JP2019034113A - Method and apparatus for evaluation of electroencephalogram - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、脳波の評価方法に関するものであり、より具体的には被験者の脳波から、雑念によるマスキング効果を排除し、「雑念の排除」された状態の脳波を取得する手法、そして、その状態の脳波によって被験者の精神状態を評価する手法に関するものである。 The present invention relates to a method of evaluating an electroencephalogram, and more specifically, a method for eliminating an effect of cluttering from an electroencephalogram of a subject and obtaining an electroencephalogram in a state of “elimination of clutter”, and its state The present invention relates to a method of evaluating a subject's mental state by using
従来から、脳波によって人の精神状態や生理状態を評価するための手法は種々提案されている。また、脳波によって意思を伝達する方法（例えば特許第４２６９８２７号）や、商品デザインを評価する手法（例えば特開２００４−３４２１１９号）なども提案されている。 Heretofore, various methods have been proposed for evaluating a person's mental state or physiological state by electroencephalogram. In addition, a method (for example, Japanese Patent No. 4269827) of transmitting intention by electroencephalogram, a method for evaluating product design (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2004-342119), and the like have been proposed.
しかしながら、脳波によって意思を伝達したり、商品デザインを評価したりするためには、雑念によってマスキングされていない脳波を使用することが必要である。「マスキング」とは、視覚や聴覚その他の五感の各々により生じる特徴的な脳波や思考などにより、リラックスしているときのような微細な脳波などを覆ってしまう強度の脳波をいい、マスキングによって、脳波分析の結果を乱すという不都合が生じるのである。 However, in order to communicate intentions by electroencephalograms or evaluate product design, it is necessary to use electroencephalograms that are not masked by clutter. "Masking" is an electroencephalogram of an intensity that covers fine brain waves such as when relaxing by the characteristic brain waves and thoughts generated by each of sight, hearing and other five senses. There is a disadvantage of disturbing the result of the electroencephalogram analysis.
マスキングによる脳波の乱れを排除するためには、リラックスした、雑念のない者の脳波を知らなければならない。しかしながら、従来の評価方法では、脳波によって被験者が「リラックスした、雑念のない状態」であることを評価することができない。なお、「雑念のない状態」とは、仏教において無我の境地といわれる状態であって、被験者が、静かで快適な場所でアイマスクを付けてリラックスし、何も考えず何も感じない状態を維持することに、少しだけ精神集中をした状態をいう。 In order to eliminate the disturbances of the brain waves due to masking, it is necessary to know the brain waves of a relaxed, uninvolved person. However, in the conventional evaluation method, it is not possible to evaluate that the subject is in a “relaxed, silent state” by brain waves. In addition, "a state without various thoughts" is a state called selfless state in Buddhism, in which a subject relaxes with an eye mask in a quiet and comfortable place and feels nothing without thinking To maintain a state of mental concentration.
従来から、リラックス時、安静時にはα波（８〜１３Ｈｚ）が多く検出される、という仮説に基づいて、被験者の精神状態を推定している。
ところで、脳波は経時的に変化するものであるから、脳波によって精神状態を判定するためには、脳波の経時的な変化を重視する必要がある。
経時的な変化に着目した手法として、特開２００９−２９７２３２号の発明がある。この発明は、周波数帯ごとに経時的なグラフを作成するが、計測中に現れるマスキングを排除することは考慮されていない。
Conventionally, the mental state of a subject is estimated based on the hypothesis that a large number of alpha waves (8 to 13 Hz) are detected when relaxing and at rest.
By the way, since the electroencephalogram changes with time, in order to determine the mental state by the electroencephalogram, it is necessary to emphasize the change with time of the electroencephalogram.
As a method focusing on temporal changes, there is an invention disclosed in JP-A-2009-297232. Although the present invention creates graphs over time for each frequency band, it is not considered to exclude the masking that appears during measurement.
この発明は、被験者の脳波におけるマスキングを排除し、リラックスした雑念のない状態の脳波を取得することを第一の課題とし、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚などを感受した時の、特徴的な脳波の検出の精度を向上させることを第二の課題とするものである。 This invention has the first task of eliminating masking in the subject's EEG and obtaining relaxed EEG in the absence of clutter, characteristic when sensing visual, auditory, olfactory, gustatory, tactile, etc. The second task is to improve the accuracy of the detection of brain waves.
この発明の脳波の評価方法は、以下のステップにより構成される。
脳波を測定する第１ステップと、
測定された脳波をデジタル変換してデジタル信号を出力する第２ステップと、
デジタル信号をＦＦＴ解析して周波数毎の経時的なパワー変化を表示する時間軸スペクトラムデータを生成する第３ステップと、
前記時間軸スペクトラムデータにおける注目すべき周波数帯のパワーを平均値に置き換えて、平均値時間軸スペクトラムデータを生成する第４ステップと、
平均値時間軸スペクトラムデータから特定の時間幅を複数取り出して、各時間幅毎に周波数を軸とした周波数軸スペクトラムデータを生成する第５ステップ。
The brain wave evaluation method of the present invention comprises the following steps.
