。生体情報検出手段によって、訓練対象者の脳の活動状態を示す生体情報を検出する。トポグラフィ生成手段によって、生体情報検出手段によって検出された訓練対象者の生体情報の分布を示すトポグラフィを生成する。
【００１１】
そして、報知手段によって、トポグラフィ生成手段によって生成されたトポグラフィを、訓練対象者に対して報知し、また、刺激提示手段によって、指示出力手段により出力された情報によって訓練対象者が想起した所定の運動に関連する訓練対象者の部位に、刺激を提示する。
【００１２】
このように、訓練対象者が想起した所定の運動に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成されたトポグラフィを、訓練対象者に対して報知することにより、訓練対象者が脳の活動状態を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００１３】
本発明に係る生体情報検出手段は、生体情報として、訓練対象者の頭部表面の複数部位における脳波、磁場、及び血流量の何れか１つを検出することができる。
【００１４】
本発明に係る脳訓練支援装置は、生体情報検出手段によって検出された訓練対象者の生体情報の分布が、所定の運動を想起した状態で検出される生体情報の分布であるか否かを判定する判定手段を更に含み、刺激提示手段は、判定手段によって、検出された訓練対象者の生体情報の分布が、所定の運動を想起した状態で検出される生体情報の分布でないと判定された場合に、所定の運動に関連する訓練対象者の部位に、刺激を提示することができる。これによって、訓練対象者が正しく運動想起できていない場合に、想起する運動に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成されたトポグラフィを、訓練対象者に対して報知することにより、訓練対象者が脳の活動状態を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００１５】
上記の判定手段を含む脳訓練支援装置は、判定手段によって所定の運動を想起した状態で検出される生体情報の分布であると判定された生体情報の分布を示すトポグラフィを記憶する記憶手段を更に含み、報知手段は、トポグラフィ生成手段によって生成されたトポグラフィと記憶手段に記憶されたトポグラフィとの差分を、訓練対象者に対して報知することができる。これによって、正しく運動想起できた場合のトポグラフィとの差分を報知することにより、訓練対象者が脳の活動状態を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明の脳訓練支援装置によれば、訓練対象者が想起した所定の運動に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成されたトポグラフィを、訓練対象者に対して報知することにより、訓練対象者が脳の活動状態を変化させる訓練を効果的に支援することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、運動想起により脳波を変化させる訓練を支援する脳訓練支援装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００１８】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る脳訓練支援装置１０は、訓練対象者の頭部表面上の複数の部位に装着され、かつ、頭部表面上の複数の部位から脳波を検出するためのキャップ型電極１２と、訓練対象者の足、右手、及び左手の各々に装着され、かつ、振動することにより触刺激を提示するための複数の刺激子１４と、キャップ型電極１２から出力された脳波信号に基づいて、脳波トポグラフィを生成して、表示装置１８に表示させると共に、刺激子１４を振動させるコンピュータ１６とを備えている。
【００１９】
刺激子１４は、振動することにより、装着された部位の筋肉に触刺激を提示する。例えば、足に装着された刺激子１４によって、振動により下腿伸筋群に触刺激を提示し、右手に装着された刺激子１４によって、振動により前腕伸筋群に触刺激を提示し、左手に装着された刺激子１４によって、振動により前腕伸筋群に触刺激を提示する。
【００２０】
表示装置１８の表示画面は、訓練対象者に対して向いており、訓練対象者は、表示装置１８の表示画面を確認しながら、脳波の変化の訓練を行うことができるようになっている。
【００２１】
コンピュータ１６は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する脳波訓練支援処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ１６は、キャップ型電極１２から出力された脳波信号を取得する信号取得部２０と、１６ビットでＡ／Ｄ変換を行って、信号取得部２０によって取得した脳波信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２２と、脳波信号から脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度を算出する信号処理部２４と、算出された脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布を示す脳波トポグラフィを生成するトポグラフィ生成部２６と、生成された脳波トポグラフィを表示装置１８に表示させる表示制御部２８とを備えている。
