被検体に光を照射するための1つまたは複数の光照射手段と、前記1つまたは複数の光照射手段から前記被検体上の照射点に照射され、被検体内を伝播してきた光を前記被検体上の検出点において検出するための1つまたは複数の光検出手段と、前記1つまたは複数の光照射手段および前記1つまたは複数の光検出手段を制御するための制御部と、前記1つまたは複数の光検出手段で得られる信号を解析するための解析部と、前記解析部での解析結果を表示するための表示部とを有し、前記光照射手段と前記光検出手段の各々は、前記被検体上における、前記照射点と前記検出点間の距離として定義されるSD距離が少なくとも2種以上となるように前記被検体上に配置され、前記解析部は、前記光照射手段と前記光検出手段との組み合わせにより計測された複数の計測データから信号分離手法を用いて1つまたは複数の分離成分を抽出し、各々の前記分離成分のSD距離依存性を基準として、前記分離成分を選択し、前記選択した分離成分を用いて計測データを再構成することを特徴とする生体光計測装置。前記SD距離依存性は、前記1つまたは複数の分離成分の、振幅値、振幅値標準偏差、各々の計測点における重み値、の少なくとも1つによって決まる関数値を、前記SD距離もしくは灰白質における部分光路長に対してプロットし、回帰分析を実施したときの、回帰曲線のモデル式のパラメータであることを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記解析部は、前記パラメータを用いて、前記被検体の浅部および深部に共通に含まれる成分における、深部または浅部の寄与率を算出し、前記寄与率に比例した重みを用いて、深部成分および浅部成分を再構成することを特徴とする請求項2記載の生体光計測装置。前記1つまたは複数の光検出手段は、前記被検体上において、当該光検出手段から半径60mm以内に位置する前記複数の光照射手段からの信号のうち、前記SD距離の異なる少なくとも2つの光照射手段からの信号を検出するよう配置されることを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記1つまたは複数の光検出手段は、少なくとも2種の前記複数の光照射手段からの信号を、異なるタイミングで検出することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記1つまたは複数の光検出手段は、前記1つまたは複数の光照射手段から照射され前記被験体の灰白質を伝播した光を検出するように配置されることを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記関数値は、gw、u、σ=w×u^2σ^2^0.5、もしくはgw=wただしwは前記重み値、uは前記分離成分の振幅平均値、σは前記分離成分の振幅値標準偏差であることを特徴とする請求項2記載の生体光計測装置。前記制御部は、前記SD距離もしくは前記光検出手段で検出される光のパワーに依存して、前記光照射手段から照射される光のパワーを制御することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記制御部は、前記光照射手段あるいは前記光検出手段の、使用および不使用を時間に応じて切り替えることを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記表示部は、前記分離成分を、浅部信号、深部信号、浅部深部共通に含まれる信号を分けて、または、前記複数のSD距離における信号を分けて、または、前記被験体の前頭部側頭部頭頂部後頭部の少なくとも1つを含む計測部位における信号を分けて、または、記憶課題運動性課題言語性課題視覚課題の少なくとも1つを含む課題中の応答信号に分けて表示することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記光照射手段および前記光検出手段を保持するための保持部を有し、前記保持部は、前記計測点を増加させるために、補助光検出手段を追加的に、もしくは着脱可能に保持し、前記補助光検出手段は、前記複数の光検出手段の少なくとも1つと同期したタイミングで光を検出することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。前記制御部における制御方法、または前記解析部における解析方法を手動入力するための入力手段を有することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。各々の前記複数の光照射手段、および各々の前記複数の光検出手段は、少なくとも2つの計測点における前記SD距離が10mm程度よりも大きくなるよう配置されることを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。ここで10mm程度とは、7mm以上13mm未満のことを言う。前記被検体の浅部の生体信号、深部の生体信号、全身性の生体信号、装置ノイズ、体動によるノイズ、の少なくとも1つを含む成分を分離、抽出することを特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。被検体に光を照射するための1つまたは複数の光照射手段と、前記1つまたは複数の光照射手段から前記被検体上の照射点に照射され、被検体内を伝播してきた光を前記被検体上の検出点において検出するための1つまたは複数の光検出手段と、前記1つまたは複数の光照射手段および前記1つまたは複数の光検出手段を制御するための制御部と、前記1つまたは複数の光検出手段で得られる信号を解析するための解析部とを有する生体光計測装置を用いた生体光計測方法であって、前記光照射手段と前記光検出手段の各々を、前記被検体上における、前記照射点と前記検出点間の距離として定義されるSD距離が少なくとも2種以上となるように前記被検体上に配置するステップと、前記光照射手段と前記光検出手段との組み合わせにより計測された複数の計測データから信号分離手法を用いて1つまたは複数の分離成分を抽出するステップと、前記分離成分のSD距離依存性を基準として、前記分離成分を選択し、前記選択した分離成分を用いて計測データを再構成するステップとを備えたことを特徴とする生体光計測方法。本発明は、NIRS信号に含まれる、局所的な皮膚血流を含む脳以外の組織由来成分の影響を除去し、脳もしくは大脳皮質由来の信号のみを分離、抽出すること、そして、より汎用的に脳由来および皮膚由来成分、および脳皮膚に共通に含まれる成分を分離、抽出することを目的とする。さらに、脳由来信号と皮膚由来信号の寄与率の個人差を考慮した上で、両信号を分離することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の生体光計測装置においては、脳由来の信号と皮膚由来の信号を分離するために、複数のSD距離による計測を実現するよう、かつ、各受光器が受光する光が灰白質および頭皮をともに伝播するよう、各々の送光器および受光器が配置される。計測時には、信号検出の際に複数の光源からの信号が互いに干渉しないよう、かつ、各々の受光器が適正な強度レベルの光を受光するよう、必要に応じて各光源パワーのONOFFまたは強弱、あるいは検出器のONOFFまたはゲイン強弱等を切り換えて計測を実施する。さらに解析時には、各計測点におけるデータを使用して独立成分分析ICA等の信号分離手法を実施し、得られた1つまたは複数の分離成分の、各計測点における重み値のSD距離依存性を用いて、各々の分離成分が脳由来の信号成分か皮膚由来の信号成分かを判定し、使用する1つあるいは複数の分離成分のみを用いて、各々のSD距離における計測信号を再構成することを特徴とする。以下に、本発明の構成を記載する。本発明の生体光計測装置は、被検体に光を照射するための1つまたは複数の光照射手段と、前記1つまたは複数の光照射手段から前記被検体上の照射点に照射され、被検体内を伝播してきた光を前記被検体上の検出点において検出するための1つまたは複数の光検出手段と、前記1つまたは複数の光照射手段および前記1つまたは複数の光検出手段を制御するための制御部と、前記1つまたは複数の光検出手段で得られる信号を解析するための解析部と、前記解析部での解析結果を表示するための表示部とを有し、前記光照射手段と前記光検出手段の各々は、前記被検体上における、前記照射点と前記検出点間の距離として定義されるSD距離が少なくとも2種以上となるように前記被検体上に配置され、前記解析部は、前記光照射手段と前記光検出手段との組み合わせにより計測された複数の計測データから信号分離手法を用いて1つまたは複数の分離成分を抽出し、各々の前記分離成分のSD距離依存性を基準として、前記分離成分を選択し、前記選択した分離成分を用いて計測データを再構成することを特徴とするものである。