JP2010042236A - ヒトの感覚判定方法及びその判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ヒトの感覚が客観的に判定されうる方法の提供。
【解決手段】脳波計４によって、被験者の脳波が計測される。計測により、アナログ信号が得られる。この信号から、フィルタ６によってノイズが除去される。この信号は変換器でデジタル信号に変換され、さらにアンプ１０にて増幅される。この信号は、保存部１２に保存される。演算部１４は、保存部１２から脳波信号を取り出し、脳波の周波数解析を行う。演算部１４は、波数解析の結果に基づき、脳波の特徴値を決定する。さらに演算部１４は、この特徴値に対応する客観評価を決定する。この決定は、記憶部１８に格納されたデータベースに基づいてなされる。得られた客観評価が、モニタ１６に出力される。この客観評価と被験者から聞き取られた主観評価とが、データベースに追加される。
【選択図】図１

Description

本発明は、脳波に基づいてヒトの感覚を判定する方法に関する。

製品の開発段階で、ヒトによる官能評価が行われている。ヒトに試作品を使用させ、その評価が聞き取られる。評価は、ヒトの主観に基づくので、客観性が担保されるわけではない。ヒトは、言語によって評価を表現するので、その真意が聞き出せない場合もあり得る。

心拍、呼吸、筋電位、眼球運動、瞬き、脳波等の、ヒトの生体情報に基づいて、このヒトの感覚を評価する手法が、種々提案されている。特開２００４−１３８８１４公報には、心電図信号によってヒトの感性を評価する方法が開示されている。特開２００２−５７７公報には、脳波の解析によってヒトの精神状態を評価する方法が開示されている。これら方法で判定されるのは、喜怒哀楽等の感情や、快適度である。
特開２００４−１３８８１４公報 特開２００２−５７７公報

従来の評価方法では、生体情報の選定が適切でないため、複雑な解析が必要であることがあり、客観的なデータが得られないこともある。さらに、得られた情報が、十分に客観的な評価に結びつかないこともある。従来の方法で得られた評価結果の、製品開発への応用は、容易ではない。

本発明の目的は、ヒトの感覚が客観的に判定されうる方法の提供にある。

本発明に係るヒトの感覚判定方法は、
（１）刺激が与えられているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
（２）演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
（３）上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
（４）上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含む。

好ましくは、脳波計での脳波の計測（１）は、ヒトの頭皮の１箇所のみでなされる。好ましくは、この計測は、国際１０−２０法に定められたＦｐ１又はＦｐ２でなされる。

好ましくは、この方法は、周波数解析（２）に先立ち、筋電によるアーチファクトがフィルタによって信号から除去されるステップをさらに含む。

好ましくは、評価の決定（４）は、特徴値データと主観評価データ（刺激に対するヒトの主観評価のデータ）とを含むデータベースに基づいてなされる。好ましくは、この方法は、周波数解析によって得られた特徴値と、ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む。

好ましくは、特徴値の決定（３）は、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいて、なされる。

好ましくは、特徴値の決定（３）は、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいて、なされる。

好ましくは、この方法は、特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む。好ましくは、この方法は、特徴値に基づき、感覚の度合取得分類が行われるステップをさらに含む。

好ましくは、特徴値の決定（３）は、
（３−１）上記周波数解析の結果に基づいて３以上の複数の周波数毎の指数が算出されるステップ、
（３−２）一の周波数の指数と他の周波数の指数との相関係数が算出されるステップ、 （３−３）この相関係数に基づいて周波数の組み合わせが決定されるステップ、
（３−４）この周波数の組み合わせに基づき特徴値が算出されるステップ
を含む。

好ましくは、上記指数の算出（３−１）は、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる。

好ましくは、上記特徴値の算出（３−４）は、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられた後のヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる。

本発明に係るヒトの感覚判定装置は、ヒトの脳波を計測する脳波計と、演算部とを備える。この演算部は、脳波の周波数解析、この周波数解析の結果に基づく脳波の特徴値の決定及び特徴値に対応する客観評価の決定を行う。

本発明に係る製品評価方法は、
製品を使用しているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含む。

本発明に係る感覚判定方法では、脳波の周波数解析によって特徴値が得られ、この特徴値に基づいて演算部が評価を決定するので、得られる評価が客観的である。

以下、適宜図面が参照されつつ、好ましい実施形態に基づいて本発明が詳細に説明される。

図１は、本発明の一実施形態に係る感覚判定装置２が示されたブロック図である。この装置２は、脳波計４、フィルタ６、変換器８、アンプ１０、保存部１２、演算部１４、モニタ１６、記憶部１８及び入力部２０を備えている。

