JP2801963B2 - 知覚駆動制御装置 - Google Patents

知覚駆動制御装置

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JP2801963B2
JP2801963B2 JP2501217A JP50121789A JP2801963B2 JP 2801963 B2 JP2801963 B2 JP 2801963B2 JP 2501217 A JP2501217 A JP 2501217A JP 50121789 A JP50121789 A JP 50121789A JP 2801963 B2 JP2801963 B2 JP 2801963B2
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ライト、ジェオフリー・デー
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ニューロソニックス、インコーポレイテッド
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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 発明の技術分野 本発明は一般に脳波分析および脳ベース制御、特に誘
起された反応電位に基づいて種々の機能を実行するよう
に設計されたシステムに関する。
従来技術の説明 本発明は、刺激に応答する脳波（EEG）の検出および
解析による種々の制御および機能を被験者に行わせるよ
うに設計されている。被験者が非誘因手段により機能を
実行することを可能にしようとする従来システムは限定
された成功率で使用されている。本発明の動作に関連し
たものにおいて、最も成功したのは人間の目の位置を決
定し、それによって人間が彼の目の位置に基づいて種々
のシステムを制御することを可能にするためにレーザビ
ームを使用するアイトラッキングシステムである。しか
しながら、このようなシステムは例えば障害の人間が苦
しめられることが多い不随意の筋肉活動に主に基づく不
正確さの影響を被る。
誘起された反応電位（ERP）の生成および検出を含む
それら背景の基本論理および技術は完全に確立されてお
り、文献において広く論じられている。EPRは外部の物
理的事象に反応して人間の脳において生じる電位であ
る。ERP或はその成分のどれかまたは全てを分析するこ
とによって、分析のためにデータが得られることができ
る。EPR技術を使用した制御技術は上記のアイトラッキ
ングシステムより論理的に正確で予測可能であり、した
がってデータは全体的な筋肉運動ではなく脳機能および
精神過程から直接得られることができるためもっと正確
な適用を約束する。
刺激に対するEEG反応に基づいた機能制御に関する１
つのシステムは、Sutter氏に対する米国特許第4,651,14
5号明細書およびその発明者による種々の論文に記載さ
れているが、データ提供および分析のために本発明と異
なるアルゴリズムを使用する。
発明の要約 本発明は、刺激に反応する人間の注意点を検出する新
しいシステムを提供することによって従来技術の問題点
を克服する。刺激は視覚または聴覚を含む検出可能なEE
G反応を生成することができる任意の知覚刺激であって
よい。特定の要因または機能に対応した知覚刺激は被験
者に与えられて、被験者の脳に反応してEEG反応を誘起
する。EEG反応は、EEG信号を増幅およびフィルタし、そ
の後信号処理回路へ供給するためにデジタル形態にそれ
を変換するシステムに電極その他の既知のEEG検出装置
を介して伝送される。
複数の刺激は同時に与えられることが好ましく、各刺
激は外部要因または機能に対応する。被験者はそれによ
って信号処理回路および後続の制御システムに命令を伝
送するために特定の刺激に注意し、一方信号プロセッサ
は被験者が注意している刺激をEEG反応から決定する。
受信されたEEG信号は雑音を減少し、生成された他の信
号を抑制するように調整され、続いてEEG反応とテンプ
レート信号との間の相関関係を決定するために予め較正
された１組の反応テンプレート信号と相関される。この
信号分析アルゴリズムは信号プロセッサが被験者の注意
する刺激を決定し、それによって制御システムが注意さ
れた刺激に対応した機能を実行することを可能にする。
図面の簡単な説明 図１は、本発明の技術によるEEG反応を誘起するため
に使用されることができる視覚的な刺激の１例を示す。
図２は、本発明によって教示されるような複数の刺激
間の位相関係を示す。
図３は、種々の相対位相および周波数で変化させられ
る特性を持つ複数の刺激によって誘起された複数のEEG
