JP2021069930A - Dipole group digitizing method and dipole group display system - Google Patents

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諒司 平野
Ryoji Hirano
諒司 平野
雅之 平田
Masayuki Hirata
雅之 平田
俊治 中嶋
Toshiharu Nakajima
俊治 中嶋
都 朝井
Miyako Asai
都 朝井
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Abstract

To present a spatial extent of a dipole group and variation in dipole direction.SOLUTION: A dipole group digitizing method includes a step of quantifying a dipole group on the basis of each position of dipoles that are signal sources.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、ダイポール群数値化方法およびダイポール群表示システムに関する。 The present invention relates to a dipole group quantification method and a dipole group display system.

従来、臨床検査を目的として脳磁図を用いる際には、等価電流双極子法が用いられる。等価電流双極子法では、頭皮上で計測された磁場を生み出す電流源(ダイポール)を推定する。医師は、臨床で電流源(ダイポール)を複数解析することで、てんかん病変部の局在性を判断する。 Conventionally, when the magnetoencephalogram is used for the purpose of clinical examination, the equivalent current dipole method is used. In the equivalent current dipole method, the current source (dipole) that produces the magnetic field measured on the scalp is estimated. Physicians determine the localization of epileptic lesions by clinically analyzing multiple current sources (dipoles).

特許文献1には、推定された電流源(ダイポール)の信頼性を評価する目的で、電流源(ダイポール)の推定解が統計的に信頼できる領域を計算する技術が開示されている。 Patent Document 1 discloses a technique for calculating a region in which an estimated solution of a current source (dipole) is statistically reliable for the purpose of evaluating the reliability of an estimated current source (dipole).

特許文献1に開示の技術によれば、複数の特徴的な波形情報(IED:Interictal Epileptiform Discharge)から電流源(ダイポール)の位置と向きをそれぞれ推定し、表示することは可能となっている。しかしながら、特許文献1に開示の技術によれば、複数の電流源(ダイポール)とてんかん病変部との関係性を定量的に数値化・表示することができない、という問題がある。 According to the technique disclosed in Patent Document 1, it is possible to estimate and display the position and orientation of a current source (dipole) from a plurality of characteristic waveform information (IED: Interictal Epileptiform Discharge). However, according to the technique disclosed in Patent Document 1, there is a problem that the relationship between a plurality of current sources (dipoles) and an epileptic lesion cannot be quantitatively quantified and displayed.

また、医師は、表示された複数の電流源(ダイポール)の空間的な広がりやダイポールの向きのばらつきを手動で計測する必要があり、非常に煩雑な作業を強いられている、という問題がある。 In addition, doctors need to manually measure the spatial spread of multiple displayed current sources (dipoles) and the variation in the orientation of the dipoles, which is a problem that they are forced to perform extremely complicated work. ..

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ダイポール群を空間的な広がりやダイポールの向きのばらつきを提示することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to present a spatial spread of a dipole group and variations in the orientation of dipoles.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明のダイポール群数値化方法は、信号源であるダイポールのそれぞれの位置に基づいて、ダイポール群を定量化するステップを含む、ことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the dipole group quantification method of the present invention is characterized by including a step of quantifying a dipole group based on each position of a dipole as a signal source. And.

本発明によれば、ダイポール群を空間的な広がりやダイポールの向きのばらつきを提示することができる、という効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to exhibit the spatial spread of the dipole group and the variation in the orientation of the dipoles.

図1は、第1の実施の形態に係る生体信号計測システムの構成を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of the biological signal measurement system according to the first embodiment. 図2は、サーバの機能構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram schematically showing the functional configuration of the server. 図3は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device. 図4は、情報処理装置の機能ブロック構成の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a functional block configuration of the information processing device. 図5は、ダイポール群数値化処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the dipole group digitization process. 図6は、ダイポール群の定量評価指標の表示例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a display example of a quantitative evaluation index of the dipole group. 図7は、ダイポール群の定量評価指標の表示例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a display example of a quantitative evaluation index of the dipole group. 図8は、ダイポール群を内包する多角形の表示例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a display example of a polygon including a dipole group. 図9は、ダイポール群を内包する多角形の表示例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a display example of a polygon including a dipole group. 図10は、ダイポールの向きの定量数値化の表示例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a display example of quantifying and quantifying the orientation of the dipole. 図11は、ダイポールの向きの定量数値化の表示例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a display example of quantifying and quantifying the orientation of the dipole. 図12は、空間フィルタ法を用いた際のダイポール群数値化処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the dipole group digitization process when the spatial filter method is used. 図13は、空間フィルタ法を用いて算出した複数ダイポールの例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a plurality of dipoles calculated by using the spatial filter method. 図14は、第2の実施の形態にかかるダイポール群の確率密度分布を用いた定量数値化法とその表示例(単一表示)を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a quantitative quantification method using the probability density distribution of the dipole group according to the second embodiment and a display example (single display) thereof. 図15は、第2の実施の形態にかかるダイポール群の確率密度分布を用いた定量数値化法とその表示例(濃淡表示)を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing a quantitative quantification method using the probability density distribution of the dipole group according to the second embodiment and a display example (shading display) thereof.

以下に添付図面を参照して、ダイポール群数値化方法およびダイポール群表示システムの実施の形態を詳細に説明する。 A method for quantifying a dipole group and an embodiment of a dipole group display system will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

(第1の実施の形態)
本実施形態は、てんかんの局在性診断における複数の電流源(ダイポール)と、てんかん病変部との関係性評価に際して、以下の特徴を有する。要するに、本実施形態は、複数実施形態を数値化するとともに、求めた数値を可視化(例えば図形化)して提示することにより、てんかんの手術可否判断材料を提供することが特徴になっている。
(First Embodiment)
This embodiment has the following features in evaluating the relationship between a plurality of current sources (dipoles) in the diagnosis of epilepsy localization and an epilepsy lesion. In short, the present embodiment is characterized in that a plurality of embodiments are quantified, and the obtained numerical values are visualized (for example, graphically) and presented to provide a material for determining whether or not epilepsy is surgically possible.

(生体信号計測システムの概略)
図1は、第1の実施の形態に係る生体信号計測システム1の構成を示す概略図である。図1を参照しながら、本実施形態に係る生体信号計測システム1の概略について説明する。
(Outline of biological signal measurement system)
FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of the biological signal measurement system 1 according to the first embodiment. The outline of the biological signal measurement system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.

ダイポール群表示システムとして機能する生体信号計測システム1は、特定の発信源(生体部位)からの被検者の複数種類の生体信号(例えば、脳磁(MEG:Magneto-encephalography)信号、および脳波(EEG:Electro-encephalography)信号を計測し、表示するシステムである。なお、本発明において、測定対象となる生体信号は、脳磁信号および脳波信号に限られるものではなく、例えば、心臓の活動に応じて発生する電気信号(心電図として表現可能な電気信号)などであってもよい。 The biological signal measurement system 1 that functions as a dipole group display system includes a plurality of types of biological signals (for example, MEG: Magnetoencephalography) signals and electroencephalograms (for example) of a subject from a specific source (biological site). EEG: Electro-encephalography) A system that measures and displays signals. In the present invention, the biological signals to be measured are not limited to magnetoencephalography signals and electroencephalogram signals, for example, for cardiac activity. It may be an electric signal (an electric signal that can be expressed as an electrocardiogram) or the like that is generated accordingly.

