CN113395937B - 脑功能测量装置 - Google Patents

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Abstract

本脑功能测量装置(100)具备：脑血流信息获取部(1)，其获取被检者(P)的脑血流信息(d1)；静息信息获取部(2)，其获取用于判别被检者是否处于静息的静息信息(d5)；以及控制部(3)，其基于由静息信息获取部获取到的静息信息，获取静息信息满足了规定条件的状态下的脑血流信息来作为静息时测量数据(d2)。

Description

脑功能测量装置
技术领域
本发明涉及一种脑功能测量装置，特别是涉及一种用于测量静息时的脑功能的脑功能测量装置。
背景技术
以往，已知有用于测量静息时的脑功能的脑功能测量装置。这样的脑功能测量装置例如被日本特开2015-116213号公报公开。
日本特开2015-116213号公报中公开的脑功能测量装置构成为：测量静息时的被检者的脑血流量，基于测量出的脑血流量来计算多个规定区域之间的脑区域的功能性结合(相关性)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2015-116213号公报
发明内容
发明要解决的问题
在此，在测量被检者的脑血流量时，即使在乍一看被检者处于静息的情况下，也有时脑不处于静息状态。也就是说，静息一般是指坐位或卧位等并非运动状态的不赋予积极的课题和外部刺激的状态，但是表面上的静息状态与脑活动的静息状态不同。例如，即使被检者的身体处于静息状态，也存在思考某些问题的情况等脑不处于静息状态的情况。此外，脑处于静息状态是指被检者未感觉到精神压力等、不愉快的外部刺激等的状态，并且是被检者没有有意地思考的状态。
然而，认为在日本特开2015-116213号公报中公开的脑功能测量装置中，在测量静息时的被检者的脑血流量时没有判别被检者的脑是否处于静息状态。因而，在对从测量结果获取到的多个规定区域之间的脑区域的功能性结合进行解析时，存在以下的问题：有可能包含脑不处于静息状态的情况下的测量结果，有可能测量结果的可靠性降低并且静息时脑功能的解析的精度降低。
本发明是为了解决上述那样的问题而完成的，本发明的一个目的在于提供一种能够提高测量结果的可靠性、并且能够提高静息时脑功能的解析的精度的脑功能测量装置。
用于解决问题的方案
为了达成上述目的，本发明的第一方面的脑功能测量装置具备：脑血流信息获取部，其获取被检者的脑血流信息；静息信息获取部，其获取用于判别被检者是否处于静息的静息信息；以及控制部，其基于由静息信息获取部获取到的静息信息，获取静息信息满足了规定条件的状态下的脑血流信息来作为静息时测量数据。
本发明的第一方面的脑功能测量装置如上所述那样具备控制部，该控制部获取在用于判别被检者是否处于静息的静息信息满足了规定条件的状态下的脑血流信息来作为静息时测量数据。由此，能够抑制被检者的脑不处于静息的情况下的脑血流信息被获取为静息时测量数据。因而，能够提高测量结果的可靠性，因此能够使用提高了可靠性的测量结果来进行解析。其结果，能够提高静息时脑功能的解析的精度。
在上述第一方面的脑功能测量装置中，优选的是，控制部构成为基于静息时测量数据来生成对静息时测量数据进行累积而得到的静息时累积测量数据。若像这样构成，则能够利用根据静息时测量数据生成的静息时累积测量数据来进行脑功能的解析。其结果，与使用静息状态及非静息状态混合存在的数据来进行脑功能的解析的情况相比较，能够高效地进行脑功能的解析。
在该情况下，优选的是，控制部构成为：获取一个或多个静息时测量数据，并且将静息时测量数据按照获取顺序进行结合来生成一个静息时累积测量数据。若像这样构成，则能够使用将静息时测量数据按照时间序列进行结合而得到的静息时累积测量数据来进行脑功能的解析。其结果，一个或多个静息时测量数据按照时间序列进行了结合，因此能够随时间经过而仅解析静息时测量数据，能够更准确且更容易地进行脑功能的解析。
在上述生成静息时累积测量数据的结构中，优选的是，脑血流信息获取部构成为在获取静息信息的期间持续获取脑血流信息，控制部构成为：将持续获取到的脑血流信息中的、静息状态的信息提取为静息时测量数据，并且基于提取出的静息时测量数据来生成静息时累积测量数据。若像这样构成，则一边并行地进行静息信息的获取和脑血流信息的获取，一边从脑血流信息中提取静息时测量数据，由此能够生成静息时累积测量数据。其结果，与根据脑的静息状态和非静息状态对是否获取脑血流信息进行切换、来仅获取静息状态下的脑血流信息作为静息时测量数据的情况相比较，不对是否获取脑血流信息进行切换就能够从持续获取到的脑血流信息中提取静息时测量数据，因此能够抑制测量处理的控制变复杂。
在该情况下，优选的是，控制部构成为对持续获取到的脑血流信息实施能够基于静息信息来识别静息状态和非静息状态的处理。若像这样构成，则能够获取被检者的脑功能检查的开始至结束的数据。其结果，能够使用脑功能检查整体的测量结果来进行脑功能的解析，因此能够容易地进行脑功能的解析。另外，由于能够在持续获取到的脑血流信息中识别脑的静息状态和非静息状态，因此能够获得脑血流信息中的脑的静息状态和非静息状态的分布等的见解。
在上述从持续获取到的脑血流信息中提取静息时测量数据来生成静息时累积测量数据的结构中，优选的是，控制部构成为在静息信息满足了规定条件的状态为规定时间以上的情况下，获取脑血流信息来作为静息时测量数据。若像这样构成，则在尽管脑处于静息状态但是脑的静息状态不足规定时间的情况下，能够抑制获取为静息时测量数据的情况。其结果，能够在由于例如静息状态和非静息状态交替反复等脑的静息状态短而无法将静息时测量数据作为有效的数据进行处理的情况下，抑制为了生成静息时累积测量数据而提取静息时测量数据的情况。因而，能够更进一步地提高静息时累积测量数据的可靠性，因此能够更进一步地提高脑功能的解析的精度。
