生体医工学
55(1)：9-16, 2017

研

究DOI:10.11239Ëjsmbe.55.9

前頭葉血流指標を用いた若年成人・高齢者の音楽の好感度の判定
小野弓絵*

Detection of Music Preferences in Young Adults and Elderly Individuals
Using Prefrontal Hemodynamics
Yumie ONO*

Abstract
Partaking in physical exercise while listening to oneʼs favorite music ameliorates the perception ofdyspnea and fatigue and increases oneʼs enjoyment of the exercise. Hence, the use of specific music in a physicaltraining class for elderly people could increase the endurance of the participants. Additionally, this could benefit
elderly individuals by reducing frailty and improving cognitive function. However, it may be difficult to elicit
information pertaining to preferred music as it may be difficult to communicate with elderly individuals owing tocognitive decline. Thus, in this study, an objective classification method of music preferences was developed
using the changes in prefrontal hemodynamic signals while listening to music, measured by functional nearinfrared spectroscopy (fNIRS). The experiment consisted of 17 young adults and 17 elderly individuals. Whilelistening to 6 popular songs during different time periods, fNIRS was used to scan the prefrontal brain activity ofthe subjects. For each song, seventeen features of the fNIRS waveform were extracted, which included statistics
of temporal distribution and laterality of changes in oxy-hemoglobin, deoxy-hemoglobin, and total hemoglobin
concentrations. From these features, three that exhibited the highest correlation to score of a subjective
preference scale obtained from a questionnaire completed by each participant were selected. The extracted
features were used to train a 2-class linear classifier that determined whether the listener preferred each song.
Mean classification accuracy was calculated by a leave-one-out cross-validation method. The proposed algorithm
had mean classification accuracy of 86.3 ± 11.8％ and 88.9 ± 14.5％ (mean ± standard deviation) in detecting
individual favorite songs in young adults and elderly individuals, respectively. The mean classification accuracy
was significantly higher when features selected for individual participants were used compared to when fixedand common features for all participants were used. This finding suggested that listening to favorite songs
evoked individual changes in emotional responses.
Keywords : music, near-infrared spectroscopy, emotion, prefrontal cortex, machine learning.

1.

は

じ

め

に

慣の確立に貢献すると考えられる．またすでに認知症を発症している高齢者においても，好みの音楽を聞くことによ

好みの音楽を聞きながらの運動は，呼吸困難感や疲労感

る律動脳波パワーの増大+3,，問題行動の減少+4,，認知機を低減し，運動に対する楽しさを高める+1,．また高齢者

能スコアの改善+5,などが報告されており，個人にとってにおいて，音楽に合わせて行う運動介入は，音楽なしで行

好感度の高い音楽を用いた音楽療法やレクリエーションのう運動介入よりも認知機能の改善効果が高いことも報告さ

有効性が示されている．一方で音楽には個人の好みがあれている+2,．認知機能の維持やフレイルの防止を目的とり，特に高齢者の場合，記憶の曖昧さやコミュニケーショ

して行われる高齢者対象の運動トレーニングにおいて，参ンの困難から，好感度の高い曲名や歌手などの情報を正確

加者の好む音楽を用いることは，参加意欲の維持，運動習に得ることが難しい+4,．しかし健常成人だけでなく，認知症と診断された高齢者であっても，「本人の好みの音楽」

生体医工学シンポジウム 2016 発表（2016 年 9 月，旭川）
2016 年 7 月 22 日受付，2016 年 10 月 30 日改訂
Received July 22, 2016 ; revised October 30, 2016.
* 明治大学理工学部
Department of Electronics and Bioinformatics, School of
Science and Technology, Meiji Universityを聴取すると，好みではない音楽聴取時に比べて脳波や近赤外分光法（functional Near-infrared spectroscopy: fNIRS）
により計測される大脳皮質活動に大きな反応が現れることが報告されており+3, 6,，脳活動指標から本人の好感度の高い音楽を判定できれば，適切な音楽を用いた運動介入や

