(57)【要約】【課題】  視覚認知を通して、視力検査表による視力検査のように、脳の視覚情報処理能力を測定および向上させる脳内視覚情報処理能力測定システムを提供する。【解決手段】  脳の健康管理または医療行為に有用な脳内視覚情報処理能力を検出する入力手段３と、測定された脳内視覚情報処理能力を分析する演算手段４と、分析された脳内視覚情報処理能力を評価する出力手段５、目から脳に入ってきた不完全な視覚情報に対して、ある程度で情報の意味を判別・理解できる補間能力を検出する測定手段と、不完全な視覚情報の識別における補間能力を定量化する手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳の健康管理または医療行為に有用な脳内視覚情報処理能力を検出する測定手段と、測定された脳内視覚情報処理能力を分析する演算手段と、分析された脳内視覚情報処理能力を評価する出力手段を備えたことを特徴とする脳内視覚情報処理能力測定システム。
【請求項２】
前記脳内視覚情報処理能力を検出する測定手段は、目からの視覚情報をビジュアル的に入力できるヒューマンインタフェース、及び目から脳に入ってきた不完全な視覚情報に対して、ある程度で情報の意味を判別・理解できる補間能力を検出する測定手段により構成されることを特徴とする請求項１記載の脳内視覚情報処理能力測定システム。
【請求項３】
前記脳内視覚情報処理能力を分析する演算手段は、目からの視覚情報の重さを評価する手段と、不完全な視覚情報の識別における補間能力を定量化する手段より構成されることを特徴とする請求項１と請求項２のいずれかに記載の脳内視覚情報処理能力測定システム。
【請求項４】
前記脳内視覚情報処理能力を評価する出力手段で被験者の補間能力を評価し、脳内視覚情報処理能力と年齢との相関性を調べることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の脳内視覚情報処理能力測定システム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、視覚認知を通して、視力検査表による視力検査のように、脳の視覚情報処理能力を測定および向上することを目的とする脳内視覚情報処理能力測定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  人間の脳は、身体の運動を制御するだけではなく、  感情や理性など精神活動においても重要な役割を果たしているため、近年脳機能のトレーニングは様々な方法が提案され盛んに行われている。【０００３】  脳機能を十分発達、改善させ、社会生活に必要な能力向上が期待されている。加齢につれ、人間の脳機能が衰えることで、高齢社会の進みとともに、老人性痴呆の有病率は増加しつつあると言われている。したがって、脳の健康を保ったり脳機能を発達したり脳の老化を予防したりすることは重要な課題となる。もし、何時でも手軽に一人で自分の脳の健康状況を把握できれば、脳の病気の予防と早期発見と早期対応を実現でき、手遅れに後悔する人々が無くなり、身体と精神とも健康な生活が送ることが出来る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  しかし、現在実施されている視力検査表による近視、遠視、老眼などの検査は、センサーとしての目が正常に機能しているかを検査する手段であって、脳内における視覚情報の理解能力が反映されていない。脳は、視覚・聴覚・嗅覚・味覚・触覚という五感を通じて人間が外界から受け取る情報量は、視覚が最も多く８０％以上だと言われている。視覚情報を処理し適切な行動を下すことは、視覚野、頭頂連合野、前頭連合野などの皮質領野が関与する。したがって、人間の視覚システムをブラックボックスとして、適切な視覚刺激を利用すれば、脳の視覚情報処理能力を測定したり、脳内の視覚関連部位の健康状況を診断したりできると考えられる。更に、適切な視覚刺激を与えることで、脳内の視覚関連部位を活発させて、健康増進と処理能力が向上することが可能であると考えられる。【０００５】  本発明は、このような点に鑑みて創作されたものであり、視覚認知を通して、視力検査表による視力検査のように、脳の視覚情報処理能力を測定および向上させる脳内視覚情報処理能力測定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上述した課題を解決するために、本発明の脳内視覚情報処理能力測定システムは、脳の健康管理または医療行為に有用な脳内視覚情報処理能力を検出する入力手段と、測定された脳内視覚情報処理能力を分析する演算手段と、分析された脳内視覚情報処理能力を評価する出力手段を備えたことを特徴としている。【０００７】  また、目からの視覚情報をビジュアル的に入力できるヒューマンインタフェースと、目から脳に入ってきた不完全な視覚情報に対して、ある程度で情報の意味を判別・理解できる補間能力を検出する測定手段と、不完全な視覚情報の識別における補間能力を定量化する手段により構成されることを特徴としている。【０００８】  更に、前記脳内視覚情報処理能力を評価する出力手段で外側膝状体を介して人間の大脳皮質の後頭葉にある視覚野に入力されてきた視覚情報の方位、色などを識別、腹側経路と背側経路を通して側頭葉や頭頂葉に転送、より高位レベルで対象画像の形状や動きなどが検知し、前頭前野で情報の意味を理解し、被験者の補間能力を評価し、脳内視覚情報処理能力と年齢との相関性を調べることを特徴としている。