図1に示すように、生体信号計測システム1は、被検者の1以上の生体信号を測定する測定装置3と、測定装置3で測定された1種類以上の生体信号を記録するサーバ40と、サーバ40に記録された1種類以上の生体信号を解析する生体信号表示装置である情報処理装置50と、を含む。測定装置3は、例えば脳磁場や刺激を与えたタイミング等の計測値を収集する脳磁計である。なお、図1では、サーバ40と情報処理装置50とが別々に記載されているが、例えば、サーバ40が有する機能の少なくとも一部が情報処理装置50に組み込まれる形態であってもよい。 As shown in FIG. 1, the biological signal measurement system 1 includes a measuring device 3 that measures one or more biological signals of a subject, and a server 40 that records one or more types of biological signals measured by the measuring device 3. The information processing device 50, which is a biological signal display device for analyzing one or more types of biological signals recorded on the server 40, is included. The measuring device 3 is a magnetoencephalograph that collects measured values such as a cerebral magnetic field and a timing at which a stimulus is applied. Although the server 40 and the information processing device 50 are shown separately in FIG. 1, for example, at least a part of the functions of the server 40 may be incorporated in the information processing device 50.

図1の例では、被検者(被測定者)は、頭に脳波測定用の電極(またはセンサ)を付けた状態で測定テーブル4に仰向けで横たわり、測定装置3のデュワ31の窪み32に頭部を入れる。デュワ31は、液体ヘリウムを用いた極低温環境の保持容器であり、デュワ31の窪み32の内側には脳磁測定用の多数の磁気センサが配置されている。測定装置3は、電極からの脳波信号と、磁気センサからの脳磁信号とを収集し、収集した脳波信号および脳磁信号を含むデータ(以下、「測定データ」と称する場合がある)をサーバ40へ出力する。サーバ40へ出力された測定データは、情報処理装置50に読み出されて表示され、解析される。 In the example of FIG. 1, the subject (measurement subject) lies on his / her back on the measurement table 4 with an electrode (or sensor) for measuring brain waves attached to his / her head, and lie in the recess 32 of the duwa 31 of the measurement device 3. Insert the head. The Duwa 31 is a container for holding an extremely low temperature environment using liquid helium, and a large number of magnetic sensors for measuring magnetoencephalography are arranged inside the recess 32 of the Duwa 31. The measuring device 3 collects the electroencephalogram signal from the electrode and the electroencephalogram signal from the magnetic sensor, and collects the collected electroencephalogram signal and the data including the electroencephalogram signal (hereinafter, may be referred to as "measurement data") as a server. Output to 40. The measurement data output to the server 40 is read out by the information processing device 50, displayed, and analyzed.

なお、一般的に、磁気センサを内蔵するデュワ31および測定テーブル4は、磁気シールドルーム内に配置されているが、図1では便宜上、磁気シールドルームの図示を省略している。 Generally, the dewar 31 and the measurement table 4 incorporating the magnetic sensor are arranged in the magnetic shield room, but the magnetic shield room is not shown in FIG. 1 for convenience.

情報処理装置50は、複数の磁気センサからの脳磁信号の波形データと、複数の電極からの脳波信号の波形データを、同じ時間軸上に同期させて表示する装置である。脳波信号とは、神経細胞の電気的な活動(シナプス伝達の際のニューロンの樹状突起で起きるイオン電荷の流れ)を電極間の電圧値として表される信号である。脳磁信号とは、脳の電気活動により生じた微小な電場変動を表す信号である。脳磁場は、高感度の超伝導量子干渉計(SQUID:Superconducting Quantum Interference Device)センサで検知される。これらの脳波信号および脳磁信号は、「生体信号」の一例である。 The information processing device 50 is a device that displays waveform data of electroencephalogram signals from a plurality of magnetic sensors and waveform data of electroencephalogram signals from a plurality of electrodes in synchronization on the same time axis. The electroencephalogram signal is a signal that represents the electrical activity of nerve cells (the flow of ionic charges that occur in the dendrites of neurons during synaptic transmission) as a voltage value between electrodes. The magnetoencephalographic signal is a signal representing a minute electric field fluctuation generated by the electrical activity of the brain. The brain magnetic field is detected by a highly sensitive Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) sensor. These electroencephalogram signals and magnetoencephalogram signals are examples of "biological signals".

ここで、図2はサーバ40の機能構成を概略的に示すブロック図である。図2に示すように、サーバ40は、データ取得部41と、データ記憶部42とを有する。 Here, FIG. 2 is a block diagram schematically showing the functional configuration of the server 40. As shown in FIG. 2, the server 40 has a data acquisition unit 41 and a data storage unit 42.

データ取得部41は、測定装置3から測定データを定期的に取得する。ここで、測定データは、測定装置3のデュワ31の複数の磁気センサで計測した個々の波形データである。 The data acquisition unit 41 periodically acquires measurement data from the measuring device 3. Here, the measurement data is individual waveform data measured by a plurality of magnetic sensors of the Duwa 31 of the measuring device 3.

また、データ取得部41は、後述する情報処理装置50におけるダイポール群数値化処理で処理されたダイポール群の空間的な広がり(凝集度)などの定量評価指標と手術の有無、術後経過などの手術情報とを関係付けて取得する。 In addition, the data acquisition unit 41 includes quantitative evaluation indexes such as the spatial spread (cohesion) of the dipole group processed by the dipole group digitization process in the information processing device 50 described later, the presence or absence of surgery, the postoperative course, and the like. Obtain in relation to surgical information.

データ記憶部42は、測定装置3から取得した測定データを記憶する。また、データ記憶部42は、情報処理装置50におけるダイポール群数値化処理で処理されたダイポール群の空間的な広がり(凝集度)などの定量評価指標と、手術の有無、術後経過などの手術情報との関係を記したデータベース(てんかんDB)43を記憶する。 The data storage unit 42 stores the measurement data acquired from the measuring device 3. In addition, the data storage unit 42 includes quantitative evaluation indexes such as the spatial spread (aggregation degree) of the dipole group processed by the dipole group digitization process in the information processing device 50, and surgery such as the presence or absence of surgery and the postoperative course. A database (episode DB) 43 that describes the relationship with information is stored.

(情報処理装置のハードウェア構成)
図3は、情報処理装置50のハードウェア構成の一例を示す図である。図3を参照しながら、情報処理装置50のハードウェア構成について説明する。
(Hardware configuration of information processing device)
FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 50. The hardware configuration of the information processing apparatus 50 will be described with reference to FIG.

図3に示すように、情報処理装置50は、CPU(Central Processing Unit)101と、RAM(Random Access Memory)102と、ROM(Read Only Memory)103と、補助記憶装置104と、ネットワークI/F105と、入力装置106と、表示装置107と、を有し、これらがバス108で相互に接続されている。 As shown in FIG. 3, the information processing device 50 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a RAM (Random Access Memory) 102, a ROM (Read Only Memory) 103, an auxiliary storage device 104, and a network I / F 105. And an input device 106 and a display device 107, which are connected to each other by a bus 108.

CPU101は、情報処理装置50の全体の動作を制御し、各種の情報処理を行う演算装置である。CPU101は、ROM103または補助記憶装置104に記憶された情報表示プログラムを実行して、測定収集画面および解析画面の表示動作を制御する。 The CPU 101 is an arithmetic unit that controls the overall operation of the information processing device 50 and performs various types of information processing. The CPU 101 executes an information display program stored in the ROM 103 or the auxiliary storage device 104 to control the display operation of the measurement collection screen and the analysis screen.

RAM102は、CPU101のワークエリアとして用いられ、主要な制御パラメータおよび情報を記憶する揮発性の記憶装置である。ROM103は、基本入出力プログラム等を記憶する不揮発性の記憶装置である。例えば、上述の情報表示プログラムがROM103に記憶されているものとしてもよい。 The RAM 102 is a volatile storage device used as a work area of the CPU 101 and stores main control parameters and information. The ROM 103 is a non-volatile storage device that stores basic input / output programs and the like. For example, the above-mentioned information display program may be stored in the ROM 103.

