JP2008168148A - 脳波の評価方法及びその評価装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】脳波記録の評価を容易に行い得る、新規な脳波の評価方法及びその評価装置を提供する。
【解決手段】脳波の評価装置３０であって、生体情報取得部２０と、表示部２４と、生体情報取得部２０から得られる脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報とを脳波から計算する信号処理部４と、から構成される。信号処理部４はコンピュータ２３を具備し、コンピュータ２３が生体情報取得部２０を制御し、計算を脳波測定の１区分毎に実時間で行い、計算結果と脳波とを同時に表示部２４へ表示する。アーチファクトの有無及び被検者の生理状態情報が脳波と共に得られるので、正常な脳波を短時間に、低コストで取得できる。
【選択図】図１
【解決手段】脳波の評価装置３０であって、生体情報取得部２０と、表示部２４と、生体情報取得部２０から得られる脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報とを脳波から計算する信号処理部４と、から構成される。信号処理部４はコンピュータ２３を具備し、コンピュータ２３が生体情報取得部２０を制御し、計算を脳波測定の１区分毎に実時間で行い、計算結果と脳波とを同時に表示部２４へ表示する。アーチファクトの有無及び被検者の生理状態情報が脳波と共に得られるので、正常な脳波を短時間に、低コストで取得できる。
【選択図】図１
Description
本発明は、脳波の評価方法及び評価装置に関する。
生体情報である脳波測定は、人間の脳の活動により発生する電位変化を頭皮上に設ける電極からの電位変化として検出することにより行われる。通常、記録された脳波中には脳の活動以外の筋肉の活動、眼球運動や電極不良などの他の現象に起因する雑音が混入する。
したがって、脳波測定の際には、脳波以外の雑音成分による電位変化（以下、アーチファクトと呼ぶ）が脳波と同時に記録されるので、アーチファクトの混入を防ぐため細心の注意が払われている。
脳波は専門の脳波検査技師によってデータ取得され、その結果が脳波に詳しい医師により診断されている。この際、上記アーチファクトの混入を防ぐことは脳波測定に重要であるが、種々の波形が混入するためにその判読は困難であった。これらのアーチファクトを自動的に検出できれば、脳波測定の精度が向上し、脳波測定が簡便に行えるようになるので、各種の方法が検討されている。
したがって、脳波測定の際には、脳波以外の雑音成分による電位変化（以下、アーチファクトと呼ぶ）が脳波と同時に記録されるので、アーチファクトの混入を防ぐため細心の注意が払われている。
脳波は専門の脳波検査技師によってデータ取得され、その結果が脳波に詳しい医師により診断されている。この際、上記アーチファクトの混入を防ぐことは脳波測定に重要であるが、種々の波形が混入するためにその判読は困難であった。これらのアーチファクトを自動的に検出できれば、脳波測定の精度が向上し、脳波測定が簡便に行えるようになるので、各種の方法が検討されている。
アーチファクトの自動的検出方法に関しては、例えば、眼のまばたきである瞬目、眼球の側方運動である側方眼球運動、筋肉の運動による筋電図、耳たぶ（耳朶）に設ける基準電極に起因する雑音などによるアーチファクトを、脳波測定の前処理として検出する方法が研究されている（非特許文献１参照）。
この方法においては、各種のアーチファクトは、それぞれのアーチファクトの電気的波形の特徴を規定する条件でアーチファクトを抽出しているが、脳波測定と同時に行い得る実時間測定の方法は示されていない。
この方法においては、各種のアーチファクトは、それぞれのアーチファクトの電気的波形の特徴を規定する条件でアーチファクトを抽出しているが、脳波測定と同時に行い得る実時間測定の方法は示されていない。
また、脳波測定において、瞬目アーチファクトが混入してもその影響を高精度に除去できると共に、脳波測定を実時間で実行できる方法が知られている（特許文献１参照）。この方法においては、脳波に混入する瞬目を別に眼電図として同時に測定する。次に、眼電図のデータを演算処理することにより脳波に混入する瞬目アーチファクトの推定波形を得て、脳波データより削除することで、瞬目アーチファクトのない脳波データを得るようにしている。しかしながら、脳波測定による微弱な電圧（μＶ）以上の雑音が発生する他の電極アーチファクトの除去法などは開示されていない。
一方、脳波測定を行う際に、被験者は体運動状態ではなく安静状態にあり、かつ、覚醒状態にないと、体運動アーチファクトなどが混入して、正常な脳波測定が行えない。例えば、健常者の覚醒時における生理状態のうちのリラックス度は、脳波のα波帯域（８〜１４Ｈｚ）の測定により判定できることが開示されている（特許文献２及び３参照）。
特許文献２においては、脳波信号から８Ｈｚ〜１１Ｈｚに属する周波数帯域の脳波パワー値を電極毎に算出し、算出された脳波パワー値の総和を用いて生理状態を評価している。また、特許文献３においては、脳波信号から８Ｈｚ〜１１Ｈｚ及び１１Ｈｚ〜１４Ｈｚに属する周波数帯域の脳波パワー値を電極毎に算出し、算出された脳波パワー値の総和の比を用いて生理状態を評価している。
上記の計算値は、数値の表示または高度の違いなどにより直接被検者に報知されるようになっている。しかしながら、特許文献２及び３はあくまでも、健常者の覚醒時におけるリラックス度を被検者が直接見れるように開眼状態で測定されている。
したがって、医療用脳波測定に必要な被検者の閉眼安静覚醒状態、即ち生理状態情報の評価はできず、また、脳波測定に混入するアーチファクトを検知する方法は開示されていない。
特許文献２においては、脳波信号から８Ｈｚ〜１１Ｈｚに属する周波数帯域の脳波パワー値を電極毎に算出し、算出された脳波パワー値の総和を用いて生理状態を評価している。また、特許文献３においては、脳波信号から８Ｈｚ〜１１Ｈｚ及び１１Ｈｚ〜１４Ｈｚに属する周波数帯域の脳波パワー値を電極毎に算出し、算出された脳波パワー値の総和の比を用いて生理状態を評価している。
上記の計算値は、数値の表示または高度の違いなどにより直接被検者に報知されるようになっている。しかしながら、特許文献２及び３はあくまでも、健常者の覚醒時におけるリラックス度を被検者が直接見れるように開眼状態で測定されている。
したがって、医療用脳波測定に必要な被検者の閉眼安静覚醒状態、即ち生理状態情報の評価はできず、また、脳波測定に混入するアーチファクトを検知する方法は開示されていない。
従来の脳波測定では、脳波測定中に実時間でアーチファクトと被験者の生理状態情報を検出し、アーチファクトの発生と被検者の生理状態情報を知ることにより、脳波測定者が被検者の脳波測定状態を容易に把握して、被検者の生理状態を修正して短時間で脳波測定を行い得る評価方法や評価装置は知られていない。