本発明の生体光計測装置において、前記SD距離依存性は、前記1つまたは複数の分離成分の、振幅値、振幅値標準偏差、各々の計測点における重み値、の少なくとも1つによって決まる関数値を、前記SD距離もしくは灰白質における部分光路長に対してプロットし回帰分析を実施したときの、回帰曲線のモデル式のパラメータでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記解析部は、前記パラメータを用いて、前記被検体の浅部および深部に共通に含まれる成分における、深部または浅部の寄与率を算出し、前記寄与率に比例した重みを用いて、深部成分および浅部成分を再構成するものでよい。本発明の生体光計測装置において、前記1つまたは複数の光検出手段は、前記被検体上において、当該光検出手段から半径60mm以内に位置する前記複数の光照射手段からの信号のうち、前記SD距離の異なる少なくとも2つの光照射手段からの信号を検出するよう配置されるものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記1つまたは複数の光検出手段は、少なくとも2種の前記複数の光照射手段からの信号を、異なるタイミングで検出するものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記1つまたは複数の光検出手段は、前記1つまたは複数の光照射手段から照射され前記被験体の灰白質を伝播した光を検出するように配置されるものでよい。本発明の生体光計測装置において、前記関数値は、gw、u、σ=w×u^2σ^2^0.5、もしくはgw=wただしwは前記重み値、uは前記分離成分の振幅平均値、σは前記分離成分の振幅値標準偏差でよい。本発明の生体光計測装置において、前記制御部は、前記SD距離もしくは前記光検出手段で検出される光のパワーに依存して、前記光照射手段から照射される光のパワーを制御するものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記制御部は、前記光照射手段あるいは前記光検出手段の、使用および不使用を時間に応じて切り替えるものでよい。本発明の生体光計測装置において、前記表示部は、前記分離成分を、浅部信号、深部信号、浅部深部共通に含まれる信号を分けて、または、前記複数のSD距離における信号を分けて、または、前記被験体の前頭部側頭部頭頂部後頭部の少なくとも1つを含む計測部位における信号を分けて、または、記憶課題運動性課題言語性課題視覚課題の少なくとも1つを含む課題中の応答信号に分けて表示するものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記光照射手段および前記光検出手段を保持するための保持部を有し、前記保持部は、前記計測点を増加させるために、補助光検出手段を追加的に、もしくは着脱可能に保持し、前記補助光検出手段は、前記複数の光検出手段の少なくとも1つと同期したタイミングで光を検出するものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、前記制御部における制御方法、または前記解析部における解析方法を手動入力するための入力手段を有するものでよい。また、本発明の生体光計測装置において、各々の前記複数の光照射手段、および各々の前記複数の光検出手段は、少なくとも2つの計測点における前記SD距離が10mm程度よりも大きくなるよう配置されるものでよい。本発明の生体光計測装置において、前記被検体の浅部の生体信号、深部の生体信号、全身性の生体信号、装置ノイズ、体動によるノイズ、の少なくとも1つを含む成分を分離、抽出するものでよい。本発明の生体光計測方法は、被検体に光を照射するための1つまたは複数の光照射手段と、前記1つまたは複数の光照射手段から前記被検体上の照射点に照射され、被検体内を伝播してきた光を前記被検体上の検出点において検出するための1つまたは複数の光検出手段と、前記1つまたは複数の光照射手段および前記1つまたは複数の光検出手段を制御するための制御部と、前記1つまたは複数の光検出手段で得られる信号を解析するための解析部とを有する生体光計測装置を用いた生体光計測方法であって、前記光照射手段と前記光検出手段の各々を、前記被検体上における、前記照射点と前記検出点間の距離として定義されるSD距離が少なくとも2種以上となるように前記被検体上に配置するステップと、前記光照射手段と前記光検出手段との組み合わせにより計測された複数の計測データから信号分離手法を用いて1つまたは複数の分離成分を抽出するステップと、前記分離成分のSD距離依存性を基準として、前記分離成分を選択し、前記選択した分離成分を用いて計測データを再構成するステップとを備えたことを特徴とするものである。標準的なヒト頭部構造において、頭皮皮膚の部分平均光路長はSD距離に対して変化が小さいことに対し、灰白質脳の部分平均光路長は、SD距離が約10mm以上40mm以下の範囲でほぼ線形的に増加する。このようにヒト頭部構造においては生来的に各層部分平均光路長がSD距離依存性を有する。また、ModifiedBeerLambert則に基づいて解析されたNIRS信号の振幅は、血行動態変動領域の部分光路長に比例する。これらの理由から、計測データから信号分離手法により得られた各々の分離成分の重み値振幅値に対する寄与に相当のSD距離依存性から、各々の分離信号を脳由来もしくは皮膚由来信号に分離することが可能となる。各層部分平均光路長のSD距離依存性は、頭部構造および光学特性のみに依存し、どの被検者においてもほぼ同傾向であると言えるため、光路長に個人差があった場合にも、各分離成分を脳由来もしくは皮膚由来成分として選択する時の閾値を調整することで、脳由来、皮膚由来信号の分離は可能である。本発明によれば、個人差を考慮した上で、脳由来信号および皮膚由来信号を精度良く分離でき、脳由来信号もしくは皮膚由来信号の抽出、あるいは脳由来および皮膚由来信号の重ね合わせ信号の抽出等、目的に応じた組織血液量変動の計測を行うことが可能となる。また、それを実現するための装置構成において、マルチSD方式のプローブ配置による、計測点間の干渉を避けた効率的な信号取得が実現できる。以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。図1に、本発明における装置構成の一例を示す。光を生体に入射し、生体内を散乱吸収され伝播して出てきた光を検出できる生体光計測装置において、装置本体20に含まれる1つまたは複数の光源101から照射される光30を、導波路40を介して、被検者10に入射させる。光30は、照射点12から被検者10内に入射し、被検者10内を透過、伝播した後は、照射点12とは離れた位置にある検出点13から導波路40を介して、1つまたは複数の光検出器102で検出される。SD距離は、前述のように照射点12と検出点13間の距離で定義される。ここで、1つまたは複数の光源101は半導体レーザLDや発光ダイオードLED等であり、1つまたは複数の光検出器はアバランシェフォトダイオードAPDやフォトダイオードPD、光電子増倍管PMT等であれば良い。また、導波路40は光ファイバ、ガラス、ライトガイド等であれば良い。光源101は、光源駆動装置103により駆動され、1つまたは複数の光検出器102のゲインは制御解析部106により制御される。制御解析部106は、光源駆動装置103の制御も行い、入力部107からの条件等の入力を受ける。光検出器102で光電変換した電気信号は、増幅器104で増幅され、アナログ-デジタル変換器105でアナログ-デジタル変換され、制御解析部106へ送られ、処理される。制御解析部106では、光検出器102で検出された信号に基づき解析を実行する。具体的には、アナログ-デジタル変換器105で変換して得られたデジタル信号を受け当該デジタル信号をもとに、例えば非特許文献1に記載されている方法に基づいて、検出光量変化もしくは吸光度変化から、酸素化、脱酸素化ヘモグロビン濃度長変化oxyHb、deoxyHbを算出する。ここで、濃度長変化とは濃度と光路長の積の変化量である。ここでは、制御解析部106は光源101の駆動、光検出器102のゲイン制御、アナログ-デジタル変換器105からの信号処理を全て行うことを想定して記述したが、それぞれ別個の制御部を有し、さらにそれらを統合する手段を有することでも同機能を実現できる。また、計測データおよびヘモグロビン濃度長変化算出結果は、記憶部108に保存され、解析結果および/または保存データに基づいて表示部109で計測結果を表示することが可能である。