（10）

生体医工学

55 巻 1 号（2017 年 2 月）

リハビリテーション，レクリエーションの効率化が期待でコンセントを得て行った．また，明治大学理工学部のヒト

きる．

を対象とした実験研究に対する倫理審査委員会の承認を得

これまでの脳機能イメージング研究から，音楽の好き嫌て行った．

いの判別には扁桃体や線条体などの皮質下領域に加え，前2･2頭葉の関与が報告されている+7, 8,．前頭葉はこれらの皮実験には，表 1 に示す 6 曲の歌謡曲を用いた．全 6 曲

質下領域と相互的な神経連絡があり，皮質下領域からボトのうち，3 曲が 1990〜2000 年代の若年成人群を対象としムアップ的に伝達された感覚情報に対して感情価を決定した曲，残りは 1940〜1950 年代の高齢群を対象とした曲とたり，トップダウン的に扁桃体の活動を抑制して情動行動した．それぞれの曲は対象者に事前アンケートあるいはイを制御するなどの役割が示唆されている+9,．脳の深部にンタビューを行って決定した．曲のテンポによる脳活動の位置する皮質下領域の活動を計測するには，PET や fMRI

変化が生じないよう，すべての曲は 112〜125 BPM とし，などの大型で高価なイメージング装置を用いる必要があ

被験者群間でカウンターバランスを取った．

音楽刺激

fNIRS 計測

り，運動介入やレクリエーション目的で広く多数の人へ応2･3用することには適さない．一方で fNIRS は，近赤外光を脳活動の計測には株式会社アステムのワイヤレス fNIRS

吸 収 す る 毛 髪 の な い 前 頭 部 に 測 定 領 域 を 限 定 す れ ば，装置 Hb-13 を用いた（図 1）．本体は被験者の側頭部ある

LED を用いた小型・低コストの計測装置を作成可能であいは後頭部にベルクロテープを用いて装着した．計測デー

り，実験室ではない環境にも持ち出して利用することのでタは Bluetooth 接続によって記録用 PC に記録した．計測

きる，実用性の高い脳機能計測システムの構築が期待でき箇所は音楽の好き嫌いの情動に相関して活動が変化すると

る+10,．よって本研究では若年成人ならびに高齢者ボランされ+7, 8,，fNIRS を用いた先行研究においても感情価のティアの音楽聴取時の前頭部の血流指標を小型ワイヤレス

異なる音楽の聴取が酸素化ヘモグロビン（OxyHb）濃度

fNIRS 装置により計測し，被験者から同時に取得した主観変化の違いを引き起こすという報告+11,のある前頭前野部

的好感度のスコアをもとに，音楽の好感度の判定を試み

位 と し た．脳 波 国 際 10-20 法 配 置 に お け る F8，Fp2，

た．血流指標として算出した酸素化・脱酸素化・総ヘモグ

Fp1，F7 の位置から，サンプリング周波数 2 Hz にて 4

ロビン濃度変化量の最大値・最小値・分散・歪度・尖度・チャンネルの同時計測を行った．本 fNIRS 装置のプロー

ピーク間振幅・積分値・実効値・左右差など 17 種類の特ブは送光部と受光部がシート上に一体化されて配置されて徴量から，好感度のスコアとよく相関する上位 3 種類の特おり，図 1a の見取り図は送光部と受光部の対であるプ徴量を用いた線形判別を行った．

ローブを前額部に 4 個配置した図を示している．高齢者に

2.
2･1

方

ついては，機材の都合上 Fp2，Fp1 のみ 2 チャンネルで法計測を行った被験者が 5 名含まれる．実験は蛍光灯照明の被験者

静かな室内にて行い，被験者は机に向かって安静座位とし聴覚に日常的な不便がなく，スピーカーより音楽を聴取た．測定中は開眼とし，被験者の前方 30 cm の位置に固することが可能な成人 17 名（若年成人群：男性 6 名，女視点とスピーカーを設置した．被験者が音楽へ注意を向け

