JP2017000773A - 脳活動推定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】脳活動推定装置10は、画像データ取得手段20と、脳活動推定手段30と、を備える。画像データ取得手段20は、人間の顔面の撮影画像データを時系列で取得する。脳活動推定手段30は、RGB処理部31と、血行量算出部33と、推定部35と、を有する。RGB処理部31は、画像データ取得手段20により取得された撮影画像データに対して、R成分、G成分及びB成分の3つの色成分に分解するRGB処理を行う。血行量算出部33は、RGB処理により得られた撮影画像データのRGBデータに基づき、顔面の時系列の血行量データを算出する。推定部35は、血行量データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により分解することで得られた複数の成分に基づき、人間の脳活動を推定する。
【選択図】図8
Description
人間の脳活動には、人間の知的活動(認知活動等)及び情動活動(快/不快等の活動)が反映されていることが知られている。そして、従来より、人間の脳活動を推定する試みがされているが、この場合、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用されることが多い。
図1(a)は、撮影装置にて撮影した被験者の顔面の鼻部周辺の撮影画像データの一例を示す図である。図1(b)は、血行量分布図(画像マップ)の一例を示す図である。
図2〜図7は、顔面の撮影画像データ(血行量データ)又は顔面皮膚温度データに基づく成分波形図を解析した結果の一部を示す図である。図2Aは、被験者1の撮影画像データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者1の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図2Bは、被験者1の顔面皮膚温度データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者1の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図3Aは、被験者2の撮影画像データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者2の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図3Bは、被験者2の顔面皮膚温度データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者2の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図4Aは、被験者3の撮影画像データに基づく成分4の成分波形の振幅と、測定された被験者3の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図4Bは、被験者3の顔面皮膚温度データに基づく成分3の成分波形の振幅と、測定された被験者3の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図5Aは、被験者4の撮影画像データに基づく成分3の成分波形の振幅と、測定された被験者4の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図5Bは、被験者4の顔面皮膚温度データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者4の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図6Aは、被験者5の撮影画像データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者5の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図6Bは、被験者5の顔面皮膚温度データに基づく成分2の成分波形の振幅と、測定された被験者5の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図7Aは、被験者6の撮影画像データに基づく成分4の成分波形の振幅と、測定された被験者6の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図7Bは、被験者6の顔面皮膚温度データに基づく成分3の成分波形の振幅と、測定された被験者6の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。
次に、上記に説明した知見に基づいて、本発明者らが完成するに至った本発明の一実施形態に係る脳活動推定装置10について説明する。なお、本発明に係る脳活動推定装置10は、以下の実施形態に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
解析部34は、時系列の相対換算血行量データを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する(ステップS5)。本実施形態では、解析部34は、相対換算血行量データに対して、MATLAB(登録商標)のSVDを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。具体的には、特異値分解は、時系列の相対換算血行量データを対象として、要因を所定期間(例えば、30秒)毎の時間データとし、測度をその期間毎における相対的なRGBデータから演算したピクセル毎の相対換算血行量データとして行われる。そして、特異値分解により、時系列の相対換算血行量データを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。
(5−1)
人間の脳活動を推定するために、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用される場合、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを用いなければならなかったり、測定場所に制約が生じたりする。また、これら検出方法に用いられる機器は、非常に高額であるため、これら機器を備える脳活動推定装置を製造しようとすると製造コストが大きくなってしまう。
