JP2007185491A - 経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数被験者について、経頭蓋的脳機能測定・刺激法で得られたデータを補助的な構造画像撮像なしに標準脳座標系に仮想正規化し、最確値の推定およびその精度を表現できるようにする。
【解決手段】３次元頭部画像上における任意の頭表上基準点とその直下の脳表位置の関係について任意の標準脳座標空間に対する正規化前後の対応関係を記載した参照脳データベースを構築し、経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報を各参照脳上で仮想的に標準脳座標系に仮想正規化し、この作業結果を統計的に解析することによって、複数被験者における測定・刺激点の標準脳座標値を推定し、その精度を表現することが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、近赤外分光分析法（ＮＩＲＳ）や経頭蓋磁気刺激装置（ＴＭＳ）及びその他の経頭蓋的脳機能測定・刺激法において測定・刺激にかかる脳表座標を推定する方法と、そのソフトウェアプログラムを記録した媒体と、この方法により推定された脳表座標を用いて測定・刺激結果を表示する装置に関するものであり、より詳細には、頭表の任意の点又はその集合としての頭表面に展開された測定データを、参照脳データベース上での仮想的な正規化と脳表投影によって、任意の標準脳座標系に表現する方法とそのソフトウェアプログラムを記録した媒体と装置に関するものである。

経頭蓋的脳機能測定・刺激法において、測定・刺激の対象となる脳表位置を表現するための標準的データ表現システムは重要である。脳科学研究分野における標準的データ表現システムとしては、ＭＮＩ（Montoreal
Neurological Institute）標準脳座標系に代表される標準脳座標系が挙げられ、ｆＭＲＩ(機能的核磁気共鳴撮像)やＰＥＴ（陽電子放出断層撮像）などの脳機能イメージング研究法による脳活動データは、標準脳座標系に表現されることが一般的である。したがって、経頭蓋的脳機能測定・刺激法においても、測定・刺激の対象となる脳表位置を標準脳座標系に表現することが望まれている。

測定対象が単数の被験者である場合、核磁気共鳴装置（ＭＲＩ）等の脳画像撮像法を用いて脳の構造画像を得れば、測定・刺激の対象となる脳表位置を標準脳座標系に表現することは可能であったが、補助的な脳画像撮像なしで、標準脳座標系に表現することは不可能であった。

この問題を解決する手段として、経頭蓋的脳機能測定・刺激法において、測定・刺激の対象となる脳表位置を標準脳座標系表現するためのデータ表現システムが報告された（非特許文献１、特許文献１参照）。これらの方法によれば、頭表上の任意の点について、近傍３点ないし４点の頭表上基準点との相対位置関係を求めれば、予め記載された当該基準点の標準脳座標上での位置と精度情報を参照して、当該頭表点およびその直下の脳表投影点を、標準脳座標系に表現し、その座標位置と確率的推定の精度情報を得ることが可能である。
Okamoto, M. and Dan,I. Automated cortical projection of head-surface locations for transcranial functionalbrain mapping. NeuroImage 26, 18-28 (2005). 特開２００５−１４３７６４号公報

しかしながら、脳機能研究においては、複数被験者の測定データを統計的に処理して、被験者間のばらつきを考慮した解析を行うことが必要であり、これまで、複数の被験者について、測定・刺激の対象となる脳表位置を標準脳座標系表現するためのデータ表現システムは存在しなかった。したがって、経頭蓋的脳機能測定・刺激法において、複数被験者にも拡張可能かつ補助的撮像を要さない標準的データ表現システムの確立が望まれている。

そこで、本発明は、経頭蓋的脳機能測定・刺激法において、補助的撮像がない場合でも、個人および複数被験者の計測・刺激データを、参照脳データベースにおける頭部画像上での仮想的な正規化と脳表投影を行うことによって、任意の標準脳座標系に表現し、座標値および推測の精度情報を得ることを目的とするものである。

本発明は、上記の課題を解決するために、実世界空間１５における被験者１６の頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０の位置情報を入力装置９から入力して保存装置１０に記録する入力手段２と、前記入力手段２で位置情報を得た後に、データベース１２から参照脳１８の頭表データ１２ｂ、脳表データ１２ｃ及び頭表上基準点データ１２ｄを抽出する取出手段３と、前記入力手段２で得た頭表上基準点１９を、前記取出手段３で得た参照脳１８の頭表上基準点データ１２ｄに座標変換４ａするのに倣って、計算機８が頭表上計測点２０を標準脳座標空間１５ａの仮想正規化計測点２０ａに仮想正規化４ｃする変換手段４と、前記変換手段４で得た仮想正規化計測点２０ａを、計算機８が参照脳１８の頭表データ１２ｂと脳表データ１２ｃの対応関係を基に、仮想正規化脳表投影点２０ｂへ脳表上投影５ａする投影手段５と、前記入力手段２で一人の被験者１６の位置情報を入力し、前記取出手段３で複数の参照脳１８を抽出して、前記変換手段４及び投影手段５で得たそれぞれの仮想正規化計測点２０ａ及び仮想正規化脳表投影点２０ｂを、計算機８が統計処理して被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａを求める被験者内推定手段６ａと、前記入力手段２で複数の被験者１６の位置情報を入力し、前記被験者内推定手段６ａで得たそれぞれの被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａを、計算機８が統計処理して被験者間推定点２２及び被験者間誤差２２ａを求める被験者間推定手段６ｂと、前記入力手段２、取出手段３、変換手段４、投影手段５、被験者内推定手段６ａ及び被験者間推定手段６ｂの各過程を表示装置１１に出力する表現手段７とからなり、前記被験者内推定手段６ａ及び被験者間推定手段６ｂを繰り返して最確推定点２３及び推定精度２３ａを得ることを特徴とする経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法１及びその装置１ａ及びそれを実現するソフトウェアプログラムを保存した記録媒体１０ａの構成とした。

即ち、被験者頭部の４以上の任意の数の頭表上基準点および経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報の入力に対して、３次元頭部画像上における任意の頭表上基準点とその直下の脳表位置の関係について任意の標準脳座標空間に対する正規化前後の対応関係を記載したデータベースから任意の数の３次元頭部画像を取り出し、測定・刺激点の位置情報を頭表上基準点の情報を用いて、取り出された３次元頭部画像上における頭表上または脳表上に、線形変換または非線形変換によって変換し、任意の標準脳座標空間に対する正規化前後の対応関係を利用することによって当該標準脳座標値を仮想的に推定し、その仮想的推定値を統計処理することによって最確値およびその精度情報を表現する。

