モバイル学会

原著論文

ワーキングメモリタスク時と安静時における脳波と心電図の関係
1)

中畑 雄斗 1), 萩原 啓 2)立命館大学大学院 情報理工学研究科， 2)立命館大学 情報理工学部

Relationship between EEG and ECG during rest and working memory task
1)

Yuto NAKAHATA1), Hiroshi HAGIWARA2)
Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University,
2)
Collage of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University

Abstract: Tools such as the Information and Communication Technology and the Internet of Things enable easy
access to biological information. Humans need to rest in accordance with individual biological status.We focusedon electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) as biological information. The present study aimed
to elucidate time series change and relationships between EEG and ECG findings as physiological indexes at restand during brain activity. We use auditory 2-back task as working memory task. Many subjects have significant
negative correlation between power of alpha wave and R-R Interval in seated rest and seated rest on a massage
chair. It indicates that power of alpha brain waves decreased as RRI increased. However, this study did not showcorrelations between power of alpha wave and RRI in seated rest + the auditory two-back task and seated rest on a
massage chair + the auditory 2-back task. This is because brain activity status differed among subjects. Values for
the RRI and the power of alpha waves during tasks changed depending on whether the participants were relaxed or
engaged In conclusion, this results show relationship between power of alpha wave and RRI in seated rest,suggesting the possibility of estimating brain activity from RRI.

Keywords: alpha wave, theta wave, RRI, working memory task, and correlation
キーワード: α 波, θ 波, RRI, ワーキングメモリ課題, 相関

1. はじめにそこで本研究では脳波と心電図の生体情報に着目をし、実験を行った。脳波は中枢神経系の活動を反映しており、睡眠

IoT(Internet of Things)やビックデータなどの情報技術の発展により、一人ひとりの生体情報の取得・保存・活用が可能と深度や脳の仕事量の推定に用いられている。先行研究においては、Fz における θ 波帯域パワーと Pz における α 波帯域パなってきている。また、総務省が平成 29 年に公表した調査[1]ワーの比を求めそれを脳のワークロードとして定義した研究[2]では、平成 28 年度におけるスマートフォンの普及率は 71.8%

や疲労に伴う脳活動の変化に関する研究[3]、疲労が増すほとなり、また平成 22 年度比約 7 倍となるなどウェアラブル端末の普及も進んでいる。それと同時に日本を含む多くの国では
長時間労働、睡眠不足、対人関係など、様々なストレス要因
が日々の中に存在している。多大なストレスを受けることにより、うつ病や生活習慣病が引き起こされ、健康的な日常生活を送ることができなくなる。それらを防ぐためには、一人ひとりの生体情報を用いることで自分自身の状態を把握し、その状態に応じた休息を行うことが重要であるといえる。
2017 年 11 月 14 日受理（2017 年 3 月 10 日シンポジウム「モバイル'17」にて発表）

ど前頭の θ 波が増加すると報告する研究[4]、また創造的なものを考えている時の脳活動の変化に関する研究[5]など、課題を行った時のワークロードや疲労に関する研究が数多く行われている。対して心電図は自律神経系の活動を反映しており、ストレスやリラックスの評価に用いられている。先行研究においては、ストレスを心拍数や心拍変動から推定する研究[6]や心拍変動を用いた副交感神経活動度の推定に関する研究[7]などが行われている。
また、脳波の電気信号は 1μV から 100μV[8]と、非常に小さ
い電気信号であるため、非常にノイズが乗りやすく、日常的な計測は困難である。それに対し心電図の電気信号は 100μV
から 10mV[8]と、脳波の電気信号に比べ比較的大きく、日常

モバイル学会誌, Vol.8 (1/2), pp.1-8 (2018).