応答間の位相および周波数関係を示す。
図４は、本発明の技術にしたがって使用されることが
できるディスプレイスクリーンの１例を示す。
図５は被験者に結合された電極からコンピュータおよ
びディスプレイスクリーンまでの本発明の概略図を示
す。
図６は、本発明を実行するために使用される回路のブ
ロック図を示す。
好ましい実施例の詳細な説明 ここに示された本発明の例示的な適用は障害者の援助
の分野における適用である。それにおいて、本発明は障
害者の援助の分野に限定されると解釈されるべきではな
く、誘起された反応電位に基づくEEGベースの制御等の
非誘因制御に対して広範囲の適用を有していると理解さ
れるべきである。
図１は、被験者から脳波（EEG）反応を生じさせる既
知の方法の簡単な例を示す。刺激は、例えば白・黒・白
と黒・白・黒間におけるような色を変化する、すなわち
予め定められたスキムにしたがって色パターンを“反
転”するように構成された方形チェッカー板パターン１
によって与えられる。各状態変化に反応して、パターン
を観察している被験者は既知の方法を使用して検出され
ることができるEEG反応をする。これらの方形の下に示
された時間ライン２は、表示されたEEGが状態の変化を
観察している個人に対してどのように示されるかを表
す。時間T1において、刺激はその第１の状態（例えば上
行の左から右へ白・黒・白等）である。時間T2におい
て、状態は変化し（黒・白・黒へ等）、EEG反応は観察
者において誘起される。時間T3において、刺激状態はそ
の第１の状態に反転され、別のEEG反応が誘起される。
使用される視覚的な刺激の付加的な例は、それらの大き
さまたはそれらのパターンを変化することによって要素
が変化されることができる刺激を含む。検出可能なEEG
反応を誘起する別の視覚的な刺激は当業者に明らかであ
ろう。
示されたEEG反応は単なる説明であり、したがって刺
激の状態変化との関係だけにおいて重要である。実際
に、表示されたEEG反応は、異なる刺激だけでなく異な
る個人に対しても異なって現れる。さらに、実時間ライ
ンに関してEEG反応は状態の変化を感知して反応するた
めに観察者に必要とされる遅延に等しい量だけ実際の状
態変化から遅延されて現れ、これはまた被験者間で変化
する。色変化方形はまた以下さらに詳細に論じられるよ
うに代表的な刺激として使用されているだけであり、そ
の他の刺激が被験者においてEEG反応を誘起するために
使用されることが可能であり、このような刺激は方形の
色変化、反転または点灯に限定されず、またそれらは状
態変化する方形または視覚的な刺激に限定されない。
EEG反応を誘起する別の手段は成分の連続的な表示で
ある。例えば、成分♯１（例えば光の点灯）が与えら
れ、反応が誘起されるように、成分♯２（例えば第１の
ものから空間的に分離された光の第２の点灯）によって
後続されるが、状態変化は生じていない。
さらに、刺激の組合せは情報を与えられた目標をかな
り符号化するためにほとんど無制限に多数使用されても
よい。与えられた刺激の種々の周波数は互いに関連し
（例えばある目標は、限定された２つの別の目標が同時
に反転したときのみ反転する）、それによって高率の情
報伝送および非常に高い信号対雑音比の両方を提供する
ように構成されてもよく、パターン協和による速い実時
間分析を可能にする。その概念および分析はそれら自身
もまた分析の基礎であるビート分析および干渉パターン
分析を連想させる。
しかしながら、本発明の好ましい実施例は、視覚的に
誘起された反応を使用し、複数の反転方形を使用するも
のとして示されている。したがって、本発明は方形の色
が白から黒またはその逆に変化したとき、すなわちさら
広義的には刺激の状態が被験者においてEEG反応を誘起
するように変化したときは常に限定される。
反転する方形を観察する被験者の上記のEEG反応は、
被験者が刺激すなわち目標に集中した場合に最も誘発さ
れ、最も容易に検出される。従来技術において知られて
いるように、被験者の頭皮に特定の位置で結合された電
極（例えば視覚的な刺激に対して１電極配置に対してOz
およびFz位置、或は２電極配置に対してO1、O2およびFz
位置）は視覚的な刺激に対するEEG反応を検出する手段
を提供する。
この既知の原理は、観察者が観察したのは複数の目標
のどれかを検出するシステムに拡大されることができ
る。図２に示されたサンプルは、被験者によって観察さ
れる特定の１つが本発明の教えにしたがって構成され、
動作されるシステムにより決定される多数の目標の１つ
を表わす。どの目標が観察されるかを決定する１方法は
各目標を別々に反転してEEG反応を試験し、その後次の
