JP3236630B2 - 生体シグナルの解析法 - Google Patents

生体シグナルの解析法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、生体、とくに人体に発
する電磁シグナルの解析方法、さらに詳しくは、脳活動
から発生する電場および／または磁場を測定して得たシ
グナルの解析方法に関する。本発明は、一部、米国政府
との契約の下になされたもので、同政府は本発明につい
て権利を有する。
【０００２】
【従来の技術】人体は磁場を形成するが、この磁場はバ
イオマグネトメーターにより外部から測定することがで
きる。生体磁場を健康、疾患や異常など種々の状態と関
連づける研究は現在進行中であるが、ある種の発生した
生体磁場がてんかんのような状態と関連していること
は、充分な情報により証明されている。現在の医学的研
究は、脳の正常な磁場および異常の磁場の性質を詳細に
調べ、かかる磁場と脳の機能や被験者の健康との相関関
係を究明している段階である。
【０００３】脳内の物理的に同定可能な部位が特定のタ
イプの活動や機能の原因であることは、充分に立証され
ている。したがって、測定した生体磁場を、磁場を生じ
る脳内の特定部位と関連づけることは、重要である。か
かる相関関係は、疾患や変調の形成メカニズムを理解す
る上で非常に重要であり、また、かかる障害を治療する
上でも重要である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】外部の磁気的又は電気
的センサーアレイで取得した自発的な測定結果を、脳内
の特定部位での脳活動と関連づけることは困難である。
その主な理由は、測定が特定部位での活動を測定する意
図で行われていても、脳の他の領域が継続的に機能し、
それら特有の電磁場を発生していることと、測定センサ
ーおよび計測設備が被測定シグナルと同じ大きさのノイ
ズを発生するからである。外部から測定した特定のシグ
ナルが選択した位置で発生しているのか、他の位置で発
生しているのか、又は選択した位置と他の位置の双方で
発生しているのか、あるいは、実際には測定装置のノイ
ズの現れなのかを決定するのは容易ではない。現在、刺
激などの外部の事象と同期する多重発生的な磁場および
／または電磁シグナルを平均化し、特定の磁気的シグナ
ルの発生源を特定することに大きな期待が寄せられてい
る。
【０００５】加えて、脳内の選択部位で発生したもので
あると確実に言えるシグナル:ノイズ比の高いデータを
自発的な脳活動から生成することも困難である。しかし
ながら、かかる能力を有することは、非常に有用であ
る。なぜなら、てんかん、発作および頭部損傷に関連す
る神経学的疾患についての研究、及び、例えば、ある種
の最も基本的な生命現象(注意力、倦怠感、精神的変
調、言語の理解及び表現及び外的刺激に対する応答性な
ど)についての生理学的研究をも可能にするからであ
る。
【０００６】外部測定値を内部事象の特定部位と相関さ
せる重要な工程は、米国特許第４７９３３５５号におい
て開示されており、これには、被験者の頭部位置に関し
てセンサーの位置を自動的に追従させる方法が記載され
ている。この方法では、検出器の既知の空間的感応形状
と、外部刺激または自発的活動との同期化のいずれかと
を併用した場合、外部測定シグナルの内部的な発生源に
ついて重要な情報が得られる。この方法自体では、測定
時の種々のタイプのノイズや、他の脳機能の持続的作用
のため、発生源の位置や特性の解析に限界がある。ま
た、上記方法は、自発的で非誘発的な脳活動を調べる能
力の点で限界がある。
【０００７】従って、生体磁場を測定し、かかる磁場を
脳内部の発生位置と相関させる方法の改善が必要であ
る。かかる方法は、数箇所の異なる位置におけるセンサ
ーが生じた、いくつかの異なるシグナルについてのデー
タを同時に得ることができ、これにより、全てのシグナ
ル情報の関連づけを可能にするのが好ましい。また、前
記方法は、目的物のシグナルを他の脳シグナルや外部ノ
イズや装置ノイズから識別し、かつ、分離し得る高いシ
グナル:ノイズ比を達成せねばならない。本発明は、こ
れらの要件を全て満たし、さらに、関連する利点を提供
するものである。
【０００８】本発明は、人体が発生する電場や磁場など
の電磁シグナルを解析する方法を提供するものである。
本発明方法によれば、シグナルを検査すべき体内の部位
を選択することができ、かつシグナル自体が最適なシグ
ナル:ノイズ比を有する優れた特性を得ることが可能で
ある。本発明方法は、既存のハードウエアーで実施する
ことができ、また、その目的のため特別に設計された装
置を使用することができる。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、人体内部の電
磁波ソースの機能について、個々のアレイセンサーの個
別データから得られる情報よりも、より良好な情報を得
るため、多数のアレイ電磁センサーのデータを組み合わ
せて利用する方法を提供するものである。また、本発明
は、センサー、ソース及び人体の特性並びにこれらの相
対的位置に基づき人体内部の特定部位を測定するのに最
適化された仮想センサーを効率的に定めるように、アレ
イセンサーの出力を数学的に結合する方法を提供する。
個々のセンサーの出力は、重み付けされ、次いで合計し
て仮想センサーの出力が決定される。また、種々の仮想
センサーを固定されたセンサーアレイで構成することが
できる。
【００１０】本発明によれば、被験者の脳から発するシ
グナルを解析する方法は、被験者の頭部に対し外部の所
定の位置に配列されたフィールド・センサーアレイの各
センサーで測定されたシグナル強度に当該センサーの重
み係数を掛けて各センサーの仮想センサーへの寄与量を
決定する工程; 及び各センサーの仮想センサーへの寄
与量を合計して仮想センサーのシグナルを決定する工程
からなることを特徴とする。本発明は、人体外のセンサ