本発明は、以上の構成であるため、以下の効果が得られる。第１に、３次元頭部構造画像のない被験者に対して、経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置とその脳表投影点を標準脳座標上に推定することが可能となる。

第２に、当該データベースから複数の３次元画像を取り出し、測定・刺激点の標準脳座標上への仮想的な推定を繰り返し、その結果を統計的に処理することによって、当該推定点の最確値および精度情報を表現することが可能となる。

第３に、３次元頭部構造画像のない複数被験者に対して、それぞれの被験者につき測定・刺激点の標準脳座標上への推定をおこない、その結果を統計的に処理することによって、複数被験者における当該推定点の最確値および精度情報を表現することが可能となる。

以上の効果により、本発明による方法を用いて、経頭蓋的脳機能測定・刺激法で得られたデータは、脳機能研究で通常用いられる標準脳座標系に表現できるようになった。これは、経頭蓋的脳機能測定・刺激法で得られたデータ処理に極めて高い拡張性をもたらすものである。このように本発明は、ＮＩＲＳやＴＭＳ等の経頭蓋的脳機能測定・刺激法の普及に対して、基盤となる新技術を提供するものであり、脳機能研究とその臨床応用の発展に大きな貢献をもたらすものである。

本発明は、任意の頭表上基準点とその直下の脳表位置の関係について任意の標準脳座標空間に対する正規化前後の対応関係を記載した３次元頭部画像のデータベースを用いる。頭表上基準点の設定については、脳波研究で標準的に用いられている国際１０−２０法およびその派生法が望ましいが、それら以外の頭表上基準点を用いることもできる。標準脳座標系としては、当該分野で一般的に用いられているＭＮＩ（Montreal Neurological
Institute）座標やTalairach座標を利用するのが好ましいが、他の座標系を用いることもできる。３次元頭部画像データベースを構成する各エントリーデータを構築するための手法としては、頭皮上に設置したマーカーのＭＲＩ撮像によって、国際１０−２０法基準点とＭＮＩ座標系の対応関係を記載する方法（非特許文献２、特許文献１参照）を用いることが可能である。また、既に報告された方法を利用して（非特許文献１参照）、ＭＲＩ画像上で、国際１０−２０法基準点とＭＮＩ座標系の対応関係を記載することも可能である。
Okamoto, M., Dan, H.,Sakamoto, K., Takeo, K., Shimizu, K., Kohno, S., Oda, I., Isobe, S., Suzuki,T., Kohyama, K., and Dan, I. Three-dimensional probabilistic anatomicalcranio-cerebral correlation via the international 10-20 system oriented fortranscranial functional brain mapping. NeuroImage 21 99-111 (2004).

本発明を実施するためには、被験者頭部の４以上の任意の数の当該頭表上基準点および経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報を磁気式３Ｄデジタイザーなどを用いて計測することが望ましい。または、プローブホルダーに位置センサーを装着し、測定・刺激点の頭表位置情報を自動的に計測することが可能である。または、計測値の代わりに、予め経験的に求められた当該頭表上基準点および経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報を用いることも可能である。

本発明は、被験者頭部の４以上の任意の数の当該頭表上基準点を、これらに対応する、かつ、参照脳データベースから抽出された頭部構造画像における、頭表上基準点の位置へと線形変換または非線形変換を行う。この結果を変換式として保存する。変換法の例としては、アフィン変換が望ましいが、それ以外の変換を用いてもよい。また、変換先となる頭部構造画像は、任意の標準脳座標系に正規化された後のものであってもよい。標準脳座標系に正規化された頭部構造画像へと変換する場合は、この変換は仮想正規化に相当する。

本発明は、上記で保存された変換式を用いて、経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報を当該頭部構造画像上に変換する。

本発明の実施の好ましい一態様として、当該頭部構造画像上に変換された当該測定・刺激点の頭表位置情報を既に報告された方法（非特許文献１参照）を利用して脳表上に投影することも可能である。

本発明は、脳および頭部構造の任意の位置について、標準脳座標系への正規化前後の対応関係を予め参照脳データベース上に記載してあるので、標準脳座標系への正規化に伴う作業を省くことができる。一般的に、頭部構造画像の標準脳座標系への変換は１０分以上を要する作業であり、本発明によって時間短縮効果がある。標準脳座標系への正規化はＳＰＭ（Statistical
Parametric Method）等のソフトウェアを用いて予め行っておくことが望ましいが、ＳＰＭ以外の任意の正規化法を用いることも可能である。

本発明において用いる参照脳データベースを構成する頭部構造画像は、任意の被験者母集団に対応させて構成を変化させることが可能である。被験者母集団の例としては、全人類成人、白人成人、右利き日本人男子成人等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

本発明は、参照脳データベースから任意の数の参照頭部画像データを取り出すことにより、当該測定・刺激点の頭表位置情報に対する標準脳座標系での頭表または脳表推定の信頼性を上げるとともに、その推定の精度を明確に記載することができる。

本発明は、単一被験者の当該測定・刺激点の頭表位置情報を処理した場合に、これに対する標準脳座標系での頭表または脳表推定の精度情報を被験者内誤差として記載することができる。

本発明は、複数被験者の当該測定・刺激点の頭表位置情報を処理した場合に、これに対する標準脳座標系での頭表または脳表推定の精度情報を被験者間誤差として記載することができる。

本発明は、複数被験者グループを対象とした解析において、各被験者解析における被験者内誤差を集積した値と被験者間誤差の総和を求めることによって、標準脳座標系での頭表または脳表推定の精度情報を全誤差として記載することができる。

本発明を実施するための望ましい一態様は、本発明を用いたソフトウェアプログラムを作成し、媒体に記録することである。当該ソフトウェアプログラムは単独で機能することも可能であるが、他のソフトウェアプログラムの一部として組み込むことも可能である。

本発明を実施するための望ましい一態様は、本発明を遂行する専用装置を構築することである。当該専用装置は、測定結果を入力するための入力端子、データ処理のための計算機、処理結果を表示するための表示装置、処理結果を保存するための保存装置から構成されることが望ましいが、それ以外の構成も可能である。尚、データを蓄積しておくデータベースも保存装置に含まれる。