在上述从持续获取到的脑血流信息中提取静息时测量数据来生成静息时累积测量数据的结构中，优选的是，控制部构成为在静息时测量数据的累积测量时间达到规定的测量时间的情况下结束测量处理。若像这样构成，则能够基于静息时测量数据的累积测量时间来结束测量处理。其结果，与例如在静息时测量数据的累积测量时间达到规定时间的情况下操作者结束测量处理的情况相比较，能够提高可用性(操作者的便利性)。
在上述第一方面的脑功能测量装置中，优选的是，静息信息获取部构成为获取被检者的心搏信息来作为所述静息信息，控制部构成为基于被检者的心搏的时间间期的变动来获取副交感神经的活动从而判别被检者的脑的静息状态。若像这样构成，则能够通过基于心搏的时间间期的变动获取副交感神经的活动来判别脑的静息状态。其结果，能够通过获取心搏信息来判别脑的静息状态，因此能够容易地判别脑是否处于静息状态。
在该情况下，优选的是，控制部构成为：通过对被检者的心搏的时间间期的变动进行功率谱解析来获取作为副交感神经的活动的指标的HF(高频)成分，并且将HF成分的强度超过了规定强度的状态判别为脑的静息状态。若像这样构成，则能够基于作为副交感神经的活动的指标的HF成分来判别脑的静息状态。其结果，能够通过确认HF成分的强度是否超过了规定强度来判别脑的静息状态，因此能够更容易地判别脑是否处于静息状态。
本发明的第二方面的脑功能测量装置具备：脑血流信息获取部，其获取被检者的脑血流信息；静息信息获取部，其获取用于判别被检者是否处于静息的静息信息；以及控制部，其基于由静息信息获取部获取到的静息信息，在被检者变为静息时开始获取脑血流信息作为静息时测量数据，并且在被检者变为不静息时停止获取脑血流信息。
本发明的第二方面的脑功能测量装置如上所述那样具备控制部，该控制部基于由静息信息获取部获取到的静息信息，在被检者变为静息时开始获取脑血流信息作为静息时测量数据，并且在被检者变为不静息时停止获取脑血流信息。由此，能够与上述第一方面的脑功能测量装置同样地提高静息时脑功能的解析的精度。另外，由于仅在被检者处于静息时获取脑血流信息，因此，与从在静息时和非静息时混合存在的状态下获取到的脑血流信息中获取静息时的脑血流信息来作为静息时测量数据的结构不同，能够在获取脑血流信息之后，不判别被检者是否处于静息地获取脑血流信息作为静息时测量数据。
发明的效果
根据本发明，如上所述，能够提供一种能够提高测量结果的可靠性、并且能够提高静息时脑功能的解析的精度的脑功能测量装置。
附图说明
图1是示出根据本发明的第一实施方式的脑功能测量装置的整体结构的示意图。
图2是示出根据本发明的第一实施方式的脑血流信息获取部的结构的示意图。
图3是用于说明脑血流量数据和静息时测量数据的示意图(A)以及用于说明静息时累积测量数据的示意图(B)。
图4是用于说明根据本发明的第一实施方式的控制部对被检者的脑的静息状态进行判别的处理的示意图(A)～(C)。
图5是用于说明根据本发明的第一实施方式的脑功能测量装置生成静息时累积测量数据的处理的流程图。
图6是用于说明根据本发明的第二实施方式的控制部能够识别脑血流信息的处理的示意图。
图7是用于说明根据本发明的第二实施方式的脑功能测量装置生成静息时累积测量数据的处理的流程图。
图8是用于说明根据本发明的第三变形例的控制部能够识别脑血流信息的处理的示意图。
图9是用于说明根据本发明的第三变形例的脑功能测量装置生成静息时累积测量数据的处理的流程图。
图10是示出根据本发明的第一变形例的脑功能测量装置的整体结构的示意图。
图11是示出根据本发明的第二变形例的脑功能测量装置的整体结构的示意图。
具体实施方式
下面，基于附图来说明将本发明具体化的实施方式。
[第一实施方式]
参照图1～图5来说明根据本发明的第一实施方式的脑功能测量装置100的结构。
(脑功能测量装置的结构)
首先，参照图1来说明根据本发明的第一实施方式的脑功能测量装置100的结构。
如图1所示，脑功能测量装置100具备脑血流信息获取部1、静息信息获取部2以及控制部3。
脑功能测量装置100例如是使用近红外光谱法(NIRS)来在光学上测量被检者P的脑活动、从而生成时间序列的测量结果数据的装置(光测量装置)。
在第一实施方式中，脑功能测量装置100构成为对被检者P在执行显示部4中显示的任务时的脑的活动进行测量。向被检者P派发例如一直看显示部4中显示的+、◎等标记的任务。显示部4例如包括液晶监视器等。
脑血流信息获取部1构成为基于来自控制部3的输入信号，来获取被检者P的脑血流信息d1。在后面描述脑血流信息获取部1的详细结构。
静息信息获取部2构成为获取用于判定被检者P是否处于静息的静息信息d5。具体地说，静息信息获取部2构成为获取被检者P的心搏信息d5a(参照图4的(A))作为静息信息d5。静息信息获取部2构成为所谓的输入输出接口。
静息信息获取装置6构成为基于来自控制部3的输入信号来获取被检者P的静息信息d5。具体地说，静息信息获取装置6构成为获取被检者P的心搏信息d5a。静息信息获取装置6例如包括心电图装置。静息信息获取装置6包括安装于被检者P的多个电极、基于多个电极获取到的被检者P的心脏的电位来生成心电图的控制部、以及对控制部所生成的心电图进行显示的显示部等。
控制部3构成为获取脑血流信息d1中的、被检者P的脑处于静息状态的脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。另外，控制部3构成为基于静息时测量数据d2，来生成对静息时测量数据d2进行累积而得到的静息时累积测量数据d3。另外，控制部3构成为将用于使脑血流信息获取部1和静息信息获取装置6中的测量同步的信号分别输出到脑血流信息获取部1以及静息信息获取装置6。控制部3例如包括CPU(CentralProcessingUnit：中央处理单元)等。在后面描述控制部3获取静息时测量数据d2的详细结构以及控制部3生成静息时累积测量数据d3的详细结构。
另外，控制部3包括存储部7。存储部7构成为存储脑血流信息d1、静息信息d5、静息时测量数据d2以及静息时累积测量数据d3等。存储部7例如包括HDD(HardDiskDrive：硬盘驱动器)、非易失性的存储器等。
(脑血流信息获取部的结构)
接着，参照图2来说明脑血流信息获取部1的结构。
