JP2023136285A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】別途測定したリファレンスデータを使用しない場合でも測定データの不要成分の識別性能の低下を抑制することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】測定装置による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得する第１取得部と、第１取得部により取得された測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する分離部と、複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する第１識別部と、第１識別部により識別された不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別する第２識別部と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

脳活動の測定を行う脳波計（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏ－ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）および脳磁計（ＭＥＧ：Ｍａｇｎｅｔｏ－ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）では、取得した測定データに生体信号の他に様々なノイズ、または生物由来の生物学的アーチファクトが混在している。瞬きおよび心臓の動き等に由来する生物学的アーチファクトは、測定対象となる生体信号よりも信号強度が高い場合があり、脳波計および脳磁計の信号解析では、このような生物学的アーチファクトを除去する必要がある。このような生物学的アーチファクトを除去する方法として、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）により、測定データを独立した信号成分に分離し、その中から生物学的アーチファクトを識別して、測定データから除去する手法が有効であることが既に知られている。

しかし、今までの独立成分分析を用いて生物学的アーチファクト（特に心拍によるアーチファクト）を除去する方法として、分離された独立成分の中から手動でアーチファクトと思われる成分を識別する方法では、すべての心拍成分と思われるアーチファクト成分を選別できる可能性はあるが、識別者の能力および経験に依存するため、選別の結果は異なることがあり、精度が一定にならず、かつ作業の多大な手間が発生する。また、分離された独立成分の中から自動で所定のアルゴリズムによりアーチファクトと思われる成分を識別する方法では、精度よくすべての心拍成分と思われる成分を識別するにはリファレンスデータとして別途測定した心電図（ＥＣＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）または心磁図（ＭＣＧ：Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）のデータを使用する必要がある。このリファレンスデータを使用しない場合には、心拍の主要な成分は自動識別できるおのの、除去性能が低下して、心拍成分が複数の独立成分に分かれて存在する場合または他の信号と混ざっている場合等においては精度よく識別できないという問題がある。

上述のような独立成分分析を用いて信号の不要成分を検出する技術として、検出された生体信号に基づく複数の信号波形から所望の成分を主成分分析または独立成分分析を行って抽出する成分抽出手段と、成分抽出手段による複数の抽出結果をその周期性の高いものから順にソートして表示するソート手段と、成分抽出手段による複数の抽出結果から一の抽出結果をノイズの成分とする選択を受け付けるノイズ成分選択手段と、を備えた構成が開示されている（例えば特許文献１）。

また、測定データから不要な信号成分を除去する技術として、生体信号データについて不必要信号の除去処理をするために、別途参照信号取得部から取得した参照信号と生体信号との相関を求め、生体信号データからノイズ信号を除去する技術が開示されている（例えば特許文献２）。

しかしながら、従来の技術では、別途測定されるリファレンスデータを使用しない場合において、不要成分の識別性能が低下するという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、別途測定したリファレンスデータを使用しない場合でも測定データの不要成分の識別性能の低下を抑制することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、測定装置による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された前記測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する分離部と、前記複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する第１識別部と、前記第１識別部により識別された前記不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、前記複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別する第２識別部と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、別途測定されるリファレンスデータを使用しない場合でも測定データの不要成分の識別性能の低下を抑制することができる。

図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの概略構成図である。 図２は、第１の実施形態に係る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。 図３は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図４は、独立成分分析により分離された信号成分の波形の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムにおけるアーチファクト識別除去処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、不要成成分の除去前および除去後の信号成分の波形の一例を示す図である。 図７は、第２の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図８は、第２の実施形態に係る生体信号計測システムにおけるアーチファクト識別除去処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照しながら、本発明に係る情報処理装置、情報処理方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施の形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。

［第１の実施形態］
（生体信号計測システムの概略）
図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの概略構成図である。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。

生体信号計測システム１は、被検者の複数種類の生体信号（例えば、脳磁（ＭＥＧ：Ｍａｇｎｅｔｏ－ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）データ、および脳波（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏ－ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）データ等）を計測して取得し、測定した測定データから生物学的アーチファクト（以下、単に、アーチファクトと称する場合がある）による不要成分を除去する情報処理システムである。なお、測定対象となる生体信号は、脳磁データおよび脳波データに限定されるものではない。