本発明による方法で、補助的構造画像なしに、１２名の被験者におけるＮＩＲＳ計測点を、ＭＮＩ標準脳座標系に表現した。まず、左右それぞれ３個ずつの送受光プローブからなるプローブホルダーも準備した。この送受光プローブの間に左右それぞれ７個ずつ、計１４個のチャネル（ＮＩＲＳ計測点）を設定した。送受光プローブ間の距離は２．５ｃｍとした。この際、左側プローブホルダーは、Ｏ１０が国際１０−２０システムのＦ８とＦｐ２の中点になり、かつ、下列のプローブがＦ８とＦｐ２を結ぶ曲線状に整列するように配置した。また、右側プローブホルダーは、Ｏ４が国際１０−２０システムのＦ７とＦｐ１の中点になり、かつ、下列のプローブがＦ７とＦｐ１を結ぶ曲線状に整列するように配置した。プローブ位置およびチャネルの実世界座標位置を磁気式３Ｄデジタイザーで計測した。

このように計測された各被験者のＮＩＲＳプローブ点および計測点を、本発明による方法で参照脳データベースの１７頭部画像を用いて脳表に投影した後、ＭＮＩ標準脳座標系に変換した。さらに、各被験者のデータを統合して、ＭＮＩ標準脳座標で確率分布として表した。

上記のように、本発明によれば、複数被験者において、頭表上のＮＩＲＳプローブおよび計測点をＭＮＩ標準脳座標系の脳表上に推定することができた。また、推定の最確値を示すだけでなく、推定の精度を全誤差として表すことができた。このデータは、ＭＮＩ標準脳座標上に展開された理想的な脳において、各推定点は表に示された座標を中心に分布し、標準偏差を半径として表現される球の中に６１％の推定値が分布する、という確率的推定を与えるものである。

このような精度情報は、研究、臨床上の応用において、極めて有用な情報である。すなわち、徒に最適値を提示するのではなく、推定方法の有効範囲を示すことが重要である。本発明によって始めて、補助的頭部画像撮像なしに、複数被験者において、頭表上のＮＩＲＳプローブおよび計測点をＭＮＩ標準脳座標系の脳表上に推定することができた。

以下に、添付図面に基づいて、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法について詳細に説明する。

図１は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の流れを示すフローチャートであり、図２は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の装置の構成を示す図である。

図１に示すように、経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法１は、入力手段２、取出手段３、変換手段４、投影手段５、推定手段６及び表現手段７からなる。尚、推定手段６には、被験者内推定手段６ａと被験者間推定手段６ｂとがある。

入力手段２は、国際１０−２０法（２６）による実世界空間１５における被験者１６の頭表上基準点１９の位置情報と、被験者１６の頭に位置センサー付きプローブホルダー１３を装着して測定、又は３Ｄデジタイザーを使用して測定する等して得た頭表上計測点２０の位置情報とを、入力装置９から入力する。

取出手段３は、データベース１２の参照脳テーブル１２ａから、標準脳座標空間１５ａにおける参照脳１８の頭表データ１２ｂ、脳表データ１２ｃ及び頭表上基準点データ１２ｄを抽出する。

参照脳テーブル１２ａには、予めＭＲＩ等の画像を基に参照脳１８の情報が作成される。尚、参照脳１８は、複数の被験者１６について、標準脳座標空間１５ａ上の雛形である標準脳を用いて正規化した頭表及び脳表の３次元情報である。

参照脳テーブル１２ａの頭表データ１２ｂ及び脳表データ１２ｃは、一つの参照脳１８についてそれぞれ数万個のベクトル値で構成され、頭表上基準点データ１２ｄは、一つの参照脳１８について４個以上、好ましくは十数個程度の任意の数のベクトル値で構成される。

変換手段４は、まず、入力手段２で取得した実世界空間１５上の頭表上基準点１９から、取出手段３で取得した標準脳座標空間１５ａ上で正規化４ｂされた頭表上基準点データ１２ｄへ、アフィン変換などにより座標変換４ａを行い、変換式を得る。

次に、求めた変換式を、入力手段２で取得した実世界空間１５上の頭表上計測点２０に適用して座標変換４ａを行う。この座標変換４ａは仮想正規化４ｃに相当する。この結果、標準脳座標空間１５ａ上で正規化４ｂされた仮想正規化計測点２０ａを得る。

尚、正規化４ｂとは、被験者１６の頭表及び脳表の位置情報を、標準脳座標空間１５ａ上の標準脳の頭表及び脳表に変形させて参照脳１８を作ることであり、縮小、拡大、歪曲からなる線形変換や、局所的に変形率を変えた非線形変換が用いられる。

投影手段５は、取出手段３で取得した参照脳テーブル１２ａの頭表データ１２ｂと脳表データ１２ｃの対応関係を基にして、変換手段４で変換した仮想正規化計測点２０ａについて脳表上投影５ａを行い、仮想正規化脳表投影点２０ｂを得る。

推定手段６は、被験者内推定手段６ａ及び被験者間推定手段６ｂにより、最確推定点２３及び推定精度２３ａを得る。被験者内推定手段６ａは、同一の被験者１６について推定を繰り返して推定点及び誤差を求め、被験者間推定手段６ｂは、複数の被験者１６について推定を繰り返して推定点及び誤差を求める。

被験者内推定手段６ａは、入力手段２で計測した頭表上計測点２０について、取出手段３において同一被験者１６の複数の参照脳１８を抽出し、各参照脳１８について変換手段４及び投影手段５により仮想正規化計測点２０ａ及び仮想正規化脳表投影点２０ｂを求め、それらを比較することにより、被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａを得る。

被験者間推定手段６ｂは、複数の被験者１６について、入力手段２から被験者内推定手段６ａまでを行って各被験者１６の被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａを求め、それらを比較することにより、被験者間推定点２２及び被験者間誤差２２ａを得る。

表現手段７は、測定した被験者１６の頭表上計測点２０から推定される脳表位置又は頭表位置の標準脳座標空間１５ａにおける最確推定点２３及び推定精度２３ａを表示装置１１に出力する。尚、入力手段２、取出手段３、変換手段４、投影手段５及び推定手段６の各過程の状態を表示することも可能である。

