JP2014023866A - 脳活動状態解析装置、脳活動状態解析方法、及び脳活動状態解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】脳活動状態を適正に把握するための情報提供を行うこと。
【解決手段】ＮＩＲＳセンサの出力と対象者に与えられた脳活動上のタスクの状態に基づいて生成される指標データを、指標値と指標値の時間微分値とを二軸とする位相平面上のデータに変換し、位相平面上のデータをタスクの状態毎にグループ分けし、グループ分けに依存した位相平面上のデータの散らばりに基づき評価値を算出し、評価値を確認可能な画像を表示するための画像データを生成する。
【選択図】図３

Description

本発明は、ＮＩＲＳ（Near Infra-Red Spectroscopy）を利用して脳の活動を解析する脳活動状態解析装置、脳活動状態解析方法、及び脳活動状態解析プログラムに関する。

近年、ＢＣＩ（Brain Computer Interface）についての研究が進められている。ＢＣＩとは、人間が脳で考えることを脳神経情報として取り出し、機械に入力することにより機器を制御するシステムである。手足を動かすことなく脳神経情報から直接機器の操作をすることができれば、例えば身体障害者など、体を動かせない患者に対する介護ロボットへの応用などが期待できる。

ＢＣＩを実現するために、例えばＮＩＲＳが用いられる。人の血中に含まれるヘモグロビンは、酸素と結合して酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）となったり、酸素と離れて脱酸素化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）となることにより、血液中で酸素を運搬する役割を果たしている。また、人の脳内では、血流再配分作用によって活性化している部位には酸素供給が行われ、酸素と結合したオキシヘモグロビンの量が増加している。酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンは、可視光から近赤外領域にかけて異なる分光吸収スペクトル特性を有しているので、近赤外光を用いて酸素化ヘモグロビン濃度及び脱酸素化ヘモグロビン濃度を推定することができる。従って、ＮＩＲＳを人の頭部に装着して測定データを解析することにより、人の脳活動の状態を解析することができる。

特許文献１には、送光プローブ（光照射部）と受光プローブ（受光部）が行方向及び列方向に交互となるように正方格子状に配置されたＮＩＲＳについて記載されている。近赤外光は、皮膚組織や骨組織を透過し、血液中のオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビンにより吸収される。

また、ニューロフィードバックという技術についても研究が進められている。ニューロフィードバックとは、ＢＣＩを利用する対象者が、自身の脳活動状態を知覚できるように提示することで、自身の脳活動を随意制御できるように訓練する技術である。ニューロフィードバックには、うつ病などの精神疾患の治療・予防への応用の可能性が期待されている。

ところで、ニューロフィードバックによる訓練を行った効果を知るために、例えば、対象者がＢＣＩを利用し、利用期間における脳活動の状態を調べるといった検証が行われる。

特許文献２には、タスクを与えた際の酸化ヘモグロビン濃度を、チャネル毎に表示する技術について記載されている。また、特許文献３には、測定位置に関連付けて酸化ヘモグロビンの濃度を表示する技術について記載されている。

特開２００８−６４６７５号公報 特開２００９−２８５０００号公報 特開２００９−１７２１７７号公報 特願２００５−２４４３７０ 特開２００７−５４３７６

しかしながら、脳活動上のタスクを与えた際にＮＩＲＳにより測定される酸化ヘモグロビンの濃度には、対象者の頭部の形状、頭蓋骨の厚さ、脳血管の太さ、髪の生え具合等に起因する個人差があり、これを単に評価者に提示したとしても、評価者が脳活動状態を適正に把握することができない場合がある。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、脳活動状態を適正に把握するための情報提供を行うことを目的とする。

上記目的を達成するための一態様は、
脳活動上のタスクが与えられた対象者の脳活動を測定した測定結果に基づき生成される指標データであって、前記タスクに対応付けられた指標データを、前記指標値と前記指標値の時間微分値とを二軸とする位相平面上のデータに変換する変換手段と、
前記変換された位相平面上のデータを前記タスクの状態毎にグループ分けし、該分けられたグループの分離程度を評価した評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段により算出された評価値を確認可能な態様の画像を表示するための画像データを生成する画像データ生成手段と、
を備える脳活動状態解析装置である。