A first step of measuring an electroencephalogram;
A second step of digitally converting the measured brain waves and outputting a digital signal;
A third step of FFT analysis of the digital signal to generate time-axis spectrum data displaying power changes over time for each frequency;
A fourth step of generating mean time axis spectrum data by replacing power of a frequency band of interest in the time axis spectrum data with an average value;
A fifth step of extracting a plurality of specific time widths from the mean value time-axis spectrum data, and generating frequency-axis spectrum data having a frequency as an axis for each time width.
上記中、可視情報として出力する必要があるのは、第４ステップにおける平均値時間軸スペクトラムデータ、第５ステップにおける周波数軸スペクトラムデータ、第７ステップにおける周波数軸スペクトラムデータであって、第２ステップ、第３ステップのデータはプログラム処理されればよく、可視情報として出力する必要はない。
また、特定の時間幅は、平均値時間軸スペクトラムデータにおいて、スペクトル値に急激な変化が現れる時間幅とすることが好ましい。
Among the above, it is the average value time-axis spectrum data in the fourth step, the frequency-axis spectrum data in the fifth step, and the frequency-axis spectrum data in the seventh step that need to be output as visible information. The data of the third step may be program processed, and need not be output as visible information.
Further, it is preferable that the specific time width be a time width in which an abrupt change appears in the spectrum value in the mean value time-axis spectrum data.
前記第５ステップに続いて、周波数軸スペクトラムデータから基準となる時間帯を選定する第６ステップと、基準となる時間帯の周波数軸スペクトラムデータを生成する第７ステップを行うことが好ましい。 Following the fifth step, it is preferable to perform a sixth step of selecting a reference time zone from the frequency axis spectrum data and a seventh step of generating frequency axis spectrum data of the reference time zone.
予め用意された基準となる平均値時間軸スペクトラムデータ又は周波数軸スペクトラムデータと、被験者の平均値時間軸スペクトラムデータ又は周波数軸スペクトラムデータとを比較することにより、被験者の脳波を評価することができる。 The electroencephalogram of the subject can be evaluated by comparing the average value time-axis spectrum data or frequency-axis spectrum data as a reference prepared in advance with the average value time-axis spectrum data or frequency axis spectrum data of the subject.
この発明の脳波の評価装置は以下のように構成する。
測定された脳波をデジタル変換してデジタル信号を出力する手段と、デジタル信号をＦＦＴ解析して周波数毎の経時的なパワー変化を表示する時間軸スペクトラムデータを生成する手段と、前記時間軸スペクトラムデータにおける適当な時間範囲において、注目すべき周波数帯毎 のパワー平均値の全時間範囲の平均値が基準値より低いか否かを判定するパワー比較手段と、基準値より低い状態を安定して保っている持続時間が、基準時間を超えるか否かを判定する持続時間比較手段と、特に注目すべき周波数解像度の高い領域におけるパワー平均値が基準値より小さいか否かを判定する周波数特性比較手段、とを備えた脳波の評価装置
The brain wave evaluation apparatus of the present invention is configured as follows.
A means for converting the measured brain waves into a digital signal and outputting a digital signal, a means for performing FFT analysis on the digital signal, and generating time axis spectrum data for displaying temporal power change for each frequency, and the time axis spectrum data Power comparison means for determining whether or not the average value over the entire time range of the power average value for each frequency band of interest is lower than the reference value in an appropriate time range in Duration comparing means for determining whether or not the time duration exceeds the reference time, and frequency characteristic comparison means for determining whether the power average value in the region of high frequency resolution to be particularly noted is smaller than the reference value EEG evaluation device equipped with
この発明によれば、平均値時間軸スペクトラムデータに基づいて、時間幅毎の周波数軸スペクトラムデータを得ることにより、脳波の経時的な変化を、周波数帯ごとに把握することができる。
また、この発明の装置を使用することにより、前頭部皮膚上接触電極から得られた脳波信号をＦＦＴ解析し、時系列データに変換したパワーについて、（ア）パワー強度、（イ）持続性、（ウ）周波数特性という３つの特性を、ビジュアル化し数値化することにより、安静状態（空性）の達成度を評価することができる。したがって、安静状態を持続できる者を容易に選別することができると共に、訓練中の者が自己の到達レベルを把握することができる。
そして、この発明によって安静状態を持続できると判定された者を被験者として、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚などを感受した時の特徴的な脳波を、この発明の方法によって評価すると、脳波評価の精度を向上させることができる。これは脳波スイッチ、リラクゼーション、睡眠導入、インスピレーションの発揚、心理学実験などにも応用できる。
According to the present invention, it is possible to grasp temporal changes in brain waves for each frequency band by obtaining frequency axis spectrum data for each time width based on average value time axis spectrum data.