図２は、図１の装置２が用いられた感覚判定方法が示されたフローチャートである。この方法では、まず脳波計４によって脳波が計測される（ＳＴＥＰ１）。計測により、アナログ信号が得られる。この信号は、フィルタ６を通される。フィルタ６により、信号からノイズが除去される（ＳＴＥＰ２）。この信号は変換器８に送られ、デジタル信号に変換される（ＳＴＥＰ３）。この信号はアンプ１０に送られ、増幅される（ＳＴＥＰ４）。この信号は、保存部１２に保存される（ＳＴＥＰ５）。計測（ＳＴＥＰ１）から保存（ＳＴＥＰ５）までが、時間帯ごとに複数回繰り返されてもよい。

演算部１４は、保存部１２から脳波信号を取り出し、脳波の周波数解析を行う（ＳＴＥＰ６）。周波数解析が、時間帯ごとに複数回繰り返されてもよい。演算部１４は、波数解析の結果に基づき、上記脳波の特徴値を決定する（ＳＴＥＰ７）。さらに演算部１４は、この特徴値に対応する客観評価を決定する（ＳＴＥＰ８）。この決定は、記憶部１８（典型的にはハードディスク）に格納されたデータベースに基づいてなされてもよく、プログラムに組み込まれた数値に基づいてなされてもよい。これらのステップにより、ヒトの感覚が判定される。フィルタ６が設けられず、演算部１４によって信号からノイズが除去されてもよい。

以下、ゴルフクラブのグリップを触ったときの被験者（ヒト）の感覚が、図１に示された装置２によって判定される手順が、詳説される。この感覚判定方法により、グリップの評価もなされる。被験者がグリップを触ることは、本発明に言う「製品の使用」に該当する。

この判定方法では、記憶部１８に格納されたデータベースが利用される。このデータベースの構成が、図３に模式的に示されている。このデータベースは、多数のヒトを様々なグリップに触れさせることで得られたものである。このデータベースは、特徴値データと主観評価データとを含んでいる。このデータベースは、１０のレコードを含んでいる。各レコードは、１つの特徴値と、１つの主観評価とからなる。１つの特徴値ｄσに、１つの主観評価が対応している。この特徴値ｄσは、グリップに触れたヒトの脳波計測に基づいて算出されたものである。ｄσの算出方法は、後に詳説される。主観評価は、「好む」又は「好まない」である。この主観評価は、グリップに触れたヒトから、このグリップが好きか否かを聞き取ることで得られる。脳波計測及び聞き取りが１０回なされることで、レコード数が１０であるデータベースが得られる。１０名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることで、このデータベースが構築されうる。例えば、２種類のグリップに関して５名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることでも、このデータベースが構築されうる。

図３から、主観評価が「好む」である場合の特徴値ｄσの平均Ａｖ１が０．２４であり、主観評価が「好まない」である場合の特徴値ｄσの平均Ａｖ２が２．７７であることが、算出されうる。この実施形態では、平均Ａｖ１と平均Ａｖ２との中央値Ｘである１．５１が、「好む」と「好まない」との境界値であると仮定される。

この判定方法には、既知の脳波計４が用いられる。好ましい脳波計４としては、ＴＥＡＣ社の商品名「Ｂｒａｉｎ Ｂｕｉｌｄｅｒ Ｕｎｉｔ」及び能力開発研究所の商品名「ＭｉｎＤ ＳｅｎｓｏｒII」が例示される。この脳波計４の電極が、被験者の頭皮に取り付けられる。１つの基準電極が、耳朶に取り付けられる。一般的な脳波計測では、多数の電極が頭皮に取り付けられる。多数の電極の取り付けは、被験者にストレスを与える。多数の電極の取付は、脳波の正確な計測を阻害する。動作時（例えばゴルフのスイング時）の脳波の測定では、多数の電極及び多数のケーブルが動作の妨げにもなる。正確な計測の観点から、頭皮に取り付けられる電極の数は少ないほど好ましい。計測された脳波の解析の容易の観点からも、頭皮に取り付けられる電極の数は少ないほど好ましい。頭皮に取り付けられる電極の数は、１つが好ましい。好ましくは、国際１０−２０法に定められたＦｐ１又はＦｐ２に、電極が取り付けられる。本発明者の得た知見によれば、Ｆｐ１及びＦｐ２では、本発明に係る判定方法にとって十分な脳波が発生する。Ｆｐ１及びＦｐ２には毛髪がないので、電極の取付は容易である。