本発明は上記課題に鑑み、脳波記録の評価を容易に行い得る、新規な脳波の評価方法及びその評価装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の脳波の評価方法は、脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から複数のパラメータを求め、求めたパラメータを正規化して複数の正規化パラメータとし、これらの正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
具体的には、脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
具体的には、脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
上記目的を達成するために、本発明の脳波の評価装置は、生体情報を取得する生体情報取得部と、生体情報取得部から得られる脳波に基づいて被検者の生理状態情報を計算する信号処理部と、信号処理部で計算した結果を表示する表示部と、を有し、信号処理部が、生体情報取得部から得た脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から複数のパラメータを求め、この複数のパラメータをそれぞれ正規化して複数の正規化パラメータとし、これらの正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
具体的には、生体情報を取得する生体情報取得部と、生体情報取得部から得られる脳波に基づいて被検者の生理状態情報を計算する信号処理部と、信号処理部で計算した結果を表示する表示部と、を有し、信号処理部が、生体情報取得部から取得した脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
具体的には、生体情報を取得する生体情報取得部と、生体情報取得部から得られる脳波に基づいて被検者の生理状態情報を計算する信号処理部と、信号処理部で計算した結果を表示する表示部と、を有し、信号処理部が、生体情報取得部から取得した脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める。
本発明によれば、脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報とが脳波から計算され、脳波とアーチファクトの有無及び被検者の生理状態情報とが脳波測定者に報知されるので、経験が浅く十分な技術を持たない脳波測定者であっても、熟練した脳波測定者と同等の正常な脳波測定を、短時間で取得できる。
したがって、本発明を現状の脳波測定に適用すれば、脳波の評価を、短時間で且つ、低コストで実施することができる。
したがって、本発明を現状の脳波測定に適用すれば、脳波の評価を、短時間で且つ、低コストで実施することができる。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。
始めに、本発明の第１の実施の形態である生体情報の評価方法を説明する。
図１は、本発明の生体情報の評価方法において用いる測定系の概略構成を示す図である。図１に示すように、測定系１は、被検者２の生体情報取得部３と、信号処理部４と、表示部５とから構成されている。
生体情報取得部３においては、脳波、筋肉の動きを検知する筋電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ，以下ＥＭＧとも呼ぶ）、眼球の動きを検知する眼電図などのデータが取得される。生体情報を脳波とした場合に、増幅された信号は脳波そのものである。さらに、信号処理部４により脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報とを脳波から計算する。そして、脳波とアーチファクトの有無の判定及び被検者の生理状態情報とが測定者に報知される。
ここで、報知とは、表示部５であるＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイで行われると共に、記憶装置に記憶されたり、プリンタにより紙に印刷されることを示している。
また、アーチファクトは、脳波以外の被検者の運動による、所謂体運動アーチファクトと、被検者の頭皮に設けた電極による電極アーチファクトなどである。体運動は、瞬目、側方眼球運動、筋電図などを含むものである。また、生理状態情報とは、被検者が閉眼安静覚醒状態であるかどうかを判定するために用いる、脳波のα波活動の相対値であり、後述する。
始めに、本発明の第１の実施の形態である生体情報の評価方法を説明する。
図１は、本発明の生体情報の評価方法において用いる測定系の概略構成を示す図である。図１に示すように、測定系１は、被検者２の生体情報取得部３と、信号処理部４と、表示部５とから構成されている。
生体情報取得部３においては、脳波、筋肉の動きを検知する筋電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ，以下ＥＭＧとも呼ぶ）、眼球の動きを検知する眼電図などのデータが取得される。生体情報を脳波とした場合に、増幅された信号は脳波そのものである。さらに、信号処理部４により脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報とを脳波から計算する。そして、脳波とアーチファクトの有無の判定及び被検者の生理状態情報とが測定者に報知される。
ここで、報知とは、表示部５であるＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイで行われると共に、記憶装置に記憶されたり、プリンタにより紙に印刷されることを示している。
また、アーチファクトは、脳波以外の被検者の運動による、所謂体運動アーチファクトと、被検者の頭皮に設けた電極による電極アーチファクトなどである。体運動は、瞬目、側方眼球運動、筋電図などを含むものである。また、生理状態情報とは、被検者が閉眼安静覚醒状態であるかどうかを判定するために用いる、脳波のα波活動の相対値であり、後述する。
脳波測定は、被検者２の頭皮上に電極を接続して行う。
図２は、脳波測定のための頭皮上の電極配置を示す図である。図は、国際式１０−２０法の電極配置であり、例えば、眼球に最も近い前頭電極がＦｐ１、Ｆｐ２であり、左耳朶及び右耳朶に接続される電極がＡ１及びＡ２である。これらの２つの電極間の電位が１つのチャネル分の脳波信号となる。通常、基準電極としては、左右の耳朶電極Ａ１，Ａ２が使用されている。
