JP2015530895A - 被検者による刺激特性の知覚を評価するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

被検者による刺激特性の知覚を評価するための方法であって、被検者に対して、少なくとも、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激と、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激とを与える工程と、上記第１および第２の感覚性刺激を与える間に、評価する上記刺激特性と無関係の、上記第１および第２の感覚性刺激の特徴を特定することを上記被検者に要求することで上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせる工程と、上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域の活動度を計測することで脳活動度計測値を取得する工程と、上記脳活動度計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定することで上記被検者による上記刺激特性の知覚を特徴づける工程と、を含む方法。

Description

関連出願の相互参照

本出願は、出願番号６１／６８２，０２２の米国仮特許出願に基づく優先権を主張するものである。上記米国仮特許出願は、２０１２年８月１０日に提出され、発明の名称は「Method and system for assessing a stimulus property perceived by a subject」である。上記米国仮特許出願の明細書は、本出願において参考として援用される。

本発明は、被検者による刺激特性の知覚を評価するための方法およびシステムの分野に関する。

被検者が感覚性刺激をどのように知覚するかを特定することは、病状を特定するために非常に重要となることがある。例えば、被検者が画像を明確であると見るかどうかを特定することは、臨床医または検眼者が視覚認知の病状を評価する助けとなることがある。

被検者が感覚性刺激をどのように知覚するかを評価する既存の方法には、評価が被検者自身に依存しているものもある。すなわち、被検者が知覚する刺激の鮮明度をその被検者が評価することを求められる方法である。したがって、そのような方法は主観的なものであり、状況によっては十分に正確でないこともある。例えば、鮮明度または強度の差異が小さい２つの刺激を、被検者には区別することができない可能性がある。

したがって、被検者による感覚鮮明度の知覚を評価するための改良された方法およびシステムが必要とされている。

第１の広範な側面によると、被検者による刺激特性の知覚を評価するための方法であって、被検者に対して、少なくとも、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激と、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激とを与える工程と、上記第１および第２の感覚性刺激を与える間に、評価する上記刺激特性と無関係の、上記第１および第２の感覚性刺激の特徴を特定することを上記被検者に要求することで上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせる工程と、上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域の活動度を計測することで脳活動度計測値を取得する工程と、上記脳活動度計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定することで上記被検者による上記刺激特性の知覚を特徴づける工程と、を含む方法が提供される。

一実施形態では、上記刺激特性は刺激鮮明度を含む。

他の実施形態では、上記刺激特性はコントラストとノイズとのうちの１つを含む。

一実施形態では、上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ視覚刺激を含む。

他の実施形態では、上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ聴覚刺激と触覚刺激とのうちの１つを含む。

さらなる実施形態では、上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ嗅覚刺激と味覚刺激とのうちの１つを含む。

一実施形態では、上記要求する工程は、上記被検者に、上記第１および第２の感覚性刺激の上記特徴を、言葉で、頭の中で、および入力装置を介して、のいずれか１つにて特定することを要求することを含む。

一実施形態では、上記要求する工程は、所定のカテゴリー群から選ばれた、上記特徴が属する任意のカテゴリーを割り当てることを要求することを含む。

一実施形態では、上記計測する工程は、上記第１および第２の感覚性刺激に関する感覚情報を統合する責任を果たす対応する脳領域における上記活動度を計測することを含む。

一実施形態では、上記計測する工程は、上記被検者の前頭部に面する前頭皮質の少なくとも１つの領域における上記活動度を計測することを含む。

一実施形態では、上記計測する工程は、電気活動と、血流と、血液酸素化度と、温度とのうちの少なくとも１つを計測することを含む。

一実施形態では、上記第１および第２の感覚性刺激を与える上記工程は、上記刺激特性のための上記第１の値を有する第１の画像と、上記刺激特性のための、上記第２の値を有する第２の画像とを表示することを含む。

一実施形態では、上記特定する工程は、上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激との相対エントロピーを特定し、上記相対エントロピーを用いて上記刺激特性の上記被検者による知覚を特徴づけることを含む。

第２の広範な側面によると、被検者による刺激特性の知覚を評価するためのシステムであって、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激、および、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の感覚性刺激が与えられる間に上記被検者により特定される、評価対象の上記刺激特性と無関係の特徴を含む第１および第２の感覚性刺激を、上記被検者に対して与える刺激発生器と、脳活動度計測値を取得すべく、上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度を計測するための脳活動検知ユニットと、上記被検者による上記刺激特性の上記知覚を特徴づけるべく、上記脳活動度計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定するための鮮明度知覚特定ユニットと、含むシステムが提供される。

一実施形態では、上記刺激発生器は、視覚鮮明度としての第１の値を有する第１の画像と、上記視覚鮮明度の値としての第２の値を有する第２の画像とを表示するよう適応されており、上記視覚鮮明度の上記第１および第２の値は、任意の画像の周波数振幅スペクトルを調整することにより設定される。

一実施形態では、上記脳活動検知ユニットは、脳波記録装置と、機能的近赤外分光装置と、機能的磁気共鳴画像装置とのうちの１つを含む。

第３の広範な側面によると、被検者による刺激特性の知覚を評価するための、コンピュータにより実施される方法であって、刺激発生器が上記被検者に与える、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激、および、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の感覚性刺激が与えられる間に上記被検者により特定される、評価対象の上記刺激特性と無関係の特徴を含む第１および第２の感覚性刺激を示す命令を生成し、上記命令を上記刺激発生器に伝送する工程と、上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度の計測値を脳活動検知ユニットから受信する工程と、受信した上記計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定する工程と、上記被検者が知覚する上記刺激特性における上記差異を出力する工程と、を含む方法が提供される。

他の広範な側面によると、被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するための方法であって、上記被検者が着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、少なくとも、第１の鮮明度を有する第１の画像と、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像とを上記被検者に対して表示する工程と、上記第１および第２の画像を表示する間に、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の、上記第１および第２の画像の特徴を特定することを上記被検者に要求することで上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせる工程と、上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域の活動度を計測することで脳活動度計測値を取得する工程と、上記脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで上記被検者による感覚鮮明度の上記知覚を取得する工程と、上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定する工程と、を含む方法が提供される。

さらなる広範な側面によると、被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するためのシステムであって、第１の鮮明度を有する第１の画像、および、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の画像を表示する間に上記被検者により特定される、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の特徴を含む上記第１および第２の画像を生成するための画像生成部と、上記画像生成部から受信した上記第１および第２の画像を上記被検者に対して表示するための表示ユニットと、脳活動度計測値を取得すべく、上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度を計測するための脳活動検知ユニットと、上記被検者が繰り返し着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、上記脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで上記被検者による感覚鮮明度の上記知覚を取得し、上記第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、上記被検者が知覚する上記鮮明度における上記差異を出力するように適応されている適正レンズ特定ユニットと、を含み、上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定するシステムが提供される。

さらに他の実施形態によると、被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するための、コンピュータにより実施される方法であって、第１の鮮明度を有する第１の画像、および、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の画像を表示する間に上記被検者により特定される、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の特徴を含む上記第１および第２の画像を表示ユニットに伝送する工程と、上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度の計測値を脳活動検知ユニットから受信する工程と、上記被検者が繰り返し着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで感覚鮮明度の上記被検者による知覚を取得し、上記第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、上記被検者が知覚する上記鮮明度における上記差異を出力する工程であって、上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定する方法が提供される。

本発明のさらなる特徴および優れた点は、以下の詳細な記載から明らかになるであろう。ここで説明する添付図面も併せて参照されたい。
実施形態に係る、被検者が知覚する感覚鮮明度を特徴づけるための方法のフローチャートである。 実施形態に係る、被検者が知覚する感覚鮮明度を特徴づけるためのシステムのブロック図である。 実施形態に係る、前頭皮質活動を検知するためのヘルメットを示す。 実施形態に係る、図３に示す上記ヘルメットが検知する２つの前頭皮質領域を示す。 振幅を元の聴覚刺激に対応する周波数の関数としてプロットした例示的な時系列を示す。 図５ａに示す上記元の刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。 不鮮明化された聴覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。 鮮明化された聴覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。 振幅を元の触覚刺激に対応する周波数の関数としてプロットした例示的な時系列を示す。 図６ａに示す上記元の刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。 不鮮明化された触覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。 鮮明化された触覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。 トルエンとベンゼンとのそれぞれのピークを示す赤外スペクトルのフーリエ変換の例を示す。 トルエンとベンゼンとのそれぞれのピークを示す赤外スペクトルのフーリエ変換の例を示す。 味覚刺激に関して、グルコース（糖）と塩化ナトリウム（塩）とのそれぞれのピークを示す赤外スペクトルのフーリエ変換の一例を示す。 実施形態に係る、鮮明度が異なる７つの画像を示す。 実施形態に係る、図９に示す上記画像を表示する時間順序を示す。 複数の異なる刺激を与えている間の１チャネルについての時間ごとの血液酸素化度を例示する。 図１１ａに示す上記刺激の時間ごとの位置を例示する。 図１１ａに示す上記刺激のうちの任意の１つに対応する時間ごとの血液酸素化度を例示する。 図１１ｄに示す上記任意の刺激の上記血液酸素化度を単一の時系列として示す。 ３つの例示的な条件でのチャネルの関数として平均血液酸素化度を例示する。 時間およびチャネルで平均した血液酸素化度を例示する。 酸素含量の変化を、それぞれに異なる被検者に対する様々な画像鮮明度の関数として例示するグラフである。 チャネル別の平均血液酸素化度を例示するグラフである。 ７つの異なる視覚刺激に対するエントロピーの差異を例示するグラフである。 矯正レンズを着用している場合と着用していない場合とにおける被検者のエントロピーの差異を例示するグラフである。 実施形態に係る、心理物理的な順応条件の手順を示す。 実施形態に係る、後頭側頭の脳活動を計測するためのオプトードアレイの配置を示す。 参加者が画像を哺乳類または鳥類に分類したブロック計画を例示する。 挙動解析により得られる観察者との相関関係としての等価刺激を例示するグラフである。 挙動解析により得られる観察者との相関関係としての、不鮮明さ（青色四角印）および鮮明さ（黒色三角印）に順応した後の順応シフトの大きさを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 挙動解析により得られる複数の観察者に対する画像勾配の関数としての、「鮮明化」応答率を有する個々のデータを例示するグラフである。 参加者が画像を猫または犬に分類した事象関連デザインを例示する。 各被検者について、同一の条件で５セッション反復した場合の画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、同一の条件で５セッション反復した場合の画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、同一の条件で５セッション反復した場合の画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 単一のセッションで複数回実施した場合の画像鮮明度の関数として、オキシヘモグロビンから特定した相対エントロピーを例示するグラフである。 単一のセッションで複数回実施した場合の画像鮮明度の関数として、総ヘモグロビンから特定した相対エントロピーを例示するグラフである。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 それぞれの鮮明度を有するレッサーパンダの画像である。 各被検者について、図２５ａ〜図２５ｉに示す上記画像を上記各被検者に提示した場合の上記画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、±０．０２５を含む９つの異なる画像鮮明度を示す画像を上記各被検者に提示した場合の上記画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、±０．０２５を含む９つの異なる画像鮮明度を示す画像を上記各被検者に提示した場合の上記画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、±０．０２５を含む９つの異なる画像鮮明度を示す画像を上記各被検者に提示した場合の上記画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、±０．０２５を含む９つの異なる画像鮮明度を示す画像を上記各被検者に提示した場合の上記画像鮮明度の関数として相対エントロピーを例示するグラフである。 各被検者について、エントロピーで順位づけされた上記画像鮮明度の関数として上記エントロピーのパワースペクトル密度の相対積分を例示するグラフである。 各被検者について、エントロピーで順位づけされた上記画像鮮明度の関数として上記エントロピーのパワースペクトル密度の相対積分を例示するグラフである。 各被検者について、原画像のみのエントロピーパワースペクトル密度の絶対積分を例示するグラフである。 各被検者について、原画像のみのエントロピーパワースペクトル密度の絶対積分を例示するグラフである。 画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の絶対積分を例示するグラフである。 図２９ａで推定する線形回帰の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第１の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第１の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第１の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第２の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第２の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、第２の規定シフトセットに対する上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、別の日における同一の参加者の上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、別の日における同一の参加者の上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、別の日における同一の参加者の上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 各被検者について、別の日における同一の参加者の上記画像鮮明度の関数としてパワースペクトル密度の上記絶対積分の勾配を例示するグラフである。 画像鮮明度の関数として、後頭皮質と前頭皮質とのそれぞれの活動から特定される相対エントロピーを例示するグラフである。 画像鮮明度の関数として、後頭皮質と前頭皮質とのそれぞれの活動から特定される相対エントロピーを例示するグラフである。 画像鮮明度の関数としてジオプターを例示するグラフである。