ここで、時系列の顔面の画像データが取得される際に、人間に対して実際に脳機能賦活課題が与えられたり与えられなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり安静化したりする状況が作られている場合、各成分の成分波形と脳の賦活時及び安静時との間に相関関係のある成分は、脳活動を反映した血行量の変化を示す成分である可能性が高い成分であるといえる。
ここで、脳には、選択的脳冷却機構という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び鼻部周辺を用いて排熱していることが知られている。そうすると、脳活動に伴う顔面皮膚温度と相関する顔面の血行量の変化は、前額部及び/又は鼻部周辺に出現することになる。
ところで、撮影装置を用いて顔面の撮影画像データを取得する場合、撮影中に太陽の光等が顔に当たることで光が顔で反射し、この反射光が撮影装置のレンズに入り込んでしまうことがある。そうすると、撮影された顔面の撮影画像データにはこの反射光が記録されてしまうことになる。ここで、撮影画像データから得られるRGBデータにおいて、顔面の血行量に基づく明度の変化は反射光に基づく明度の変化よりも小さいため、反射光が記録された撮影画像データから得られるRGBデータに基づいて算出された血行量が解析されると、脳活動とは関連しない顔面のRGB変化(いわゆるノイズ)が混入してしまうおそれがある。
ところで、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき得られた血行量データを解析した場合には有意な相関のある成分としては抽出されず、相対的なRGBデータに基づき得られた相対換算血行量データを解析した場合には有意な相関のある成分として抽出されることがある。一方で、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき得られた血行量データを解析した場合には有意な相関のある成分として抽出されても、相対的なRGBデータに基づき得られた相対換算血行量データを解析した場合には有意な相関のある成分として抽出されないことがある。ここで、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータには外部からの光等の外部要因が影響している可能性があるため、上記のような抽出される成分の相違には、外部要因の影響が関連していると考えられる。すなわち、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき得られた血行量データよりも相対的なRGBデータに基づき得られた相対換算血行量データの方が、重要度が高く妥当性の高いデータであると言える。
(6−1)変形例A
上述したように、カメラ21としては、例えば、スマートフォンやタブレット(例えば、iPad:登録商標)等の撮影装置内蔵型ポータブル端末等を利用することができる。すなわち、上述の撮影画像データは、可視光領域の画像を撮像するものを採用することができる。
上記実施形態では、ステップS4において、RGB処理により得られた撮影画像データのRGBデータに基づき、顔面の時系列の血行量データが算出されている。言い換えると、上記実施形態の血行量算出部33は、換算部32によって換算された相対的なRGBデータに基づき相対換算血行量データを算出するが、これに代えて或いはこれに加えて、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき血行量データが算出されてもよい。ここで、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき算出された血行量データには、脳活動と相関する成分が出やすい(検定力が高い)ため、例えば、相対的なRGBデータに換算される前のRGBデータに基づき算出された血行量データを、相対的なRGBデータに基づき算出された相対換算血行量データよりも先行して解析してもよい。また、例えば、まず、血行量データを解析して有意な相関のある成分を抽出し、相対換算血行量データに関しては、前記抽出した成分に対応する成分のみを解析することで、演算処理量を減らすことができる。
上記カメラ21は可視光領域の通常のカメラを前提としていたが、赤外線カメラを用いることもできる。この場合、赤外光を照射し、その反射波を赤外線カメラで撮像する。これにより、対象者の顔面変化等の撮影画像データを得ることができる。本発明者らにより、赤外線の反射により得られた撮影画像データから算出された血行量データと、可視光領域で撮影されたRGBデータに含まれる各画素のうちの主にR成分を用いて算出された血行量データとには相関があることが確認された。したがって、このような赤外線の反射から得られた撮影画像データを用いても、人間の脳活動を推定することができる。
なお、上記説明においては、脳活動推定装置10が、画像データ取得手段20と、脳活動推定手段30とを備える形態としていたが、本実施形態に係る脳活動推定装置は、このような形態に限定されるものではない。すなわち、本実施形態に係る脳活動推定装置は、血行量算出部33、解析部34及び推定部35を含むものであれば、その他の構成については任意の形態を採り得るものである。具体的には、本実施形態に係る脳活動推定装置は、当該装置自体が画像データを撮影する形態だけではなく、外部の装置から撮影画像データを受け取り、それを解析する形態を含むものである。
20 画像データ取得手段
30 脳活動推定手段
31 RGB処理部
32 換算部
33 血行量算出部
35 推定部
Claims (9)
- 時系列で取得された人間の顔面の撮影画像データに対して行なわれる、R成分、G成分及びB成分の3つの色成分に分解するRGB処理により得られた、撮影画像データのRGBデータに基づき、前記顔面の時系列の血行量データを算出する血行量算出部(33)と、
前記血行量データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により分解することで得られた複数の成分に基づき、前記人間の脳活動を推定する推定部(35)と、
を有する脳活動推定手段(30)、
を備える脳活動推定装置。 - 前記脳活動推定手段は、
前記複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を判定用成分として抽出し、
前記判定用成分に基づき、前記人間の脳活動を推定する、
請求項1に記載の脳活動推定装置。 - 前記撮影画像データには、前記人間に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれており、
前記脳活動推定手段は、