電極が取り付けられた被験者は椅子に着座し、目を閉じて安静状態を保つ。この状態が、１０秒以上継続される。この被験者にゴルフクラブのグリップが手渡される。この被験者は、目を閉じたまま、グリップを触る。グリップが手渡されてから３０秒後に、グリップが回収される。回収後、この被験者からグリップの主観評価が聞き取られる。具体的には、このグリップを好むか好まないかが、聞き取られる。

グリップが手渡されたときの時刻がｔ秒であるとき、（ｔ−１０）秒からｔ秒までの１０秒間、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「前段階脳波」と称される。前段階脳波の信号は、フィルタ６を通される。このフィルタ６は、ローパス機能及びハイパス機能を備えている。フィルタ６は、信号からノイズを除去する。脳波の測定において典型的なノイズは、筋電によるアーチファクトである。このアーチファクトが、信号から除去される。この信号は、変換器８に送られる。変換器８は、アナログ信号をデジタル信号に変換する。この信号は、アンプ１０に送られる。アンプ１０は、信号を増幅する。この信号は、保存部１２に保存される。

（ｔ＋１０）秒から（ｔ＋２０）秒までの１０秒間でも、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「中段階脳波」と称される。中段階脳波の信号は、フィルタ６を通される。このフィルタ６により、信号からノイズ（典型的にはアーチファクト）が除去される。この信号は変換器８に送られ、デジタル信号に変換される。この信号はアンプ１０に送られ、増幅される。この信号は、保存部１２に保存される。

演算部１４は、ＣＰＵ及びＲＡＭを備えている。この演算部１４が、前段階脳波の周波数解析を行う。周波数解析では、脳波からＦＦＴ（高速フーリエ変換）によってパワースペクトルが得られる。この実施形態では、ｍｉｄα波についての周波数解析がなされる。ｍｉｄα波の周波数帯は、９Ｈｚから１１Ｈｚである。

図４は、周波数解析によって得られたパワースペクトルが示されたグラフである。図４に示されるように、周波数解析により、９Ｈｚ、１０Ｈｚ及び１１Ｈｚの周波数それぞれに関し、パワー値が得られる。これらパワー値に基づき、演算部１４が平均パワー値を算出する。

前述の通り、前段階脳波の測定は、（ｔ−１０）秒からｔ秒までの１０秒間なされる。この前段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。それぞれの周波数解析により、平均パワー値が得られる。平均パワー値の数は、１１である。これら平均パワー値に基づき、演算部１４は、前段階標準偏差σａを算出する。

演算部１４はさらに、中段階脳波の周波数解析も行う。周波数解析により、９Ｈｚ、１０Ｈｚ及び１１Ｈｚの周波数それぞれに関し、パワー値が得られる。これらパワー値に基づき、演算部１４が平均パワー値を算出する。前述の通り、後段階脳波の測定は、（ｔ＋１０）秒から（ｔ＋２０）秒までの１０秒間なされる。この後段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。それぞれの周波数解析により、平均パワー値が得られる。平均パワー値の数は、１１である。これら平均パワー値に基づき、演算部１４は、中段階標準偏差σｂを算出する。

演算部１４は、前段階標準偏差σａ及び中段階標準偏差σｂから、下記数式によって、特徴値ｄσを算出する。
ｄσ ＝ ｜σａ − σｂ｜
特徴値ｄσは、前段階標準偏差σａと中段階標準偏差σｂとの差の絶対値である。特徴値ｄσは、当該グリップに触れたことで当該被験者に生じる感覚に固有の値である。

演算部１４は、特徴値ｄσに基づき、客観評価を決定する。図５は、客観評価の決定の手順が示されたフローチャートである。演算部１４は、図３に示されたデータベースに基づき、主観評価が「好む」である場合の特徴値ｄσの平均Ａｖ１、主観評価が「好まない」である場合の特徴値ｄσの平均Ａｖ２、並びに平均Ａｖ１と平均Ａｖ２との中央値Ｘを算出する。図３に示されたデータベースでは、前述のように、平均Ａｖ１は０．２４であり、平均Ａｖ２は２．７７であり、中央値Ｘは１．５１である。平均Ａｖ１、平均Ａｖ２及び中央値Ｘの値が、予めプログラムに組み込まれてもよい。この場合は、データベースは必要ない。

