計測自動制御学会東北支部 第 285 回研究集会 (2013.12.7)
資料番号 285-4

超小型 NIRS 測定における頭部運動の影響
Experimental study on the influence of head movement during ultra-small
NIRS device measurement〇吉井慶人，高橋信○YOSHII Keito, TAKAHASHI Makoto
東北大学
Tohoku University
キーワード:近赤外線分光法(Near-infrared spectroscopy : NIRS)，頭部運動(head movement)，外乱(disturbance)，デジタルフィルタ(digital filter)
連絡先: 〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-11 東北大学大学院 工学研究科
量子エネルギー工学専攻 高橋(信)研究室 吉井慶人
Tel./Fax.：(022)-795-7921，E-mail: keito.yoshii@luke.qse.tohoku.ac.jp

1.

本研究グループでは実環境における脳機能序論

計測に適した近赤外線分光法(Near-infrared

インタフェースの使いやすさは，主にアンケspectroscopy : NIRS)を用いた研究を行っている．

ート等の主観評価やパフォーマンス評価によ利用する NIRS 装置は日立製作所と東北大学川って評価される場合が多いが，主観評価は個人

島研究室が共同で開発した HOT05 光トポであ差や認知負荷が自覚できない可能性があり，客り，小型で携帯性に優れ，複数人の同時計測が観的パフォーマンス評価は人間の学習能力のできるという特徴を有している．

高さから認知活動の負荷を明確にできない可

本装置を用いた先行研究では，原子力プラン能性がある．したがって従来のインタフェース

ト運転操作時の脳血流量変化に着目した実験

評価手法を補完する認知活動の負荷を客観的を行い，NIRS により計測された脳血流量が運かつ定量的に評価する手法が必要とされてい転員の作業状態，運転員間のコミュニケーショる．一例として心拍や発汗などの自律神経系にンの状況推定に有効である可能性を示してい関係する生理指標に基づく評価[1]があるが，認る[2]．しかしながら，この研究では運転員が操知負荷以外の要因によっても変動する可能性

作室内を歩き回りながら対応操作を行っておがあることが指摘されている．近年，測定技術

り，歩行に伴う頭の動きによる脳血流量変化のの進歩に伴い実際の認知活動に直接関連する影響の更なる検討が必要とされている．本研究

脳活動を計測することが可能になり，認知活動

では，人間が行動することによって副次的に発の負荷の直接的な推定方法として期待されて生する頭の動き(外乱)が HOT05 光トポの計測いる．代表的な脳機能計測手法として機能的磁結果に与える影響を評価し，外乱の影響を排除

気共鳴画像法(functional Magnetic Resonanceするための処理を明らかにすることを目的とImaging: fMRI)があるが，fMRI は実験環境に制した．

限が多いという問題点がある．

1

2.
2.1

実験

① Back 数を選択し，Start をタッチ(本実験では 2Back と指示)．

被験者② 30 秒間の安静画面を注視．

東北大学の大学生 20 名(男性 20 名，女性 0名，平均年齢 22 歳)を対象とした．なお，本実③ 約 30 秒間のタスクを実施(タスク画面)．

験は「東北大学大学院工学研究科ヒトを対象と④ ②と③を 5 回繰り返す．

する研究に関する倫理委員会」の承認を受けて⑤ 終了処理を実施．

行っている(承認番号 12A-12)．

Fig.3(a)～(d)にそれぞれの画面を示す．

2.2

2.5

使用機器及び機器構成

実験環境

本実験では脳活動と頭部運動を同時計測し本実験では，着座，起立，歩行の 3 状態でた．脳活動を計測する機器として HOT05 光ト

N-Back タスクを行う．全状態において首を下ポ(Fig.1(a))を使用した．本装置は小型かつ軽量げないように注意した．被験者は着座状態ではであり，表面皮膚血流の影響を排除する機能を椅子に座り，起立状態ではその場に立ち，歩行有している．頭部運動は加速度を計測すること状態では自由に歩行しながら課題を行う．スマで定量化した．加速度はワイヤレステクノロジ

ートフォンを操作しながらの歩行は危険を伴ー社製の WAA-010 (Fig.1(b))により計測した．

うため，実験室内に広いスペースを確保し，被本装置は 3 軸方向の加速度をリアルタイムで験者の安全を十分に確保した上で実験を行っHOT05 光トポと干渉せずに同時計測が可能でた．加速度の方向は Fig.4 に示すとおりである．