目標に移動することである。しかしながら、この方法は
実際の使用に対して遅すぎる。目標の繰返された反転に
時差をつけることによって、連続的な反転は依然として
高速度で使用されることができるが、各反転後の反応試
験を必要としない。
図２に示された例を使用することによって、10個の目
標１がそれぞれ１秒当り４回反転された（4Hz）場合、2
50msの期間が所定の目標の連続した反転間に経過する。
したがって、10個の目標に対して第１の目標は時間0ms
で反転され、第２の目標は時間25msで反転され、第３の
目標は時間50msで反転され、全ての目標に対してそのよ
うに行われる。第10の目標が時間225msで反転されたと
き、シーケンスが終了されるため、第１の目標が時間25
0msで再度反転される。シーケンスは何度も繰返される
ため、各目標に対して複数の周期的なEEG反応が電極に
よって感知され、信号処理回路に送られ、それにおいて
各目標の反応はそれぞれの目標と同じ周波数（4Hz）を
有するが、その先行および後続する目標の反応に関して
25msだけ位相がずれている。
被験者の刺激に対する脳反応の本質的な待ち時間を計
算することによって、被験者により観察される特定の目
標が決定されることができる。例えば、反応電位（ER
P）を誘起された所定の被験者の特性すなわち刺激に対
するEEG反応が100msの待ち時間（以下さらに詳細に示さ
れる較正過程中に決定される）を有し、彼のERPは実際
の刺激時間後の時間100msで（目標Ａに伴う場合時間100
msで、目標Ｂに対して125msで等）生じる。一時的に目
標に時間差をつけるこの方法は、各被験者のERP反応に
おける待ち時間の小さい不規則性によって多少制限され
る。
ここで理解されるように、連続的反転は処理システム
による正確な分解能に対して平均でほぼ20乃至25ms以上
の間隔頻度で生じることが好ましい。周波数は被験者お
よび使用される刺激に応じてある環境下で増加されるこ
とができる。反転として25msを使用すると、１群の目標
が4Hzで反転された場合には、したがって10個以下の目
標だけが250msの時間期間内において25ms間隔で反転さ
れることができるため10個以下の目標だけが識別可能で
ある。遅い周波数がもっと多くの目標を含むために使用
されてもよいが、高い周波および少ない目標は完全で迅
速な反応および正確な処理決定を可能にする。
図２に示されたEEG時間ラインは反転応答設計の誘起
された反応性質を示す。各時間ラインは個々の目標の反
転に対するFFG反応を表す。目標Ｂを観察された目標と
考えると、その時間ラインは最高振幅反応を示す。
人間の脳はEEG活動を一定して生成するため、ERP事象
に関連した特定の情報を導出するように設計された任意
のシステムはERP事象に無関係のEEG活動をファクターか
ら除外するように設計されていなければならない。特
に、ERP反応に侵入するEEG信号は筋肉運動、無関係の脳
波活動および被験者が現在注意している刺激以外の刺激
から誘起された反応に関連したEEG信号である。それら
のソースのあるものはERPから容易に識別できるEEGパタ
ーンを生成するが、他のものはERPに非常に類似してい
るか、或は侵入的なパターンを生成するため、ERPが容
易に分割されない。
誤った正反応を防止するために、本発明は目標の多数
の反転を平均にする方法を含む。換言すると、各目標の
単一の反転および後続する反応に基づいて観察された目
標を決定しようとするのではなく、反転のシーケンスが
反復され、結果が平均化される。統計学的な平均におい
て最も反復可能な測定対象については、トライアルの数
が多くなると結果はより正確になる。本発明の教示によ
ると、３つのトライアルが誤った正の反応を適切に取除
くのに好ましい最小数のトライアルを表しているため、
観察された目標の決定は十分正確に行われることができ
る。しかし、異なる３つのトライアルは本発明の好まし
い形態に対して許容可能に信号対雑音比を与える。
4Hz率を使用すると、システムは正確な分析のために
十分なデータを得るために必要な時間は１秒以下であ
る。目標を付加し、一方同時および必然的に例えば2Hz
に周波数を低下することは３つのトライアルを終了し、
したがって正確な分析のために十分なデータを得るため
に１秒以上を必要とする。この取引き（tradeoff）（分
析の速度対目標の数）は分析に位相関係だけを使用する
システムに制限を与える。
この取引きに対する解決方法は異なる周波数を有する
目標領域を付加することである。このような周波数群は
図２に関して上記で論じられているようにそれぞれ共通
の周波数であるが異なる各位相で反転する複数の目標を