図２に示すように、経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法１に使用する装置１ａは、計算機８、入力装置９、保存装置１０及び表示装置１１などからなる一般的なコンピュータである。

計算機８は、ＣＰＵ（中央処理装置）及びメモリ（主記憶装置）等からなる。ＣＰＵは、保存装置１０からデータをメモリに読み込んで演算処理したり、入力装置９、保存装置１０及び表示装置１１などの制御を行う。

入力装置９は、位置情報を測定してデータを保存装置１０に送る装置であり、キーボード、マウス又は３Ｄデジタイザー等が該当する。３Ｄデジタイザーは、磁気式又は超音波式の空間計測装置であり、プローブホルダー１３に設置されたプローブ１４及びチャネル１４ｃの空間座標値を測定することができる。また、プローブホルダー１３に３Ｄデジタイザーの位置センサーを組み込んでおくという入力様式も可能である。その他、モニターに映った頭部の画像上の点を指定して入力するなどの方法もある。

保存装置１０は、計算機８の補助記憶装置であり、ハードディスク等が該当する。データベース１２は、保存装置１０に作成される。尚、保存装置１０のデータを退避したＣＤ（コンパクトディスク）やＦＤ（フレキシブルディスク）などの記録媒体１０ａも保存装置１０に含むものとする。

表示装置１１は、保存装置１０のデータを可視化する装置であり、モニターやプリンターが該当する。経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法１の全ての過程を図示することができる。

図３は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の被験者の頭表上の基準点を示す図であり、図４は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法で使用するプローブホルダーを示す図である。

図３に示すように、国際１０−２０法（２６）は、頭表２６ａにおいて、鼻根２６ｂをＮｚ、後頭結節２６ｃをＩｚ、左耳介前点２６ｄをＴ９、右耳介前点２６ｅをＴ１０とした場合に、まず、Ｎｚ−Ｉｚ間の距離をそれぞれ１０％、２０％、２０％、２０％、２０％、１０％に等分して、Ｎｚ、Ｆｐｚ、Ｆｚ、Ｃｚ、Ｐｚ、Ｏｚ、Ｉｚの頭表上基準点１９を設定し、Ｔ９−Ｔ１０間の距離をそれぞれ１０％、２０％、２０％、２０％、２０％、１０％に等分して、Ｔ９、Ｔ３、Ｃ３、Ｃｚ、Ｃ４、Ｔ４、Ｔ１０の頭表上基準点１９を設定する。

次に、Ｆｐｚ−Ｏｚ間の左側をそれぞれ１０％、２０％、２０％、２０％、２０％、１０％に等分して、Ｆｐｚ、Ｆｐ１、Ｆ７、Ｔ３、Ｔ５、Ｏ１、Ｏｚの頭表上基準点１９を設定し、Ｆｐｚ−Ｏｚ間の右側をそれぞれ１０％、２０％、２０％、２０％、２０％、１０％に等分して、Ｆｐｚ、Ｆｐ２、Ｆ８、Ｔ４、Ｔ６、Ｏ２、Ｏｚの頭表上基準点１９を設定する。

最後に、Ｆ７−Ｆｚ間の等分点にＦ３の頭表上基準点１９を設定し、Ｆ８−Ｆｚ間の等分点にＦ４の頭表上基準点１９を設定し、Ｔ５−Ｐｚ間の等分点にＰ３の頭表上基準点１９を設定し、Ｔ６−Ｐｚ間の等分点にＰ４の頭表上基準点１９を設定する。

図４に示すように、入力手段２で使用するプローブホルダー１３には、任意の数のプローブ１４が設置される。プローブホルダー１３は、左側プローブホルダー１３ａと右側プローブホルダー１３ｂに分けることもできる。

プローブ１４には、送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂとがある。図４のＴ１〜Ｔ６が送光プローブ１４ａで、図４のＲ１〜Ｒ６が受光プローブ１４ｂである。この例では、送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂとは、互い違いに配置されるが、他の設置法もある。尚、送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂの間隔の例としては、約２５０ｍｍである。

図４のＣｈ１〜Ｃｈ１４は、測定点となるチャネル１４ｃであり、送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂの中点に位置する。送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂを正方形状に配置した場合は、チャネル１４ｃは菱形状の配置となる。

送光プローブ１４ａから頭に光を入射すると、脳を経由して、受光プローブ１４ｂで減衰した光を受ける。脳が活動している場合、活動部位で酸素化型ヘモグロビンが増加して脱酸素化型ヘモグロビンが減少するといったヘモグロビンの濃度変化が生じることから、光の吸収が変化する。この原理によって、送光プローブ１４ａと受光プローブ１４ｂの中点付近の部位の脳活動を計測することができる。この中点を測定点とする。

送光プローブ１４ａ、受光プローブ１４ｂ及びチャネル１４ｃは、位置センサーを設置して位置を測定する。位置センサーとして、磁気式の空間計測装置である３Ｄデジタイザーを使用するが、その他に光学式位置センサーや超音波式位置センサーなどを用いることもできる。

プローブホルダー１３の装着例としては、左側プローブホルダー１３ａを、Ｒ２の受光プローブ１４ｂが、国際１０−２０法におけるＦｐ１−Ｆ７間の中点となるように被験者の頭に当て、右側プローブホルダー１３ｂを、Ｒ５の受光プローブ１４ｂが、国際１０−２０法におけるＦｐ２−Ｆ８間の中点となるように被験者の頭に当てる。

図５は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の実世界空間から標準脳座標空間への変換手段を示す図である。尚、表現手段７により変換手段４の状況も表示装置１１に表示することが可能である。

図５に示すように、変換手段４では、計算機８を利用して、被験者１６の頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０を、３次元の実世界空間１５から標準脳座標空間１５ａに座標変換４ａ及び仮想正規化４ｃする。尚、頭表上基準点１９は、国際１０−２０法（２６）などにより一義的に定まる点であり、頭表上計測点２０は、頭表上の任意の点である。

まず、被験者１６の頭表上基準点１９を、取出手段３で取得した標準脳座標空間１５ａ上の参照脳１８の頭表上基準点データ１２ｄに座標変換４ａすることによって、標準脳座標空間１５ａに表現し、仮想正規化基準点１９ａとする。

頭表上基準点１９から仮想正規化基準点１９ａへの変換に倣い、頭表上計測点２０を同様に座標変換４ａ、すなわち仮想正規化４ｃして、仮想正規化計測点２０ａとする。尚、変換式を予めデータベース１２に登録しておくことも可能である。