従来では、独立成分分析等の手法により、生物学的アーチファクト成分、特に心拍によるアーチファクト成分を精度良く除去しようとする場合、リファレンスとして別途測定したデータ（例えば心電図または心磁図のデータ）を使用する必要があり、リファレンスデータを使用しない場合には、除去性能が低下して測定データからアーチファクト成分を除去しきれなかった。本実施形態では、別途測定されるリファレンスデータを用いずに、明瞭なアーチファクト成分を含む信号成分として識別されたものをリファレンスデータとして、最終的にアーチファクト成分を含む信号成分の識別処理を行い、当該アーチファクト成分を除去する動作について説明する。

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種類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についての測定データを蓄積するサーバ４０と、サーバ４０に記録された１種類以上の測定データを解析する情報処理装置５０（脳活動判定装置）と、を含む。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。また、図１では、情報処理装置５０は、１の情報処理装置として図示されているが、これに限定されるものではなく、複数の情報処理装置で構成された情報処理システムであってもよい。

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、電極からの脳波データと、磁気センサからの脳磁データとを測定により収集し、収集した脳波データおよび脳磁データ等を含む測定データをサーバ４０へ出力する。この場合、測定データは、各磁気センサおよび各電極からの時系列データとなっている。脳波データとは、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。脳磁データとは、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。これらの脳波データおよび脳磁データは、「生体信号」の一例である。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。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。

情報処理装置５０は、複数の磁気センサからの脳磁データと、複数の電極からの脳波データとを含む測定データを解析する装置である。

（情報処理装置のハードウェア構成）
図２は、第１の実施形態に係る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。図２を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置５０のハードウェア構成について説明する。

図２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。

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に記憶されたプログラムを実行して、後述するアーチファクト識別除去処理を制御する。

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、上述のプログラムがＲＯＭ１０３に記憶されているものとしてもよい。

補助記憶装置１０４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置である。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。

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。

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。

なお、図２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２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。

（情報処理装置の機能ブロックの構成および動作）
図３は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図４は、独立成分分析により分離された信号成分の波形の一例を示す図である。図３および図４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置５０の機能ブロックの構成および動作について説明する。

図３に示すように、情報処理装置５０は、通信部２０１と、測定データ取得部２０２（第１取得部）と、信号分離部２０３（分離部）と、第１識別部２０４と、第２識別部２０５と、不要成分除去部２０６（除去部）と、信号解析部２０７（解析部）と、表示制御部２０８と、操作入力部２０９と、記憶部２１０と、を有する。

通信部２０１は、測定装置３またはサーバ４０等とデータ通信を行う機能部である。例えば、通信部２０１は、サーバ４０から、測定装置３による生体信号に対する測定で得られた測定データを受信して、記憶部２１０に記憶させる。なお、通信部２０１は、測定装置３から直接、測定データを受信するものとしてもよい。通信部２０１は、図２に示すネットワークＩ／Ｆ１０５によって実現される。

測定データ取得部２０２は、記憶部２１０に蓄積された生体信号についての測定データを取得する機能部である。なお、測定データ取得部２０２は、通信部２０１を介して測定装置３またはサーバ４０から直接、測定データを取得するものとしてもよい。

信号分離部２０３は、測定データ取得部２０２により取得された測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する機能部である。複数の信号成分に分離する多変量解析としては、例えば、独立成分分析、主成分分析（ＰＣＡ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）等が適用できる。また、独立成分分析のアルゴリズムの一例として、ｐｉｃａｒｄ等が適用できる。

第１識別部２０４は、信号分離部２０３により分離された各信号成分から、明瞭なアーチファクト成分を含む信号成分の識別を行う機能部である。ここで、アーチファクト成分とは、測定対象となる生体信号（例えば脳磁データおよび脳波データ）以外の不要成分をいう。具体的には、第１識別部２０４は、例えば尖度を指標とし、各信号成分を所定時間（例えば１秒）ごとのエポックに分割し、エポックごとの尖度を算出する。この場合、所定時間は、対象とするアーチファクト成分の種類に応じて決定すればよい。ここで、尖度は、フィッシャーの定義を使用するものとし、４次の中心モーメントを分散の２乗で割ったものから３を引いた値とする。そして、第１識別部２０４は、信号成分の全エポックのうち、所定の割合（例えば３０％）以上のエポックについて尖度の絶対値が所定の閾値（例えば２）を超える場合、当該信号成分がアーチファクト成分を含むと識別する。なお、明確なアーチファクト成分を識別するための指標としては尖度に限定されるものではなく、例えばシャノンエントロピまたは歪度等を用いることもできる。また、明確なアーチファクト成分を識別する方法として、手動でユーザにアーチファクト成分を含む信号成分を選択するという方法も考えられる。まあ、第１識別部２０４により識別されたアーチファクト成分を含む信号成分が複数存在する場合、上記の条件のうちより好条件（例えば尖度の条件を満たすエポック数が最も多い信号成分等）の信号成分を選択してもよく、複数の信号成分からランダムに選択するものとしてもよい。