一態様によれば、脳活動状態を適正に把握するための情報提供を行うことができる。

ニューロフィードバックトレーニングが行われる様子を模式的に示す図である。 ＮＩＲＳ１００の構成を例示した図である。 脳活動状態解析装置１のハードウエア構成例である。 脳活動状態解析装置１がニューロフィードバックトレーニングを行うために機能させる機能部の機能構成例である。 酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）の濃度と表示色の関係を例示した図である。 対象者２００に与えられる脳活動上のタスクの状態変化を例示した図である。 脳活動状態解析装置１が解析処理を行うために機能させる機能部の機能構成例である。 入力された［ｏｘｙ−Ｈｂ］からノイズ除去後のデータ［ｏｘｙ−Ｈｂ*］を得る様子を示す図である。 指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔの時間変化を示す図である。 指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と、その微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを位相平面上に展開したデータを示す図である。 分離度Ｊ_σを概念的に示す図である。 グループ内分散σ² _Wを概念的に示す図である。 グループ間分散σ² _Bを概念的に示す図である。 ある対象者２００がニューロフィードバックトレーニングを行った前後において測定された測定データから得られた、位相平面上に展開したデータと分離度Ｊ_σを並べて示す図である。 表示装置２４に表示される画像２４Ａの一例である。 トレーニングの前後においてＡ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。 トレーニングの前後においてＢ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。 トレーニングの前後においてＣ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。 脳活動状態解析装置１の他の利用態様を示す図である。 酸素化ヘモグロビンの濃度に応じて気球が上下し、向かってくるカラスを避けるというゲームの画面例である。 ＮＩＲＳ１００よりも測定ポイント数が少ない簡易なＮＩＲＳの外観構成例である。

以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。

以下、図面を参照し、本発明の一実施例に係る脳活動状態解析装置、脳活動状態解析方法、及び脳活動状態解析プログラムについて説明する。

［ニューロフィードバックトレーニング］
まず、ニューロフィードバックトレーニングについて説明する。図１はニューロフィードバックトレーニングが行われる様子を模式的に示す図である。ニューロフィードバックトレーニングを行う対象者２００の頭部には、例えば、ＮＩＲＳ１００が装着される。

図２は、ＮＩＲＳ１００の構成を例示した図である。ＮＩＲＳ１００は、対象者２００の頭部に被せられるホルダ１０２と、複数の送光ファイバ１０４と、複数の受光ファイバ１０６と、受光装置１１０と、近赤外光発生装置１１２と、処理装置１１４と、を備える。

ホルダ１０２には、複数の送光ファイバ１０４及び複数の受光ファイバ１０６の先端が装着される。ホルダ１０２は、対象者２００の頭部に被せられることにより、複数の送光ファイバ１０４及び複数の受光ファイバ１０６の先端を対象者２００の頭部に密着させる。

図示するように、送光ファイバ１０４と受光ファイバ１０６は、行方向及び列方向に交互となるように正方格子状に配置される。送光ファイバ１０４の他端には、近赤外光発生装置１１２が接続され、近赤外光発生装置１１２から近赤外光が供給される。送光ファイバ１０４は、近赤外光発生装置１１２により供給された近赤外光を被験者側の先端から送出し、対象者２００の頭部に照射する。送光ファイバ１０４から送出された近赤外光は、対象者２００の頭部内に入射する。対象者２００の頭部内に入射した近赤外光は、受光ファイバ１０６の先端に入射して受光装置１１０に入力される。受光装置１１０は、受光ファイバ１０６から供給される近赤外光を電気信号に変換して処理装置１１４に出力する。

処理装置１１４は、受光装置１１０から入力された電気信号を解析し、酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）と脱酸素化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）の濃度を測定する。処理装置には、操作パネル１１６、表示装置１１８が取り付けられており、種々の操作及び状態表示が可能となっている。また、処理装置１１４により測定された酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの濃度は、インタフェース１２０を介して脳活動状態解析装置１に出力される。