演算部１４は、被験者の脳波の計測に基づいて算出された特徴値ｄσが平均Ａｖ１未満であるか否かを判定する。この特徴値ｄσが平均Ａｖ１未満である場合、演算部１４は、「好感度Ａ」を出力する。特徴値ｄσが平均Ａｖ１未満でない場合、演算部１４は、この特徴値ｄσが中央値Ｘ未満であるか否かを判定する。この特徴値ｄσが中央値Ｘ未満である場合、演算部１４は、「好感度Ｂ」を出力する。特徴値ｄσが中央値Ｘ未満でない場合、演算部１４は、この特徴値ｄσが平均Ａｖ２未満であるか否かを判定する。この特徴値ｄσが平均Ａｖ２未満である場合、演算部１４は、「好感度Ｃ」を出力する。この特徴値ｄσが平均Ａｖ２未満でない場合、演算部１４は、「好感度Ｄ」を出力する。換言すれば、演算部１４は、特徴値ｄσに対応する客観評価を決定する。得られた客観評価（すなわち好感度Ａ−Ｄのいずれか）が、モニタ１６に表示される。Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤの順に、好感度が高い。

基準となるグリップの特徴値ｄσ及び評価指数Ｅ_０が予め判明している場合、下記数式にて、被験者が触ったグリップの評価指数Ｅが算出されてもよい。
Ｅ ＝ （ｄσ ／ ｄσ_０） ＊ Ｅ_０
評価指数Ｅ_０としては、ＶＡＳ法による好み度合いが例示される。

被験者の感覚が聞き取られる場合、被験者が意図せずとも、被験者の発する言葉が実際の感覚とずれて表現されることが起こりうる。本発明に係る方法では、データベースに蓄えられた多数の特徴値ｄσの統計値と、被験者の特徴値ｄσとが対比される。従って、被験者の感覚が、客観的に判定されうる。この方法により、グリップの性能が客観的に評価されうる。この方法によって得られた結果がフィードバックされることで、品質に優れた製品が開発されうる。

演算部１４は、この被験者から得られた特徴値ｄσを、データベースの特徴値データに追加する。この被験者から聞き取られた主観評価（すなわち「好む」又は「好まない」）は、入力部２０（例えばキーボード）から入力される。演算部１４は、この主観評価を、データベースの主観評価データに追加する。追加された特徴値ｄσと追加された主観評価とは、１つのレコードを形成する。換言すれば、追加された主観評価は、追加された特徴値ｄσと対応させられる。特徴値ｄσと主観評価との追加により、データベースが更新される。データベースの更新が繰り返されることにより、データベースのレコード数が徐々に高まり、判定の客観性が向上する。各レコードが、グリップの仕様に関するデータを有してもよい。仕様の具体例としては、硬度、表面粗さ、摩擦係数、寸法及び濡れ性が挙げられる。

この実施形態では、好感度Ａ−Ｄの、４種の客観評価が準備されている。客観評価の種類数は２でもよく、３でもよく、５以上であってもよい。この実施形態では、「好む」及び「好まない」の、２種の主観評価が用いられている。主観評価の種類数は、３以上であってもよい。

この実施形態では、特徴値としてｄσが用いられている。換言すれば、パワースペクトルから算出される値のバラツキに基づいて、特徴値が決定されている。他の値に基づいて、特徴値が決定されてもよい。他の値としては、パワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、分散及び変化率が例示される。２以上の値の組み合わせによって、特徴値が決定されてもよい。パワースペクトルのパターンに基づいて、特徴値が決定されてもよい。

この実施形態では、ｍｉｄα波の周波数解析に基づいて、特徴値が決定されている。他の周波数帯の脳波の周波数解析に基づいて、特徴値が決定されてもよい。他の周波数帯の脳波としては、θ波、ｓｌｏｗα波、ｆａｓｔα波及びβ波が例示される。θ波の周波数帯は、４Ｈｚから６Ｈｚである。ｓｌｏｗα波の周波数帯は、７Ｈｚから８Ｈｚである。ｆａｓｔα波の周波数帯は、１２Ｈｚから１４Ｈｚである。β波の周波数帯は、１５Ｈｚから２２Ｈｚである。

この実施形態では、触覚に刺激が与えられたときの脳波が計測されている。視覚、聴覚、味覚、嗅覚、痛覚又は温冷覚に刺激が与えられたときの脳波が、計測されてもよい。２以上の感覚に刺激が与えられたときの脳波が、計測されてもよい。例えば、ゴルフクラブでボールを打撃したときには、打球音が聴覚を刺激し、グリップから被験者に伝わる振動が触覚を刺激し、打撃後のボールの弾道を被験者が見ることで視覚が刺激される。この場合、聴覚、触覚及び視覚のそれぞれへの刺激によって生じる感覚が複合された結果としての、脳波が生じる。