第２識別部２０５は、第１識別部２０４によりアーチファクト成分を含むものとして識別された信号成分を疑似的なリファレンスデータとして、当該疑似的リファレンスデータを用いた識別アルゴリズムを用いて、信号分離部２０３により分離された各信号成分に対して再度、アーチファクト成分を含む信号成分の識別を行う機能部である。ここで、識別アルゴリズムとして、例えばＣＴＰＳ（Ｃｒｏｓｓ Ｔｒｉａｌ Ｐｈａｓｅ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）を用いる。ＣＴＰＳは、リファレンスデータから得た波形のピーク（心電図においてはＲピーク）前後１秒のトライアルに分割し、そのトライアル間の各時点で「ｃｒｏｓｓ－ｔｒｉａｌ ｐｈａｓｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ」を計算し、その分布が一様分布からどれだけ逸脱しているかを計算する手法である。なお、識別アルゴリズムとして、リファレンスデータと信号成分との相関を求めることで識別するアルゴリズム等を使用してもよい。

ここで、第１識別部２０４および第２識別部２０５により識別処理を、図４を参照しながら説明する。図４に示す波形は、信号分離部２０３により測定データから分離された各信号成分の波形の一例である。第１識別部２０４による尖度を指標とした各信号成分に対する識別処理が行われると、図４に示す「ＩＣＡ０１６」の信号成分にアーチファクト成分が含まれると識別される。一方、例えば「ＩＣＡ０１８」の信号成分にはアーチファクト成分である心拍成分が含まれるように見えるものの尖度の絶対値が小さいため、第１識別部２０４による識別処理では、当該「ＩＣＡ０１８」の信号成分はアーチファクト成分を含むものとしては識別されない。そして、第２識別部２０５は、第１識別部２０４により識別された「ＩＣＡ０１６」の信号成分を疑似的なリファレンスデータとして、ＣＴＰＳによるアーチファクト成分を含む信号成分の識別処理を行うことにより、「ＩＣＡ０１８」がアーチファクト成分を含むものとして識別される。

不要成分除去部２０６は、測定データから、第２識別部２０５により識別されたアーチファクト成分を除去する機能部である。

信号解析部２０７は、不要成分除去部２０６により不要成分であるアーチファクト成分が除去された測定データに対して、ダイポール推定等の解析処理を行う機能部である。

表示制御部２０８は、表示装置１０７の表示動作を制御する機能部である。例えば、表示制御部２０８は、アーチファクト成分が除去されたかどうかを確認するために除去前後の測定データを表示装置１０７に表示させたり、信号解析部２０７により解析結果を表示装置１０７に表示させたりする。

操作入力部２０９は、操作入力を受け付ける機能部である。操作入力部２０９は、図２に示す入力装置１０６によって実現される。

記憶部２１０は、通信部２０１により受信された測定データ等を記憶する機能部である。記憶部２１０は、図２に示すＲＡＭ１０２または補助記憶装置１０４によって実現される。

上述の測定データ取得部２０２、信号分離部２０３、第１識別部２０４、第２識別部２０５、不要成分除去部２０６、信号解析部２０７および表示制御部２０８は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０３等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２に展開して実行することにより実現される。なお、測定データ取得部２０２、信号分離部２０３、第１識別部２０４、第２識別部２０５、不要成分除去部２０６、信号解析部２０７および表示制御部２０８の一部または全部は、ソフトウェアであるプログラムではなく、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のハードウェア回路によって実現されてもよい。

なお、図３に示した各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図３で独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図３の１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。

（アーチファクト識別除去処理の流れ）
図５は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムにおけるアーチファクト識別除去処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６は、不要成成分の除去前および除去後の信号成分の波形の一例を示す図である。図５および図６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の情報処理装置５０におけるアーチファクト識別除去処理の流れについて説明する。

＜ステップＳ１１＞
情報処理装置５０の測定データ取得部２０２は、記憶部２１０に蓄積された生体信号についての測定データを取得する。なお、測定データ取得部２０２は、通信部２０１を介して測定装置３またはサーバ４０から直接、測定データを取得するものとしてもよい。そして、ステップＳ１２へ移行する。