前記人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、前記人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、前記複数の成分について前記相関関係にあるか否かを評価し、
前記複数の成分のうち前記相関関係にあると評価した成分を、前記判定用成分として抽出する、
請求項2に記載の脳活動推定装置。 - 前記血行量データの取得範囲は、前記顔面の鼻部周辺、及び/又は前額部である、
請求項1から3のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。 - 前記脳活動推定手段は、取得された所定時間毎の前記撮影画像データから得られる前記RGBデータを相対的なRGBデータに換算する換算部(32)、を有し、
前記血行量算出部は、前記相対的なRGBデータに基づき、前記顔面の時系列の血行量データを算出する、
請求項1から4のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。 - 人間の顔面の撮影画像データを時系列で取得する画像データ取得手段(20)と、
前記画像データ取得手段により取得された前記撮影画像データに対して、R成分、G成分及びB成分の3つの色成分に分解するRGB処理を行なうRGB処理部(31)と、
をさらに備える請求項1から5のいずれか1項に記載の脳活動推定装置(10)。 - 前記撮影画像データは、可視光領域の画像を撮像するカメラ(21)により取得されるものである、
請求項1から6のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。 - 前記血行量算出部は、前記RGBデータに含まれる各画素のうちの主にR成分を用いて前記顔面の血行量データを算出する、
請求項1から7のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。 - 前記撮影画像データは、赤外線カメラにより取得されるものである、
請求項1から6のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017209516A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-11-30 | ダイキン工業株式会社 | 脳活動推定装置 |
JP2018175507A (ja) * | 2017-04-14 | 2018-11-15 | ダイキン工業株式会社 | 生理状態判定装置 |
JP2021016691A (ja) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | 学校法人東京電機大学 | 血流評価装置。 |
WO2023090429A1 (ja) * | 2021-11-19 | 2023-05-25 | 国立大学法人電気通信大学 | 生体検出システム、生体検出方法及びプログラム |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005143609A (ja) * | 2003-11-12 | 2005-06-09 | Hitachi Medical Corp | 光計測装置 |
JP2006271815A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Kao Corp | 肌の酸素飽和度計測方法及び計測システム |
US20090012430A1 (en) * | 2006-08-17 | 2009-01-08 | Lovoi Paul A | Non-invasive characterization of human vasculature |
JP2009285008A (ja) * | 2008-05-28 | 2009-12-10 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
JP2012239661A (ja) * | 2011-05-20 | 2012-12-10 | Fujitsu Ltd | 心拍数・呼吸数検出装置,方法およびプログラム |
WO2014136310A1 (ja) * | 2013-03-08 | 2014-09-12 | 富士フイルム株式会社 | 脈波伝播速度の測定方法及びシステム並びに撮像装置 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008284165A (ja) * | 2007-05-17 | 2008-11-27 | Auto Network Gijutsu Kenkyusho:Kk | 生体情報取得装置 |
US8401261B2 (en) | 2007-09-25 | 2013-03-19 | University Of Houston System | Imaging facial signs of neuro-physiological responses |
US20110251493A1 (en) | 2010-03-22 | 2011-10-13 | Massachusetts Institute Of Technology | Method and system for measurement of physiological parameters |
JP2013176406A (ja) | 2010-05-27 | 2013-09-09 | Hitachi Ltd | 脳機能計測装置 |
US10289898B2 (en) * | 2010-06-07 | 2019-05-14 | Affectiva, Inc. | Video recommendation via affect |
US9204836B2 (en) * | 2010-06-07 | 2015-12-08 | Affectiva, Inc. | Sporadic collection of mobile affect data |
JP5665025B2 (ja) * | 2010-08-06 | 2015-02-04 | 国立大学法人東京農工大学 | 精神疾患判定装置、方法、及びプログラム |
WO2012093358A1 (en) * | 2011-01-05 | 2012-07-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Device and method for extracting information from characteristic signals |