1

中畑雄斗ほか: ワーキングメモリタスク時と安静時における脳波と心電図の関係的な計測が比較的容易である。そのため、日常生活における状態を作り出し、その時のα波帯域パワーや RRI の変化・関

心 電 図 の 計 測 方 法 が 多 く 研 究 さ れ て い る [9-10] 。 ま た係性を求め安静座位との違いを比較するためである。

Airitmo(ダイキン工業)という椅子に座っただけで心電図情報が計測できる椅子や Hitoe(東レ)[11]という着衣型の心電図計

1min

3min

10min

3min

1min

測デバイスも開発されている。今後このような生体の情報を日常的に計測し、利用者にフィードバックすることで生活の質を

RAS AAT

向上することやビックデータや人工知能を用いることでさらなるタスク

AAT RAS研究が進められることが期待される。
このような研究背景を基に本研究では、脳活動時と安静時における心電図と脳波の関係性の解明を目的とする。それらの関係性を解明することにより、心電図の情報から自律神経

Fig. 1 Experimental protocol

2.3 音声 2-back 課題

系の情報のみならず、脳波に代表される中枢神経系の活動

本実験では閉眼状態で積極的に脳活動を必要とするタスク

情報が得られるようになり、生体センシング技術の向上に繋がとして音声 2-back 課題を用いた。2-back 課題は被験者のワーると考えている。

キングメモリ(短期記憶)のレベルを調査する代表的な課題の2. 実験概要
2.1 被験者・実験機器
本実験は健常な成人 20～23 歳の 12 名(男性：9 名、女性：
3 名)の協力のもと実験を行った。また、被験者には実験前に十分なインフォームド・コンセントを得た上で実験を行った。脳波・心電図の計測には多用途脳波計 EEG1100(日本光電)を用いた。サンプリングレートは 500Hz で設定をした。また、被験者の頭部の揺れによるノイズと眼球運動によるノイズの影響を少なくするため、被験者前方に注視点を設け、開眼中はその注 視 点 を 見 る よ う に 指 示 を し た 。 課 題 の 呈 示 に は Multi
Trigger System(メディカルトライシステム)を用い、押しボタンを用いて平均反応時間の算出を行った。

2.2 実験プロトコル一つである。本実験では、2.5 秒間隔で音声で呈示される 1 か
ら 4 までの数字を記憶し、聞こえた数字が 2 個前に聞こえた
数字と同じ数字の場合にのみ被験者にはボタンを押してもらう。
音声 2-back 課題は短期記憶でとらえたものの維持や処理を行うため、被験者には持続的に脳の活動を促すことができる[14]。また、先行研究においてワーキングメモリタスクにおいてタスク要求が増加すると θ 波帯域パワーが増加し、α 波帯域パ
ワーが減少すると報告されている[15]。

2.4 電極装着位置
脳波計測における電極は、国際式 10-20 法により定められた Fz、Pz、C3、C4、O1、O2、A1、A2 に装着した。心電図計測
における電極は、3 点誘導法に則り被験者の左右鎖骨の下 2か所と左の肋骨下から 2 本目にあたる箇所に電極を装着した。

実験プロトコルを Fig.1 に示す。実験プロトコルは 3 分間の3. 評価指標

AAT(Alpha Atteniation Test;α 波減衰テスト)((閉眼 30 秒・開眼
30 秒)×3 回)[12]、10 分間のタスク(4 種類)、3 分間の AAT の
合計 16 分間の計測を 1 サイクルとした。また、計測の前後に
RAS(Roken Arousal Scale;疲労・覚醒主観評価指標)[13]の記
入を被験者に行ってもらった。被験者の疲労を取るため、1 サ
イクルごとに 5 分程度の休憩を取り入れた。
タスクは、安静座位、安静座位＋音声 2-back 課題、マッサージ、マッサージ＋音声 2-back 課題の 4 種類である。なお、タスク 4 種類はタスクの順序効果が出ないように被験者ごとにランダムに入れ替え、実験を行った。安静座位のタスクについては、眼を閉じた状態で椅子に座ってもらった。マッサージチ
ェアを使うタスクについては、刺激位置を肩とし、刺激の種類
をもみに設定を行い、眼を閉じてもらった状態で行った。また
マッサージチェアに頭をつけた状態で実験を行うとノイズがのりやすい。そのため被験者にはマッサージチェアから頭を離した状態を維持するように指示した。マッサージチェアをタスク