なお、上記添付図面では、全体を通して同様の構成を同様の参照番号を用いて特定する。

与えられた感覚性刺激に反応して被検者による刺激特性または特徴の知覚を評価する方法およびシステムについて説明する。上記方法およびシステムは、被検者によって行われる刺激特性評価に依存せずに、知覚された刺激特性における２つの異なる刺激の間の差異を特定することを可能にする。上記方法は、同じ刺激特性について異なる値を有する２つの異なる刺激を被検者に与え、そして、被検者に上記刺激特性とは無関係の意思決定タスクに注意を維持するよう要求した状態で、被検者の脳活動を計測する工程を含む。知覚された刺激特性における２つの刺激の間の差異が脳活動計測から特定される。

例えば、光学要因と環境要因の両方が網膜像の不鮮明さを誘発するため視覚鮮明度は変化しやすいが、我々のほとんどが世界を鮮明に知覚している。臨床的には、他の人よりも視覚補正によりよく順応する人もいるため、補正の成功率は様々である。この知覚された画質や画像の鮮明度における不鮮明さに対する寛容さは、光学要因のみでなく、個人の経験と神経機能に依存する。変化に直面すると、脳神経システムはその変化に順応することができ、その結果、被検者の視覚系は環境に適した動作範囲を維持する。したがって、画像鮮明度の知覚は個人の順応状態に依存し、変化しやすい。

したがって、脳活動を計測することは、個人が知覚した鮮明度をほぼ客観的に評価するのに有用である。被検者の、感覚性刺激に関する脳活動を除く、脳の活動をほぼ一定に維持することにより、異なる刺激の間の脳活動における変化が上記刺激の間の鮮明度における差異に実質的に関連していると判断できる。本発明の方法およびシステムでは、感覚性刺激とは無関係の作用により引き起こされる脳活動は、被検者の注意を意思決定タスクに向けさせることによって、ほぼ一定に維持される。

本発明の方法およびシステムは、任意の種類の感覚性刺激、すなわち、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、または味覚刺激の知覚された刺激特性を評価するために用いることができる。一実施形態では、ある感覚性刺激の知覚された刺激特性を特定するために、その感覚情報の統合に関する対応領域、すなわち、「低レベル」様相特異的脳領域において上記感覚性刺激に関する脳活動を計測する。例えば、視覚刺激に関する脳活動は視覚皮質の少なくとも１つの領域で計測し、聴覚刺激に関する脳活動は聴覚皮質の少なくとも１つの領域速度で計測する。

他の実施形態では、ある感覚性刺激の知覚された刺激特性を特定するために、被検者の前頭部に対向する前頭皮質の少なくとも１つの領域において、その感覚性刺激に関する脳活動を計測する。「低レベル」様相特異性脳領域の少なくともいくつかの領域は毛髪で覆われており、このため、検知信号の質が低下する恐れがある。例えば、特定の感覚皮質の脳活動を検知するため、脳波記録（ＥＥＧ）センサなどのプローブを個人の頭の上に置くことができるが、しかしながら、ＥＥＧセンサと感覚皮質との間に毛髪があるため、上記皮質から受信する検知信号の質に毛髪が影響を与える恐れがある。

発明者らは、前頭皮質などの「高レベル」脳中枢の脳活動を計測することにより「低レベル」脳中枢、すなわち、感覚皮質の脳活動度を得ることが可能であり、したがって、前頭皮質活動から感覚性刺激の知覚された刺激特性を特定することが可能であることを、予想外に発見した。前頭皮質実行機能は、現在の行動に起因する未来の結果を認識する能力、良い行動と悪い行動（または、より良い行動と最良の行動）とを選択する能力、容認できない社会的応答を乗り越え抑制する能力、物事の間の類似点および相違点を特定する能力に関与する。発明者らは、感覚性刺激を被検者に与えながら被検者に決定を行うよう求めたところ、その感覚情報が意思決定情報とともに感覚皮質から前頭皮質へ供給され、その結果、前頭皮質の活動が意思決定のみではなく感覚性刺激の鮮明度知覚に関するということ発見した。発明者らは、感覚性刺激を被検者に与えながら被検者に決定を行うよう求めたところ、その感覚情報が感覚皮質から後頭皮質へ意思決定情報とともに供給され、その結果、後頭皮質の活動が意思決定のみではなく感覚性刺激の鮮明度知覚に関するということを発見した。したがって、前頭皮質活動を計測することにより、感覚性刺激の知覚された刺激特性を特定することが可能であり、また、前頭部は通常ほぼ毛髪がないため、毛髪によって検知信号の質が影響されることがない。

さらなる実施形態では、ある感覚性刺激の知覚された刺激特性を特定するために、後頭皮質、側頭皮質、頭頂皮質の最も境界に位置する少なくとも１つの領域において、その感覚性刺激に関する脳活動を計測する。

以下では、上述のコメントに基づく感覚性刺激に反応して被検者による鮮明度の知覚を評価する方法およびシステムについて説明する。感覚性刺激は、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、または味覚刺激など、任意の自然の刺激でよい。

本発明の方法およびシステムは、鮮明度以外の刺激特性を計測するよう適応され得ることを理解される必要がある。

さらに、被検者にとって適正なレンズを特定するために本発明の方法およびシステムを応用した例を以下に説明する。

図１は、被検者が知覚する刺激鮮明度を特定するための方法１０の例示的な実施形態を示す。ステップ１２において、少なくとも２つの自然の刺激を発生させ、被検者に与える。この２つの刺激は同じ種類のもの、すなわち、両方とも視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、または味覚刺激である。しかし、２つの刺激は異なる鮮明度の値、つまり、異なる鮮明度を呈する。さらに、それぞれの刺激は、被検者によって特定される特徴であって、刺激の鮮明度には関係しない特徴を含む。

ステップ１４では、被検者に刺激を与えながら、被検者にそれぞれの刺激に対して特徴を特定するよう要求する。特徴を特定する目的は、それぞれの刺激が被検者に与えられている間に、被検者に注意を刺激に向けさせ、決定させることにある。

一実施形態では、被検者に刺激の特徴を言葉で特定するよう要求する。他の実施形態では、被検者はユーザ入力装置を介して刺激の特徴を特定する。したがって、それぞれの刺激が与えられている間、ユーザは言葉で、または、入力装置を介して回答、つまり刺激の特徴を提供する。

さらなる実施形態では、被検者に、言葉で、または、入力装置を介して回答を提供せずに、頭の中で特徴を特定するよう要求する。

一実施形態では、特定される特徴は刺激全体にわたって、一定である。例えば、被検者に、刺激の特徴を特定するための選択肢であって、所定数の選択肢の中から選ぶように要求してもよい。一例では、被検者により特定される特徴は、刺激が属するカテゴリーを含む。例えば、２つのカテゴリーを、それぞれの刺激が属するカテゴリーを特定するよう求められる被検者に提示することもできる。

例えば、視覚刺激を被検者に与える場合で、それぞれの視覚刺激が被検者に対して表示された猫または犬の画像を含む場合、特定される画像の特徴は画像が属する猫のカテゴリー／犬のカテゴリーであってもよい。特定されるものが同じである特徴を含む刺激を与えることにより、前頭皮質などの意思決定に関する「高レベル」脳中枢の活動が、方法１０の適用中、ほぼ一定に維持される。

一実施形態では、特徴を特定するには、「高レベル」脳中枢の活動は実質的に低い必要がある。例えば、刺激特徴の特定は、視覚刺激について上述したように、「犬」／「猫」、「三角形／円」などの２つの要素から選ぶようにしてもよい。一実施形態では、特徴の特定に対する正しい回答の割合は、「高レベル」脳中枢に対して低い活動を確実にするために所定の値に設定される。この場合、特定される特徴は、平均的な被検者が特徴を特定しながら所定の割合で正しい回答を得られるような特徴が選ばれる。

一実施形態では、上記所定の割合は、最低８０％に設定される。この場合、被検者により特定される特徴は、被検者が刺激の最低８０％について正しく特徴を特定することができるように選ばれる。他の実施形態では、上記所定の割合は、少なくとも９０％に等しい。この場合、被検者により特定される特徴は、被検者が刺激の９０％について正しく特徴を特定することができるように選ばれる。これにより、「高レベル」脳中枢に対してほぼ安定した活動を確実にする。

ステップ１６では、刺激を被検者に与え、被検者が特徴の特定を行っている間に、被検者の少なくとも１つの脳領域の活動を計測する。脳活動を計測するために、任意の適正な方法およびシステムを用いてもよいことは理解される必要がある。

一実施形態では、ステップ１６は、その知覚された鮮明度が特徴づけられる感覚性刺激に対応する感覚皮質の脳活動を計測することを含む。例えば、視覚的による鮮明度の知覚を評価する際、視覚皮質の少なくとも１つの領域の脳活動を計測する。他の例では、触覚皮質の少なくとも１つの領域の脳活動を、知覚された触覚鮮明度を特徴づけるために、計測する。他の実施形態では、ステップ１６は被検者の前頭部に対向する前頭皮質の少なくとも１つの領域の脳活動を計測することを含む。

一実施形態では、ＥＥＧを介して少なくとも１つの脳領域の電気活動を計測することにより、すなわち、脳領域の神経細胞内のイオン電流フローに起因する電圧変動を計測することにより、脳活動を計測する。

他の実施形態では、機能的磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）を介して脳領域における血流を計測することにより、少なくとも１つの脳領域の活動を計測する。

さらなる実施形態では、機能的近赤外分光法（ｆＮＩＲＳ）を介して脳領域における血液酸素化度を計測することにより、少なくとも１つの脳領域の活動を計測する。

少なくとも１つの脳領域の活動を計測するよう適応された任意の適切な方法を用いてもよいことは理解される必要がある。例えば、電磁式脳造影法、陽子射出断層撮影法、単光子射出コンピュータ断層撮影、超音波法などを用いてもよい。他の例では、脳領域の温度を計測することも、その活動を特定するために用いてもよい。

ステップ１８では、被検者によって知覚された刺激鮮明度を評価する。知覚された鮮明度の差異は、第１の刺激を与えている間に計測した脳活動と第２の刺激を与えている間に計測した脳活動との間の差異から特定する。感覚情報の統合と、特徴の特定に関する意思決定タスクと、記憶、感情、思考などの他の活動源とによって脳活動が引き起こされることは理解される必要がある。しかしながら、意思決定タスクと他の活動源に関する脳活動は、刺激をそれぞれ与えている間はほぼ一定であるため、脳活動の差異は実質的に感覚情報の統合に関し、したがって、被検者による刺激鮮明度の知覚に関すると言える。したがって、異なる鮮明度を有する第１および第２の刺激の間の脳活動における差異によって、上記刺激の間の鮮明度における差異がどのように被検者によって知覚されるかが示される。第１および第２の刺激の間の前頭皮質活動における差異が大きくなればなるほど、被検者が知覚する刺激鮮明度における差異は大きくなる。

一実施形態では、上記刺激はそれぞれ所定の回数だけ被検者に与えられる。刺激が被検者に与えられる期間は、刺激によって異なってもよいことは理解される必要がある。同様に、連続する２回の刺激の間の期間も異なってもよい。例えば、第１の鮮明度を有する同一の第１の刺激を第１の所定の回数だけ与えてもよく、第２の異なる鮮明度を有する同一の第２の刺激を第２の所定の回数だけ被検者に与えてもよい。上記第１および第２の所定の回数は同一でもよく、また、異なっていてもよい。他の実施形態では、同じ第１の鮮明度を有する異なる第１の刺激が第１の所定数だけ被検者に与えられ、同じ第２の鮮明度を有する異なる第２の刺激が第２の所定数だけ被検者に与えられる。刺激の上記第１および第２の所定数は同一でもよく、また、異なっていてもよい。

一実施形態では、２つを超える異なる刺激を被検者に与えてもよく、その結果２つを超える異なる刺激鮮明度が被検者に提示されてもよい。例えば、第１の鮮明度を有する第１の基準刺激を第１の所定の回数だけ被検者に与え、第１の鮮明度よりも大きい第２の鮮明度を有する第２の基準刺激を第２の所定の回数だけ被検者に与え、第２の鮮明度よりも大きい第３の鮮明度を有する第３の基準刺激を第３の所定の回数だけ与え、第１の鮮明度よりも小さい第４の鮮明度を有する第４の基準刺激を第４の所定の回数だけ被検者に与え、第４の鮮明度よりも小さい第５の鮮明度を有する第５の基準刺激を第５の所定の回数だけ、などと被検者に与えてもよい。

図２は、感覚性刺激が被検者に与えられた際に被検者による鮮明度の知覚を評価するためのシステム２０の一実施形態を示す。上記システムは、刺激を発生させ、その刺激を被検者に与えるための刺激発生器２２と、被検者の少なくとも１つの脳領域の脳活動を計測するための脳活動検知ユニット２４と、被検者が知覚した感覚性刺激の鮮明度を特定するための鮮明度知覚特定ユニット２６とを含む。