性 11 名，平均年齢±標準偏差 22.1 ± 0.8 歳）と高齢者運ているか確認できるよう，机の上に被験者の両前腕を配置

動教室に習慣的に参加している高齢者 17 名（高齢群：男した状態で，音楽が流れているときのみ，リズムに合わせ性 1 名，女性 16 名，平均年齢 78.1 ± 5.4 歳）が実験に参てお手玉の掌握運動を行わせた．音圧レベルは平均 60 dB

加した．

程度に調整したが，被験者からの申し出で聞き取りにくい

本研究はヘルシンキ宣言に則り被験者のインフォームド

Table 1

場合には本人が快適に聴取できる音量まで音圧を増加させ

表 1 音楽刺激の種類と VAS 値．
Music stimuli and VAS scores in young adults and elderly individuals.

Song title

SingerReleaseyear

BPM

Minato-machi 13-banchi

Hibari Misora

1957

VAS score
Young adults

Elderly11235.2±22.3

82.2±22.1

Ringo no Uta

Michiko Namiki

1946

117

42.1±25.1

85.0±20.0

Omatsuri Manbo

Hibari Misora

1952

125

53.9±25.8

90.6±17.2

Chi-sana Koi no Uta

MONGOL800

2001

112

82.4±15.1

53.1±17.5

Sora mo Toberu Hazu

Spitz

1994

117

81.5±23.1

56.3±24.4

A Whole New World

Kazutaka Ishii and Kaori Asoh

1993

125

78.9±21.3

52.4±31.5

（11）小野弓絵：fNIRS による音楽の好感度判定

表 2 好感度の判別に用いた fNIRS 波形の特徴量．
Table 2 Features of fNIRS signals for classiﬁcation of music
preferences.
FeatureDescription

Area

Cumulative value of signals

Rectiﬁed Area

Cumulative value of rectiﬁed signals

Max

Maximum value of signals

Min

Minimum value of signals

Variance

Variance of signals

Skewness

Asymmetric property of signals

Kurtosis

Sharpness of the peak of signals

Z scoreMean amplitude of signals duringtask period normalized by that ofsignals during preceding rest period

RMS

Root mean square of signals

Peak-to-Peak

Peak-to-peak amplitude of signals

Number ofpeaks

Number of positive and negative
peaks of signals

た．すべてのタスク（曲を聴く時間）は 40 s の長さとし，Zero Cross（ZC）

Number of crossing over baseline

被験者は全 6 曲を 1 回ずつ，40 s のレストを挟んでランダ

LateralizationDiﬀerence between cumulative valuesof rectiﬁ ed bilateral signals（ rightto left of the counterpart channels）
divided by the sum of those values

D̲AreaCumulative value of the diﬀerence
waveform of bilateral signals（rightto left）

D̲Variance

Variance of the diﬀerence waveformof bilateral signals（right to left）

D̲Skewness

Asymmetry property of the diﬀerence
waveform of bilateral signals（right toleft）

D̲Kutosis

Sharpness of the peak of the diﬀerence
waveform of bilateral signals（right toleft）

Fig. 1

図 1 fNIRS のチャンネル配置と計測風景．
( a ) Arrangement of fNIRS channels and ( b ) experimental setup.

ムな順番で聴取した．これを 1 試行とし，1 分間の休憩を挟んで 2 試行行った．音楽の聴取が終了した後，各曲の好感度について Visual Analogue Scale（VAS）を用いて評価を行った．VAS では，最も好感度が高い場合を 100，
最も好感度が低い場合を 0 とした．
2･4

データ解析

楽曲の初聴による情動反応や測定への緊張感の影響を除外するため，後半の 1 施行分における OxyHb 濃度変化，
脱酸素化ヘモグロビン（DeoxyHb）濃度変化，総ヘモグ
ロビン（TotalHb）濃度変化の NIRS データのみを解析対象とした．Savitzky-Golay フィルタによる 7 点移動平均
処理の後，音楽聴取前 20 s のレスト区間の平均値をベースラインとする処理を行い，さらに同レスト区間の振幅値の標準偏差を用いて波形の正規化を行った．
音楽の好感度を良く反映する fNIRS 波形の特徴量とし+11,だけでなく，与える認知課題の種類によっては fNIRSて，これまでに OxyHb 濃度変化の振幅+11,や波形中の波形が複数の極大値や極小値を示すという報告+13,を参考