脑血流信息获取部1构成为使用经由光纤连接的测量探针(送光探针10a和受光探针10b)来获取被检者P的脑血流信息d1。
如图2所示，脑血流信息获取部1具备送光探针10a、受光探针10b、光输出部11、光检测部12、测量控制部13、主体控制部14、存储部15以及输入输出部16。
脑血流信息获取部1的送光探针10a和受光探针10b分别通过被安装于在被检者P的头部穿戴的探针固定用的保持件5而被配置于被检者P的头部表面上的规定位置。
光输出部11构成为能够将近红外光的波长范围中的多个测量光向送光探针10a输出。光输出部11例如包括半导体激光器。光检测部12构成为经由光纤获取入射到受光探针10b的测量光并对该测量光进行检测。光检测部12例如包括光电倍增管。
测量控制部13利用配置于被检者P的头部的测量探针(送光探针10a和受光探针10b)来进行脑功能测量。主体控制部14是由CPU、存储器等构成的计算机，构成为通过执行存储部15中保存的各种程序来作为脑血流信息获取部1的主体控制部14发挥功能。存储部15例如由HDD构成，能够保存主体控制部14所执行的控制程序、设定信息，并且存储由测量的结果获得的脑血流信息d1。另外，输入输出部16是与脑功能测量装置100等的外部设备连接用的接口。
在第一实施方式中，光输出部11从配置在被检者P的头部表面上的送光探针10a照射近红外光的波长范围的测量光。然后，光检测部12使在头部内反射出的测量光入射到配置在头部表面上的受光探针10b并对该反射出的测量光进行检测，由此获取测量光的强度(受光量)。送光探针10a和受光探针10b分别设置有多个，它们被安装于用于将各探针固定到头部表面上的规定位置的保持件5。测量控制部13基于多个波长(例如780nm、805nm及830nm这三个波长)的测量光的强度(受光量)和血红蛋白的吸光特性，来测量氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白和总血红蛋白的变化量。测量控制部13构成为通过获取血红蛋白的变化量来获取被检者P的脑血流信息d1。脑血流信息获取部1将获取到的脑血流信息d1经由输入输出部16向脑功能测量装置100的控制部3输出。
(获取静息时测量数据d2以及生成静息时累积测量数据)
接着，参照图3来说明控制部3获取静息时测量数据d2的结构以及控制部3生成静息时累积测量数据d3的结构。
图3的(A)是被检者P的脑血流信息d1的示意图。图3的(A)所示的脑血流信息d1包含被检者P的脑处于静息的情况下的静息时测量数据d2、以及被检者P的脑不处于静息(处于非静息状态)的情况下的非静息时测量数据d4。此外，在图3的(A)中，为了方便，对非静息状态的脑血流信息d1(非静息时测量数据d4)标注了斜线的影线。
与身体上的静息状态不同，脑的静息状态未必能够由被检者P自由地控制。因此，脑的静息状态未必会在期望的测量时间的期间持续，可能如图3的(A)所示那样间歇地发生。因此，控制部3构成为基于由静息信息获取部2获取到的静息信息d5，获取静息信息d5满足了规定条件的状态下的脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。具体地说，控制部3构成为获取脑血流信息d1中的、被判断为被检者P的脑处于静息状态的脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。此外，在后面描述控制部3判别脑的静息状态的方法。
在图3所示的例子中，控制部3构成为从脑血流信息d1中分别获取静息时测量数据d2a、静息时测量数据d2b、静息时测量数据d2c、静息时测量数据d2d以及静息时测量数据d2e。
另外，在第一实施方式中，控制部3构成为：获取多个静息时测量数据d2，并且将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合来生成一个静息时累积测量数据d3。具体地说，脑血流信息获取部1构成为在获取静息信息d5的期间持续获取脑血流信息d1，控制部3构成为：将持续获取到的脑血流信息d1中的、静息状态的信息提取为静息时测量数据d2，并且基于提取出的静息时测量数据d2来生成静息时累积测量数据d3。
在图3所示的例子中，控制部3构成为：将获取到的多个静息时测量数据d2(静息时测量数据d2a～d2e)按照获取到的顺序进行结合，来生成一个静息时累积测量数据d3。因而，在静息时累积测量数据d3中仅包含从脑血流信息d1中去除非静息时测量数据d4(d4a～d4d)后的各静息时测量数据d2。
另外，在第一实施方式中，控制部3构成为：在静息信息d5满足了规定条件的状态为规定时间以上的情况下，获取脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。另外，控制部3构成为在静息时测量数据d2的累积测量时间达到规定的测量时间的情况下结束测量处理。此外，在第一实施方式中，累积测量时间例如被设定为8分钟。另外，由于各静息时测量数据d2的测量时间(时间戳)不是连续的，因此，控制部3构成为在生成静息时累积测量数据d3时按照结合的顺序重新分配时间戳。
在第一实施方式中，控制部3构成为将获取到的脑血流信息d1、静息信息d5、静息时测量数据d2以及生成的静息时累积测量数据d3存储到存储部7中。另外，脑血流信息d1包含静息时测量数据d2和非静息时测量数据d4，因此，脑血流信息d1可能成为比规定的测量时间长的时间的数据。
(判别静息状态)
接着，参照图4来说明根据第一实施方式的控制部3判别被检者P的脑是否处于静息状态的结构。
图4的(A)是示出由静息信息获取装置6获取到的被检者P的静息信息d5的曲线图g1的示意图。曲线图g1的横轴是时间(秒)，纵轴是电位(mV)。图4的(B)是示出静息信息d5的RR间期的变动(心搏的时间间期的变动d6)的曲线图g2的示意图。曲线图g2的横轴是搏动次数(相当于时间轴)，纵轴是RR间期。此外，RR间期是在曲线图g1中相邻的R波20彼此之间的间期。图4的(C)是示出曲线图g2的功率谱解析的结果的曲线图g3的示意图，该曲线图g2示出静息信息d5的RR间期的变动。曲线图g3的横轴是频率，纵轴是谱密度(PSD：PowerSpectral Density：功率谱密度)(msec2/Hz)。