3.1 心電図
本 実 験 で は、 心 電 図 の デ ー タ と し て 心 拍 間隔 RRI(RR
Interval) を 用 い た 。 副 交 感 神 経 活 動 度 を 表 す HF(HighFrequency Component)や CV(Coefficient of Variation)-RR、交感神経活動度を表す LF(Low Frequency Component)/HF など
心拍変動(Heart Rate Variability)の周波数解析を用いた研究が多く行われている。しかし、心電図を周波数解析する場合は最低でも 30 秒の時間が必要でありリアルタイム性が損なわれる。また筆者らの先行研究[15]において RRI は、閉眼状態
における安静座位とマッサージとの間に有意な違いが見られ、
CV-RR には有意な違いが見られなかった。このことからマッサ
ージチェアのような外的刺激には心拍の変動よりも心拍間隔に大きな影響をもたらすと考えられる。それら 2 つの理由から
本研究では、心電図の評価指標として RRI を用いた。

に組み込んだ理由としては、マッサージを行うことでリラックス

2

Vol.8(1/2), pp.1-8 (2018), J. Mobile Interactions

モバイル学会

3.2 脳波1.5が増加し、後頭(Pz)の α 波が減少すると報告されている[16]。

1

またその α 波と θ 波の比率を取った θ 波(Fz)/α 波(Pz)という指0.5標も提案されている[2]。精神的疲労に関する研究でも前頭のRRI

先行研究においてタスク要求が増加すると前頭(Fz)の θ 波

θ 波が精神的疲労の増加に伴い増加すると報告している[4]。

** p<0.01* p<0.05† p<0.10

†

**

*

**

0

マッサージ
マッサージ+2-back-0.5

これらのことから本研究では、解析箇所として θ 波は前頭-1

Fz-A1、α 波は後頭 Pz-A1 から求められる脳波を解析対象とし-1.5

FFT(Fast Fourier Transform)周波数解析を行った。また先行研究[12]において安静・閉眼・覚醒状態において α 波帯域パ
ワーが後頭部優位に出現すると述べられている。そのことから、

0～2

2～4

4～6
時間[分]

6～8

8～10

Fig. 2 Average RRI in seated rest during 10 minutes task forthe 12 subjects

Pz よりもより後頭部に位置する O1-A2 も α 波の解析対象とした。なお本研究では θ 波帯域を 4-8Hz、α 波帯域を 8-13Hz と1.5

して定義し解析を行った。

** p<0.01* p<0.05† p<0.10

1

3.3 統計的解析
RRI やα波帯域パワーの結果における課題有りと課題無しの比較および音声 2-back 課題の比較には、t 検定における対応のある 2 標本の母平均の差の検定を用いた。また、タスク 10分間におけるα波帯域パワーと RRI の相関係数をピアソンの積率相関係数を用いて求め、有意性の検定を行った。

4. 結果
本章に各指標における実験結果を示す。本論文では、タス
ク中における EEG と RRI について焦点をあてて結果を述べており、RAS と AAC については述べていない。なお心電図デー
タや脳波データのような生理指標は個人差が非常に大きいた
め、加算平均などの統計処理を行う前に標準化(正規化)を行った。標準化とはデータの平均値を 0、標準偏差を 1 に変換することである[17]。また、統計的検定の結果として 5%以下
(p<0.05)を有意差と記述し、10%(p<0.10)を有意傾向と記述している。なお本実験では 12 人の被験者を採用しているが、ある被験者 1 人のマッサージタスクにおいてノイズが大きかった
ため解析対象から除外した。

4.1 心電図
Fig.2 に安静座位状態における RRI の時系列変化のグラフ
を、Fig.3 にマッサージ状態における RRI の時系列変化のグラフを示す。各グラフともそれぞれの点は 2 分間の平均値をとっ

RRI

0.5
0
-0.5

**

*

†

安静座位
安静座位+2-back

*

-1
-1.5
0～2

2～4

4～6
時間[分]

6～8

8～10

Fig. 3 Average RRI in seated rest on a massage chair during
10 minutes task for the 12 subjects

4.2 α 波帯域パワー
Fig.4 に安静座位状態における α 波帯域パワーの時系列変化のグラフを、Fig.5 にマッサージ状態における α 波帯域パワーの時系列変化のグラフを示す。RRI と同様、各グラフとも各
点 2 分間の平均値をとったもので、タスク 10 分間の時系列変化を表している。
4 種類におけるすべてのタスクについて時間経過とともに減少傾向にあることが分かる。また音声 2-back 課題の有無で比較すると、4 分以降の時間において安静座位、マッサージの状態ともに 2-back 課題なしに比べ 2-back 課題ありの方が α 波
帯域パワーは高い値を示した。安静座位状態において 2 分以
降では 6～8 分に有意傾向(p<0.10)を示し、それ以外の時間帯(2～4 分、4～6 分、8～10 分)については有意に高い値(p<0.05)を示した。