この実施形態では、刺激が与えられる前の脳波と刺激が与えられているときの脳波とが計測されている。刺激が与えられているときの脳波のみが計測され、この脳波に基づいて特徴値が決定されてもよい。

次ぎに、図１の装置が用いられた他の特徴値による感覚判定方法が説明される。この感覚判定方法でも、図２に示されたフローチャートに従って感覚の客観評価が決定される。以下この判定方法が、詳説される。この判定方法でも、ゴルフクラブのグリップを触ったときの被験者（ヒト）の感覚が、判定される。この判定方法でも、図１に示された装置２が用いられる。ここでは、先に説明がされた判定手順と異なる手順について主に説明がされる。

図６は、図２の方法に用いられる他の特徴値データ及び主観評価データのデータベースの構成が示された模式図である。この判定でも、記憶部１８に格納されたデータベースが利用される。このデータベースは、多数のヒトに様々なグリップを触れさせることで得られたものである。このデータベースは、特徴値データと主観評価データとを含んでいる。このデータベースは、８０のレコードを含んでいる。それぞれの特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に１つの主観評価データが対応している。この特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、グリップに触れたヒトの脳波計測に基づいて算出されたものである。特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の算出方法は、後に詳説される。主観評価データは、「好む」又は「好まない」である。この主観評価データは、グリップに触れたヒトから、このグリップが好きか否かを聞き取ることで得られる。脳波計測及び聞き取りが８０回なされることで、レコード数が８０であるデータベースが得られる。８０名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることで、このデータベースが構築されうる。例えば、２種類のグリップに関して４０名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることでも、このデータベースが構築されうる。

図７は、図２の方法に用いられる、他の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が三次元空間上に表された模式図である。三次元空間に８０の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が位置している。図７では、その一部のデータが模式的に表されたものである。図７の二点鎖線Ｌは、この識別境界を表す。この識別境界は、後述するサポートベクトルマシン（以下、ＳＶＭという）により算出されている。この識別境界が、記憶部１８に記憶されている。この特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、この識別境界により、クラスＡとクラスＢとに分けられている。クラスＡ及びクラスＢのいずれか一方に主観評価データ「好む」の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が属し、他方に主観評価データ「好まない」の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が属している。

この方法の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）及び識別境界の算出方法が、説明される。図１の脳波計４の電極が取り付けられた被験者は椅子に着座し、目を閉じて安静状態を保つ。この状態が、３０秒以上継続される。この被験者にゴルフクラブのグリップが手渡される。この被験者は、目を閉じたまま、グリップを触る。グリップが手渡されてから３０秒後に、グリップが回収される。回収後３０秒以上、目を閉じて安静状態が保たれる。その後、この被験者からグリップの主観評価が聞き取られる。具体的には、このグリップを「好む」か「好まない」かが、聞き取られる。

グリップが手渡されたときの時刻がｔ秒であるとき、（ｔ−３０）秒からｔ秒まで、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「前段階脳波」と称される。前段階脳波の信号は、前述のフィルタ６を通される。フィルタ６は、信号からノイズ（典型的にはアーチファクト）を除去する。この信号は、前述の変換器８に送られる。変換器８は、アナログ信号をデジタル信号に変換する。この信号は、前述のアンプ１０に送られる。アンプ１０は、信号を増幅する。この信号は、前述の保存部１２に保存される。

（ｔ＋１０）秒から（ｔ＋３９）秒まで、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「中段階脳波」と称される。中段階脳波の信号は、前段階脳波の信号と同様にして得られ、保存部１２に保存される。グリップが回収された時の時刻がｓ秒であるとき、ｓ秒から（ｓ＋３０）秒まで、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「後段階脳波」と称される。後段階脳波の信号も、前段階脳波の信号と同様にして得られ、保存部１２に保存される。このような測定が複数回実施される。例えば、ここでは、８０人の被験者にグリップを握らせて８０の、複数前段階脳波、中段階脳波及び後段階脳波の信号が得られている。