ーアレイの各センサーで収集した連合応答データを利用
する。センサーは、磁場または電場に感応することがで
き、本明細書において用いられる「電磁」 なる後は、シ
グナル、検出器などについての一般的記述子として用い
られ、両方のタイプの現象を包含する。連合データは、
脳または他のソース内の選択した部位から生じたシグナ
ルの特性描写の最適化を達成するため、処理することが
できる。種々の方法でセンサーの同じ応答データを組み
合わせることにより、人体の種々の部位での同時的発生
を、それ自体および相互の関係で理解することができ
る。本発明の方法を用いて、脳、心臓、筋肉組織、神経
などを含め、電磁シグナルが発生する人体の任意の部分
を測定することができる。
【００１１】脳内の選択した部位で発生した電磁場に対
応する仮想センサーのシグナルを計算するには、所定の
位置で所定の時間で各センサーにより測定したシグナル
強度に当該センサーについて定めた重み係数を掛け合わ
せ、次いでシグナル強度と重み係数の積の全てを合計す
る。重み係数は、公式化した数学的モデルまたは、好ま
しくはセンサーの実際の測定値と共に、センサーの相対
的な位置および方向、人体における選択した位置、およ
びリード・フィールド(lead field)として知られるセン
サーの空間感度から算出される。この最後の文章から、
このタイプの分析の記載に用いる用語、「リード・フィ
ールド・合成法」(ＬＦＳ)がきている。
【００１２】本発明方法の１つの望ましい特徴は、個々
の物理的センサーのシグナルに重み付けして統合するこ
とにより実現される仮想センサーの特性を変化させて、
同じ測定データを用いて、種々の位置に対する仮想セン
サーの応答性を調整できることである。したがって、仮
想センサーは、第１セットの重み係数を用いて体内の第
１部位の検査に向けられ、第２セットの重み係数を用い
て体内の第２部位の検査に向けられるが、両方の場合、
センサーアレイからの一組の実測データを用いて検査が
行われる。
【００１３】別の望ましい特徴は、再度重み係数を与え
る数学的モデルを用い、特定位置用の最適なシグナル:
ノイズ比に仮想センサーを調整できることである。シグ
ナル:ノイズ比は、仮想センサーの非対象領域の脳活動
に対して感度を低下させるか、望ましくない環境シグナ
ルを含む実効装置ノイズを減少させることで、改善する
ことができる。この機能により、知られてはいたが人体
の理解に適用されたことの無い高度信号収集処理理論に
仮想センサーを利用することができる。仮想センサー
は、磁場および電場センサーの両方からのデータを、測
定単位がソース強度である仮想センサーと組み合わせる
手段を提供する。この組み合わせにより、センサーの種
類やその位置に関係なく活性の測定を行えるようにして
いる。
【００１４】仮想センサー・シグナルは、仮想センサー
が向けられた脳内の特定ソースで発生した、全センサー
で同時に測定されたシグナル強度の量として、説明する
ことができる。
【００１５】本発明の方法は、既存のバイオマグネトメ
ーター、例えば米国特許第４７９３３５５号開示のも
の、およびバイオマグネチック・テクノロジイ・インコ
ーポレイション(サンジエゴ、カリホルニア)から市販さ
れているものを使用することができる。これらのバイオ
マグネトメーターは、観察している被験者の頭部周囲の
種々の位置に多数のＳＱＵＩＤ-タイプのセンサーをア
レイ状に配列したものである。各センサーの応答シグナ
ルは、別々に記録され、仮想センサーの応答を算出する
ため記載した前記方法を用いて結合される。しかしなが
ら、リード・フィールド法の利用に最適に設置されるよ
うな、他のセンサーアレイを作成することもできる。と
くに、磁気および電気シグナルを測定する電磁センサー
の大型アレイは、人体内の特定部位から出ているシグナ
ルの大きさについて、より正確な情報を提供する。
【００１６】以下、本発明の実施例について、本発明の
原理を一例として示す添付の図面を参照して本発明の他
の特徴および利点と共に詳細に説明する。
【００１７】図１は、シングル・ループの磁気センサー
の感度の模式的斜視図、図２は、脳内ソースの磁場の模
式的斜視図、図３は、脳ソースの磁場を測定するセンサ
ーの配置を示す模式的斜視図、図４は、脳の種々のソー
スの磁場を測定するセンサーの配置を示す模式的斜視
図、図５は、センサーアレイの測定を組み合わせる方法
を示す模式的斜視図、図６は、生体磁場データの３７チ
ャンネルについての時間関数としてシグナル強度、２チ
ャンネルのＥＥＧデータ、および空間フィルターリング
計算の結果を示すグラフ、図７は、生体磁場データの１
チャンネルについての時間関数としてシグナル強度、２
チャンネルのＥＥＧデータ、および空間フィルターリン
グ計算の結果を示すグラフ、図８は、てんかん状態時の
脳内の位置の関数としての画像強度のプロットを示すグ
ラフ、図９は、脳シグナルのリード・フィールド合成法
実施のモデル・ベースプロセスを示すブロック図、図１
０は、脳シグナルのリード・フィールド合成法実施の増
大したプロセスを示すブロック図、図１１は、ヒト頭部
に近接した位置のセンサーについての時間の関数として
の測定したシグナルを示すグラフである。
【００１８】
【発明の実施の形態】本発明の方法は、人体の一部およ
び全部からの磁気的及び電気的シグナルの測定と併せて
使用することができる。脳から発生したシグナルは極め
て重要であり、好ましい具体例は、それに適用したもの
である。しかしながら、本発明方法は、より全般的に適
用することができる。
【００１９】脳で発生した磁気または電気シグナルを検
出するのに使用されるセンサーは、この種の全てのセン
サーと同様に、指向特性を示し、かつシグナル発生位置
に対するセンサーの物理的位置、センサーの方向、およ
びシグナルのソース特性に依存するシグナル感度を有す
る。一般に、シグナルループ磁場センサー２０について
の図１に示すように、センサーからシグナルの発生源が
遠くなるほど、シグナルに対する感度は低くなる。セン