たもので、実験プロトコルにおけるタスク 10 分間の時系列での変化を表している。
音声 2-back 課題の有無で比較すると、すべての時間において安静座位、マッサージの状態ともに 2-back 課題なしに比べ 2-back 課題ありの方が RRI は低い値を示した。また 2～4分については両状態(安静座位、マッサージ)ともに 10%の有意傾向を示した。4 分以降は有意に低い値(p<0.05)を示していることが分かる。

モバイル学会誌, Vol.8 (1/2), pp.1-8 (2018).

3

中畑雄斗ほか: ワーキングメモリタスク時と安静時における脳波と心電図の関係
1* p<0.05† p<0.10** p<0.01

0.8* p<0.05

0.6

0.5

0

*

*

†

*

安静座位
安静座位+2-back

θ(Fz)/α(Pz)比

α波帯域(Pz)パワー

1

0.4

*

0.2

*

0

マッサージ
マッサージ+2-back

**

-0.2

-0.5

*

-0.4
-0.6

-1
0～2

2～4

4～6

6～8

0～2

8～10

2～4

4～6

6～8

8～10

時間[分]

時間[分]

Fig. 4 Average power of the alpha wave in seated rest during 10

Fig. 7 Average theta-alpha ratio in seated rest on a massage

minutes task for the 12 subjects

chair during 10 minutes task for the 12 subjects

1** p<0.01

α波帯域(Pz)パワー* p<0.05

4.4 脳波と心電図の関係性
4.4.1 α 波帯域パワー(Pz)と RRI の関係性

0.5

Table 1 にタスク 10 分間における α 波帯域パワー(解析位

*

0

マッサージ

**

マッサージ+2-back

**

-0.5

置：Pz)と RRI の相関係数を示す。RRI・α 波帯域パワーはタス
ク 10 分間を 30 秒ごとの各 20 点に分け、その 30 秒の平均を**求めた。各被験者、タスクごとに相関係数を求め有意差が見ら
-1
0～2

2～4

4～6

6～8

れた被験者には記号([**]:p<0.01、 [*]:p<0.05、 [†]:p<0.10 )

8～10

時間[分]

で示した。また、表の一番下にある全体という項目は、各 20 点

Fig. 5 Average power of the alpha wave in seated rest on aにおける被験者 12 人の RRI と α 波帯域パワー(Pz)の平均を

massage chair during 10 minutes task for the 12 subjects

求めその相関係数を求めたものである。安静座位のタスクでは 12 人中 10 人が負の相関を示し、その内 2 人に有意傾向(p<0.10)、4 人に有意差(p<0.05)が見られた。マッサージのタス

4.3 θ(Fz)/α(Pz)比Fig.6 に安静状態における θ(Fz)/α(Pz)比の時系列変化のグ

クでは 11 人中 8 人に負の相関を示し、そのうち 3 人に有意差

ラフを、Fig.7 にマッサージ状態における θ(Fz)/α(Pz)比のグラ(p<0.05)が見られた。2-back 課題を行ったタスクでは安静座位、フを示す。各グラフとも各点 2 分間の平均値をとったもので、タマッサージの状態に関わらず両方とも統一した傾向が見られ

スク 10 分間の時系列変化を表している。

なかった。

安静座位・マッサージの状態ともにすべての時間帯においFig.8 に安静状態における縦軸を α 波帯域パワー、横軸にて課題無しのタスクに比べ、課題有りのタスクの方が低い値を

RRI をプロットしたグラフを示す。各 20 点は 12 人のデータをとっていることが分かる。また、有意差では安静座位の状態に加算平均したものである。またプロットした 20 点を線でつなぎ、

お い て 2 ～ 4 分 に 有 意 傾 向(p<0.10) 、 4～ 6 分 に 有 意 差

始点(0～30 秒の平均)を丸印、終点(570～600 秒の平均)を三(p<0.05)が見られた。マッサージ状態においても 2 分以降に有角印で示した。始点が左上にあり、終点が右下にあることから