送光器50、受光器60は、図1に記載していないが、送光器50は、例えば光源101側の導波路40を含み、被検者10に接触あるいは接触に近い状態で設置され、受光器60は、例えば光検出器102側の導波路40を含み、被検者10に接触あるいは接触に近い状態で設置される。このとき、被検者10上においては、各受光器が受光する光が、灰白質、頭皮をともに伝播するよう、各々の送光器50、受光器60が配置される。これは、以下で述べる解析方法において、各受光信号に含まれる脳由来信号がSD距離に応じて近似的に、線形的に増加することを仮定するため、そのときに傾きを計算するときに、脳由来信号が含まれることが必要となるためである。SD距離が非常に短く、灰白質の平均光路長が小さい場合には、脳由来信号成分のSDに対する傾きを精度良く求めることができなくなる。次に、計測データおよびヘモグロビン濃度長変化算出結果を用いた脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出方法について説明する。本手法は、独立成分分析ICAIndependentComponentAnalysisを用いて、計測で得られるNIRS信号から複数の独立成分を抽出し、それらを脳由来成分もしくは皮膚由来成分へ分類する方法である。独立成分分析は、信号分離手法の一つであり、先験情報無しに、線形混合された信号を分離することができる解析手法である。信号源が複数あり、多点計測されたデータの解析に有効とされる。以下では、NIRS計測で得られるヘモグロビン濃度長変化の2成分のうち、振幅の大きなoxyHbのみに独立成分分析を適用し、その結果から、脳由来信号と脳以外由来信号を分離する手法について述べるが、deoxyHbもしくは総ヘモグロビン濃度長変化oxyHbdeoxyHbを用いても良い。図2に、マルチSD方式の計測断面図の例を示す。送光器50から照射される光30は、頭皮上から入射され、組織内において四方八方に伝播する。受光器60を図2に示すようにSD距離15mmと30mmに配置した場合には、SD距離15mmの受光器60で受光する光30は、SD距離30mmの受光器60で受光する光30に比べて、平均的に浅い部分を透過する。図3は、典型的な頭部モデルにおけるSD距離と光子透過率との関係を、モンテカルロシミュレーションにより計算した結果である。SD距離15mmの場合と30mmの場合では、図3に示すように、光子透過率が2桁ほど異なる。この違いは、組織中の平均光路長が異なることが原因である。ここでは、SD距離により、頭部各層における部分平均光路長が変化する。図4は、モンテカルロシミュレーションにより求めた、SD距離と、頭皮および灰白質の部分平均光路長との関係を示す図で、aは頭皮の、bは灰白質の関係を示す。横軸はSD距離mm、縦軸は頭皮および灰白質光路長mmである。頭皮の部分光路長にはSD距離依存性は見られないが、灰白質には線形的なSD距離依存性が見られる。頭皮の部分平均光路長がばらついているのは、シミュレーションの計算光子数が少なく、結果が収束していないためである。NIRS信号強度は血流変化が生じる部位の部分光路長に比例する非特許文献1参照ので当該部分光路において一様な血流変化を仮定、図4より、SD距離が大きくなると、NIRS計測信号における脳由来成分は大きくなるが、皮膚由来成分は変化しないことが予想される。本発明では、このSD距離に対する信号強度の変化量、すなわち、勾配傾きに着目する。図4より、灰白質の部分光路長をLgraymm、SD距離をSDmmと置くと、両者の関係は、数1のように表される。ここで、灰白質の部分光路長Lgraymmが時間的に変化せず、さらにNIRS計測信号の一般的な振幅ΔCLヘモグロビン濃度と光路長の積の変化量を01mMmmmmoll×mmと便宜的に仮定し数2、LLgray1597mmを代入すると、数3のようにΔCが求められる。よって、数1の両辺にΔCを乗じて、数4を得る。ここで、i番目の独立成分の振幅値を時間の関数としてUi、SD距離がsmmにおけるi番目の独立成分の重み値を独立成分の数がnのときWと置くと、各SD距離における各時刻のNIRS信号ΔCLは数5のように、独立成分の線形結合で表される。ここで、独立成分の二乗平均平方根RootMeanSquareUrmsは、独立成分の時間平均Umean、標準偏差Ustdを用いて、数6のように表される。数5の関係と、複数のSD距離で同時に計測したデータには光路長に比例した寄与分が載ることから、独立成分の重み値と二乗平均平方根の積の絶対値の勾配ddmMmmmmは、数4から導出されるNIRS信号振幅のSD距離に対する勾配dd00052mMmmmmと理想的には一致すると考えられるため、数7を得る。数7は典型的な頭部モデルを仮定し、さらに、前述のようにNIRS計測信号の振幅値を便宜的にΔCL01mMmmと仮定した場合である。ここでは、独立成分の重み値と二乗平均平方根の積の絶対値の勾配ddmMmmmmを用いて、脳特に灰白質由来の信号と皮膚頭皮由来の信号を分離するために、ddmMmmmmに閾値を定め、閾値未満の独立成分は脳由来の成分ではないと仮定した。そのような成分は、皮膚由来の成分、またはノイズの成分であると考えられる。勾配は、最小二乗法により回帰直線を求めることにより算出できる。以上のようにICAで独立成分を分離した後に、閾値以上、および閾値未満の独立成分を用いて再構成した結果が、それぞれ脳由来信号、皮膚由来信号となる。閾値は、例えば、ここで求めた勾配の半分の値とする方法が考えられる。ただし、原理的には、被検者毎に頭部光路長が異なり、さらにタスク毎に信号振幅が異なるため、被検者毎タスク毎に閾値を最適化することが望ましい。ここでは1次関数への回帰について述べたが、図4のSD距離に対する灰白質の部分平均光路長が、頭部構造に依存して1次関数とならない場合には、より一般的な多項式回帰、あるいは、指数関数もしくは対数関数もしくは双曲線関数、もしくはその他の任意の関数へ回帰する方法を用いてもよい。図5は、使用するSD距離が15mm1点、30mm2点の2種類で、信号から抽出された独立成分が2種類の場合、SD距離に対する各独立成分の重み値をプロットしたものである。横軸がSD距離、縦軸が独立成分の重み値である。各独立成分において最小二乗法で求めた直線と、勾配の閾値に相当する直線を同時に示した。図5の場合、成分1の勾配は閾値以上であるため脳由来成分と判断され、成分2の勾配は閾値未満であるため皮膚由来成分と判断される。この手法においては、各独立成分の重み値のSD距離に対する勾配を利用することから、灰白質の部分平均光路長が0以上となるよう、SD距離10mm程度以上の計測データが必要となる。ここで10mm程度とは、7mm以上13mm未満のことを言う。図5では、関数値として各独立成分の重み値を用いたが、振幅値または振幅値の標準偏差でもよい。また、ここでは閾値として独立成分の重み値と二乗平均平方根の積の絶対値を用いて、勾配を算出する方法について説明したが、独立成分が適切に正規化されている等の場合、独立成分の重み値のみを用いて勾配を算出しても良い。つまり、重み値、振幅平均値、振幅値標準偏差のいずれかによって決まる関数gを、gw、u、σ=w×u^2σ^2^0.5、もしくはgw=wただしwは重み値、uは分離成分の振幅平均値、σは分離成分の振幅値標準偏差と置いた場合の、関数gのSD距離に対する勾配を閾値として用いれば良い。尚、ここで用いた用語脳由来成分、皮膚由来成分は便宜上の呼称であり、前記手法でSD距離に対する重み値の勾配により形式的に分離された独立成分、および分離された複数の独立成分より再構成されたNIRS信号である。よって、例えば、脳由来成分に、脳を含む深部組織の生体信号以外にも、頭骨中の血管内の血液の変動成分が含まれる可能性も考えられる。また、皮膚由来成分には、浅部組織の生体信号以外にも、非脳由来成分、つまり、全身性の生体信号、あるいは装置ノイズ、あるいは体動によるノイズ等を含む可能性がある。ここでは信号分離手法として独立成分分析の場合について説明したが、主成分分析、因子分析、重回帰分析、クラスター分析等の信号分離手法を用いた場合でも本発明の手法を実施可能である。次に、実際のプローブ配置での計測において以上の手法を適用した場合について説明する。図6に、ヒト頭部に対するプローブ配置例を示す。本プローブは、前額部、側頭部、頭頂部、後頭部、を含めた全頭に設置可能である。図7に、従来技術例えば、非特許文献1参照における格子状プローブ配置aおよび計測点配置bを示す。この配置においては、通常送光器50と受光器60の間隔が約30mmで、その略中点を計測点11aとする。□、■、●はそれぞれ、送光器、受光器、計測点を表す。この配置では、全計測点11aにおいてSD距離が30mmとなる。SD距離60mmでの組み合わせでの計測も可能であるが、信号対雑音比SNRが小さくなり、現実的ではない。図8に、2倍密度プローブ配置aと計測点配置bを示す。