＜ステップＳ１２＞
情報処理装置５０の信号分離部２０３は、測定データ取得部２０２により取得された測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する。そして、ステップＳ１３へ移行する。

＜ステップＳ１３＞
情報処理装置５０の第１識別部２０４は、信号分離部２０３により分離された各信号成分から、明瞭なアーチファクト成分を含む信号成分の識別を行う。具体的には、第１識別部２０４は、例えば尖度を指標とし、各信号成分を所定時間（例えば１秒）ごとのエポックに分割し、エポックごとの尖度を算出する。そして、第１識別部２０４は、信号成分の全エポックのうち、所定の割合（例えば３０％）以上のエポックについて尖度の絶対値が所定の閾値（例えば２）を超える場合、当該信号成分がアーチファクト成分を含むと識別する。そして、ステップＳ１４へ移行する。

＜ステップＳ１４＞
第１識別部２０４によりアーチファクト成分を含む信号成分が識別された場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１５へ移行し、当該信号成分が識別されなかった場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、何も処理を行わず、アーチファクト識別除去処理を終了する。

＜ステップＳ１５＞
情報処理装置５０の第２識別部２０５は、第１識別部２０４によりアーチファクト成分を含むものとして識別された信号成分を疑似的なリファレンスデータとし、当該疑似的なリファレンスデータを用いた識別アルゴリズムを用いて、信号分離部２０３により分離された各信号成分に対して再度、アーチファクト成分を含む信号成分の識別を行う。そして、ステップＳ１６へ移行する。

＜ステップＳ１６＞
情報処理装置５０の不要成分除去部２０６は、測定データから、第２識別部２０５により識別されたアーチファクト成分を除去する。そして、アーチファクト識別除去処理を終了する。

この後、信号解析部２０７は、不要成分除去部２０６により不要成分であるアーチファクト成分が除去された測定データを用いて、ダイポール推定等の解析処理を行う。そして、表示制御部２０８は、図６に示すような、アーチファクト成分が除去されたかどうかを確認するために除去前後の測定データを示す信号波形表示画面１０００を表示装置１０７に表示させたり、信号解析部２０７により解析結果を表示装置１０７に表示させたりする。図６に示す信号波形表示画面１０００は、アーチファクト成分の除去前の各信号成分の波形を表示する除去前波形表示領域１００１と、アーチファクト成分の除去後の各信号成分の波形を表示する除去後波形表示領域１００２と、含む。

以上のように、本実施形態に係る生体信号計測システム１の情報処理装置５０では、測定データ取得部２０２は、測定装置３による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得し、信号分離部２０３は、測定データ取得部２０２により取得された測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離し、第１識別部２０４は、複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別し、第２識別部２０５は、第１識別部２０４により識別された不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別するものとしている。これによって、別途測定したリファレンスデータを使用しない場合でも測定データの不要成分の識別性能の低下を抑制することができる。

また、本実施形態に係る生体信号計測システム１の情報処理装置５０では、不要成分除去部２０６は、測定データから、第２識別部２０５により識別された不要成分を除去するものとしている。これによって、別途測定されるリファレンスデータを使用しない場合でも、測定データの不要成分の除去性能を、リファレンスデータを使用した場合の除去性能と同等とすることができる。

また、本実施形態に係る生体信号計測システム１の情報処理装置５０では、表示制御部２０８は、不要成分除去部２０６により不要成分が除去される前の測定データの波形、および除去された後の測定データの波形を表示装置１０７に表示させるものとしている。これによって、アーチファクト成分が効果的に除去されているか否かを確認することができる。

［第２の実施形態］
第２の実施形態に係る生体信号計測システムについて、第１の実施形態に係る生体信号計測システム１と相違する点を中心に説明する。第１の実施形態では、別途測定されるリファレンスデータを用いずに、明瞭なアーチファクト成分を含む信号成分として識別されたものをリファレンスデータとして、最終的に識別処理を行う動作について説明した。本実施形態では、別途測定したリファレンスデータが存在する場合、当該リファレンスデータを用いて識別処理を行う動作について説明する。なお、本実施形態に係る生体信号計測システムの全体構成、および情報処理装置のハードウェア構成は、第１の実施形態で説明した構成と同様である。

（情報処理装置の機能ブロックの構成および動作）
図７は、第２の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図７を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置５０ａの機能ブロックの構成および動作について説明する。