【発明の効果】
【０００９】  本発明の脳内視覚情報処理能力測定システムによれば、在宅の使用者は手軽に一人で自分の脳の健康状況を把握でき、脳の病気の予防と早期発見と早期対応を実現でき、健康かつ長寿を全うして社会に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  以下、脳内視覚情報処理能力測定システムの例を図１に示し、ユーザ１、ヒューマンインタフェース２、視覚情報検出部３、補間能力の定量化部４、視覚情報処理能力の出力部５により構成される。【００１１】  図２と図３に示すように一部分抹消された不完全な英語の文字をテスト情報として、脳内視覚情報処理能力の測定実験を行なった。被験者が不完全な文字を見てから、その文字の正体を見分けるまでとの過程にある補間能力を実験結果により解析する。文字が、消しゴムを模倣する長方形により、繰り返して一定の比率まで抹消される。実験において、まずランダムな順で一つの文字イメージを選び、抹消処理し、一定の時間で被験者に識別させる。抹消単位（長方形のサイズ）と抹消比率と表示時間という三つのパラメーターが、どのように被験者の補間能力に影響するかを検討するために、実験を行なった。実験結果により、抹消単位の拡大と抹消比率の増加と表示時間の短縮にしたがって、被験者の正答率が低くなった。また、文字の特徴と特徴間の関連性が、不完全な文字の識別にとって重要であることを示した。【００１２】  人間は物体の特徴により物体を記憶したり識別したりしている。物体に含まれる複数の特徴の重要さが違うことが、上記の実験で判った。脳内視覚情報にとって、ある文字と他の文字の共有しない特徴がこの文字の識別にとって最も重要であり、共有された文字が多ければ多いほどその特徴が不重要になると考えている。情報理論の概念から、文字特徴の重要さを評価し、不完全な脳内視覚情報の識別における補間能力の定量化法を提案した。コンピュータの中で、ピクセルによりさまざまな物を表示するから、本発明ではピクセルを視覚情報の基本的な特徴とし、情報理論に基づき、視覚情報の重要さを計算し、不完全な視覚情報の識別における補間能力の定量化を行った。【００１３】  以下では、ではピクセルを文字の基本的な特徴とし、情報理論に基づき、文字特徴の重要さを計算し、不完全な文字の識別における補間応力の定量計算法を述べる。【００１４】  まず、文字ηのイメージにあるピクセル（ｘ、ｙ）が黒いかどうかを式１で表す。
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ψη（ｘ、ｙ）が１となり、白ければ０となる。【００１５】  次に、１２８ピクセル×１２８ピクセルの範囲内にある点（ｘ、ｙ）が、黒い点である確率は式２で計算する。
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実験では、ランダムで２６の文字から一つを選ぶので、この確率は点（ｘ、ｙ）の黒い文字イメージ数を２６でわる。【００１６】  さらに、点（ｘ、ｙ）が黒い時に、被験者がこのピクセルから受ける情報量は式３で定義する。式３は情報論で中で、ある事象が起こる確率をｐとするとき、それが起こったという情報が持つ情報量を計算する式である。
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【００１７】  それから、文字ηの情報量は
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となる。文字の情報量は文字イメージにある黒いピクセルの情報量の和で定義される。【００１８】  そして、θを一部分抹消された文字イメージとすれば、文字ηとθの共通部分の情報量を式５で定義する。
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実験では、もし抹消された文字イメージθが文字ηに識別されるならば、その識別の正しさを式６で定義する。
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【００１７】  式６は、抹消された文字イメージθにある黒いピクセルが全部文字ηのイメージに含められるかどうかを判断する。もしθにある黒いピクセルが全部ηのイメージに含められるなら、ｃ（θ⇒η）は１となり、その識別が正しいとみなす。そうでなければｃ（θ⇒η）が１より小さい、その識別が正しくないとみなす。【００１８】  もしｃ（θ⇒η）が１であれば（この識別が正しいとみなす）、この識別における補間能力がｈ（θ⇒η）で定義される。