ある．本実験では， HOT05 光トポの上部にWAA-010 を固定し(Fig.1(c))，脳活動と頭部運動を同時に計測した．
計測機器全体の構成図を Fig.1(d)に示す．
HOT05 光トポ計測用 PC と WAA-010 計測用 PCの 2 台を用意し計測を行った．
2.3(a) HOT05 光トポ

課題

本実験では，スマートフォンのアプリケーシ(b) WAA-010
HOT05 光トポ計測用 PC

ョンで N-Back タスクを着座，起立，歩行の 3

WAA-010 計測用 PC状態で行ってもらった．N-Back タスクとは N個前に出された問題の答えを記憶しておき，今の答えとして回答するタスクであり，先行研究(c) WAA-010 を固定した様子で前頭野が賦活することが報告されている[3]．

(d) 機器構成

Fig.1 使用機器及び機器構成

Fig.2 に着座状態での課題の流れを示す．30 秒間の安静と 30 秒間の N-Back タスクを 5 回ずつ繰り返し，全体では計 5 分の課題となる．
2.4

課題実行アプリケーション使用した課題実行アプリケーションは
Fig.2

Eclipse を用いて開発した．Eclipse は携帯端末のアプリケーション開発に広く用いられる[4]フリーソフトである．アプリケーションの流れを以下に示す．
2

1 状態の課題の流れ

3.2

NIRS の出力データ

Fig.6(a)〜(c)に，ある被験者の着座，起立，歩行状態における脳血流量変化の波形を示す．図の赤い部分はタスク中を示す．各状態で安静時と比較しタスク時の脳血流量に差が存在することがわかる．また，着座および起立状態と比較して，歩行状態の脳血流量変化の幅が大きい(a)Back 数選択画面 (b) 安静画面

こともわかる．これは歩行によって生じた測定(c)タスク画面部の動き(外乱)に起因するものと考えられる．
3.3

加速度センサの出力データ

Fig.7(a)〜(c)にある被験者の着座，起立，歩行状態における加速度変化の波形を示す．前項と同じく赤い部分はタスク中を示す．青線が x方向加速度，赤線が y 方向加速度，緑線が z 方向加速度を示す．着座および起立状態と比較し(d) 終了画面および処理て，歩行状態の加速度変化の絶対値が大きい傾

Fig.3 開発したアプリケーション画面

向が示されており，予想通り外乱の影響をもっとも大きく受ける状態は歩行状態であることが計測結果から示された．

4.
4.1

解析

安静-タスク間の t 検定

タスク時の前頭前野の賦活の有無を推定するために，安静時およびタスク時の脳血流量のFig.4 加速度の向き

3.
3.1

平均に対して対応のある t 検定を行った．なお，結果解析には SPSS を使用した．各被験者，各状態データの前処理での結果を Table.1 に示す．赤字は有意水準 5%

HOT05 から出力されるデータには装置固有で有意な差が存在しないことを示す．Table.1 よのノイズや体動(脈や拍動)によるノイズが存在

り，20 人中 19 人で，外乱の影響が大きいと思する．これらを除去するために MATLAB にてわれる歩行状態においても，安静時とタスク時ローパスフィルタ(1[Hz]，バターワースフィルに有意な差が存在するという結果が得られた．

タ)およびハイパスフィルタ(1/120[Hz]，バター被験者⑬は特異例であり，歩行状態において安ワースフィルタ)をかけた．前処理前後の信号の静時とタスク時に有意な差が存在しないとい比較を Fig.5(a)に示す．WAA-010 では加速度がう結果となった．歩行状態における t 値の絶対ゼロである状態でも一定のオフセット値が確値は着座状態と比較し，20 人中 13 人で小さい認できたため前処理として出力データとそのという結果が得られた．この結果は t 値を脳のオフセット値の平均との差をとることとした．

賦活に関する推定精度の指標として考えると，その結果を Fig.5(b)に示す．

外乱のある状況下では推定精度が減少することを示唆している．

34.2

脳血流量変化の周波数スペクトル解析

前項では歩行による頭部の加速度変化がNIRS の推定結果に悪影響を及ぼす可能性を示唆したが，次にその影響を減少させる方策に関して検討を行った．実験実施時にできるだけ頭部を動かさないように工夫を行うことも一つ(a) 着座状態(b) 起立状態の可能性であるが，ここでは歩行の周期性に着目し外乱成分を減らす可能性に着目した．まず脳血流量データの周波数スペクトル解析を行った．着座，起立，歩行状態の解析結果を比較し，歩行状態に特有の周期成分が確認できればそれが歩行の影響であると考えられる．Fig.8にある被験者の解析結果を示す．青線は着座状(c) 歩行状態