図２は、脳波測定のための頭皮上の電極配置を示す図である。図は、国際式１０−２０法の電極配置であり、例えば、眼球に最も近い前頭電極がＦｐ１、Ｆｐ２であり、左耳朶及び右耳朶に接続される電極がＡ１及びＡ２である。これらの２つの電極間の電位が１つのチャネル分の脳波信号となる。通常、基準電極としては、左右の耳朶電極Ａ１，Ａ２が使用されている。
図３は、本発明の生体情報の評価方法において、図１の測定系を用いて脳波測定を行う基本的な手順を示すフロー図である。
先ず、ステップＳＴ１において、各電極からの脳波を、同時に所定時間単位（この時間を、以下、１区分と呼ぶ）で、生体情報取得部３に取り込む。そして、生体情報取得部３において、この１区分毎のアナログ情報である生体情報が増幅され、デジタル信号に変換されるＡ／Ｄ変換などの処理がされて、信号処理部４へデータが転送される。
先ず、ステップＳＴ１において、各電極からの脳波を、同時に所定時間単位（この時間を、以下、１区分と呼ぶ）で、生体情報取得部３に取り込む。そして、生体情報取得部３において、この１区分毎のアナログ情報である生体情報が増幅され、デジタル信号に変換されるＡ／Ｄ変換などの処理がされて、信号処理部４へデータが転送される。
次に、ステップＳＴ２において、取り込まれた脳波データの１区分の時系列信号が信号処理部４により、フーリエ変換される。このようにして、脳波の時系列信号が周波数成分として計算されて、所謂ピリオドグラムを得る。
脳波の場合には、周波数帯域をδ波（０．５〜４Ｈｚ）、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜２５Ｈｚ）の四つに分けて、各帯域の成分量を相当するピリオドグラムの和として求めればよい。各検出式の記述は、ピリオドグラム成分量（パワーの次元）をＳとしたときに、Ａ＝６√（Ｓ）で計算される振幅の値を用いて表現される。例えば、６√Ｓδ（Ｆｐ１）は頭皮の部位Ｆｐ１におけるδ波帯域の波の振幅を表わす。
脳波の場合には、周波数帯域をδ波（０．５〜４Ｈｚ）、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜２５Ｈｚ）の四つに分けて、各帯域の成分量を相当するピリオドグラムの和として求めればよい。各検出式の記述は、ピリオドグラム成分量（パワーの次元）をＳとしたときに、Ａ＝６√（Ｓ）で計算される振幅の値を用いて表現される。例えば、６√Ｓδ（Ｆｐ１）は頭皮の部位Ｆｐ１におけるδ波帯域の波の振幅を表わす。
次に、ステップＳＴ３において、上記ピリオドグラムに混入しているアーチファクトの検出と、被検者の生理状態情報である脳波のα波活動の相対値が計算される。この計算は、信号処理部４により、後述するアルゴリズムを用いて、実時間処理される。
次に、ステップＳＴ４において、実時間処理されて検出されたアーチファクトと被検者の生理状態とが、脳波と共に表示部５に表示される。そして、脳波測定データをパーソナルコンピュータや外部記憶装置に記憶させる。
次に、ステップＳＴ５において、脳波測定者は脳波測定を終了するか否かを判定する。そして、ステップＳＴ５において、脳波測定を続けると判定したときには、再びステップＳＴ１に戻り、脳波の再測定を行う。
これに対して、ステップＳＴ５において、脳波測定者が脳波測定を終了すると判定したときには、ステップＳＴ６において、脳波測定が終了する。そして、取得した正常な脳波測定データをプリンタなどに出力して、医師は脳波診断を行うことができる。
この際、脳波測定者が電極アーチファクトや被検者の入眠などにより正常に測定されていないと判定したときには、次の作業を行う。
アーチファクトが電極アーチファクトである場合には、再度被検者の頭皮に接続されている電極の装着不良などを直す。また、被検者が覚醒していない場合には、脳波測定者は被検者に注意を喚起する。そして、再び、ステップＳＴ１に戻り、再測定を行うことにより、正常な脳波測定を短時間に行うことができる。
この際、脳波測定者が電極アーチファクトや被検者の入眠などにより正常に測定されていないと判定したときには、次の作業を行う。
アーチファクトが電極アーチファクトである場合には、再度被検者の頭皮に接続されている電極の装着不良などを直す。また、被検者が覚醒していない場合には、脳波測定者は被検者に注意を喚起する。そして、再び、ステップＳＴ１に戻り、再測定を行うことにより、正常な脳波測定を短時間に行うことができる。
このようにして、本発明の脳波の評価方法において、脳波測定データの１区分毎に、実時間処理されて、検出されたアーチファクトと被検者の脳波のα波活動の相対値とが、脳波と共に脳波測定者に報知される。これにより、アーチファクトの検出と共に、被検者の生理状態を適性に保つことで、雑音の少ない脳波測定データを短時間で高精度に測定することができる。
次に、ステップＳＴ３におけるアーチファクトの検出のアルゴリズムについて、瞬目，側方眼球運動，筋電図，電極の各アーチファクトの有無の判定についてさらに詳しく説明する。
最初に、瞬目アーチファクトの判定について説明する。ここでは、瞬目によるアーチファクトと眼球の垂直方向運動に伴うアーチファクトもあわせて、広く瞬目アーチファクトとして取り扱う。
眼球アーチファクトは、眼球に最も近い前頭電極Ｆｐ１、Ｆｐ２に鋭い立ち上がりのδ波帯域に含まれる陽性電位（下方向）が頭皮上ほぼ左右対称に出現し、それが頭皮上後方へ急峻に振幅を減じながら波及することにより生じる。この瞬目アーチファクトの特徴は、（Ｉ）Ｆｐ１、Ｆｐ２でのδ波帯域成分量の存在、（ＩＩ）Ｆｐ１、Ｆｐ２で最大振幅を有する頭皮上対称性波形、（ＩＩＩ）頭皮上後方への急峻な減衰波及である。
最初に、瞬目アーチファクトの判定について説明する。ここでは、瞬目によるアーチファクトと眼球の垂直方向運動に伴うアーチファクトもあわせて、広く瞬目アーチファクトとして取り扱う。
眼球アーチファクトは、眼球に最も近い前頭電極Ｆｐ１、Ｆｐ２に鋭い立ち上がりのδ波帯域に含まれる陽性電位（下方向）が頭皮上ほぼ左右対称に出現し、それが頭皮上後方へ急峻に振幅を減じながら波及することにより生じる。この瞬目アーチファクトの特徴は、（Ｉ）Ｆｐ１、Ｆｐ２でのδ波帯域成分量の存在、（ＩＩ）Ｆｐ１、Ｆｐ２で最大振幅を有する頭皮上対称性波形、（ＩＩＩ）頭皮上後方への急峻な減衰波及である。
これら瞬目アーチファクトの特徴である上記（Ｉ）〜 （ＩＩＩ）が反映されるように、各項目に対する検出式を決定することができる。先ず、（Ｉ）の条件については、下記（１）式及び（２）式で求める。
（１）式及び（２）式はＦｐ１、Ｆｐ２にδ波成分量が存在し、その振幅がともに、２５μＶ以上であることを表わす。
（１）式及び（２）式はＦｐ１、Ｆｐ２にδ波成分量が存在し、その振幅がともに、２５μＶ以上であることを表わす。
（ＩＩ）の条件については、下記（３）式及び（４）式で求める。
ここで、Ｆｐ１−Ｆｐ２は計算機内でＦｐ１の時系列よりＦｐ２の時系列を差し引くことによって求められる時系列を意味し、Ｆｐ１＋Ｆｐ２は両時系列の和で求められる時系列を意味する。