図７に示すように、情報処理装置５０ａは、通信部２０１と、測定データ取得部２０２（第１取得部）と、信号分離部２０３（分離部）と、第１識別部２０４と、第２識別部２０５と、不要成分除去部２０６（除去部）と、信号解析部２０７（解析部）と、表示制御部２０８と、操作入力部２０９と、記憶部２１０と、リファレンスデータ取得部２１１（第２取得部）と、を有する。

リファレンスデータ取得部２１１は、測定装置３（例えば脳磁計または脳波計等）とは別の装置で測定された、例えば心電図または心磁図のデータ等を、リファレンスデータとして取得する機能部である。例えば、リファレンスデータ取得部２１１は、通信部２０１を介して、外部の（つまり、測定装置３とは別の）測定装置で測定された心電図または心磁図のデータ等を取得する。なお、記憶部２１０に別途測定された心電図または心磁図のデータ等が記憶されている場合、リファレンスデータ取得部２１１は、記憶部２１０から当該データをリファレンスデータとして取得してもよい。

信号分離部２０３は、リファレンスデータ取得部２１１により取得されるべきリファレンスデータが存在しない場合、測定データ取得部２０２により取得された測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する。

第２識別部２０５は、リファレンスデータ取得部２１１により取得されるべきリファレンスデータが存在しない場合、第１識別部２０４によりアーチファクト成分を含むものとして識別された信号成分を疑似的なリファレンスデータとし、当該疑似的なリファレンスデータを用いた識別アルゴリズムを用いて、信号分離部２０３により分離された各信号成分に対して再度、アーチファクト成分を含む信号成分の識別を行う。また、第２識別部２０５は、リファレンスデータ取得部２１１により取得されるべきリファレンスデータが存在する場合、当該リファレンスデータ取得部２１１により取得されたリファレンスデータを用いて、ＣＴＰＳ等の識別アルゴリズムにより、測定データに対してアーチファクト成分の識別を行う。

なお、情報処理装置５０ａの機能部のうちリファレンスデータ取得部２１１、信号分離部２０３および第２識別部２０５以外の機能部の動作は、上述の第１の実施形態と同様である。

上述の測定データ取得部２０２、信号分離部２０３、第１識別部２０４、第２識別部２０５、不要成分除去部２０６、信号解析部２０７、表示制御部２０８およびリファレンスデータ取得部２１１は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０３等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２に展開して実行することにより実現される。なお、測定データ取得部２０２、信号分離部２０３、第１識別部２０４、第２識別部２０５、不要成分除去部２０６、信号解析部２０７、表示制御部２０８およびリファレンスデータ取得部２１１の一部または全部は、ソフトウェアであるプログラムではなく、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡ等のハードウェア回路によって実現されてもよい。

なお、図７に示した各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図７で独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図７の１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。

（アーチファクト識別除去処理の流れ）
図８は、第２の実施形態に係る生体信号計測システムにおけるアーチファクト識別除去処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８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の情報処理装置５０ａにおけるアーチファクト識別除去処理の流れについて説明する。

＜ステップＳ２１＞
情報処理装置５０ａの測定データ取得部２０２は、記憶部２１０に蓄積された生体信号についての測定データを取得する。なお、測定データ取得部２０２は、通信部２０１を介して測定装置３またはサーバ４０から直接、測定データを取得するものとしてもよい。そして、ステップＳ２２へ移行する。

＜ステップＳ２２＞
リファレンスデータ取得部２１１により取得されるべきリファレンスデータが存在しない場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、ステップＳ２３へ移行し、リファレンスデータが存在する場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２８へ移行する。

＜ステップＳ２３～Ｓ２７＞
ステップＳ２３～Ｓ２７の処理は、それぞれ上述の図５に示したステップＳ１２～Ｓ１６の処理と同様である。そして、アーチファクト識別除去処理を終了する。

＜ステップＳ２８＞
情報処理装置５０ａのリファレンスデータ取得部２１１は、別途測定された心電図または心磁図のデータ等をリファレンスデータとして取得する。例えば、リファレンスデータ取得部２１１は、通信部２０１を介して、外部の測定装置で測定された心電図または心磁図のデータ等を取得する。なお、記憶部２１０に別途測定された心電図または心磁図のデータ等が記憶されている場合、リファレンスデータ取得部２１１は、記憶部２１０から当該データをリファレンスデータとして取得してもよい。そして、ステップＳ２９へ移行する。