ここで、対象者２００の頭部において酸素化ヘモグロビンの濃度等が測定された箇所（図中、□で示す複数の測定ポイント１０８）は、送光ファイバ１０４と受光ファイバ１０６の中点と仮想的に見なすことができる。送光ファイバ１０４と受光ファイバ１０６は複数存在するため、測定ポイント１０８も複数存在することになる。図２における□内の数字（１〜４２）は、測定ポイント１０８の識別ナンバーである。

ＮＩＲＳ１００は、こうした複数の測定ポイント１０８のそれぞれについての酸素化ヘモグロビンの濃度等を、同時に又は順次測定し、測定ポイント１０８に付随するリアルタイムデータとして脳活動状態解析装置１に出力する。なお、ＮＩＲＳ１００の態様は上記説明したものに限らず、如何なる態様であってもよい。

本実施例では、ニューロフィードバックトレーニングの際に用いられる脳活動状態解析装置１とトレーニング結果の解析に用いられる脳活動状態解析装置１が同体であるものとして説明するが、ニューロフィードバックトレーニングの際に用いられる脳活動状態解析装置１とトレーニング結果の解析に用いられる脳活動状態解析装置１は別体であってもよい。また、後述するように、ニューロフィードバックトレーニングの際に用いられるＮＩＲＳ１００とトレーニング結果の解析に用いられるＮＩＲＳ１００は異なるものであってもよい。

図３は、脳活動状態解析装置１のハードウエア構成例である。脳活動状態解析装置１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、ドライブ装置１２と、補助記憶装置１６と、メモリ装置１８と、インタフェース装置２０と、入力装置２２と、表示装置２４と、を備える。これらの構成要素は、バスやシリアル回線等を介して接続されている。

ＣＰＵ１０は、例えば、プログラムカウンタや命令デコーダ、各種演算器、ＬＳＵ（Load Store Unit）、汎用レジスタ等を有するプロセッサである。ドライブ装置１２は、記憶媒体１４からプログラムやデータを読み込み可能な装置である。プログラムを記録した記録媒体１４がドライブ装置１２に装着されると、プログラムが記録媒体１４からドライブ装置１２を介して補助記憶装置１６にインストールされる。記録媒体１４は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体である。また、補助記憶装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリである。

プログラムのインストールは、上記のように記憶媒体１４を用いる他、インタフェース装置２０がネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードし、補助記憶装置１６にインストールすることによって行うこともできる。また、脳活動状態解析装置１の出荷時に、予め補助記憶装置１６やＲＯＭ（Read Only Memory）等に格納されていてもよい。このようにしてインストール又は予め格納されたプログラムをＣＰＵ１０が実行することにより、図１に示す態様の情報処理装置が、本実施例の脳活動状態解析装置１として機能することができる。

メモリ装置１８は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）である。インタフェース装置２０は、上記ネットワークとの接続等を制御する。入力装置２２は、例えば、キーボードやマウス、タッチパッド、タッチパネル、マイク等である。また、表示装置２４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示装置である。

図４は、脳活動状態解析装置１がニューロフィードバックトレーニングを行うために機能させる機能部の機能構成例である。脳活動状態解析装置１は、トレーニングタスク制御部２６と、表示色制御部２８とを備える。これらの機能部は、補助記憶装置１６等に格納されたプログラム・ソフトウエアをＣＰＵ１０が実行することにより機能する。なお、各機能部が明確に別のプログラムにより実現される必要はなく、いずれかの機能部が、サブルーチン等として他の機能部により呼び出されるものであっても構わない。また、このようなソフトウエアブロックに限らず、ＩＣ（Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウエアによって、これらの機能部のうち一部が実現されてもよい。

トレーニングタスク制御部２６は、対象者２００に与えられる脳活動上のタスクの開始と終了の合図を送るための表示を表示装置２４に行わせたり、図示しないスピーカー、ブザー、バイブレータ等を駆動したりする。