被験者１６の頭表上基準点１９と、参照脳１８の頭表上基準点データ１２ｄとの関係により、頭表上計測点２０を変換するが、参照脳１８を変えて複数回繰り返して推定することにより、精度を向上させることができる。

図６は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段のうち被験者内推定手段を示す図であり、図７は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段のうち被験者間推定手段を示す図であり、図８は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段の誤差成分の統合を示す図である。

図６に示すように、推定手段６の被験者内推定手段６ａでは、一人の被験者１６について、入力手段２で入力した頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０を、複数の参照頭表１７、１７ａ、１７ｂ、・・・及び参照脳１８、１８ａ、１８ｂ、・・・を用いて、標準脳座標空間１５ａ上に頭表位置及び脳表位置として推定する。

尚、参照頭表１７、１７ａ、１７ｂ、・・・は、データベース１２の参照脳テーブル１２ａから頭表データ１２ｂを抽出したものであり、参照脳１８、１８ａ、１８ｂ、・・・は、データベース１２の参照脳テーブル１２ａから脳表データ１２ｃを抽出したものである。

被験者１６の頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０は、変換手段４により、参照脳テーブル１２ａの頭表上基準点データ１２ｄを基にして、参照頭表１７、１７ａ、１７ｂ、・・・上に仮想正規化基準点１９ａ及び仮想正規化計測点２０ａとして変換される。

仮想正規化計測点２０ａは、投影手段５により、参照脳テーブル１２ａの頭表データ１２ｂと脳表データ１２ｃの対応関係を基にして、参照脳１８、１８ａ、１８ｂ、・・・上に仮想正規化脳表投影点２０ｂとして投影される。尚、この投影手段５を平均参照脳２４に対して行う場合もある。

参照脳１８の仮想正規化脳表投影点２０ｂ、参照脳１８ａの仮想正規化脳表投影点２０ｂ、参照脳１８ｂの仮想正規化脳表投影点２０ｂ、・・・を計算機８により統計処理して、平均参照脳２４の脳表位置として推定される被験者内推定点２１と誤差成分である被験者内誤差２１ａを得る。

図７に示すように、推定手段６の被験者間推定手段６ｂでは、複数の被験者１６、１６ａ、１６ｂ、・・・について、入力手段２で入力した頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０に対して被験者内推定手段６ａまで行い、更にそれらを集計して標準脳座標空間１５ａ上に頭表位置及び脳表位置を推定する。

被験者内推定手段６ａにより、被験者１６、１６ａ、１６ｂ、・・・の頭表上基準点１９及び頭表上計測点２０から、参照脳１８、１８ａ、１８ｂ、・・・上に、それぞれ平均参照脳２４の脳表位置として推定される被験者内推定点２１と誤差成分である被験者内誤差２１ａが得られる。

参照脳１８の被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａ、参照脳１８ａの被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａ、参照脳１８ｂの被験者内推定点２１及び被験者内誤差２１ａ、・・・を計算機８により統計処理して、平均参照脳２４の脳表位置として推定される被験者間推定点２２と誤差成分である被験者間誤差２２ａを得る。

図８に示すように、推定手段６の被験者内推定手段６ａ及び被験者間推定手段６ｂにより、被験者間推定点２２が平均参照脳２４の脳表位置として最も信頼される最確推定点２３として得られる。

更に、被験者間誤差２２ａに被験者内誤差２１ａの寄与を加えて全ての誤差成分を計算機８を用いて統合することにより、平均参照脳２４の脳表位置に関する全誤差、すなわち、推定精度２３ａを求めることができる。

推定手段６は、参照脳１８を１０個以上取り出して推定すれば、精度の向上が見られる。被験者１６で１０〜数千回の推定、被験者１６ａで１０〜数千回の推定、被験者１６ｂで１０〜数千回の推定、・・・と、２段階の繰り返しで推定を行うことで、複数被験者１６、１６ａ、１６ｂ、・・・の集団解析についても、精度の高い結果が得られる。

図９は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の表現手段により最確推定点及び推定精度を表した図であり、図１０は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の最確推定点及び推定精度を示した表である。

図９に示すように、表現手段７により、標準脳座標空間１５ａ上の平均参照脳２４に対し、推定した頭表位置又は脳表位置の推定点２５を、表示装置１１を利用して表示することができる。

尚、標準脳座標空間１５ａ上には、平均参照脳２４の左側を示す左側平均参照脳２４ａと、平均参照脳２４の右側を示す右側平均参照脳２４ｂとを表示し、それぞれ推定点２５を配置している。

推定点２５には、頭表上のプローブ１４を標準脳座標空間１５ａ上の脳表上に推定した推定プローブ位置２５ａと、チャネル１４ｃを標準脳座標空間１５ａ上の脳表上に推定した推定チャネル位置２５ｂとを用いている。

推定点２５は、最確推定点２３を中心とし、推定精度２３ａを半径とする球で表したものである。プローブ１４又はチャネル１４ｃの頭表上計測点２０がどこに推定されたかが容易に把握できる。

図１０に示すように、表２７は、送光プローブ１４ａ、受光プローブ１４ｂ及びチャネル１４ｃの頭表上計測点２０を、標準脳座標空間１５ａ上に推定した最確推定点２３の座標と、標準偏差により推定精度２３ａを表した例である。

以上により、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法１は、３次元頭部構造画像のない被験者１６に対して、経頭蓋的脳機能測定・刺激法における測定・刺激点の頭表位置情報を標準脳座標空間１５ａ上に推定することが可能となる。

また、データベース１２から複数の３次元画像を取り出し、仮想的な標準脳座標空間１５ａ上への推定を繰り返し、その結果を統計的に処理することによって、当該推定点２５の最確推定点２３及び推定精度２３ａの情報を表現することが可能となる。

更に、３次元頭部構造画像のない複数被験者１６に対して、それぞれの被験者１６につき標準脳座標空間１５ａ上への推定をおこない、その結果を統計的に処理することによって、複数被験者１６における当該推定点２５の最確推定点２３及び推定精度２３ａの情報を表現することが可能となる。