補助記憶装置104は、HDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)等の記憶装置である。補助記憶装置104は、例えば、情報処理装置50の動作を制御する制御プログラム、ならびに、情報処理装置50の動作に必要な各種のデータおよびファイル等を記憶する。 The auxiliary storage device 104 is a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). The auxiliary storage device 104 stores, for example, a control program that controls the operation of the information processing device 50, various data and files necessary for the operation of the information processing device 50, and the like.

ネットワークI/F105は、サーバ40等のネットワーク上の機器と通信を行うための通信インターフェースである。ネットワークI/F105は、例えば、TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)に準拠したNIC(Network Interface Card)等によって実現される。 The network I / F 105 is a communication interface for communicating with devices on the network such as the server 40. The network I / F 105 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) compliant with TCP (Transmission Control Protocol) / IP (Internet Protocol).

入力装置106は、タッチパネルの入力機能、キーボード、マウスおよび操作ボタン等のユーザインターフェース等である。表示装置107は、各種の情報を表示するディスプレイ装置である。表示装置107は、例えば、タッチパネルの表示機能、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro−Luminescence)等によって実現される表示部である。表示装置107は、測定収集画面および解析画面を表示し、入力装置106を介した入出力操作に応じて画面が更新される。 The input device 106 is an input function of a touch panel, a user interface such as a keyboard, a mouse, and operation buttons. The display device 107 is a display device that displays various types of information. The display device 107 is, for example, a display unit realized by a touch panel display function, a liquid crystal display (LCD), an organic EL (Electro-Luminescence), or the like. The display device 107 displays the measurement collection screen and the analysis screen, and the screen is updated according to the input / output operation via the input device 106.

なお、図3に示す情報処理装置50のハードウェア構成は一例であり、これ以外の装置が備えられるものとしてもよい。また、図3に示す情報処理装置50は、例えば、PC(Personal Computer)を想定したハードウェア構成であるが、これに限定されるものではなく、タブレット等のモバイル端末であってもよい。この場合、ネットワークI/F105は、無線通信機能を有する通信インターフェースであればよい。 The hardware configuration of the information processing device 50 shown in FIG. 3 is an example, and other devices may be provided. Further, the information processing device 50 shown in FIG. 3 has, for example, a hardware configuration assuming a PC (Personal Computer), but is not limited to this, and may be a mobile terminal such as a tablet. In this case, the network I / F 105 may be a communication interface having a wireless communication function.

(情報処理装置の機能ブロック構成)
図4は、情報処理装置50の機能ブロック構成の一例を示す図である。図4を参照しながら、情報処理装置50の機能ブロック構成について説明する。
(Functional block configuration of information processing device)
FIG. 4 is a diagram showing an example of a functional block configuration of the information processing device 50. The functional block configuration of the information processing apparatus 50 will be described with reference to FIG.

図4に示すように、情報処理装置50は、探索手段501と、推定手段502と、生成手段503と、分析手段504と、算出手段505と、表示手段506と、を備える。 As shown in FIG. 4, the information processing apparatus 50 includes a search means 501, an estimation means 502, a generation means 503, an analysis means 504, a calculation means 505, and a display means 506.

探索手段501は、測定装置3のデュワ31の複数の磁気センサで計測した個々の波形データをサーバ40のデータ記憶部42から取得する。探索手段501は、複数の磁気センサで計測した個々の波形データからてんかんに特徴的な波形情報(IED:Interictal Epileptiform Discharge)を探索する。 The search means 501 acquires individual waveform data measured by a plurality of magnetic sensors of the duwa 31 of the measuring device 3 from the data storage unit 42 of the server 40. The search means 501 searches for waveform information (IED: Interictal Epileptiform Discharge) characteristic of epilepsy from individual waveform data measured by a plurality of magnetic sensors.

推定手段502は、探索した特徴的な波形情報の時点において磁場を生み出す電流源であるダイポール(信号源)を推定する(非特許文献1を参照)。 The estimation means 502 estimates a dipole (signal source), which is a current source that generates a magnetic field, at the time of the searched characteristic waveform information (see Non-Patent Document 1).

生成手段503は、推定手段502におけるダイポール推定結果を評価してダイポール群を生成する。この際の評価とは、ダイポールが脳の外に推定されているものや、計算したダイポールの信頼性(GOF:Goodness Of Fitと呼ばれる数値やCV:Confidence Volumeと呼ばれる数値)が低いもの、ダイポールの強度が大きすぎる/小さすぎるといったダイポール推定時にそもそも従来臨床診断において評価対象外であるようなダイポールの外れ値を除外するために行う(非特許文献8を参照)。 The generation means 503 evaluates the dipole estimation result in the estimation means 502 to generate a dipole group. The evaluation at this time is that the dipole is estimated outside the brain, the calculated dipole reliability (GOF: Goodness Of Fit value or CV: Confidence Volume value) is low, or the dipole's evaluation. This is performed to exclude dipole outliers that are not subject to evaluation in conventional clinical diagnosis when estimating a dipole such as too high / too low intensity (see Non-Patent Document 8).

分析手段504は、生成手段503で生成したダイポール群をクラスター分析する。 The analysis means 504 cluster-analyzes the dipole group generated by the generation means 503.

また、分析手段504は、クラスター分析を行った後に、外れ値を除外する後処理を適用することも可能である。例えば、k-means++(非特許文献6を参照)というアルゴリズムを利用した場合は、算出されたダイポール群の標準偏差を用いて信頼区間を計算し、一定の信頼区間に収まらないダイポールを外れ値とすることで、外れ値となるダイポールを除外することができる。外れ値とは、求められたダイポールの中で、群を形成しないもののことを指す。 Further, the analysis means 504 can also apply post-processing that excludes outliers after performing cluster analysis. For example, when an algorithm called k-means ++ (see Non-Patent Document 6) is used, the confidence interval is calculated using the calculated standard deviation of the dipole group, and the dipoles that do not fit within a certain confidence interval are set as outliers. By doing so, it is possible to exclude dipoles that are outliers. Outliers refer to those that do not form a group among the obtained dipoles.

また、分析手段504は、外れ値除去を含むようなアルゴリズムを使用してもよい。DBSCAN(非特許文献7を参照)などの外れ値を考慮できる手法を利用することで、群を形成するダイポールと外れ値となるダイポールをクラスタリングの中で切り分けることができる。 Analytical means 504 may also use algorithms that include outlier removal. By using a method that can consider outliers such as DBSCAN (see Non-Patent Document 7), the dipoles that form the group and the dipoles that are the outliers can be separated in the clustering.

算出手段505は、分析手段504によるクラスター分析に応じてダイポール群の定量評価指標を算出する。 The calculation means 505 calculates a quantitative evaluation index of the dipole group according to the cluster analysis by the analysis means 504.

ここで、算出手段505におけるダイポール群の定量評価指標の算出について詳述する。概略的には、算出手段505は、信号源であるダイポールのそれぞれの位置とダイポールのそれぞれの向きとに基づいて、ダイポール群をその凝集性や向きのばらつきを体積や角度の分散といった定量数値に表して定量化する。 Here, the calculation of the quantitative evaluation index of the dipole group in the calculation means 505 will be described in detail. Generally, the calculation means 505 converts a group of dipoles into quantitative values such as volume and angle dispersion based on the respective positions of the dipoles as signal sources and the respective orientations of the dipoles. Represent and quantify.