含み、各周波数群内の全ての目標は上記の平均方法によ
って識別されることができる。異なる周波数を有する各
周波数群を与えることによって、システムは複数の周波
数群の複数の目標から単一の観察された目標を得るため
に周波数群間、および各周波数群内の目標間で識別する
ことができる。
図３を参照すると、分析方法の一例が示されている。
図３は時間ラインｔの上方においてそれぞれ4Hzで反転
する10個の目標に対するEEG反応を示す。時間ラインｔ
の下方には5Hzで反転する周波数群に対する類似したEEG
反応が示され、10個の代りとして８個の目標を持つ、目
標Ａ（4Hz群）は、正確な分析のために所望される３つ
の試験を終了するように時間100ms、350msおよび600ms
で反転する（100msの待ち時間期間を含む）。同時に、
目標Ｋ（5Hz群）は時間100ms、300msおよび500msで反転
する。時間０から時間850msまでに集められたEEGデータ
は被験者が注意しているのはどの目標かを決定するため
に分析される。
上記の平均技術を使用すると、１周波数群から発生さ
れた任意のERP反応は異なる周波数で平均化されたとき
に平均化される。すなわち被験者が100msの被験者ERP待
ち時間を持つ目標Ｋ（5Hz）を見た場合、ERP反応は100m
s、300ms等で生じる。トライアルモジュロ250msを平均
化した（4Hz平均にした）とき、5Hz群からの各ERP反応
は各トライアルにおいて50msだけ早くシフトされ、した
がって別のトライアルからの反応と結合しないため、全
てのデータがトライアル数で分割されたとき、シフトさ
れた反応の全体的な振幅は３分の１に降下し、新しく変
化された非ERP形状を生成する。システムによって課せ
られたしきい値はこのような小さい反応により満たされ
ないため、5Hz群におけるERP反応は4Hz群における決定
に影響しない。
分析はERPが互いの倍数である周波数群に対して反応
したときに少し複雑になるが、平均が周波数群にわたっ
て行われたときには常に同じ結果が生じる。もちろん、
5Hz周波数信号はモジュロ200msで観察されたとき各トラ
イアル内で同じ位置で生じるため、各周波数群内におけ
る分析は図２に関して上記されたように正確に行われ
る。
これらの平均技術を使用することによって、周波数が
全て少しシフトされた多数の異なる周波数群は実際の制
限内に含まれることができる。１つのこのような実際の
制限は、高い周波数群内の目標が遅い群内のものより速
い反応および分析時間を有することである。しかしなが
ら、この制限はある適用において有効に使用されること
ができる。例えば通常のQWERTYタイプライターキーボー
ドが最も使用されるキーが最もアクセスし易いように設
計されているように、本発明は最も使用される機能が最
も速い目標に割当てられ、最も少なく使用される機能が
最も遅い目標に割当てられるように設計されることがで
きる。さらに、互いの整数倍である周波数群の問題を克
服するために、このような依存的な群は２つ以上の別の
目標も反転される時の反転に関して被験者の目標に関す
る注意状態を推測することによって目標をさらに限定す
るように組合せられる。
図４は、本発明の第１の実施例と共同して使用される
ディスプレイスクリーン３の実施例を示す。30個の異な
る目標１が示されており、複数の周波数群を表す。例え
ば12個の目標は3.3Hz群、10個の目標は4Hz群を、および
８個の目標は5Hz群を含んでいる。各群の特定の数およ
び周波数は任意であり、単一のディスプレイスクリーン
上または多数のディスプレイスクリーン上に実際に示さ
れることができる任意の数の周波数群が可能である。
各被験者のERP反応は別の被験者のものと異なってい
るため、それぞれ異なる刺激のカテゴリィのテンプレー
トは以下示されているような較正処理を使用して形成さ
れなければならない。
この較正処理に対して、所定の刺激カテゴリィ（例え
ば周波数群）のただ１つの目標だけが被験者に示され
る。上記の実際の知覚処理に関してトライアルの数が増
加すると増す精度により分析される多数のトライアルの
ためのデータが収集される。較正中のトライアルの数
は、通常刺激の各カテゴリィに対する最も特有のERP反
応を得るためにパターン整合ラン中に使用されるトライ
アルの数よりも大きい。少ないトライアルは疲労または
短い注意期間のために短い較正時間を好む個人に対して
正確な結果を達成し得るが、少なくとも20個のトライア
ルが較正過程の期間にランされることが好ましい。この
ような場合、少ないトライアルの単一のランは反応テン
プレートを形成するのに適切であるが、しかし例えば短
い注意期間を有する個人が少ないトライアルで適切なテ
