JP2018023586A - 脳の島皮質活動抽出方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】脳波により島皮質の活動を観察可能にする。
【解決手段】脳の島皮質活動抽出方法は、複数のＥＥＧ電極から脳波を収録する第１ステップと、被験者の脳構造に対応させて脳を複数の部位に分解したメッシュ状の三次元モデルを作成するとともに、被験者の脳・頭部構造画像と対応させてＥＥＧ電極の位置合わせを行う第２ステップと、前記三次元モデルの各脳部位の活動と位置合わせされたＥＥＧ電極における脳波分布の対応関係をモデル化して順モデルを作成する第３ステップと、ｆＭＲＩにより測定した関心領域の情報と前記順モデルとを用いて、前記第１ステップで収録された脳波データを前記関心領域の脳活動に関連づける第４ステップとを備える。
【選択図】図１４

Description

本発明は、脳の島皮質活動抽出方法に関するものである。
人は何かを見たり、聞いたり、あるいは何かに触れたり、触れられたりしたときに、わくわくしたり、うきうきしたり、はらはらしたり、どきどきしたりする。
本発明者らは、これらは、単なる情動や感情と異なり、運動神経および感覚神経を含む体性神経系を通して脳に入ってくる外受容感覚、交感神経および副交感神経を含む自律神経系、それに基づく内受容感覚、さらには記憶や経験などが深く関与した複雑で高次の脳活動によってもたらされていると考えている。本発明者らは、うきうき、はらはら、どきどきなどの、感情あるいは情動とは異なる複雑な高次脳機能を広く「感性」として捉え、感性を、外受容感覚情報（体性神経系）と内受容感覚情報（自律神経系）を統合し、過去の経験、記憶と照らし合わせて生じる情動反応をより上位のレベルで俯瞰する高次脳機能と考えている。換言すると、感性は、予測（イメージ）と結果（感覚情報）とのギャップを経験・知識と比較することによって直感的に“はっ”と気付く高次脳機能であると言える。
このような高次脳機能である感性の全体像を把握するには、種々の観点あるいは側面から総合的に感性を捉える必要がある。
例えば、人が快い、快適、あるいは心地よいと感じているか、あるいは反対に人が気持ち悪い、不快、あるいは心地よくないと感じているかといった「快／不快」の観点あるいは側面から感性を捉えることができる。
また、例えば、人が覚醒、興奮、あるいは活性状態にあるか、あるいは反対に人がぼんやり、沈静、あるいは非活性状態にあるかといった「活性／非活性」の観点あるいは側面から感性を捉えることができる。
また、例えば、人が何かを期待あるいは予期してわくわくしているか、あるいは期待が外れてがっかりしているかといった「期待感」の観点あるいは側面から感性を捉えることができる。
快／不快および活性／非活性を２軸に表したラッセル（Russell）の円環モデルが知られている。感情はこの円環モデルで表すことができる。
一方、感性について言及した先行文献が多数存在するが、いずれの文献においても感性と感情を明確に区別せずに感性を感情と同意味で使用している。例えば、下記特許文献１には、感性には感情や意志が含まれるとし、喜怒哀楽などの感性状態を定量的に計測する内容が開示されている。しかし、下記特許文献１では感性と感情が区別されておらず、時間軸（期待感）の観点から感性を評価することは記載されていない。
下記特許文献２には、快、不快などに対応する刺激を与えたときの学習用生体情報を主成分分析し、複数の感性を快、不快などとして感性を定量的に評価する内容が開示されている（特に請求項５）。
下記特許文献３には、感情データとして２軸モデルや３軸モデルなどの感情モデルを感情パラメータ値による感情を可視化する装置が開示されている。しかし、下記特許文献３では感性を定量的に評価できないと説明していることから明らかなように、感情と感性を混同しており、時間軸（期待感）についての記載も示唆もない。
なお、下記特許文献３には、快適と不快とのどちらにより近いかの度合いを示す第１軸と、興奮または緊張とリラックスとのどちらにより近いかの度合いを示す第２軸と、緊張と弛緩とのどちらにより近いかの度合いを示す第３軸との３軸により感情モデルを形成し、当該３軸空間における座標値からなる感情パラメータにより感情の状態を表現することが記載されているが、これはあくまで感情を表すためのモデルであり、ラッセルの円環モデルを複雑にしたに過ぎない。
以上のように、いずれの先行文献も感情分析の域を出ておらず、感性を正確に評価し得ないと考えられる。