算出手段505は、ダイポールの空間的な広がりを定量評価するために、以下のパラメータを単独または複数算出する。
・複数ダイポールを内包する多面体の体積
・複数ダイポールを内包する楕円体の体積
・複数ダイポールの重心から各ダイポールまでの距離の平均
・複数ダイポールの重心から各ダイポールまでの距離の標準偏差
The calculation means 505 calculates one or more of the following parameters in order to quantitatively evaluate the spatial spread of the dipole.
・ Volume of polyhedron containing multiple dipoles ・ Volume of ellipsoid containing multiple dipoles ・ Average distance from the center of gravity of multiple dipoles to each dipole ・ Standard deviation of the distance from the center of gravity of multiple dipoles to each dipole

また、算出手段505は、ダイポールの異方性を定量評価するために、以下のパラメータを使用する。
・複数ダイポールの向きの標準偏差
Further, the calculation means 505 uses the following parameters in order to quantitatively evaluate the anisotropy of the dipole.
・ Standard deviation of orientation of multiple dipoles

表示手段506は、ダイポール群の定量評価指標を、当該指標が表す空間的な情報とともに表示装置107に表示する。 The display means 506 displays the quantitative evaluation index of the dipole group on the display device 107 together with the spatial information represented by the index.

次に、ダイポール群数値化処理の流れについて説明する。 Next, the flow of the dipole group digitization process will be described.

ここで、図5はダイポール群数値化処理の流れを示すフローチャートである。処理に先立ち、測定装置3は、脳磁計計測を実施し、デュワ31の複数の磁気センサで計測した個々の波形データをサーバ40に出力する。サーバ40は、測定装置3のデュワ31の複数の磁気センサで計測した個々の波形データをデータ記憶部42に記憶する。 Here, FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the dipole group digitization process. Prior to the process, the measuring device 3 performs magnetoencephalography measurement and outputs individual waveform data measured by the plurality of magnetic sensors of the Duwa 31 to the server 40. The server 40 stores individual waveform data measured by a plurality of magnetic sensors of the duwa 31 of the measuring device 3 in the data storage unit 42.

そして、図5に示すように、まず、探索手段501は、測定装置3のデュワ31の複数の磁気センサで計測した個々の波形データをサーバ40のデータ記憶部42から取得する(ステップS1)。 Then, as shown in FIG. 5, first, the search means 501 acquires individual waveform data measured by the plurality of magnetic sensors of the Duwa 31 of the measuring device 3 from the data storage unit 42 of the server 40 (step S1).

次に、探索手段501は、複数の磁気センサで計測した個々の波形データからIEDと呼ばれるてんかんに特徴的な波形情報を探索する(ステップS2)。 Next, the search means 501 searches for waveform information characteristic of epilepsy called IED from individual waveform data measured by a plurality of magnetic sensors (step S2).

次に、推定手段502は、探索した特徴的な波形情報の時点において磁場を生み出す電流源であるダイポールを推定し(ステップS3)、IEDを発生させている脳内の場所を計算する。 Next, the estimation means 502 estimates the dipole, which is a current source that generates a magnetic field, at the time of the searched characteristic waveform information (step S3), and calculates the location in the brain where the IED is generated.

次に、生成手段503は、推定手段502におけるダイポール推定結果を評価してダイポール群を生成する。具体的には、生成手段503は、ダイポールが脳の外に推定されるものや、計算したダイポールの信頼性(GOF:Goodness Of Fitと呼ばれる数値)が低いものを除外するなどのダイポールの取捨選択を行い(ステップS4)、ダイポールの数が規定数(例えばX)に達したかどうか、または、計測全区間に対して探索を終えたかどうかを判定し、達していない場合、または、計測全区間に対して探索を終えていない場合はステップS2に戻り、再度処理を行う(ステップS5でNo)。 Next, the generation means 503 evaluates the dipole estimation result in the estimation means 502 to generate a dipole group. Specifically, the generation means 503 selects dipoles such as those whose dipoles are estimated to be outside the brain and those whose calculated dipole reliability (GOF: Goodness Of Fit) is low. (Step S4), it is determined whether the number of dipoles has reached the specified number (for example, X), or whether the search has been completed for the entire measurement section, and if not reached, or the entire measurement section. If the search has not been completed, the process returns to step S2 and the process is performed again (No in step S5).

一方、ダイポールの数が規定の数に達した場合、または、計測全区間に対して探索を終えた場合(ステップS5でYes)、分析手段504は、生成手段503で生成したダイポール群をクラスター分析(クラスタリング)する(ステップS6)。このようなクラスター分析は、複数の病変部をもつタイプのてんかん病変部を分離するために行う。 On the other hand, when the number of dipoles reaches a specified number, or when the search for the entire measurement section is completed (Yes in step S5), the analysis means 504 clusters the dipole group generated by the generation means 503. (Clustering) (step S6). Such cluster analysis is performed to separate epileptic lesions of the type with multiple lesions.

そして、算出手段505は、分析手段504によるクラスター分析に応じて得られたダイポール群の空間的な広がり(凝集度)などの定量評価指標を算出する(ステップS7)。 Then, the calculation means 505 calculates a quantitative evaluation index such as the spatial spread (cohesion degree) of the dipole group obtained in response to the cluster analysis by the analysis means 504 (step S7).

なお、上記のステップS1〜S7の処理を情報処理装置50のCPU101にて実行することで、従来、各ステップを医師が個別に手動で行っていた処理を全自動で一度に行うことが可能になる。 By executing the processes of steps S1 to S7 in the CPU 101 of the information processing apparatus 50, it is possible to perform the processes that the doctors have manually performed individually at one time in a fully automatic manner. Become.

なお、ここまでの各処理は、機械学習等を用いても、医師が手動で入力しても、同様に処理することが可能である。 It should be noted that each process up to this point can be processed in the same manner by using machine learning or the like or by manually inputting by a doctor.

次いで、表示手段506は、ステップS7で算出した定量評価指標を、サーバ40のデータ記憶部42に記憶されたてんかんDB43の情報を参照して得た手術情報とともに表示装置107に表示する(ステップS8)。 Next, the display means 506 displays the quantitative evaluation index calculated in step S7 on the display device 107 together with the surgical information obtained by referring to the information of the epilepsy DB 43 stored in the data storage unit 42 of the server 40 (step S8). ).

これにより、医師に手術の判断材料を提供することで、医師の診断をサポートすることができる。また、過去のデータとの定量比較を行うことで、治療方針の参考となる類似症例を提供することができる。 As a result, it is possible to support the doctor's diagnosis by providing the doctor with a judgment material for surgery. In addition, by quantitatively comparing with past data, it is possible to provide similar cases that can be used as a reference for treatment policy.

ここで、図6および図7はダイポール群の定量評価指標の表示例を示す図である。図6は3次元的に表示した表示例を示し、図7は2次元的に表示した表示例を示すものである。表示手段506は、ダイポール群の定量数値が向きの標準偏差であれば、その向きを3次元、もしくは2次元上に表示する。図6および図7に示すように、ダイポール群の空間的な広がり(凝集度)を楕円体の体積として数値化し、その楕円体を3次元空間、もしくは2次元空間上に表示することが可能である。 Here, FIGS. 6 and 7 are diagrams showing a display example of the quantitative evaluation index of the dipole group. FIG. 6 shows a display example displayed three-dimensionally, and FIG. 7 shows a display example displayed two-dimensionally. If the quantitative value of the dipole group is the standard deviation of the orientation, the display means 506 displays the orientation in three dimensions or two dimensions. As shown in FIGS. 6 and 7, it is possible to quantify the spatial extent (aggregation degree) of the dipole group as the volume of the ellipsoid and display the ellipsoid in the three-dimensional space or the two-dimensional space. is there.