ンプレートを生成することができない場合、20個より少
ないトライアルをそれぞれ有する複数のトライアルラン
が行われ、その結果は全てのトライアルが１つの連続ラ
ンで行われたように対応する。
全ての較正トライアルに対するデータが収集されたと
き、全トライアルの平均は“１次テンプレート”を得る
ために計算される。１次テンプレートは被験者に対して
特有のERP反応であるが、しかしあるトライアルから次
のものまでに生じる敏感な時間変動を考慮しない。した
がって、各個々の較正トライアルは、最良の相関関係を
得るために予め定められた時間シフト制限によりこの１
次テンプレートにクロス相関されている。第２の平均は
通常かなり限定されたこれらのクロス相関したトライア
ルから計算され、小さい人間の反応時間変動を考慮す
る。この“２次テンプレート”は、その刺激カテゴリィ
に対するテンプレートとして使用される。
被験者の電極およびディスプレイから信号を受信する
信号処理回路はデジタルベースであることが好ましく図
５においてブロック図で示されている。電極４において
被験者から得られたEEG信号は、後の処理中に含まれる
平均および相関過程を強めるように増幅器段６およびフ
ィルタ段８によって増幅されたフィルタされる。
フィルタ後、信号はアナログデジタル変換器10におい
てデジタル化され、DCバイアスを除去するためにコンピ
ュータ12内のデータ平均回路に送られる前にレベルシフ
トされる。上記において部分的に示されているが、本発
明によって使用された特定のデータ平均は、信号全体の
平均すなわち平均値を得るために繰返されたトライアル
からの点に対応した加算およびトライアルの数による分
割の処理としてさらに詳細に示されている。平均の主な
使用は信号対雑音比を改良するためであり、雑音とは被
験者が注意している刺激にEEG反応を関連させるのに有
効ではない任意の信号を表わすものである。上記に示さ
れているような最も一般的な雑音源は背景発生的なEEG
活動および筋肉運動により生成されるものである。全て
の非ERP関連信号は白色雑音またはピンク雑音（このシ
ステムに対して妥当）であると仮定すると、全ての非関
連信号の平均はトライアルの数の限界が無限大に近付く
とゼロに近付く。刺激反応に関連したEEG信号はもちろ
ん互いに強化し合う。
付加的な信号処理方法は雑音減少および生成された不
用信号の抑制のために使用される。これらの付加的な信
号処理方法のいずれかは上記された平均方法の代りに、
或は平均方法に加えて使用されてもよい。第２の方法は
ある基準に基づいてトライアル全体のデータを排除する
ことである。例えば、トライアルの平均値がベースライ
ンから離され過ぎた（予め定められた限界に基づいて）
場合、そのトライアルは大きいDCオフセットを有する。
このオフセットが負または正方向のいずれかにおいて大
き過ぎた場合、それは過負荷された増幅器または筋肉運
動生成物を示す。このような大きいDCオフセットを有す
るトライアルは運動生成物を完全に除去するために完全
に排除される。
別の技術は脳の各半球からの目標刺激に対する反応を
比較することである。信号が有効なERP反応である（す
なわち刺激だけに対して反応する）場合、両半球からの
信号は非常に類似している。しかしながら信号が生成さ
れたものである場合、２つの信号の相関関係は両半球か
らの信号における筋肉運動により生成されたものの反映
が著しく異なっているために非常に低い。脳の各半球か
らEEG反応を検出することは、１つの位置からの検出と
比較して２倍のデータが単位時間当り検索されるという
利点を提供する。
上述された処理技術はテンプレート形成過程および実
際の動作ランの両方に使用され、そのデータは図６に概
略的に示された回路を使用して分析される。実際のラン
期間中、全体的に14で示された１つ以上のこれらの雑音
減少および生成された不用信号の抑制段から生じた信号
は、どのテンプレート信号が測定されたERP信号と最も
近く対応するかを決定するために相関器16において較正
された反応テンプレート信号と相関される。レベルシフ
ト段15は選択的であり、DCバイアスを除去するために処
理段の前および後、並びに回路中の種々の任意の段で使
用されてもよい。各テンプレート信号に対して、テンプ
レート信号およびERP信号が全く関連されない場合、相
関関係はゼロである。２つの信号が形状で同じであり、
非常に近いまたは同じ位相を有している場合、相関関係
は各信号の平均振幅に依存する大きい正の数である。信
号は同じであるが、互いに位相で180゜ずれていれば、
相関関係は各信号の平均振幅に依存する大きい負の数で
ある。相関値から信号振幅の影響を除去するために、相