サー２０の下方に伸張する図示の曲線で示すように、感
度は、ループの軸２２に沿って軸方向の距離を増加させ
れば、減少し、同様に軸２２から半径方向の距離を増加
させても減少する。１図のパターンは、かかる感度の変
形例を示す。
【００２０】センサー設計の別の態様によれば、センサ
ーループを大きくすれば、測定される小さな均一磁場に
対し、感度は増大する。なぜなら、より大きな磁力線が
当該ループを通過しうるからである。しかしながら、セ
ンサーの配置は、特定のシグナルに対する感度に影響を
与える。
【００２１】予め、発生源の位置および測定される特定
シグナルの方向を知りうる場合、シグナルの測定に使用
するセンサーの最適な設計および配置を選択することが
できる。しかしながら、かかる選択は、全般的な目的の
方法では不可能であり、また多数の位置からのシグナル
を同時またはほぼ同時に測定する場合も、不可能であ
る。
【００２２】以下の実施例は、脳内の既知ソースのため
のセンサー選択の原則を説明する。脳は、脳内で生じる
電流のため磁場シグナルを発生する。図２は、ヒト頭部
３２内のソース３０により生成した磁場を示す。ソース
３０で生じた磁場は、紙面に対し垂直方向であってソー
ス３０に位置した神経単位に沿って通過する中性電流に
より、生成する。磁力線３４は、頭蓋骨から、センサー
が位置する外部環境において形成される。
【００２３】図３は、同じソース３０を示し、磁場測定
用に配置した外部ループセンサーも示してある。電流源
３０の真上に配置したセンサー４０は、シグナルを記録
しない。なぜなら、磁力線３４(図３では省略、図２と
同じ)が、センサー４０のループを通過しないからであ
る。センサー４２は、Ｎ極上に位置し、最大プラスシグ
ナルを記録する。センサー４４は、Ｓ極上に位置し、最
大マイナスシグナルを記録する。より大きなセンサー４
６は、Ｎ極とＳ極に関して対称的に配置され、均一な磁
場に対して感度がより高いが、センサー４６は、シグナ
ルを記録しない。なぜなら、センサーのループを通過す
る総磁力線束がゼロだからである。
【００２４】脳発生シグナルの測定の際に直面する実際
的な問題は、図２および図３に示す実施例と異なり、シ
グナルソースの位置や方向がわからないことである。図
４は、ソースが２つある場合の検出上の問題の性質およ
び本発明の分析法の発生源を示す。２つのソース４８お
よび５０がある場合、４８Ｎおよび４８Ｓ極上に置いた
センサー５２および５４は、かかるソースに対し最も感
応的であるが、他のソース５０によるある種のシグナル
を検出することができる。同様に、ソース５０の５０Ｎ
および５０Ｓ上に置いたセンサー５６および５８は、ソ
ース５０に対し最も感応的であるが、他のソース４８に
よるある種のシグナルを検出することができる。センサ
ー５９は、センサー４８または５０のいずれかについて
多量の情報を提供しないように、配置することができ
る。
【００２５】したがって、ソース５０に対し不感応性の
センサー５２および５４の計測を反映させるようにセン
サー５６,５８,および５９の読み取りを利用する方法が
あれば、ソース４８の最適な測定を行える。この結果
は、所望のソース４８に対し最も感応するセンサー５２
および５４により検出されたシグナルから、センサー５
６および５８により最も良好に検出されるソース５０か
ら生じた妨害シグナルを減じることにより、達成するこ
とができる。従って、全てのセンサーからのシグナルを
結合する割合および符号を知ることにより、最適な測定
を、特定のソースについて得ることができ、望まないソ
ースからの妨害は、抑制することができる。同様な原理
は、センサー５６および５８(これは、主としてソース
５０についての情報を伝達する)およびセンサー５２,５
４および５９(これは、主としてソース４８からの情報
を伝達する)を利用することにより、ソース５０からの
最適な測定結果を得る場合にも当てはまる。
【００２６】図４の比較的簡単な実施例についても、検
出の際の問題は、センサーが選択した位置および方向の
ソースの電磁場の測定に最適な位置に配置されていなけ
れば、より困難になる。アレイのセンサー５２,５４,５
６,５８,５９が選択したソースの測定用に最適に配置さ
れていない場合、当該ソースを測定するためには、一部
又は全部のセンサーからのデータを利用する何らかの方
法を選択しなければならない。
【００２７】原則的には、センサー５２,５４,５６,５
８,５９からなるアレイの感度は、脳内の特定の位置お
よび方向のソースを起源とするシグナルに対し最も敏感
となるように、調節またはチューニングすることができ
る。かかるチューニングを行う方法は、ソース４８およ
び５０の位置および方向が特定されている図４の非常に
簡単な具体例から明らかである。この方法は、センサー
アレイが比較的少数のセンサーしか具備せず、また、シ
グナル測定に対するセンサーの最適な配置についての事
前知識が無く、予め位置や方向が分かっていない脳内の
無数のシグナルソースに関わる、より複雑な場合につい
ては明らかではない。
【００２８】本発明は、センサーのアレイで得たデータ
を利用して、人体内部の選択したソースに対し最適な感
度を示す「仮想」センサーを合成する方法を提供する。
【００２９】センサーの空間的感度(１図参照)およびセ
ンサー配置の幾何学的実態(図２〜４参照)の両方を考慮
すると、全般的測定法の要件が、ある種の明白な矛盾し
たハードウエアーの必要条件となることが明らかであ
る。即ち、頭蓋骨に近接した浅い位置からのシグナルの
良好な解析を行うには、小径のセンサーが望ましいが、
深い位置からのシグナルの良好な解析を行うには、大き
な径のセンサーが望ましい。また、センサーは、あるソ
ースの測定のためには何らかの形で効率的に変位できる
べきであり、他方、センサーが最適な位置にあるソース
の測定には定置できるべきである。
【００３０】本発明の方法によれば、どのセンサーをも
物理的に移動若しくは変位させることなく、多数のセン