意差(p<0.05)が見られた。

時間が経つにつれ RRI が増加し α 波帯域パワーが減少して

1* p<0.05† p<0.10

0.8

θ(Fz)/α(Pz)比

0.6

いることが分かる。同様にマッサージのタスクにおいても同じ傾向が見られた。音声 2-back 課題有りでは時系列変化に統一した傾向が見られなかった。

0.4
0.2

*

安静座位

0

安静座位+2-back

†

-0.2
-0.4
-0.6
0～2

2～4

4～6

6～8

8～10

時間[分]

Fig. 6 Average theta-alpha ratio in seated rest during 10
minutes task for the 12 subjects

4Vol.8(1/2), pp.1-8 (2018), J. Mobile Interactions

モバイル学会

Table 1 Correlation coefficient between power of alpha wave

Table 2 Correlation coefficient between power of alpha wave(Pz) and RRI for 10 minutes task

(O1) and RRI for 10 minutes task

安静座位

安静座位

マ ッ サージ

マッ サージ+ 2-back

-0.25

0.21

A

-0.49

*

-0.41

0.16

-0.16

0.31

B

-0.88

**

0.39

†

0.17

-0.03

-0.22

-0.01

C

-0.01

0.03

D

0.25

-0.30

-0.05

0.30

D

0.05

0.60

E

-0.69

-0.29

E

-0.62

F

F

-0.52

*

-0.42

B

-0.78

**

C

0.49

*

-0.69

-0.06

-0.47

*

-0.15

-0.39

G

-0.07

-0.13

0.20

-0.04

H

-0.43

0.11

0.37

I

-0.08

-0.28

0.13

J

-0.51

*

-0.27

-0.62

K

-0.38

†

0.33

-0.62

L

-0.35

-0.25

N o D ata

-0.65

α波(Pz)帯域パワー

体

†

**

0.21

**

-0.55

0.27

-0.27

-0.13

-0.29

0.02

-0.02

-0.20

G

0.28

-0.34

0.06

-0.24

-0.34

H

-0.53

0.02

-0.11

-0.15

-0.03

I

-0.30

-0.33

0.06

-0.05

*

0.28

J

-0.62

**

-0.58

*

-0.03

K

-0.63

**

0.34

L

-0.56
-0.64

*

0.44

†

全
体

*

**

**

0.49

-0.16

-0.56

**

0.14

**

0.06

N o Data

**

0.28

-0.55

0.5

0.5

0.5

1

-0.5

-0.21

-0.70

1

0

-0.23

**

0.21

-0.42

1

-0.5

*

-0.01

0
-1

-0.43

-0.79

†

**

*

+ 2-back0.56

α波(O1)帯域パワー

全**

マッ サージ

マッ サージ+ 2-back
†

A

†

安静座位

安静座位

+ 2-back

*

0.28
*

0.58

**

0
-1

-0.5

0

0.5

1

-0.5

-1

-1
RRI

RRI

Fig. 8 Time-series change of power of alpha wave (Pz) and RRI

Fig. 9 Time-series change of power of alpha wave (O1) andin seated rest for the 12 subjects

RRI in seated rest for the 12 subjects

4.4.2 α 波帯域パワー(O1)と RRI の関係性

4.4.3 パフォーマンス結果

Table 2 にタスク 10 分間における α 波帯域パワー(解析位

Fig.10 に安静座位+音声 2-back 課題タスクにおける被験者

置：O1)と RRI の相関係数を示す。安静座位のタスクでは 12

C と G の音声 2-back 課題の結果を示す。タスク 10 分間にお人中 10 人が負の相関を示し、その内 7 人に有意差(p<0.05)

ける最初の正反応 10 回と最後の正反応 10 回に関して反応時が見られた。マッサージのタスクでは 11 人中 9 人に負の相関間を平均したものである。平均反応時間について、C と G ともを示し、そのうち 4 人に有意差(p<0.05)が見られた。2-back 課に前半の方が後半に比べ有意に大きい値を示した。また、他題を行ったタスクでは安静座位、マッサージの状態に関わらの 10 人については C と G と同じ傾向を示した被験者や反対

ず両方とも統一した傾向が見られなかった。

の傾向を示した被験者など、被験者により様々な傾向を示し

Fig.9 に安静状態における縦軸を α 波帯域パワー、横軸にた。

RRI をプロットしたグラフを示す。始点が左上にあり、終点が右下にあることから時間が経つにつれ RRI が増加し α 波帯域パ
ワーが減少していることが分かる。同様にマッサージのタスクにおいても同じ傾向が見られた。音声 2-back 課題有りでは時系列変化に統一した傾向が見られなかった。
モバイル学会誌, Vol.8 (1/2), pp.1-8 (2018).