ピークの数+12,などさまざまな指標が提案されているが統に，歪度や尖度などの高次の統計量およびピーク数を特徴一した見解は得られていない．これは好感度の高い音楽が量の候補とした．また情動課題において報告されている脳

単純な楽しさの情動を引き起こすだけでなく，音楽に関連活動の左右差+14,や情動判別課題における DeoxyHb 特徴

した記憶の想起などが生じることによって，実験の方法ご

量の有用性に関する先行研究+10,を参考に，左右差分波形と，あるいは被験者ごとに脳活動の様式が変化しているたや DeoxyHb，TotalHb 濃度変化波形についても同様に特めであると考えられる．よって本研究ではタスク時間中の徴量を算出した．

fNIRS 波形から抽出可能な 17 種類の特徴量を各チャンネ

好感度を良く反映する特徴量を選出するために，Ox-

ルあるいは左右対称なチャンネルのペアから抽出し（表yHb，DeoxyHb，TotalHb の各波形データについて各曲

2），音楽への好感度に相関する少数個の特徴量を被験者に対する VAS と特徴量とのピアソン相関係数を算出し，ごとに選出し，好感度の高低の判別に利用した．特徴量のすべての組み合わせから最も高い相関係数を示した n 個選定においては，情動課題に対する fNIRS の活動指標と（n ＝ 1，3，5，7，9，11）の特徴量を選択して識別に用して用いられてきた OxyHb 濃度変化の最大値や平均値

いた．これらの n 個の特徴量による好感度の識別には，

（12）

生体医工学

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多数決識別と多次元識別の二つの方法を比較検討した．多3.

数決識別は特徴量の次元を 1 とし，特徴量のそれぞれに対結果

音楽刺激に対する平均好感度

して線形判別分析を適用して好感度が「高い」か「低い」

3･1

かの 2 クラス判別を n 回行った．得られた n 個の識別結

本実験で用いた音楽刺激に対する両被験者群の平均果より，多く得られた方のクラスを最終的な判定結果とす

VAS 値を表 1 に示す．平均値では，それぞれの年代を対る．本研究では，被験者の世代によらず，VAS ≥ 70 と評象とした音楽刺激への好感度が高くなる結果となったが，価された曲を好感度が高いクラス，それ以下の曲を低いク

異なる年代の音楽刺激に高い好感度を示した被験者もみらラスと定義した．VAS の閾値は，全データの VAS の平れた．高齢群において，すべての音楽に対する VAS が 70

均値ならびに全被験者の曲ごとの VAS 平均値において各未満あるいは 70 以上であった被験者 2 名については識別

世代の対象曲 3 曲ずつが 2 クラスに分離可能な値として設器の作成ができないため，これ以降の解析については除外

定した（表 1）．多次元識別では，多数決識別で選択されして行った．

た n 個の特徴を n 次元の特徴量として 1 回の線形判別分

3･2

析を行うことで好感度を判定した．いずれの判別方法にお図 2 に代表的な被験者 2 名における，最も好感度の高

好感度による fNIRS 波形の変化

いても，leave-one-out 交差検証を行い，平均識別率を計

い音楽刺激と低い音楽刺激を聴取している際の fNIRS 波

算した．予備的検討において，平均識別率は特徴量個数 n形を示す．先行研究と一致して，好感度の高い音楽刺激にによって大きく変動しなかったため，本稿では n ＝ 3 の対して OxyHb 濃度変化の増大を示す被験者もあれば（図場合のみ結果に示す．

2 左），逆に減少傾向となる被験者もみられた（図 2 右）．

平均識別率の算出は，( 1 )被験者個別に最適な特徴量な

好感度に相関する特徴量として，被験者間で共通して選択

らびにそのチャンネルを選択する場合，( 2 )特徴量を一定される頻度が多かったものは，DeoxyHb Kurtosis（若年の組み合わせに固定し，識別率が最も高くなるチャンネル