本発明による方法で、補助的構造画像および３Ｄデジタイザーなしに、ＮＩＲＳのプローブ、チャネル位置を、標準脳座標系に推定し標準脳座標空間上で表現することも可能である。このためには、まず、プローブホルダーを被験者の頭表に置いた際の変形を、コンピュータ上で再現するアルゴリズムを用意しておく必要がある。

プローブホルダーの変形を再現するアルゴリズムは、ホルダーの種類によって異なるが、球体模型、楕円体模型、頭表模型、ヒトの頭表なども用いて、実世界空間でホルダーを設置した際の変形と比較することによって、アルゴリズムの精度を検証することができる。

市販のプローブホルダーを例に、ホルダーの変形を示す。図１１は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、頭表の測定に使用するプローブホルダーの模式図である。

尚、本実施例では、日立メディコ社製の３×５プローブホルダーを使用する。プローブホルダー２８は、受光プローブ２８ａと送光プローブ２８ｂを交互に、縦に３個、横に５個並べ、受光プローブ２８ａと送光プローブ２８ｂの間にチャネル２８ｃを配置したものである。

このプローブホルダーの変形は、図１２のように表される。図１２は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、プローブホルダーをコンピュータ上に再現した仮想プローブホルダーを示す図である。

まず、プローブホルダー２８の中心２９ｂをコンピュータ上に作られた球面や頭表２９ａの上に設置する。その上に２本の交線２９ｃをそれぞれの内積が最小になるように引く。それぞれの交線２９ｃ上に球面又は頭表上の軌跡が３０ｍｍ間隔となるように点２９ｄを設置する。このようにして得られた点２９ｄを利用して、各辺が３０ｍｍとなるようなマス目を作りながら、点２９ｄを設置していく。この結果コンピュータ上に再現されたプローブホルダーを仮想プローブホルダー２９と呼ぶ。

図１３は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間のプローブホルダーと仮想空間の仮想プローブホルダーとを比較した図であり、図１４は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間のプローブホルダーと仮想空間の仮想プローブホルダーとを比較した結果を示す表である。

まず、実世界空間３０において、半径が１２４ｍｍの球面模型３０ａとセンサー３０ｂを設置し、球面模型３０ａにはプローブホルダー２８を装着する。実世界空間３０上でプローブホルダー２８を変形させた場所を計測点３０ｄとし、ペン３０ｃ等でマーキングした後、磁気式３Ｄデジタイザー３０ｅで計測点３０ｄの位置を計測する。

次に、標準脳座標系で構築した仮想空間３１において、半径が１２４ｍｍの仮想球面３１ａを生成し、仮想球面３１ａ上に仮想プローブホルダー２９を設置する。実世界空間３０上の計測点３０ｄを仮想空間３１ａ上に座標変換し、仮想プローブホルダー２９の位置と比較する。

上記方法に基づき、仮想プローブホルダー２９をサイズの異なる仮想球面３１ａ（ｒ＝６２．５ｍｍ、７４ｍｍ、９８．５ｍｍ、１２４ｍｍ、１４８ｍｍ、２２３ｍｍ）に展開した結果を、実世界空間３０上において、プローブホルダー２８を前述と同じサイズの球面模型３０ａ（ｒ＝６２．５、７４ｍｍ、９８．５ｍｍ、１２４ｍｍ、１４８ｍｍ、２２３ｍｍ）上に置いた結果と比較した。実世界空間３０上でのプローブホルダー２８の変形は磁気式３Ｄデジタイザー３０ｅで計測した。

図１４の表３２が表すように、異なる球の上で、無視できる範囲の誤差で、仮想プローブホルダー２９は実世界空間３０上でのプローブホルダー２８の変形を模すことができた。ほとんどのヒトの頭表の曲率は、ここで用いられた球面の曲率の範囲内に収まるため、アルゴリズムの精度は検証されたといってよい。

図１５は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間の頭表と仮想空間に再構築した頭表とを比較した図であり、図１６は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間の頭表と仮想空間に再構築した頭表とを比較した結果を示す表である。

まず、実世界空間３０において、頭表３０ｆにプローブホルダー２８を装着する。実世界空間３０上でプローブホルダー２８を変形させた場所を計測点３０ｄとし、ペン３０ｃ等でマーキングした後、磁気式３Ｄデジタイザー３０ｅでプローブホルダー２８の位置と頭表再構築用の位置を計測する。

次に、仮想空間３１上に、実世界空間３０で計測した頭表とプローブホルダー２８の位置を再構築し、再構築後計測点３１ｂとする。仮想空間３１に再構築された頭表上の点を基準点３１ｃとし、仮想プローブホルダー２９を設置する。基準点３１ｃを基にして再構築後計測点３１ｂと仮想プローブホルダー２９を重ねて、プローブホルダー２８と仮想プローブホルダー２９とを比較する。

上記方法に基づき、仮想プローブホルダー２９をコンピュータ上に再現された頭表に展開した結果を、実世界空間３０上でプローブホルダー２８を同じ頭表３０ｆ上に置いた結果と比較した。仮想空間３１上での頭表の再構築は、磁気式３ｄデジタイザー３０ｅを用いて、実世界空間３０の頭表３０ｆを計測した結果を用いて行った。また、実世界空間３０の頭表３０ｆ上でのプローブホルダー２８の変形は、ペン３０ｃで位置をマーキングした後、磁気式３ｄデジタイザー３０ｅで計測した。このような比較を、６人の頭表３０ｆの前頭部、後頭部、右側頭部、左側頭部について行った。

図１６の表３３が表すように、頭表３０ｆの上でも、平均誤差１ｍｍという、無視できる範囲の誤差で、仮想プローブホルダー２９は実世界空間３０上でのプローブホルダー２８の変形を模すことができた。

このようにして精度の確認された仮想プローブホルダー２９を利用すれば、３Ｄデジタイザー３０ｅによるプローブホルダー２８位置の計測を省略することも可能である。プローブホルダー２８を国際１０−２０システムなどを利用して頭表上に設置し、その配置をコンピュータ上で仮想プローブホルダー２９を用いて再現することによって、プローブ２８ａ、２８ｂやチャネル２８ｃの位置を、ＭＮＩ座標系など、任意の標準脳座標系に表現することができる。