（３）式は、Ｆｐ１とＦｐ２の加算時系列のδ波帯域のピリオドグラム成分量の総和Ｓδ（Ｆｐ１＋Ｆｐ２）からＡ＝６√（Ｓ）で計算される波の振幅が５０μＶ以上であることを表わす。
（４）式は、Ｆｐ１とＦｐ２の加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅との比をとったとき、その割合が５５％以下であることを表わす。この比が小さいほどＦｐ１における波形とＦｐ２における波形が一致していることになる。
ここで、Ｆｐ１−Ｆｐ２は計算機内でＦｐ１の時系列よりＦｐ２の時系列を差し引くことによって求められる時系列を意味し、Ｆｐ１＋Ｆｐ２は両時系列の和で求められる時系列を意味する。
（３）式は、Ｆｐ１とＦｐ２の加算時系列のδ波帯域のピリオドグラム成分量の総和Ｓδ（Ｆｐ１＋Ｆｐ２）からＡ＝６√（Ｓ）で計算される波の振幅が５０μＶ以上であることを表わす。
（４）式は、Ｆｐ１とＦｐ２の加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅との比をとったとき、その割合が５５％以下であることを表わす。この比が小さいほどＦｐ１における波形とＦｐ２における波形が一致していることになる。
（ＩＩＩ）の条件については、下記（５）式〜（８）式で求める。
（５）式及び（７）式は頭皮上左半球においてＦ３及びＣ３とＦｐ１における振幅の比がそれぞれ８５％、７８％以下であることを表わし、（６）式及び（８）式は頭皮上右半球における同様のことを表わし後方への波の減衰を意味する。
（５）式及び（７）式は頭皮上左半球においてＦ３及びＣ３とＦｐ１における振幅の比がそれぞれ８５％、７８％以下であることを表わし、（６）式及び（８）式は頭皮上右半球における同様のことを表わし後方への波の減衰を意味する。
瞬目アーチファクトに関する検出においては、上記（１）式〜（８）式の全てを満たした場合に、瞬目アーチファクトの混入がありと判定する。
次に、眼球の運動に対して、側方眼球運動アーチファクトの検出について、説明する。
側方眼球運動アーチファクトでは、眼球の運動方向の前側頭部の電極に陽性電位が、反対側の電極に陰性電位が出現する。この側方眼球運動アーチファクトの特徴は、（ＩＶ）Ｆ７、Ｆ８でのδ波帯域成分量の存在、（Ｖ）Ｆ７、Ｆ８での波形の逆位相、（ＶＩ）頭皮上後方への波及なしである。
側方眼球運動アーチファクトでは、眼球の運動方向の前側頭部の電極に陽性電位が、反対側の電極に陰性電位が出現する。この側方眼球運動アーチファクトの特徴は、（ＩＶ）Ｆ７、Ｆ８でのδ波帯域成分量の存在、（Ｖ）Ｆ７、Ｆ８での波形の逆位相、（ＶＩ）頭皮上後方への波及なしである。
これらの側方眼球運動アーチファクトの特徴である上記（ＩＶ）〜（ＶＩ）が反映されるように、各項目に対する検出式を決定する。まず、（ＩＶ）の条件については、下記（９）式及び（１０）式で求める。
（９）式及び（１０）式はＦ７，Ｆ８にδ波成分量が存在し、その振幅がともに、２５μＶ以上であることを表わす。
（９）式及び（１０）式はＦ７，Ｆ８にδ波成分量が存在し、その振幅がともに、２５μＶ以上であることを表わす。
（Ｖ）の条件については、下記（１１）式及び（１２）式で求める。
（１１）式は、Ｆ７とＦ８の減算時系列より求められる波の振幅が５５μＶ以上であることを表わす。
（１２）式は、Ｆ７とＦ８の加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が９１％以上で、Ｆ７、Ｆ８の波形の逆位相を表わす。
（１１）式は、Ｆ７とＦ８の減算時系列より求められる波の振幅が５５μＶ以上であることを表わす。
（１２）式は、Ｆ７とＦ８の加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が９１％以上で、Ｆ７、Ｆ８の波形の逆位相を表わす。
（ＶＩ）の条件については、下記（１３）式及び（１４）式で求める。
（１３）式は、頭皮左半球においてＴ３とＦ７における波の振幅比が９４％以下であることを表わし、（１４）式は頭皮右半球における同様のことを表わす。
（１３）式は、頭皮左半球においてＴ３とＦ７における波の振幅比が９４％以下であることを表わし、（１４）式は頭皮右半球における同様のことを表わす。
側方眼球運動アーチファクトに関する検出は、上記（９）式〜（１４）式の全てを満たした場合に、側方眼球運動アーチファクトの混入がありと判定できる。
次に、筋電図アーチファクトの検出について説明する。
筋電図アーチファクトでは、脳波に比べて周波数が高く、一部の成分は脳波のβ波帯域に影響を及ぼす。
筋電図アーチファクトの特徴は、（ＶＩＩ） 高周波成分の存在である。
筋電図アーチファクトでは、脳波に比べて周波数が高く、一部の成分は脳波のβ波帯域に影響を及ぼす。
筋電図アーチファクトの特徴は、（ＶＩＩ） 高周波成分の存在である。
（ＶＩＩ） の条件に対する検出式としては、下記（１５）式及び（１６）式で求める。
ここで、ＳＥＭＧ は筋電図の振幅、Ｘは電極名を示す。筋電図の周波数帯域は３５〜５０Ｈｚとした。
（１５）式は筋電図の振幅が１０μＶ以上であることを表わし、（１６）式は筋電図の振幅が脳波のβ波の振幅以上であることを表わす。
ここで、ＳＥＭＧ は筋電図の振幅、Ｘは電極名を示す。筋電図の周波数帯域は３５〜５０Ｈｚとした。
（１５）式は筋電図の振幅が１０μＶ以上であることを表わし、（１６）式は筋電図の振幅が脳波のβ波の振幅以上であることを表わす。
筋電図アーチファクトに関する検出としては、上記（１５）式及び（１６）式を満たした場合に、筋電図アーチファクトの混入がありと判定する。
次に、電極アーチファクトの検出について説明する。ここでは、基準電極として耳朶電極を用いる。
例えば、脳波の耳朶電極のアーチファクトにおいては、頭皮上右半球８部位の全ての時系列中にδ波帯域に属する類似波形でほぼ同一振幅の波が出現し、一方反対側の頭皮上左半球にはその波に類似したものは全く見られないことである。このような耳朶電極アーチファクトの特徴は、（ＶＩＩＩ）頭皮上右半球８部位の全てにδ波帯域成分の存在、（ＩＸ）頭皮上右半球８部位の全ての波形及び振幅の類似性、（Ｘ）頭皮上反対側半球には類似波形の波が全くない、の３点である。
例えば、脳波の耳朶電極のアーチファクトにおいては、頭皮上右半球８部位の全ての時系列中にδ波帯域に属する類似波形でほぼ同一振幅の波が出現し、一方反対側の頭皮上左半球にはその波に類似したものは全く見られないことである。このような耳朶電極アーチファクトの特徴は、（ＶＩＩＩ）頭皮上右半球８部位の全てにδ波帯域成分の存在、（ＩＸ）頭皮上右半球８部位の全ての波形及び振幅の類似性、（Ｘ）頭皮上反対側半球には類似波形の波が全くない、の３点である。