表示色制御部２８は、例えば、上記説明した複数の測定ポイント１０８のうち、酸素化ヘモグロビンの濃度変動が顕著なチャンネルを選択し、その濃度変動を色の変化として表示装置２４に表示させる。表示色制御部２８は、例えば、酸素化ヘモグロビンの濃度が最も高い領域では赤を表示させ、酸素化ヘモグロビンの濃度が中程度の領域で緑を表示させ、酸素化ヘモグロビンの濃度が最も低い領域では青を表示させる。表示色は、例えば、数十段階で変化させる。図５は、酸素化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）の濃度と表示色の関係を例示した図である。

そして、対象者に与えられる脳活動上のタスクは、例えば、「表示装置２４に表示される表示色が赤に変化するように念ずる」というものである。

トレーニングタスク制御部２６は、例えば、レスト期間（何も思念せずに休憩する期間）１５秒、タスク期間（表示装置２４に表示される表示色が赤に変化するように念ずる期間）３０秒、レスト期間１５秒を１セットとして、複数セットを繰り返すように、表示装置２４等を制御する。図６は、対象者２００に与えられる脳活動上のタスクの状態変化を例示した図である。

このようなニューロフィードバックトレーニングには、うつ病などの精神疾患の治療・予防への応用の可能性が期待されている。

［トレーニング結果の解析］
ニューロフィードバックトレーニングを行う際には、その効果が十分に生じたか否かを判定するニーズが生じる。脳活動状態解析装置１は、トレーニング前後において、操作者の操作に応じて、以下に説明するような解析処理を行う。

図７は、脳活動状態解析装置１が解析処理を行うために機能させる機能部の機能構成例である。脳活動状態解析装置１は、タスク制御部３０と、指標データ生成部３２と、データ変換部３４と、評価値算出部３６と、画像データ生成部３８と、を備える。これらの機能部は、補助記憶装置１６等に格納されたプログラム・ソフトウエアをＣＰＵ１０が実行することにより機能する。なお、各機能部が明確に別のプログラムにより実現される必要はなく、いずれかの機能部が、サブルーチン等として他の機能部により呼び出されるものであっても構わない。また、このようなソフトウエアブロックに限らず、ＩＣやＦＰＧＡ等のハードウエアによって、これらの機能部のうち一部が実現されてもよい。

以下、解析処理において機能する各機能部について説明する。以下、ＮＩＲＳ１００から入力される各時点の酸素化ヘモグロビンの濃度を、（ｏｘｙ−Ｈｂ）と表記する。また、（ｏｘｙ−Ｈｂ）が時刻に応じて変動する時系列データを［ｏｘｙ−Ｈｂ］と表記する。

タスク制御部３０は、トレーニングタスク制御部２６と同様に、対象者２００に与えられる脳活動上のタスクの開始と終了の合図を送るための表示を表示装置２４に行わせたり、図示しないスピーカー、ブザー、バイブレータ等を駆動したりする。解析処理時に対象者に与えられる脳活動上のタスクは、トレーニング時と同じ内容であってもよいし、異なる内容であってもよい。また、タスク期間とレスト期間の関係も、トレーニング時と同じであってもよいし、異なってもよい。また、タスク制御部３０は、レスト期間とタスク期間の切り替わりのタイミング及びどちらの期間に切り替わったかを、指標データ生成部３２に通知する。

指標データ生成部３２は、ＮＩＲＳ１００から入力された［ｏｘｙ−Ｈｂ］に対してノイズ除去処理を行い、ノイズ除去後のデータ［ｏｘｙ−Ｈｂ*］（特許請求の範囲における「指標データ」に相当する）を生成する。ノイズ除去処理は、例えば離散ウェーブレット変換による多重解像度解析によって行われる。