【００２２】
信号取得部２０は、訓練対象者の頭部表面上の複数の部位に取り付けられた電極の各々から出力された脳波信号を取得し、アナログ式ローパスフィルタ（図示省略）によって、高周波帯域（例えば、１２５Ｈｚ以上の帯域）の雑音を除去し、多チャンネル増幅部（図示省略）によって、各脳波信号を約２万倍増幅させる。
【００２３】
信号処理部２４は、デジタル信号に変換された各部位に対する脳波信号から、５０〜６０Ｈｚのノッチフィルタ（ｎｏｔｃｈ  ｆｉｌｔｅｒ）を用いて、電源ノイズを除去すると共に、ｓｕｒｆａｃｅ  Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタを用いて、空間的な補間を行う。また、信号処理部２４は、各部位の脳波信号について、６２．５ｍｓ毎に、ハミングウィンドウなどの窓関数をかけて、１秒前からの１秒間のデータを取得する。
【００２４】
また、信号処理部２４は、各部位の脳波信号について、１秒間のデータに対して、ＦＴＴなどによる周波数解析を行い、α波、β波帯域である８Ｈｚ〜３０Ｈｚの周波数帯域を分割した複数の周波数帯域（例えば、２Ｈｚの帯域毎に分割した複数の周波数帯域）の各々のパワースペクトル密度（ｐｏｗｅｒ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｅｎｓｉｔｙ）を計算する。
【００２５】
トポグラフィ生成部２６は、各部位について計算された脳波のα波、β波帯域内の各周波数帯域のパワースペクトル密度に対して、スプライン補間を行って、データ点数を増やし、訓練対象者の脳波のα波、β波帯域内の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布を示す脳波トポグラフィを生成する。
【００２６】
ここで、脳波トポグラフィとは、各電極で計測された脳波の分布を、頭皮表面の電位活動として平面的に等電位図で表示したものである。脳波トポグラフィは、脳の各部位の活動や時間経過に伴う活動部位の移動等を容易に観測することができる点で有用である。
【００２７】
表示制御部２８は、トポグラフィ生成部２６によって生成された脳波トポグラフィと、後述する最適トポグラフィ更新部４２から出力された最適トポグラフィとを、表示装置１８の表示画面上に各々表示させる。
【００２８】
また、コンピュータ１６は、脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布と運動想起ラベルとの組み合わせを学習データとしてＳＶＭ学習を行う機械学習部３０と、機械学習部３０のＳＶＭを用いて、算出された脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布が、どの運動想起ラベルに分類されるか識別する識別部３２と、運動想起の指示を表わすメッセージを生成して、表示制御部２８に出力する指示生成部３４と、運動想起を指示するメッセージが表示されたときに識別部３２より識別された運動想起ラベルと表示したメッセージで指示した運動想起の運動想起ラベルとが一致するか否かを判定する入力判定部３６とを備えている。
【００２９】
機械学習部３０は、以下に説明するように、機械学習を行う。まず、運動想起の種類の各々について、運動想起を指示したときに算出された、各計測部位の脳波信号の各周波数帯域のパワースペクトル密度を、時系列にプロットし、各計測部位の脳波信号について、１２次元のグラフを生成する。そして、生成されたグラフを、平滑化フィルタであるＳａｖｉｔｓｋｙ-Ｇｏｌａｙ Ｆｉｌｔｅｒを用いて平滑化する。上記のように処理されたデータが表わす各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布と、教師信号としての、指示した運動想起の運動想起ラベルとを、学習データとして、ＳＶＭ(ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ)学習を行う。
【００３０】
指示生成部３４は、例えば、車の前進を足の運動想起に割り当て、車の右旋回を、右手の運動想起に割り当て、車の左旋回を左手の運動想起に割り当てた場合には、足の運動を想起させるように指示したメッセージや、右手の運動を想起させるように指示したメッセージ、左手の運動を想起させるように指示したメッセージを生成して、表示制御部２８に出力する。また、指示生成部３４は、生成したメッセージによって指示する運動想起に対応する運動想起ラベルを、入力判定部３６に出力する。
【００３１】