プローブ配置に関しては特許文献9あるいは非特許文献6に開示されている。この配置は、図7の格子状プローブ配置をx軸上で15mmずらして重ねた配置となっている。□、■、●、△はそれぞれ、送光器50、受光器60、SD距離30mmの計測点11a、SD距離15mmの計測点11cを表す。ここで、皮膚由来信号の抽出のために、複数のSD距離の計測点における計測信号を使用する。この信号は成分分離した後に、使用する成分の選択に用いる。同じSD距離の計測信号のみを用いて補間によりマッピングした場合、例えばSD距離が15-20mm程度であれば、皮膚を含む浅い部分由来信号の寄与の大きいマップが得られる。ここで、SD距離によっては、同じSD距離におけるデータのみでイメージングしようとすると、計測点数が少ないために分解能が低くなる場合がある。図8の例ではSD距離15mmの計測点はSD距離30mmの計測点に比べて計測点数が少なく、従って分布密度が小さい。このように分布密度の小さいSD距離の計測データでも、SD距離30mmの計測点のデータから分離しようとする信号脳由来信号、皮膚由来信号等を抽出するためには効果がある。よって計測点数が少なくても有効な計測データになり得る。以上のように2種類のSD距離において計測を行うために、光源の点灯順を切り替える方法を以下に説明する。全光源を同時点灯させると、各検出器ではSD距離15mmの信号と30mmの信号を同時に受光することになってしまい、その受光強度が2桁ほど異なる図3ために、SD距離15mmの受光に伴う光電流ショットノイズの影響でSD距離30mmの信号のSNR低下が懸念される。よって、各光源の照射パワーが一定の場合には、SD距離15mmと30mmでは別々のタイミングで検出するのが望ましい。光源の点灯順を切り替える第一の方法として、図9に、プローブ配置と光源の点灯順の例1を示す。図9aは、図8のプローブ配置の上側半分を示したものである。□、■はそれぞれ送光器50、受光器60である。丸付き数字の1、2は光源の点灯順である。各プローブの上に記載された記号は、面A面B面、光源検出器SSourceDDetector、プローブ番号を示す。例えばAS1はA面の光源1番であることを示す。このプローブ配置は図7の従来の格子上プローブ配置を2つ重ね合わせたものであり、それぞれA面、B面と呼ぶことにすると、図9aで示した点灯順では、A面、B面の光源が交互に点灯することになる。図9bに、計測点配置と計測順を示す。丸はSD距離30mmでの計測点、三角はSD距離15mmでの計測点、計測点の上または下に記載した記号は、対応する光源番号と検出器番号を示している。図10には、光源の点灯順、および検出器による計測順の例1を示す。ここでは、A面の光源1AS1、光源2AS2、B面の光源1BS1、光源2BS2、A面の検出器1AD1、検出器2AD2、B面の検出器1BD1、検出器2BD2のみを示した。検出器は常にON状態であり、光源はA面、B面を交互に切り替える。この点灯順を採用することにより、A面、B面において、同じ強度変調周波数、またはロックイン周波数を使用することができ、必要な周波数の種類を半分にできる。よって、各光源間で強度変調周波数のバンド幅の重ならないような設計がより容易となる。光源の点灯順を切り替える第二の方法として、図11にプローブ配置と光源の点灯順の例2を示す。記号は図9と同様である。この点灯順では、各光源においてSD距離15mmの計測時とSD距離30mmの計測時では別々のタイミングとなるため、SD距離に応じた光量の調整により、検出器を飽和させずに容易にゲイン調整できる。図12には、光源の点灯順、および検出器による計測順の例2を示す。記号は図10と同様である。光源は常にON状態となるが、各光源で、SD距離15mmのタイミングではパワーを小さく、SD距離30mmのタイミングではパワーを大きく設定している。検出器は、使用時は同時にSD距離15mmの信号と30mmの信号を受光することになるが、不使用タイミングもあり、その間はOFFにすることができる。このように検出器の不使用時にOFFとできることで、検出器の消費電力を低減することが可能となる。光源の点灯順を切り替える第三の方法として、図13にプローブ配置と光源の点灯順の例3を示す。記号は図9と同様である。この点灯順では、A面、B面におけるSD距離30mmでの計測のタイミングは異なり、かつ、SD距離15mmを計測するためのタイミングを別途設定している。時間分解能が低下するが、平均パワーが下がることにより、各検出器における光電流によるショットノイズを小さくでき、さらに検出器が飽和しにくくなるという効果がある。図14には、光源の点灯順、および検出器による計測順の例3を示す。記号は図10と同様である。各光源は、A面、B面のいずれかでSD距離30mmの計測用に点灯し、また、SD距離15mmの計測用に点灯するため、3回の点灯タイミングのうち、2回で点灯し、1回はOFFとなる。ただし、AS1は端に位置しておりSD距離15mmを計測する検出器が存在しないため、3回の点灯タイミングのうち、2回がOFFとなっている。以上では、ロックイン検出方式を用いた装置を想定して説明したが、CDMA方式の他、前記各々の点灯タイミングにおいて、各光源を順次点灯させる時分割検出方式等を用いることもできる。時分割検出方式は、同時に点灯する光源が1つだけとなるため、検出時に光源間の干渉を考慮する必要がなく、さらに、被検者10に対する平均照射パワーが下がるため、1光源あたりのピークパワーを大きくすることができるという効果がある。図15から図18に、それぞれ4倍密度プローブ配置A-Dと計測点配置を示す。図15の4倍密度プローブ配置Aに関しては、非特許文献6に開示されている。各図において、□、■、●、×、△、◇は、それぞれ、送光器50、受光器60、SD距離30mmの計測点11a、SD距離237mmの計測点11b、SD距離15mmの計測点11c、SD距離106mmの計測点11dを表す。図15から図18のいずれのプローブ配置でも、SD距離30mmの計測点配置は同様となる。そのとき、SD距離30mmの計測点間距離は106mmとなり、計測点の空間的な分布密度が増加し、空間分解能が高まる。また、使用可能なSD距離の種類も増え、分布密度が増加することから、前記脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出方法の実施において有効となる。尚、図15から図18に示したSD距離以外にも、SD距離45mm等、送光器50と受光器60の組み合わせにおいて作成し得る計測点は存在するため、そのような計測点を含めた計測点配置を採用しても良い。その場合、計測点配置により、光源の点灯順等を適宜設定する必要がある。前記脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出方法の実施時には、各送光器50、受光器60のペアで一意的に定まるSD距離を、本発明の生体光計測装置の記憶部108は保持しており、制御解析部106はその値を解析に用いる必要がある。図19に、2倍密度プローブ配置aと、そのとき有効となる計測点における、使用光源検出器の組bを示す。図19bの○はSD距離30mm、◎はSD距離15mmの計測点であることを示す。空欄のセルは、対応する光源検出器の組み合わせでの計測を行わない、つまり不使用であることを示す。この対応関係を入力部107より入力するか、記憶部108から読み出す。図20にプローブ配置とSD距離の設定画面を示す。この設定画面においては、入力部107に含まれる、キーボード、マウス等から各種設定項目を入力する。プローブ配置選択のコンボボックス110では、プローブ配置を選択する。例えば、縦に4個、横に8個送光受光プローブが並んだ配置4×8、縦に3個、横に10個送光受光プローブが並んだ配置3×10等が例として表示されている。これらの配置においては、計測できる計測点の位置やSD距離があらかじめ決まっているため、SD距離等を入力する必要はない。その他を選択した場合、もしくは4×83×10等のプローブ配置においてもSD距離や使用光源検出器組み合わせを手動設定するために、SD距離設定のラジオボタン111を用いて、以下の選択を行う。手動設定は、使用する光源検出器の組み合わせと、SD距離の両方を手動設定できる設定である。自動設定は、使用する光源検出器の組み合わせと、SD距離の両方を自動設定する設定である。この場合、例えば、SD距離10-40mm程度の計測点全てを計測するように設定される。SD距離30mmのみ自動設定は、全光源検出器の組み合わせのうち、SD距離30mmのみを自動で使用設定とし、残りは手動設定が可能となる。使用SD距離を設定については図21を用いて後述する。使用する光源検出器の組み合わせおよびSD距離を手動設定する場合には、SD距離入力用のセル112に数値を入力することで、設定可能となる。