刺激発生器２２は異なる鮮明度を有する少なくとも２つの刺激を発生させ、その刺激を被検者に与える。脳活動検知ユニット２４は被検者の少なくとも１つの脳領域の活動を計測する。鮮明度知覚特定ユニット２６は記憶ユニットに連結された処理ユニットを少なくとも含み、処理ユニットは、第１の刺激が与えられている間に計測された脳活動と第２の刺激が与えられている間に計測された脳活動とを上述するように比較することにより、被検者が知覚した刺激鮮明度を特定するよう構成されている。

一実施形態では、上記刺激発生器２２は鮮明度知覚特定ユニット２６に接続されており、鮮明度知覚特定ユニット２６による、上記脳活動検知ユニット２４から受け取った計測のうちどの部分が第１の刺激および第２の刺激に対応するか、の特定を可能にする。例えば、上記刺激発生器２２は、それぞれの刺激を与えている間に、刺激を被検者に与えているということを示す信号を送ってもよい。他の例では、上記刺激発生器２２は、それぞれの刺激を与え始めた時と与え終えた時に、鮮明度知覚特定ユニット２６へタイミング信号を送ってもよい。さらに他の例では、それぞれの刺激が与えられる期間を鮮明度知覚特定ユニット２６に記憶させ、上記刺激発生器２２は刺激の与え始めに、鮮明度知覚特定ユニット２６へ信号を送ってもよい。

他の実施形態では、鮮明度知覚特定ユニット２６は、上記刺激発生器２２および／または上記脳活動検知ユニット２４を制御するようにしてもよい。この場合、鮮明度知覚特定ユニット２６は、同時に、刺激を与えさせ、そして前頭皮質活動を計測させる。

一実施形態では、上記脳活動検知ユニット２４は、少なくとも１つの電極を含み、ＥＥＧを介して少なくとも１つの脳領域の電気活動を計測する、すなわち、前頭皮質の神経細胞内のイオン電流フローに起因する電圧変動を計測するＥＥＧ装置である。一実施形態では、上記電極は、被検者の感覚皮質の少なくとも１つの領域の電気活動を計測するため、被検者の所望の感覚皮質を検知するために適正な位置にそれぞれ配される。他の実施形態では、上記電極は、被検者の前頭皮質の少なくとも１つの領域の電気活動を計測するため、被検者の前頭皮質を検知するために適正な被検者の前頭部における位置にそれぞれ配される。

他の実施形態では、上記脳活動検知ユニット２４は少なくとも１つのオプトードを含むｆＮＩＲＳ装置であって、被検者の脳の少なくとも１つの領域の血液酸素化度を計測するｆＮＩＲＳ装置である。一実施形態では、オプトードは、被検者の感覚皮質の少なくとも１つの領域の血液酸素化度を計測するため、被検者の所望の感覚皮質を検知するために適正な位置にそれぞれ配される。他の実施形態では、オプトードは、被検者の前頭皮質の少なくとも１つの領域の血液酸素化度を計測するため、被検者の前頭皮質を検知するために適正な被検者の前頭部における位置にそれぞれ配される。

さらなる実施形態では、脳活動センサ２４は被検者の前頭皮質における血流を計測する機能的磁気共鳴画像（ｆＭＲＩ）装置である。

被検者の頭部における適正な位置に、プローブ、例えば、電極やオプトードなどを配し、保持する任意の適正なシステム／方法を利用することができる。例えば、ＥＥＧ装置の場合、電極は被検者の前頭部上の適正な場所に、直接、取り外し可能に固定することができる。

図３は、被検者の前頭部の異なる領域にそれぞれ対向する２つの開口部３２が設けられたヘルメット３０を示す。ヘルメット３０はさらに開口部３２にそれぞれ対向する２つのオプトード３４を含む。図４は、オプトード３４によって活動が計測される２つの前頭部を示す。

他の実施形態では、プローブは、被検者の前頭部に接しているフレームに固定されてもよい。

一実施形態では、システム２０は、被検者が刺激の特徴を入力できるユーザ入力装置２８をさらに含む。例えば、ユーザ入力装置２８は、刺激の特徴について可能な選択肢を表示するタッチ画面ユニットであってもよい。他の例では、上記ユーザ入力装置は、刺激の特徴を入力するために被検者が押下するキーやボタンを含むキーボード、マウス、または、任意の適正な入力装置であってもよい。被検者の刺激の特徴を首尾よく特定する能力は、被検者の鮮明度知覚の特定に影響を与えないため、ユーザ入力装置２８は鮮明度知覚特定モジュール２６に接続されていなくてもよいことは理解される必要がある。

上記方法１０およびシステム２０は、被検者の、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、および味覚刺激のいずれかに対する鮮明度知覚を評価するため用いられてもよいことは理解される必要がある。

一実施形態では、基準自然刺激の周波数スペクトルを変化させることにより、刺激の鮮明度が変更される。自然刺激は、異なる振幅の周波数（または成分）範囲によって特徴づけられることができる。振幅が変更されると（または、他のフィルタリング工程）、刺激の鮮明度が変更される。これは全ての感覚の種類に対して確立されたもので、全ての感覚の種類に有効である。

被検者の視覚鮮明度を評価する実施形態では、視覚刺激は、異なる振幅を有する様々な周波数を含む自然の画像を含む。周波数振幅スペクトルを変更（例えば、フィルタリング）することにより、画像の鮮明度を変えることができ、その結果、画像がぼやけて見えたり過度に詳細（鮮明）に見えたりする。最も鮮明に知覚される画像は一般的に元の自然の画像（または、自然の画像にかなり近いもの）である。異なるレベルの鮮明度を有する一連の自然の画像は、表示ユニット上で被検者に対して表示される。被検者は、困難さが同等の２つのカテゴリーのうち１つに画像が属するかどうかを述べるよう求められる。例えば、画像が猫を含んでいるのか犬を含んでいるのか、三角形を含んでいるのか円を含んでいるのか、などを述べるよう求められる。一実施形態では、その後、知覚された視覚鮮明度における差異を特定するため、前頭皮質活動が計測され、収集されたデータが分析される。他の実施形態では、異なる視覚刺激の間の知覚された視覚鮮明度における差異を特定するため、後頭部の脳領域を含む視覚皮質の活動が計測され、収集されたデータが分析される。

鮮明度が変化する任意の適正な視覚刺激を用いてもよいことは理解される必要がある。例えば、異なる強度または色の光を用いてもよい。

被検者の聴覚鮮明度を評価する実施形態では、異なる鮮明度を有する音を含む聴覚刺激が被検者に与えられる。異なる振幅の周波数を含む自然の画像と同様に、音も異なる振幅の周波数から構成される。視覚の場合と同じように、異なる鮮明度を有するよう音のスペクトルを変更することができる（例えば、フィルタリングすることができる）。図５ａ〜５ｄは例示的な異なる聴覚刺激を示す。図５ａは、振幅（ｙ−ａｘｉｓ）を元の聴覚刺激に対応する周波数（ｘ−ａｘｉｓ）の関数としてプロットした時系列を示す。図６ｂは元の刺激のパワースペクトル分布を示す。図５ｃは不鮮明な聴覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。図５ｄは鮮明な聴覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。この例では、信号は、ゼロ平均ランダムノイズで汚染された５ｋＨｚ正弦曲線と１２ｋＨｚ正弦曲線とを含む。

聴覚様相では、異なる鮮明度を有する一連の音が、スピーカ、ヘッドフォン、インイヤモニタ（ＩＥＭ）イヤフォンなどを介して被検者に提示される。被検者は音の特徴を特定するよう要求される。例えば、被検者は、音が２つのカテゴリーのうちどちらに属しているか（例えば、猫の鳴き声なのか犬の鳴き声なのか）を述べるよう求められてもよい。一実施形態では、その後、知覚された聴覚鮮明度における差異を特定するため、前頭皮質活動が計測され、収集されたデータが分析される。他の実施形態では、異なる聴覚刺激の間の知覚された聴覚鮮明度における差異を特定するため、側頭部の脳領域を含む聴覚皮質の活動が計測され、収集されたデータが分析される。

被検者の触覚鮮明度が評価される実施形態では、任意の面または物などの触覚刺激もまた、異なる鮮明度を有するよう変更され得る周波数のスペクトルによって説明できる。図６ａ〜６ｄは例示的な異なる触覚刺激を示す。図６ａは、振幅（ｙ−ａｘｉｓ）を元の触覚刺激に対応する周波数の関数としてプロットした時系列を示す。図６ｂは元の刺激のパワースペクトル分布を示す。図６ｃは不鮮明な触覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈ）の関数としてプロットされている。図６ｄは鮮明な触覚刺激の例示的なパワースペクトル分布を示す。パワーは周波数（Ｈｚ）の関数としてプロットされている。

触覚様相では、異なる鮮明度を有する一連のパターンが被検者に提示される。被検者はそれぞれの刺激に対して特徴を特定するよう要求される。例えば、被検者は、２つの指（カテゴリーに類似）のうちどちらに刺激が接触しているかを述べるよう求められてもよい。他の例では、被検者は、被検者の指に接触しているパターンが十字であるか円であるかを特定し、述べるよう求められてもよい。一実施形態では、その後、知覚された触覚鮮明度における差異を特定するため、前頭皮質活動が計測され、収集されたデータが分析される。他の実施形態では、異なる触覚刺激の間の知覚された触覚鮮明度における差異を特定するため、前頭部と頭頂部との脳領域を含む触覚皮質の活動が計測され、収集されたデータが分析される。

例えば、上記刺激発生器は、型押しされた小さな形（例えば、十字および円）を有するものから構成されていてもよい。形の縁は整っているか、もしくは、劣化しているか（不鮮明化された刺激に対応）であり、被検者は、２つの形状のうちどちらに彼らが接触したかを特徴づけるよう要求される。他の例では、上記刺激発生器は、異なる度合いの圧力（弱い圧力は不鮮明化された刺激に対応し、適度な圧力は元の刺激に対応し、強い圧力は鮮明化された刺激に対応する）で２つの指のうち１つに当てられる単一の極めて小さいものを含んでもよく、被検者は２つの指のうちどちらに接触しているかを述べるよう要求される。

その鮮明度が伝えられる任意の適正な触覚刺激が用いられてもよいことは理解される必要がある。例えば、異なる温度を有する刺激を与えるために、加熱／冷却物の温度を変更してもよい。

被検者の嗅覚鮮明度を評価する実施形態では、香りまたは匂いなどの嗅覚刺激は、異なる振幅（または強さ）を有する成分のスペクトルによって説明できる。このスペクトルは、特定の香りについて異なる鮮明度を有するよう変更できる。

図７ａおよび図７ｂは、トルエン（図７ａ）とベンゼン（図７ｂ）とのそれぞれのピークを示す赤外スペクトルのフーリエ変換の例を示す。一例では、元の溶液は、トルエンとベンゼンの濃度が等しい。不鮮明化な刺激の例は、トルエンがベンゼンよりも多く加えられた時に起こり、鮮明な刺激の例はベンゼンがトルエンよりも高い時に起こる。トルエンとベンゼンは、どのように実験を実施するかの例に過ぎず、実際に人の参加者について実験する際にはトルエンとベンゼンは用いられない。

嗅覚様相では、異なる鮮明度を有する一連の香りが被検者に提示される。被検者は、それぞれの嗅覚刺激に対して特徴を特定するよう要求される。例えば、香りをどちらか一方の鼻孔に向けることが可能で、被検者はその香りを左右のどちらの鼻孔で感じるかを述べるよう求められてもよい。一実施形態では、その後、知覚された嗅覚鮮明度における差異を特定するため、前頭皮質活動が計測され、収集されたデータが分析される。他の実施形態では、異なる嗅覚刺激の間の知覚された嗅覚鮮明度における差異を特定するために、側頭部の脳領域を含む嗅覚皮質の活動が計測され、収集されたデータが分析される。

一例では、装置が、吸入時に、一方の鼻孔へ匂いを与え、そして、その匂いが鼻によって「吸収」される。嗅覚刺激の鮮明度は、２つの匂いの間で滴定を行う（本質的に等しい点に対応する、２つの匂いの両方の強さが等しいゼロ点を含む）ことによって完成される。被検者は、２つの鼻孔のうちどちらに対して匂いが提示されたかを述べるよう要求される。他の例では、単一の匂いを希釈することを伴うが、単一の匂いに順応することを防止するため、それぞれ刺激を提示する合間に、強い中性の匂い（例えば、コーヒーなど）を提示する。両方のシナリオにおいて、匂いを２つの鼻孔のうち１つに提示する代わりに、匂いを２つの場所のうち１つから生じさせることも可能で、被検者は香りがどの場所から来たかを述べるよう要求される。

被検者の味覚鮮明度を評価する実施形態では、多数のそれぞれ量の異なる成分からなる溶液などの味覚刺激を被検者に与えることができる。成分の総量を維持しながら、成分の割合を変えることにより、刺激鮮明度を変更することができる。