在第一实施方式中，控制部3构成为基于获取为静息信息d5的被检者P的心搏信息d5a，来获取被检者P的心搏的时间间期的变动d6。具体地说，控制部3构成为：以被检者P的心搏的规定数为一组，基于在一组内的心搏信息d5a的RR间期来获取心搏的时间间期的变动d6。一组所包含的心搏的规定数例如是128点。
在第一实施方式中，控制部3构成为：基于被检者P的心搏的时间间期的变动d6来获取副交感神经的活动，从而判别被检者P的脑的静息状态。具体地说，如图4的(B)所示，控制部3根据被检者P的心搏信息d5a(静息信息d5)获取示出RR间期的变动的曲线图g2来作为心搏的时间间期的变动d6的指标。然后，控制部3通过对曲线图g2进行功率谱解析，来获取曲线图g3。此外，功率谱解析是指：通过对心搏的时间间期的变动d6进行傅里叶变换，来获取表示心搏的时间间期的变动d6中包含的频率成分的强度的频谱。
在RR间期的功率谱密度(曲线图g3)中，形成两个峰。将形成这两个峰的频率成分中的高频率的峰设为HF成分21，将低频率的峰设为LF成分22。HF成分21反映副交感神经的活动，LF成分22反映交感神经的活动。在副交感神经处于优势的情况下，设为脑处于放松的静息状态。因而，在本说明书中，设为脑的静息状态是在功率谱密度(曲线图g3)中、HF成分21的强度超过规定的阈值的状态。
具体地说，控制部3构成为：通过对被检者P的心搏的时间间期的变动d6(曲线图g2)进行功率谱解析，来获取作为副交感神经的活动的指标的HF成分21，并且将HF成分21的强度超过了规定强度Th的状态判别为脑的静息状态。即，静息信息d5满足了规定条件的情况是指HF成分21的强度超过了规定强度Th的状态。此外，HF成分21是指曲线图g3中的频率处于约0.20Hz至约0.40Hz的频带内的频率成分。
另外，控制部3构成为使从心搏信息d5a获取心搏数的范围逐点地偏移到之后测量到的数据，来生成曲线图g3。因而，控制部3能够随时间经过判别被检者P的脑的静息状态。
(静息时累积测量数据的生成处理)
接着，参照图5来说明根据第一实施方式的控制部3生成静息时累积测量数据d3的一系列处理。
在步骤S1中，控制部3基于操作者的输入操作来对脑血流信息获取部1和静息信息获取装置6输出数据获取开始的信号。之后，在步骤S2中，控制部3获取脑血流信息d1和静息信息d5。之后，处理向步骤S3前进。
在步骤S3中，控制部3基于静息信息d5来获取HF成分21。之后，在步骤S4中，判别被检者P的脑是否处于静息状态。即，控制部3根据HF成分21的强度是否超过规定强度Th来判别被检者P的脑是否处于静息状态。在被检者P的脑处于静息状态的情况下，处理向步骤S5前进。在被检者P的脑处于非静息状态的情况下，处理向步骤S8前进。
在步骤S5中，控制部3判断被检者P的脑的静息状态是否为规定时间以上。在被检者P的脑的静息状态为规定时间以上的情况下，处理向步骤S6前进。在被检者P的脑的静息状态不足规定时间的情况下，处理向步骤S7前进。
在步骤S6中，控制部3将表示被检者P的脑处于静息状态的静息状态标志设为开启(ON)状态。具体地说，控制部3在判别为被检者P的脑处于静息状态的情况下，将表示静息状态的值(例如为1)存储到存储部7中。之后，处理返回到步骤S2。
在步骤S7中，控制部3将静息状态标志设为关闭(OFF)状态。具体地说，控制部3在判别为被检者P的脑处于非静息状态的情况下，将存储部7中存储的表示静息状态的值(例如为1)改写为表示非静息状态的值(例如为0)。此外，在静息状态标志未被设为开启状态的情况下，处理返回到步骤S2。
在步骤S8中，控制部3判别在脑血流信息d1中是否设定有静息时测量数据d2的起点。在脑血流信息d1中设定有静息时测量数据d2的起点的情况下，处理向步骤S9前进。在脑血流信息d1中未设定静息时测量数据d2的起点的情况下，处理返回到步骤S2。
在步骤S9中，控制部3获取静息时测量数据d2。具体地说，控制部3获取被检者P的脑持续静息状态的期间的脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。之后，在步骤S10中，控制部3将静息状态标志设为关闭状态。之后，处理向步骤S11前进。
之后，在步骤S11中，控制部3判别静息时测量数据d2的累积测量时间是否超过了规定时间。在静息时测量数据d2的累积测量时间超过了规定时间的情况下，处理向步骤S12前进。在静息时测量数据d2的累积测量时间未超过规定时间的情况下，处理返回到步骤S9。
在步骤S12中，控制部3根据多个静息时测量数据d2生成一个静息时累积测量数据d3后结束处理。
(第一实施方式的效果)
在第一实施方式中，能够获得下面那样的效果。
在第一实施方式中，如上所述，脑功能测量装置100具备：脑血流信息获取部1，其获取被检者P的脑血流信息d1；静息信息获取部2，其获取用于判别被检者P是否处于静息的静息信息d5；以及控制部3，其基于由静息信息获取部2获取到的静息信息d5，来获取静息信息d5满足了规定条件的状态下的脑血流信息d1来作为静息时测量数据d2。由此，能够抑制被检者P的脑不处于静息的情况下的脑血流信息d1被获取为静息时测量数据d2。因而，能够提高测量结果的可靠性，因此能够使用提高了可靠性的测量结果来进行解析。其结果，能够提高静息时脑功能的解析的精度。
另外，在第一实施方式中，如上所述，控制部3构成为基于静息时测量数据d2来生成对静息时测量数据d2进行累积而得到的静息时累积测量数据d3。由此，能够利用根据静息时测量数据d2生成的静息时累积测量数据d3来进行脑功能的解析。其结果，与使用静息状态及非静息状态混合存在的数据来进行脑功能的解析的情况相比较，能够高效地进行脑功能的解析。