実験者は、設定条件を保存する場合には、OKボタン113を押下し、設定条件を保存しない場合にはキャンセルボタン114を押下する。この例では、SD距離30mmと15mmが表示されているが、制御解析部106が自動で全送光器50および受光器60のSD距離を算出し、セル内に表示しても良い。その場合、図20の設定画面において、使用および不使用ボタンを追加することにより、各計測点に対応するセルの使用不使用設定を画面上で行うことができるようにしても良い。図21は、使用SD距離および有効半径の設定画面を示す。実際に用いるプローブ配置から考えられるSD距離は複数種類あるので、その中より使用SDを選択するための画面である。テキストボックス121には、使用SD距離の種類数を入力する。そして、使用SD距離を入力するテキストボックス122、123には、それぞれ、優先SD距離、とそれ以外のSD距離を入力する。テキストボックス124には、有効半径を入力する。ここで、優先SD距離の計測点は全て計測される。この優先SD距離の計測点において、脳由来皮膚由来信号分離、および再構成を行う。優先SD距離以外の使用SD距離は、優先SD距離の計測点位置からどの距離までを使用するかを、有効半径のテキストボックス124に入力する。さらに、テキストボックス123内のもので、有効半径以内のSD距離の計測点が全て使用される。この方法により、全計測点のSNRを一定の範囲内にし、さらに、優先SD距離の設定により、目的に応じた解析、表示が可能となる。また、使用すべき計測点を漏れなく選択し、使用できるシステムのため、前記脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出方法を精度良く、かつ高い再現性で行うことが可能となる。OKボタン113、キャンセルボタン114は図20と同様に使用する。図22は、光量および検出器ゲインの設定画面を示す。オペレータは、入力部107より光量および検出器ゲインの設定を行う。光量を設定するためのラジオボタン131で、以下の4つの光量設定を行う。全光源で一定では、全光源で一定の光量に設定する。例えば、安全基準等の制約から、時間平均を一定にする場合に使用する。手動設定は各光源の光量を一つ一つ手動で設定することができる設定である。自動設定では、各光源の光量を自動で設定する。この場合、検出器の飽和を避け、かつ光量が事前に定めた閾値以下となるように、もしくは信号対雑音比SNRが最大となるように設定される。ここでの閾値は例えば、安全基準以下である3mW等が設定される。保存値読み出しでは、過去の設定値の保存値を使用する。検出器ゲインを設定するためのラジオボタン132で、以下の4つの検出器ゲイン設定を行う。固定ゲインでは、各検出器に設定するゲインを時間的に一定とする。最も検出光量が大きい照射タイミングで飽和しないように、例えば、検出器の飽和するレベルの半分程度に設定する。適応ゲインでは、光源の各照射タイミングで、最適なゲインを設定する。手動ゲインでは、各光源のゲインを手動で入力し設定する。保存値読み出しでは、過去の設定値の保存値を使用する。これらの設定は、設定ボタン133を押下することで、設定条件を有効とする。設定条件を保存する場合には、OKボタン113を押下し、設定条件を保存しない場合にはキャンセルボタン114を押下する。このように光量および検出器ゲインの設定を変更することで、様々なプローブ配置、SD距離での計測において計測条件を最適化し、各被検者での条件の統一ができ、また、同じ被検者においても再現性を向上させることが可能となる。図23に、検出器ゲイン自動調整画面を示す。図22において設定した検出器ゲイン条件において、固定ゲインもしくは適応ゲイン設定の場合に、検出器ゲインの自動調整を行う。上側にSD距離30mmの計測点における自動ゲイン設定結果139、下側にSD距離15mmの計測点における自動ゲイン設定結果140が示されている。表示法は凡例135に示す通りである。計測位置のセルを黒く塗りつぶした表示とした、検出光量が強いことを示す表示136、計測位置のセルを灰色に塗りつぶし、中に丸○表示をした、検出光量が適正であることを示す表示137、計測位置のセルを白く塗りつぶした表示とした、検出光量が弱いことを示す表示138を用いた。検出光量の結果は、プローブの装着状態に大きく依存するため、一部の計測点で検出光量が小さくなったときにはプローブを装着し直すことで、改善が可能となる。その場合には、プローブ装着状態を変更した後に、ゲイン調整の再試行ボタン134を押下して、再度検出器ゲインを調整することが可能となる。本実施例に示した脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出方法をより広範囲な計測に応用するために、あらゆるプローブ配置に対して適用できることが望ましい。そのために、各計測点に関する様々な情報をデータベースに格納しておき、解析時にそれを用いることで効率的に脳由来、皮膚由来信号の分離および抽出を行うことが有効である。図24に、各計測点情報のデータ構造を示す。計測点情報領域161には、計測点番号154、光源検出器ID155、光源検出器座標156、SD距離157、計測点座標158、計測データ159、の6種類の情報が格納される。計測データ159は、計測部160から送られ、保存されたデータである。実験のオペレータは、設定入力部151より、使用する送光器-受光器のペア、送光器受光器の配置、被検者に対する位置基準、計測点の番号を入力する。ここで、位置基準とは、例えば脳波電極の配置に用いられる国際1020法を基準とする。その入力情報を元に、計測点情報領域161内の計測点番号154、光源検出器ID155にそれぞれ該当するデータが入力される。また、光源検出器座標156、SD距離157、計測点座標158が演算部152で演算され、データとして格納される。また、その演算時には、被検者形状データ153を読み込み、使用する。この被検者形状データ153とは、例えば核磁気共鳴画像MRI、X線CTによる頭部形状データ、もしくは磁気を用いた3次元位置計測システム等で計測した各被検者の頭部形状データである。本実施例における計測の流れを説明する。図25に、本実施例における計測フローチャートを示す。最初に、オペレータは被検者データMRI画像等の構造データを入力するS101。そして、オペレータは、プローブ配置を入力するS102。演算部152は、構造データに基づき、モンテカルロシミュレーションを実施する、もしくはモンテカルロシミュレーション結果を呼び出し、各計測点、各SD距離における平均光路長を求めるS103。演算部152は、各計測点、各SD距離における平均光路長に基づき評価関数たとえば、SD距離に対する重み値の勾配の閾値を算出するS104。次に、オペレータは、被検者にプローブを装着しS105、検出器ゲイン光源のパワーを調整しS106、計測を実施するS107。次に、演算部152は、皮膚血流分離アルゴリズムを適用するかどうかの判断S108を行い、適用する場合には、皮膚血流分離処理S109の後、解析データの表示保存S110を行う。適用しない場合には、皮膚血流分離処理S109を行わず、解析データの表示保存S110を行う。このように、構造データから算出、推定される、各被検者に最適な閾値を用いることで、皮膚血流分離アルゴリズムの精度を向上させることができる。また、構造データが無い場合でも、閾値の経験値もしくは標準的なヒト頭部構造データから算出される閾値を全被検者について同じ値を用いるという方法が考えられる。その場合、閾値は、例えば0001500055mMmmmmから選択する。SD距離に対する重み値勾配の閾値を被検者毎に最適化する方法としては、各被検者の頭部構造データを元に、モンテカルロシミュレーションもしくは光拡散方程式による数値解析に基づいて光路長を算出し、その結果と矛盾しないように最適な閾値を決定する方法がある。ただし、頭部構造データは、MRIやX線CTの計測データが必要となり、全被検者に対してこのような頭部構造データが利用可能とは限らないため、他の手法が必要である。その場合、0001500055mMmmmm程度に仮に定め、同被検者で複数回、同じタスク中の計測を行い、毎回もしくはできるだけ多くの回で、同じように脳由来、皮膚由来成分に分離される閾値を探索する方法が考えられる。この方法においては、分離結果の再現性の高い閾値を選ぶことで被検者依存のファクタが考慮されるため、固定の閾値を用いるよりもロバストな方法と言える。次に、図26に、皮膚血流分離のフローチャートを示す。最初に、演算部152は、第一のSD距離における各計測データに対し、1つまたは複数の第二のSD距離における計測データを対応させる。または、オペレータは、手動で近傍の第二のSD距離の計測点を選択するS201。