図８は、味覚刺激に関して、グルコース（糖）と塩化ナトリウム（塩）とのそれぞれのピークを示す赤外スペクトルのフーリエ変換の一例を示す。この場合、元の溶液は、塩と糖とが同じ量の溶液である。不鮮明な刺激の例は、糖を塩よりも多く加えた時に起こる。鮮明な刺激の例は、塩濃度が糖濃度よりも高い時に起こる。

味覚様相では、異なるレベルの味覚鮮明度を有する異なる溶液が、それらを繰り返して味わう被検者に提示される。被検者は、それぞれの味覚刺激に対して特徴を特定するよう要求される。例えば、被検者の舌の左または右に溶液を置き、被検者は、被検者の舌のどちら側に溶液が置かれたかを述べるよう求められてもよい。一実施形態では、その後、知覚された味覚鮮明度における差異を特定するため、前頭皮質活動が計測され、収集されたデータが分析される。他の実施形態では、異なる味覚刺激の間の知覚された味覚鮮明度における差異を特定するため、側頭部と頭頂部の脳領域を含む味覚皮質の活動が計測され、収集されたデータが分析される。

一実施形態では、上記刺激発生器は２つの開口部を有する面を含む。面は被検者の舌に置かれ、スイッチによって２つの開口部のうち１つに溶液を滴下する。例えば、溶液の味覚鮮明度は、２つの味（例えば、塩と糖）の間で滴定を行うことにより変更される。参加者は２つの開口部のうちどちらが溶液を受けたかを述べるよう要求される。他の例では、単一の味（例えば、塩のみ）が用いられ、溶液は異なる鮮明度を有するよう希釈される。

以下は、２つの矯正レンズのうちどちらが被検者により適応しているかを特定するため上記方法１０およびシステム２０を応用することを説明する。被検者は、少なくとも２つの異なる矯正レンズを通して表示ユニットを繰り返して見るよう求められる。被検者がそれぞれの矯正レンズを通して表示ユニットを見ている間、異なる画像鮮明度を有する画像が表示ユニットに表示される。異なる鮮明度を有する画像の間の、被検者が知覚した視覚鮮明度における差異を特定するため、それぞれの矯正レンズに対して方法１０が適用される。被検者に最も適応する矯正レンズは、被検者が知覚する視覚鮮明度における差異が最も大きいものとして特定される。

この場合、上記刺激発生器２２は、画像を表示するための表示ユニットと、異なる鮮明度を有する画像を記憶する記憶ユニットと、記憶ユニットから画像を取り出し、表示ユニットへ伝送するための処理ユニットとを含む。

２つの刺激の間の知覚された鮮明度における差異を特定するために脳活動計測データを分析する任意の適正な方法を用いてもよいことは理解される必要がある。知覚された視覚鮮明度を評価するために方法１０を用いた具体例に関して、以下に例示的な方法を説明する。

少なくとも１つの脳領域から計測される脳活動データに対応する独立の示量的パラメータＸｉ（ｉ＝１，２、．．．ｎ）に依存する状態関数Ｌによって特定される物理系システムがあるとする。パラメータＸｉは、サンプリング周波数の逆数に対応するＤｔ＝ｔ（ｊ＋１）−ｔｊとともに時間ｔｊ（ｊ＝１、２、．．．ｏ）に依存してもよい。システムの状態は外部インターフェースを用いて計測される。インターフェースはパッシブインターフェースまたはアクティブインターフェースとして分類されてもよい。パッシブインターフェースについては、どの種類のエネルギー（例えば、光、電圧、電流）もシステムに導入する必要はない。インターフェースはｌ（ｌ＝１，２．．ｐ）プローブ検出器（アクティブインターフェース）またはＮ検出器（パッシブインターフェース）を含み、以下ではこれらをプローブと呼ぶ。インターフェースは、システム力学に基づき確立されたあるサンプリングレートで動作するよう作られている。

システムの外部刺激条件Ｃｋ（ｋ＝１、２、．．ｑ）との相互作用を考慮することにより、それに伴いどのようにパラメータＸｉｊｋｌが変わるかを特定することができる。例えば、被検者に、条件Ｃｋにそれぞれ対応する一連の異なる視覚刺激を見るよう求めることができる。これにより、原則として、プローブが計測するシステム内に一連の事象を引き起こす。最後にはパラメータＸｉｊｋｌで形成されたマトリクスが得られる。

一実施形態では、異なる鮮明度を有する刺激の間の知覚された鮮明度の差異を特定するため、計測データ、例えば、血液酸素化度データや電気活動データについて、統計的分析が行われる。

第１のステップでは、システムの状態が条件ごとに変わったかを分析するために、それぞれのパラメータＸｉｊｋｌが、全てのｊおよびそれぞれのｉ−カテゴリーについて、平均される；対Ｘｋｌは互いに比較される。一実施形態では、第１のステップは、ボンフェローニ補正を用いたｔ−テストを利用して行うことができる。他の実施形態では、第１のステップは分散（ＡＮＯＶＡ）分析方法を用いて行うことができる。第２のステップでは、状態の変化が、異なるｋ，ｌの間の差異から特定できる。上記比較によって、どのチャネルｌが、異なる条件ｋの中で最も敏感に差異を示すかを特定することもできる。

他の実施形態では、異なる鮮明度を有する刺激の間の知覚された鮮明度における差異を特徴づけるため、パラメータＸｉｊｋｌのエネルギー分布もしくはパワー分布が特定される。それぞれのパラメータＸｉｊｋｌについて、調和解析を行うことによりエネルギー分布もしくはパワー分布が特定される。その後、上述の統計的分析が繰り返される。この場合、Ｌ関数は、システムに関連付けられたエネルギーに依存する。

さらなる実施形態では、異なる鮮明度を有する刺激の間の知覚された鮮明度における差異を特徴づけるため、パラメータＸｉｊｋｌのエントロピーが特定される。この場合、係数ｉ，ｋ，ｌがそれぞれのパラメータＸｊに対して決定され、配置空間が、以下に説明する法則に従ってｊそれぞれの順番を入れ換えることにより、生成される。そして、新しい配置Ｘｊ’のいくつが類似したままかに依存する関数Ｌを作成する。パラメータＸｊ’が十分高い不規則変動を有する場合で、調和性が大きい場合（ノイズが短い時）、状態関数Ｌは大きいと予期される。この場合、Ｌ関数はシステムに関連づけられたエントロピーに依存する。

その後、異なる分析方法を用いてもよい。一実施形態では、上述した統計的分析が適用されるが、全てのｊに対して平均を取る代わりに、それぞれのｉ−カテゴリーに対してパラメータＸｉｊｋｌを特定する。他の実施形態では、関数Ｌの多重時間解析が行われる。これは、異なる時間ウィンドウを用いながら、上述した配置空間の特定を繰り返すことにより行われる。例えば、上記方法はＸｊ＝３を設定することによって始まってもよく、その後、Ｌ（Ｘｊ＝３）が算出される。そして、ｊ＝ｍとなるまで、係数ｊが増加され、Ｘｊ＝４、Ｘｊ＝５などについてステップが繰り返される。そして、それぞれのｉ−条件について、ラベルｊ”の付いた時間ウィンドウを探す。その時間ウィンドウでは、チャネルｌ’のサブセットがｋの全ての値ついて異なるＬ（Ｘｊ”ｋｌ’）の値を示す。

２つの刺激の間の知覚された鮮明度における差異を特定するために脳活動計測を分析する任意の適正な状態関数を用いてもよいことは理解される必要がある。例えば、マッシュー関数や他の適正な熱力学的ポテンシャルを用いてもよい。

３つの上述した分析方法を応用した例を次に説明する。

７つの異なる視覚条件／刺激を被検者に提示する。図９に示すように、刺激は原画像と、異なるレベルの鮮明度を有する３つの不鮮明な画像と、異なるレベルの鮮明度を有する３つの鮮明な画像とを含む。

図１０に示すように、ブロック列で、上記視角条件／刺激を被検者に与える。

前頭皮質の２４領域の血液酸素をＮＩＲＳによって計測する。これにより、２４のデータチャネルが得られる。全てのチャネルが上記７つの条件を計測する。

図１１ａは、２４チャネルのうちいずれか１つに対応する時間ごとの血液酸素化度を示す。一方、図１１ｂでは、第１の鮮明化レベルの鮮明度を有する鮮明な条件／刺激の時の場所を特定する。図１１ｃは、上記第１の鮮明化レベルの鮮明度を有する鮮明な条件／刺激に対応する時間ごとの血液酸素化度を示す。図１１ｃは時間ごとに分離した４つのデータを含む。図１１ｄは、単一の時系列を形成するため、ひとつに再編成された図１１ｃの４つのデータを示し、これは、第１の鮮明化レベルの鮮明度を有する鮮明な条件のみに対する時間ごとの血液酸素化度を表す。

この場合、関数Ｘｉは、時間に依存する血液酸素化度（ｉ＝１）を表す。それぞれの視覚条件に対する時系列はｊ＝１，２・・・（１０６００／４）、Ｄｔ＝１／１０（１０ Ｈｚはサンプリングレート）の値を取る。

一実施形態では、上述した統計的分析を血液酸素化度データに適用する。この場合、２４チャネルのそれぞれに対して、かつ、それぞれの条件に対して、図１１ｄに示したような血液酸素化度を時間ごとに平均する。これにより、それぞれの条件に対して２４の平均血液酸素化度値を得られる。図１２は、３つの例示的な条件、すなわち、原画像、鮮明な画像ｎｏ．１、不鮮明な画像ｎｏ．１でのチャネルの関数として平均血液酸素化度を示す。

その後、それらを比較のため、条件が異なる場合は識別のため、ｔ−テストを適用してもよい。

全ての条件の平均を比較することによってチャネルの間の差異を特定するＡＮＯＶＡ分析を行ってもよい。この場合、図１３ａに示すように、それぞれの条件に対して単一の平均血液酸素化度が得られるように、時間について平均された血液酸素化度がさらにチャネルについて平均される。図１３ｂは様々な画像鮮明度の関数として酸素含量変化を示す。原画像に最も近いものは、原画像との差異が最も微細（もっとも微妙な）であることを表す。これらの原画像に近いレベル（ｘ−ａｘｉｓ）に対する酸素化度において最も大きな差異を伴う曲線は個人にとって最良の鮮明度条件を表す。

上記ＡＮＯＶＡ方法は、図１４に示すように、全ての条件の平均を比較することによってチャネルの間の差異を特定するために用いてもよい。それぞれの点は、全てのチャネルでの全ての条件の平均を表す。このように、どのチャネルが異なる活動を示し、どのチャネルが同じ活動を示すかを特定することが可能である。したがって、チャネルの数を除くことができ、どの皮質領域がタスクによって最も活性化されているのかを特定することができる。

他の実施形態では、血液酸素化度データのエネルギーまたはパワー分布を特定する。パワースペクトル密度（ＰＳＤ）は、信号または時系列のパワーが、周波数に対してどのように分布するのかを示す。この場合、パワーとは実際の物理的パワーであるか、または、大抵の場合、抽象信号の便宜上、信号の二乗値として定義される場合もある。信号

に対するこの瞬時パワーは、下記式によって求められる：

の平均値（または期待値）は平均パワーであり、ゼロ周波数において評価されるパワースペクトル密度に関係し、

である。

より一般的には、

に対する正規化フーリエ変換は下記のとおり定義される：

また、そのパワースペクトル密度は下記のとおり定義される：

ここで、＊は共役を意味する。

などの有限時系列の場合、我々は、下記を得る：

ここで、

である。

一実施形態では、上述の統計的分析はパワースペクトル密度にも適用してもよい。

さらなる実施形態では、エントロピーが、知覚される視覚鮮明度の特徴づけに使用される。

エントロピーは、下記アルゴリズムによって計算される：
ステップ１．データｕ（１）、ｕ（２）、…、ｕ（Ｎ）の時系列を形成する。これらは、時間的に等間隔な計測によって得られるＮ個の生データ値である。

ステップ２．整数ｍおよび正の実数ｒを決定する。値ｍは比較する一連のデータの長さを表し、ｒはフィルタリングレベルを特定する。

ステップ３．ｘ（ｉ）−［ｕ（ｉ），…，ｕ（ｉ＋ｍ−１）］によって定義されるｍ次元の実空間であるＲ^ｍにおけるベクトル列ｘ（１）、ｘ（２）、…、ｘ（Ｎ−ｍ＋１）を形成する。

ステップ４．各Ｉ毎に、上記列ｘ（１）、ｘ（２）、…、ｘ（Ｎ−ｍ＋１）を使用して１≦ｉ≦Ｎ−ｍ＋１を構成する。

ベクトルｘ（ｉ）およびｘ（ｊ）に対しては、ｄ［ｘ（ｉ），ｘ（ｊ）］を定義する必要がある。下記を定義することによって、我々は参照５に示す式のターケンスの修正に従う：