サーからの全てのデータを利用して、選択した位置から
生じた磁気シグナルの代表値である単一のスカラー数に
帰着させることにより、これらの明白に矛盾した要件を
満たすことができる。５図に示すように、センサー５
２,５４,５６,５８,５９などのセンサーで測定した各応
答シグナル強度は、まず、検出され、要すれば、それぞ
れエレメント６０,６２,６４,６６,６８として示される
シグナルコンディショナーにより調整、増幅される。か
かる検出および信号調整装置は、当該技術分野で周知で
あり、既存のセンサーに使用されている。
【００３１】各センサーの調節シグナルは、各自の特定
の符号化重み係数(ここでは、個々の増幅処理部７０,７
２,７４,７６,７８に、それぞれ重み係数Ｗ５２,Ｗ５
４,Ｗ５６,Ｗ５８,Ｗ５９として示す)が掛け算される。
重み係数の符号(正または負)は、増幅処理を行う際に考
慮される。負の重み係数は、発生源シグナルのものとは
反対の極性のスカラー積をもたらす。得られた算術積の
各々は、アッダー８０に送られ、そこで５つのセンサー
５２,５４,５６,５８,５９の値が合算される。得られた
合計は、仮想センサー８２にスカラーシグナルとして送
られる。好ましい方法では、シグナルコンディショナー
６０,６２,６４,６６,６８からのシグナルはデジタル化
して、デジタルコンピュータに供給される。このデジタ
ルコンピュータは、乗算器機能７０,７２,７４,７６,７
８及び加算機機能８０をデジタル形式で行う。前記実施
例では５つのセンサーのみを取り扱っているが、本発明
はこれに限定されるものではない。ソースの分解能を改
善するため、大きなセンサーアレイを用いるのが好まし
い。本発明の方法を、３７個のセンサーからなるアレイ
から得たデータを用いてテストした。
【００３２】重み付けシグナル法の加算の効果は、図４
を参照して理解することができる。ソース４８から発生
する磁場の測定に関しては、センサー５９が有用な情報
を収集することは全くなく、実際には主としてソース４
８に対する脳のノイズを測定する。従って、センサー５
９の重み係数は小さな値である。他方、センサー５２お
よび５４は、ソース４８について多量の情報を集め、そ
れらの重み係数は大きく、反対の符号となる。センサー
５６および５８は、分析の最も困難な様相を示す。なぜ
なら、センサー５６および５８は、ソース４８について
多少の有用な情報をもたらすが、それと同時に、ソース
５０(これは、ソース４８により生成したシグナルを研
究しようとした場合、ノイズと考えられる。)など他の
ソースから生じた脳ノイズを多量にもたらすからであ
る。センサー５６,５８の重み係数は、センサー５２,５
４のものと反対の符号である。
【００３３】センサー５２,５４,５６,５８,５９から集
めた同じデータを用い、ソース５０についての最適な情
報を合成することができる。前と同じく、センサー５９
の重み係数は小さい。なぜなら、それは、ソース５０の
分析するのに有用な情報を殆どもたらさないからであ
る。しかし、この場合、センサー５６,５８の重み係数
は、大きい。なぜなら、それらは、ソース５０の測定に
最適に配置されるからである。センサー５２,５４の重
み係数は、反対の符号である。なぜなら、それらは、あ
る種の有用な情報を集めるが、ソース４８(この場合、
ソース４８からの信号は目的物のソース５０に関しては
ノイズと考えられる)および他のソースからの脳ノイズ
を反映するからである。
【００３４】センサー５２,５４,５６,５８,５９のアレ
イにより集めた情報は、さらに他の重み係数と組み合わ
せて、４図に図示しない他のソースを測定することがで
きる。図４の仮定実施例において、センサー５９は、ソ
ース４８または５０のいずれの測定にも殆ど使用されな
いが、異なる位置の他のソースについては、センサー５
９は、最も高度に重みのあるセンサーとなり、センサー
５２,５４,５６,５８の一部又は全部は、より低い重み
付けであり、異なる符号である。
【００３５】センサー５２,５４,５６,５８,５９を用い
て一連の実際の物理的測定のみを行い、ソース４８,５
０についての情報を得る。前記解析法によれば、種々の
重み係数を用いることにより前記計測値を種々の方法で
合成し、個々のソースについての情報を得ることができ
る。従って、コンピュータを計算に使用すると、センサ
ーを用いて一回測定を行い、測定した値をコンピュータ
に保存し、次いで、測定したおよび保存した実験データ
を用いて大量の計算を行い、一瞬で同時に種々のソース
で生じた磁気的シグナルについての情報を推論すること
ができる。センサーのその後の実験結果は、同様に保
存、処理され、これによりやがてソースの個々の作用お
よびソース間で生じる相互作用の両方について、各ソー
スの作用を理解することができる。
【００３６】前述の実施例は、リード・フィールド・合
成法の概念上の基本を示している。しかし、それらは、
本発明方法の原理および可能性を示すために、故意に簡
略化してある。ソース４８,５０のベクトル特性、ソー
スの動作のタイプ、および大気、頭蓋骨および脳自体の
透磁性および導電性については論述されていない。正確
なセンサー位置および方向、および詳細な脳の幾何学的
図形は、いずれも、本明細書の記載に加えない。
【００３７】リード・フィールド合成法のより一般的な
実現には、電磁ソースおよびセンサーの相互作用につい
ての数学的研究を要する。脳内の電流源に対する磁気セ
ンサーの応答は、以下の式１のように、センサーコイル
において誘発された電流Ｉに正比例する:
【数３】 式中、ベクトルＧ(ベクトルｒ)及びベクトルＨ(ベクト
ルｒ)は、位置ベクトルｒのソース電流により誘発され
たセンサーのリード・フィールドおよび磁場である。ベ
クトルＧ(ベクトルｒ)はセンサーの特性で、ベクトルＨ
(ベクトルｒ)は以下のようにソースおよび媒体特性から
算出する。
【００３８】センサーアレイのセンサー出力をベクトル
Ｓとして表し、各センサーに付与する重みを等しい次元