特開２００６−９５２６６号公報 特開２０１１−１２０８２４号公報 特開２００５−５８４４９号公報
感性は予測（イメージ）と結果（感覚情報）とのギャップを経験・知識と比較する高次脳機能であるので、快／不快および活性／非活性の２軸からなる既存の円環モデルでは十分に表し得ないと本発明者らは考える。そこで、本発明者らは、ラッセルの円環モデルに、時間軸（例えば、期待感）を第３軸として加えた感性多軸モデルを提唱している。
一般に、内受容感覚情報には、脳の島皮質が関係していることが知られており、内受容感覚に関する脳活動を見ることは、感性を研究する上で、極めて重要である。具体的には、島皮質では身体内部の情報のモニタリングを行っていることが想定されているため、感情に伴う自律神経系の変動の知覚等が島皮質の活動に反映される可能性がある。感性は、外界の情報の評価に加え、それを自分自身がどのように捉えたかという個別性を含むため、上述の自律神経系を含めた内受容感覚の知覚を元にした判断であることが想定される。
今までの本発明者らの研究において、本発明者らが提唱する感性多軸モデルにおける第３軸、特に期待感についての具体的な指標である快画像予期および不快画像予期に関して、機能的核磁気共鳴断層画像法（ｆＭＲＩ）では島皮質の活動を確認できたが、脳波（ＥＥＧ）では観察できていなかった。
本発明はこの問題を解決するものであり、脳波により島皮質の活動を観察可能にすることを課題とする。
本発明の一局面に従った脳の島皮質活動抽出方法は、複数のＥＥＧ電極から脳波を収録する第１ステップと、被験者の脳構造に対応させて脳を複数の部位に分解したメッシュ状の三次元モデルを作成するとともに、被験者の脳・頭部構造画像と対応させてＥＥＧ電極の位置合わせを行う第２ステップと、前記三次元モデルの各脳部位の活動と位置合わせされたＥＥＧ電極における脳波分布の対応関係をモデル化して順モデルを作成する第３ステップと、ｆＭＲＩにより測定した関心領域の情報と前記順モデルとを用いて、前記第１ステップで収録された脳波データを前記関心領域の脳活動に関連づける第４ステップとを備える。
本発明によると、被験者の脳構造に対応させて修正された脳の三次元モデルと、被験者の脳・頭部構造画像に対応させて位置合わせされたＥＥＧ電極における脳波分布とを対応させた順モデルを、ｆＭＲＩによる関心領域の情報を用いることにより、ＥＥＧ電極から収録される脳波データを関心領域の脳活動に関連づけることが実現でき、結果的に、脳の島皮質活動を抽出することが可能になる。これにより、脳波を利用して自律神経系を含めた内受容感覚の知覚の解明に大きく寄与することができる。
快／不快の刺激画像呈示実験の概要を説明する図 ｆＭＲＩ画像（脳の矢状断および水平断の各ｆＭＲＩ断面画像）を示す図 ＥＥＧによる後部帯状回を信号源とする活動を示す図 ＥＥＧによる視覚野から小脳にかけて信号源が分布する活動を示す図 複数のＥＥＧ電極から脳波を収録する状態を示した図 ある時間における脳波の生波形分布図 ６４個の独立成分の頭皮上分布を示す図 ノイズと判断される独立成分が特定された様子を示す図 ある時間における、成分の逆投射により復元された脳波の生波形分布を示す図 被験者の脳に関してＭＲＩ構造画像を示す図 多層の脳メッシュパッチを示す図 被験者の脳構造に対応させてＥＥＧ電極の位置合わせされた状態を示す図 脳の各部位とＥＥＧ電極とを関連づけた推定モデル（順モデル）を示す図 左島回と右島回の脳信号の状態を分析した図
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、本発明者らは、当業者が本発明を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
（ｆＭＲＩによる島皮質の測定）
まず、２７名の実験参加者に対して、情動を喚起する刺激画像を呈示し、画像を視認しているときの実験参加者の感情状態を評定させる実験を行う。刺激画像として、ＩＡＰＳ（International Affective Picture System, Lange et. al., 2003）から抽出した情動を喚起するカラー画像８０枚を用いる。そのうち４０枚が快さを喚起する画像（快画像）であり、残りの４０枚が不快を喚起する画像（不快画像）である。