In addition, by using the device of the present invention, an electroencephalogram signal obtained from the contact electrode on the forehead skin is subjected to FFT analysis, and power converted into time-series data is (a) power intensity, (a) sustainability. (C) By visualizing and quantifying the three characteristics of frequency characteristics, it is possible to evaluate the degree of achievement of the resting state (vacancy). Therefore, while being able to sort easily the person who can maintain a rest state, the person under training can grasp his achievement level.
Then, the characteristic electroencephalogram when a person who is determined to be able to maintain the resting state according to the present invention can receive visual, auditory, olfactory, taste, touch etc as the subject is evaluated according to the method of the present invention. Accuracy can be improved. This can be applied to EEG switches, relaxation, sleep induction, inspiration, psychology experiments, etc.
以下この発明の実施例を説明する。 Examples of the present invention will be described below.
（ステップ１）
脳波の測定における電極配置は、国際１０−２０法（図１)が国際標準とされているが、この配置に限られるものではない。以下の実施例では図２に示す二カ所（EEG Measuring Device）に電極を配置して測定している。大脳の前頭前野が思考力や想像力などの知的活動に関係が深いとされるからである。
(Step 1)
Although the electrode arrangement in the measurement of the electroencephalogram is an international standard based on the international 10-20 method (FIG. 1), it is not limited to this arrangement. In the following examples, the electrodes are arranged at two places (EEG Measuring Device) shown in FIG. This is because the prefrontal cortex of the cerebrum is deeply related to intellectual activities such as thinking and imagination.
この測定では、無感覚で無思考を安定して続けるように訓練された「熟達者」を被験者としている。熟達者の脳波を知り、これを「非熟達者」の脳波を比較するための参照データ（Reference)とするためである。
この測定によって、細分化された周波数ごとの（例えば０．５刻み）の細分化された時間ごとの（例えば０．５秒刻み）のパワーが得られる。その一部を以下（表１)に示す。
By this measurement, power per fractional frequency (for example, every 0.5 seconds) per fractional frequency (for example, every 0.5 seconds) can be obtained. Some of them are shown below (Table 1).
（ステップ２）
電極により取得された脳波信号は、フィルターでノイズが除去され、アンプで増幅され、ＡＤコンバーターによりデジタル信号に変換されてパソコンなどの解析機器に出力される。
この過程は、従来行われている通常の手法により行う。例えばNeurosky社製の装置により脳波を測定し、デジタル変換してデジタル信号（周波数スペクトラムデータ）を出力する（図４）。ここに表されるのは周波数毎の全時間の平均値である。
この図では、周波数帯ごとのパワーの時系列変化を理解することができない。
各図において縦軸の数値は出力される電圧（以下「パワー」という。）であるが、中間にノイズフィルターなどの回路が介在しているために、MKS単位など絶対的な数値ではなく、同じ装置で比較するための相対的な値である。
(Step 2)
The brain wave signal acquired by the electrode is filtered by a filter to remove noise, amplified by an amplifier, converted into a digital signal by an AD converter, and output to an analysis device such as a personal computer.
This process is performed by a conventional method which is conventionally performed. For example, the brain wave is measured by a device manufactured by Neurosky, converted to digital, and a digital signal (frequency spectrum data) is output (FIG. 4). What is expressed here is the average value of the total time for each frequency.
In this figure, it is not possible to understand the time-series change of power for each frequency band.
In each figure, the value on the vertical axis is the output voltage (hereinafter referred to as "power"), but since a circuit such as a noise filter intervenes in the middle, it is not an absolute value such as MKS unit but the same It is a relative value to compare with the device.
（ステップ３）
入力された周波数スペクトラムデータをＦＦＴ解析し、これを時系列データに変換する。すなわち、前記周波数スペクトラムデータを、各周波数ごとの時系列データに変換する。ＦＦＴアナライザーによるEEGスペクトルは、ある時間範囲において、等間隔で細かくサンプリングされた時刻 (time［sec.］)を横軸とし、細分化された周波数 (frequency[Hz]) ごとのレベル値を縦軸といて表現される。その一部を表２に示す。これをグラフとして出力したものが時間軸スペクトラムデータ（図５）である。
前記周波数スペクトラムデータの時系列データへの変換は、例えばLitlesoftware社製のアプリ（ソフトウェア）により行う。
時間を横軸とした図５においては、周波数帯ごとの時系列変化を理解することができる。
前記周波数スペクトラムデータは出力せずに、時間軸スペクトラムデータを直接出力するようにしてもよく、この時間軸スペクトラムデータの出力も必須ではない。
The input frequency spectrum data is subjected to FFT analysis and converted to time series data. That is, the frequency spectrum data is converted into time series data for each frequency. The EEG spectrum by the FFT analyzer has, in a certain time range, equally-spaced finely sampled time (time [sec.]) As horizontal axis, and level value for each subdivided frequency (frequency [Hz]) as vertical axis Be expressed. Some of them are shown in Table 2. It is time-axis spectrum data (FIG. 5) which output this as a graph.