これらの耳朶電極アーチファクトの特徴である上記（ＶＩＩＩ）〜（Ｘ）が反映するように、各項目の検出式を決定する。まず、（ＶＩＩＩ）の条件については、下記（１７）式で求める。
ここで、Ｘは左の電極としてＦｐ１，Ｆ３，Ｃ３，Ｐ３，Ｏ１，Ｆ７，Ｔ３，Ｔ５を、右の電極としてＦｐ２，Ｆ４，Ｃ４，Ｐ４，Ｏ２，Ｆ８，Ｔ４，Ｔ６を示している。（１７）式は、頭皮上一側８部位全ての波の振幅が、２５μＶ以上であることを表わす。
ここで、Ｘは左の電極としてＦｐ１，Ｆ３，Ｃ３，Ｐ３，Ｏ１，Ｆ７，Ｔ３，Ｔ５を、右の電極としてＦｐ２，Ｆ４，Ｃ４，Ｐ４，Ｏ２，Ｆ８，Ｔ４，Ｔ６を示している。（１７）式は、頭皮上一側８部位全ての波の振幅が、２５μＶ以上であることを表わす。
（ＩＸ）の条件については、下記（１８）式で求める。
ここで（ｘ、ｙ）は、以下に示した頭皮上一側８部位内の隣接する２部位間の電極であり、
（ｘ、ｙ）＝左：（Ｆｐ１，Ｆ３），（Ｆ３，Ｃ３），（Ｃ３，Ｐ３），（Ｐ３，Ｏ１），（Ｆｐ１，Ｆ７），（Ｆ７，Ｔ３），（Ｔ３，Ｔ５），（Ｔ５，Ｏ１），（Ｆ７，Ｆ３），（Ｔ３，Ｃ３），（Ｔ５，Ｐ３）
右：（Ｆｐ２，Ｆ４），（Ｆ４，Ｃ４），（Ｃ４，Ｐ４），（Ｐ４，Ｏ２），（Ｆｐ２，Ｆ８），（Ｆ８，Ｔ４），（Ｔ４，Ｔ６），（Ｔ６，Ｏ２），（Ｆ８，Ｆ４），（Ｔ４，Ｃ４），（Ｔ６，Ｐ４）である。
（１８）式は、頭皮上一側８部位内の隣り合う２部位間で、加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が３０％以下で、波形の類似性を表わす。
ここで（ｘ、ｙ）は、以下に示した頭皮上一側８部位内の隣接する２部位間の電極であり、
（ｘ、ｙ）＝左：（Ｆｐ１，Ｆ３），（Ｆ３，Ｃ３），（Ｃ３，Ｐ３），（Ｐ３，Ｏ１），（Ｆｐ１，Ｆ７），（Ｆ７，Ｔ３），（Ｔ３，Ｔ５），（Ｔ５，Ｏ１），（Ｆ７，Ｆ３），（Ｔ３，Ｃ３），（Ｔ５，Ｐ３）
右：（Ｆｐ２，Ｆ４），（Ｆ４，Ｃ４），（Ｃ４，Ｐ４），（Ｐ４，Ｏ２），（Ｆｐ２，Ｆ８），（Ｆ８，Ｔ４），（Ｔ４，Ｔ６），（Ｔ６，Ｏ２），（Ｆ８，Ｆ４），（Ｔ４，Ｃ４），（Ｔ６，Ｐ４）である。
（１８）式は、頭皮上一側８部位内の隣り合う２部位間で、加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が３０％以下で、波形の類似性を表わす。
（Ｘ）の条件については、下記（１９）式で求める。
ここで（ｘ、ｙ）は、以下に示した頭皮上の左右対称部位の電極であり、
（ｘ、ｙ）＝（Ｆｐ１，Ｆｐ２），（Ｆ３，Ｆ４），（Ｃ３，Ｃ４），（Ｐ３，Ｐ４），（Ｏ１，Ｏ２），（Ｆ７，Ｆ８），（Ｔ３，Ｔ４），（Ｔ５，Ｔ６）である。
（１９）式は、頭皮上の左右対称部位において、加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が５０％以上で、類似の波形ではないことを表わす。
ここで（ｘ、ｙ）は、以下に示した頭皮上の左右対称部位の電極であり、
（ｘ、ｙ）＝（Ｆｐ１，Ｆｐ２），（Ｆ３，Ｆ４），（Ｃ３，Ｃ４），（Ｐ３，Ｐ４），（Ｏ１，Ｏ２），（Ｆ７，Ｆ８），（Ｔ３，Ｔ４），（Ｔ５，Ｔ６）である。
（１９）式は、頭皮上の左右対称部位において、加算時系列より求められる波の振幅と減算時系列より求められる波の振幅の比が５０％以上で、類似の波形ではないことを表わす。
電極アーチファクトに関する検出は、上記（１７）式〜（１９）式の全てを満たした場合に、電極アーチファクトの混入がありと判定する。
このようにして、各種のアーチファクトの有無の判定を行うことができる。なお、上記の判定式の各値は、被検者の状態に応じて適宜変更してもよい。
このようにして、各種のアーチファクトの有無の判定を行うことができる。なお、上記の判定式の各値は、被検者の状態に応じて適宜変更してもよい。
次に、ステップＳＴ３における被検者の生理状態情報である脳波のα波活動の相対値を抽出するアルゴリズムについて詳しく説明する。
脳波中のα波活動を評価する上で指針となるのは、α波の振幅，持続，周波数の３つのパラメータであるが、脳波のα波の特性は個人によってバラツキが大きく、上記のα波パラメータを直接用いると、α波活動の評価を客観的に行うことは難しい。
本発明の特徴は、被検者の安静閉眼覚醒状態をα波活動の相対値により得ることである。従来、このような評価方法は知られておらず、本発明者らが見出したアルゴリズムである。
脳波中のα波活動を評価する上で指針となるのは、α波の振幅，持続，周波数の３つのパラメータであるが、脳波のα波の特性は個人によってバラツキが大きく、上記のα波パラメータを直接用いると、α波活動の評価を客観的に行うことは難しい。
本発明の特徴は、被検者の安静閉眼覚醒状態をα波活動の相対値により得ることである。従来、このような評価方法は知られておらず、本発明者らが見出したアルゴリズムである。
最初に、脳波のα波のパラメータの取得方法について説明する。
これらのパラメータの計算は脳波測定の１区分毎に行う。１区分は、例えば５秒とすることができる。
最初に第ｉ区分におけるα波振幅の平均値Ａα（μＶ）と、持続の平均値Ｄα（％）と、α波帯域のピーク周波数Ｆα（Ｈｚ）を求める。振幅の平均値Ａα（μＶ）は、下記（２０）式で求める。
ここで、Ａα（ｉ）はピリオドグラム成分量の総和Ｓを用いて、６√Ｓの形式で表される振幅値を意味し、第ｉ区分における電極Ｏ１，Ｏ２，Ｐ３，Ｐ４の４部位のα波振幅の平均値を表している。Ｓα（ｊ，ｉ）は第ｉ区分の部位ｊにおけるα波帯域（８〜１３Ｈｚ）のピリオドグラム成分量の総和を示している。
これらのパラメータの計算は脳波測定の１区分毎に行う。１区分は、例えば５秒とすることができる。
最初に第ｉ区分におけるα波振幅の平均値Ａα（μＶ）と、持続の平均値Ｄα（％）と、α波帯域のピーク周波数Ｆα（Ｈｚ）を求める。振幅の平均値Ａα（μＶ）は、下記（２０）式で求める。
ここで、Ａα（ｉ）はピリオドグラム成分量の総和Ｓを用いて、６√Ｓの形式で表される振幅値を意味し、第ｉ区分における電極Ｏ１，Ｏ２，Ｐ３，Ｐ４の４部位のα波振幅の平均値を表している。Ｓα（ｊ，ｉ）は第ｉ区分の部位ｊにおけるα波帯域（８〜１３Ｈｚ）のピリオドグラム成分量の総和を示している。
次に、持続の平均値Ｄα（％）は、下記（２１）式で求める。
ここで、ＳＴ（ｊ，ｉ）は第ｉ区分の部位ｊにおける脳波測定の全周波数領域（０．５〜２５Ｈｚ）のピリオドグラム成分量の総和を示している。
ここで、ＳＴ（ｊ，ｉ）は第ｉ区分の部位ｊにおける脳波測定の全周波数領域（０．５〜２５Ｈｚ）のピリオドグラム成分量の総和を示している。
次に、α波帯域のピーク周波数Ｆα（Ｈｚ）は、下記（２２）式で求める。
ここで、Ｆα（ｉ）は、α波帯域のピーク周波数ｆα（ｊ，ｉ）の４部位での平均値を表す。
ここで、Ｆα（ｉ）は、α波帯域のピーク周波数ｆα（ｊ，ｉ）の４部位での平均値を表す。
次に、上記各パラメータを正規化することで、個人間のバラツキのない状態にする。正規化において、第ｉ区分におけるα波振幅の正規化値ΦαＡ，持続の正規化値ΦαＤ，α波帯域のピーク周波数の正規化値ΦαＦは、それぞれ、下記（２３）式〜（２５）式で与えられる。