図８は、入力された［ｏｘｙ−Ｈｂ］からノイズ除去後のデータ［ｏｘｙ−Ｈｂ*］を得る様子を示す図である。図中、右上の信号がＮＩＲＳ１００から入力された［ｏｘｙ−Ｈｂ］（原信号）である。また、左側の各図は、［ｏｘｙ−Ｈｂ］を周波数別に１０段階に分解したデータ（ｄ_１〜ｄ_１０）を示している。図中、括弧内の数値は周期を示す。周期が最も短いｄ_１、ｄ_２は、ＮＩＲＳ１００のノイズを示し、ｄ_３、ｄ_４は、呼吸による影響と考えられる。また、ｄ_５、ｄ_６は、血圧変動・体温調整による影響などが含まれていると考えられる。指標データ生成部３２は、例えば、タスクとレストの周期が５０秒であるため、それと同様の周期を有するｄ_８と、その前後のｄ_７、ｄ_９を必要なデータとして扱い、更に長い周期のｄ_１０はトレンド成分として無視できるものとする。そして、ｄ_７〜ｄ_９に対して加重和を求めたり、加算を行ったりすることにより、ノイズ除去後のデータ［ｏｘｙ−Ｈｂ*］を生成する。なお、離散ウェーブレット変換による多重解像度解析については、＜特願２００５−２４４３７０／特開２００７−５４３７６＞において、より詳細に説明されている。

ノイズ除去後のデータ［ｏｘｙ−Ｈｂ*］は、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）が変動するリアルタイムデータとして逐次、データ変換部３４に供給され、或いは一定期間のデータセット［ｏｘｙ−Ｈｂ*］としてメモリ装置１８に格納される。また、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）には、時刻に応じて変動する値であると共に、タスク制御部３０から入力されたデータに基づき判別されるタスクの状態が付与されている。すなわち、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）には、ＮＩＲＳ１００により計測された時刻において、タスクの状態がレストであったか、タスクであったかを判別するための情報が付与されている。

なお、ノイズ除去処理として離散ウェーブレット変換による多重解像度解析を採用するのはあくまで一例であり、移動平均を求める等、他の手法を用いても構わない。また、精度上の問題は生じるが、「指標データ」はノイズ除去を行わない生データ［ｏｘｙ−Ｈｂ］であっても構わない（この場合、指標データ生成部３２は、ＮＩＲＳ１００から入力された（ｏｘｙ−Ｈｂ）をそのままメモリ装置１８に格納したり、データ変換部３４に供給したりする）。

データ変換部３４はまず、指標データ生成部３２により生成されたノイズ除去後の指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）の時間微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを求める（以下、単に微分値と表記する）。ノイズ除去後の指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と、その時間微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔは、例えば、所定時間毎にサンプリングされたデータの集合である。図９は、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔの時間変化を示す図である。図中、実線は指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）の時間変化を示し、破線は微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔの時間変化を示している。

データ変換部３４は、更に、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と、その微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを二軸とする位相平面上に、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを成分とする各座標、すなわち、所定時間毎にサンプリングされた指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔの組に相当する座標をプロットする。プロットされる各座標には、タスクの状態が付与されている。図１０は、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と、その微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを位相平面上に展開したデータを示す図である。図中、矢印は、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）に対応する元データ（ｏｘｙ−Ｈｂ）が測定された時刻の経過を示している。また、図中、実線はタスク期間に測定された（ｏｘｙ−Ｈｂ）に相当する座標の軌跡であることを示し、破線はレスト期間に測定された（ｏｘｙ−Ｈｂ）に相当する座標の軌跡であることを示している。このように、指標値（ｏｘｙ−Ｈｂ*）と、その微分値ｄ（ｏｘｙ−Ｈｂ*）／ｄｔを二軸とする位相平面上では、タスク期間に相当する座標群と、レスト期間に相当する座標群は、それぞれが、ある程度のまとまりをもって出現する傾向を示す。大まかにいうと、タスク期間に相当する座標は、位相平面における上半分の領域（（ｏｘｙ−Ｈｂ*）が高い領域）に出現し、レスト期間に相当する座標は、位相平面における下半分の領域（（ｏｘｙ−Ｈｂ*）が低い領域）に出現する傾向を示す。

位相平面上に展開されたデータは、複数の測定ポイント毎に得られたデータに基づいている。従って、複数の測定ポイント毎に、位相平面上に展開されたデータが存在することになる。

評価値算出部３６は、複数の測定ポイント毎に、タスク期間に相当する座標の軌跡と、レスト期間に相当する座標の軌跡が明確に分離しているか否か（分離程度）を表す指標値である分離度を算出する。