The conversion of the frequency spectrum data into time-series data is performed, for example, by an application (software) manufactured by Littlesoftware.
In FIG. 5 in which time is plotted on the horizontal axis, it is possible to understand time-series change of each frequency band.
Time axis spectrum data may be directly output without outputting the frequency spectrum data, and the output of this time axis spectrum data is not essential.
（第４ステップ）
第３ステップで得た時間軸スペクトラムデータは、詳細なために全体像を把握しにくい。そこで、注目すべき周波数帯のパワーを平均値に置き換えて、平均値時間軸スペクトラムデータを生成する。
注目すべき周波数帯は任意に設定してよいが、ここでは従来からの仮説にしたがい、δ波(１−３Hz)、θ波(４−７Hz)、α波(８−１３Hz)、β波(１４−２７Hz)の４分割周波数帯、および全周波数帯(１−２７Hz)とする。
これらの各周波数帯のパワーの平均値を経時的（０．５秒刻み）に取得したものが表３であり、これをグラフ化して出力したものが図５である。
The time-axis spectrum data obtained in the third step is difficult to grasp the whole image because of its detail. Therefore, the power of the frequency band to be noticed is replaced with the average value to generate average value time-axis spectrum data.
The frequency band to be noticed may be set arbitrarily, but here, according to the conventional hypothesis, δ wave (1-3 Hz), θ wave (4-7 Hz), α wave (8-13 Hz), β wave ( 14-27 Hz) and the entire frequency band (1-27 Hz).
Table 3 shows the average value of the power of each of these frequency bands acquired temporally (in 0.5 second steps), and it is FIG. 5 that is graphed and output.
図６のように熟達者であっても各周波数帯間でパワー平均値にバラつきがあるので、それらの代表値として設定したのが、全周波帯(1-27Hz)における平均値時間軸スペクトラムである（図７）。 As shown in FIG. 6, even in the expert, there is a variation in the power average value among the frequency bands, so that the average value time axis spectrum in the whole frequency band (1-27 Hz) is set as the representative value Yes (Figure 7).
（第５ステップ）
平均値時間軸スペクトラムデータから特定の時間幅を複数取り出して、各時間幅毎に周波数を軸とした周波数軸スペクトラムデータを生成する。
前記特定の時間幅とは、スペクトル値に急激な変化が現れる時間幅を意味する。
この図から、図４のスペクトラムデータからは読み取ることができないが、経時的に分析すると周波数帯ごとのパワーが変化していることが理解できる。
図７においては、２．５秒と５１秒付近に急激な変化が見られる。そこで、時間幅として１〜２．５秒、３〜５１秒、５１．５〜５７を取り出して、各時間帯における平均値周波数スペクトラムが図８である。
なお、「特定の時間幅」を上記のように取り扱う理由は、「スペクトル値に急激な変化が現れる時間幅」が、図８のとおり、五感からの刺激や思考の変化など、いわゆる「雑念」が生じている証拠だと考えられ、任意の時間幅を取り出すと平均化されて変化が埋もれてしまう恐れがあるためである。この図のPa(1-2.5sec.)とPa(51.5-58)の同じような波形は、外部からの機械音である。
(5th step)
A plurality of specific time widths are extracted from the mean value time-axis spectrum data, and frequency axis spectrum data having a frequency as an axis is generated for each time width.
The specific time width means a time width in which an abrupt change appears in the spectrum value.
From this figure, although it can not read from the spectrum data of FIG. 4, it can be understood that the power for each frequency band is changed when analyzed over time.
In FIG. 7, sharp changes are seen around 2.5 seconds and 51 seconds. Therefore, 1 to 2.5 seconds, 3 to 51 seconds, and 51.5 to 57 are taken out as time widths, and the average frequency spectrum in each time zone is shown in FIG.
The reason why the “specific time width” is treated as described above is that “the time width at which a sudden change appears in the spectrum value” is a so-called “Mission” such as a change in stimulation from five senses or thinking This is considered to be evidence that is occurring, and taking out an arbitrary time width may result in averaging and embedded changes. The similar waveforms of Pa (1-2.5 sec.) And Pa (51.5-58) in this figure are mechanical sounds from the outside.
さらに、図７のグラフから、雑念のない３〜５１秒の時間帯を取り出すことができる（図９）。
ここで、開始と終了の時刻をそれぞれt1とt2とすると、その間の持続時間Δ（デルタ）t(=t2-t1+0.5sec.)は４８．５秒であり、それを可視化したのが熟達者の持続時間グラフである。
この時間帯の平均値時間軸スペクトラムを参照データ（Reference）として設定する（図１０）。
Furthermore, from the graph of FIG. 7, it is possible to take out a time zone of 3-51 seconds without confusion (FIG. 9).
Here, assuming that the start and end times are t1 and t2, respectively, the duration Δ (delta) t (= t2-t1 + 0.5 sec.) Between them is 48.5 seconds, and it is the proficiency that visualized it Is a graph of the duration of the person.