図１は、快／不快の刺激画像呈示実験の概要を説明する図である。刺激画像は、短いトーン音（Ｃｕｅ）を０．２５秒間鳴らして、その３．７５秒後に４秒間だけ呈示する。そして、呈示された画像を快いと感じたか、不快と感じたかを被験者にボタンで回答してもらう。ただし、低いトーン音（５００Ｈｚ）が鳴った後には必ず快画像が呈示される。高いトーン音（４０００Ｈｚ）が鳴った後には必ず不快画像が呈示される。そして、中くらいのトーン音（１５００Ｈｚ）が鳴った後には、５０％の確率で快画像または不快画像が呈示される。
この実験において、いずれかのトーン音が鳴ってから画像が呈示されるまでの４秒間は実験参加者が次に起こるであろうこと（この実験の場合には、快画像または不快画像が呈示されること）を予期している期間であり、この予期時における脳活動を観測した。例えば、低いトーン音が鳴ったとき、実験参加者は快画像が呈示されることを予期する「快画像予期」の状態にあり、高いトーン音が鳴ったとき、不快画像が呈示されることを予期する「不快画像予期」の状態にある。一方、中くらいのトーン音が鳴ったとき、実験参加者は快画像および不快画像のいずれが呈示されるのかがわからない「快・不快予期不可」の状態にある。
図２は、快画像予期時（同図ａ）および不快画像予期時（同図ｂ）の各ｆＭＲＩ画像（脳の矢状断および水平断の各ｆＭＲＩ断面画像）を示す図である。図２において破線の丸で囲んだ部分から明らかなように、ｆＭＲＩでは快画像予期時と不快画像予期時には、頭頂葉、視覚野、島皮質を含む脳領域が関与していることがわかるが、視覚野と島皮質については快画像予期時と不快画像予期時での差異が見られない。これは、ｆＭＲＩでは快画像予期と不快画像予期の区別がつかないことを意味する。
（ＥＥＧによる島皮質の測定）
図３は、ＥＥＧによる後部帯状回を信号源とする活動を示している。図３ａは脳の矢状断の断面を示すものであり、各独立成分の信号源の分布（破線の丸で囲んだ部分）が示されている。図３ｂは、快画像予期時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示し、図３ｃは、不快画像予期時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す。さらに、図３ｄは、快画像予期時と不快画像予期時の比較において有意差が出た時間周波数領域を示した図であり、濃く示した部分が有意差あり、薄く示した部分が有意差なしの時間周波数領域である。図中、丸で囲んだ部分が特に顕著であった。このＥＥＧの測定結果から、快画像予期時において頭頂葉のαからβ帯域の反応が関与していることが理解される。
図４は、ＥＥＧによる視覚野から小脳にかけて信号源が分布する活動を示している。図４ａは脳の矢状断の断面を示すものであり、各独立成分の信号源の分布（破線の丸で囲んだ部分）が示されている。図４ｂは、快画像予期時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示し、図４ｃは、不快画像予期時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す。さらに、図４ｄは、快画像予期時と不快画像予期時の比較において有意差が出た時間周波数領域を示した図であり、図中、丸で囲んだ部分が特徴的と思われた部分である。このＥＥＧの測定結果から、快画像予期時において視覚野から小脳にかけて信号源とするα帯域の反応が関与していることが理解される。
以上が快画像予期時と不快画像予期時の有意差を示したＥＥＧの推定信号源であるが、その中に島皮質は含まれなかった。
（本発明の実施態様）
本実施態様では、下記ステップにより、ＥＥＧ信号源推定による島皮質活動抽出を可能にしている。
［ステップ１］脳波収録
まず、図５に示したように、複数（例えば６４個）のＥＥＧ電極から脳波を収録する。脳波の横軸は時間、縦軸は振幅を表す。脳波には、瞬き、電源ノイズなど脳活動に関係しない成分が重畳されている。図６は、ある時間における脳波の生波形分布である。同図において濃淡は振幅を表す。
［ステップ２］独立成分分析による分解
６４個のＥＥＧ電極から収録された脳波を、独立成分分析（例えば、Logistic Informax法）を用いて、６４個の独立成分に分解する。具体的には、各ＥＥＧ電極により測定される信号において独立性を最大化するような変換を行う重み行列を算出し、各ＥＥＧ電極の信号と重み行列を掛け算することによって独立成分データに変換する。図７は、６４個の独立成分の頭皮上分布を示すものである。同図において濃淡は振幅を表す。ステップ２は電気生理データを処理するツールボックス（例えば、A. Delorme and S. Makeig, “EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis,” Journal of Neuroscience Methods, vol. 134, no. 1, pp. 9-21, 2004.）上で行うことができる。