また、コンピュータ１６は、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致しない場合に、指示した運動想起に関連する部位に装着された刺激子１４を振動させる刺激制御部３８と、指示した運動想起に対応する運動想起ラベルと一致すると判定されたときに生成された脳波トポグラフィを最適トポグラフィとして、各運動想起の種類について記憶する最適トポグラフィ記憶部４０と、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致した場合に、最適トポグラフィ記憶部４０に記憶された、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新すると共に、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを表示制御部２８に出力する最適トポグラフィ更新部４２とを備えている。
【００３２】
ここで、本実施の形態の原理について説明する。頸椎損傷患者など体の自由が利かない障害者が、車椅子操作などの入力（意思表示）として用いる手段にブレイン・マシン・インタフェース（ＢＭＩ）がある。このうち、運動想起中の脳波を用いたＢＭＩでは、手足の動作をイメージすること（運動想起）などにより生じる脳波のパターンを用いて、スイッチのオンオフや電動車椅子の操作入力を行っている。従来は、運動想起と機器の動作とを一対一に対応付けることが可能になるまで、３〜４ヶ月の訓練が必要であり、訓練対象者の精神的、肉体的な負担が大きかった。
【００３３】
訓練対象者が正しく運動想起できていない場合、訓練対象者が想起している運動に関連する筋肉に触覚刺激を繰り返し与えると、訓練対象者は運動想起しやすくなると共に、与えられた刺激の影響が脳の感覚運動野に現れ、脳波トポグラフィにも運動想起の空間特徴が現れる。
【００３４】
従って、訓練対象者の負担を軽減するように訓練を支援するために、想起中の運動に関連する筋肉に刺激を与える触覚フィードバック手法と脳波トポグラフィを用いた視覚フィードバック手法とを併用することで、訓練対象者に運動想起タスクの明確な基準を提示することができるため、訓練対象者は効率的に訓練を行うことができる。
【００３５】
そこで、本実施の形態では、刺激制御部３８によって、識別部３２より識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致しない場合に、指示した運動想起に関連する部位に装着された刺激子１４を繰り返し振動させて、想起中の運動に関連する筋肉に刺激を与える。なお、刺激制御部３８には、運動想起と振動させる刺激子１４との対応関係が予め記憶されており、この対応関係に基づいて、振動させる刺激子１４を特定している。
【００３６】
最適トポグラフィ記憶部４０には、運動想起の種類の各々に対応して、各運動想起を指示したときに生成された最適な脳波トポグラフィが、最適トポグラフィとして記憶されている。なお、本実施の形態に係る最適トポグラフィは、外部機器制御が最もうまくできた時の最適な脳波トポグラフィを意味している。
【００３７】
脳波の特徴として、時間の経過に伴い脳波が刻々と変化し、同じ運動想起状態でも、脳波のパターンは時間の経過とともに変化するということがある。また、脳波の特徴として、脳に可塑性があるため同じイメージでも数回を重ねることにより脳波の変化が少なくなるということがある。従って、脳波トポグラフィには、能動的な運動想起などによる部分と、時間の経過による変化分とが重畳している。
【００３８】
そこで、最適トポグラフィ更新部４２は、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致したと判定された場合に、生成された脳波トポグラフィを用いて、以下の（１）式に従って、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新する。
【００３９】
【数１】
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【００４０】
ここで、Ｐｂｅｓｔは、更新後の最適トポグラフィであり、Ｐｂｅｓｔ´は、最適トポグラフィ記憶部４０に記憶されていた直前の最適トポグラフィであり、Ｐｉは、現在生成された脳波トポグラフィである。
【００４１】
最適トポグラフィ更新部４２は、最適トポグラフィを表示制御部２８に出力し、表示装置１８の表示画面上に、目標値として最適トポグラフィを表示させる。
【００４２】
次に、第１の実施の形態に係る脳訓練支援装置１０の作用について説明する。
【００４３】
まず、オペレータが、各運動想起の種類について、予め訓練対象者から計測して求めた、運動想起した状態で算出される脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布と、教師信号としての運動想起ラベルとを用意し、これらを学習データとして脳訓練支援装置１０のコンピュータ１６に入力し、コンピュータ１６によってＳＶＭ学習を行う。
【００４４】
そして、キャップ型電極１２が、訓練対象者の頭部に装着されている状態において、訓練対象者によって、脳訓練支援装置１０のコンピュータ１６に対して訓練開始指示が入力されると、脳訓練支援装置１０のコンピュータ１６で、訓練すべき脳波に対応する運動想起の種類の各々について、図２に示す脳波訓練支援処理ルーチンが実行される。