The average value time axis spectrum of this time zone is set as reference data (Reference) (FIG. 10).
ここで、図６の波形も参考にして、安静状態を判定するための基準強度(Par)を５０００に設定する。 Here, the reference intensity (Par) for determining the resting state is set to 5000, also referring to the waveform in FIG.
この参照データとなる熟達者の時間帯の周波数スペクトラムについて、特に注目すべき周波数帯としてδ波(1-3Hz)、θ波(4-7Hz)、αＬ波(8-10Hz)、αＨ波(11-13Hz)、βＬ波(14-20Hz)、βＨ波(21-27Hz)に６分割して、レーダーグラフとして表したのが図１１である。 With regard to the frequency spectrum of the expert's time zone, which becomes the reference data, particularly as frequency bands to be focused on, δ waves (1-3 Hz), θ waves (4-7 Hz), αL waves (8-10 Hz), αH waves (11) FIG. 11 shows a radar graph which is divided into six parts of -13 Hz), β L wave (14-20 Hz), and β H wave (21-27 Hz).
しかし、０．５秒刻みの線で描かれているために、全体像を把握するのが困難である。
そこで、各周波数帯の時間(Δ（デルタ）t=48.5sec.)の平均値の平均値(Pa)を、周波数特性レーダーグラフとしたのが図１２である。
However, it is difficult to grasp the whole picture because it is drawn by the line of 0.5 seconds.
Then, it is FIG. 12 which made the average value (Pa) of the average value of the time ((DELTA) (delta) t = 48.5 sec.) Of each frequency band the frequency characteristic radar graph.
ここで、安静状態を判定するための周波数特性レーダーグラフの基準特性(Par)を３０００と設定する。これが基準強度(Par)５０００よりも小さい値であるのは、平均値の平均値を計算したために分母が大きくなったためである。 Here, the reference characteristic (Par) of the frequency characteristic radar graph for determining the resting state is set to 3000. This is a value smaller than the reference strength (Par) 5000 because the denominator is increased because the average value of the average values is calculated.
このグラフにおいて、βLPaだけが基準特性(Par)３０００を越えていて、その他は下回っている。これは図１３のとおり平均値周波数軸スペクトラムが１７〜１８Ｈｚに鋭いピークを持っているためであり、意志の働きで脳波をコントロールしていることを示していると考えられる。 In this graph, only βLPa exceeds the reference characteristic (Par) 3000 and the others are lower. This is because the average value frequency axis spectrum has a sharp peak at 17 to 18 Hz as shown in FIG. 13, and it is considered to indicate that the brain wave is controlled by the action of the will.
この発明は、前頭部皮膚上接触電極から得られた脳波信号をＦＦＴ解析し、時系列データに変換したパワーについて、（ア）パワー強度、（イ）持続性、（ウ）周波数特性という３つの特性を数値化し、これを熟達者の数値と比較することにより、非熟達者が訓練によりどの程度安静状態を保つことができるようになったかを評価する評価装置として構成することができる。 This invention FFT-analyzes an electroencephalogram signal obtained from the front electrode on the skin on the forehead skin, and converts the power into time-series data, such as (a) power intensity, (b) durability, and (c) frequency characteristic 3 By quantifying one characteristic and comparing it with that of a skilled person, it can be configured as an evaluation device for evaluating how much the untrained person can be kept at rest by training.
この評価装置は、被験者の脳波を解析するために以下の手段を備えている。なお、脳波は外部の測定装置から入力することもできるが、装置に組み込んでもよい。
測定された脳波をデジタル変換してデジタル信号を出力する手段（第２ステップに対応）。デジタル信号をＦＦＴ解析して周波数毎の経時的なパワー変化を表示する時間軸スペクトラムデータを生成する手段（第３ステップに対応）。前記時間軸スペクトラムデータにおける注目すべき周波数帯のパワーを平均値に置き換えて、平均値時間軸スペクトラムデータを生成する手段（第４ステップに対応）。
そして、被験者の脳波を評価するために、基準値となる熟達者の時間軸スペクトラムデータと平均値時間軸スペクトラムデータ、及び被験者の時間軸スペクトラムデータと熟達者の時間軸スペクトラムデータとの比較手段、被験者の平均値時間軸スペクトラムデータと熟達者の平均値時間軸スペクトラムデータとの比較手段を備えている。
以下具体的に説明する。
This evaluation apparatus comprises the following means for analyzing the subject's brain waves. The electroencephalogram can be input from an external measuring device, but may be incorporated into the device.
Means for converting the measured brain waves into digital signals and outputting digital signals (corresponding to the second step). A means (corresponding to the third step) for generating time-axis spectrum data which FFT-analyzes a digital signal and displays a temporal change in power for each frequency. A means (corresponding to a fourth step) of generating mean time axis spectrum data by replacing the power of a frequency band to be noticed in the time axis spectrum data with an average value.