ここで、ｍｉｎＡα（ｉ）は、第１〜第ｉ区分までのα波の振幅Ａα（ｉ）の最小値、ｍａｘＡα（ｉ）は最大値を表す。ΦαＡ（ｉ）は正規化後の振幅値となり、全て０〜１の範囲となる。ΦαＤ（ｉ），Φαｆ（ｉ）に関しても同様である。
ここで、ｍｉｎＡα（ｉ）は、第１〜第ｉ区分までのα波の振幅Ａα（ｉ）の最小値、ｍａｘＡα（ｉ）は最大値を表す。ΦαＡ（ｉ）は正規化後の振幅値となり、全て０〜１の範囲となる。ΦαＤ（ｉ），Φαｆ（ｉ）に関しても同様である。
さらに、これら３つの正規化パラメータを積算して、第ｉ区分の評価値Ｂα（ｉ）を、下記（２６）式で得る。
最後に、これを百分率表示するため、第１〜第ｉ区分までのＢα（ｉ）の最大値をＢα（ｓｔｄ）とし、これとの比を取ることでα波活動の相対値を、（２７）式により計算する。
この相対値は、α波が良好に出ているときには１００％に近い良好な値を示し、覚醒状態の低下や開眼動作などが起きると低い値を示す。
最後に、これを百分率表示するため、第１〜第ｉ区分までのＢα（ｉ）の最大値をＢα（ｓｔｄ）とし、これとの比を取ることでα波活動の相対値を、（２７）式により計算する。
この相対値は、α波が良好に出ているときには１００％に近い良好な値を示し、覚醒状態の低下や開眼動作などが起きると低い値を示す。
このようにして、本発明の脳波の評価方法において、α波活動の相対値を脳波測定の１区分毎の経時変化を表示することで、測定者は被検者のα波活動の変化を容易に知ることができる。そして、脳波測定者は、この相対値が低い場合には被検者に注意を喚起することで、被検者を速やかに安静閉眼覚醒状態に保つことができる。これにより、脳波のα波の各区分毎に、被検者の生理状態情報であるα波活動の相対値を短時間に抽出することができる。
次に、本発明の脳波の評価方法において、実時間で計算処理をする手順について説明する。
図４は、図１の測定系を用いて脳波の評価を行う際に、実時間で計算処理する計算アルゴリズムを示すフロー図である。先ず、ステップＳＴ２０において、生体情報取得部３に入力される各電極からの脳波が増幅され、１区分毎にＡ／Ｄ変換されることで、データが取得される。この１区分は例えば５秒であり、Ａ／Ｄ変換の間隔は１０ｍｓ（ミリ秒）とすることができる。ここでは、脳波以外の筋電図アーチファクトを検出する場合には、筋電図も同様にデータ取得されればよい。
図４は、図１の測定系を用いて脳波の評価を行う際に、実時間で計算処理する計算アルゴリズムを示すフロー図である。先ず、ステップＳＴ２０において、生体情報取得部３に入力される各電極からの脳波が増幅され、１区分毎にＡ／Ｄ変換されることで、データが取得される。この１区分は例えば５秒であり、Ａ／Ｄ変換の間隔は１０ｍｓ（ミリ秒）とすることができる。ここでは、脳波以外の筋電図アーチファクトを検出する場合には、筋電図も同様にデータ取得されればよい。
次に、ステップＳＴ２１において、１区分の脳波データ取込みが終了したか否かを判定する。そして、ステップＳＴ２１において、１区分の脳波データ取込みが正常に行われていないと判定したときには、再び、ステップＳＴ２０に戻り、再度脳波データ取込み測定を行う。
これに対して、ステップＳＴ２１において、１区分の脳波データ取込みが正常に終了したと判定したときには、ステップＳＴ２２に進む。ここでは、１区分の脳波測定データをパーソナルコンピュータに転送する処理と、脳波データ取込みをさらに続けるかどうかの判断をするステップＳＴ３０に進む処理と、がなされる。
最初に、ステップＳＴ３０以降の処理について説明する。ここでは、次の１区分の脳波データ取込みを引き続き行うか否かを判定する。そして、ステップＳＴ３０において、次の１区分の脳波データ取込みを引き続き行うと判断した場合には、再び、ステップＳＴ２０に戻り、新しい脳波データ取込み測定を行う。
これに対して、ステップＳＴ３０において脳波データ取込みを終了する場合には、ステップＳＴ３１に進み、脳波データ取込みが終了する。
次に、ステップＳＴ２２において、１区分の脳波測定データをパーソナルコンピュータに転送する処理以降について説明する。
信号処理部４は、１区分の脳波測定データがＡ／Ｄ変換器から転送送出されると、ステップＳＴ２３において、データを受信する。
次にステップＳＴ２４において、このデータ受信が正常であるか否かを判定する。そして、ステップＳＴ２４において、得られた１区分の脳波測定データが妥当でないと判定したときには、ステップＳＴ２３に戻り再度データ受信を行う。
信号処理部４は、１区分の脳波測定データがＡ／Ｄ変換器から転送送出されると、ステップＳＴ２３において、データを受信する。
次にステップＳＴ２４において、このデータ受信が正常であるか否かを判定する。そして、ステップＳＴ２４において、得られた１区分の脳波測定データが妥当でないと判定したときには、ステップＳＴ２３に戻り再度データ受信を行う。
これに対して、ステップＳＴ２４において、得られた１区分の脳波測定データが妥当であると判定したときには、ステップＳＴ２５において、ピリオドグラム計算を行う。次に、ステップＳＴ２６において、ピリオドグラムから、アーチファクトの検出及び脳波のα波活動の相対値を計算するのに必要なパラメータ計算を行う。
次に、ステップＳＴ２７において、上記のパラメータから、アーチファクトの有無の検出と、α波活動の相対値とを計算する。
アーチファクトが、例えば瞬目アーチファクトの場合には、上述した（１）式〜（８）式の計算によりその有無を計算する。また、α波活動の相対値は、（２７）式を用いて計算すればよい。
アーチファクトが、例えば瞬目アーチファクトの場合には、上述した（１）式〜（８）式の計算によりその有無を計算する。また、α波活動の相対値は、（２７）式を用いて計算すればよい。
続いて、ステップＳＴ２８において、脳波と、アーチファクトの有無と、α波活動の相対値と、を表示部５に表示させる。
最後に、ステップＳＴ２３に戻り、次の区分の脳波データ処理を行う。
最後に、ステップＳＴ２３に戻り、次の区分の脳波データ処理を行う。
このようにして、本発明の脳波の処理方法において、取得する脳波と共に、アーチファクトの有無及び脳波のα波活動の相対値とが、実時間で計算される。この計算アルゴリズムは、時分割処理、または、並列分散処理によって信号処理部４内のコンピュータで実時間で実行され得る。
次に、上記で説明した脳波の評価測定の計算アルゴリズムにおいて、電極不良を検出する方法について説明する。
電極アーチファクト以外の電極不良については、以下のようにして検出することができる。ここで、電極不良とは、被検者に接続される電極と検出系までの配線とコネクタとを含むものである。