のベクトルｗで表すと、スカラー出力信号Ｖは、以下の
式: ２のように、重みとセンサー出力ベクトルのドット
積（内積）である:
【数４】 したがって、センサーアレイの加重出力の合計により決
定される仮想センサーのリード・フィールドは、次の
式：３で与えられる:
【数５】 ターゲット・ソースを含め、脳シグナルの全ての潜在的
ソースのモデルΩおよびＭ個のセンサーのアレイについ
て、グラム行列は、以下の式：４で計算される:
【数６】 式中、(i,j,−１,… ,Ｍ)およびＧiは、ソース空間の積
分点におけるI番目の検出器の応答に関するグリーンの
関数である。前記モデルΩにおける所望のターゲットソ
ースのグリーンの関数、ベクトルＧT Ω、を特定するこ
とにより、１組の係数ベクトルＷを次の式:５で算出す
ることができる:
【数７】 この問題を解決する方法は、測定している人体の脳また
は他の部分の数学的モデルを公式化することであり、以
下に説明する。好ましい方法は、測定値自体を用い、重
み係数を展開することである。
【００３９】センサーの数に対して潜在的ソースが増え
ると、単一のシグナルを識別するのがより困難になり、
解明の「不鮮明さ」につながる。しかし、問題の範囲を
減じれば、任意の特定の測定期間中、ソースの数を実際
に働いているものに限定することにより、より正確に解
明し得る。
【００４０】共分散行列Ｃijは、以下の式:６で示され
る:
【数８】 式中、ｘiは、期間dtの間にセンサーが受けたシグナル
であり、スカラーｘiは、積分時間Ｔの間の前記センサ
ーの平均シグナルである。スケールファクター以外、共
分散行列は、グラム行列の「ローカルな」(時間的な意味
において)推定量である。２つの行列は同様な情報を含
み、グラム行列はソースの視点からのものであり、共分
散行列はセンサーの視点から見たものである。それら
は、各々、各ソースに対する各センサーのリード・フィ
ールドまたは応答の相関関係を示す。
【００４１】共分散行列のグラム行列に対するスケール
ファクターは、ターゲット位置におけるトランスファー
関数が単一でなければならない条件(すなわち、ベクト
ルＷ・ベクトルＧT＝１)により、算出する。非スケール
リード・フィールド合成係数αは、以下の式:７で示さ
れる:
【数９】 トランスファー関数の定義を用いて、共分散行列のグラ
ム行列に対するスケールファクターは、ベクトルＧT・
ベクトルαである。スケール化リード・フィールド合成
係数は、したがって以下の式:８または式:９で示され
る:
【数１０】 この結果は、重要である。なぜなら、これは、ボデイ・
フィールド・シグナルの統計学的尺度である共分散行列
Ｃijを、一般化された逆理論（インバース・セオリイ）
と組み合わせて、最適な脳ノイズ減少係数ベクトルＷを
算出することができることを意味するからである。
【００４２】この方法は、５個のセンサーではなく３７
個のセンサーに関連して述べたような方法を用い、３７
チャンネルのバイオマグネトメーターの実際のテスト結
果で評価した。頭部表面および脳物体内部の部位に関す
るセンサーの相対的な物理的位置は、米国特許第４７９
６３５５号記載の方法または条件に合った他の方法で、
場の測定と同時に、実時間で測定することができる。一
般に、一連のベクトルは、相互の地点および位置を決定
でき、前記米国特許'３５５号に開示の構造物を用い
て、実時間の測定によりかかるベクトルの位置情報を決
定及び保存することができる。また、頭部の外部表面の
構成も、前記米国特許'３５５号に記載の方法で測定及
び記録することができる。
【００４３】図６〜図８は、この評価の結果のいくつか
を示す。図６は、脳内の特定の選択位置に関する情報の
空間的にフィルターした解析(底部のライン)、２チャン
ネルのＥＥＧデータおよび３７チャンネルの生体磁気デ
ータ(上位３７本のライン)についての時間関数としての
シグナル強度を示す。図の中央部分において、事象の発
生を、いくつかのチャンネルから識別することができる
が、その大きさおよび時間は、容易に決定できない。空
間的にフィルターした結果は、明確に、事象の時間にお
ける位置を、主ピークとして示す。このように空間的フ
ィルターすることは、他の方法では測定データでの測定
が困難である事象の事実を確認するのに有用である。
【００４４】図７は、シグナルの強度を時間の関数とし
て示し、この場合、拡大スケールで、生体磁気シグナル
チャンネル、チャンネル３５(頂部ライン)、および２つ
のＥＥＧチャンネル(中間の２つのライン)の最も明確な
もののみを、データ全ての解析からの空間的フィルター
結果(底部ライン)と共に示す。事象の事実は、全ての曲
線において現れているが、その発生は、空間的フィルタ
ー計算において最も明確に決定される。事象のピークの
より明確な決定は、事象が明確に生じた時間に関し、測
定データから達したものとは、異なる結論をもたらす。
この結果は、脳内の位置だけでなく時間の発生時間をも
従来可能であったよりもより正確に決定するのに空間的
フィルタリングを使用できることを示唆している。脳内
のある位置における事象は、他の位置に伝達し、若しく
は他の事象を誘発させるので、事象の正確な位置および
時間の両方が、非常に重要である。
【００４５】空間的フィルターを用いる別のデータの解
析法は、強度の空間的地図を作成することである。地図
作成は、測定データのシグナルセットを使用し次いで空
間的フィルター計算を実施して脳内でのより速い地点の
各位置において生じるシグナルを測定することで、達成
される。解析結果は、瞬時における空間での事象の疑似
カラーまたはグレイ・スケール画像として、非常に容易
に見ることができる。この実施のため、シグナルの強度
は、色彩範囲またはグレイ・スケールと関連させて、モ
ニターまたはプロッター上に示すことができる。図８
は、５つの色彩範囲で示した、てんかん状態の間にとっ
たデータのプロットである。(より高い空間的分解能
は、より多くの色彩で表示される)。外部から測定した