成人群：8 名，高齢群：5 名），OxyHb Area，OxyHb ZC

を被験者個別に選択する場合，( 3 )特徴量を一定の組み合（若年成人群：5 名，高齢群：7 名），DeoxyHb Area（若わせに固定し，かつ測定チャンネルも固定する場合，の 3

年成人群：7 名，高齢群：5 名）であった．各被験者に対通りとした．( 2 )は被験者ごとに特徴量選択を行う必要

して抽出された最良の一次元特徴量を用いて線形判別器を性，( 3 )は( 2 )に加えて複数チャンネルからの脳活動計測の必要性を検討するために行った．
2･5 特徴量の再現性の検討
各被験者で得られた特徴量が異なる計測日や楽曲の使用によっても保持されるかどうかを検討するため，2.1 の実
験に参加した若年成人のうち 12 名に対して，初回の計測
から 2 週間以上経過した別の計測日に再実験を行った．
2.2 節に示した楽曲とは異なる曲を刺激として用いた．曲の選定は 2.2 節と同様に，若年成人群を対象とした曲と高齢者群を対象とした曲を半数ずつ用意し，BPM について
カウンターバランスを取った．OxyHbËDeoxyHbËTotalHbのそれぞれについて 17 種類の特徴量を算出し，このうち好感度の VAS と最も良く相関する上位 3 個の特徴量を選出した．この特徴量が，2.4 節の解析において抽出された
上位特徴量（n ＝ 11）とどの程度一致するかについて検討を行った．
2･6

統計処理

各群における平均識別率に対し Shapiro-Wilk 検定によりデータの正規性の検定を行ったところ正規性は満たされなかった．したがって，群間，群内の中央値の統計的な差異について，ウィルコクソンの符号付き順位検定，マン・ホイットニーの U 検定を用いて比較を行った．

図2

最も好感度の高い曲と低い曲を聴取しているときの代表的な被験者 2 名の fNIRS 波形の例．太黒線：OxyHb，
灰細線：DeoxyHb の濃度変化を示す．点線は音楽刺激の開始と終了を表す．
Fig. 2 Hemodynamic responses of two representative participants while listening to ( a ) most favorite song and( b ) least favorite song. Black bold line and gray thinline indicate the time courses of OxyHb and DeoxyHb
concentration changes, respectively. Vertical dottedlines indicate the duration of music stimulus.

（13）小野弓絵：fNIRS による音楽の好感度判定

作成した場合，その識別面位置は平均 0，分散 1 とした正定した場合の好感度の識別結果を表 5 に示す．平均識別規化座標上において 0.035 ± 0.033（n ＝ 32）となった．

率がチャンスレベルを下回る場合が増加し，最も平均識別

VAS ＝ 70 と閾値を設定することにより，どの世代におい率が良好であった Channel 2（Fp2）においても 60％前後ても，2 クラスにバランス良く対象曲を分離できたといえとなり，被験者ごとに特徴量，チャンネルを選択した 3.3

る．

節の結果と比較して，若年成人群，高齢群のいずれにおい3･3

被験者ごとに特徴量を選択した場合の平均識別率

各被験者に対して最適な特徴量を選択し，多数決識別，ても，統計的に有意な平均識別率の低下が示された．
3･6

特徴量の再現性

多次元識別によって音楽刺激への好感度を判定させた場合

若年成人 12 名において，初日の fNIRS データと VASの平均識別率を表 3 に示す．どの条件においてもチャンから抽出された 11 個の特徴量中に，2 日目に計測したスレベルの 50％を超える識別率が得られた．若年成人群，

fNIRS データと VAS から抽出された上位 3 個の特徴量が高齢群のいずれにおいても，多数決識別の方が多次元識別すべて含まれていた被験者が 1 名（8.3％），2 個含まれてより平均識別率が統計的に有意に高く（有意水準 p ＜いた被験者が 7 名（58.3％），1 個含まれていた被験者が 30.01），若年成人群では 86.3％，高齢群では 88.9％となっ

名（25％），上位 3 個の特徴量が全く一致しなかった被験

た．またいずれの識別方法においても，若年成人群と高齢者が 1 名（8.3％）であった．

群との間に平均識別率の統計的な有意差は認めなかった．
3･4

4.