例えば、ステップＳＴ２１において、１区分の脳波データ取込みを判定するときに、信号が得られない場合には、被検者に接続した電極から測定系までの配線に異常が生じている。この場合には、被検者の頭皮や耳朶に電極が接続されていない、配線の断線、配線接続のためのコネクタ類の不良のいずれかまたはこれらの組合わせによる不良などが原因と推定できる。
また、ステップＳＴ２１において、取り込んだ信号の電圧値が通常の脳波信号に比較して異常に高い場合には、被検者に接続した耳朶電極を共通配線（アース）が不良であると判定できる。
このようにして、上記不良が生じた場合には、表示部５にその内容を表示させる。これにより、本発明の脳波の処理方法において、アーチファクト以外の電極不良の検出を行うことができる。
電極アーチファクト以外の電極不良については、以下のようにして検出することができる。ここで、電極不良とは、被検者に接続される電極と検出系までの配線とコネクタとを含むものである。
例えば、ステップＳＴ２１において、１区分の脳波データ取込みを判定するときに、信号が得られない場合には、被検者に接続した電極から測定系までの配線に異常が生じている。この場合には、被検者の頭皮や耳朶に電極が接続されていない、配線の断線、配線接続のためのコネクタ類の不良のいずれかまたはこれらの組合わせによる不良などが原因と推定できる。
また、ステップＳＴ２１において、取り込んだ信号の電圧値が通常の脳波信号に比較して異常に高い場合には、被検者に接続した耳朶電極を共通配線（アース）が不良であると判定できる。
このようにして、上記不良が生じた場合には、表示部５にその内容を表示させる。これにより、本発明の脳波の処理方法において、アーチファクト以外の電極不良の検出を行うことができる。
次に、本発明の脳波評価装置に係る第２の実施の形態を示す。
図５は、本発明に係る第２の実施の形態による脳波の評価装置の構成を模式的に示すブロック図である。図５に示すように、脳波の評価装置３０は、基本的には、被検者２の生体情報を取得する生体情報取得部３と、信号処理部４とから構成されている。
生体情報取得部３は、生体情報を増幅する増幅器２０と、Ａ／Ｄ変換器２２とから構成されている。信号処理部４は、パーソナルコンピュータなどの電子計算機２３と表示部２４とから構成されている。
図５は、本発明に係る第２の実施の形態による脳波の評価装置の構成を模式的に示すブロック図である。図５に示すように、脳波の評価装置３０は、基本的には、被検者２の生体情報を取得する生体情報取得部３と、信号処理部４とから構成されている。
生体情報取得部３は、生体情報を増幅する増幅器２０と、Ａ／Ｄ変換器２２とから構成されている。信号処理部４は、パーソナルコンピュータなどの電子計算機２３と表示部２４とから構成されている。
増幅器２０は、脳波の場合で説明すると、被検者の頭皮に接続される電極から出力される信号を個別に増幅する複数の増幅器から構成されている。生体情報が脳波だけの場合は、増幅された信号は脳波そのものであり、直ちに信号処理部４の表示部２４により表示される。生体情報として脳波以外の筋電図を測定する場合には、そのための増幅器が増幅器２０に含まれている。
Ａ／Ｄ変換器２２は、増幅器２０からの多チャネルの信号を個別に、所定の時間毎にＡ／Ｄ変換して、１区分毎に生体情報が取得される毎に、パーソナルコンピュータ２３にデータ転送を行う。
この際、信号処理部４は、上記増幅器２０とＡ／Ｄ変換器２２の制御ができ、脳波データ取得時間やその回数などを制御する。さらに、信号処理部４はメモリを備え、このメモリには、脳波に混入するアーチファクトの有無の判定及び被検者の生理状態情報抽出のための計算プログラムと、この計算に必要なアルゴリズムにおけるパラメータなどが予め記憶されている。測定者は、これらのパラメータの指定と修正ができることが望ましい。
次に、信号処理部４は、本発明の脳波の評価方法による、脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報抽出としての脳波のα波活動の相対値とを計算するプログラムを実行し、これらの計算結果が脳波と共に表示部２４により表示される。さらに、脳波と計算結果は、信号処理部４のメモリに保存されると共に、プリンタから出力される。
次に、本発明の脳波評価装置に係る第３の実施の形態を示す。
図６は、本発明に係る第３の実施の形態による脳波の評価装置の構成を模式的に示すブロック図である。図６に示すように、脳波の評価装置４０は、外部にある脳波測定装置３５と接続されている。外部にある脳波測定装置３５は、脳波信号の増幅器を備えているので、生体情報取得部３をＡ／Ｄ変換器２２にて構成することを除いては、図５の脳波の評価装置と同じである。
このような構成により、既存の脳波測定装置３５に本発明の脳波の評価装置４０を付加することで、本発明に係る第２の実施の形態による脳波の評価装置３０と同様に脳波の評価を行うことができる。
なお、脳波以外の筋電図アーチファクトなどを検出する場合には、生体情報取得部３に筋電図増幅器をさらに備えて、その増幅出力をＡ／Ｄ変換器２２に加えればよい。
図６は、本発明に係る第３の実施の形態による脳波の評価装置の構成を模式的に示すブロック図である。図６に示すように、脳波の評価装置４０は、外部にある脳波測定装置３５と接続されている。外部にある脳波測定装置３５は、脳波信号の増幅器を備えているので、生体情報取得部３をＡ／Ｄ変換器２２にて構成することを除いては、図５の脳波の評価装置と同じである。
このような構成により、既存の脳波測定装置３５に本発明の脳波の評価装置４０を付加することで、本発明に係る第２の実施の形態による脳波の評価装置３０と同様に脳波の評価を行うことができる。
なお、脳波以外の筋電図アーチファクトなどを検出する場合には、生体情報取得部３に筋電図増幅器をさらに備えて、その増幅出力をＡ／Ｄ変換器２２に加えればよい。
次に、本発明の実施例を説明する。
図７は、本発明の脳波記録の評価装置を用いて、脳波の評価を行った実施例において、表示装置に表示される画面を示す図である。
図において、上部が脳波波形であり、５秒間を１区分とする４区分２０秒の脳波時系列を示していて、区分ごとに評価された脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報であるα波活動の相対値が下の表に示されている。図に示すように、脳波においては、縦軸はＦｐ１−Ａ１〜Ｔ６−Ａ２の１６チャネルの波形であり、横軸は時間（秒）である。
ここで、例えば、Ｆｐ１−Ａ１は、前頭電極Ｆｐ１及び左耳朶Ａ１電極間の脳波を示している（図２参照）。
表は、瞬目、側方眼球運動、筋電図（ＥＭＧ）、電極のそれぞれによるアーチファクトの有無を、ＹＥＳ（有），ＮＯ（無）で示している。さらに生理状態を抽出した脳波のα波の相対値（％）が表示されている。
区分１〜区分３においては、瞬目アーチファクトはあるものの、他のアーチファクトが混入していないことが分かる。さらに、区分４においては、アーチファクトがないことが分かる。