【００４５】
まず、ステップ１００において、訓練させる脳波に対応する運動想起（例えば、足運動の想起）を指示する運動想起指示メッセージを生成して、表示装置１８によって表示させる。これによって、訓練対象者は、表示装置１８によって表示された指示に従って、運動を想起した状態となる。
【００４６】
そして、ステップ１０２において、キャップ型電極１２から出力された各部位に対応する脳波信号に基づいて、脳波トポグラフィを生成する。次のステップ１０４では、ＳＶＭを用いて、上記ステップ１０２で脳波トポグラフィを生成する際に得られた脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布が、どの運動想起に対応するかを識別し、識別した運動想起の運動想起ラベルを出力する。
【００４７】
そして、ステップ１０６において、上記ステップ１００で指示した運動想起の運動想起ラベルと、上記ステップ１０４で識別された運動想起の運動想起ラベルとが一致するか否かを判定する。運動想起ラベルが一致する場合には、訓練対象者が正しく運動想起できていると判断し、ステップ１０８において、上記ステップ１０２で生成された脳波トポグラフィを用いて、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新し、ステップ１１２へ移行する。
【００４８】
一方、上記ステップ１０６において、運動想起ラベルが一致しないと判定された場合には、訓練対象者が正しく運動想起できていないと判断し、ステップ１１０において、指示した運動想起に関連する部位に装着された刺激子１４を、所定期間繰り返し振動させて、運動想起に関連する筋肉に刺激を提示して、ステップ１１２へ移行する。
【００４９】
ステップ１１２では、上記ステップ１０２で生成した脳波トポグラフィと最適トポグラフィとを表示装置１８によって表示させる。これによって、訓練対象者は、運動想起によって脳波がどのように変化したのかを確認することができ、また、最適トポグラフィとの相違を確認することができる。訓練対象者は、最適トポグラフィとの相違が大きいと判断した場合には、イメージの種類（動かす部位、動きのイメージ、周期など）や強さを変えて、再度運動想起する。また、最適トポグラフィとの相違が小さいと判断した場合には、どのように想起すれば、正しく運動想起することができるかを知ることができる。
【００５０】
ステップ１１４では、訓練を終了するか否かを判定し、訓練を終了しない場合には、ステップ１０２へ戻り、訓練すべき運動想起について再度訓練させる。一方、訓練対象者によって訓練終了指示が入力されたような場合には、訓練を終了すると判断し、脳波訓練支援処理ルーチンを終了する。
【００５１】
上記の脳波訓練支援処理ルーチンが、訓練すべき脳波に対応する運動想起の種類の各々について実行される。
【００５２】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る脳訓練支援装置によれば、訓練対象者が正しく運動想起できていない場合に、指示した運動想起に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成された脳波トポグラフィを、訓練対象者に対して表示することにより、訓練対象者が脳波を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００５３】
また、訓練対象者が訓練中に適切な運動想起をやみくもに探すのではなく、想起中の運動に関係する筋肉に外部から触刺激を提示することで、運動想起がやりやすくなり、同一の運動想起を効率的に繰り返すことができるようになるため、訓練時間を短縮することができる。
【００５４】
また、触覚フィードバックにより、生成される脳波トポグラフィに各運動想起に応じた空間特徴が現われるため、より明確な基準を訓練対象者に提示することが可能になる。
【００５５】
また、最適トポグラフィを更新して、想起中の運動に対応する最適トポグラフィを表示するため、電極インピーダンスの変化や脳波の可塑性を考慮して、適切な基準を訓練対象者に提示することが可能になる。
【００５６】
次に第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００５７】
第２の実施の形態では、最適トポグラフィと共に、最適トポグラフィと生成された脳波トポグラフィとの差分を表示している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００５８】
第２の実施の形態に係る脳訓練支援装置の表示制御部２８は、トポグラフィ生成部２６によって生成された脳波トポグラフィと、最適トポグラフィ更新部４２から出力された、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィとの差分ｆｉを、以下の（２）式に従って算出する。
【００５９】
【数２】
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【００６０】