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式７はθがηに識別される場合、文字ηの何パーセントの情報が被験者により補間されたかを計算する。【００１９】  人間は、成熟期以降に、年齢を経るに従って脳を含めて各臓器の機能が低下していく。脳の高次情報処理中枢が加齢と共に衰え、視覚認知における補間能力に影響を及ぼし、補間能力も低下していくと考えられる。逆に、補間能力と年齢との相関性がある程度で加齢による人間の脳機能の加齢による変化を反映できる（図４に示す）。ここでは、補間能力と年齢との相関性を調べるため、２０代から７０代までの被験者の協力で実験を行なった。上述定量化法により、被験者の補間能力を計算した。実験の結果、平均的に、抹消比率の低い（０。５）場合、被験者の補間能力にある差が小さかったが、抹消比率の高い（０。８、０。８６、０。９）場合、年齢の増加に従い、被験者の補間能力が低下することがわかった。また、年齢により被験者を２０代、３０代、４０代、５０代、６０代、７０代との六つのグループに分けて、各グループの補間能力平均値の差のＴ検定により、５０代以降補間能力の低下が速くなることが分かった。【００２０】  補間能力は、人にとり異なる。年齢の増加につれ補間能力が低下する一方、同じ年齢の被験者でも、補間能力に差があり、特に年取るほどその差が大きくなることが、上記の実験でわかった。人間の視覚システムでは、網膜で光から生成された視覚情報が、外側膝状体を介して、大脳皮質の後頭葉にある視覚野に入力されて、方位、方向、色などが識別され、そして腹側経路と背側経路を通して側頭葉や頭頂葉に転送され、より高位レベルで対象画像の形状や動きなどが検知される。さらに、視覚情報は、前頭前野に送られて、情報の意味が理解されて、その情報に対する反応が決定される。補間能力の計測実験では、そのすべての過程を通し、被験者が不完全な文字を識別する。したがって、補間能力の差は、ある程度で被験者の視覚情報処理能力を反映すると考えられる。年齢の同じである被験者は補間能力が高いほどよい、補間能力の同じである被験者は年齢が低いほどよいとして、被験者の補間能力が五つのレベル（優れている、よくできる、普通、少々低い、かなり低い）に評価される。【００２１】  脳は加齢とともにニューロンの数が減って行き、ニューロン間の情報伝達速度が遅くなるから、脳の情報処理能力が衰えていく。しかし、脳が可塑性を持っているから、適切な訓練を介し、ある程度で老化によって失われていくニューロンの機能を代償する可能性が十分考えられる。補間能力と年齢との相関の測定実験では、補間能力の若者ほど高い老人もいた。それは加齢による補間能力の低下を抑制する可能性を示した。三週間にわたって、同じ抹消方法で抹消された文字を被験者に識別させて、実験の進みにつれ、被験者の補間能力の変化を考察した。実験結果により、被験者の補間が向上することが判った。文字識別により、脳の関与した部位を活発させ、これらの部位の機能を向上させる可能性を表明した。【００２２】  人間の目から脳までの視覚情報処理システムをブラックボックスとして、補間能力を計測して、補間能力の評価法および視覚補間による脳機能増進法を提案した。視覚補間における脳の賦活部位の考察と視覚補間の脳活性���への有効性の検証のために、ＮＩＲＳ法を用いて視覚補間における後頭葉と前頭葉両側のヘモグロビン濃度変化を計測した（図５に示す）。二つの実験を行なった。実験一は、完全な文字と不完全な文字の識別に従うヘモグロビン濃度の差を考察した。実験の結果、平均的に完全な文字の識別より不完全な文字の識別に従う酸素化ヘモグロビン濃度が高かった。その結果は、不完全な文字の識別においては前頭連合野の活性化をより増強させることが示された。実験二は、不完全な文字の識別において、早い識別と遅い識別に従うヘモグロビン濃度を計測することで、識別速度の脳血流への影響を考察した。実験の結果、平均的に遅い文字識別より早い文字識別に従うヘモグロビン濃度が高かった。また、後頭葉は前頭葉よりヘモグロビン濃度の差が大きかった。その結果は、早い文字識別においては後頭の活性化をより増強させることが示された。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の脳内視覚情報処理能力測定システムの例を示す図である。
【図２】脳内視覚情報処理能力測定システムの表示画面を示す図である。
【図３】文字識別実験の過程を示す図である。
【図４】年齢との相関性を示す図である。
【図５】後頭葉と前頭葉両側のヘモグロビン濃度変化を示す図である。
【符号の説明】
１  在宅使用者
２  ヒューマンインタフェース
３  視覚情報検出部
４  補間能力の定量化部
５  視覚情報処理能力の出力部
【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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