次に、演算部152は、独立成分分析等の信号分離手法を用い、1つまたは複数の成分に分離しS202、各分離成分の、各SD距離依存性各SD距離における重み値勾配を、最小二乗法等で決定するS203。そして、演算部152は、あらかじめ定めた評価関数に基づき、分離成分を脳由来信号もしくは皮膚由来信号に分類するS204。最後に、演算部152は、脳由来信号成分のみで、信号を再構成して表示するS205。このフローチャートでは独立成分分析についてのみ述べたが、主成分分析、因子分析、重回帰分析、クラスター分析等を応用した信号分離手法を用いても良い。また、各分離成分のSD距離に対する依存性を算出するときに、モデル式は、直線に限らず、適当な次数の多項式、指数関数、対数関数、双曲線関数等への最小二乗フィッティングを行う方法でも良い。さらに、ここで述べた評価関数には、独立成分の重み値勾配、構造データの仮定から算出可能なモンテカルロシミュレーションによる閾値、フィッティング時の残差二乗和を重み値勾配から減算したもの、等を用いればよい。つまり、残差二乗和が大きいと、その分離成分の信頼度が低いと考えられるため、ノイズもしくは全身性信号成分とみなされ、脳由来成分として分離されないことになり、このような成分を除去することで、より脳由来成分として妥当な分離成分のみを抽出することが可能となる。また、以上述べた評価関数の計算方法以外にも、独立成分の重み値勾配の算出時に、同じSD距離のデータが複数あった場合には、そのSD距離の重み値を用いて標準偏差を算出し、その値の逆数を重み付けして勾配を計算する方法も考えられる。これは、重み値の標準偏差が小さいほど、確からしい値であるという仮定に基づいており、ばらつきの大きい場合は、その値は偶然得られた可能性が高く、この方法では評価関数が低く算出されるため、脳由来成分として分離される確率が低下する。このように、同SD距離においても重み値にばらつきのある成分を脳由来成分から除去できるという効果がある。他の評価関数の計算方法として、優先SD距離の計測点からの距離の逆数を信頼度と見なして重みづけして、各SD距離の計測点のデータを用いて重み値勾配を計算するという方法も考えられる。計測点がずれると、送光器50から照射される光の光路が変化するため、異なる部位を計測してしまっている確率が高まる。よって、優先SD距離の計測点に近いほど、各計測点で共有する光路が増加し、独立成分分析で独立成分を算出するにはより妥当な条件となる。この方法により、皮膚血流等の分布範囲が小さく、計測点の位置により計測波形が異なる場合でも、計測点間距離に応じて重み付けできるため、より精度の高い結果を得られるという効果がある。さらに、最小二乗法により求めた、各独立成分のSD距離依存性を示す回帰直線の、SD距離軸図4下図ではx軸の切片を用いる方法が考えられる。例えば、SD距離軸の切片が大きい独立成分は、SD距離が一定値以上で重み値が増加するため、灰白質等の深い部分の血行動態由来である可能性がある。よって、SD距離軸x軸の切片に閾値を設ける手法が考えられる。ModifiedBeerLambert則によれば、光路長に比例した信号が得られるはずであるから当該部分光路において一様な血流変化を仮定した場合、ある独立成分が灰白質由来の信号であるとき、SD距離依存性を示す回帰直線のx切片が理想的には10mm程度、少なくとも正であることが期待される。前記x切片は、信号振幅に依存しないため、タスク依存性が無く、同一被検者に対しては共通に利用できる閾値となり得る値である。例えば、図4bを根拠として、前記x切片の閾値を10mm程度に設定することが可能である。これにより、被検者10における浅部と深部の各々の組織由来信号を、高精度に分離できるという効果がある。また、上に述べた重み値勾配と合わせて利用することで、さらに高精度化の効果が期待できる。さらに、前記x切片がおよそ10mm以下、特に負の値になるときには、ノイズを含まない理想的な場合には、灰白質より浅い部分の信号を含んでいることになり、それと同時に勾配が大きい場合には、灰白質を含む深部の信号を含んでいることになるため、深部と浅部において共通に含まれる成分であると解釈できる。例えば全身性の血行変動成分は、深部と浅部の両方において共通に含まれている可能性がある。このように、前記x切片および勾配を調べることで、深部のみに含まれる成分か、浅部のみに含まれる成分か、深部と浅部の両方に含まれる成分かを判別することが可能となる。送光器50および受光器60が複数ある場合には、図21で示したように、例えば各々のSD距離30mm優先SD距離の計測点に対し、例えば有効半径225mm以内に位置するSD距離15mmの計測点を用いて独立成分分析を行う。独立成分分析においては、複数の独立成分を抽出するために、複数の計測点におけるデータが原理的に必要となるため、このような使用データの選択が必要になる。このように各々の優先SD距離の計測点に対応して、独立成分分析に使用する計測点を選択するときの流れを以下に説明する。図27は、各々の第一のSD距離の計測点に対応する、第二のSD距離の計測点の選択フローチャートである。最初に、オペレータは、有効半径、計測点の最小最大使用数等の条件を入力するS301。次に、演算部152は、各々の第一のSD距離優先SD距離の計測点について、各々の第二のSD距離の計測点との距離を計算しS302、閾値以下未満でも良いの第二のSD距離の計測点のチャンネル番号を保存するS303。そして、演算部152は、選択された第二のSD距離のチャンネルの数が条件に合うように調整するS304。演算部152は、これらのステップを、全ての第一のSD距離の計測点について、同様に演算するS305。この流れにより、近傍計測点のみを解析に含めることになり、皮膚血流が広域性を有さない場合、つまり限局した皮膚血流分布があった場合でも、頭表上の優先SD距離を有する計測点を中心とした近傍計測点のみを独立成分抽出に用いることで、効果的に皮膚血流成分を分離、除去できる。皮膚血流が広域性を有する場合でも、同様に分離、除去できることは言うまでもない。よって、脳機能以外の、レーザードップラ―血流計もしくは血圧計等の計測信号を基準として皮膚血流を除去する方法よりも、汎用的な手法となる。図28に、SD距離に対する各独立成分の重み値勾配の閾値決定のフローチャートを示す。最初に、オペレータによる入力、シミュレーション結果読み込み等により、演算部152は、各SD距離に対して、灰白質の部分光路長をプロットするS401。次に、演算部152は、最小二乗法を用いて回帰直線を求めることにより、勾配傾きamMmmmmを求めS402、勾配amMmmmmから一意的に定まる量、例えば、a2mMmmmmを、独立成分選択の閾値とするS403。ここでは、図4で示した頭皮および灰白質の信号を分離するため、両者の、SD距離に対する勾配の平均を閾値と定めた。尚、閾値はa2に限らず、他の決め方でも良い。この方法により、各被検者の頭部構造に依存した最適な閾値を用いることができ、脳由来成分、皮膚由来成分の分離を高精度に実現できる。尚、優先SD距離の計測点の近くに、短いSD距離の計測点が都合よく有効半径内に存在する場合は良いが、プローブ配置によっては存在しないことも考えられる。これは、各SD距離の計測点の分布密度にばらつきが生じるためである。その場合には、近傍に短SD距離の計測点が存在しない、優先SD距離の計測点のみ有効半径を広げ、最近傍の短SD距離の計測点のデータを用いるという例外的な処理が必要となる。次に、本発明を用いた実際の計測例について説明する。本発明の基本原理確認のため、送光器50が1個、受光器60が6個のプローブを用いて、言語性ワーキングメモリ課題実施時のヒト左前額部を計測した。図29に、送光器1個、受光器6個のマルチSDプローブ配置を示す。各受光器60は、8mm間隔で直線上に配置された。言語性ワーキングメモリ課題では、被検者がターゲット画面で15秒間呈示される2個または4個のひらがなを覚え、7秒間のディレイ期間の後に呈示されるプローブ画面内のカタカナ1文字と同音のひらがなが、覚えた画面にあったかをできるだけ早く判断し、あった場合は○ボタン、無かった場合は×ボタンを押す。ボタンはゲームパッドのものを使用した。プローブ画面はボタン押下により消えるが、ボタンを押さない場合も最大2秒間で消えるようにした。プローブ画面の呈示後は16-21秒間のレスト期間を設けた。ターゲット画面後のディレイ期間とプローブ画面後のレスト期間には画面に固視点が呈示され、被検者は固視点を注視した。ターゲット画面呈示直前の1秒間と、プローブ画面の呈示開始から14秒後から15秒後までの1秒間を各ブロックにおけるベースライン計算に用いた。このシーケンスを16回繰り返した計16トライアル。図30に、言語性ワーキングメモリ課題実施時の、各SD距離における計測データを示す。