另外，在第一实施方式中，如上所述，构成为：获取多个静息时测量数据d2，并且将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合来生成一个静息时累积测量数据d3。由此，能够使用将静息时测量数据d2按照时间序列进行结合而得到的静息时累积测量数据d3来进行脑功能的解析。其结果，多个静息时测量数据d2按照时间序列进行了结合，因此能够随时间经过而仅解析静息时测量数据d2，能够更准确且更容易地进行脑功能的解析。
另外，在第一实施方式中，如上所述，脑血流信息获取部1构成为在获取静息信息d5的期间持续获取脑血流信息d1，控制部3构成为：将持续获取到的脑血流信息d1中的、静息状态的信息提取为静息时测量数据d2，并且基于提取出的静息时测量数据d2来生成静息时累积测量数据d3。由此，一边并行地进行静息信息d5的获取和脑血流信息d1的获取，一边从脑血流信息d1中提取静息时测量数据d2，由此能够生成静息时累积测量数据d3。其结果，与根据脑的静息状态和非静息状态对是否获取脑血流信息d1进行切换、来仅获取静息状态下的脑血流信息d1作为静息时测量数据d2的情况相比较，不对是否获取脑血流信息d1进行切换就能够从持续获取到的脑血流信息d1中提取静息时测量数据d2，因此能够抑制测量处理的控制变复杂。
另外，在第一实施方式中，如上所述，控制部3构成为在静息信息d5满足了规定条件的状态为规定时间以上的情况下，获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2。由此，在尽管脑处于静息状态但是脑的静息状态不足规定时间的情况下，能够抑制获取为静息时测量数据d2的情况。其结果，在由于例如静息状态和非静息状态交替反复等脑的静息状态短而无法将静息时测量数据d2作为有效的数据进行处理的情况下，能够抑制为了生成静息时累积测量数据d3而提取静息时测量数据d2的情况。因而，能够更进一步地提高静息时累积测量数据d3的可靠性，因此能够更进一步地提高脑功能的解析的精度。
另外，在第一实施方式中，如上所述，控制部3构成为在静息时测量数据d2的累积测量时间达到规定的测量时间的情况下结束测量处理。由此，能够基于静息时测量数据d2的累积测量时间来结束测量处理。其结果，与例如在静息时测量数据d2的累积测量时间达到规定时间的情况下操作者结束测量处理的情况相比较，能够提高可用性(操作者的便利性)。
另外，在第一实施方式中，如上所述，静息信息获取部2构成为获取被检者P的心搏信息d5a来作为静息信息d5，控制部3构成为：基于被检者P的心搏的时间间期的变动d6来获取副交感神经的活动，从而判别被检者P的脑的静息状态。由此，能够通过基于心搏的时间间期的变动d6获取副交感神经的活动来判别脑的静息状态。其结果，能够通过获取心搏信息d5a来判别脑的静息状态，因此能够容易地判别脑是否处于静息状态。
另外，在第一实施方式中，如上所述，构成为：通过对被检者P的心搏的时间间期的变动d6进行功率谱解析，来获取作为副交感神经的活动的指标的HF成分21，并且将HF成分21的强度超过了规定强度Th的状态判别为脑的静息状态。由此，能够基于作为副交感神经的活动的指标的HF成分21来判别脑的静息状态。其结果，能够通过确认HF成分21的强度是否超过了规定强度Th来判别脑的静息状态，因此能够更容易地判别脑是否处于静息状态。
[第二实施方式]
接着，参照图1、图6和图7来说明根据本发明的第二实施方式的脑功能测量装置200。与从脑血流信息d1中提取静息时测量数据d2来生成静息时累积测量数据d3的第一实施方式不同，在第二实施方式中，控制部30构成为对持续获取到的脑血流信息d1实施能够基于静息信息d5来识别静息状态和非静息状态的处理。此外，对与上述第一实施方式相同的结构标注相同的附图标记，并省略说明。
在并行地进行脑血流信息d1的获取和静息信息d5的获取的第二实施方式中，控制部30构成为对持续获取到的脑血流信息d1实施能够基于静息信息d5来识别静息状态和非静息状态的处理。
图6的(A)是示出对持续获取到的脑血流信息d1实施了能够识别静息状态和非静息状态的处理的例子的示意图。
如图6的(A)所示，在第二实施方式中，控制部30构成为：通过在被检者P的脑处于静息状态的情况下对脑血流信息d1附加时间戳t(时间戳t0～t9)，来实施能够识别脑血流信息d1中的静息状态和非静息状态的处理。此外，在图6的(A)所示的例子中，时间戳t0、t2、t4、t6和t8表示静息时测量数据d2的起点。另外，在图6的(A)所示的例子中，时间戳t1、t3、t5、t7和t9表示静息时测量数据d2的终点。
即，在图6的(A)所示的例子中，时间戳t0与时间戳t1之间的脑血流信息d1、时间戳t2与时间戳t3之间的脑血流信息d1、时间戳t4与时间戳t5之间的脑血流信息d1、时间戳t6与时间戳t7之间的脑血流信息d1、时间戳t8与时间戳t9之间的脑血流信息d1分别是静息时测量数据d2(静息时测量数据d2a～d2e)。
另外，在第二实施方式中，控制部30构成为将被实施能够识别静息状态和非静息状态的处理后的脑血流信息d1显示在未图示的显示部中。因而，医生、技师等操作者能够通过确认显示部中显示的脑血流信息d1来获得脑血流信息d1中的静息状态的分布等的见解。显示部例如包括液晶监视器等。
(静息时累积测量数据的生成处理)
接着，参照图7来说明根据第二实施方式的控制部30生成静息时累积测量数据d3的一系列处理。此外，步骤S1～步骤S12的处理是与第一实施方式相同的处理，因此省略详细说明。
在步骤S1～步骤S9中，控制部30获取静息时测量数据d2。之后，处理向步骤S21前进。
在步骤S21中，控制部30对持续获取到的脑血流信息d1的与静息时测量数据d2对应的部位附加时间戳t(时间戳t0～t9)。之后，处理前进到步骤S10～步骤S12，控制部30生成静息时累积测量数据d3后结束处理。
此外，第二实施方式的其它结构与上述第一实施方式相同。
(第二实施方式的效果)
在第二实施方式中，能够获得下面那样的效果。