表示制御部２８は、上記（２）式によって算出された脳波トポグラフィの差分と、後述する最適トポグラフィ更新部４２から出力された最適トポグラフィとを、表示装置１８の表示画面上に各々表示させる。
【００６１】
これによって、訓練対象者は、正しく運動想起できた状態の脳波との差分を確認することができ、正しく運動想起できた状態の脳波との差分が大きいと判断した場合には、イメージの種類や強さを変えて、再度運動想起する。また、正しく運動想起できた状態の脳波との差が小さいと判断した場合には、どのように想起すれば、正しく運動想起できた状態の脳波との差異が小さくなるかを知ることができる。
【００６２】
なお、第２の実施の形態に係る脳訓練支援装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００６３】
このように、生成された脳波トポグラフィと、正しく運動想起できた場合の最適トポグラフィとの差分を表示することにより、訓練対象者が脳波を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００６４】
また、正しく運動想起できた場合の脳波トポグラフィ（最適トポグラフィ）を更新すると共に、その時々に生成された脳波トポグラフィとの差分を表示することにより、電極インピーダンスの変化や脳波の可塑性などを考慮して、適切な基準を訓練対象者に提示することが可能になる。
【００６５】
次に第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６６】
第３の実施の形態では、訓練対象者の脳波によって画面上の車両モデルを操作するドライブシミュレーターを実現する脳訓練支援装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００６７】
図３に示すように、第３の実施の形態に係る脳訓練支援装置３１０のコンピュータ３１６は、信号取得部２０と、Ａ／Ｄ変換部２２と、信号処理部２４と、トポグラフィ生成部２６と、表示制御部２８と、機械学習部３０と、識別部３２と、車両モデルの運転操作を行なうドライブシミュレーションを実現するシミュレーター部３３４と、ドライブシミュレーションにおいて車両モデルの運転操作を行なうべきときに識別部３２より識別された運動想起ラベルと、行うべき運転操作に対応する運動想起の運動想起ラベルとが一致するか否かを判定する入力判定部３３６と、刺激制御部３８と、最適トポグラフィ記憶部４０と、最適トポグラフィ更新部４２とを備えている。なお、シミュレーター部３３４が、本発明の指示出力手段に対応している。
【００６８】
シミュレーター部３３４は、バーチャルリアリティ技術を利用して、図４に示すように、ドライバが車両を運転操作する様子を示すシミュレーション画面を、表示制御部２８によって表示装置１８に表示させ、車両を運転操作する臨場感を訓練対象者に提示させる。
【００６９】
また、シミュレーター部３３４は、訓練対象者が、予め定められたマップに従って、運転操作に対応する運動想起を行うと、車両モデルの運転操作を行なう。訓練対象者が正しく運動想起をして、入力判定部３６によって運動想起ラベルが一致したと判定された場合には、シミュレーション画面上の車両モデルが正しく運転操作される。一方、訓練対象者が誤った運動想起をして、入力判定部３６によって運動想起ラベルが一致しないと判定された場合には、シミュレーション画面上の車両モデルが停止される。
【００７０】
表示制御部２８は、入力判定部３６によって運動想起ラベルが一致したと判定された場合、最適トポグラフィ更新部４２によって更新された、行うべき運転操作に対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを、表示装置１８に表示させる。表示制御部２８は、入力判定部３６によって運動想起ラベルが一致しないと判定された場合、上記（２）式に従って、行うべき運転操作に対応する運動想起の種類の最適トポグラフィとトポグラフィ生成部２６によって生成された脳波トポグラフィとの差分を算出し、上記図４に示すように、算出された脳波トポグラフィの差分を示すデータと、行うべき運転操作に対応する運動想起の種類の最適トポグラフィとを、表示装置１８の表示画面上に各々表示させる。
【００７１】
次に、第３の実施の形態に係る脳訓練支援装置３１０の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００７２】
訓練対象者によって、脳訓練支援装置３１０のコンピュータ３１６に対して訓練開始指示が入力されると、脳訓練支援装置３１０のコンピュータ３１６で、車両モデルの運転操作シミュレーションが開始され、シミュレーション画面が表示装置１８に表示される。訓練対象者は、予め決められたマップに従って運転操作するように、運転操作に対応する運動想起を行う。
【００７３】
脳訓練支援装置３１０のコンピュータ３１６は、予め決められたマップに基づいて、運転操作を行なうべきタイミングであると判断すると、図５に示す脳波訓練支援処理ルーチンを実行する。
【００７４】