式中、ｕ（ａ）は、ｘのｍスカラー成分である。ｄはベクトルｘ（ｉ）およびｘ（ｊ）の間の距離を表し、最大成分によって与えられる。

ステップ５．次に、下記を定義する：

式中、ｌｎは自然対数である。

ステップ５を通して、Ｋ‐ＳエントロピーおよびＡｐＥｎアルゴリズムは同一である。次のステップでは、Ｋ‐ＳエントロピーとＡｐＥｎとを区別する。

ステップ６．（Ｋ−Ｓ）

我々は、極限を取る明確な手順を示しておらず、極限の存在も保証していないので、これはアルゴリズムというよりむしろ抽象的な式である。さらに、この式を詳しく検討すると、この方程式の括弧内の式を計算する時間がｍと指数関数的に増加し、極限を概算することがより困難になるということが読者にはわかるであろう。

我々は、ＡｐＥｎを明確に算定することができる。

ステップ６（ＡｐＥｎ）。我々は、おおよそのエントロピーを下記の式によって定義する：

ここで、ｍおよびｒはステップ２で決定したものである。

概して、我々はｍ＝２またはｍ＝３を選択し、ｒは用途によって大きく左右される。

ここでは、Ｕ（ｉ）列がＸｉｊｋｌであり、ｍ＝２およびｒ＝０．１５＊ｓｔｄ（Ｘｉｊｌｋ）である。

多重スケール解析において、我々は上述のアルゴリズムを繰り返すが、ｊ＝１、２、…ｏ．から実施する代わりに、ｊ’＝１、２、３、その後、ｊ’’＝１、２、３、４、その後、ｊ’’’＝１、２、３、４、５、のような時間サブ列を用いる。最もよい時間ウィンドウは、全条件ｋの間、およびチャネルｌのサブセットまたは全セットに対して、著しい違いを示すものである。

エントロピーは、各条件およびチャネルについて上述した方法によって特定される。原画像の状態のエントロピーを例に取ると、我々は、不鮮明および鮮明な画像のエントロピーから原画像のエントロピーを減じ、基準（原画像のエントロピー＞不鮮明画像のエントロピーおよび原画像のエントロピー＜鮮明画像のエントロピー）を満たす値のみを保持する。次に、我々は全てのチャネルにおけるこれら全ての減算の平均値を求め、図１５に示す図を得る。図１５中、縦軸は、基準として、原画像のエントロピーからの差分エントロピーを表し、横軸は７つの視覚条件を表す。

図１６は、矯正レンズ着用／非着用の近視の被検者の差分エントロピーを示す。図１６に示す中央から負の範囲（左側）にシフトする曲線は、近視の典型的な例である。

以下に、視覚鮮明度を特性化する実験結果を記載する。

順応は、しばしば、順応用画像を長時間見た後の、テスト画像に対する人の応答を計測することによって観察される。不鮮明な画像にて順応した後は、その後の画像がより鮮明に見え、鮮明な画像に順応すると、その後の画像が不鮮明に見える。わずかに不鮮明または鮮明な画像に対しては、順応機能は観察者全般に極めて対称的であり一貫している。しかしながら、不鮮明〜鮮明の範囲を広げた場合、これらの順応機能は非対称および有意な個人差を示すことがある。これらの順応機能のばらつきは、光学収差、不鮮明に対する許容範囲、さらには人格の違いから起こると考えられる。さらに、参加者の経験によってもさらなるばらつきが起こる場合があり、例えば、両眼転導や遠近調節の計測において、視覚のテストを経験したことのある観察者は、経験がない観察者よりも一貫した結果を表示する。

順応性に影響する様々な要因およびその臨床上の重要性から、我々は、行動性のテストの経験がほとんどまたはまったく無い（naive）観察者が知覚した画像鮮明度における不鮮明さに対する順応の評価を試みた。我々のアプローチは、不鮮明〜鮮明の拡張した範囲のテスト画像を用いて従来の心理物理的な研究を反復し、ｆＮＩＲＳを用いて脳の応答の客観的な生理学的な計測値を得ることであった。我々は一般集団との関連性に関心があり、ｆＭＲＩまたはＥＥＧなどの、解像度はより高いが制約がより強い技術（持ち運びしにくい、電極配置が心地良くない（ジェル、洗髪））よりも広い利用可能性を持つことから、ＮＩＲＳを選択した。

実験１
方法
参加者
１０人の観察者がこの研究に参加し、通常の視力または正常に補正した視力を有していた。参加者の内訳としては、７人が男性、３人が女性、年齢は２５才〜５９才であった。

この種の多くの研究において、参加者はその学部から集められ、大抵の場合は実験の目標を知らないが、しばしば、高度に経験を積んだ心理物理学関係の観察者が集められることがある。我々は、一般集団をより反映したサンプルを確保したかったので、参加者をより広い分野（他の大学学部、一般集団）から集めた。

機器および刺激
刺激は、ＤｅｌｌのＰＣ上で生成し、目盛り付きＣＲＴモニタ（Ｓｇｉ）に表示し、心理物理的な実施用にｂｅ動詞なしの英語を用い、ＮＩＲＳ実験用にＣ♯によるカスタムルーチンを用いた。コントラストを線形化し、７５Ｈｚのリフレッシュ速度で１１４ｃｍの距離（１画素は１０２４×７６８の解像度で秒角１．１に対す）から両眼でモニタを見た。

自然情景の高解像度画像を使用した。まず、カラー画像をグレースケールに変換し、それから（９.２×９.２度に対する）５００×５００画素に切り取った。画像の不鮮明化または鮮明化は以下によって操作した：画像は、その（全方位にわたって平均された）フーリエ振幅スペクトルによって定義可能である：

式中、両対数プロットにおいて関係が線形を示すように、

は空間周波数であり、ｓは勾配パラメータを示す。我々のデータベースからの自然情景の画像は、−０．６５〜−１．４の範囲の勾配を有していた。画像勾配を原画像から変更する時、画像は不鮮明または鮮明に見える。図９に示す自然情景の画像は、不鮮明化（−）および鮮明化（＋）にそれぞれ対応する−１〜１の範囲の指数スケールにおいて、様々な程度の画像鮮明度を示すように処理された。ここで、０は原画像の鮮明度を表す。勾配が変わった後、画像の平方自乗平均（ｒｍｓ）コントラストを原画像と比較して保持されるように調節した。最後に、画像のエッジをガウス機能でソフトにし、画像コントラストが平均のグレー背景に対して滑らかに降りるようにした。

手順
行動：心理物理学。実験は、一定の刺激および単一区間強制選択パラダイムによる方法を用いて行い、観察者に画像が不鮮明と鮮明のどちらに見えるかを判断させた。不鮮明と鮮明との間で応答が均等に分かれる点（５０％）は、等価刺激（ＰＳＥ）に対応する。

ベースライン。ベースライン条件において、テスト画像を２００ミリ秒の間表示した。観察者は、画像が不鮮明と鮮明のどちらに見えるかを２つのキーボードボタンの内の１つを押すことによって示し、各トライアルはキーを押すことによって開始した。１つのブロック内に、不鮮明〜鮮明の範囲の１１レベル（−０．５〜＋ ０．５の間の０．１刻みの勾配指数）の画像鮮明度をそれぞれ２０回、合計で２２０トライアルになるように擬似ランダム順で表示した。画像は、１１レベルの画像鮮明度のそれぞれでフィルタリングした１１個の異なる自然情景（風景）のものであった。

順応。画像鮮明度に対する順応の効果を評価するために、順応条件はベースラインブロックに類似していたが、順応用画像を含んだ。図１７に示すとおり、ブロックの初めに最初の順応用画像を１分間表示し、各トライアルの始まりに、再度５秒間表示した。ブロックを通して同じ順応用画像を用いたが、テスト画像とは異なるものであった。順応用画像は、±０．５（＋：鮮明な画像に順応、−：不鮮明な画像に順応）の勾配指数を有していた。ベースライン条件のように、テスト画像は、１１レベルの画像鮮明度のそれぞれでフィルタリングした１１個の異なる自然情景（風景）であった。各レベルを２０回繰り返し、各実施につき合計２２０トライアルを行った。

精神計測関数は、累積のガウス関数によって個々のブロックそれぞれからのデータにフィットさせ、その平均（５０％）は等価刺激に対応する。全ての条件に対して、各条件につき最低３回、各ブロックを繰り返して分散の計測値を求め、各実施から抽出したＰＳＥを平均した。鮮明な画像および不鮮明な画像への順応を伴う実施は別々のセッションにてテストするように、いくつかのテストセッション（４〜６）は心理物理的な実験を完了させる必要があった。さらに、順応誘導された偏りを避けるために、各セッションの初めにベースラインタスクをテストした。順応実施のテスト順はランダムであった。

生理学的近赤外分光法。オプトードアレイ（３×１１のフォーメーション、５２チャネル）を頭がい骨の後ろ側に一番下の列の中央がＯｚの上になるように配置し、図１８に示すように、１０／２０システムに従って、後頭側頭の皮質領域に対応する部分を覆った。生理学的な応答に対する、画像鮮明度への順応の効果を評価するために、ＮＩＲＳ計測用の２つのタスクを計画した。

風景。この条件用に、ブロック計画を使用した。１回の実験実施中、０が原画像の鮮明度、−０．５が不鮮明画像鮮明度、＋０．５が鮮明画像鮮明度である勾配指数によって、３つのレベルの画像鮮明度を示した。各レベルの画像鮮明度をブロック分けし、ランダムな順序で表示した２２個の画像を含むようにした。画像表示時間は１５００ミリ秒であり、各画像間に２０００ミリ秒の平均的なグレー背景を表示し、ブロックの時間は合計７７秒であった。各ブロックは、擬似ランダム順で４回繰り返した。加えて、血液動態反応機能がベースラインに戻るには最低１６秒を要するので、グレー背景からなるブロックを２０秒間、各画像鮮明度ブロックの間に挟んだ。実施時間は合計２６ｍｎであった。観察者が確実にタスクに注意を払うように、心理物理的な実施中、観察者に画像が不鮮明と鮮明のどちらに見えるかをキーを押して示させた。

鳥類／哺乳類。風景タスク（上記）において、応答の計測を試みた。ここで、興味を引くもの（不鮮明）から注意をそらすことによって、画像鮮明度の値にわたって均等に注意が分配されるので、画像鮮明度（つまり、不鮮明または鮮明）に直接関連するものの代わりに、鳥類／哺乳類の分類を講じた。１回の実験実施中、０が原画像の鮮明度、−１が不鮮明画像の鮮明度、＋１が鮮明画像の鮮明度である勾配指数によって、３つのレベルの画像鮮明度を表示した。各レベルの画像鮮明度を別々のブロックに分け、合計４０（自然環境中の鳥類を２０および哺乳類を２０）の画像を含むようにした。また、観察者には、画像が鳥類か哺乳類のどちらを含むかを２つのキーボードボタンの内の１つを押して特定するようにさせた。図１９に示すとおり、ランダムな順序で各画像を１５００ミリ秒の間表示し、各画像の間は２０００ミリ秒空け、これにより、ブロックの時間は１４０秒であった。各ブロックを擬似ランダム順で４回繰り返し、前に２０秒のグレー背景のブロックを置いた。これにより、実施時間は合計３２ｍｎであった。

実験を完了するのに、ＮＩＲＳ計測は１または２セッションを要した。タスクは、参加者の快適性、有効性、および好みに応じて、同じセッションまたは２つのセッションにわたって実施した。

収差計測法。光学収差が、知覚された画像鮮明度に影響を与え得ることから、我々は、光学収差を計測することを選択した。知覚された画像鮮明度に対するその効果は直接的には評価せず、むしろ、ＰＳＥシフトと収差との間の相互作用を、相関関係を介して確証した。高次収差（３番目、４番目、および５番目）とともに、低次収差の計測値（焦点はずれおよび乱視）を記録した。収差の計測を１つの目につき最低３回繰り返し、各計測値はそれぞれの目について別個に繰返し計測して、平均した。