なお、これらの表示は、MRIなどの解剖学的な画像に重畳するものとする。ダイポール群の空間的な配置を解剖学的な画像の上に重畳することで、より直感的に、複数ダイポールとてんかん病変部との関係性を考察することが可能となる。 In addition, these displays shall be superimposed on an anatomical image such as MRI. By superimposing the spatial arrangement of the dipole group on the anatomical image, it becomes possible to more intuitively consider the relationship between the multiple dipoles and the epileptic lesion.

このように表示することにより、医師は、より直感的にダイポール群の局在性を認識することが可能になる。また、患者への説明の際にも、可視化機能を用いて説明したほうがより説得力が増すという効果がある。 By displaying in this way, the doctor can more intuitively recognize the localization of the dipole group. In addition, when explaining to the patient, it is more persuasive to explain using the visualization function.

なお、上記は脳磁計の例で説明したが、これに限られることなく、本発明は脳波計についても適用することが可能である。 Although the above has been described with the example of a magnetoencephalograph, the present invention is not limited to this, and the present invention can also be applied to an electroencephalograph.

このように本実施形態によれば、これまで医師が手動で算出していた複数ダイポールの空間的な広がりや感覚的に判断していた向きのばらつきをコンピュータにより数値化・表示することで、医師はより正確にてんかん病変部と複数ダイポールの関係を考察できるので、医師は手術可否判断基準の一つとなるてんかん病変部の局在性診断をより正確に行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, the doctor can quantify and display the spatial spread of the plurality of dipoles and the variation in the direction that has been sensuously judged by the doctor by the computer. Since it is possible to more accurately consider the relationship between the epileptic lesion and multiple dipoles, the doctor can more accurately diagnose the localization of the epileptic lesion, which is one of the criteria for determining the feasibility of surgery.

なお、算出手段505におけるダイポール群の定量評価指標の算出例は上述したものに限るものではない。以下において、他の算出例について説明する。 The calculation example of the quantitative evaluation index of the dipole group in the calculation means 505 is not limited to the above. Hereinafter, other calculation examples will be described.

図8〜図11は、算出手段505におけるダイポール群の定量評価指標のその他の算出手法を示す図である。図8〜図11においては、簡単のために2次元で計算するが、実際は3次元である。 8 to 11 are diagrams showing other calculation methods of the quantitative evaluation index of the dipole group in the calculation means 505. In FIGS. 8 to 11, the calculation is performed in two dimensions for the sake of simplicity, but it is actually three-dimensional.

図8および図9は、ダイポール群を内包する多角形の表示例を示す図である。図8および図9は、推定されたダイポールの座標に対して、内包する多角形を抽出したものである。図8および図9の左が脳画像全体に対してダイポール群の座標をプロットしたもので、図8および図9の右が拡大表示したものに多角形を表示したものである。この多角形の面積がダイポール群の空間的な広がりを表す一つの指標である。図8はダイポールの凝集度が高いケースを示し、図9はダイポールの凝集度が低いケースを示している。 8 and 9 are diagrams showing a display example of a polygon including a dipole group. 8 and 9 show the polygons included in the estimated coordinates of the dipole. The left side of FIGS. 8 and 9 is a plot of the coordinates of the dipole group with respect to the entire brain image, and the right side of FIGS. 8 and 9 is an enlarged display showing a polygon. The area of this polygon is one index showing the spatial extent of the dipole group. FIG. 8 shows a case where the degree of cohesion of the dipole is high, and FIG. 9 shows a case where the degree of cohesion of the dipole is low.

点群を内包する最小の多角形は凸包と呼ばれ、ギフト包装法(非特許文献1)や、QuickHull法(非特許文献2)などを用いることで求めることができる。凸包が定まれば、内部の画素の数とMRI画像の画素のサイズを求めることで凸包の面積が定まる。 The smallest polygon containing a point cloud is called a convex hull, and can be obtained by using a gift wrapping method (Non-Patent Document 1), a QuickHull method (Non-Patent Document 2), or the like. Once the convex hull is determined, the area of the convex hull is determined by obtaining the number of pixels inside and the size of the pixels of the MRI image.

図9は、図8よりもダイポール群の凝集性が低いため、手術の際に切除する範囲が大きくなる可能性がある。 In FIG. 9, since the cohesiveness of the dipole group is lower than that in FIG. 8, the range to be excised at the time of surgery may be large.

次に、図10および図11は、ダイポールの向きの定量数値化の表示例を示す図である。図10はダイポールの向きが揃っているケースを示し、図11はダイポールの向きがバラバラなケースを示している。図11と比較して図10に示すダイポールは向きのばらつきが高いため、複雑なてんかん病変部が想起される。向きのばらつきが小さい場合には単一の病変部を有するてんかんであることが想定できる。 Next, FIGS. 10 and 11 are diagrams showing a display example of quantifying and quantifying the orientation of the dipole. FIG. 10 shows a case where the dipole orientations are the same, and FIG. 11 shows a case where the dipole orientations are different. Since the dipole shown in FIG. 10 has a high variation in orientation as compared with FIG. 11, a complicated epileptic lesion is recalled. If the orientation variation is small, it can be assumed that the epilepsy has a single lesion.

なお、本実施形態においては、推定手段502は、単一のダイポール(信号源)を推定するようにしたが、これに限るものではない。推定手段502は、単一のダイポールを推定する手法以外にも、最小ノルム法(非特許文献4を参照)やLCMV Beamformer法(非特許文献5を参照)といった空間フィルタ法による電流源解析法にも適用することが可能である。 In the present embodiment, the estimation means 502 estimates a single dipole (signal source), but the present invention is not limited to this. In addition to the method of estimating a single dipole, the estimation means 502 can be used as a current source analysis method by a spatial filter method such as the minimum norm method (see Non-Patent Document 4) and the LCMV Beamformer method (see Non-Patent Document 5). Can also be applied.

空間フィルタ法は、予め脳内に数万程度のダイポールを配置し、各ダイポールのおける電流の経時変化を求めることができる手法である。例えば、脳内を15cm立方の立方体として、各軸1cmごとに電流源を設定すると15で3375個のダイポールが計算される。ここでは、立方体で設定したが、球状に配置することも可能である。また、実際の脳の形に即して信号源を配置する方法でもよい。 The spatial filter method is a method in which tens of thousands of dipoles are arranged in the brain in advance, and the change over time of the current in each dipole can be obtained. For example, the brain as 15cm cube of cubes, 3375 pieces of dipoles in which the 15 3 sets the current source for each axis 1cm is calculated. Here, it is set as a cube, but it can also be arranged in a spherical shape. Alternatively, a method of arranging the signal source according to the actual shape of the brain may be used.

ここで、図12は、空間フィルタ法を用いた際のダイポール群数値化処理の流れを示すフローチャートである。なお、図12に示すステップS1〜ステップS2、ステップS6〜ステップS8は図5と同様であるため、説明を省略する。 Here, FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the dipole group digitization process when the spatial filter method is used. Since steps S1 to S2 and steps S6 to S8 shown in FIG. 12 are the same as those in FIG. 5, the description thereof will be omitted.

推定手段502は、ステップS2で探索した特徴的な波形情報の時点において、空間フィルタ法によるダイポール(信号源)の推定を行う(ステップS11)。推定手段502は、最小ノルム法やsLORETA法といった空間フィルタを使用した信号源推定手法を用いることで、予め脳内に配置した各ダイポールの電流の強度を得ることができる。 The estimation means 502 estimates the dipole (signal source) by the spatial filter method at the time of the characteristic waveform information searched in step S2 (step S11). The estimation means 502 can obtain the current intensity of each dipole arranged in the brain in advance by using a signal source estimation method using a spatial filter such as the minimum norm method or the sLORETA method.