シグナルは、２つの空間的に別個のものから生じたこと
を示すと共に、脳内では明瞭に関連した位置であること
を示す。当該事象のこの詳細な構造は、３７チャンネル
のデータの可視的な調査からは明白ではなく、測定デー
タに基づき事象の従来からのダイポールモデル化から測
定したものでもない。てんかんの前、その間およびその
後において、図８のような一連のプロットを作成するこ
とにより、脳内の事象の空間的および時間的展開を決定
し、「動き」として示すことができる。これらの結果は、
事象の発生域および関連域を時間の経過に従い測定する
研究者や治療法を求めている医師にとって有益である。
【００４６】図９は、別の重み係数の決定法を示す。人
体測定センサーのシグナルおよび算出した重み係数は、
乗算兼加算機（これを空間的フィルター９０と称す
る。）に供給される。これは脳の特定容量(ソース)から
生じたシグナルと合致するシグナルを選択的に単離、解
析するフィルターである。結果は、仮想センサー出力９
２であり、これを、その後、他の仮想出力シグナルまた
は生理学的事象または刺激に関して調べることができ
る。
【００４７】この方法では、重み係数Ｗの計算は、脳内
の磁気ソースと外部センサーの相互作用の数学的モデル
を用いて行われる。これらの解析の結果は、選択された
重み係数の形で示される。
【００４８】重み係数は、脳の磁気活動と外部センサー
の構造との間の相互作用の数学的モデルから、算出する
(図中では９４として示す)。この方法では、脳のモデル
は、付随的な仮定が必要である。体積導体内の電流によ
る電位および磁場を支配する物理法則は公知であり、こ
れらは頭部のモデル化法を用いて電位および場の計算に
使用できる。脳の最も現実的な数学的モデルに必要な条
件は、制限的ではないがセンサーの位置及び方向、リー
ド・フィールド、脳および頭蓋骨の磁場に対する外形及
び応答性、脳および頭蓋骨の導電性、脳内の電流源の特
性、およびターゲットソースの外形および配向性を含
む、モデル９４への入力として図示のものが包含され
る。
【００４９】外部センサーと頭部内のソースとの相互作
用の性質は、センサーの感度パターンおよびソースフィ
ールドについての知識を要し、しかも、媒体及び電磁場
に対する媒体の作用の理解が必要である。ヒトの頭部
は、複雑な形態の頭蓋骨内の所定形状の脳物質である
が、この頭部は、種々の方法でモデル化することができ
る。簡単なものの１つは、頭蓋骨の影響を殆ど無視する
ことである。別法として、頭蓋骨を考慮にいれ、球体と
して理想化することである。このリード・フィールド合
成法は、かかるモデルの任意のものを利用することがで
き、用いられる重み係数を得ることができる。
【００５０】現時点での好ましいモデルは、有限メッシ
ュモデルであり、ここにおいて、頭蓋骨の外形を測定
し、デジタル化する。頭蓋骨の内面は、測定点からの頭
蓋骨自体の厚さの概算値を減じることにより、かかるデ
ジタル化から得られる。内面は、頭蓋骨内に含まれる想
像上の均質脳の境界を提供する。このモデルでは、電流
源は、素電流ダイポールとして記載する。このモデル
は、有用な結果を提供し、本明細書に記載のように容易
に入手可能なコンピュータで実施することができる。よ
り複雑な有限要素モデルが公知であり、一般に、より正
確であるが、現在ではやや好ましくない。なぜなら、必
要な計算時間が長いからである。
【００５１】リード・フィールド合成法のこの具体例
は、任意の特定のモデルの使用に依存しないものと、理
解すべきである。新規モデルが開発されたり、より強力
な計算力が利用可能になったりするので、より複雑なモ
デルでも利用可能になると、思われる。これらの場合、
重み係数は、有限メッシュモデルのものから変化させる
ことができが、センサーアレイの出力を組み合わせるた
めの、線形組み合わせファクターとして、使用される。
【００５２】有限メッシュモデルの展開を継続すると、
境界つけられた等質コンダクター内の１次電流源による
磁場の解は、以下の文献からわかる:エフ・グリンスツ
パンおよびデイ・ビイ・ゲセトウイッツ、モデル・スタ
デイ・オブ・ザ・マグネトカリジオグラム、バイオフィ
ジックス・ジャーナル(Biophysics Journal)、１３巻、
９１１〜９２５頁、１９７３年〕。電流ダイポールソー
スの結果を言い替えると、総磁場Ｂ(r)は、目的物の表
面電位、Ｖ(rs)および導電率σを用い、以下の式:１０
で示される:
【数１１】 式中、ベクトルＢ0は、無限均質導電空間内の点ベクト
ルｒ0の電流ダイポールベクトルＱにより生じた測定点
ベクトルｒにおける磁場で、以下の式:１１で与えられ
る:
【数１２】 表面Ｓの電位は、以下の式:１２で示される:
【数１３】 式中、dΩ(ベクトルｒs′)は、ベクトルｒsで表面要素d
s(ベクトルｒs)により定まる立体角、Ｖ0 は電流ダイポ
ールベクトルＱにより無限均質導電空間内の電位で、以
下の式:１３で示される:
【数１４】
【００５３】エム・エス・ハマライネンおよびジェイ・
シルバァスの文献〔フィーシイビリテイ・オブ・ホモゲ
ナス・ヘッド・モデル・イン・ザ・インタープリテーシ
ョン・オブ・ニュウロマグネチック・フィールド(Ｐh
s．Ｍed．Ｂiol．３２巻９１〜９７頁１９８７年)〕に
記載のごとく、境界をｎの３角形要素からなる有限メッ
シュにより表すと、最初に示した式は、次の式１４とな
る:
【数１５】 式中、ベクトルｃiは３角形要素の中心点、nは外向きの
法線ベクトル、ΔＳiはｉ番目の３角形表面要素であ
る。同様に、Ｖ(ベクトルｒS)の式は、ωijを中心点ｃi
のｊ番目の３角形要素のなす立体角とすると、個別形式
で表せる。各小面における電位は、以下の式:１５で示
される:
【数１６】 この式は、表面要素電位を変形したのち、次の一連の線
形方程式を用いて解かれる。
【数１７】 ＡijをＡ'ij＋１／nで置換することによって特異解が得
られる。方程式体系は、行列反転で解き、表面電位は、
個別のＢr方程式に逆に置き換えられる。