被験者間で共通した特徴量を用いた場合の平均識

考察

音楽聴取時の前頭前野活動を反映する fNIRS の時間波

別率3.2 節に示した被験者間で共通して選択される頻度が多形信号から被験者個別の活動パターンを抽出することによかった特徴量のうち，VAS と特徴量との平均相関係数がり，被験者の年代に関わらず 90％近い識別率で聴取して高値を示した DeoxyHb Kurtosis，OxyHb Area，OxyHb

いる曲の好感度が高いかどうかを判定することができた．

ZC を全被験者で共通した特徴量として用い，識別率が最

これは，聴取した音楽の好感度によって変化する扁桃体なも高くなるチャンネルを被験者個別に選択した場合の好感どの皮質下活動が，これらの部位と協働する前頭葉の活動度の識別結果を表 4 に示す．多数決識別における平均識にも反映されるとする先行研究を支持する+7-9,．また本研

別率は，若年成人群，高齢群のいずれにおいても，被験者究で得られた平均識別率は，過去に報告されている脳波に個別に最適な特徴量を選択した場合に比べて有意に低下しよる研究+15, 16,で得られた平均識別率（74.7〜82.3％）よた．多次元識別については有意な変化がなく，その結果識りも優れた結果であり，本開発手法の優位性を示している．

別方法によらず 70％前後の平均識別率となった．
3･5

本開発手法の高い平均識別率に貢献した新規な点とし被験者間で共通した特徴量を用い測定チャンネルて，fNIRS 波形の時間変化を考慮した特徴量の定義と，を固定した場合の平均識別率

VAS 閾値の適切な設定があげられる．本研究では，主観

3.4 節で示した特徴量を用い，かつ測定チャンネルを固

表3

被験者ごとに特徴量を選択した場合の各群における平均
識別率．
Table 3 Mean classiﬁcation rate in young adults and elderly
individuals using individually determined features.
Participantgroup

Majority
voting［％］Multidimensionalclassiﬁcation［％］

Young adults

86.3±11.8

69.6±20.8

Elderly88.9±14.5

73.3±

表4

被験者間で共通した特徴量を用いた場合の各群における平均識別率．
Table 4 Mean classiﬁcation rates in young adults and elderly
individuals using common features across participants.

表5

被験者間で共通した特徴量と測定チャネルを固定した場
合の各群における平均識別率．
Table 5 Mean classiﬁcation rates in young adults and elderly
individuals using common features across participants
at speciﬁc fNIRS channels.
Participantgroup

Majority voting［％］

Multidimensionalclassiﬁcation［％］

Channel 1

41.7±31.2

45.8±26.0

Channel 261.8±20.4

53.0±22.3

Channel 344.5±32.0

38.9±27.0

Channel 450.0±21.4

54.9±23.4

Young adults

Elderly

Participantgroup

Majority
voting［％］Multidimensionalclassiﬁcation［％］

Channel 1

41.7±25.0

55.0±22.4

Channel 263.3±23.7

45.6±24.7

Young adults

73.5±15.674.5±16.8

Channel 347.6±24.3

50.0±32.1

Elderly74.4±13.972.2±27.2

Channel 450.0±24.7

53.3±30.5

（14）

生体医工学

55 巻 1 号（2017 年 2 月）

的好感度と相関する特徴量として，これまで報告が多かっ

血流動態の特徴量がその被験者の音楽の好感度を決定する

た OxyHb 濃度変化だけでなく DeoxyHb 濃度変化に関係指標として存在していることを示している．また共通した

す る 特 徴 量 や Kurtosis，ベ ー ス ラ イ ン と の 交 差 回 数 と

特徴量を用い，固定した測定チャネルのみで識別を行う

いった振幅値の時間変化や分布特性に関わる特徴量も高いと，チャンスレベル（50％）と同等まで識別率が低下した

頻度で抽出されており，fNIRS の比較的良好な時間分解能ことから，音楽の好感度を決定する脳活動のパターンが得の活用の可能性を示している．また，今回対象とした歌謡られる前頭前野内の部位にも個人差があることが示唆され曲はその性質上 VAS が 0 となることはまれである．本研る．これは性別や人生経験，モノアミントランスポーター