参照脳および参照頭表は、任意の被験者の脳画像から作られるが、これらを変形することによって、参照脳および参照頭表を増やすことができる。

そのような変形の方法の一つにリサンプリング法が有効である。たとえば、被験者の脳画像から作られた参照頭表がｎ個ある。ここから、ある参照頭表の高さ、幅、奥行のサイズを取り出し、他の参照頭表をそのサイズに変形する。このような作業によって、ｎの2乗個の参照脳を合成することが可能である。これらのサイズ比率は、現実の頭表や脳から得られたものであるため、現実の頭表や脳の形態に即した参照脳を合成することができる。

あるいは、正規分布ランダムサンプリング法も有効である。たとえば、被験者の脳画像から作られたｎ個の参照頭表のサイズの分布を求める。この分布に基づいて、ｎ個の参照頭表を変形させる。これによって、現実の被験者の頭表のサイズを反映した無限数の参照頭表を作成することができる。

上述のリサンプリング法と正規分布ランダムサンプリング法を組み合わせることも可能である。

図１７は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリングを組み合わせた位置推定を示す図であり、図１８は、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリングを組み合わせた位置推定の結果を示す図である。

本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現するために使用する装置としては、頭表上の点を指定するためのプローブホルダー２８、位置を測定するための磁気式３Ｄデジタイザーなどのセンサー、及び仮想空間３１を構築するためのコンピュータ等である。

また、コンピュータのデータベースには、多数の被験者から取得した頭表及び脳表の情報を参照頭表及び参照脳として蓄積しておく。また、それらの情報を集計して正規分布３６ａに基づく平均３６ｂや標準偏差３６ｃ等も算出しておく。

まず、複数の参照頭表３４、３４ａ、３４ｂ、・・・、及び参照脳３５、３５ａ、３５ｂ、・・・の中からランダムに１つ抽出し、複数の参照脳３５、３５ａ、３５ｂ、・・・の中から高さ３７ａ、幅３７ｂ及び奥行３７ｃ等からなる一組の脳サイズ３７をランダムに抽出し、複数の参照頭表３４、３４ａ、３４ｂ、・・・の中から頭表サイズ３６の正規分布３６ａを基にランダムに１つの相対サイズを抽出する。

次に、参照頭表３４、参照脳３５、高さ３７ａ、幅３７ｂ、奥行３７ｃ、及び相対サイズ等を組み合わせて、合成参照頭表３８及び合成参照脳３８ａを生成する。この過程を多数回繰り返すことにより多数の合成参照頭表３８及び合成参照脳３８ａが出来る。

仮想プローブホルダー２９の頭表上の位置及び脳表上に投影した位置を基に、計測点３０ｄを合成参照頭表３８及び合成参照脳３８ａ上に仮想正規化する。これらの統計を取ることにより、頭表上推定位置４０及び脳表上推定位置４１を算出することができる。

仮想正規化した合成参照頭表３８上における計測点３０ｄの頭表上推定位置４０は、最確値４０ａを中心とし、推定精度４０ｂを半径とする球により可視化表現することができる。また、合成参照脳３８ａ上に投影した計測点３０ｄの脳表上推定位置４１は、最確値４１ａを中心とし、推定精度４１ｂを半径とする球により可視化表現することができる。

尚、本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現するソフトウェアプログラムは、記録媒体に保存しておき、中央処理装置（ＣＰＵ）が、必要に応じてコンピュータの記憶装置（メモリ）に読み込み、命令を制御及び実行する。

上記方法に基づき、実施例３で用いた仮想プローブホルダー２９を、リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリング法によって合成された１０００個の参照頭表・脳を用いてＭＮＩ座標上に位置推定した結果を示す。まず、１７個の参照頭表・脳から、使用する参照頭表・脳をランダムに１個抽出する。次に、１７個の参照頭表・脳から高さ、幅、奥行のサイズを１組ランダムに抽出する。さらに、１７個の参照頭表・脳から相対的なサイズの正規分布を推定し、その分布からランダムに1つの相対サイズを抽出する。このようにして得られた、参照頭表・脳、高さ、幅、奥行のサイズ、相対サイズを組み合わせ、１つの参照頭表・脳を作成する。この過程を１０００回繰り返し、１０００個の参照頭表・脳を作成する。なお、繰り返し数は１０００回に限定されるものではない。

このようにして作られた１０００個の参照頭表・脳上を用いて、３×５のプローブホルダー設置のシミュレーションを行った。プローブホルダーの下段の中心が国際１０―２０システムのＦｐｚに位置し、かつ、プローブホルダーの下段のプローブ列が、国際１０−２０システムのＴ７−Ｆｐｚ−Ｔ８からなる規準曲線と平行になるように設置した。

シミュレーションの結果、図１８に示すように、推定精度数ミリメートル程度で、プローブの位置をＭＮＩ標準脳座標系上に推定することができた。このように、仮想プローブホルダー２９や、合成参照脳を用いることによって、簡便に精度の高い、プローブホルダー２８の位置推定を行うことができる。

本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の流れを示すフローチャートである。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の装置の構成を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の被験者の頭表上の基準点を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法で使用するプローブホルダーを示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の実世界空間から標準脳座標空間への変換手段を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段のうち被験者内推定手段を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段のうち被験者間推定手段を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の推定手段の誤差成分の統合を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の表現手段により最確推定点及び推定精度を表した図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法の最確推定点及び推定精度を示した表である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、頭表の測定に使用するプローブホルダーの模式図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、プローブホルダーをコンピュータ上に再現した仮想プローブホルダーを示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間のプローブホルダーと仮想空間の仮想プローブホルダーとを比較した図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間のプローブホルダーと仮想空間の仮想プローブホルダーとを比較した結果を示す表である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間の頭表と仮想空間に再構築した頭表とを比較した図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、実世界空間の頭表と仮想空間に再構築した頭表とを比較した結果を示す表である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリングを組み合わせた位置推定を示す図である。 本発明である経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法において、リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリングを組み合わせた位置推定の結果を示す図である。