関値は−１から＋１の範囲を変化するために除数によっ
て相関係数を分割することによって正規化される。
任意であるが、平均信号は平均により最も良い相関関
係を得て、トライアルからトライアルまでのERP反応に
おける小さい時間変動を計算するために各トライアルに
関してブロック18でクロス相関され、新しい平均が計算
されることができる。この処理はERP反応を強化し、人
間の反応に固有の時間変動を除去する。このクロス相関
ステップはある被験者における反応を改良するが、他の
者はそうされない可能性もある。その後出力信号は上記
のようにテンプレート信号と相関される。
ブロック20でテンプレートの自動相関と相関関係を比
較することによって、被験者の注意点が決定される。比
較が相関関係がシステムオペレータまたは自動相関の自
動較正作業によって設定されたしきい値割合を越えたこ
とを示した場合、被験者はそのテンプレート信号に対応
した周波数の目標に注意している。相関係数の値から、
被験者中で反応を誘起された関数係数の正確な位相が決
定され、それによって注意された目標を明らかにする。
所定の周波数群における目標の特性の差が位相だけな
ので、１つのテンプレートは同じ周波数群の全ての目標
に対して使用されることができる。ある理由のために被
験者が所定の目標と多少異なる場合、その目標は較正過
程に対して限定的に使用される。較正データは一般に電
極位置を少し変化しても長時間使用されることができる
ように、較正データはパターン整合ランデータ（RAMに
蓄積されることが好ましい）ではなく永久的な媒体（磁
気ディスクのような）上に蓄積される。
本発明は視覚的な刺激を使用する特定の実施例に関し
て記載されているが、同一の基本的発明はシステムに対
する比較的小さい修正により聴覚的な史劇を使用して行
われてもよい。例えば、電極位置は聴覚的に誘起された
反応が最も良く検出されることが知られている被験者の
体の位置に変えられなければならない。超過的に誘起さ
れた電位（AEP）を検出し分析する基本的なアルゴリズ
ムはERPを検出および分析するものと同じであるが、も
ちろん大きさ、形状、色等はAEPの分析にはない特性で
ある。音調、音質、音量等は、EEG反応を誘起するため
に変化させられる有効な特性の例である。視覚的ERPに
対して、AEPは被験者が注意する特定の音響目標を決定
するために位相および周波数差に対して分析される。
さらに、AEPおよびERPは本発明の基本的技術にしたが
って設計されたシステムにおいて使用するために目標の
刺激および数の範囲をさらに拡大するように組合される
ことができる。
上記した本発明の応用は、通常人間の運動能力を必要
とする種々の機能を行うときに障害者を補助することで
ある。例えば、通常の車椅子は上記の検出および分析を
実行するため回路および、またはソフトウェアを含む本
質的にポータブルなディスプレイスクリーンを具備して
いる。スクリーン上に表示された各目標は、被験者が特
定の機能に対応した目標を凝視することによってその特
定の機能を実行できるように特定の機能を表すようにプ
ログラムされる。例えば、単一の目標はエレベータドア
の開放に対応し、一方第２の目標はエレベータドアの閉
鎖に対応する。被験者はエレベータドアの正面に位置さ
れ、ドアの開放に対応した目標を凝視することが好まし
い。上記のシステムは被験者の注意点によって示された
機能を伝達し、適切に具備されたエレベータに位置され
た受信機に信号を送信するように車椅子に位置された送
信機に命令する。エレベータのドアが開き、被験者をエ
レベータ中に移動させ、その点で被験者は次に“ドア閉
鎖”が行われる“ドア閉鎖”機能に対応した目標を凝視
する。送信機、受信機および特定の機能を実行するため
に必要とされる関連回路は全て既知の装置から得られ
る。
上記において論じられた本発明の種々の修正は当業者
に明らかになるであろう。本発明の技術的範囲内におい
て本発明が技術分野を進歩させる技術に基本的に基づい
た多くの修正が考えられるであろう。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−72531（ＪＰ，Ａ) 特表 昭63−500434（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) A61B 5/0476

Claims (9)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】刺激に対して誘起された反応を表す被験者
    に特有の較正されたテンプレート反応を設定し、 被験者における脳波のEEG反応を誘起する複数の刺激を