［ステップ３］独立成分によるノイズ検出
分離された独立成分毎に時間周波数パワー値を算出し、頭皮上分布の偏り、周波数パワー値の分散等から、ノイズと判断される独立成分を特定する。図８は、ノイズと判断される独立成分が特定された様子を示したものである。例えば、（ａ）電位差の大きなコンポーネント、（ｂ）一個のＥＥＧ電極のみが関与するコンポーネント等がノイズとして判断される。具体的には、各独立成分の波形を周波数解析しスペクトログラムにした後、商用電源ノイズの混入する周波数帯域、筋電ノイズの混入する周波数帯域のスペクトラムパワーが著しく高い場合、一般的に主に脳波により増大すると考えられている周波数帯域にピークが現れない場合、独立成分分析で得られた重み付けマトリックスの逆行列の尖度、極端な分布の歪み、ダイポール推定時の残渣分散を指標として、ノイズ成分であるかを判別する。
［ステップ４］成分の逆投射
ノイズ成分であると判断された独立成分の重み付けをゼロとして、独立成分を電極毎の脳波情報に逆投射することで、６４個のＥＥＧ電極から収録された脳波と同様の電極、時間情報を持ったノイズ成分のみを除去した波形データとして復元する。図９は、成分の逆投射により、ある時間における復元された脳波の生波形分布を示す。同図において濃淡は振幅を表す。ここでは３８個の成分がノイズと判定されたので、このステップで得られる波形分布は、残りの２６個のコンポーネントより生成され、ノイズが除去されたものである。
［ステップ５］個人ＭＲＩ構造画像取得
図１０に示すように、各被験者の脳に関してＭＲＩ構造画像を取得する。被験者に応じて脳の大きさ、脳の組織構造（脊髄液、脳隔離膜等）が異なり、また、組織の違いにより、脳波の伝搬速度も異なるので、個人の脳形状を測定することで脳波の伝搬モデルを構築するのに利用する。
［ステップ６］脳メッシュパッチ作成
図１１に示すように、各被験者の脳のＭＲＩ構造画像を元に、脳の構造モデル、即ち多層の脳メッシュパッチを作成する。なお、同図では、便宜的に、５層のみを示す。これは、ステップ５で得られた脳ＭＲＩ構造画像から、メッシュ状の三次元脳モデルを作成するものである。ここでは脳を８１９６個の電流源をノードとして、それぞれをエッジで繋いだメッシュモデルを使用した。図１１は、この状態を模式的に示している。
［ステップ７］電極位置合わせ
脳の構造モデルに対して、実際に頭皮上に設置されたＥＥＧ電極の位置を登録する。これは、脳の組織構造、形状に従ってＥＥＧ電極の位置を調整するものである。図１２は、ＥＥＧ電極の位置合わせを行った状態を示す。同図において、ａ１，ａ２，・・・，ａｎはＥＥＧ電極を示し、脳の大きさ、脳構造によってＥＥＧ電極が位置合わせされている様子を示している。
［ステップ８］順モデル作成
脳構造を表したメッシュパッチ上の脳部位（ノード）が活動した場合、頭皮上に配置されたＥＥＧ電極（ステップ７で位置合わせされた電極配置）にどのような分布で波形が出現するかに関して推定モデル（順モデル）を作成する。図１３左側は、脳の各部位とＥＥＧ電極とを関連づけた推定モデル（順モデル）を示す。本ステップは、各ノードの活動とＥＥＧ電極にどのように脳波が出現するかとの関係をモデル化するステップである。
［ステップ９］ｆＭＲＩ活動画像を事前分布としたベイジアン推定による逆問題計算
ｆＭＲＩを用いた実験によって、快画像予期時および不快画像予期時に、関心領域、即ち島皮質において活動があることが測定されているので、脳の島皮質を含む部位（ボクセル）の情報と、順モデルとを用いて、頭皮上のＥＥＧ電極で測定される脳波を、ＥＥＧ信号源の活動に対応づける。これは、各ＥＥＧ電極により測定される脳波とｆＭＲＩにおけるボクセルとを対応させるものであり、具体的には図１３右側に示したように、ｆＭＲＩ活動画像を事前分布としたベイジアン推定による逆問題計算を解くことにより行うことができる。この際に、２７名のｆＭＲＩ実験の結果から得られた、快予期、不快予期、予期不能時の平均脳活動ボクセルマップを用い、そのボクセルに重み付けを行った。よって、ｆＭＲＩにおいて観測されたボクセルが、活動する前提で脳波の信号源推定が行われるため、通常よりも関心領域の脳波を島皮質の信号として推定しやすくなっている。