結果および検討
行動：心理物理学。図２０ａ〜図２０ｂおよび表１に示すとおり、各観察者の各実施についてＰＳＥを抽出し、実施の平均を出すことで、各条件における平均ＰＳＥを得た。図２１ａ〜図２１ｊはわずかに異なる平均値を示す：個々のプロットにおいて、各画像の鮮明度は実施にわたって平均され、これらの平均点を通して累積のガウス関数をフィットさせる（平均点を通じたこのフィッティングから抽出したＰＳＥは、別にフィットさせた実施からの平均ＰＳＥに非常に近かった）。この一連のグラフによって、個々のパターンおよび一貫性をエラーバーを介して視覚化する事ができる。条件にわたるＰＳＥの違いは半数の観察者（ｓ６、ｓ７、ｓ１０、ｓ１１、およびｓ１３）にとって有意であり、不鮮明な画像に順応した後は、精神計測関数およびＰＳＥが左側（負の値または不鮮明な画像）にシフトする傾向があり、鮮明な画像に順応した後は、右側（正の値または鮮明な画像）にシフトする傾向がある。さらに、約半数の観察者は、急な関数に証明されるように、高い感度を表示する（ｓ１０、ｓ１１、ｓ１３、ｓ１４）一方、他の観察者はそうではなかった。効果の大きさが特徴づけられる各観察者のＰＳＥの平均シフトを、表１の最も右の列および図２０ａ〜図２０ｂに示す。一般的に、観察者は、条件（Ｆ［２，２９］＝２５．３６，ｐ＜．０００１）の主な効果によって示されるようなＰＳＥのシフト（ベースライン、不鮮明さへの順応、鮮明さへの順応）を表示する。しかしながら、シフトは、主に、ベースラインと不鮮明さへの順応条件（ｐ＝．０００２）との間の差異および不鮮明な画像への順応と鮮明な画像への順応（ｐ＜．０００１）との間の差異によって起こるが、鮮明な画像への順応はベースライン（ｐ＝０．３）からのＰＳＥの一貫したシフトを生じない。このパターンは被検者にわたって平均化した場合に起こるが、半数の被検者にのみ一貫しており、したがって、我々は、グループデータとは対照的に、主として個々のデータに焦点を当てる。

これらの順応効果は一般的に早期の研究に一致するが、いくつかの違いが見られる。他の研究に対して、参加者は不鮮明に対してより敏感であったが、これは、観察者の専門的知識の違いによるものと推測される。精神計測関数は以前の研究では示されておらず、我々の発見とは比較できない。さらに、以前の研究は不鮮明および鮮明への順応の両方の効果を報告する一方、我々は鮮明への順応の一貫した効果を示さない（１０人の観察者中２人のみ）。これは、使用された画像鮮明度テストのレベルの違いによって（それらは我々のものよりも狭い範囲内に限られた）、または観察者の経験の違いによって起こったものと考えられる。我々の発見に従って、以前の研究では、より広い範囲の画像の鮮明度がより多くの参加者についてテストされ、以前の研究よりも順応効果が変わりやすく、対称性が低かったと報告した。

我々の観察者のデータのほとんどは累積のガウス関数によってよくフィットされ（高いばらつきを表示する被検者はｒ＞０．７という低さのフィットを有し得たが、ほとんどの場合、ｒ＞０．９７）、そのフィットは他の関数と共に改善しなかった。これは、２つの様相から起こると考えられる：１．単一の被検者のパフォーマンスにおける高いばらつき、および２．多くの観察者は対称的な関数を示さず、むしろ鮮明さの増加によって崩壊する関数を示す。換言すれば、多くの細部を含む高度に鮮明な画像であっても、観察者はしばしばそれを不鮮明であると評価するが、高度に不鮮明な画像が鮮明であると分類されることはほとんどない。我々は、このパターンを半数の我々の観察者（ｓ７、ｓ８、ｓ１１（弱傾向）、ｓ１２、およびｓ１５）に見出す。興味深いことに、これらの観察者の内の４人が最も変わりやすい応答を示す（ｓ７、ｓ８、ｓ１１、およびｓ１２）。

生理学的ＮＩＲＳ。２つのタスクそれぞれについて別々に各観察者についての２つの条件の組み合わせ間の有意値をリストする表２に示す通り、ＮＩＲＳデータは、画像鮮明度が血液動態反応についての条件間の有意な違いを顕在化させるという事を示す。有意な相互作用を少ししか見せない／全く見せない３人の観察者（ｓ６、ｓ１０、ｓ１３）は、その濃くて長い髪の毛のために、アレイからの信号強度が弱い３人と同じである。その他の点では、順応効果が有意に行動性であるか否かに関わらず、ＮＩＲＳデータは画像鮮明度条件間の一貫した違いを示す。例えば、観察者ｓ８、ｓ９、ｓ１２、ｓ１４、およびｓ１５は心理物理的に有意な順応効果を見せなかったが、全員がＮＩＲＳにおける画像鮮明度条件への順応の一貫した効果を示す。このことは、心理物理的データが極めて乱れている観察者８についても当てはまる。

また、収差の計測値と順応または視力との間の相関関係は、有意な相互作用を生じなかった。

手短に言えば、画像鮮明度の心理物理的な計測値は、個人間や個々の中でさえ（多くの反復にも関わらず）高度に変わりやすいが、信号が十分に強い場合、ＮＩＲＳの計測値は観察者にわたって一貫した応答を示すことを我々は発見する。

実験２
この研究の目標は、参加者の応答一貫性の違いに関わらず、知覚された画質への順応の客観的で信用できる計測値を得ることにあった。しかしながら、信号が十分に明確ではないことから、長く濃い髪を持った観察者では、後頭部の脳領域のＮＩＲＳ計測ができなかった。

後頭皮質、側頭皮質、および前頭皮質の間に、大規模な皮質結合が存在する。脳領域は前頭前皮質に対応する前頭部の後ろ側に位置し、一般に実行機能（意思決定、計画など）と関連する。これらの部分はその処理（つまり、意思決定またはその他）に感覚情報を使用するが、ここでは普通、感覚の違いは抽出されない。画像鮮明度を前頭部から評価する場合、当該変数（画像鮮明度）は決定が基礎を置くカテゴリーによって交絡されないということが必須である。例えば、実験１で使用した鳥類／哺乳類の分類において、同数の鳥類および哺乳類を表示して、各カテゴリーが同数の不鮮明画像、鮮明画像、および原画像を含み、これにより、画像鮮明度とカテゴリー化決定とが直交した。さらに、興味を引くもの、ここでは画像鮮明度、から注意をそらした時、画像鮮明度の値にわたって均等に注意を分配することができる。これらの理由から、ここでは鳥類／哺乳類プロトコルが使用される。

方法
参加者
ここでは、実験１と同じ観察者が参加したが、我々が完全なデータセットを持っていた１０人中、７人だけが本計測に戻ってこられた（観察者ｓ９、ｓ１０、およびｓ１３は戻ってこられなかった）。

手順
ＮＩＲＳ。オプトードアレイ（３×１１のフォーメーションの５２チャネル）をナジオンの上を中心とする前頭部上に置き、１０‐２０システムによって前頭皮質領域に対応する部分を覆った。ＮＩＲＳ計測は、実験を完了するのに１時間のセッションを要した。各観察者について、５２チャネルからのデータを統計学的に比較した。各被検者の画像鮮明度条件の比較に、両側ｔ検定を使用し、対比した画像鮮明度条件の数を説明するためにアルファレベルをｐ＜０．０２に補正した。

結果および検討
ＮＩＲＳ。２つの計測条件それぞれについて別々に各観察者についての２つの条件の組み合わせ間の有意値をリストする表３に示す通り、ＮＩＲＳデータは、前頭側の脳領域を計測する時、画像鮮明度が血液動態反応についての有意な違いを顕在化させる事を示し、また、これらの違いが後頭側頭の計測から得られたものと一致するという事を示す。前頭部における画像鮮明度のＮＩＲＳ計測値は、後頭側頭の領域から得られたものと類似のパターンを生じる。前頭部においてＮＩＲＳ計測した順応は、行動性のばらつきに関わらず（実験１）、一貫した結果を生じる。

実験３
はじめに
画像鮮明度への順応の心理物理的な計測値は、個人間や個々の中でさえ高度に変わりやすい。対照的に、後頭側頭の脳領域および、興味深いことに、前頭部の領域を計測した時にも、画像鮮明度への順応のＮＩＲＳ計測値は観察者にわたって一貫した応答を示した。しかしながら、これらの違いは画像鮮明度間の粗い比較に限られた：それぞれの１レベルの不鮮明画像および鮮明画像、および１つの原画像。知覚された画像鮮明度の心理物理的なベースライン計測値は、観察者が微妙な変化に対して敏感であることを示した。ＮＩＲＳ計測値がこの感度を反映するか否かを確証するために、わずかに不鮮明なまたはわずかに鮮明な画像を交互に素早く表示した（事象関連デザイン、順応なし）。さらに、我々の実験の目標の１つは、広範囲に適用可能な状況において、知覚された画像鮮明度を計測することにあった。今までのところ、我々のＮＩＲＳ計測は、連続的なテストの長いブロックを要した。有意な結果を得るために必要なテストの長さを減らすために、１０分の別々の実施を４回実施した。

方法
参加者
実験１および２に参加した同じ観察者３人がこれらの実験に参加しに戻り（ｓ７、ｓ１４、およびｓ１５）、追加で４人の観察者を集めて、合計７人の観察者になった。

手順
オプトードアレイ（３×６のフォーメーションの２４チャネル）を１０‐２０システムを用いて前頭部に配置し、これにより、前頭皮質に対応する部分を覆った。興味の変数（非交絡）に無関係／直交するカテゴリー化を使用し続けるために、参加者の興味を維持しながら、我々は猫または犬の分類を使用して類似のタスクを考案した。したがって、観察者に、画像が猫または犬のどちらを含んでいたかを２つのキーボードボタンの内の１つを押すことで特定するようにさせた。実験の実施中、０が原画像鮮明度、−０．１、−０．２、−０．４が不鮮明画像鮮明度、＋０．１、＋０．２、および＋０．４が鮮明画像鮮明度という勾配指数による７レベルの画像鮮明度を表示した。各画像鮮明度は合計２０の画像（自然環境中の猫の画像１０のおよび犬の画像１０）を含み、各鮮明度からの１つの画像は、１つの画像を２回繰り返すことはせずに、疑似ランダム順で、各実施につき合計１４０トライアル表示した。図２２に示すとおり、各画像はランダムな順序で１０００ミリ秒表示し、次の画像は観察者がその応答のキーを押した２０００ミリ秒後に見せた。テストの合計時間は、各実施につき約１０ｍｎであった。各実施を４回繰り返した。

以前のレポートに記載された行動の計測値に基づいて、ほとんどの観察者にとって、心理物理的な機能の最も動的な部分および飽和近くのものをサンプリングするために、不鮮明および鮮明のレベルを選択した。新規の観察者は全員、ベースライン心理物理的タスクにのみ参加した。手短に言えば、ベースラインタスクは、高度に不鮮明から高度に鮮明の範囲、および０または「明確な」原画像を通る画像鮮明度のいくつかの微妙なレベルで、一時的に表示された画像が不鮮明か鮮明（細かすぎる）のどちらに見えたかを決定することからなる。観察者の応答が５０％の点に対応する画像鮮明度の値は、等価刺激または「明確な」画像表示に対応する。

分析
全てのＮＩＲＳ計測値について、１秒刺激提示ウィンドウからの２４チャネルの結果を分析した。それらを、（平均化すべきブロックがないので）同じ画像鮮明度の各レベルについて平均化した。他の全ての分析は、ブロック計画と同じであった。

結果および検討
表４ａ〜表４ｂに示すとおり、ＮＩＲＳデータは、ほとんどの観察者（ｓ１７を除く全員）において、事象関連デザインを使用した時に、画像鮮明度のわずかな違いが血液動態反応の有意な変化を顕在化させることを示す。ＮＩＲＳデータは画像鮮明度条件間の一貫した違いを示した。不鮮明および鮮明の一番低い２つのレベル（つまり、 不鮮明１／不鮮明２および鮮明１／鮮明２）は、明確に区別されなかったが、それぞれは原画像からは強力に異なった（不鮮明１／原画像および鮮明１／原画像）。これは、（ベストの）原画像の鮮明度と最も軽い量の画像操作との間に、ロバスト分離が存在することを示唆する。

一番右の列は、有意な効果が見られた実施番号を示す。実施にわたって平均すると、あらゆる有意な発見が弱まった、または無効にさえなった。後半の実施では効果がしばしば消えたのとは対照的に、有意な効果が前半の実施（１または２）に見られる傾向があることを考えると、このとことは驚くに当たらない。このことは、以前の研究では同じ刺激の反復に伴って血液動態反応が低下したことを示した（血液動態反応‐順応としても知られる）ように、画像およびタスクに対する観察者の慣れが増したことによって起こったと考
加えて、参加者は、様々な質の画像に別の関心を向けることができたので、その場合、信号強度は画像鮮明度のレベルの間で変化したと考えられる。したがって、画像鮮明度の各レベルについて信号‐ノイズ比（ＳＮＲ）を評価し、レベルにわたって類似するということがわかった。このことは、我々がここで報告する有意な効果が、異なる信号強度から起こったのではなく、むしろ、血液動態反応パターンの違いから起こったことを示唆する。