図１の演算部１４が、前段階脳波の周波数解析を行う。周波数解析では、脳波からＦＦＴ（高速フーリエ変換）によってパワースペクトルが得られる。この実施形態では、θ波、ｓｌｏｗα波、ｍｉｄα波、ｆａｓｔα波及びβ波についての周波数解析がなされる。θ波の周波数帯は、４Ｈｚから６Ｈｚである。ｓｌｏｗα波の周波数帯は、７Ｈｚから８Ｈｚである。ｍｉｄα波の周波数帯は、９Ｈｚから１１Ｈｚである。ｆａｓｔα波の周波数帯は、１２Ｈｚから１４Ｈｚである。β波の周波数帯は、１５Ｈｚから２２Ｈｚである。

図８は、図２の方法の他の周波数解析によって得られたパワースペクトルが示されたグラフである。図８に示されるように、この周波数解析により、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの１Ｈｚ毎の周波数毎に、パワー値が得られる。

前段階脳波の測定は、（ｔ−３０）秒からｔ秒まででなされる。この前段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの前段階標準偏差σａ_（４）が算出される。同様にして、５Ｈｚから２２Ｈｚまでのそれぞれの前段階標準偏差σａ_（５）からσａ_（２２）が得られる。このようにして、前段階標準偏差σａ_（４）からσａ_（２２）までの１９の前段階標準偏差が得られる。

中段階脳波の測定は、（ｔ＋１０）秒から（ｔ＋３９）秒まででなされる。この中段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの中段階標準偏差σｂ_（４）が算出される。同様にして、５Ｈｚから２２Ｈｚまでのそれぞれの中段階標準偏差σｂ_（５）からσｂ_（２２）が得られる。このようにして、中段階標準偏差σｂ_（４）からσｂ_（２２）までの１９の中段階標準偏差が得られる。

後段階脳波の測定は、ｓ秒から（ｓ＋３０）秒まででなされる。この後段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの後段階標準偏差σｃ_（４）が算出される。同様にして、５Ｈｚから２２Ｈｚまでのそれぞれの後段階標準偏差σｃ_（５）からσｃ_（２２）が得られる。このようにして、後段階標準偏差σｃ_（４）からσｃ_（２２）までの１９の後段階標準偏差が得られる。

演算部１４は、４Ｈｚの前段階標準偏差σａ_（４）及び中段階標準偏差σｂ_（４）から、前段階と中段階との対比に基づく指数を算出する。下記数式によって、この指数としての標準偏差の差分ｄσ_（４）を算出する。
ｄσ_（４） ＝ ｜σａ_（４） − σｂ_（４）｜
この指数ｄσ_（４）は、前段階標準偏差σａ_（４）と中段階標準偏差σｂ_（４）との差の絶対値である。この指数は、同様にして、５Ｈｚから２２Ｈｚまでの各周波数ごとに算出される。ここでは、ｎＨｚ（ｎは４から２２の自然数）の指数をｄσ_（ｎ）として表す。このようにして、指数ｄσ_（４）からｄσ_（２２）までの１９の指数が算出される。この脳波計測及び聞き取りが８０回なされる。ここでは、８０名のヒトの脳波測定及び聞き取りがなされている。これにより、指数ｄσ_（４）からｄσ_（２２）が８０組算出され、記憶部１８に記憶される。

図９は、図２の方法の他の特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の算出方法が示されたフローチャートである。８０組の指数ｄσ_（ｎ）について、相関係数が算出される。４Ｈｚから２２Ｈｚのうちの任意に一対の周波数が組み合わされる。即ち、周波数ｎＨｚと周波数ｍＨｚ（ｍは４から２２のｎと異なる自然数）が組み合わされる。この組み合わせに対応する指数ｄσ_（ｎ）と指数ｄσ_（ｍ）の組み合わせの相関係数が算出される。例えば、４Ｈｚの指数ｄσ_（４）と５Ｈｚの指数ｄσ_（５）との相関係数が、８０組の指数データに基づいて求められる。４Ｈｚから２２Ｈｚまでの周波数の組み合わせより得られる、指数ｄσ_（ｎ）と指数ｄσ_（ｍ）との組み合わせの数は、１７１対である。

この相関係数の絶対値が０．２５以下か否かが判断される。指数ｄσ_（ｎ）と指数ｄσ_（ｍ）との相関係数が０．２５以下の指数の組み合わせが抽出される。これにより、互いに異なる変動を示す指数ｄσ_（ｎ）と指数ｄσ_（ｍ）との組み合わせが選出される。この相関係数が０．２５を超えるときは、相関係数が未算出の他の指数の組み合わせが抽出される。例えば、指数ｄσ_（４）と指数ｄσ_（５）との組み合わせの相関係数が０．２５を超えるとき、続いて指数ｄσ_（４）と指数ｄσ_（６）との組み合わせの相関係数が求められる。