次いで、推定手段502は、ステップS11で得たダイポール(信号源)を登録する(ステップS12)。 Next, the estimation means 502 registers the dipole (signal source) obtained in step S11 (step S12).

次いで、推定手段502は、規定のIED数分を計算したかを判定する(ステップS13)。推定手段502は、予め規定されたIEDの数分(例えば20個)だけダイポールの登録が終わるか、もしくは、計測全区間に対して探索を終えた場合には(ステップS13のYes)、次のステップS14へ進む。一方、推定手段502は、予め規定されたIEDの数分(例えば20個)のダイポールの登録が終わっていないか、もしくは、計測全区間に対して探索を終えていない場合には(ステップS13のNo)、ステップS2へ戻る。 Next, the estimation means 502 determines whether or not the specified number of IEDs has been calculated (step S13). When the estimation means 502 completes the registration of dipoles for the number of predetermined IEDs (for example, 20) or the search for the entire measurement section (Yes in step S13), the following The process proceeds to step S14. On the other hand, when the estimation means 502 has not completed the registration of dipoles for a predetermined number of IEDs (for example, 20), or has not completed the search for the entire measurement section (step S13). No), the process returns to step S2.

次いで、推定手段502は、登録されたダイポール(信号源)の集計を行い(ステップS14)、次のステップS6へ進む。具体的には、推定手段502は、同じ位置のダイポールの電流強度を平均し、一定の電流強度以上の値をもつダイポールのみを抽出することで、IEDの発生に関与している可能性が高いダイポールを選別する。なお、ダイポールの集計方法としては、単純に平均化する以外にも、脳の場所によって異なる重みをつけた重み付け平均や、電流強度の中央値を用いる手法などでも同様に処理が可能である。 Next, the estimation means 502 aggregates the registered dipoles (signal sources) (step S14), and proceeds to the next step S6. Specifically, the estimation means 502 is likely to be involved in the generation of IED by averaging the current intensities of the dipoles at the same position and extracting only the dipoles having a value equal to or higher than a certain current intensity. Select dipoles. As a dipole aggregation method, in addition to the simple averaging, the same processing can be performed by a weighted averaging with different weights depending on the location of the brain, a method using the median current intensity, or the like.

ここで、図13は空間フィルタ法を用いて算出した複数ダイポールの例を示す図である。図13は、最小ノルム法を使用した例を示すものである。単一のダイポールを推定する例では、ある時刻においてダイポールを一つ算出できる。一方、空間フィルタ法を用いた場合には、ある時刻における双極子の数が、図13に示すように、予め脳内に設定したダイポールの数の分だけ算出できるようになる。 Here, FIG. 13 is a diagram showing an example of a plurality of dipoles calculated by using the spatial filter method. FIG. 13 shows an example using the minimum norm method. In the example of estimating a single dipole, one dipole can be calculated at a certain time. On the other hand, when the spatial filter method is used, the number of dipoles at a certain time can be calculated by the number of dipoles preset in the brain as shown in FIG.

(第2の実施の形態)
次に、第2の実施の形態について説明する。
(Second Embodiment)
Next, the second embodiment will be described.

第2の実施の形態は、信号源であるダイポールの位置のみを使用してダイポール群の定量評価指標を算出する点が、第1の実施の形態と異なる。以下、第2の実施の形態の説明では、第1の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態と異なる箇所について説明する。 The second embodiment is different from the first embodiment in that the quantitative evaluation index of the dipole group is calculated using only the position of the dipole which is the signal source. Hereinafter, in the description of the second embodiment, the description of the same part as that of the first embodiment will be omitted, and the parts different from the first embodiment will be described.

ここで、第2の実施の形態にかかる算出手段505におけるダイポール群の定量評価指標の算出について詳述する。概略的には、算出手段505は、信号源であるダイポールのそれぞれの位置に基づいて、ダイポール群を、その凝集性を体積や重心からの距離といった定量数値として表す。 Here, the calculation of the quantitative evaluation index of the dipole group in the calculation means 505 according to the second embodiment will be described in detail. Generally, the calculation means 505 expresses the cohesiveness of the dipole group as a quantitative numerical value such as a volume or a distance from the center of gravity based on each position of the dipole which is a signal source.

算出手段505は、ダイポールの空間的な広がりを定量評価するために、以下のパラメータを単独または複数算出する。
・複数ダイポールを内包する多面体の体積
・複数ダイポールを内包する楕円体の体積
・複数ダイポールの重心から各ダイポールまでの距離の平均
・複数ダイポールの重心から各ダイポールまでの距離の標準偏差
・複数ダイポールから算出した確率密度分布において、ある数値以上の密度を持つ範囲の体積
The calculation means 505 calculates one or more of the following parameters in order to quantitatively evaluate the spatial spread of the dipole.
・ Volume of polyhedron containing multiple dipoles ・ Volume of ellipsoid containing multiple dipoles ・ Average distance from the center of gravity of multiple dipoles to each dipole ・ Standard deviation of the distance from the center of gravity of multiple dipoles to each dipole ・ From multiple dipoles In the calculated probability density distribution, the volume in the range with a density above a certain value

例えば、算出手段505は、確率密度分布を、ダイポール群の座標から統計的な手法によって算出する。そして、算出手段505は、確率密度分布において、ある数値以上の密度を持つ範囲の体積を算出し、ダイポール群の定量評価指標とする。 For example, the calculation means 505 calculates the probability density distribution from the coordinates of the dipole group by a statistical method. Then, the calculation means 505 calculates the volume in the range having a density equal to or higher than a certain value in the probability density distribution, and uses it as a quantitative evaluation index of the dipole group.

ここで、図14は第2の実施の形態にかかるダイポール群の確率密度分布を用いた定量数値化法とその表示例(単一表示)を示す図、図15は第2の実施の形態にかかるダイポール群の確率密度分布を用いた定量数値化法とその表示例(濃淡表示)を示す図である。 Here, FIG. 14 is a diagram showing a quantitative quantification method using the probability density distribution of the dipole group according to the second embodiment and a display example (single display) thereof, and FIG. 15 is a diagram showing the second embodiment. It is a figure which shows the quantitative quantification method using the probability density distribution of such a dipole group, and the display example (shading display).

図14に示すように、表示手段506は、一定の値を超えた範囲に色を付けて脳画像にプロットする。図14(a)は、ダイポール群の座標をプロットしたものである。図14(b)は、ダイポール群の座標と確率密度分布から得られた範囲とを合わせてプロットしたものである。図14に示す表示の場合、確率密度が一定の値を超えた範囲の体積を、広がりを表す指標として数値化することが可能である。 As shown in FIG. 14, the display means 506 colors a range exceeding a certain value and plots it on a brain image. FIG. 14A is a plot of the coordinates of the dipole group. FIG. 14B is a plot of the coordinates of the dipole group and the range obtained from the probability density distribution. In the case of the display shown in FIG. 14, it is possible to quantify the volume in the range where the probability density exceeds a certain value as an index showing the spread.