5中畑雄斗ほか: ワーキングメモリタスク時と安静時における脳波と心電図の関係＊＊

平均反応時間[ms]1500

た。これらのことより先行研究で論じられている θ/α 比は、課題を行っている課題負荷の変化するタスク同士では有効である

1200

が、タスクを行っていない状態とタスク遂行時の比較には適切900ではないことが示唆された。

600

5.4 脳波と心電図の関係性

300Pz 領域における α 波帯域パワーでは、多くの被験者が負の相関を示し、安静座位・マッサージの両タスクにおいていくつ

0CG

前半反応10回

後半反応10回

Fig. 10 Performance result of auditory 2-back task

5. 考察
5.1 心電図
RRI の結果より、タスク開始 4 分以降において安静座位とマッサージの両状態で音声 2-back 課題有りと無しに有意な違いが見られた。これは課題を解くことにより、副交感神経活動系
優位から交感神経活動系優位に移行したと考えられる。副交感神経活動の低下により RRI の減少が引き起こされる。そのため、課題無しに比べ課題有りの方が RRI が低い値を示したと考えられる。

5.2 α 波帯域パワー

かの被験者には有意に強い負の相関関係が見られた。また、時系列での RRI・α 波帯域パワーの変化を見てみると、時間経過とともに RRI は増加傾向、α 波帯域パワーは減少傾向を示した。これらより、α 波帯域パワーと RRI は「安静閉眼状態において、RRI は増加すると α 波帯域パワーは減少する」という関係性であることが示唆された。また、Pz よりもより後頭部にあたる O1 領域では、安静座位・マッサージの両状態において Pzに比べさらに多くの被験者に有意に強い相関関係が見られた。
先行研究[12]では、安静・閉眼・覚醒状態において α 波帯域
パワーが後頭部優位に出現すると述べている。このことから、Pz に比べより後頭部に位置する O1 においてより特徴的な α波が記録され、より RRI と強い相関関係が得られたのではな
いかと考える。
しかし、課題遂行時においては相関係数において統一した

先行研究において覚醒度が比較的高い状態では、安静閉傾向が見られなかった。これは被験者により、またタスク 10 分

眼状態において多くのα波が後頭部に出現すると報告されての中で課題への取り組みに対する変化(反応)が異なるためでいる[18]。このことより、課題を解いているタスクの方が課題をはないかと考える。ここでいう課題への取り組みとはモチベー

解いていないタスクよりも覚醒度は高いと考えられる。その結ションや同じタスクに対する飽きや慣れなど被験者個々人によ

果、課題無しのタスクに比べ課題有りのタスクの方がα波帯域

る様々な要因の総称である。そして大須賀らの研究[20]では、パワーが高い値を示したと考えられる。そして、比較的容易で被験者による課題への取り組みに対する多様性の原因を 2 つ

単調な 2-back 課題を解いているため、課題有りのタスクにお述べている。1 つ目は個人の生物学的(身体的)な多様性であいてもタスク後半にかけて覚醒度が減少し、その結果α波帯る。これは年齢や性別、体格、運動量などの個人ごとの違い

域パワーの減少が引き起こされていることが分かる。また、である。2 つめは精神負荷の受け止め方や対処の仕方の違い

Holm らの研究[2]ではタスク要求が増加するとα波帯域パワによる多様性(認知・心理的なもの)である。これは個々人の性ーが減少すると報告されているが、この研究では 4 種類の課

格や行動特性によるものである。本実験においては、同じ年題を行うことにより、処理能力のオーバーフローが起きた可能齢層の被験者を採用しているため身体的な違いというものは性があると考えられる。その結果、2 種類のタスクを行った場合少ないと考えられる。しかし、2 つ目に述べた認知・心理的なよりも 4 種類のタスクを行った場合の方が覚醒度は低くなり、α違いは比較的大きいと考える。本実験で用いた音声 2-back 課