まず、ステップ３５０において、シミュレーター部３３４から行うべき運転操作を取得し、取得した運動操作に対応する運動想起の運動想起ラベルを特定する。
【００７５】
そして、ステップ１０２において、キャップ型電極１２から出力された各部位に対応する脳波信号に基づいて、脳波トポグラフィを生成する。次のステップ１０４では、上記ステップ１０２で脳波トポグラフィを生成する際に得られた脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度の分布が、どの運動想起に対応するかを識別する。
【００７６】
そして、ステップ３５２において、上記ステップ３５０で特定した運動想起ラベルと、上記ステップ１０４で識別された運動想起の運動想起ラベルとが一致するか否かを判定する。運動想起ラベルが一致する場合には、訓練対象者が正しく運動想起できていると判断し、ステップ１０８において、上記ステップ１０２で生成された脳波トポグラフィを用いて、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新する。そして、ステップ３５４において、上記ステップ１０８で更新された最適トポグラフィを表示装置１８によって表示させる。
【００７７】
次のステップ３５６では、シミュレーター部３３４のドライブシミュレーションにおいて、車両モデルに対して、上記ステップ１０４で識別された運動想起に対応する運転操作を行なうように制御して、脳波訓練支援処理ルーチンを終了する。
【００７８】
一方、上記ステップ３５２において、運動想起ラベルが一致しないと判定された場合には、訓練対象者が正しく運動想起できていないと判断し、ステップ３５８において、行うべき運転操作に対応する運動想起に関連する部位に装着された刺激子１４を、所定期間繰り返し振動させて、運動想起に関連する筋肉に刺激を提示する。
【００７９】
そして、ステップ３６０において、上記ステップ１０２で生成された脳波トポグラフィと、行うべき運転操作に対応する運動想起の種類の最適トポグラフィとの差分を算出する。次のステップ３６２において、行うべき運転操作に対応する運動想起の種類の最適トポグラフィと、上記ステップ３６０で算出された差分を示すデータとを、表示装置１８に表示させる。そして、ステップ３６４において、シミュレーター部３３４のドライブシミュレーションにおいて、車両モデルを停止させるように制御して、ステップ１０２へ戻る。
【００８０】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る脳訓練支援装置によれば、ドライブシミュレーションにおいて、訓練対象者が行うべき運転操作に対応して正しく運動想起できていない場合に、行うべき運転操作に対応する運動想起に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成された脳波トポグラフィと最適トポグラフィとの差分を、訓練対象者に対して表示することにより、訓練対象者が脳波を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００８１】
次に、第４の実施の形態に係る脳訓練支援装置について説明する。なお、第４の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００８２】
第４の実施の形態では、脳波トポグラフィについてニュートラル状態との差分を算出して表示している点と、各運動想起を指示したときに生成された最適な脳波トポグラフィを用いて算出される差分データが、最適トポグラフィとして記憶されている点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。
【００８３】
第４の実施の形態に係る脳訓練支援装置のトポグラフィ生成部２６には、訓練対象者が、ニュートラル状態としての何もイメージしていない状態である場合に生成された脳波トポグラフィが、ニュートラルデータとして記憶されている。
【００８４】
また、トポグラフィ生成部２６は、生成された脳波トポグラフィと記憶されたニュートラルデータである脳波トポグラフィとを画像データとして、各画素の画素値の差分を計算し、各画素の画素値の差分からなる画像データを、差分トポグラフィとして生成する。生成された差分トポグラフィは、表示制御部２８によって表示装置１８に表示される。
【００８５】
最適トポグラフィ記憶部４０には、各運動想起の種類に対応して、各運動想起を指示したときに生成された最適な脳波トポグラフィを用いて算出される差分トポグラフィが、最適トポグラフィとして記憶されている。
【００８６】
最適トポグラフィ更新部４２は、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致したと判定された場合に、生成された差分トポグラフィを用いて、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新する。最適トポグラフィ更新部４２は、最適トポグラフィを表示制御部２８に出力し、表示装置１８の表示画面上に、差分トポグラフィの目標値として最適トポグラフィを表示させる。