態，赤線は起立状態，緑線は歩行状態の脳血流

Fig.7 加速度変化の波形量変化の周波数スペクトルを示す．縦軸はパワTable.1 t 検定結果

ースペクトル密度(Power Spectral density:PSD)

被験者であり，横軸は周波数を示す．着座および起立

番号

|t 値|
着座

起立

歩行状態と比較して，歩行状態にのみ 0.5[Hz]付近に

1

16.47

7.052

5.354

ピークが存在することが示されている．

2

15.47

9.203

14.91

313.81

8.295

25.11

49.666

12.71

8.239

5

19.43

14.95

7.383

633.54

23.88

18.56

78.040

4.406

21.78

86.617

5.217

4.579

96.994

10.81

5.925

10

3.850

20.23

26.99

114.368

7.14916.15

123.224

20.15

16.89

13

10.26

11.77

0.182

1414.64

18.38

28.62

15

19.12

7.929

3.421

1632.23

21.96

7.716

1712.30

6.590

6.473

1816.62

20.84

7.406

1921.58

15.93

34.35

20

15.07

7.927

9.798

(a) HOT05 光トポ(b) WAA-010

Fig.5 前処理前と後の比較(a) 着座状態(b) 起立状態(c) 歩行状態
Fig.6 脳血流量変化の波形

44.3

加速度変化の周波数スペクトル解析

較すると歩行速度の大きい被験者はよりピー歩行状態に特有のピークの原因を特定するク周波数が大きい傾向が見られた．縦軸に歩行ため，加速度波形の周波数スペクトル解析を実速度，横軸にピーク周波数とした歩行速度とピ施した結果を Fig.9 に示す． 着座および起立状ーク周波数の関係を Fig.10 に示す．この結果か態においては，xyz 全ての方向の周波数スペクら，各被験者でピーク周波数が異なる原因は歩トルに特徴的なピークは観察されないが，歩行行速度であると示唆される．

状態においては，全ての被験者，全ての方向で特徴的なピークが観察されている．これは歩行によって頭頂部に周期的な振動が発生していることを示している．歩行状態において，x 方向および z 方向は類似のピークを持つのに対し，y 方向は異なる周波数のピークが観測されている．これは，x 方向加速度および z 方向加速度が前に進むために発生する加速度に対応しているのに対し，y 方向加速度は前に進むために出す足によって左右に揺れることで発生する

Fig.8 脳血流量変化スペクトル解析結果加速度であるためと考えられる．歩行状態における y 方向加速度の最も大きいピークと，Fig.8に示す歩行状態における脳血流量変化の周波数ピークを比較すると，似通った周波数であることがわかる．以上から主に y 方向加速度が脳血流量変化に影響を与えると結論づけることができる．
4.4歩行状態における脳血流量変化ピークと加速度変化ピークの比較

前項の脳血流量のピークと y 方向加速度ピー

Fig.9 加速度変化周波数スペクトル解析結果

クが一致する可能性を更に検証するため，全被験者でピーク周波数の比較および実験中に主観的に評価した各被験者の歩行速度を Table.2に示す．ここで歩行速度は 5 が最も早く，1 が最も遅いことを示す．
Table.2 から，ピークを確認できなかった被験者⑰を除き，すべての被験者において脳血流量ピーク周波数と y 方向加速度ピーク周波数が±0.05[Hz]内に収まっていることが示されている．以上から y 方向加速度が主に脳血流量変化

Fig.10 歩行速度とピーク周波数の関係に影響を与えることが確認できた．
また，各被験者でピーク周波数が異なることも示されており，歩行速度とピーク周波数を比5波形から除去した．次に着座状態と歩行状態のTable.2 歩行状態における周波数ピークの比較
被験者

ピーク周波数[Hz]

ピーク差[Hz]歩行

脳血流量変化の周波数スペクトル解析結果を(脳血流-加速度)