この相関係数の絶対値が０．２５以下である周波数の組み合わせについて、ＳＶＭが実行される。抽出された周波数の組み合わせがｎＨｚとｍＨｚのとき、下記数式によって、８０レコードのそれぞれの準偏差平均値σａ_(ave）、σｂ_(ave）及びσｃ_(ave）が求められる。
σａ_(ave） ＝（σａ_（ｎ） ＋ σａ_（ｍ））／２
σｂ_(ave） ＝（σｂ_（ｎ） ＋ σｂ_（ｍ））／２
σｃ_(ave） ＝（σｃ_（ｎ） ＋ σｃ_（ｍ））／２

このσａ_(ave）、σｂ_(ave）及びσｃ_(ave） から、下記数式によって、８０のデータのそれぞれの変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求められる。
Ｘ＝σａ_(ave）／σｂ_(ave）
Ｙ＝σｂ_(ave）／σｃ_(ave）
Ｚ＝σｃ_(ave）／σａ_(ave）

この８０の変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、図７の特徴値と同様に、三次元空間に位置する。この三次元空間の変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とこの変化率に対応する主観評価とから、識別境界が算出される。この識別境界に最も近い変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と識別境界との距離が最大になるように、この識別境界が算出される。この識別境界により２つのクラスに分けられる。８０の変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と、変化率に対応した主観評価と、算出された識別境界と、この識別境界の算出に用いられた周波数ｎＨｚと、ｍＨｚとの組み合わせが記録部１８に記憶される。

同様にして、標準偏差の差分ｄσ_（４）からｄσ_（２２）のうち、未計算の一対の指数の相関係数が計算される。相関係数が０．２５以下の組み合わせでは、変改率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が算出される。８０の変改率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から識別境界が算出される。このようにして、この相関係数が未算出の他の周波数の組み合わせについて、相関係数が算出される。相関係数が０．２５以下となる周波数の組み合わせについて、識別境界及びその周波数の組み合わせが記録部１８に記録される。

算出された周波数の組み合わせに対応した識別境界と、８０の変化率に対応する主観評価との整合性が判定される。具体的には、この識別境界により分けられた８０の主観評価が「好む」と「好まない」とに分けられているか否かが判定される。この結果、最も識別境界と主観評価との整合性が高い周波数の組み合わせが決定される。この周波数の組み合わせの変化率（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に決定される。この周波数の組み合わせの変化率データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が、８０の特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とされ、記憶部１８に記憶される。これらの特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対応する８０の主観評価データ及び識別境界データが、記憶部１８に記憶される。この記憶された特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）及び主観評価データが、図６に示されたデータベースに記憶されている。

ここでは、特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を識別境界と主観評価との整合性から決定したが、相関係数が最も低い、指数ｄσ_（ｎ）と指数ｄσ_（ｍ）との組み合わせを選出してもよい。この組み合わせに対応するｎＨｚとｍＨｚの周波数の組み合わせが選定される。そのように選定された周波数の組み合わせにより、特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が決定される。その特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から識別境界が算出される。

この特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を用いる方法でも、図２のフローチャートに従って、感覚の客観評価が決定される。被験者にゴルフクラブのグリップが渡されて、前段階脳波、中段階脳波及び後段階脳波について周波数解析が行われる。図１０は、図２の方法の他の客観評価の決定手順が示されたフローチャートである。決定された周波数の組み合わせについて、前段階標準偏差σａ、中段階標準偏差σｂ及び後段階標準偏差σｃが算出される。算出された標準偏差σａ、σｂ及びσｃから、標準偏差平均値σａ_(ave）、σｂ_(ave）及びσｃ_(ave）が算出される。標準偏差平均値σａ_(ave）、σｂ_(ave）及びσｃ_(ave）から、特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が算出される。

この特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が、記憶部１８に記憶された識別境界により、クラスＡ又はＢのいずれのクラスに属するかが判断される。この特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）がクラスＡに属すときは、「好感度Ａ」がモニタ１６に出力される。特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）がクラスＢに属すか識別境界上にあるときは、「好感度Ｂ」がモニタ１６に出力される。これにより、客観的な判定がなされうる。

演算部１４は、この被験者から得られた特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、データベースに追加してもよい。この被験者から聞き取られた主観評価（すなわち「好む」又は「好まない」）は、入力部２０（例えばキーボード）から入力される。演算部１４は、この主観評価を、データベースの主観評価データに追加する。追加された特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と主観評価データとは、１つのレコードを形成する。この特徴値データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と主観評価データとの追加により、データベースが更新される。データベースの更新が繰り返されることにより、データベースのレコード数が増加し、判定の客観性が向上する。