上から、SD距離が8、16、24、32、40、48mmのデータである。図中の点線の縦線は課題の開始終了時刻を示すマークであるt1sが開始時刻。太線波形は酸素化ヘモグロビン濃度長変化oxyHbの、細線波形は脱酸素化ヘモグロビン濃度長変化deoxyHbの時間変化波形である。SD距離に応じて得られる波形はかなり異なっているため、頭部の浅い領域、深い領域では異なる血行動態変動が生じていると考えられる。二つの山ピークが見られているが、第一の山はSD距離が増加するに従い、大きくなっているが、第二の山はSD距離に関わらずほぼ同じ振幅である。第一の山、第二の山は独立成分であり、重み値と二乗平均平方根の積のSD距離に対する勾配は第一の山が大きく、第二の山が小さいことが容易に推察される。図31に、抽出された独立成分162と、重み値勾配163と、トライアル間相関係数平均164を示す。ここでは、SD距離8mmのデータは、独立成分抽出には用いたが、重み値勾配計算には用いていない。図4に示したように、SD距離10mm以下では、灰白質における部分平均光路長はほぼ0mmであるため、勾配計算に用いても、精度悪化に結びつくと考えられるためである。この結果では、計4個の独立成分が抽出され、それぞれの成分のSD距離に対する成分重み値勾配は、図31中段の図に示した通りである。成分2の勾配が大きくなっている。また、図31下図には、各独立成分の計16トライアル間の全組み合わせの相関係数平均値を示した。これは、各独立成分のタスク同期性の強さを示していると言える。この表示方法により、成分重み値勾配と、トライアル間相関との関連性を調べることが可能となり、脳由来成分および皮膚血流のタスク依存性を調べるのに有効である。本発明の方法を適用し、脳由来、皮膚由来成分に分離した後の、結果表示例を図32に示す。ここでは独立成分の閾値を00021mMmmmmとしたときの結果を示した。元データ171においてはSD距離32mmにおいて計測したoxyHb、deoxyHbをともに示したが、脳由来データ172および皮膚由来データ173はoxyHbのみを再構成した結果である。本実験解析においては、独立成分の分離のためにoxyHbのみを用いたためである。ここで脳由来データとして再構成されたデータは、図31における成分2のみを用いて再構成した結果である。成分2の波形とは正負が逆転しているが、これは再構成時に、かけ合わされた係数が負であるためである。元データ、脳由来、皮膚由来データ表示方法選択のチェックボックス174では、表示するデータを選択し、目的に合わせた表示方法を実現できる。また、図32には描いていないが、表示するデータのSD距離を選択可能としても良い。このように、SD距離が大きいほど振幅の大きくなる成分が脳由来成分として分離され、残りの成分が皮膚由来データとして分離されている。このように元データ171、脳由来データ172、皮膚由来データ173を同時に、縦軸を同スケールとして表示することで、元データに含まれる脳由来、皮膚由来データの状況、および寄与の大きさがわかりやすくなるという効果があり、タスクにより誘発される脳、および皮膚血流の特徴を捉えるのに役立つ。次に、複数の送光器50、受光器60を2次元に配置して、脳由来データおよび皮膚由来データをイメージング計測した場合の表示例を、図33に示す。これは、全頭計測型の光脳機能計測装置による計測結果の表示例である。前頭部、頭頂部、左右側頭部、後頭部の各々の、酸素化ヘモグロビン濃度長変化oxyHbマップ301が表示されている。振幅値は、グレースケールバー302に示される濃淡で表される。時間軸は時間表示のスクロールバー303で調整可能である。また、脳由来信号、皮膚由来信号、SD距離30mmの通常表示とするかどうかを、ラジオボタン304で選択可能である。また、図34に、SD距離別の2次元データ表示例を示す。上図がSD距離30mmの場合の元データ通常表示、下図がSD距離15mmの場合の元データ通常表示である。ラジオボタン304で、表示方法を選択可能である。このように、SD距離別に2次元計測データを表示することで、脳由来信号および皮膚由来信号の、SD距離別の含有状況を一目で確認することが可能となる。また、図32から図34において示した表示方法において、元データ、脳由来データ、皮膚由来データ以外にも、x切片等の判別基準により深部と浅部の両方に含まれる共通成分と判断された成分を同時表示しても良い。ここで、前記x切片を用いた脳由来および皮膚由来データの分類の他の手法について述べる。図35は、頭皮および灰白質の部分光路長のモデルである。横軸がSD距離mm、縦軸が部分光路長mmを表す。このとき、頭皮光路長を定数値、灰白質をx切片が正の直線と仮定すると、数8および数9のようにモデル化できる。ここで、脳由来信号および皮膚由来成分の両方をある割合で含む、共通成分の、光路長影響を除いた、脳灰白質におけるHb濃度変化量寄与率をt0t1脳寄与率と呼ぶ、頭皮皮膚における濃度変化量寄与率を1tと置くと、tにより重み付けした両者の光路長和は、数10のように表される。このとき、当該共通成分の、各計測点における成分寄与値は光路長に比例するので、SD距離に対して成分寄与値をプロットしたものは例えば図36のようになるSD距離15mm、30mmのデータを用いた場合。図36におけるx切片Xsは、数10の左辺を0と置いたときのxであるから、Xsは数11のように表される。さらに、数11を変形し、tについて解くと、数12が得られる。ここでは標準的なヒト頭部モデルを仮定したモンテカルロシミュレーション結果図4より、a、Xs、cはそれぞれ、0833、1083、324と置いた。よって、実際の計測データから各独立成分のSD距離-成分寄与値分布を求め、そこで最小二乗法による線形回帰により求められるx切片Xsを数12に代入することにより、当該共通成分の脳における濃度変化量寄与率tが求められる。tおよび1tで重み付けして、共通成分を脳由来および皮膚由来成分に再構成することが可能となる。図37に、SD距離15mmおよび30mmの計測点を用いた場合の、各独立成分のSD距離-成分寄与値分布の回帰直線のx切片を用いた、成分分離方法の一例に関するフローチャートを示す。演算部152は、複数のSD距離における計測信号を用いて独立成分分析を実施後、各独立成分について、SD距離x軸-重み値y軸分布における回帰直線を求め、x切片Xsmmおよび勾配amMmmmmを算出するS501。次に、演算部152は、x切片Xsが閾値TH1たとえば、TH115mm以上であるかどうかの判断S502を行う。SD距離15mmと30mmを用いているため、Xs≧15の場合は、SD距離15mmと30mmで重み値の符号が異なるか、もしくは15mmのときの方が、30mmのときよりも重み値の絶対値が大きいときである。前者か後者であるかは、勾配aが閾値TH2たとえば、TH20003mMmmmm以上であるかどうかの判断S503で判別可能であり、ここでNoの場合は、後者の場合で、皮膚由来成分とみなしS505、Yesの場合は前者の場合で脳由来成分とみなすS506。前者の場合は、SD距離15mmと30mmで重み値の符号は異なるが、勾配が大きいことから、SD距離15mmの重み値の絶対値は30mmのそれに比べて小さく、アーチファクト等であると判断している。また、ステップ502でNoの場合には、演算部152は、x切片Xsが閾値TH3たとえば、TH31083mm以上であるかどうかの判断S504を行い、Yesの場合は、脳由来成分とみなしS506、Noの場合は脳および皮膚に共通に含まれる共通成分とみなすS507。TH3は頭部構造に基づいたモンテカルロシミュレーション等により求めることができる。共通成分については、演算部152は、前記数12を用いて、脳寄与率tを求めるS508。以上の計算を全独立成分について行った後、脳由来成分、皮膚由来成分の各々において信号を再構成すれば良い。ここでは、x切片Xsと勾配aの両方を用いる方法について説明したが、どちらか一方のみで行っても良い。尚、TH1、TH2、TH3は用いるSD距離、頭部構造、および計測条件により最適化することが望ましい。このフローによる解析により、脳および皮膚由来寄与率の異なる複数の成分を、それらの寄与率に応じて重み付けして再構成に用いることができ、どちらか一方に分類することによる解析の誤りを防ぐことができ、より高精度な脳由来および皮膚由来成分を算出できる。また、脳および皮膚由来信号の相関が高い場合でも、寄与率を考慮した上で再構成が可能となる。本実施例により、NIRS信号における脳由来、皮膚由来信号の分離、および結果の表示が可能となり、より精度の高い各種脳機能計測の実施および解析を行うことが可能となる。実施例1においては、プローブ配置に依存して、各SD距離の計測点の分布密度にばらつきが生じることがあった。