CN102178515B (zh) * | 2011-03-17 | 2012-10-03 | 何宗彦 | 脑病变监测仪 |
JP5917841B2 (ja) * | 2011-06-15 | 2016-05-18 | 日産自動車株式会社 | 気分判定装置及び気分判定装置の作動方法 |
US8838209B2 (en) * | 2012-02-21 | 2014-09-16 | Xerox Corporation | Deriving arterial pulse transit time from a source video image |
AU2013256179A1 (en) * | 2012-05-02 | 2014-11-27 | Aliphcom | Physiological characteristic detection based on reflected components of light |
US20140121540A1 (en) | 2012-05-09 | 2014-05-01 | Aliphcom | System and method for monitoring the health of a user |
RU2651070C2 (ru) * | 2012-11-02 | 2018-04-18 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство и способ для извлечения физиологической информации |
US9640218B2 (en) * | 2012-12-07 | 2017-05-02 | Intel Corporation | Physiological cue processing |
WO2014145204A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Affectiva, Inc. | Mental state analysis using heart rate collection based video imagery |
JP2015022537A (ja) * | 2013-07-19 | 2015-02-02 | 日産自動車株式会社 | 車両用情報提示装置 |
JP6349075B2 (ja) * | 2013-11-22 | 2018-06-27 | 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. | 心拍数測定装置及び心拍数測定方法 |
CN104545864B (zh) * | 2014-12-25 | 2017-08-11 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 心理调节方法和装置 |
EP3308700B1 (en) | 2015-06-12 | 2024-01-24 | Daikin Industries, Ltd. | Brain-activity estimation device |
-
2016
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-
2017
- 2017-08-02 JP JP2017150008A patent/JP7111450B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005143609A (ja) * | 2003-11-12 | 2005-06-09 | Hitachi Medical Corp | 光計測装置 |
JP2006271815A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Kao Corp | 肌の酸素飽和度計測方法及び計測システム |
US20090012430A1 (en) * | 2006-08-17 | 2009-01-08 | Lovoi Paul A | Non-invasive characterization of human vasculature |
JP2009285008A (ja) * | 2008-05-28 | 2009-12-10 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
JP2012239661A (ja) * | 2011-05-20 | 2012-12-10 | Fujitsu Ltd | 心拍数・呼吸数検出装置,方法およびプログラム |
WO2014136310A1 (ja) * | 2013-03-08 | 2014-09-12 | 富士フイルム株式会社 | 脈波伝播速度の測定方法及びシステム並びに撮像装置 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017209516A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-11-30 | ダイキン工業株式会社 | 脳活動推定装置 |
US11253155B2 (en) | 2015-06-12 | 2022-02-22 | Daikin Industries, Ltd. | Brain activity estimation device |
JP2018175507A (ja) * | 2017-04-14 | 2018-11-15 | ダイキン工業株式会社 | 生理状態判定装置 |
US11786165B2 (en) | 2017-04-14 | 2023-10-17 | Daikin Industries, Ltd. | Physiological state determination device |
JP2021016691A (ja) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | 学校法人東京電機大学 | 血流評価装置。 |
JP7276841B2 (ja) | 2019-07-23 | 2023-05-18 | 学校法人東京電機大学 | 血流評価装置。 |
WO2023090429A1 (ja) * | 2021-11-19 | 2023-05-25 | 国立大学法人電気通信大学 | 生体検出システム、生体検出方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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