＜ステップＳ２９＞
情報処理装置５０ａの第２識別部２０５は、リファレンスデータ取得部２１１により取得されたリファレンスデータを用いて、ＣＴＰＳ等の識別アルゴリズムにより、測定データに対してアーチファクト成分の識別を行う。そして、ステップＳ３０へ移行する。

＜ステップＳ３０＞
情報処理装置５０ａの不要成分除去部２０６は、測定データから、第２識別部２０５により識別されたアーチファクト成分を除去する。そして、アーチファクト識別除去処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る生体信号計測システムの情報処理装置５０ａでは、リファレンスデータ取得部２１１は、測定装置３により測定された生体信号以外のリファレンスデータを取得する。そして、リファレンスデータ取得部２１１により取得されたリファレンスデータが存在する場合、第２識別部２０５は、当該リファレンスデータを用いて、測定データから不要成分を識別する。一方、リファレンスデータ取得部２１１により取得されたリファレンスデータが存在しない場合、第１識別部２０４は、複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する。これによって、上述の第１の実施形態と同様の効果を奏することに加えて、別途測定されたリファレンスデータが存在する場合としない場合とにおいて、最適な不要成分の識別方法を選択することができ、高精度な識別処理を実現することができる。

なお、上述の実施形態において、情報処理装置５０、５０ａ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、上述の実施形態に係る情報処理装置５０、５０ａ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 Ｄｉｓｋ 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。また、上述の実施形態の情報処理装置５０、５０ａ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。また、上述の実施形態の情報処理装置５０、５０ａ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、上述の実施形態の情報処理装置５０、５０ａ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。

１ 生体信号計測システム
３ 測定装置
４ 測定テーブル
３１ デュワ
３２ 窪み
４０ サーバ
５０、５０ａ 情報処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＡＭ
１０３ ＲＯＭ
１０４ 補助記憶装置
１０５ ネットワークＩ／Ｆ
１０６ 入力装置
１０７ 表示装置
１０８ バス
２０１ 通信部
２０２ 測定データ取得部
２０３ 信号分離部
２０４ 第１識別部
２０５ 第２識別部
２０６ 不要成分除去部
２０７ 信号解析部
２０８ 表示制御部
２０９ 操作入力部
２１０ 記憶部
２１１ リファレンスデータ取得部
１０００ 信号波形表示画面
１００１ 除去前波形表示領域
１００２ 除去後波形表示領域

特開２０１９－１５４８７９号公報 特許第４６３１５１０号公報

Claims (8)

1. 測定装置による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得する第１取得部と、
   前記第１取得部により取得された前記測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する分離部と、
   前記複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する第１識別部と、
   前記第１識別部により識別された前記不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、前記複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別する第２識別部と、
   を備えた情報処理装置。
2. 前記測定データから、前記第２識別部により識別された不要成分を除去する除去部を、さらに備えた請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記除去部により不要成分が除去される前の前記測定データの波形、および除去された後の前記測定データの波形を表示装置に表示させる表示制御部を、さらに備えた請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記測定装置により測定された生体信号以外のリファレンスデータを取得する第２取得部を、さらに備え、
   前記第２取得部により取得された前記生体信号以外のリファレンスデータが存在しない場合、前記第１識別部は、前記複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別し、
   前記第２取得部により取得された前記生体信号以外のリファレンスデータが存在する場合、前記第２識別部は、該生体信号以外のリファレンスデータを用いて、前記測定データから不要成分を識別する請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記多変量解析は、独立成分分析または主成分分析である請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記除去部により不要成分が除去された前記測定データに対して、所定の解析処理を行う解析部を、さらに備えた請求項２または３に記載の情報処理装置。
7. 測定装置による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得する取得ステップと、
   取得した前記測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する分離ステップと、
   前記複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する第１識別ステップと、
   識別した前記不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、前記複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別する第２識別ステップと、
   を有する情報処理方法。
8. コンピュータに、
   測定装置による生体信号の測定により得られた時系列データとしての測定データを取得する取得ステップと、
   取得した前記測定データを、多変量解析により複数の信号成分に分離する分離ステップと、
   前記複数の信号成分から、測定対象となる生体信号以外の不要成分を含む信号成分を識別する第１識別ステップと、
   識別した前記不要成分を含む信号成分をリファレンスデータとして用い、前記複数の信号成分から、再度不要成分を含む信号成分を識別する第２識別ステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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