この実施形態では、好感度ＡとＢとの、２種の客観評価がされている。客観評価の種類数は３以上であってもよい。この実施形態では、「好む」及び「好まない」の、２種の主観評価が用いられている。主観評価の種類数は、３以上であってもよい。この実施形態では、データレコード数は８０としたが、これより少なくとも良いし、多くても良い。また、特徴値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を用いて三次元空間での識別境界が求められたが、特徴値（Ｘ，Ｙ）を用いて、二次元空間での識別境界が求められてもよい。

本発明に係る方法により、ゴルフボールの打球感、靴の履き心地、手袋の着用感、ウエアの着用感等が判定されうる。

図１は、本発明の一実施形態に係る感覚判定装置が示されたブロック図である。 図２は、図１の装置が用いられた感覚判定方法が示されたフローチャートである。 図３は、図２の方法に用いられるデータベースの構成が示された模式図である。 図４は、図２の方法の周波数解析によって得られたパワースペクトルが示されたグラフである。 図５は、図２の方法の客観評価の決定の手順が示されたフローチャートである。 図６は、図２の方法に用いられる他の特徴値データ及び主観評価データのデータベースの構成が示された模式図である。 図７は、図２の方法に用いられる他の特徴値が三次元空間上に表された模式図である。 図８は、図２の方法の他の周波数解析によって得られたパワースペクトルが示されたグラフである。 図９は、図２の方法の他の特徴値の算出方法が示されたフローチャートである。 図１０は、図２の方法の他の客観評価の決定手順が示されたフローチャートである。

符号の説明

２・・・感覚判定装置
４・・・脳波計
６・・・フィルタ
８・・・変換器
１０・・・アンプ
１２・・・保存部
１４・・・演算部
１６・・・モニタ
１８・・・記憶部
２０・・・入力部

Claims (15)

1. （１）刺激が与えられているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
   （２）演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
   （３）上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
   及び
   （４）上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
   を含むヒトの感覚判定方法。
2. 上記脳波計での脳波の計測（１）が、ヒトの頭皮の１箇所のみでなされる請求項１に記載の感覚判定方法。
3. 上記脳波計での脳波の計測（１）が、国際１０−２０法に定められたＦｐ１又はＦｐ２でなされる請求項２に記載の感覚判定方法。
4. 上記周波数解析（２）に先立ち、筋電によるアーチファクトがフィルタによって信号から除去されるステップをさらに含む請求項１から３のいずれかに記載の感覚判定方法。
5. 上記評価の決定（４）が、特徴値データと主観評価データとを含むデータベースに基づいてなされる請求項１から４のいずれかに記載の感覚判定方法。
6. 上記周波数解析によって得られた特徴値と、上記ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む請求項５に記載の感覚判定方法。
7. 上記特徴値の決定（３）が、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる請求項１から６のいずれかに記載の感覚判定方法。
8. 上記特徴値の決定（３）が、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいてなされる請求項１から７のいずれかに記載の感覚判定方法。
9. 上記特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む請求項１から８のいずれかに記載の感覚判定方法。
10. 上記特徴値に基づき、感覚の度合取得分類が行われるステップをさらに含む請求項１から９のいずれかに記載の感覚判定方法。
11. 上記特徴値の決定（３）が
    （３−１）上記周波数解析の結果に基づいて３以上の複数の周波数毎の指数が算出されるステップ、
    （３−２）一の周波数の指数と他の周波数の指数との相関係数が算出されるステップ、
    （３−３）この相関係数に基づいて周波数の組み合わせが決定されるステップ
    及び
    （３−４）この周波数の組み合わせに基づき特徴値が算出されるステップ
    を含む請求項１から６のいずれかに記載の感覚判定方法。
12. 上記指数の算出（３−１）が刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる請求項１１に記載の感覚判定方法。
13. 上記特徴値の算出（３−４）が、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられた後のヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる請求項１１又は１２に記載の感覚判定方法。
14. ヒトの脳波を計測する脳波計と、演算部とを備えており、
    この演算部が、上記脳波の周波数解析、この周波数解析の結果に基づく上記脳波の特徴値の決定及び上記特徴値に対応する客観評価の決定を行うように構成されたヒトの感覚判定装置。
15. 製品を使用しているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
    演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
    上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
    及び
    上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
    を含む製品評価方法。

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