在第二实施方式中，如上所述，控制部30构成为对持续获取到的脑血流信息d1实施能够基于静息信息d5来识别静息状态和非静息状态的处理。由此，能够获取被检者P的脑功能检查的开始至结束的数据。其结果，能够使用脑功能检查整体的测量结果来进行脑功能的解析，因此能够容易地进行脑功能的解析。另外，由于能够在持续获取到的脑血流信息d1中识别脑的静息状态和非静息状态，因此能够获得脑血流信息d1中的脑的静息状态和非静息状态的分布等的见解。
此外，第二实施方式的其它效果与上述第一实施方式相同。
[第三实施方式]
接着，参照图1、图8和图9来说明根据本发明的第三实施方式的脑功能测量装置500(参照图1)。与从脑血流信息d1中提取静息时测量数据d2来生成静息时累积测量数据d3的第一实施方式不同，在第三实施方式中，控制部31(参照图1)构成为：基于由静息信息获取部2获取到的静息信息d5，在被检者P变为静息时开始获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2，并且在被检者P变为不静息时停止获取脑血流信息d1。此外，对与上述第一实施方式相同的结构标注相同的附图标记，并省略说明。
如图1所示，脑功能测量装置500具备：脑血流信息获取部1，其获取被检者P的脑血流信息d1；静息信息获取部2，其获取用于判别被检者P是否处于静息的静息信息d5；以及控制部31，其基于由静息信息获取部2获取到的静息信息d5，在被检者P变为静息时开始获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2，并且在被检者P变为不静息时停止获取脑血流信息d1。
如图8的(A)所示，在第三实施方式中，控制部31获取被检者P的静息信息d5。控制部31基于静息信息d5来判定被检者P的脑是否处于静息状态。此外，控制部31判定被检者P的脑是否处于静息状态的结构与上述第一实施方式中的控制部3相同，因此省略详细说明。
在第三实施方式中，控制部31构成为基于被检者P的脑的静息状态来对脑血流信息获取部1输出脑血流信息获取控制信号d9。具体地说，控制部31构成为在被检者P的脑处于静息状态的情况下对脑血流信息获取部1输出脑血流信息获取开始信号d9a。另外，控制部31构成为在被检者P的脑不处于静息状态的情况下对脑血流信息获取部1输出脑血流信息获取停止信号d9b。
即，在图8的(A)所示的例子中，在输出脑血流信息获取开始信号d9a之后到输出脑血流信息获取停止信号d9b为止的期间是静息期间d7(d7a～d7e)。另外，在输出脑血流信息获取停止信号d9b之后到输出脑血流信息获取开始信号d9a为止的期间是非静息期间d8(d8a～d8e)。控制部31构成为：获取静息期间d7(d7a～d7e)内的脑血流信息d1作为静息时测量数据d2(d2a～d2e)，来生成静息时累积测量数据d3。
(静息时累积测量数据的生成处理)
接着，参照图9来说明根据第三实施方式的控制部31生成静息时累积测量数据d3的一系列处理。此外，步骤S1、步骤S3和步骤S11的处理是与上述第一实施方式相同的处理，因此省略详细说明。此外，下面，为了方便，分别说明由静息信息获取装置6进行的处理以及由脑血流信息获取部1进行的处理，但是实际上并行地进行这些处理。
(静息信息获取装置中的处理)
在步骤S1中，控制部31基于操作者的输入操作来对静息信息获取装置6输出数据获取开始的信号。接着，在步骤S13中，控制部31获取静息信息d5。之后，处理向步骤S3前进。
在步骤S3中，控制部3基于静息信息d5来获取HF成分21。之后，在步骤S14中，控制部31基于HF成分21来判别被检者P的脑的静息状态，对脑血流信息获取部1输出脑血流信息获取控制信号d9(脑血流信息获取开始信号d9a、或脑血流信息获取停止信号d9b)。
接着，在步骤S15中，控制部31对静息信息获取停止信号d10是否被输入进行判定。在被输入静息信息获取停止信号d10的情况下，处理结束。在静息信息获取停止信号d10未被输入的情况下，处理向步骤S13前进。
(由脑血流信息获取部进行的处理)
在步骤S1中，控制部31基于操作者的输入操作来对脑血流信息获取部1输出数据获取开始的信号。此外，同步地进行由静息信息获取装置6进行的处理中的步骤S1的处理、以及由脑血流信息获取部1进行的处理中的步骤S1的处理。
接着，在步骤S16中，控制部31对脑血流信息获取控制信号d9是否被输入进行判定。在被输入脑血流信息获取控制信号d9的情况下，处理向步骤S17前进。在未被输入脑血流信息获取控制信号d9的情况下，控制部31重复步骤S16的处理。
在步骤S17中，控制部31判定脑血流信息获取控制信号d9是脑血流信息获取开始信号d9a还是脑血流信息获取停止信号d9b。在脑血流信息获取控制信号d9是脑血流信息获取开始信号d9a的情况下，处理向步骤S18前进。在脑血流信息获取控制信号d9是脑血流信息获取停止信号d9b的情况下，处理向步骤S19前进。
在处理前进到步骤S18的情况下，在步骤S18中，脑血流信息获取部1开始获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2。此外，在处理前进到步骤S18时脑血流信息获取部1已开始获取脑血流信息d1的情况下，省略步骤S18的处理。另外，在处理前进到步骤S19的情况下，在步骤S19中，脑血流信息获取部1停止获取脑血流信息d1。此外，在处理前进到步骤S19时脑血流信息获取部1未开始获取脑血流信息d1的情况下，省略步骤S19的处理。
接着，在步骤S11中，控制部31判别静息时测量数据d2的累积测量时间是否超过了规定时间。在静息时测量数据d2的累积测量时间超过了规定时间的情况下，处理向步骤S20前进。在静息时测量数据d2的累积测量时间未超过规定时间的情况下，处理向步骤S16前进。
在步骤S20中，控制部31对静息信息获取装置6输出静息信息获取停止信号d10后结束处理。
此外，第三实施方式的其它结构与上述第一实施方式相同。
(第三实施方式的效果)
在第三实施方式中，能够获取下面那样的效果。