一般的考察および結論
我々の研究成果によると、知覚される画像鮮明度のベースライン条件（順応なし）に対する行動性計測値はロバストであり、不鮮明さに対する個人の偏向に関する情報を提供する。これに対して、知覚される画像鮮明度におけるシフトの順応計測値は可変であり、不整合である。観察者の半分が、不鮮明画像への順応により誘導されるシフトを示したが、上記観察者のうち２人だけが鮮明画像への順応の効果を弱く示した。残りの半分の観察者には、順応効果は計測できなかった。行動性の結果はそのように不整合であったが、不鮮明画像と、鮮明画像と、原画像とへの順応のＮＩＲＳ計測値は、これらの条件の間で一貫した差異をもたらしている。これらの研究成果は、後頭皮質領だけでなく前頭皮質領におけるＮＩＲＳ計測値にも当てはまる。さらに、前頭皮質に対するＮＩＲＳは、順応していない画像鮮明度における微妙な差異に影響されやすく、１０ｍｎという細かい単位で評価することができる。

これらの研究成果は全体として、生理学的な計測値から、個人の能力の可変性に関わらず、順応状態の客観的な計測値を得ることができることを示唆する。興味深いことに、通常は後頭の機能に関連づけられる詳細な視覚の特徴に対する応答を前頭の計測値から抽出することができる。これは、後頭と前頭とがつながることで、上記決定プロセスだけでなく知覚された刺激質にも関連する情報が伝達されることを示唆する。

以下に、上記視覚鮮明度評価についてのさらなる実験結果を示す。

反復性
有意な結果をもたらした画像鮮明度ＮＩＲＳ実験計画をテストする時に、１０ｍｎのテストについての実験を、同一のテストセッション中に４回繰り返した（すなわち、４回実施した）。この実験計画が採用されたのは、脳結像技術のほとんどが有意な結果をもたらすために可能な限り多くの反復を必要とするからである。本実験計画ではそのように多くの反復は必要ないことが分かり、１回目および／または２回目の実施において結果が最も有意であった。３回目以降の実施において効果が薄かったのは、被検者がタスクについて知り、それに慣れたからと考えられる。機能的ＭＲＩに関する上記文献から、一定レベルの注意を維持ことで血液動態反応が良くなり、したがってよりきれいな結果が得られることを示している。

本実験の目的は、様々なカテゴリーを用いて５日間にわたって上記テストを実施することである。

参加者（ｎ＝３）を別の日に多数のセッション（５）にわたってテストした。各セッションでは、ＮＩＲＳを２回実施した。１回目は各セッションにおいて同一のであり、２回目はセッションごとに異なっていた。その結果によると、図２３ａ〜図２３ｃに示すように、２回の実施にわたって１セッション中の反復およびセクション間の反復については有意な計測値が得られる。図２３ａ〜図２３ｃはそれぞれ、各参加者について、５セッションにわたる同一の条件（猫および犬）の反復についての画像鮮明度の関数として相対エントロピーを示す。各セッションは、別の日にテストした。新たなカテゴリーＡについては３日目にテストし、他の新たなカテゴリーＢについては４日目にテストした。画像鮮明度の関数としてプロットした上記相対エントロピーは、基本的な状態関数分析ツールを用いて特定した。

以下では、単一のセッションにおける多数の実施についての結果を示す。

参加者（ｎ＝３）を単一のセッションにおける多数のテスト（実施回数≧５）に基づいてテストした。各セッションでは、それぞれ異なるカテゴリーのＮＩＲＳを５回実施した。その結果によると、図２４ａ〜図２４ｂに示すように、１つのセッション中の多数の実施（５）について有意な計測値が得られる。図２４ａ〜図２４ｂはそれぞれ、線形回帰と勾配推定値とを用いた画像鮮明度の関数として相対エントロピーを示す。これにより、反復性を確認する図２４ａではオキシヘモグロビンから上記相対エントロピーを特定し、図２４ｂでは総ヘモグロビンを用いて上記相対エントロピーを特定した。

感度
我々はすでに、ＮＩＲＳを用いて画像鮮明度における微妙な変化についての計測可能な差異を示したが、極度に微細な差異に対する感度を計測することができれば、より強力であろう。我々の計測は、それまで７つの画像鮮明度（３つは不鮮明画像、３つは鮮明画像、１つは原画像）を含んでいたが、我々はより細かい尺度に関心があった。

本研究の目的は、すでに用いられている画像鮮明度よりも原画像に近い画像鮮明度を導入することによって、感度を評価して画像鮮明度のより細かい尺度をテストすることであった。

上に示した実験結果では、我々は７つの画像鮮明度を用いた（−０．４、−０．２、−０．１、０、＋０．１、＋０．２、および＋０．４。「−」は不鮮明画像を示し、「＋」は鮮明画像を示し、０は原画像を示す）。我々は、ここでは知覚された鮮明度のＮＩＲＳ計測値を９つの度合いによってテストした。上記９つの度合いでは、２つのさらなる度合いである±０．５を尺度の最も細かい端に加えた（−０．４、−０．２、−０．１、−０．０５、０、＋０．０５、＋０．１、＋０．２、および＋０．４。図４．２のレベル）。図２５ａ〜図２５ｉに、異なる画像鮮明度を有する画像を示す。この尺度は、図２６ａ〜図２６ｃに示すように、知覚された画像鮮明度のＮＩＲＳ計測値における有意な差異をもたらした。図２６ａ〜図２６ｃはそれぞれ、各参加者について、画像鮮明度の関数として上記相対エントロピーを示す。

本ＮＩＲＳテストについて、我々はコンピュータ画面上に画像を表示し、上記コンピュータは、表示された画像鮮明度を示すために、信号（指標）をＮＩＲＳ装置に送る。我々には、上記画像鮮明度のそれぞれに異なる指標がある。本テストの分析および図は、上記原画像と他の全ての画像鮮明度との間の相対的な比較を行う。次の考察は、全ての条件下で上記画像鮮明度のそれぞれの相対的な比較（例えば、不鮮明レベルと他の不鮮明レベルとの比較）である。その結果によると、ＮＩＲＳ計測値は、原画像からの最も小さな画像鮮明度の変化にも影響される。他の画像鮮明度も、原画像の鮮明度とは有意に異なっていた。

上の記載において、我々はすでに、ＮＩＲＳを用いて画像鮮明度における微妙な変化についての計測可能な差異を示したが、極度に微細な差異に対する感度を計測することができれば、より強力であろう。我々の計測は、７つの画像鮮明度（３つは不鮮明画像、３つは鮮明画像、１つは原画像。具体的には、−０．４、−０．２、−０．１、０、＋０．１、＋０．２、および＋０．４であり、「−」は不鮮明画像を示し、「＋」は鮮明画像を示し、０は原画像を示す）と、±０．５を尺度の最も細かい端に加えた９つの度合い（−０．４、−０．２、−０．１、−０．０５、０、＋０．０５、＋０．１、＋０．２、および＋０．４）を含んでいた。以下では、我々は±０．０２５を加えたより細かい尺度に関心があった。

我々は、ここでは知覚された鮮明度のＮＩＲＳ計測値を９つの度合いによってテストした。上記９つの度合いでは、さらなる度合いである±０．０２５を尺度の最も細かい端に加えた。上記９つの画像鮮明度は、−０．２、−０．１、−０．０５、−０．０２５、０、−０．０２５、＋０．０５、＋０．１、および＋０．２である。図２７ａ〜図２７ｃは、各参加者について、画像鮮明度の関数として上記相対エントロピーを示す。図２７ｄに、同じ３人の参加者について、原画像に最も近い点において線形回帰と勾配推定値とを用いて上記相対エントロピーを示す。データは全て単一の実施に基づくものであった。

鋭敏性
一実施形態では、知覚された画像鮮明度のＮＩＲＳ計測値は、個人をテストする時に補正を行うか否かによって異なるだろう。補正に小さな変化があれば、鋭敏性における小さな変化が引き起こされる可能性があり、ＮＩＲＳで計測した特徴は異なったものになることが予期される。

本研究の目的は、鋭敏性における弱い変化に対する本ＮＩＲＳ計測実験計画の感度を評価することである。

我々は、異なる３つの鋭敏性を有する３人の参加者を単一の観察距離（１１４ｃｍ。我々のテストでは全て同じ）でテストした。各参加者は、最良の鋭敏性（２０／２０超）でテストした。正の球状レンズを加えて鋭敏性を２０／２０〜２０／２５の範囲に、さらには２０／３０に減少させた。最低の鋭敏性をセッションの最初にテストし、その後中間の鋭敏性、最高の鋭敏性と続いた。９つの画像鮮明度（原画像、±０．０５、±０．１、±０．２、および±０．４）を有する我々の最も細かいテスト尺度を用いた。我々は、多様な鋭敏性に対してＮＩＲＳで計測した特徴における差異を見出し、したがって、上記最高の鋭敏性に対応する特徴を特徴づけることができる。スライディング状態関数分析を用いてエントロピーを特定した。

我々の実験計画における２人の参加者のＮＩＲＳ計測値（９つの画像鮮明度に基づいてテスト）。１つの距離（１１４ｃｍ）で３つの異なる鋭敏性。

１−参加者の最高の鋭敏性：２０／１５（白の丸印）
２−鋭敏性を２０／２０〜２０／２５に低下（黒の丸印）
３−鋭敏性を２０／３０に低下（十字印）
図２８ａ〜図２８ｂはそれぞれ、各参加者について、画像鮮明度の関数としてエントロピーのパワースペクトル密度の相対積分を示す。関数全体のエントロピー散乱を示すために、上記画像鮮明度はエントロピーで順位づけされている。

図２８ｃ〜図２８ｄはそれぞれ、各参加者について、原画像のみのエントロピーのパワースペクトル密度の絶対積分を示す。

各参加者にとっての最も鮮明な知覚を特定するために、原画像のみの絶対エントロピーを各鋭敏性条件下で比較する。エントロピーが最高となる点は、知覚された最高の鮮明度を有する条件を示す。我々のウィンドウ付きの状態関数分析を用いた知覚された画像鮮明度のＮＩＲＳ計測の結果によると、知覚された最高の画像鮮明度は、２０／１５の鋭敏性条件（白の丸印）に対応する。

上に示した結果では、我々は、知覚された画像鮮明度のＮＩＲＳ計測値は、個人をテストする時に補正を行うか否かによって異なることを示した。補正に小さな変化があれば、鋭敏性における小さな変化が引き起こされ、ＮＩＲＳで計測した特徴は異なるものになった。下記研究の目的は、補正における弱い変化に対するＮＩＲＳで計測した本実験計画の感度を評価することである。

複数の異なる補正を用いて約５５ｃｍという単一の観察距離で３人の参加者をテストした。９つの画像鮮明度（原画像、±０．０５、±０．１、±０．２、および±０．４）を用いた。２セットの規定シフトを用いた。すなわち、＋１．００、＋０．５０、＋０．２５、０、−０．２５、および−０．５のセット１と、＋２．００、＋１．５０、＋１．００、＋０．５０、および０のセット２である。各セットの全ての条件を単一のセッション中にテストした。

我々は、ウィンドウ付きの状態関数ツールを用いてデータを分析して、様々な補正に対してＮＩＲＳで計測した特徴に差異を発見した。加えて、我々は分析をさらに工夫して知覚された最高の画像鮮明度を特定した。結果は単純化して、各グラフが、関数全体の代わりに各屈折変化のための単一の点を示すようにした。

最後に、場合によっては鋭敏性において有意な変化を引き起こさない、補正における非常に弱い変化を用いた。我々は、ＮＩＲＳの特徴における差異を特定することができた。

以下では、様々な視覚補正シフトに対する単一の距離（５５ｃｍ）での３人の参加者のＮＩＲＳ計測値を示す（９つの画像鮮明度に基づいてテスト）。総ヘモグロビンのみに対するウィンドウ付きの状態関数分析によってデータを分析した。

図２９ａは、直線の当てはめを用いた各規定シフトに対する画像鮮明度の関数として絶対的なパワースペクトル密度積分（ＩＰＳＤ）を示す。０に最も近い画像鮮明度の値と抽出された線形回帰値の勾配とについてプロットした。負の勾配は、良好でない実施（すなわち、ＮＩＲＳ計測値が良好でなかったこと）を示す。

図２９ｂは、図２９ａにおいて推定する線形回帰の勾配を示す。上記勾配は、各Ｒｘシフトについてプロットしたものである。このグラフでは、画像鮮明度の最も鮮明な知覚を最も高い値で表わし、星印（＊）で示す。

図３０ａ〜図３０ｃはそれぞれ、異なる３人の参加者と第１の規定シフトセットとにおける画像鮮明度の関数として上記絶対的なＩＰＳＤの上記勾配を示す。画像鮮明度の最も鮮明な知覚を、星印（＊）で示す最も高い値によって与えられる。各参加者について、最良のジオプター基準値は、以下のとおりである。