評価値算出部３６は、上記明確に分離していることを示す評価値として、位相平面上の座標群におけるグループ内分散σ² _Wで、グループ間分散σ² _Bを除算して分離度Ｊ_σを算出する（次式（１））参照）。ここで、グループは、タスク期間とレスト期間のいずれにおいて測定されたデータによるものであるかによって決定される。なお、「何回目の」タスク期間／レスト期間であるか、については考慮しない。図１１は、分離度Ｊ_σを概念的に示す図である。

Ｊ_σ＝σ² _B／σ² _W …（１）

グループ内分散σ² _Wとは、位相平面上における、タスク期間とレスト期間のそれぞれのグループに属する座標群内の分散であり、次式（２）で表される。式中、ｎは総座標数であり、ｉはグループ（タスク期間／レスト期間）を示す識別子であり、ｃはグループ数（本実施例では２）である。また、ｘ_kは順番にサンプリングされる座標であり、ｎ_iは各グループに属する座標数であり、ｍ_iはグループ内の全座標の重心である。式（２）から分かるように、グループ内分散σ² _Wは、グループ内のデータの散らばりを表す値である。グループ内分散σ² _Wが小さい程、同じ傾向を有する座標群の特徴が精度よく表れていると考えられる。図１２は、グループ内分散σ² _Wを概念的に示す図である。

一方、グループ間分散σ² _Bとは、位相平面上における、タスク期間のグループとレスト期間のグループとの分散であり、次式（３）で表される。式中、ｍはグループを問わない全ての座標の重心である。式（３）から分かるように、グループ間分散σ² _Bは、グループ同士の散らばり（距離）を表す値である。グループ間分散σ² _Bが大きい程、異なる傾向を有する座標群が明確に分離していることになる。図１３は、グループ間分散σ² _Bを概念的に示す図である。

これらより、グループ内分散σ² _Wが小さい程、そしてグループ間分散σ² _Bが大きい程、タスク期間とレスト期間の座標群が明確に分離し、且つそれぞれがまとまっているため、対象者２００の脳活動状態が、タスク期間とレスト期間で明確に異なっていると考えられる。

図１４は、ある対象者２００がニューロフィードバックトレーニングを行った前後において測定された測定データから得られた、位相平面上に展開したデータと分離度Ｊ_σを並べて示す図である。トレーニング後のデータは、タスク期間に相当する座標の軌跡と、レスト期間に相当する座標の軌跡が明確に分離しているため、分離度Ｊ_σがトレーニング前に比して上昇している。これにより、ニューロフィードバックトレーニングによって、脳活動がタスクに応じて活発になることが把握される。

このような手法で算出される分離度Ｊ_σは、単なる酸素化ヘモグロビンの濃度（ｏｘｙ−Ｈｂ）よりも、脳活動が活発になった度合いを客観的に示す指標値である。前述したように、脳活動上のタスクを与えた際にＮＩＲＳにより測定される酸化ヘモグロビンの濃度には、対象者の頭部の形状、頭蓋骨の厚さ、脳血管の太さ、髪の生え具合等に起因する個人差があり、これを単に評価者に提示したとしても、評価者が脳活動状態を適正に把握することができないからである。

従って、本実施例の脳活動状態解析装置１は、画像データ生成部３８が、分離度Ｊ_σを確認可能な態様の画像を提示することにより、脳活動状態を適正に把握するための情報提供を行うことができる。

なお、評価値算出部３６が算出する評価値は、上式（１）で示される分離度Ｊ_σを採用することが好ましいが、次式（４）〜（６）で例示されるように、分離度Ｊ_σと同様の性質を示す値であれば、これらを採用しても構わない。また、式（４）の各項に係数を乗じたり、定数を加減したり、対数や指数を求める等、適合性向上のための変形等は許容される。