在第三实施方式中，如上所述，脑功能测量装置500具备：脑血流信息获取部1，其获取被检者P的脑血流信息d1；静息信息获取部2，其获取用于判别被检者P是否处于静息的静息信息d5；以及控制部31，其基于由静息信息获取部2获取到的静息信息d5，在被检者P变为静息时开始获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2，并且在被检者P变为不静息时停止获取脑血流信息d1。由此，能够与上述第一实施方式中的脑功能测量装置100同样地提高静息时脑功能的解析的精度。另外，由于仅在被检者P处于静息时获取脑血流信息d1，因此，与从在静息时和非静息时混合存在的状态下获取到的脑血流信息d1中获取静息时的脑血流信息d1作为静息时测量数据d2的结构不同，能够在获取脑血流信息d1之后，不判别被检者P是否处于静息地获取脑血流信息d1作为静息时测量数据d2。
此外，第三实施方式的其它效果与上述第一实施方式相同。
(变形例)
此外，此次公开的实施方式应被认为在全部方面都是例示而不是限制性的。本发明的范围不是由上述的实施方式的说明来示出，而是由权利要求书示出，还包含在与权利要求书均等的意思及范围内的全部变更(变形例)。
例如，在上述第一实施方式～第三实施方式中，示出了控制部3(控制部30、控制部31)获取被检者P的心搏信息d5a作为静息信息d5的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，控制部3(控制部30、控制部31)也可以构成为获取被检者P的发汗的变化、呼吸率的变化等作为静息信息d5。控制部3(控制部30)也可以构成为：如果能够判别被检者P的脑是否处于静息的信息则获取任意的信息。
另外，在上述第一实施方式～第三实施方式中，示出了在静息时测量数据d2的累积测量时间超过了8分钟的情况下控制部3(控制部30、控制部31)生成静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。静息时测量数据d2的累积测量时间可以是任意的时间。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(控制部30)根据多个静息时测量数据d2生成一个静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，在一个静息时测量数据d2超过规定的累积测量时间那样的情况下，控制部3(控制部30)也可以构成为根据一个静息时测量数据d2生成静息时累积测量数据d3。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(控制部30)生成静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。也可以是控制部3(控制部30)不生成静息时累积测量数据d3的结构。在该情况下，只要生成图6的(A)所示的脑血流信息d1即可。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(控制部30)将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合来生成静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，控制部3(控制部30)也可以不将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合。然而，通过将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合，使得静息时累积测量数据d3成为时间序列的数据，因此优选将静息时测量数据d2按照获取顺序进行结合。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了在静息时测量数据d2的累积测量时间超过了规定时间的情况下控制部3(控制部30)生成静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，控制部3(控制部30)也可以构成为基于操作者的输入操作来以任意的累积测量时间生成静息时累积测量数据d3。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(控制部30)在HF成分21的强度超过了规定强度Th的情况下判断为被检者P的脑处于静息状态的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，也可以构成为基于LF成分22(参照图4)与HF成分21之间的比率来判别被检者P的脑的静息状态，LF成分22为对被检者P的心搏信息d5a进行功率谱解析而得到的曲线图g3的约0.04Hz至约0.15Hz的频率成分。
另外，在上述第二实施方式中，示出了控制部30通过对脑血流信息d1附加标记40(标记40a～40e)来实施能够识别静息状态和非静息状态的处理的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，也可以构成为能够通过变更静息时测量数据d2的颜色和非静息时测量数据d4的颜色来识别静息状态和非静息状态。也可以是只要能够识别静息状态和非静息状态则进行任何的处理的结构。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(控制部30)以被检者P的心搏的128点为一组来获取心搏的时间间期的变动d6的结构的例子，但是本发明并不限于此。对于获取心搏的时间间期的变动d6时的一组所包含的心搏的数量，任意设定即可。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了脑功能测量装置100(脑功能测量装置200)使用NIRS来获取脑血流信息d1的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，脑功能测量装置100(脑功能测量装置200)也可以构成为利用fMRI(functionalMagnetic Resonance Imaging：功能性磁共振成像)、SPECT(Single Photon EmissionComputed Tomography：单光子发射体层成像)等来获取脑血流信息d1。