参加者１：ジオプター基準＝０
参加者２：ジオプター基準＝＋０．２５
参加者３：ジオプター基準＝＋０．２５
図３１ａ〜図３１ｃはそれぞれ、異なる３人の参加者と第２の規定シフトセットとにおける画像鮮明度の関数として上記絶対的なＩＰＳＤの上記勾配を示す。画像鮮明度の最も鮮明な知覚を、星印（＊）で示す最も高い値によって与えられる。各参加者について、最良のジオプター基準値は、以下のとおりである。

参加者１：ジオプター基準＝０
参加者２：ジオプター基準＝＋２．００
参加者３：ジオプター基準＝０
異なる日における規定シフトセット１の反復性
図３２ａ〜図３２ｄは、異なる各参加者と異なる４日とにおける画像鮮明度の関数として上記絶対的なＩＰＳＤの上記勾配を示す。画像鮮明度の最も鮮明な知覚を参加者ＴＨに対する最も高い値＊で示す。各日において、最良のジオプター基準は、以下のとおりである。

実施１：ジオプター基準＝０
実施２：ジオプター基準＝＋０．２５
実施３：ジオプター基準＝０
実施４：ジオプター基準＝＋０．２５
したがって、最良のジオプター規定は、現在のジオプター基準と、現在のジオプター基準＋０．２５との間である。

上記実験結果では、テストの所要時間は約１０分であるが、上記所要時間は変わり得ることが理解される必要がある。例えば、テストの所要時間は１０分を超えてもよい。他の例では、テストの所要時間は約８分、約７分、約３分、約２分などであってもよい。

上記実験結果では、前頭皮質の少なくとも１つの領域において上記脳活動度を計測したが、以下の実験結果では、後頭皮質、側頭皮質、および頭頂皮質の最も境界に位置する領域の活動を計測することで刺激特徴を評価してもよいことを示す。図３３ａ〜図３３ｂは、鮮明度の異なる複数の画像を同一の被検者に対して提示した場合の画像鮮明度の関数として上記相対エントロピーを示す。図３３ａは後頭皮質の活動に対応する上記相対エントロピーを表わし、図３３ｂは前頭皮質の活動に対応する上記相対エントロピーを示す。２つのエントロピー曲線は類似しているので、画像鮮明度の知覚を評価することが可能であると結論づけることができる。

知覚された視覚鮮明度の特徴づけのために実験結果が提供され、視覚鮮明度の場合における上述の方法１０およびシステム２０の効率性を証明するが、上記方法１０および２０が視覚刺激以外の感覚性刺激の知覚された鮮明度を特徴づけるのにも効率的であることを、当業者は十分に予測するだろう。感覚系は、同様の原理で機能し、互いに影響し合う可能性がある。さらに、感覚性刺激は振動やスペクトルなどのヒトの脳が解釈する同一の次元で描写することができ、例は視覚、聴覚、触覚、嗅覚などの様々な感覚について存在する。ヒトの脳は、感覚からの情報を同様に解釈する。したがって、視覚に関する上述した手順は他の感覚にも適用することができる。

以下では、原画像の鮮明度からの弱い変化について、画像勾配の不鮮明さと屈折による不鮮明さとの間の知覚的な同等性を示すための実験結果を示す。勾配操作を使用して画像鮮明度を調整することは、テストおよびデータ分析実験計画にとって重要である。しかしながら、屈折パワーの実世界での変化に対する上記使用の関係は、理解が難しくなる可能性がある。下の実験の目的は、画像傾斜の変化に起因する知覚された画像鮮明度と、屈折による不鮮明さの変化に起因する知覚された画像鮮明度との間の類似性を知覚的に（生理学的な計測を行わず）比較することである。

我々は３人の参加者に、光学的な不鮮明さ（ジオプターの変化）に対してデジタル的に不鮮明画像における様々な画像鮮明度（傾斜変化）を対応させることを求めた。我々は、＋屈折による不鮮明さとデジタル的に不鮮明画像（傾斜変化）との間に、傾斜指数−０．２までの知覚的な同等性を認めた。この値を超えると、上記２種類の不鮮明さは質的に異なり、参加者は上記２種類を対応させることができなかった。画像傾斜値としては−０．０２５、−０．５、−０．１、および−０．２を用いた。比較は１１４ｃｍの観察距離から行われ、遠近調節を考慮に入れた。図３４は、３人の参加者が画像鮮明度の勾配尺度において知覚される不鮮明さを対応させるのに必要な屈折による不鮮明さ（＋Ｓｐｈｅｒｅ）を示す。

上記記載では、上記方法およびシステムは、被検者が知覚する刺激の鮮明度を評価するために用いたが、同じ上記方法およびシステムは、鮮明度以外の刺激特性の知覚を評価するために用いてもよいことが理解される必要がある。画像などの視覚の刺激を例に取ると、上記方法およびシステムは、被検者の知覚する視覚鮮明度を評価するために用いられる。同じ上記方法およびシステムを用いて他の画像特性の知覚を評価するものであってもよいことが理解される必要がある。例えば、被検者による画像の輝度対比、触感対比、および／またはノイズの知覚を評価してもよい。この場合、輝度対比、触感対比、またはノイズが異なる画像を被検者に提示し、上記被検者は、各画像について輝度、触感、またはノイズのそれぞれには無関係な特徴を特定することを求められる。上記被検者の脳活動を計測することにより、知覚された輝度対比、触感対比、またはノイズを評価することが可能である。

例えば、輝度変調画像は、包絡線（信号）と搬送波（触感）とを加算することで生成することができ、触感変調画像はそれらの乗算結果として生成することができる。輝度変調画像については、局所的な輝度平均は包絡線によって画像全体を通して異なる一方、局所的なコントラストは一定である。触感変調画像については、局所的な輝度平均は一定である一方、局所的なコントラストは包絡線によって画像全体を通して異なる。したがって、フーリエ変換によって輝度変調画像の信号周波数を直接検出することができるので、この種類の刺激は一般にフーリエ刺激、一次刺激、または線形刺激として特徴づけられる。しかしながら、触感変調画像は、信号周波数がフーリエ領域に存在しないため、フーリエ刺激とは見なさない。したがって、触感変調刺激は、非フーリエ刺激、二次刺激、または非線形刺激として特徴づけられる。

一次特徴、二次特徴、またはノイズの知覚は、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、または味覚刺激などの視覚以外の刺激についても評価することができることを、当業者は理解するであろう。

本発明の上記実施形態は例示のみを意図するものである。したがって、本発明の範囲は、添付の請求項の範囲によってのみ制限されることを意図するものである。

Claims (20)

1. 被検者による刺激特性の知覚を評価するための方法であって、
   被検者に対して、少なくとも、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激と、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激とを与える工程と、
   上記第１および第２の感覚性刺激を与える間に、評価する上記刺激特性と無関係の、上記第１および第２の感覚性刺激の特徴を特定することを上記被検者に要求することで上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせる工程と、
   上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域の活動度を計測することで脳活動度計測値を取得する工程と、
   上記脳活動度計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定することで上記被検者による上記刺激特性の知覚を特徴づける工程と、を含む方法。
2. 上記刺激特性は刺激鮮明度を含む、請求項１に記載の方法。
3. 上記刺激特性はコントラストとノイズとのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
4. 上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ視覚刺激を含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ聴覚刺激と触覚刺激とのうちの１つを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
6. 上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激とはそれぞれ嗅覚刺激と味覚刺激とのうちの１つを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
7. 上記要求は、上記被検者に、上記第１および第２の感覚性刺激の上記特徴を、言葉で、頭の中で、および入力装置を介して、のいずれか１つにて特定することを要求することを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 上記要求は、上記被検者に、所定のカテゴリー群から選ばれた、上記特徴が属する任意のカテゴリーを割り当てることを要求することを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 上記計測は、上記第１および第２の感覚性刺激に関する感覚情報を統合する責任を果たす対応する脳領域における上記活動度を計測することを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 上記計測は、上記被検者の前頭部に面する前頭皮質の少なくとも１つの領域における上記活動度を計測することを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
11. 上記計測は、電気活動と、血流と、血液酸素化度と、温度とのうちの少なくとも１つを計測することを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
12. 上記第１および第２の感覚性刺激を与える上記工程は、上記刺激特性のための上記第１の値を有する第１の画像と、上記刺激特性のための、上記第２の値を有する第２の画像とを表示することを含む、請求項４に記載の方法。
13. 上記特定は、上記第１の感覚性刺激と上記第２の感覚性刺激との相対エントロピーを特定し、上記相対エントロピーを用いて上記刺激特性の上記被検者による知覚を特徴づけることを含む、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 被検者による刺激特性の知覚を評価するためのシステムであって、
    上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激、および、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の感覚性刺激が与えられる間に上記被検者により特定される、評価対象の上記刺激特性と無関係の特徴を含む第１および第２の感覚性刺激を、上記被検者に対して与える刺激発生器と、
    脳活動度計測値を取得すべく、上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度を計測するための脳活動検知ユニットと、
    上記被検者による上記刺激特性の上記知覚を特徴づけるべく、上記脳活動度計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定するための鮮明度知覚特定ユニットと、含むシステム。
15. 上記刺激発生器は、視覚鮮明度としての第１の値を有する第１の画像と、上記視覚鮮明度の値としての第２の値を有する第２の画像とを表示するよう適応されており、上記視覚鮮明度の上記第１および第２の値は、任意の画像の周波数振幅スペクトルを調整することにより設定される、請求項１４に記載のシステム。
16. 上記脳活動検知ユニットは、脳波記録装置と、機能的近赤外分光装置と、機能的磁気共鳴画像装置とのうちの１つを含む、請求項１４または１５に記載のシステム。
17. 被検者による刺激特性の知覚を評価するための、コンピュータにより実施される方法であって、
    刺激発生器が上記被検者に与える、上記刺激特性のための第１の値を有する第１の感覚性刺激、および、上記刺激特性のための、上記第１の値と異なる第２の値を有する第２の感覚性刺激であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の感覚性刺激が与えられる間に上記被検者により特定される、評価対象の上記刺激特性と無関係の特徴を含む第１および第２の感覚性刺激を示す命令を生成し、上記命令を上記刺激発生器に伝送する工程と、
    上記第１および第２の感覚性刺激を与えて上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度の計測値を脳活動検知ユニットから受信する工程と、
    受信した上記計測値から、上記第１の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性と、上記第２の感覚性刺激により上記被検者が知覚する刺激特性との差異を特定する工程と、
    上記被検者が知覚する上記刺激特性における上記差異を出力する工程と、を含む方法。
18. 被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するための方法であって、
    上記被検者が着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、
    少なくとも、第１の鮮明度を有する第１の画像と、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像とを上記被検者に対して表示する工程と、
    上記第１および第２の画像を表示する間に、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の、上記第１および第２の画像の特徴を特定することを上記被検者に要求することで上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせる工程と、
    上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域の活動度を計測することで脳活動度計測値を取得する工程と、
    上記脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで上記被検者による感覚鮮明度の上記知覚を取得する工程と、
    上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定する工程と、を含む方法。
19. 被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するためのシステムであって、
    第１の鮮明度を有する第１の画像、および、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の画像を表示する間に上記被検者により特定される、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の特徴を含む上記第１および第２の画像を生成するための画像生成部と、
    上記画像生成部から受信した上記第１および第２の画像を上記被検者に対して表示するための表示ユニットと、
    脳活動度計測値を取得すべく、上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度を計測するための脳活動検知ユニットと、
    上記被検者が繰り返し着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、
    上記脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで上記被検者による感覚鮮明度の上記知覚を取得し、
    上記第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、上記被検者が知覚する上記鮮明度における上記差異を出力する
    ように適応されている適正レンズ特定ユニットと、を含み、
    上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定するシステム。
20. 被検者にとっての適正な矯正レンズを特定するための、コンピュータにより実施される方法であって、
    第１の鮮明度を有する第１の画像、および、上記第１の鮮明度と異なる第２の鮮明度を有する第２の画像であって、それぞれ、上記被検者の注意を意思決定タスクに向けさせるために上記第１および第２の画像を表示する間に上記被検者により特定される、上記第１および第２の画像の上記鮮明度と無関係の特徴を含む上記第１および第２の画像を表示ユニットに伝送する工程と、
    上記第１および第２の画像を表示して上記特徴を特定する間に、上記被検者の少なくとも１つの脳領域における活動度の計測値を脳活動検知ユニットから受信する工程と、
    上記被検者が繰り返し着用する第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、
    脳活動度計測値から、上記第１の画像により上記被検者が知覚する鮮明度と、上記第２の画像により上記被検者が知覚する鮮明度との差異を特定することで感覚鮮明度の上記被検者による知覚を取得し、
    上記第１および第２の矯正レンズのそれぞれについて、上記被検者が知覚する上記鮮明度における上記差異を出力する
    工程であって、
    上記第１および第２の矯正レンズのうち、上記被検者が知覚する上記鮮明度の上記差異が最大となる矯正レンズを上記適正な矯正レンズであると特定する方法。

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