And means for comparing the time axis spectrum data and average value time axis spectrum data of a skilled person serving as a reference value and the time axis spectrum data of the subject and time axis spectrum data of a skilled person to evaluate the subject's brain waves; Means are provided for comparing the average time axis spectrum data of the subject with the average time axis spectrum data of the expert.
The details will be described below.
以下に示す表４は被験者の脳波の基礎データの一部である。
（パワー強度について）
適当な時間範囲において、各周波数帯のパワー平均値 (Pa)が、基準強度(Par)より低いかを判定する。基準強度よりも小さければパワー強度が熟達者と同じレベルにあると評価され、パワー強度のテストは合格となる。不合格の場合(No)は基礎的な訓練を繰り返す。
不合格者は、「初心者(Beginner)」、または「達成率0%」と評価され、合格の場合は、「中級者(Middler)」、または「達成率50%」と評価される。
初心者の平均値時間軸スペクトラム（図１４）では、１〜２７Ｈｚの周波数帯におけるパワー平均値Pa(1-27Hz)が基準強度(Par)５０００を越えているので不合格とされる。この被験者は、再度基礎的な訓練をする必要があるものと判定される。
以下の二つの図（図１５，図１６）では、パワー平均値Pa(1-27Hz)が基準強度(Par)５０００を下回る時間帯があるので、一定の安静状態が得られており、パワー強度テストは合格となる。
(About power intensity)
In an appropriate time range, determine whether the power average value (Pa) of each frequency band is lower than the reference intensity (Par). If it is smaller than the reference strength, the power strength is evaluated to be at the same level as the expert, and the power strength test passes. In the case of failure (No), basic training is repeated.
Those who fail are evaluated as "Beginner" or "Achievement rate 0%", and in the case of a pass, they are evaluated as "Middler" or "Achievement rate 50%".
In the beginner's average value time axis spectrum (FIG. 14), the power average value Pa (1-27 Hz) in the frequency band of 1 to 27 Hz is rejected because it exceeds the reference intensity (Par) 5000. This subject is determined to need to do basic training again.
In the following two figures (FIG. 15, FIG. 16), there is a time zone in which the power average value Pa (1-27 Hz) falls below the reference intensity (Par) 5000, so a constant resting state is obtained. The test passes.
（持続性について）
図１４は、初心者の平均パワー強度が基準強度より高い値のまま、測定時間が３１秒を経過している。精神集中力が切れてしまったためである。そこで、持続性を判定する上での基準時間(tr)は３０秒にするのが適当であり、これを越えれば合格と評価される。
不合格(No)の場合は再度基礎的な訓練が必要と評価される。
訓練後１(Trained1)については図１５において、パワー平均値Pa(1-27Hz)が基準強度(Par) ５０００より低い時点としてt1=3.5とt2=31が算定できて、その結果から持続時間Δ（デルタ）t (=31-3.5+0.5) は２８秒であり、持続時間グラフは図１７となる。これは基準時間(tr)３０秒に満たないので不合格となる。これらの被験者は、再度基礎的な訓練をする必要があるものと判定される。
訓練後２(Trained2)については図１６において、同様にしてパワー平均値Pa(1-27Hz)が基準強度(Par) ５０００より低い時点として、t1=24.5とt2=61が算定できて、Δ（デルタ）tは(=61-24.5+0.5)３７秒である（図１８）。これは基準時間(tr)３０秒を越えるので合格となる。合格者は、「上級者(Senior)」、または「達成率80%」と評価される。
(About sustainability)
In FIG. 14, the measurement time has passed 31 seconds while the average power intensity of the beginner is higher than the reference intensity. It is because the mental concentration has been lost. Therefore, it is appropriate to set the reference time (tr) for determining the durability to 30 seconds, and if it is exceeded, it is evaluated as a pass.
In the case of no (No), it is evaluated that basic training is necessary again.
For 1 (Trained 1) after training, in FIG. 15, it is possible to calculate t1 = 3.5 and t2 = 31 as the time when the power average value Pa (1-27 Hz) is lower than the reference intensity (Par) 5000. The (delta) t (= 31-3.5 + 0.5) is 28 seconds, and the duration graph is as shown in FIG. This is a failure because the reference time (tr) is less than 30 seconds. These subjects are judged to need to do basic training again.
Similarly, in the case of 2 (Trained 2) after training, t1 = 24.5 and t2 = 61 can be calculated as time when the power average value Pa (1-27 Hz) is lower than the reference intensity (Par) 5000 in FIG. Delta) t is (= 61-24.5 + 0.5) 37 seconds (Figure 18). This is a pass because it exceeds the reference time (tr) 30 seconds. Successful applicants are evaluated as "Senior" or "Achievement rate 80%".