（評価値*）＝σ² _B−σ² _W …（４）
（評価値**）＝σ² _B …（５）
（評価値***）＝１／σ² _W …（６）

画像データ生成部３８は、例えば、矩形の表示領域における測定ポイントに対応する複数の箇所の色彩を、分離度Ｊ_σに応じた色彩とした画像を表示装置２４に表示させる。画像データ生成部３８は、当該画像を表示するための画像データを生成して表示装置２４に出力する。

図１５は、表示装置２４に表示される画像２４Ａの一例である。画像データ生成部３８は、例えば、分離度Ｊ_σが最も高い領域にある測定ポイントに対応する箇所を赤で表示させ、分離度Ｊ_σが中程度の領域にある測定ポイントに対応する箇所を緑で表示させ、分離度Ｊ_σが最も低い領域にある測定ポイントに対応する箇所を青で表示させる。なお、画像２４Ａでは、測定ポイント間の中間領域について補間を行い、分離度Ｊ_σが連続的に変化するかのように見せてもよい。

係る画像を表示することによって、画像を見た評価者（対象者２００と同一人であっても構わない）は、対象者２００の脳のどの部分の活動が活発化されたかを明確に把握することができる。すなわち、評価者が、脳活動状態の変化を適正に把握することができる。

［実験結果］
なお、本出願の発明者は、分離度Ｊ_σが脳活動状態の変化を適正に示す指標値であることを確認するために、以下の実験を行った。まず、複数の実験参加者を、それぞれ複数人を含むＡ群、Ｂ群、Ｃ群の三群に分けた。Ａ群の実験参加者に対しては、数日間、前述のように酸素化ヘモグロビンの濃度に応じて表示色を変化させつつニューロフィードバックトレーニングを行わせた。Ｂ群の参加者に対しては、数日間、酸素化ヘモグロビンの濃度に応じた表示を行わずに思念トレーニングのみを行わせた（例えば、青色表示を赤に変化させるように念じさせるが、表示色は青色のままに維持した）。そして、Ｃ群の参加者に対しては、数日間、何もトレーニングを行わずに経過させた。なお、ＮＩＲＳ１００としては、図２で例示したものを用いた。

図１６は、トレーニングの前後においてＡ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。図１７は、トレーニングの前後においてＢ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。図１８は、トレーニングの前後において（実際は何もしていないが）Ｃ群の参加者から測定された測定データから得られた、最も分離度Ｊ_σが大きい測定ポイントについての位相平面上に展開したデータと、分離度Ｊ_σの参加者平均、測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを確認可能な画像を並べて示す図である。

図１６〜１８に示すように、トレーニングの効果が最も大きいであろうＡ群の実験参加者について、分離度Ｊ_σの上昇が２ポイントを超え、最も大きくなることが確認された。

［まとめ］
以上説明した本実施例の脳活動状態解析装置１によれば、脳活動状態を適正に把握するための情報提供を行うことができる。

以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上記実施例では、脳活動状態解析装置１に付随する表示装置２４が、分離度Ｊ_σを確認可能な画像を表示するものとしたが、これに限られない。例えば、図１９に示すように、脳活動状態解析装置１が遠隔地に存在する端末３００に画像を表示するための画像データを送信し、端末３００の表示装置３１０が画像データに基づき表示を行い、評価者３２０が表示装置３１０により表示された画像を見てトレーニングの効果を評価するといった態様で利用されてもよい。

また、分離度Ｊ_σを確認可能な画像は、色彩によって測定ポイント毎の分離度Ｊ_σを表現するのに限られず、輝度、棒グラフ、円グラフ、テキスト表示を測定ポイントに対応する箇所に表示するものであってもよい。

同様に、ニューロフィードバックトレーニングにおいて、酸素化ヘモグロビンの濃度に応じた色彩を提示するのに限らず、酸素化ヘモグロビンの濃度に応じた輝度や棒グラフ、円グラフ、テキスト表示等を提示してもよい。

また、ニューロフィードバックトレーニングにおいて、例えば酸素化ヘモグロビンの濃度に応じてキャラクターが移動するゲームを対象者２００に行わせてもよい。図２０は、酸素化ヘモグロビンの濃度に応じて気球が上下し、向かってくるカラスを避けるというゲームの画面例である。