実施例1で述べたプローブ配置に、受光器60のみを追加して、時間分解能を低下させずに、容易に計測点を増やすことが可能である。図38に、2倍密度プローブ配置図8に受光器60のみを追加したプローブ配置aと計測点配置bを示す。各々の送光器50に対し、SD距離15mmの位置に受光器が追加されている。そのとき、SD距離15mmの計測点は、プローブ配置の上下の境界上の送光器50についての計測点を除けば、送光器50の数の2倍だけ増加した。追加した受光器60は、他の複数の受光器60のうちの少なくとも1つと同期して受光することにより、装置の時間分解能および他の計測点の信号対雑音比を低下させることなく、計測点を増加させることができ、より高精度に、脳由来、皮膚由来信号の分離を行うことが可能となる。これらの追加される受光器60は、必要精度に応じて着脱可能な受光器60としても良い。本実施例と同様に送光器50のみを追加する場合を考えると、他の計測点との干渉を防ぐために、点灯のタイミングをずらす、もしくは変調周波数を変える、等の処置が必要となり、さらに、周辺の受光器60が受光してしまうような配置の場合、当該受光器60において光電流によるショットノイズを増加させるという影響があるため、時間分解能および/または他計測点の信号対雑音比を低下させることにつながる。よって、受光器60のみを追加する本実施例の方式が有効である。尚、図38に示した受光器60の配置は一例であり、この配置に限らず、図15から図18等に示したプローブ配置においても、受光器60を追加することで、本実施例を適用可能である。図39に、全頭計測型の光脳機能計測装置90を用いた実験構成図を示す。局所脳血液量は、光脳機能計測装置90において、可視から赤外領域に属する波長の光を被検体頭部に照射し、被検体内部を通過した複数波長の信号の光を同一の光検出器で検出し計測することで得られる。計測期間中に、被検者10に対して、刺激命令提示装置415により、適当な刺激命令を与えることも可能である。刺激命令提示装置415は、計算機412より、制御信号414により制御される。波長の異なる複数の光源402a~402d2種の波長であれば、例えば光源402aと402cは695nm、光源402bと402dは830nmと、複数の光源402a及び402b402c及び402dの光を、駆動信号ライン416a及び416b416c及び416dを通して、それぞれ互いに異なった周波数で強度変調するための変調器または発振器401a及び401b401c及び401dと、強度変調された光をそれぞれ光ファイバ403a及び403b403c及び403dを通して結合する結合器404a404bからの光を、送光用光ファイバ405a405bを介して被検者10の頭皮上に照射する複数の光照射手段と、複数の光照射手段の光照射位置の近くに光照射位置からあらかじめ設定した距離例えば、15mmおよび30mmの位置に先端が位置するように受光用光ファイバ407a、407bのそれぞれに設けられた受光器408a、408bからなる複数の受光手段とが設けられている。受光用光ファイバ407a、407bで、生体通過光を光ファイバに集光し、それぞれ受光器408a、408bで生体通過光が光電変換され、増幅される。ここで、送光用光ファイバ405a、405bと受光用光ファイバ407a、407bの先端には、それぞれ光ファイバを保持し被検者10に適切に設置するための送光用プローブ501a、501b、受光用プローブ502a、502bがある。また、複数のプローブを保持するためにプローブホルダ503を被検者10に固定する。受光手段は被検者10内部で反射、透過した光を検出し電気信号に変換するもので、受光器408としては光電子増倍管やフォトダイオードに代表される光電変換素子を用いる。図39では2種の波長を用いるときを説明しているが、3種以上の波長を使用することも可能である。また、簡単のために図39では光照射手段、受光手段を各々2個ずつ配置しているが、本実施例では、マルチSD配置である必要があるため、図示されない複数の受光手段が存在する。受光器408a、408bで光電変換された生体通過光強度を表す電気信号は、それぞれロックインアンプ409a~409dに入力される。ロックインアンプ409a~409dには、発振器変調器401a及び401b401c及び401dからの参照信号417a~417dも入力されている。例えば409a、409bでは光源402aと402cの、695nmの光が分離されて出力され、ロックイン処理により取り出し、409c、409dでは光源402bと402dの、830nmの光が分離されて出力される。このとき図39では、簡単のため計測点は送光用プローブ501aと受光用プローブ502a間、送光用プローブ501bと受光用プローブ502b間の2点を想定している。同様な構成により、送光用プローブ501aと受光用プローブ502b間、送光用プローブ501bと受光用プローブ502a間の2点を計測点とすることもできる。ロックインアンプ409a~409dの出力である分離された各波長の通過光強度信号をアナログ-デジタル変換器410でアナログ-デジタル変換した後に、計測制御用計算機411に送られる。計測制御用計算機411では通過光強度信号を使用して、各検出点の検出信号から非特許文献1等に説明されている手続によって酸素化ヘモグロビン濃度、脱酸素化ヘモグロビン濃度長変化および総ヘモグロビン濃度長変化を演算し、複数の計測点における経時情報として記憶装置に格納する。尚、ここではロックイン処理を行ってからアナログ-デジタル変換を行う例を記載したが、受光器からの信号を増幅アナログ-デジタル変換した後に、ロックイン処理をデジタル的に行うことも可能である。また、複数の光を変調方式により分離する実施例を記載したが、これに限定されず、例えば、複数の光を照射するタイミングを時間的にずらすことで複数光を弁別する時分割方式を用いることも可能である。計算機412は入力部、解析部、記憶部、抽出部からなり、計測制御用計算機411で演算された結果を解析部で解析する。入力部では、外部から解析条件等の設定を入力する。尚、計算機412が表示機能を有する場合、表示部413は無くても良い。解析部の解析結果は記憶部で記憶される。抽出部では解析部で解析された信号から被検者10の局所脳血行動態に関する情報を抽出する。抽出部で抽出された被検者10の局所脳血行動態に関する情報は表示部413で表示される。図39では計測制御用計算機411と計算機412は別個に描かれているが、一つの計算機としてもよい。この構成において、実施例1に述べた脳由来成分、皮膚由来成分の分離手法を適用可能である。この構成を利用し、各被検者で、頭部の前頭部、側頭部、頭頂部、後頭部のうち、少なくとも1つを計測し、前頭部計測時には記憶タスク、情動タスク、側頭部計測時には、聴覚タスク、言語性タスク、運動性タスク、頭頂部計測時には運動性タスク、空間認知タスク、後頭部計測時には視覚タスク、睡眠タスク等を実施する。各計測部位、各タスクにおける計測を実施することで、当該被検者の、各計測部位および各タスク実施時における脳由来、皮膚由来成分の寄与率の分布を算出することが可能となり、計測部位および目的に応じて最適なタスクの選択に応用することが可能となる。例えば、ある部位において、皮膚由来成分の寄与率をなるべく小さくなるようなタスクを選択することが可能となる。図40に、被検者の各部位における脳由来、皮膚由来成分のタスク依存性を表示する画面の一例を示す。図40上図は、各計測部位における皮膚由来成分指標を、平均値黒丸と標準偏差エラーバーで示したものである。図40下図は、各部位において、各タスクによる信号の、皮膚由来成分指標を示したものである。記号の意味は、WM:ワーキングメモリタスク、EM:情動タスク、AU:聴覚タスク、LG:言語性タスク、MT:運動性タスク、SC:空間認知タスク、SL:睡眠タスク、VS:視覚タスクである。ここでの皮膚由来成分指標は、脳由来成分、皮膚由来成分をともに用いた寄与率を用いるか、脳由来成分および皮膚由来成分の平均振幅値を用いれば良い。ここで指標として用いる、脳寄与率および皮膚寄与率は、例えば数13および数14で求められる。ここでは、以下の数15の関係が成り立つ。ここで、数13および数14の脳由来成分振幅値および皮膚由来成分振幅値は、分離された独立成分の実効値を二乗平均平方根RMSrootmeansquareにより求め、さらに各計測点での重み値を掛けた値独立成分寄与値を算出し、脳由来および皮膚由来成分それぞれについて、構成する独立成分の独立成分寄与値の総和を取ったものとして定義した。図40では皮膚由来成分指標を表示したが、脳由来成分指標を表示しても良い。図40の表示方法により、当該被検者の部位毎の皮膚血流および脳由来信号成分の寄与率の分布状況を把握できるようになり、最適なタスク選択に利用することが可能となる。