波帯域パワーが減少した結果を示したと考えられる。そのため

題は正答率が約 95%程度の比較的簡単なタスクである。また、本研究とは逆の傾向を示したのではないかと考えられる。

音声 2-back 課題のパフォーマンス結果より被験者によっては

5.3 θ/α 比

前半と後半の反応時間に有意な違いがあり、また被験者ごと

θ/α 比の結果より、タスク中すべての時間帯において課題無に傾向が異なるパフォーマンス結果を示した。これらのことより

しに比べ課題有りの方が θ/α 比が低い値をとり、またいくつか

個人の性格や実験日の状態によって課題への取り組みが大の時間帯において有意差が見られた。この結果も α 波帯域パ

きく変わるのではないかと考えられる。そのため、タスク 10 分

ワーと同様に先行研究[2]において、タスク要求が増加すると間において認知・心理的な状態が比較的安定している、つまθ/α 比が増加するという主張と異なる結果である。また、筆者らり課題への取り組みの多様性が少ない安静座位やマッサージが実施した実験[19]では課題負荷を変更した低負荷課題と高のタスクでは上記で述べた関係性が見られた。それに対し被負荷課題での θ/α 比の比較を行った。この実験では θ/α 比に験者の課題への取り組みがタスク内でも変わりやすい課題有

ついて高負荷課題の方が低負荷課題に比べ大きい値を示し

りのタスクではタスク 10 分間においては統一した傾向というも

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モバイル学会のが見られなかったのではないかと考える。また、課題を解く
必要がない安静座位・マッサージタスクにおいて RRI と α 波帯
域パワーの間に負の相関が見られ、さらに時間経過と共にRRI が増加したことから、同じ閉眼安静座位状態でも脳活動を積極的に行っている状態であるのか、または脳活動を積極的に行っていない休息状態にあるのかを RRI の時系列変化の情報から判断できる可能性が示唆された。
これらのことから、今後は時系列におけるパフォーマンス結果を用い、時間による場合分けを行うことが必要であると考える。そしてパフォーマンス結果が良い時や悪い時、集中している状態やしていない状態では脳波や心電図の生理指標はどのような変化を起こしているのか、またそれらにどのような関係性があるのかを調査する必要があると考える。

6. まとめ本研究では、日常計測が容易な心電図と日常計測が困難
な脳波という生理指標を用いて、それらの関係性を求めることを目的とし実験を行った。課題無しのタスクでは多くの被験者に RRI が上昇すると α 波帯域パワーが減少するという負の相関が見られた。しかし、課題有りのタスクでは統一した傾向は見られなかった。これは被験者やタスク間における課題への取り組みの違いによるものであると考えられる。今後はこの問題点を考慮し、パフォーマンス結果などで場合分けを行い解析する必要があると考えている。そして今後の実験テーマとして二重課題やワーキングメモリではなく、認知・判断を必要とするストループ課題を用いての実験が考えられる。本実験は閉眼で統一して行ったが、日常生活においては開眼での状態も存在するため開眼・閉眼による違いも見ていきたい。それらの異なった状態での生理指標の変化、関係性を見ていくことが重要であると考える。また、本研究をさらに進め現在開発されている日常的に計測できる心拍センサー(Airitmo や Hitoeなど)に応用させ、さらなる生体情報センシング技術の向上に繋がることを願ってやまない。

謝辞
本研究の一部は、文部科学省私立大学戦略的研究基盤形
成支援事業(平成 25～29 年)の助成を受けたものである。

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中畑雄斗ほか: ワーキングメモリタスク時と安静時における脳波と心電図の関係

著者紹介
中畑 雄斗（学生会員）
2016 年立命館大学情報理工学部知能情報学科卒業。同年 4 月立命館大学大学院情報理工学研究科人間情報科学
コース入学、現在に至る。主に EEG やECG を用いた体内活動計測の研究に従事。

萩原 啓（正会員）
1977 年大阪大学基礎工学部生物工学科卒業。同年松下電工株式会社入社。
電器 R&D センター健康科学研究所主幹研究員を経て 2003 年立命館大学へ。
現在、立命館大学情報理工学部知能情報学科教授。博士(医学)。生体情報
計測評価技術、特に睡眠・覚醒・生体リズムの研究に従事。

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