また、ニューロフィードバックトレーニングを行う際に用いられるＮＩＲＳは、トレーニング結果の解析に用いられるＮＩＲＳ１００よりも測定ポイント数が少ない簡易なものであってよい。図２１は、ＮＩＲＳ１００よりも測定ポイント数が少ない簡易なＮＩＲＳの外観構成例である。

１ 脳活動状態解析装置
２６ トレーニングタスク制御部
２８ 表示色制御部
３０ タスク制御部
３２ 指標データ生成部
３４ データ変換部
３６ 評価値算出部
３８ 画像データ生成部
１００ ＮＩＲＳ

Claims (10)

1. 脳活動上のタスクが与えられた対象者の脳活動を測定した測定結果に基づき生成される指標データであって、前記タスクに対応付けられた指標データを、前記指標値と前記指標値の時間微分値とを二軸とする位相平面上のデータに変換する変換手段と、
   前記変換された位相平面上のデータを前記タスクの状態毎にグループ分けし、該分けられたグループの分離程度を評価した評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記評価値算出手段により算出された評価値を確認可能な態様の画像を表示するための画像データを生成する画像データ生成手段と、
   を備える脳活動状態解析装置。
2. 請求項１に記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記測定結果は、複数の測定ポイントで測定された複数の測定結果であり、
   前記変換手段は、前記複数の測定結果に基づく複数の指標データのそれぞれに対して前記変換を行い、
   前記評価値算出手段は、前記変換手段による複数の変換結果のそれぞれに対して前記評価値を算出し、
   前記画像データ生成手段は、前記複数の測定ポイントと前記評価値との対応関係が確認可能な態様の画像を表示するための画像データを生成する、
   脳活動状態解析装置。
3. 請求項１又は２に記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記評価値は、前記グループ内のデータの散らばりが小さい程大きくなる傾向、及び／又は前記グループ間のデータの散らばりが大きい程大きくなる傾向を有する値である、
   脳活動状態解析装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記画像データ生成手段は、前記評価値に応じた色彩を有する画像を表示するための画像データを生成する手段である、
   脳活動状態解析装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記画像データ生成手段は、前記評価値に応じた輝度を有する画像を表示するための画像データを生成する手段である、
   脳活動状態解析装置。
6. 請求項１ないし３のいずれか１項記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記画像データ生成手段は、前記評価値を表すグラフ要素を含む画像を表示するための画像データを生成する手段である、
   脳活動状態解析装置。
7. 請求項１ないし３のいずれか１項記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記画像データ生成手段は、前記評価値がテキスト表示された画像を表示するための画像データを生成する手段である、
   脳活動状態解析装置。
8. 請求項１ないし７のいずれか１項記載の脳活動状態解析装置であって、
   前記測定データは、前記対象者の体に光を照射する光照射手段と、前記対象者の体から放出される光を受光する受光手段と、を備える送受光装置から入力される測定データである、
   脳活動状態解析装置。
9. 脳活動状態解析装置が、
   脳活動上のタスクが与えられた対象者の脳活動を測定した測定結果に基づき生成される指標データであって、前記タスクに対応付けられた指標データを、前記指標値と前記指標値の時間微分値とを二軸とする位相平面上のデータに変換し、
   前記変換された位相平面上のデータを前記タスクの状態毎にグループ分けし、該分けられたグループの分離程度を評価した評価値を算出し、
   前記評価値算出手段により算出された評価値を確認可能な態様の画像を表示するための画像データを生成する、
   脳活動状態解析方法。
10. 脳活動状態解析装置に、
    脳活動上のタスクが与えられた対象者の脳活動を測定した測定結果に基づき生成される指標データであって、前記タスクに対応付けられた指標データを、前記指標値と前記指標値の時間微分値とを二軸とする位相平面上のデータに変換させ、
    前記変換された位相平面上のデータを前記タスクの状態毎にグループ分けし、該分けられたグループの分離程度を評価した評価値を算出させ、
    前記評価値算出手段により算出された評価値を確認可能な態様の画像を表示するための画像データを生成させる、
    脳活動状態解析プログラム。