    与え、前記複数の刺激はそれぞれ異なる周波数により特
    徴付けられる複数の刺激グループに含まれる刺激から構
    成され、前記刺激グループ内の各刺激はその刺激が発生
    される共通の所定周波数を有し、 刺激によって被験者から誘起されたEEG反応を検出し、 前記較正されたテンプレート反応の中からEEG反応に対
    応したテンプレート反応を導出するように、テンプレー
    ト反応とEEG反応を数学的に相関し、 前記数学的な相関から前記被験者の注意点を決定するス
    テップを含み、 各刺激から誘起されたEEG反応は、前記所定周波数によ
    って識別されることを特徴とする刺激に注意している被
    験者の注意点を検出する方法。
  2. 【請求項２】さらに、各刺激から誘起されたEEG反応
    は、前記所定周波数だけでなく、共通の周波数を有する
    刺激のグループ内の前記刺激の前記EEG反応の相対的な
    位相によってもまた識別されることを特徴とする請求項
    １記載の刺激に注意している被験者の注意点を検出する
    方法。
  3. 【請求項３】さらに、１以上の刺激は感知可能な特性を
    有しており、EEG反応は刺激の感知可能な特性を変化す
    ることによって誘起されることを特徴とする請求項１ま
    たは２記載の刺激に注意している被験者の注意点を検出
    する方法。
  4. 【請求項４】さらに、その特性は可視的な特性であるこ
    とを特徴とする請求項３記載の刺激に注意している被験
    者の注意点を検出する方法。
  5. 【請求項５】さらに、その特性は色であることを特徴と
    する請求項４記載の刺激に注意している被験者の注意点
    を検出する方法。
  6. 【請求項６】さらに、その特性は成分の外的形状である
    ことを特徴とする請求項５記載の刺激に注意している被
    験者の注意点を検出する方法。
  7. 【請求項７】さらに、刺激に対する被験者のEEG反応を
    感知するセンサを設け、前記センサが前記EEG反応を表
    す２以上のトライアル電気信号を含むセンサ応答信号を
    供給し、 センサ応答信号を調整し、調整された検出信号を生成す
    るように増幅、濾波およびデジタル化し、 調整された信号を処理して雑音を減少させ、生成された
    不用信号を抑制し、それによってEEG反応を表す処理さ
    れた信号を生成し、 処理された信号と比較するために反応テンプレートを導
    出するステップを含んでいることを特徴とする請求項１
    または２記載の刺激に注意している被験者の注意点を検
    出する方法。
  8. 【請求項８】複数の刺激に反応する被験者の注意点を決
    定するシステムにおいて、 刺激によって誘起されたEEG反応を感知し、前記刺激の
    それぞれに特有の電気信号を生成するセンサ手段と、 センサ信号を受取って増幅する増幅器手段と、 増幅されたセンサ信号を受取って濾波するフィルタ手段
    と、 濾波された信号を受取ってデジタル化するデジタル化手
    段と、 デジタル化され濾波された信号中の雑音を減少し、生成
    された他の信号を抑制して、誘起された反応電位EPR信
    号を出力する手段と、 刺激に対して誘起された反応を表す被験者に特有の較正
    されたテンプレート反応を設定するテンプレート手段
    と、 前記較正されたテンプレート反応の中からEEG反応に対
    応したテンプレート反応を導出するようにテンプレート
    反応とEEG反応を数学的に相関させる相関器手段と、 前記数学的な相関から前記被験者の注意点を決定する手
    段とを具備し、 前記複数の刺激はそれぞれ異なる周波数により特徴付け
    られる複数の刺激グループに含まれる刺激から構成さ
    れ、前記刺激グループ内の各刺激はその刺激が発生され
    る共通の所定周波数を有し、 前記被験者の注意点を決定する手段は、前記所定周波数
    によって各刺激から誘起されたEEG反応を識別すること
    を特徴とする複数の刺激に反応する被験者の注意点を決
    定するシステム。
  9. 【請求項９】前記被験者の注意点を決定する手段は、前
    記所定周波数だけでなく、共通の周波数を有する刺激の
    グループ内の前記刺激の前記EEG反応の相対的な位相に
    よってもまた各刺激から誘起されたEEG反応を識別する
    ことを特徴とする請求項８記載の刺激に応答する被験者
    の注意点を決定するシステム。
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