（周波数特性について）
図１２における熟達者(Master)の状態は、「達人(Master)」、または「達成率100%」と評価され、参照データ（Reference）として位置付けられる。
それに対して、訓練後２(Trained2)について、各周波数帯平均値の全時間(Δ（デルタ）t=48.5sec.)の平均値を周波数特性レーダーグラフとしたのが図１９である。これは、参照データ（Reference）と比較して、βLPa以外にも基準特性(Par)３０００を越えているので、周波数特性は不合格となり、上級者(Sineor)に止まる。それは、図２０のとおり平均パワー値(Pa)が１７〜１８Ｈｚ以外に複数のピークを持っているためであり、意志の働きで脳波をコントロールし切れていないことを示している。
(About frequency characteristics)
The state of the master (Master) in FIG. 12 is evaluated as "master" or "achievement rate 100%", and is positioned as reference data (Reference).
On the other hand, it is FIG. 19 that an average value of all time (Δ (delta) t = 48.5 sec.) Of each frequency band average value is used as a frequency characteristic radar graph for 2 (Trained 2) after training. This exceeds the reference characteristic (Par) 3000 other than βLPa as compared to the reference data (Reference), so the frequency characteristic is rejected and only the senior person (Sineor). That is because the average power value (Pa) has a plurality of peaks other than 17 to 18 Hz as shown in FIG. 20, and indicates that the brain wave is not completely controlled by the function of the will.
この装置による脳波の評価は、以下の用途に活用できる。
１）リラクゼーション
脳波強度の低減は脳の活動を最小限にすることであるので、これを持続することは疲労した脳を休めてリフレッシュすることになる。
例えば、図２１のとおり初心者(Beginner)は雑念のために脳波のパワー強度が大きい。
それに対して熟達者(Master)は最小限になっていて、疲労した脳を休めてリラックスすることになる。
The evaluation of the electroencephalogram by this device can be used for the following applications.
1) Relaxation Since the reduction of brain wave strength is to minimize the activity of the brain, to sustain this will rest and refresh the tired brain.
For example, as shown in FIG. 21, the beginner (Beginner) has a large brainwave power intensity due to confusion.
Master, on the other hand, is minimal and will relax and relax the tired brain.
２）睡眠導入
脳波強度の低減の持続に努力することを止めて、集中力を拡散することにより、自然と睡眠状態に導かれる。
図２１において、精神集中に要する１７〜１８Ｈｚ付近のピークを取り去れば、自然と睡眠状態に導かれる。ただし、それを実現するには繰り返しの練習が必要となる。
2) Introduction of sleep It is led to the state of sleep naturally by discontinuing efforts to continue the reduction of EEG strength and spreading concentration.
In FIG. 21, if the peak around 17-18 Hz required for mental concentration is removed, it is naturally led to a sleep state. However, in order to achieve that, repeated practice is required.
３）インスピレーションの発揚
無感覚無思考の状態は、知性の束縛からの解放を与えて、インスピレーション（ひらめき(insight)）を発揚させ、創造的なアイディアをもたらす可能性がある。
これは近年、「ぼんやりした」状態により「ひらめき」が獲得されるという説が、ジョン・クーニオス(John Kounios)他によりデフォルト・モード・ネットワーク（DMN：Default Mode Network）として報告されたが、それよりも本発明は積極的で具体的な方法である。
3) Emergence of inspiration A state of indifference can give inspiration (insight) and give rise to creative ideas, giving freedom from the bondage of intelligence.
In recent years, it has been reported by John Kounios et al. As a default mode network (DMN) that "light" is obtained due to "daze" status, but it is more The present invention is also a positive and specific method.
４）心理学実験
雑念のない心理学実験ができる。例えば、光の感受性についての実験。
4) Psychology experiment A psychology experiment without any thoughts can be made. For example, experiments on light sensitivity.
応用例として、青色の光の感受性について、測定してみる。
静かな快適な部屋でリラックスした訓練後の前、１．５メートルに４０型(inch)のディスプレーを置き、一面に明るめのマリーンブルーの画像が映し出されるように設定する。
熟達者が、アイマスクを装着して、開始から２０秒の間を準備期間とし、その後４０秒まで安静状態を保って無感覚無思考を続け、最後に６１秒までアイマスクを外してディスプレーのマリーンブルーの画面を見つめたとき、注目すべき周波数帯(1-27Hz)における平均値時間軸スペクトラムデータが図２２である。
ここにおいて、青色の光によるパワー値のピーク(Pa)は、４３〜４６秒、４９〜５２秒、５６〜５９秒と順に下がっているのは、心理学で「馴化」(Habituation)と呼ばれる現象と考えることができる。
ただし、ここでは２０秒の準備期間(1-20sec.)は表示されていない。
As an application example, measure the sensitivity of blue light.
In a quiet and comfortable room, place a 40-inch (1.5-inch) display in front of a relaxed workout before setting up a bright marine blue image on one side.
The expert wears the eye mask, prepares for a preparation period of 20 seconds from the start, then keeps resting for 40 seconds and continues insensitiveness, and finally removes the eye mask for 61 seconds to display When looking at the screen of Marine Blue, FIG. 22 shows average value time-axis spectrum data in a notable frequency band (1 to 27 Hz).