究では世代ごとの VAS 平均値を参考に，識別面が全デーの遺伝子配列の差異などによって，同一の情動刺激に対す

タの中央値付近に位置するような VAS 閾値を設定したこる脳活動の様式が個人差を示すとする Hamann and Canliとで，高い識別率が実現できたと考えられ，今後の応用研の報告+18,を裏付けるものであり，完全な一致には至らな究においても，今回用いた特徴量の算出手法や，VAS 閾

かったものの，個人内では異なる計測日，楽曲でもある程

値の設定方法が有効であるか引き続き検討していきたい．

度共通した特徴量が得られたという結果とよく整合する．

また若年成人群と高齢群では選択された特徴量の種類に大したがって本手法の適用には一定数の学習データ（被験者

きな違いはなく，これは前頭葉におけるポジティブな情動による好感度の評価が付与された脳活動データ）が必要でを伴う感覚刺激の認知や記憶の機能は高齢者の脳においてあり，重度の認知症などコミュニケーションが不可能な被もよく保存されており，被験者の年齢にかかわらず前頭葉

験者には現状では適用が難しい．しかし，健常高齢者やの 活 動 が 生 じ る と す る Kensinger and Schacter の 報 告

mild cognitive impairment（認知症の前段階であるが，自+17,を支持するものと考えられる．

立生活が可能な状態）の高齢者に対しては学習データを取また本研究では脳活動の計測に fNIRS を使用している

得して識別器を作成することが可能であるため，運動介入ため，脳波計測でしばしば問題となる体動や瞬目による影やレクリエーションの指導者が参加者の参加意欲を高める

響を受けにくいという利点がある．認知機能の低下を伴うことを目的として楽曲を選択するための定量的指標とし被験者の計測においてはこれらの行動の抑制が困難となるて，本手法を有効に活用できると考えられる．高齢者を対ことが予想されるため，この点からも本提案手法の有用性象とした運動介入やレクリエーションの現場において指導が示されたと考える．本研究に用いた fNIRS 装置は本体者が抱える困難の一つに，多人数の集団に「（使っているも小型で無線でのデータ記録が可能であり，実験室外の環

曲が）楽しいか？」という問いかけをしても明確な返答が境へ持ち込んでの計測が容易である．また開発した手法はなく，個別に質問を行う時間も取ることができないという被験者の年代によらず音楽の好感度を判定できたことか点がある．この背景として，高齢者は自らの気持ちを率直ら，本研究で目的とした高齢者への運動介入における音楽に表現せず我慢する傾向があること+19,，高齢者の顔の表の選択といった医療福祉分野のみならず，ニューロマーケ

情と主観的な情動が必ずしも一致しないこと+20,が報告さ

ティングなどの産業分野への応用も期待できる．

れており，高齢者には自らの体面や指導者への遠慮から直

被験者個別の特徴量による線形判別を行った場合，多数

接 的 な 情 動 の 表 出 を 避 け る 傾 向 が あ る と 考 え ら れ る．

決識別の方が多次元識別よりも平均識別率が高かった．こ

fNIRS と VAS スケールによる楽曲の評価は複数人同時の理由として，本研究では学習データの数が限られておに，指導者に匿名で施行することが可能であり，異なる楽り，特徴空間の次元が増加する多次元識別では最適な識別曲，異なる計測日であっても，被験者固有の特徴量は保存面の作成が困難となったためであると考えられる．学習される傾向があった．計測日と使用楽曲を変化させながらデータの数を増加させるためには被験者にたくさんの楽曲