速度比較し歩行状態に特有のピーク成分を除去し1た．加速度周波数スペクトル解析結果から得ら

番号

脳血流

10.620.63-0.01

20.71

0.71

0.00

30.86

0.87-0.01

4

ルタリングにより除去した歩行状態の脳血流40.52

0.840.00

4

量変化の波形および周波数スペクトル解析結加速度れたピーク周波数に対応する信号成分をフィ

果を Fig.11 に示す． Fig.11(a)とピーク除去前の

0.84
50.58

0.59

-0.01

2Fig.6(c)と比較すると，歩行による加速度の影響

60.59

0.590.002と考えられる変動が緩和されていることが分

70.70

0.70

0.00

2かる．また，Fig.11(b)とピーク除去前の Fig.8

80.68

0.640.043と比較すると，歩行状態に特有のピークが除去

90.690.68

0.01

2されていることが分かる．

100.79

0.84

-0.05

2111.02

1.02

0.00

5120.47

0.46

0.01

15.2

外乱成分を除去した脳血流量データに対して，4.1 章で述べた手法で全被験者において t検定を行った結果を Table.3 示す．

0.85
130.75

0.78

-0.03

3140.69

0.69

0.00

1150.71

0.71

0.00

3160.60

0.60

0.00

117なし

0.60

180.83

0.83

0.00

3

190.580.58

0.00

2200.68

0.72

-0.04

3

除去後の安静-タスク間の t 検定結果

Table.3 から，20 人中 19 人の被験者でピーク除去後の t 値の絶対値が上昇していることがわ
かる．この結果より，タスク実行時の脳活動の賦活に関する推定精度が向上したと考えられる．しかし，被験者⑬のように t 値の絶対値が1減少する被験者も存在する．4.1 章で述べたよ
うに被験者⑬はピーク除去前の t 値の絶対値が非常に小さい値であった．これは，安静時と比較してタスク実行時の脳血流量変化に有意な差が明確には認められないことを示している．

5.

外乱の除去による推定精度の向上

つまり，脳活動の賦活の量が少ないことを意味

前章では y 方向の特定の周波数成分の外乱がしており，このような場合は外乱に起因するピ脳血流量データのノイズとして混入しているークを除去しても推定精度の向上は期待できことを明らかにした．本章ではフィルタリングないことを示唆している． この被験者の場合を用いてそのノイズを除去することにより脳のような例外もあるが，ほとんどの被験者に関活動の賦活に関する推定精度を向上させる可

しては脳血流量データから加速度に起因する能性について検討を行った結果を示す．

外乱成分を除去することにより，脳活動の賦活5.1に関する弁別精度の向上が可能であることが外乱の除去示された．

外乱を除去するために，特定の周波数成分を遮断するバンドストップフィルタを準備しピーク成分の除去を行った．まず，歩行状態における加速度変化波形のピーク成分を脳血流量
66.

結論

本研究では，人間が行動することによって副次的に発生する頭の動き(外乱)による NIRS 計
測結果に対する影響を評価および検討した．更に，外乱の影響を排除するために実施すべき処理を検討し，外乱に起因する周波数成分を除去(a) 脳血流量波形 (b) スペクトル解析結果することにより弁別精度を向上させる可能性

Fig.11 ピーク除去後の歩行状態の脳血流量変化を示した．
Table.3 ピーク除去後の t 検定結果

この結果より，現実的環境において NIRS 装置を用いた脳機能計測を行う際には，頭頂部の被験者加速度も同時に計測し，その結果に基づき脳血番号|t 値|

除去後-除去前

除去後

除去前

流量データの後処理を行うことで推定精度の15.354

5.926

0.572向上が見込まれるという結論が得られた．

214.91

15.04

0.136

325.1125.29

0.179の精度向上に本研究成果を応用していく予定

48.239

8.313

0.074

である．

57.383

7.781

0.398

618.56

19.64

1.083

721.78

22.56

0.776

84.579

4.723

0.144

9

5.925

6.362

0.437

[2] 白井文祥，”複数同時 NIRS 計測によるプ

1026.99

27.38

0.388

ラント運転員の状態推定に関する研究”

1116.15

17.35

1.198

東北大学，20131216.89

18.16

1.278

13

0.182

0.180

-0.0021428.62

29.81

1.188

of

15

3.421

3.961

0.540

Aviation

167.716

8.426

0.710

176.473

6.823

0.350

[4] 松岡 宣, 作りながら覚える Android プロ

18

7.406

7.431

0.025

グラミング, Softbank Creative 株式会社,

1934.35

35.20

0.842

2011

20

9.798

10.340.540

今後はより現実的な環境における NIRS 計測

7.

参考文献

[1] 石田奨, “生体指標による適応インタフェースの研究” 東北大学, 2012[3] B.Willems, S.Hah, et.al.., “En Route Data
Communications
Factors

ExperimentalEvaluation,”Transportation

HumanUS.Department

FederalAdministration, 20107