【００５４】様々な理由により種々のモデルを開発し
て、重み係数を算出するようにしてもよい。第一に、種
々のモデルを脳の種々の部分に適用することができる。
第２に、モデル自体は、使用する仮定およびその解法に
用いる数学的方法に従って、洗練を要す。多くの理論と
同様、モデルはより複雑で現実的になり、その利用が、
その解法に利用される数学的方法により制限される。
【００５５】リード・フィールド合成法の付加的な展開
を図１０に示す。位置決定情報を自動化した方法で得る
ため、'３５５特許の位置指示装置を用いる。他のソー
スからの直接的な画像データを頭部の外形解析に用い
る。加えて、適応解析手段（番号９５）が設けられてい
る。即ち、コンピュータは、使用するモデル、該モデル
の条件または計算に使用する値を変更して、これらの変
化がより合致した結果を生ずるか否かを決定することが
できる。
【００５６】拡張モデルは、さらにバッカス-ジルベル
ト(Ｂackus-Ｇilbelt)最適化、番号９６を備えている。
特定位置に関わるシグナルを確認する際の基本的な問題
は、脳内の潜在的なシグナル及びノイズソースの数が、
かかるシグナルの測定用に脳の外部に配列されたセンサ
ーの数よりも著しく多いことである。そのため、脳およ
び装置ノイズを考えると、ターゲットの位置と関連する
シグナルにある不正確さが常に伴う。
【００５７】バッカスおよびジルベルトの理論は、セン
サーにより実測されたノイズの解決法の選択に関する。
この理論の検討は、アール・エル・パーカーの刊行物
〔インンバース(inverse)理論の理解、Ａnn.Ｒev.Ｅart
h Ｐlanet.Ｓci.５巻３５〜６４頁１９７７年〕に見ら
れる。この方法は、効果的に、前記した解法から得られ
た空間フィルターベクトルを回転させて、妨害ソースか
ら離し、これにより、フィルターベクトルに対するノイ
ズソースの投射（プロジェクション）を最小化し、他
方、ターゲットソースの投射をできるだけ大きく維持す
る。
【００５８】三次元モデルのバッカス-ジルベルト理論
を展開すると、最適な重みベクトル(ベクトルＷ)は、行
列の最小化を解くことで、わかる。
【数１８】 ただし、
【数１９】 式中、ＡijおよびＢijは以下の式:１９で示される:
【数２０】 ベクトルｒ0は頭部または体内の任意の点、ベクトルｒt
はターゲットの位置、即ち特定対象の部位である。ラグ
ランジの乗数器を用い各変数について微分すると、未知
ベクトルの重みＷの簡単な行列式が得られる。これらの
重みは乗数、例えば図５の乗数Ｗ52,Ｗ54,Ｗ56,Ｗ58,Ｗ
59として使用される。
【００５９】好ましい実施態様において記載した方法
は、１４センサーの生体磁気探知器で行った脳シグナル
の記録解析に適用した。実験は、外部可聴刺激に対する
ヒト脳の応答を１４個のセンサーで測定し、記録して行
った。図１１は、１４個の人体センサーの一つからの出
力シグナルの例示であり、この場合、かかるセンサーを
一つの抹消神経の上に配置させたので、最適に配置され
たと思われる。(他の１３個の人体センサーも時間の関
数として出力シグナルを発生し、これらのシグナルも記
録されたが、これらのシグナルは本明細書に記載しな
い)。可聴刺激に対する応答について決定した脳座標を
用い、好ましい実施例の方法により空間フィルターを算
定し、１４の出力シグナルに適用した。
【００６０】図１２は、計算した仮想シグナルであり、
１４の個々のセンサー出力シグナルの重み付けした合計
として算出したものである。可聴刺激に対する応答は、
０．０秒で適用したもので、この応答は、人体センサー
の図形(図１１)において脳ノイズから識別できなく、他
の人体センサー図形のいずれにおいても識別できない。
しかし、脳応答は、仮想センサー図形(図１２)では明確
に識別することができる。この結果は、脳ノイズは、目
的物のソースシグナルの識別可能な本発明の方法で充分
に抑制できたことを、証明する。外部刺激に対する脳の
応答を測定する、この能力を用いれば、可聴シグナル、
可聴シグナルの反復または他の実験ファクターの変化に
よる脳応答の変化を測定する実験を行うことができる。
【００６１】リード・フィールド合成法または空間フィ
ルター法は、適当なセンサーを用い、人体内、とくに脳
または心臓で発生した磁気シグナルまたは電気シグナル
の仮想新規な解析法を提供する。本発明の方法を用いれ
ば、センサーから集めたデータを解析し、目的物ソース
の挙動を計算し、他方、脳の内外の他のソースの作用を
最小にする。本発明の具体例は、説明のために詳細に記
載したもので、種々の変形例は、発明の精神および範囲
を越えない限り、なすことができる。したがって、本発
明は、特許請求の範囲を除き、限定されることはない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 シングル・ループの磁気センサーの感度の模
式的斜視図、
【図２】 脳内ソースの磁場の模式的斜視図、
【図３】 脳ソースの磁場を測定するセンサーの配置を
示す模式的斜視図、
【図４】 脳の種々のソースの磁場を測定するセンサー
の配置を示す模式的斜視図、
【図５】 センサーアレイの測定を組み合わせる方法を
示す模式的斜視図、
【図６】 生体磁場データの３７チャンネルについての
時間関数としてシグナル強度、２チャンネルのＥＥＧデ
ータ、および空間フィルターリング計算の結果を示すグ
ラフ、
【図７】 生体磁場データの１チャンネルについての時
間関数としてシグナル強度、２チャンネルのＥＥＧデー
タ、および空間フィルターリング計算の結果を示すグラ
フ、
【図８】 てんかん状態時の脳内の位置の関数としての
画像強度のプロットを示すグラフ、
【図９】 脳シグナルのリード・フィールド合成法実施
のモデル・ベースプロセスを示すブロック図、
【図１０】 脳シグナルのリード・フィールド合成法実
施の増大したプロセスを示すブロック図、
【図１１】 ヒト頭部に近接した位置のセンサーについ