また、図15に示すように、表示手段506は、一定の値を超えた範囲における表示の色の濃淡を、算出された確率密度分布によって変化させるようにしてもよい。図15(a)は、ダイポール群の座標をプロットしたものである。図15(b)は、ダイポール群の座標と確率密度分布から得られた範囲とを合わせてプロットしたものである。図15に示すように、定量数値化するのみならず、確率密度分布を色の濃淡で表示することでダイポール群の空間的な広がりを詳細に可視化することが可能となる。 Further, as shown in FIG. 15, the display means 506 may change the shade of the display color in a range exceeding a certain value according to the calculated probability density distribution. FIG. 15A is a plot of the coordinates of the dipole group. FIG. 15B is a plot of the coordinates of the dipole group and the range obtained from the probability density distribution. As shown in FIG. 15, it is possible not only to quantify but also to visualize the spatial spread of the dipole group in detail by displaying the probability density distribution in shades of color.

このように本実施形態によれば、これまで医師が手動で算出していた複数ダイポールの空間的な広がりや感覚的に判断していた向きのばらつきをコンピュータにより数値化・表示することで、医師はより正確にてんかん病変部と複数ダイポールの関係を考察できるので、医師は手術可否判断基準の一つとなるてんかん病変部の局在性診断をより正確に行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, the doctor can quantify and display the spatial spread of the plurality of dipoles and the variation in the direction that has been sensuously judged by the doctor by the computer. Since it is possible to more accurately consider the relationship between the epileptic lesion and multiple dipoles, the doctor can more accurately diagnose the localization of the epileptic lesion, which is one of the criteria for determining the feasibility of surgery.

(第3の実施の形態)
次に、第3の実施の形態について説明する。
(Third Embodiment)
Next, a third embodiment will be described.

第3の実施の形態は、第2の実施の形態において、信号源であるダイポールの位置および向きのパラメータを用いて群評価を行うようにしたものである。以下、第3の実施の形態の説明では、第1の実施の形態または第2の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態または第2の実施の形態と異なる箇所について説明する。 In the third embodiment, in the second embodiment, the group evaluation is performed using the parameters of the position and orientation of the dipole which is the signal source. Hereinafter, in the description of the third embodiment, the description of the same part as that of the first embodiment or the second embodiment is omitted, and the description is different from the first embodiment or the second embodiment. The part will be described.

基本的な装置構成は、上述の第2の実施形態と同じである。第2の実施の形態では、分析手段504、算出手段505、表示手段506において、ダイポールの位置情報のみを使用した実施形態であったが、第3の実施の形態では、ダイポールの位置情報に加えて向きの情報も使用する。 The basic device configuration is the same as that of the second embodiment described above. In the second embodiment, the analysis means 504, the calculation means 505, and the display means 506 use only the dipole position information, but in the third embodiment, in addition to the dipole position information. Also use orientation information.

分析手段504は、信号源であるダイポールの位置と向きのパラメータを使用してクラスター分析を実施する。例えば、分析手段504は、信号源であるダイポールの位置の3次元座標に加えて、各軸の傾き3次元を加えた6次元のパラメータを使用する。なお、分析手段504は、球面座標を用いる場合には5次元のパラメータを使用する。クラスター分析の方法は第1の実施の形態と同様であるが、外れ値の除外方法として、あるクラスターの向きの主方向から一定の数値以上のずれをもつダイポールを除外するといった外れ値の除外方法も適用できる。 Analytical means 504 performs cluster analysis using parameters of the position and orientation of the dipole that is the signal source. For example, the analysis means 504 uses a six-dimensional parameter in which the three-dimensional inclination of each axis is added to the three-dimensional coordinates of the position of the dipole that is the signal source. The analysis means 504 uses five-dimensional parameters when spherical coordinates are used. The method of cluster analysis is the same as that of the first embodiment, but as an outlier exclusion method, an outlier exclusion method such as excluding a dipole having a deviation of a certain numerical value or more from the main direction of the orientation of a cluster is excluded. Can also be applied.

算出手段505は、空間的な広がりを定量化することに加えてダイポールの向きのばらつきも定量評価する。具体的には、算出手段505は、以下のパラメータを単独または複数算出する。
・複数ダイポールの向きの標準偏差
・複数ダイポールの平均ベクトル長
・複数ダイポールのペアワイズコサイン距離の平均
The calculation means 505 quantitatively evaluates the variation in the orientation of the dipole in addition to quantifying the spatial spread. Specifically, the calculation means 505 calculates the following parameters individually or in plurality.
・ Standard deviation of orientation of multiple dipoles ・ Average vector length of multiple dipoles ・ Average pairwise cosine distance of multiple dipoles

複数ダイポールの平均ベクトル長は、各ダイポールの向きを表す単位ベクトルを平均することで得られる。複数ダイポールの向きが揃っている場合には、平均ベクトル長は1に近づき、反対に向きが揃っていない場合には0に近づく。 The average vector length of multiple dipoles is obtained by averaging the unit vectors representing the orientation of each dipole. When the directions of the multiple dipoles are aligned, the average vector length approaches 1, and conversely, when the directions are not aligned, it approaches 0.

複数ダイポールのペアワイズコサイン距離の平均は、ダイポール群の中から2つのダイポールを選択し、それらのコサイン距離を算出する。このような処理は、全てのペア間で計算され、平均値を得ることになる。複数ダイポールの向きが揃っている場合には、この値は0に近づき、向きがばらついている場合には1に近づく。 For the average of the pairwise cosine distances of multiple dipoles, two dipoles are selected from the dipole group and their cosine distances are calculated. Such processing is calculated between all pairs and an average value is obtained. This value approaches 0 when the directions of the multiple dipoles are the same, and approaches 1 when the directions vary.

表示手段506は、ダイポール群の定量評価指標を、当該指標が表す空間的な情報とともに表示装置107に表示する。 The display means 506 displays the quantitative evaluation index of the dipole group on the display device 107 together with the spatial information represented by the index.

このように本実施形態によれば、これまで医師が手動で算出していた複数ダイポールの空間的な広がりや感覚的に判断していた向きのばらつきをコンピュータにより数値化・表示することで、医師はより正確にてんかん病変部と複数ダイポールの関係を考察できるので、医師は手術可否判断基準の一つとなるてんかん病変部の局在性診断をより正確に行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, the doctor can quantify and display the spatial spread of the plurality of dipoles and the variation in the direction that has been sensuously judged by the doctor by the computer. Since it is possible to more accurately consider the relationship between the epileptic lesion and multiple dipoles, the doctor can more accurately diagnose the localization of the epileptic lesion, which is one of the criteria for determining the feasibility of surgery.

また、上述の各実施形態において、生体信号計測システム1の各機能部の少なくともいずれかがプログラムの実行によって実現される場合、そのプログラムは、ROM等に予め組み込まれて提供される。また、上述の各実施形態に係る生体信号計測システム1で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R(Compact Disc Recordable)、DVD(Digital Versatile Disc)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。 Further, in each of the above-described embodiments, when at least one of the functional units of the biological signal measurement system 1 is realized by executing a program, the program is provided by being incorporated in a ROM or the like in advance. Further, the program executed by the biometric signal measurement system 1 according to each of the above-described embodiments is a file in an installable format or an executable format, and is a CD-ROM, a flexible disc (FD), or a CD-R (Compact Disc Recordable). ), DVD (Digital Versatile Disc), or the like, which may be recorded and provided on a computer-readable recording medium.

また、上述の各実施形態の生体信号計測システム1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。 Further, the program executed by the biological signal measurement system 1 of each of the above-described embodiments may be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by downloading via the network. ..

また、上述の各実施形態の生体信号計測システム1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、上述の各実施形態の生体信号計測システム1で実行されるプログラムは、上述した各機能部のうち少なくともいずれかを含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPUがROM等からプログラムを読み出して実行することにより、上述の各機能部が主記憶装置上にロードされて生成されるようになっている。 Further, the program executed by the biological signal measurement system 1 of each of the above-described embodiments may be configured to be provided or distributed via a network such as the Internet. Further, the program executed by the biometric signal measurement system 1 of each of the above-described embodiments has a module configuration including at least one of the above-mentioned functional units, and the actual hardware is such that the CPU starts from a ROM or the like. By reading and executing the program, each of the above-mentioned functional units is loaded on the main memory and generated.