【００８７】
なお、第４の実施の形態に係る脳訓練支援装置の他の構成及び処理については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８８】
このように、生成された脳波トポグラフィとニュートラル状態の脳波トポグラフィとの差分を示す差分トポグラフィを生成して、訓練対象者に対して表示することにより、訓練対象者の運動想起による脳の脳波の分布の変化を明示することができるため、訓練対象者が運動想起して脳波を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００８９】
次に、第５の実施の形態に係る脳訓練支援装置について説明する。なお、第５の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００９０】
第５の実施の形態では、訓練対象者の頭部表面の各部位から、脳の磁場を検出している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。
【００９１】
第５の実施の形態に係る脳訓練支援装置は、訓練対象者の頭部表面の各部位から、脳の磁場を検出して、磁場信号をコンピュータ１６に入力している。
【００９２】
コンピュータ１６では、トポグラフィ生成部２６によって、脳磁図を示す脳磁トポグラフィを生成する。脳磁図とは、脳の神経活動（電気的活動）に伴って発生する磁場（磁界）の変化を頭皮上で捉えたもので、単位は磁束密度で表される。脳磁図によれば、運動や知覚に関連して、脳のどの部分が活動しているかを正確に推定することが可能である。
【００９３】
トポグラフィ生成部２６によって生成される脳磁図を示す脳磁トポグラフィは、頭部表面上の各部位の磁束密度の大きさと磁界の向きの分布を表している。
【００９４】
機械学習部３０は、脳波の磁束密度の大きさの分布と運動想起ラベルとの組み合わせを学習データとしてＳＶＭ学習を行う。識別部３２は、機械学習部３０のＳＶＭを用いて、算出された脳波の磁束密度の大きさと磁界の向きの分布が、どの運動想起ラベルに分類されるか識別する。
【００９５】
最適トポグラフィ記憶部４０には、各運動想起の種類に対応して、各運動想起を指示したときに生成された最適な脳磁トポグラフィが、最適トポグラフィとして記憶されている。
【００９６】
最適トポグラフィ更新部４２は、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致したと判定された場合に、生成された脳磁トポグラフィを用いて、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新する。
【００９７】
なお、第５の実施の形態に係る脳訓練支援装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９８】
このように、訓練対象者が正しく運動想起できていない場合に、指示した運動想起に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成された脳磁トポグラフィを、訓練対象者に対して表示することにより、訓練対象者が脳の磁場を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【００９９】
次に、第６の実施の形態に係る脳訓練支援装置について説明する。なお、第６の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【０１００】
第６の実施の形態では、訓練対象者の頭部表面の各部位から、脳の血流量を検出している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。
【０１０１】
第６の実施の形態に係る脳訓練支援装置は、訓練対象者の頭部表面の各部位から、脳の血流量を検出して、脳血流信号をコンピュータ１６に入力している。
【０１０２】
本実施の形態では、「脳の血流量を検出」と表記しているが、近赤外分光法を利用して脳の血液の酸素化度を計測し、血流量や血流量の変化を求めて間接的に脳の活動状態を検出する手法や、機能的核磁気共鳴画像法のように、血液の組成、量の変化に基づいて、間接的に脳活動状態を検出する手法を指し、脳波や磁場のように脳神経の活動を直接反映する物理量によらない脳の活動状態計測手法を指す。
【０１０３】
コンピュータ１６では、トポグラフィ生成部２６によって、脳の血流量の分布を示す脳血流トポグラフィを生成する。
【０１０４】
機械学習部３０は、脳の血流量の分布と運動想起ラベルとの組み合わせを学習データとしてＳＶＭ学習を行う。識別部３２は、機械学習部３０のＳＶＭを用いて、算出された脳の血流量の分布が、どの運動想起ラベルに分類されるか識別する。
【０１０５】
最適トポグラフィ記憶部４０には、各運動想起の種類に対応して、各運動想起を指示したときに生成された最適な脳血流トポグラフィが、最適トポグラフィとして記憶されている。
【０１０６】