なお、ステップ５からステップ９においては、公知のソフトウェア、例えば、Statistical Parametric Mapping（ Litvak, V., Mattout, J., Kiebel, S., Phillips, C., Henson, R., Kilner, J., … Friston, K. (2011). EEG and MEG data analysis in SPM8. Computational Intelligence and Neuroscience, 2011. doi:10.1155/2011/852961）上で行うことができる。
［ステップ１０］島皮質の活動のモニタリング
図１４は、抽出された島皮質の活動を見るために左島回と右島回の脳信号の状態を分析した図である。まず、２８名の実験参加者に対して、予め、低音発生の４秒後に快画像が必ず出現し、高音発生の４秒後に不快画像が必ず出現し、中音発生の４秒後に快画像または不快画像が出現する（どちらの画像が出るか予期不能な）状況を学習させる。
ここでの実験は、低音発生による快予期、高音発生による不快予期不可の２パターンで行った結果を示す。以上は、上述したｆＭＲＩによる島皮質の測定で示した実験とほぼ同じプロトコルであった。
同図ａは、抽出された島皮質の快画像予期時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析（Time-Frequency Analysis）した結果を示し、同図ｂは、当該部分の不快画像予測時のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す。さらに、同図ｃは、快画像予測時と不快画像予測時の差分を示した図で、両者の差分が顕著である時間周波数領域を丸で囲んでいる。また、同図ｄは、その差が統計的に有意であると見られた領域を示すものである。この結果、左島回では、α帯域の反応に、快画像予期と不快画像予期に違いがあることが理解される。この島皮質の活動は、被験者２８名中２４名から抽出され、残りの４名は島皮質にＥＥＧ信号源を持つ脳活動分布が見られなかったことを示している。
以上のように、本実施形態により、脳波により島皮質の挙動を測定することが可能となり、α帯域でのスペクトラムの信号により、ある時点での島皮質活動を数値化することができる。すなわち、本実施形態によると脳波を利用して快予期と不快予期の区別が可能になる。これはｆＭＲＩに比べて測定が容易な脳波により感性多軸モデルにおける時間軸（例えば、期待感）の評価ができるようになることを意味し、感性情報を介してヒトとモノを繋ぐ感性インターフェースの実用化に向けて極めて大きな効果をもたらすものである。
本発明に係る脳の島皮質活動抽出方法は、脳波から島皮質の活動を検出することができ、感性の評価を高めることができるため、感性情報を介してヒトとモノを繋ぐ感性インターフェースを実現するための基礎技術として有用である。

Claims (4)

  1. 複数のＥＥＧ電極から脳波を収録する第１ステップと、
    被験者の脳構造に対応させて脳を複数の部位に分解したメッシュ状の三次元モデルを作成するとともに、被験者の脳・頭部構造画像と対応させてＥＥＧ電極の位置合わせを行う第２ステップと、
    前記三次元モデルの各脳部位の活動と位置合わせされたＥＥＧ電極における脳波分布の対応関係をモデル化して順モデルを作成する第３ステップと、
    ｆＭＲＩにより測定した関心領域の情報と前記順モデルとを用いて、前記第１ステップで収録された脳波データを前記関心領域の脳活動に関連づける第４ステップとを備えた
    ことを特徴とする脳の島皮質活動抽出方法。
  2. 前記第１ステップにおいて、複数のＥＥＧ電極から収録した脳波を複数の独立成分に分解し、不要な独立成分を除去し、不要な独立成分を除いた独立成分をＥＥＧ電極毎に逆投射してＥＥＧ電極の脳波情報を作成する、請求項１記載の脳の島皮質活動抽出方法。
  3. ｆＭＲＩの関心領域が快画像予期時および不快画像予期時に脳活動する島皮質である、請求項１または請求項２記載の脳の島皮質活動抽出方法。
  4. 前記順モデルが、メッシュ状の三次元モデルの各脳部位の活動と各ＥＥＧ電極への脳波の出現関係をモデル化したものである、請求項１ないし請求項３の何れかに記載の脳の島皮質活動抽出方法。
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