Here, the peak (Pa) of the power value by the blue light is decreasing in order of 43 to 46 seconds, 49 to 52 seconds, and 56 to 59 seconds, which is a phenomenon called "habitation" in psychology. It can be considered.
However, the preparation period of 20 seconds (1-20 sec.) Is not displayed here.
この実験は、安静状態を保つことのできる訓練後を被験者としているので、被験者の脳波におけるマスキングが排除されている。すなわち、脳波の変化は、青色の光の感受に起因するものである。
この発明によれば、被験者が安静状態を保つことができる者であることを平均値時間軸スペクトラムデータ（図２２）の４０秒以前で確認することができるので、マスキングを排除した状態で視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚などを感受した時の、特徴的な脳波の検出の精度を向上させることができる。
In this experiment, since the subject is after training capable of maintaining the resting state, masking in the subject's electroencephalogram is eliminated. That is, changes in brain waves are due to the perception of blue light.
According to the present invention, it is possible to confirm that the subject is a person who can keep the resting state before 40 seconds of the mean time axis spectrum data (FIG. 22), so that the visual sense with masking removed, It is possible to improve the detection accuracy of the characteristic electroencephalogram when the auditory sense, the sense of smell, the sense of taste, the sense of touch, etc. are perceived.
この発明は、脳波を時間要素と共に把握し、評価することのできるものであり、医療分野のみならず、電子機器の制御、嗜好の評価、社会環境の評価など広い分野で利用できるものである。
例えば、電子機器の制御におけるオン・オフのスイッチとして利用できる。すなわち、人間の意志によって脳波強度の大と小をコントロールできれば、その中間値を閾値 (Threshold)として、ロー(L)とハイ(H)のデジタル回路入力インターフェイスとすることが可能である。
図２３は、無感覚無思考(No feeling no thinking)の時間軸平均パワー値をロー(L)、１から１０までを順に足すという暗算(Mental calculation)を１３秒間にわたった時の時間軸平均パワー値をハイ(H)とし、その中間値を閾値(Threshold)とすることができる。
The present invention can grasp and evaluate brain waves together with time elements, and can be used not only in the medical field but also in a wide range of fields such as control of electronic devices, evaluation of preferences, and evaluation of social environment.
For example, it can be used as an on / off switch in control of an electronic device. That is, if it is possible to control the level of the brain wave strength by human's will, it is possible to set the intermediate value as a threshold (Threshold) and to make a low (L) and high (H) digital circuit input interface.
Fig. 23 shows the time base average when the mental calculation in which the time base average power value of No feeling no thinking is low (L) and 1 to 10 are sequentially added over 13 seconds The power value may be high (H), and the intermediate value may be a threshold (Threshold).
Claims (5)
測定された脳波をデジタル変換してデジタル信号を出力する第２ステップと、
デジタル信号をＦＦＴ解析して周波数毎の経時的なパワー変化を表示する時間軸スペクトラムデータを生成する第３ステップと、
前記時間軸スペクトラムデータにおける注目すべき周波数帯のパワーを平均値に置き換えて、平均値時間軸スペクトラムデータを生成する第４ステップと、
平均値時間軸スペクトラムデータから特定の時間幅を複数取り出して、各時間幅毎に周波数を軸とした周波数軸スペクトラムデータを生成する第５ステップと、
よりなる、脳波の評価方法。 A first step of measuring an electroencephalogram;
A second step of digitally converting the measured brain waves and outputting a digital signal;
A third step of FFT analysis of the digital signal to generate time-axis spectrum data displaying power changes over time for each frequency;
A fourth step of generating mean time axis spectrum data by replacing power of a frequency band of interest in the time axis spectrum data with an average value;
A fifth step of extracting a plurality of specific time widths from the mean value time-axis spectrum data, and generating frequency-axis spectrum data having a frequency as an axis for each time width;
The evaluation method of the electroencephalogram which consists of.
周波数軸スペクトラムデータから基準となる時間帯を選定する第６ステップと、
基準となる時間帯の周波数軸スペクトラムデータを生成する第７ステップ、
とを行う、脳波の評価方法。 After the process of claim 1,
A sixth step of selecting a reference time zone from frequency axis spectrum data;
A seventh step of generating frequency axis spectrum data of a reference time zone;
And do, how to evaluate the brain waves.
A means for converting the measured brain waves into a digital signal and outputting a digital signal, a means for performing FFT analysis on the digital signal, and generating time axis spectrum data for displaying temporal power change for each frequency, and the time axis spectrum data Power comparison means for determining whether or not the average value over the entire time range of the power average value for each frequency band of interest is lower than the reference value in a suitable time range in Duration comparing means for determining whether or not the time duration exceeds the reference time, and frequency characteristic comparison means for determining whether the power average value in the region of high frequency resolution to be particularly noted is smaller than the reference value EEG evaluation device equipped with.
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