符号の説明

１ 経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法
１ａ 装置
２ 入力手段
３ 取出手段
４ 変換手段
４ａ 座標変換
４ｂ 正規化
４ｃ 仮想正規化
５ 投影手段
５ａ 脳表上投影
６ 推定手段
６ａ 被験者内推定手段
６ｂ 被験者間推定手段
７ 表現手段
８ 計算機
９ 入力装置
１０ 保存装置
１０ａ 記録媒体
１１ 表示装置
１２ データベース
１２ａ 参照脳テーブル
１２ｂ 頭表データ
１２ｃ 脳表データ
１２ｄ 頭表上基準点データ
１３ プローブホルダー
１３ａ 左側プローブホルダー
１３ｂ 右側プローブホルダー
１４ プローブ
１４ａ 送光プローブ
１４ｂ 受光プローブ
１４ｃ チャネル
１５ 実世界空間
１５ａ 標準脳座標空間
１６ 被験者
１６ａ 被験者
１６ｂ 被験者
１７ 参照頭表
１７ａ 参照頭表
１７ｂ 参照頭表
１８ 参照脳
１８ａ 参照脳
１８ｂ 参照脳
１９ 頭表上基準点
１９ａ 仮想正規化基準点
２０ 頭表上計測点
２０ａ 仮想正規化計測点
２０ｂ 仮想正規化脳表投影点
２１ 被験者内推定点
２１ａ 被験者内誤差
２２ 被験者間推定点
２２ａ 被験者間誤差
２３ 最確推定点
２３ａ 推定精度
２４ 平均参照脳
２４ａ 左側平均参照脳
２４ｂ 右側平均参照脳
２５ 推定点
２５ａ 推定プローブ位置
２５ｂ 推定チャネル位置
２６ 国際１０−２０法
２６ａ 頭表
２６ｂ 鼻根
２６ｃ 後頭結節
２６ｄ 左耳介前点
２６ｅ 右耳介前点
２７ 表
２８ プローブホルダー
２８ａ 受光プローブ
２８ｂ 送光プローブ
２８ｃ チャネル
２９ 仮想プローブホルダー
２９ａ 頭表
２９ｂ 中心
２９ｃ 交線
２９ｄ 点
３０ 実世界空間
３０ａ 球面模型
３０ｂ センサー
３０ｃ ペン
３０ｄ 計測点
３０ｅ 磁気式３Ｄデジタイザー
３０ｆ 頭表
３１ 仮想空間
３１ａ 仮想球面
３１ｂ 再構築後計測点
３１ｃ 基準点
３２ 表
３３ 表
３４ 参照頭表
３４ａ 参照頭表
３４ｂ 参照頭表
３５ 参照脳
３５ａ 参照脳
３５ｂ 参照脳
３６ 頭表サイズ
３６ａ 正規分布
３６ｂ 平均
３６ｃ 標準偏差
３７ 脳サイズ
３７ａ 高さ
３７ｂ 幅
３７ｃ 奥行
３８ 合成参照頭表
３８ａ 合成参照脳
３９ 脳表投影後プローブホルダー
４０ 頭表上推定位置
４０ａ 最確値
４０ｂ 推定精度
４１ 脳表上推定位置
４１ａ 最確値
４１ｂ 推定精度

Claims (10)

1. 実世界空間における被験者の頭表上基準点及び頭表上計測点の位置情報を入力装置から入力して保存装置に記録する入力手段と、前記入力手段で位置情報を得た後に、データベースから参照脳の頭表データ、脳表データ及び頭表上基準点データを抽出する取出手段と、前記入力手段で得た頭表上基準点を、前記取出手段で得た参照脳の頭表上基準点データに座標変換するのに倣って、計算機が頭表上計測点を標準脳座標空間の仮想正規化計測点に仮想正規化する変換手段と、前記変換手段で得た仮想正規化計測点を、計算機が参照脳の頭表データと脳表データの対応関係を基に、仮想正規化脳表投影点へ脳表上投影する投影手段と、前記入力手段で一人の被験者の位置情報を入力し、前記取出手段で複数の参照脳を抽出して、前記変換手段及び投影手段で得たそれぞれの仮想正規化計測点及び仮想正規化脳表投影点を、計算機が統計処理して被験者内推定点及び被験者内誤差を求める被験者内推定手段と、前記入力手段で複数の被験者の位置情報を入力し、前記被験者内推定手段で得たそれぞれの被験者内推定点及び被験者内誤差を、計算機が統計処理して被験者間推定点及び被験者間誤差を求める被験者間推定手段と、前記入力手段、取出手段、変換手段、投影手段、被験者内推定手段及び被験者間推定手段の各過程を表示装置に出力する表現手段とからなり、前記被験者内推定手段及び被験者間推定手段を繰り返して最確推定点及び推定精度を得ることを特徴とする経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
2. 位置センサー付きプローブホルダーを被験者の頭に装着して測定した頭表上計測点の位置情報を入力することを特徴とする請求項１に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
3. 予め標準脳座標空間上で正規化された参照脳の頭表及び脳表の３次元情報を、データベースに蓄積しておくことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
4. 請求項１、請求項２又は請求項３に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現する装置。
5. 請求項１、請求項２又は請求項３に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現するソフトウェアプログラムを保存した記録媒体。
6. データベースから使用する参照頭表及び参照脳をランダムに１つ抽出すると共に、データベースから参照頭表及び参照脳の高さ及び幅及び奥行をランダムに１組抽出し、前記参照頭表及び参照脳並びに前記高さ及び幅及び奥行を合成して１つの合成参照頭表及び合成参照脳を作成するリサンプリング法により生成した多数の合成参照頭表及び合成参照脳を用いて、仮想正規化した計測点の統計を取ることにより、頭表上及び脳表上の推定位置の最確値及び推定精度を算出することを特徴とする経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
7. データベースから使用する参照頭表及び参照脳をランダムに１つ抽出すると共に、データベースから参照頭表及び参照脳の相対的なサイズの正規分布を推定し相対サイズを１つ抽出し、前記参照頭表及び参照脳並びに前記相対サイズを合成して１つの合成参照頭表及び合成参照脳を作成する正規分布ランダムサンプリング法により生成した多数の合成参照頭表及び合成参照脳を用いて、仮想正規化した計測点の統計を取ることにより、頭表上及び脳表上の推定位置の最確値及び推定精度を算出することを特徴とする経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
8. リサンプリング法と正規分布ランダムサンプリング法を組み合わせて生成した多数の合成参照頭表及び合成参照脳を用いて、仮想正規化した計測点の統計を取ることにより、頭表上及び脳表上の推定位置の最確値及び推定精度を算出することを特徴とする経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法。
9. 請求項６乃至８に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現する装置。
10. 請求項６乃至８に記載の経頭蓋的脳機能測定・刺激点の空間解析方法を実現するソフトウェアプログラムを保存した記録媒体。

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