数回の計測を行って個人の特徴量を選択し，ロバストな識を聴取してもらう必要があり，疲労等の影響を考えると現別器を作成しておくことで，その後の運動介入やレクリ

実的ではない．したがって本研究の範囲においては，少数

エーションにおける楽曲の楽しさの評価を，簡易型の個の学習データから正確な好感度の判定を行うことができ

fNIRS 装置による脳機能計測のみから効率よく，正確に行る多数決識別の利用が適切である．また特徴抽出においてうことができる可能性がある．

は特徴量ごとに VAS との相関を用いる方法としたが，今最後に本研究の課題点として，fNIRS 信号の発生源とし後より多数の学習データを取得する機会があれば，全特徴ての皮膚血流の混入，ならびに皮質下を含む全脳の活動を量を考慮した重回帰分析によって得られる偏回帰係数か計測していない点が挙げられる．近年，fNIRS 信号はプら，寄与の大きい特徴量を抽出する方法も有効であると考ローブを装着している頭蓋外の皮膚血流の影響を大きく受えられる．

け，実際の脳神経活動の指標となる酸素化動態変化を正確

被験者間で共通の特徴量を用いて同様の識別を行うと，に反映していないことが指摘されている+21-26,．皮膚血特に多数決識別において平均識別率の減少がみられた．こ流信号として重畳する可能性のあるアーチファクトとしのことは，比較的少数個で，かつ被験者によって異なる脳て，音楽への傾聴を確認するために行った掌握運動，なら小野弓絵：fNIRS による音楽の好感度判定

びに好感度の高い音楽の聴取時に生じる自律神経応答とそれに伴う血圧変動の影響+7,が挙げられる．前者に関して

5.

はどの楽曲の聴取時においても同様の運動を行っているため，高い識別能が得られた今回の結果から考えると，掌握運動による皮膚血流変化の fNIRS 信号への寄与は少なかったと考えられる．後者に関しては，情動変化を伴う本

6.

実験課題では，頭表にプローブを装着する方法論上，混入は避けられない．しかし，被験者間で共通して得られた特徴量の半数は，血圧変動などによる全身的な血流変化の影

7.

響を受けにくい DeoxyHb 波形+27,に由来するものであったことから，本研究における識別器の設計は，皮質活動が反映された特徴量を用いて行われた可能性が高いといえ8.

る．本研究で用いた fNIRS 装置は，一般的な脳活動計測用途に対応する 35 mm の送光-受光センサ間隔における計9.

測の他に，4 mm の短いセンサ間隔を備えるセンサを併用することによって，皮膚血流反応との同時計測を行うことが可能である．今後，皮膚血流反応のみを用いて識別器を10.

設計した場合との識別性能の比較などを通じてさらなる検討を行っていきたい．

5.

お

わ

り

に

11.

fNIRS による脳活動の非侵襲計測から音楽の好感度を高精度で判定する識別器を作成した．好感度と相関する特徴

12.

量は個人で異なり，音楽の好感度の判定には被験者個別の特徴量を抽出する必要性が示された．今後は本手法を用いて選択された好感度の高い音楽を用いた介入を行った場合

13.

の，高齢者の運動参加への持続意欲，身体能力ならびに認知機能の改善効果について引き続き検討を重ねていく予定
である．

14.

利益相反

日本生体医工学会の投稿規定の基準による開示すべき利益相反関係は無い．
15.

謝辞

本研究は，神奈川県エアロビック連盟 関口美惠子

理事長の支援を受けて行われた．また，本実験の一部は卒業論文研究として大泉優貴氏により行われたものである．

16.

ここに記して両氏への謝意を表す．
文

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小野 弓絵（オノ ユミエ）
2004 年早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻修了，博士（工学）．2003 年日本
学術振興会特別研究員，2006 年神奈川歯科大学歯学部生体機能学講座（生理学）講師・准教授等を経て 2011 年より明治大学理工学
部電気電子生命学科専任准教授，現在に至る．脳・生体機能計測の医工学応用に関する研究に従事．
日本生体医工学会，日本神経科学学会，北米神経科学学会の会員．日本自律神経学会会員・評議員．