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了脑血流信息获取部1是获取脑血流信息d1的脑血流信息获取装置的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，也可以如图10所示，构成为具备脑功能测量装置100(脑功能测量装置200)、脑血流信息获取装置8以及静息信息获取装置6的脑功能测量系统300。在构成为脑功能测量系统300的情况下，脑血流信息获取部1只要构成为用于获取由脑血流信息获取装置8获取到的脑血流信息d1的输入输出接口即可。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了脑血流信息获取部1是脑血流信息获取装置8、静息信息获取部2是输入输出接口的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，也可以如图11所示，脑功能测量装置400构成为包括脑血流信息获取装置8、静息信息获取装置6以及控制部3。在脑功能测量装置400包括脑血流信息获取装置8和静息信息获取装置6的情况下，控制部3只要构成为从脑血流信息获取装置8和静息信息获取装置6获取脑血流信息d1和静息信息d5即可。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(31)基于被检者P的心搏的时间间期的变动来获取HF成分从而判别被检者P的静息状态、并且基于被检者P的静息状态来获取静息时测量数据d2的结构的例子，但是本发明并不限于此。也可以是，不管被检者P是否为静息状态都获取脑血流信息d1，直到获取到规定期间的静息时测量数据d2为止。
另外，在上述第一实施方式和第二实施方式中，示出了控制部3(30)与脑血流信息d1的获取并行地获取静息时测量数据d2、来生成静息时累积测量数据d3的结构的例子，但是本发明并不限于此。例如，控制部3(30)也可以构成为在获取了脑血流信息d1之后获取静息时测量数据d2来生成静息时累积测量数据d3。
附图标记说明
1：脑血流信息获取部；2：静息信息获取部；3、30、31：控制部；21：HL成分；100、200：脑功能测量装置；d1：脑血流信息；d2：静息时测量数据；d3：静息时累积测量数据；d5：静息信息；d5a：心搏信息；d6：心搏的时间间期的变动；P：被检者；Th：规定强度。

Claims (10)

1.一种脑功能测量装置，具备：
脑血流信息获取部，其获取被检者的脑血流信息；
静息信息获取部，其获取用于判别被检者是否处于静息的静息信息；以及
控制部，其基于由所述静息信息获取部获取到的所述静息信息，从所述脑血流信息中提取所述静息信息满足了规定条件的状态下的脑血流信息来作为静息时测量数据，
其中，并行地进行所述静息信息的获取和所述脑血流信息的获取。
2.根据权利要求1所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：基于所述静息时测量数据，来生成对所述静息时测量数据进行累积而得到的静息时累积测量数据。
3.根据权利要求2所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：获取一个或多个所述静息时测量数据，并且将所述静息时测量数据按照获取顺序进行结合来生成一个所述静息时累积测量数据。
4.根据权利要求2所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述脑血流信息获取部构成为：在获取所述静息信息的期间持续获取所述脑血流信息，
所述控制部构成为：将持续获取到的所述脑血流信息中的、静息状态的信息提取为所述静息时测量数据，并且基于提取出的所述静息时测量数据来生成所述静息时累积测量数据。
5.根据权利要求4所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：对持续获取到的所述脑血流信息实施能够基于所述静息信息来识别静息状态和非静息状态的处理。
6.根据权利要求4所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：在所述静息信息满足了规定条件的状态为规定时间以上的情况下，获取所述脑血流信息来作为所述静息时测量数据。
7.根据权利要求4所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：在所述静息时测量数据的累积测量时间达到规定的测量时间的情况下，结束测量处理。
8.根据权利要求1所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述静息信息获取部构成为：获取被检者的心搏信息来作为所述静息信息，
所述控制部构成为：基于被检者的心搏的时间间期的变动来获取副交感神经的活动，从而判别被检者的脑的静息状态。
9.根据权利要求8所述的脑功能测量装置，其特征在于，
所述控制部构成为：通过对被检者的心搏的时间间期的变动进行功率谱解析来获取作为副交感神经的活动的指标的高频成分，并且将所述高频成分的强度超过了规定强度的状态判别为脑的静息状态。
10.一种脑功能测量装置，具备：
脑血流信息获取部，其获取被检者的脑血流信息；
静息信息获取部，其获取用于判别被检者是否处于静息的静息信息；以及
控制部，其基于由所述静息信息获取部获取到的所述静息信息判定所述被检者的脑是否处于静息状态，基于所述被检者的脑的静息状态来对所述脑血流信息获取部输出脑血流信息获取控制信号，由此在被检者变为静息时开始获取所述脑血流信息作为静息时测量数据，并且在被检者变为不静息时停止获取所述脑血流信息。
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