図７は、本発明の脳波記録の評価装置を用いて、脳波の評価を行った実施例において、表示装置に表示される画面を示す図である。
図において、上部が脳波波形であり、５秒間を１区分とする４区分２０秒の脳波時系列を示していて、区分ごとに評価された脳波に混入するアーチファクトの有無の判定と被検者の生理状態情報であるα波活動の相対値が下の表に示されている。図に示すように、脳波においては、縦軸はＦｐ１−Ａ１〜Ｔ６−Ａ２の１６チャネルの波形であり、横軸は時間（秒）である。
ここで、例えば、Ｆｐ１−Ａ１は、前頭電極Ｆｐ１及び左耳朶Ａ１電極間の脳波を示している（図２参照）。
表は、瞬目、側方眼球運動、筋電図（ＥＭＧ）、電極のそれぞれによるアーチファクトの有無を、ＹＥＳ（有），ＮＯ（無）で示している。さらに生理状態を抽出した脳波のα波の相対値（％）が表示されている。
区分１〜区分３においては、瞬目アーチファクトはあるものの、他のアーチファクトが混入していないことが分かる。さらに、区分４においては、アーチファクトがないことが分かる。
また、α波の相対値（％）は、区分１〜区分４において、それぞれ、９７．４％，７８．５％，６１．０％，６０．４％であることが分かる。
図から明らかなように、脳波と、アーチファクトの有無及び脳波のα波の相対値が一目で評価できた。
図から明らかなように、脳波と、アーチファクトの有無及び脳波のα波の相対値が一目で評価できた。
ここで、区分１の場合には、α波の相対値が９７％と高いことと、瞬目アーチファクトと、が生じているので、被検者が安静覚醒状態ではあるが、瞬きをしている状態であった。この場合には、測定者は被検者に瞬きを止めるように注意を促して、正常な脳波測定ができた。
また、区分４の場合には、アーチファクトがないが、α波の相対値が６０％と低く入眠状態であった。この場合には、測定者は、被検者を覚醒させることで、正常な脳波測定ができた。
本発明は上記実施例に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれることはいうまでもない。例えば、脳波測定におけるアーチファクトの判定方法は、被検者に応じて適宜適当なモデル式を使用できることはいうまでもない。
１ 測定系
２ 被検者
３ 生体情報取得部
４ 信号処理部
５，２４ 表示部
２０ 増幅器
２２ Ａ／Ｄ変換器
２３ パーソナルコンピュータ
３０，４０ 脳波の評価装置
３５ 外部の脳波測定装置
２ 被検者
３ 生体情報取得部
４ 信号処理部
５，２４ 表示部
２０ 増幅器
２２ Ａ／Ｄ変換器
２３ パーソナルコンピュータ
３０，４０ 脳波の評価装置
３５ 外部の脳波測定装置
Claims (4)
- 脳波の評価方法であって、
脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、
このフーリエ変換した結果から複数のパラメータを求め、
求めたパラメータを正規化して複数の正規化パラメータとし、これらの正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める、脳波の評価方法。 - 脳波の評価方法であって、
脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、
このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、
上記パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、
この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める、脳波の評価方法。 - 生体情報を取得する生体情報取得部と、上記生体情報取得部から得られる脳波に基づいて被検者の生理状態情報を計算する信号処理部と、上記信号処理部で計算した結果を表示する表示部と、を有し、
上記信号処理部が、上記生体情報取得部から得た脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から複数のパラメータを求め、この複数のパラメータをそれぞれ正規化して複数の正規化パラメータとし、これらの正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める、脳波の評価装置。 - 生体情報を取得する生体情報取得部と、上記生体情報取得部から得られる脳波に基づいて被検者の生理状態情報を計算する信号処理部と、上記信号処理部で計算した結果を表示する表示部と、を有し、
上記信号処理部が、上記生体情報取得部から取得した脳波データの時系列信号をフーリエ変換し、このフーリエ変換した結果から、α波の振幅、持続及び周波数をパラメータとして、α波振幅の平均値と持続の平均値とα波帯域のピーク周波数を求め、上記パラメータを正規化して正規化パラメータをそれぞれ求め、この求めた正規化パラメータを積算してα波活動の相対値を求める、脳波の評価装置。
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| JP2003149963A Division JP2004350797A (ja) | 2003-05-27 | 2003-05-27 | 脳波の評価方法及びその評価装置 |
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|---|---|
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|---|---|---|---|
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|---|---|
| JP (1) | JP2008168148A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015535463A (ja) * | 2012-11-26 | 2015-12-14 | パーシスト ディベロップメント コーポレーション | Ｅｅｇ記録に存在するアーチファクトの量を表示する方法及びシステム |
| JP2020072895A (ja) * | 2012-01-24 | 2020-05-14 | ニューロビジル インコーポレイテッド | 脳の状態の意図的および非意図的な変化と脳信号との関連付け |
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2008
- 2008-03-03 JP JP2008052724A patent/JP2008168148A/ja active Pending
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