JP2019017756A - 脳波信号評価方法 - Google Patents
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Abstract
Description
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。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られる。
快/不快、活性/非可性、および期待感の各脳反応に伴い、脳のどの部位が活動するかをfMRIとEEGにより測定した結果について説明する。この測定結果は、感性を可視化、数値化する上での基礎データになり、極めて重要な位置づけにある。
まず、国際感情画像システム(International Affective Picture System:IAPS)から抽出した快画像(例えば、愛くるしいアザラシの赤ちゃん画像)と不快画像(例えば、危険な産業廃棄物画像)を27名の実験参加者に提示することにより、実験参加者の快/不快時の脳反応を観察する。
IAPSから抽出した活性画像(例えば、美味しそうな寿司の画像)および非活性画像(例えば、静かな田園にたたずむ館の画像)を27名の実験参加者に提示することにより、実験参加者の活性/非活性時の脳反応を観察する。
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。
感性を快/不快の軸、活性/非活性の軸、および期待感(時間)の軸の3軸を含む感性多軸モデルを用いて表すことについては上述したが、次は、具体的に感性をどのように可視化・数値化してBEI構築に結び付けできるかが課題になる。
ここで、主観心理軸は各軸の重み付け係数(a,b,c)を示し、脳生理指標はEEGの測定結果に基づく各軸の値(EEG快,EEG活性,EEG期待感)を示す。
感性の主観心理軸を用いた各軸の寄与率、すなわち重み付けは次の手順で決定することができる。
ただし、主観快、主観活性、主観期待感は、実験参加者が評定した快度合、活性度合、期待感度合の各数値である。
すなわち、式3により感性を数値により可視化することができる。
脳生理指標は、EEGの測定結果から計算される感性多軸モデルの各軸の推定値である。しかし、脳活動には個人差があるため、リアルタイムで感性を評価する前にあらかじめ各個人のEEGを計測して各個人の脳波独立成分およびその周波数帯域を特定しておく必要がある。
次に、本発明の一実施形態に係る脳波信号評価方法について説明する。上述したように、感性多軸モデルにおける各軸の値は脳波信号の関心周波数帯域でのスペクトラム強度を所定数値範囲内(例えば、0〜100)の相対値に変換したものであるが、この変換はあらかじめ設定されたスペクトラム強度分布に基づいて行われる。より詳細には、キャリブレーション用計測として事前に被験者の脳波を一定期間計測してその人の脳波パターンに応じたスペクトラム強度分布を生成する。そして、キャリブレーション用計測が終わると次のリアルタイム評価において再び被験者の脳波をリアルタイムで計測し、それにより新たに得られたスペクトラム強度を、キャリブレーション用計測時に生成されたスペクトラム強度分布に基づいて、相対値に変換する。ところが、脳波信号の振幅やピーク値はその時々の脳の具合や体調によって変わり得るため、リアルタイム評価時に得られたスペクトラム強度がキャリブレーション用計測時に生成されたスペクトラム強度分布から大きく逸脱することがある。そうなると感性多軸モデルにおける各軸の値が振り切れて常時最大値の100を示したり、逆に常時最小値の0を示したりすることとなり、その結果、上述の感性評価が信頼できないものとなってしまうおそれがある。そこで、下述の手法により、その時々の脳の具合や体調の違いによる影響を受けにくい脳波信号評価を実現する。
13 独立成分特定ブロック
14 時間周波数解析ブロック(第3のステップ)
15 スペクトラム強度分布モデル生成ブロック(第4のステップ)
16 スペクトラム強度分布モデル
17 スペクトラム強度分布モデル更新ブロック(第5のステップ)
18 スペクトラム強度−相対値変換ブロック(第6のステップ)
Claims (4)
- 被験者の脳波信号を計測する第1のステップと、
前記計測された脳波信号について独立成分分析を行って複数の独立成分を抽出する第2のステップと、
前記抽出された複数の独立成分のうち関心領域に関連する独立成分について時間周波数解析を行って時間周波数スペクトラムを算出する第3のステップと、
一定期間前記第1ないし前記第3のステップを実施して得られた前記時間周波数スペクトラムから関心周波数帯域でのスペクトラム強度を確率変数とするスペクトラム強度分布モデルを生成する第4のステップと、
前記スペクトラム強度分布モデルの生成後に前記第1ないし前記第3のステップを実施して新たに得られた前記関心周波数帯域でのスペクトラム強度を前記スペクトラム強度分布モデルに反映させて前記スペクトラム強度分布モデルを累積的に更新する第5のステップと、
前記更新されたスペクトラム強度分布モデルを用いて前記新たに得られた前記関心周波数帯域でのスペクトラム強度を所定数値範囲内の相対値に変換する第6のステップと、を備えた脳波信号評価方法。 - 前記第5のステップでは、前記新たに得られた前記関心周波数帯域でのスペクトラム強度を、前記一定期間の長さにかかわらず所定の重みで前記スペクトラム強度分布モデルに反映させる、請求項1に記載の脳波信号評価方法。
- 前記スペクトラム強度分布モデルが、前記関心周波数帯域でのスペクトラム強度の平均値および標準偏差の2つのパラメータにより表される、請求項1または請求項2に記載の脳波信号評価方法。
- 前記スペクトラム強度分布モデルが、さらに前記関心周波数帯域でのスペクトラム強度の尖度および歪度の2つのパラメータを追加した4つのパラメータにより表される、請求項3に記載の脳波信号評価方法。
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