ての時間の関数としての測定したシグナルを示すグラ
フ。
【図１２】 時間関数としての合成仮想センサーシグナ
ルを示すグラフ。
【符号の説明】
３２：頭部 ２０，３０，４０，４２，４４，４６，５２，５４，５
６，５８，５９：センサー
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ウィリアム・シー・ブラック・ジュニア アメリカ合衆国92014カリフォルニア州 デル・メール、ビア−エスペリア13081 番 (56)参考文献 特開 平２−31736（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−280934（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−277345（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−99630（ＪＰ，Ａ) 特表 平１−503603（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/05

Claims (16)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 生体内のある地点から発生したシグナル
    の解析方法であって、生体外部の所定の部位に配置され
    たフィールド・センサー・アレイの各センサーで測定さ
    れたシグナルの強度に当該センサーの重み係数を掛けて
    各センサーについて仮想センサーへの寄与量を決定し、
    次いで、前記各センサーの仮想センサーへの寄与量を合
    算して仮想センサーのシグナルを決定することを特徴と
    するシグナル解析方法。
  2. 【請求項２】 各センサーの重み係数を、少なくとも部
    分的に、センサーアレイの各センサーで測定したシグナ
    ル強度により決定する請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 重み係数（ベクトルＷ）を、式:２０ 【数１】 〔式中、Ｃijは各センサーの測定シグナルの共分散行
    列、ベクトルＧTは特定地点における各センサーの感度
    行列である。〕で示される行列型式で算出する請求項１
    に記載の方法。
  4. 【請求項４】 被験生体部分の幾何学的形状を特定し、 生体内の潜在的ソースから発する磁場の特性を特定し、 磁場が通る媒体を特定し、 生体内のソースに対する電磁センサーアレイの応答性の
    数学的モデルを決定し、次いで 重み係数を前記モデルから算出する工程により各重み係
    数を決定する請求項１に記載の方法:
  5. 【請求項５】 ターゲットソースから発生したものでは
    ないシグナルに関して、ターゲットソースの仮想シグナ
    ルへの寄与量を最適化すべく、各センサーの重み係数を
    上記数学的モデルを用いて選択する請求項４に記載の方
    法。
  6. 【請求項６】 前記数学的モデルが、有限メッシュモデ
    ルである請求項４に記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記加法工程後に、生体内の異なる多数
    の地点について前記乗法及び加法工程を繰り返す工程を
    含む請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記繰り返し工程後に、空間的プロット
    上に、空間内の地点について測定された仮想センサーの
    シグナルを表示する請求項７記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記繰り返し工程後に、測定時間の異な
    るシグナルについて前記乗法および加法工程を繰り返す
    工程を含む請求項７記載の方法。
  10. 【請求項１０】 各センサーが、磁場センサーである請
    求項１に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 各センサーが、電場センサーである請
    求項１に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記シグナルが被験者の頭部付近に配
    置されたセンサーで測定したシグナルである請求項１に
    記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記シグナルが被験者の胸部付近に配
    置されたセンサーで測定したシグナルである請求項１に
    記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記繰り返し工程後に、仮想センサー
    のシグナルを生理学的活動と相関させる請求項１に記載
    の方法。
  15. 【請求項１５】 生体から発した電磁シグナルの解析方
    法であって、生体外部の所定位置に配置された電磁場セ
    ンサーアレイの各センサーで測定した磁気シグナルのデ
    ータから、各センサーに適切な重み係数を決定し、前記
    各センサーで測定した前記シグナル強度に当該センサー
    の重み係数を掛けて、前記各センサーについて仮想セン
    サーへの寄与量を決定し、次いで、前記各センサーの仮
    想センサーへの寄与量を合算して、仮想センサーのシグ
    ナルを決定することを特徴とする方法。
  16. 【請求項１６】 前記重み係数（ベクトルＷ）を、式:
    ２１ 【数２】 〔式中、Ｃijは、各センサーの測定シグナルについての
    共分散行列、ベクトルＧTは、特定地点における各セン
    サーの感度行列である。〕で示される行列形式で算出す
    る請求項１５に記載の方法。
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