1 表示システム
43 データベース
107 表示部
501 探索手段
502 推定手段
503 生成手段
504 分析手段
505 算出手段
506 表示手段
1 Display system 43 Database 107 Display unit 501 Search means 502 Estimate means 503 Generation means 504 Analysis means 505 Calculation means 506 Display means

特許第3111933号公報Japanese Patent No. 3111933

M. Scherg, “Fundamentals of dipole source potential analysis,” in Auditory Evoked Magnetic Fields and Potentials, M. Hoke, F. Grandori, and G. L. Romani, Eds. Basel, Switzerland: Karger, 1989, vol. 6M. Scherg, “Fundamentals of dipole source potential analysis,” in Auditory Evoked Magnetic Fields and Potentials, M. Hoke, F. Grandori, and G. L. Romani, Eds. Basel, Switzerland: Karger, 1989, vol. 6 R. Jarvis, “On the identification of the convex hull of a finite set of points in the plane,” Information Processing Letters, vol. 2, no. 1, pp. 18-21, 1973.R. Jarvis, “On the identification of the convex hull of a finite set of points in the plane,” Information Processing Letters, vol. 2, no. 1, pp. 18-21, 1973. C. B. Barber, D. P. Dobkin, and H. Huhdanpaa, “The quickhull algorithm for convex hulls,” ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS), vol. 22, no. 4, pp. 469-483, 1996.C. B. Barber, D. P. Dobkin, and H. Huhdanpaa, “The quickhull algorithm for convex hulls,” ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS), vol. 22, no. 4, pp. 469-483, 1996. K. Sekihara, M. Sahani, and S. S. Nagarajan, “Localization bias and spatial resolution of adaptive and non-adaptive spatial filters for MEG source reconstruction,” NeuroImage, vol. 25, no. 4, pp. 1056-1067, 2005.K. Sekihara, M. Sahani, and S. S. Nagarajan, “Localization bias and spatial resolution of adaptive and non-adaptive spatial filters for MEG source reconstruction,” NeuroImage, vol. 25, no. 4, pp. 1056-1067, 2005. B. V. Veen, W. V. Drongelen, M. Yuchtman, and A. Suzuki, “Localization of brain electrical activity via linearly constrained minimum variance spatial filtering,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 44, no. 9, pp. 867-880, 1997.BV Veen, WV Drongelen, M. Yuchtman, and A. Suzuki, “Localization of brain electrical activity via linearly constrained minimum variance spatial filtering,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 44, no. 9, pp. 867-880, 1997. D. Arthur and S. Vassilvitskii, "K-Means++: The advantages of careful seeding," Proc. Symp. Discrete Algorithms, pp. 1027-1035, 2007.D. Arthur and S. Vassilvitskii, "K-Means ++: The advantages of careful seeding," Proc. Symp. Discrete Algorithms, pp. 1027-1035, 2007. M. Ester, H. Kriegel, J. Sander and X. Xu, "A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise," Proc. 2nd Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'96), pp. 226-231, 1996.M. Ester, H. Kriegel, J. Sander and X. Xu, "A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise," Proc. 2nd Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'96) , pp. 226-231, 1996. A. Ochi, C. Y., and H. Otsubo, “Clinical MEG Analyses for Children with Intractable Epilepsy,” Magnetoencephalography, 2011.A. Ochi, C. Y., and H. Otsubo, “Clinical MEG Analyses for Children with Intractable Epilepsy,” Magnetoencephalography, 2011.

Claims (10)

信号源であるダイポールのそれぞれの位置に基づいて、ダイポール群を定量化するステップを含む、
ことを特徴とするダイポール群数値化方法。
Including the step of quantifying a group of dipoles based on the respective positions of the dipoles that are the signal source.
A dipole group quantification method characterized by this.
前記定量化するステップは、更に前記ダイポールの向きに基づいて、前記ダイポール群を定量化する、
ことを特徴とする請求項1に記載のダイポール群数値化方法。
The quantifying step further quantifies the dipole group based on the orientation of the dipole.
The dipole group quantification method according to claim 1, wherein the dipole group is quantified.
前記ダイポール群をクラスター分析する分析ステップと、
前記クラスター分析に応じて前記ダイポール群の定量評価指標を算出する算出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項1または2に記載のダイポール群数値化方法。
An analysis step for cluster analysis of the dipole group and
A calculation step for calculating a quantitative evaluation index of the dipole group according to the cluster analysis, and
The dipole group quantification method according to claim 1 or 2, wherein the method comprises.
外れ値を除外するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1ないし3の何れか一項に記載のダイポール群数値化方法。
Including steps to exclude outliers,
The dipole group quantification method according to any one of claims 1 to 3, wherein the dipole group is quantified.
前記ダイポール群の密度分布に基づいてダイポール群を定量化するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1ないし4の何れか一項に記載のダイポール群数値化方法。
Including the step of quantifying the dipole group based on the density distribution of the dipole group.
The dipole group quantification method according to any one of claims 1 to 4, wherein the dipole group is quantified.
請求項1ないし5の何れか一項に記載のダイポール群数値化方法を実現するダイポール群表示システムであって、
複数のセンサと、
前記複数のセンサで計測した個々の波形データから特徴的な波形情報を探索する探索手段と、
探索した特徴的な波形情報の時点において信号源であるダイポールを推定する推定手段と、
ダイポール推定結果を評価してダイポール群を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とするダイポール群表示システム。
A dipole group display system that realizes the dipole group quantification method according to any one of claims 1 to 5.
With multiple sensors
A search means for searching for characteristic waveform information from individual waveform data measured by the plurality of sensors, and
An estimation means for estimating the dipole that is the signal source at the time of the searched characteristic waveform information,
A generation means that evaluates the dipole estimation result and generates a dipole group,
A dipole group display system characterized by being equipped with.
表示部と、
前記ダイポール群の定量評価指標を、当該定量評価指標が表す空間的な情報とともに前記表示部に表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする請求項6に記載のダイポール群表示システム。
Display and
A display means for displaying the quantitative evaluation index of the dipole group on the display unit together with the spatial information represented by the quantitative evaluation index.
The dipole group display system according to claim 6, wherein the dipole group display system is provided.
前記推定手段は、空間フィルタ法によってダイポールを推定する、
ことを特徴とする請求項6または7に記載のダイポール群表示システム。
The estimation means estimates the dipole by the spatial filter method.
The dipole group display system according to claim 6 or 7.
前記生成手段は、前記推定手段で推定したダイポールの取捨選択を行う、
ことを特徴とする請求項6ないし8のいずれか一項に記載のダイポール群表示システム。
The generation means selects the dipole estimated by the estimation means.
The dipole group display system according to any one of claims 6 to 8, wherein the dipole group display system is characterized.
あらかじめ記録されたダイポール群の定量評価指標と手術情報とを関連させたデータベースを更に備え、
前記表示手段は、前記データベースを参照して、算出された前記ダイポール群の定量評価指標手術情報にかかる手術情報を前記表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項7に記載のダイポール群表示システム。
It also has a database that associates pre-recorded quantitative evaluation indexes of dipole groups with surgical information.
The display means refers to the database and displays the surgical information related to the calculated quantitative evaluation index surgical information of the dipole group on the display unit.
The dipole group display system according to claim 7.
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