最適トポグラフィ更新部４２は、識別された運動想起ラベルと指示した運動想起に対応する運動想起ラベルとが一致したと判定された場合に、生成された脳血流トポグラフィを用いて、対応する運動想起の種類の最適トポグラフィを更新する。
【０１０７】
なお、第６の実施の形態に係る脳訓練支援装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１０８】
このように、訓練対象者が正しく運動想起できていない場合に、指示した運動想起に関連する部位に、刺激を提示すると共に、生成された脳血流トポグラフィを、訓練対象者に対して表示することにより、訓練対象者が脳の血流量を変化させる訓練を効果的に支援することができる。
【０１０９】
なお、上記の第１の実施の形態〜第６の実施の形態では、脳訓練支援装置によって、訓練支援処理を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、脳訓練支援装置と操作機器とを接続し、脳訓練支援装置において、訓練支援処理と共に、脳波信号等に基づく操作機器の操作処理を行うようにしてもよい。この場合には、運動想起ラベルの種類と操作信号の種類との対応関係を予め定めておき、識別された運動想起ラベルの種類に応じた操作信号を発生させて、操作機器に出力するようにすればよい。
【０１１０】
また、脳波トポグラフィや最適トポグラフィを表示装置に表示させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、音声などによって、脳波トポグラフィや最適トポグラフィの様子を訓練対象者に対して報知するようにしてもよい。
【０１１１】
また、訓練支援処理を行う前に、脳波等の分布と運動想起ラベルとの関係を予め学習しておく場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、訓練支援処理を行っている最中に、算出された脳波の各周波数帯域のパワースペクトル密度などの分布と指示した運動想起の運動想起ラベルとを学習データとして入力して、ＳＶＭ学習を行うようにしてもよい。これによって、電極インピーダンスの変化や脳波の可塑性などによる、識別精度の低下に対応することができるため、長時間使用が可能になる。
【０１１２】
また、生体情報として、脳波、磁場、血流量を例に説明したが、これに限定されるものではなく、脳の活動状態を知る他の計測手段によるデータを用いてもよい。
【０１１３】
また、機械学習部の機械学習としてＳＶＭ学習を用いた場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ＮＮ（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）学習、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）など、他の機械学習を用いてもよい。
【０１１４】
また、刺激子の振動強度が一定である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、脳訓練支援装置に刺激強度を調整するスイッチを設けて、刺激子の振動強度を調整できるようにしてもよい。
【０１１５】
また、刺激子による刺激として、振動による触刺激を訓練対象者に与える場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、刺激子によって、刺激として、一定周期の弱い電流による電気刺激、冷刺激、又は熱刺激を訓練対象者に与えるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成を示す概略図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る脳訓練支援装置のコンピュータにおける脳波訓練支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第３の実施の形態に係る脳訓練支援装置の構成を示す概略図である。
【図４】表示装置におけるシミュレーション画面、最適トポグラフィの表示画面、及び差分データの表示画面のイメージ図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態に係る脳訓練支援装置のコンピュータにおける脳波訓練支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１０、３１０  脳訓練支援装置
１２   キャップ型電極
１４   刺激子
１６、３１６  コンピュータ
１８   表示装置
２６   トポグラフィ生成部
２８   表示制御部
３０   機械学習部
３２   識別部
３４   指示生成部
３６、３３６  入力判定部
３８   刺激制御部
４０   最適トポグラフィ記憶部
４２   最適トポグラフィ更新部
３３４ シミュレーター部
【図１】
2009297059.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図４】
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