JP3543453B2 - 光生体計測法を用いた生体入力装置 - Google Patents
光生体計測法を用いた生体入力装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3543453B2 JP3543453B2 JP31419595A JP31419595A JP3543453B2 JP 3543453 B2 JP3543453 B2 JP 3543453B2 JP 31419595 A JP31419595 A JP 31419595A JP 31419595 A JP31419595 A JP 31419595A JP 3543453 B2 JP3543453 B2 JP 3543453B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- light
- living body
- signal
- measurement
- condensing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title claims description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 27
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 86
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 8
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 7
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 claims 1
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 65
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 65
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 61
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 27
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 108010064719 Oxyhemoglobins Proteins 0.000 description 13
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 13
- 230000005057 finger movement Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 6
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 6
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 5
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 4
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 4
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 3
- 230000004936 stimulating effect Effects 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 208000014644 Brain disease Diseases 0.000 description 1
- 206010010904 Convulsion Diseases 0.000 description 1
- 206010022998 Irritability Diseases 0.000 description 1
- 208000021642 Muscular disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 1
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 206010015037 epilepsy Diseases 0.000 description 1
- 230000001037 epileptic effect Effects 0.000 description 1
- 208000028329 epileptic seizure Diseases 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000007659 motor function Effects 0.000 description 1
- 230000003183 myoelectrical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/164—Lie detection
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、光生体計測法を用いた生体入力装置に関し、詳しくはキーボード、マウス、ハンドルを用いずに装置を制御したり、居眠り警報装置を制御したり、環境装置を制御したり、学習度を判定したり、幼児や病人や動物等の感覚や思考を表示したり、うそを発見したりするための光生体計測法を用いた生体入力装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来より、コンピュータやゲームなどの装置を動作するために、キーボードやマウスやハンドル等の種々な入力装置から制御している。しかし、このような人間が手足で操作する入力装置は、ゲームにおける臨場感を低減させたり、あるいは身体障害者等が操作することは困難である。そこで、脳波を用いて脳からの直接入力を行なう装置が特開平7−124331号公報で提案されている。この装置では、心電図を計測するときのように、脳波をそのまま計算機に入力することにより計算機、特にゲーム機を制御しようとしている。
このような脳からの直接入力装置は、運動機能に障害が認められる患者の外部装置の制御が可能であり、身体障害者の社会参加への貢献も期待されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところで人間の脳は、ブロードマンの脳地図で表されるように、異なる細胞構築で領域分割されており、さらに、各領域は異なる機能を分担している。例えば、脳を横から見ると、自発的な運動(手、指、足等)に関与する領域は頂上部、感覚、視覚等に関与する領域は後頭部、言語に関与する領域は左半分の所定部で、それぞれ分担している。
このように特定された場所からの情報を高精度で抽出するためには、空間分解能の高い計測装置を用いる必要がある。しかし、従来技術において用いられる脳波は、生体中では誘電率が不均一なために信号の発生場所が不明確となるので、空間分解能が低い。また、被検体が動くことによる筋電位が信号に大きく反映し、これにより脳波検出に悪影響を及ぼすため、測定時には被検体を拘束しなければならないという制約条件もあり、非常に実用性に欠けていた。
従って、脳からの入力信号として、脳波を直接用いる方法は精度および実用性において問題がある。
本発明の目的は、このような従来の課題を解決し、空間分解能が高い生体計測信号を入力信号として用いることにより、精度および実用性の高い生体計測方法を用いた生体入力装置を提供することにある。
【0004】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明による光生体計測法を用いた生体入力装置は、生体頭部上に配置された少なくとも1つの光照射手段と、該光照射手段により前記生体頭部へ光が照射され、その照射光に基づく該生体頭部内部の通過光を集光するため、該生体頭部上に配置された少なくとも1つの集光手段と、該集光手段により集光された生体通過光強度を計測する光生体計測用の少なくとも1つの光検出手段とを有し、該光照射手段、該光集光手段および該光検出手段を用いて前記生体を計測して出力信号を取得し、該出力信号の任意時間間隔の信号の特徴パラメータを演算する手段と、該出力信号と前記生体の意思とを対応づける特徴パラメータの参考データを記憶する記憶手段と、該任意時間間隔の信号の特徴パラメータと該特徴パラメータの参考データとの間をマハラノビス距離で代表される統計的距離を演算する手段を有し、該統計的距離から出力信号の種類を決定することを特徴としている。
また、生体頭部上に配置された少なくとも1つの光照射手段と、該光照射手段により前記生体頭部へ光が照射され、その照射光に基づく該生体頭部内部の通過光を集光するため、該生体頭部上に配置された少なくとも1つの集光手段と、該集光手段により集光された生体通過光強度を計測する光生体計測用の少なくとも1つの光検出手段とを有し、該光照射手段、該光集光手段および該光検出手段を用いて前記生体を計測して出力信号を取得し、該出力信号の任意時間間隔の信号の特徴パラメータを演算する手段と、該出力信号と前記生体の意思とを対応づける特徴パラメータの参考データを記憶する記憶手段と、該任意時間間隔の信号の特徴パラメータと該特徴パラメータの参考データとの間をマハラノビス距離で代表される統計的距離を演算する手段を有し、該統計的距離から出力信号の種類を決定するものであり、前記出力信号の特徴パラメータおよび前記参考データの特徴パラメータが、計測位置毎に格納されていることを特徴としている。
ここで、光照射手段および集光手段の配置により集光される光は、反射光および透過光に分類されるが、本発明では両者を含めて全て通過光とする。
【0005】
【発明の実施の形態】
本発明においては、光を用いて局在化している脳機能活動を計測し、計測された信号を計算機あるいは外部装置への入力信号として用いる。すなわち、1以上の照射用光ファイバーと1以上の集光用光ファイバーとを頭部の1以上の計測領域(例えば、右手指運動野、左手指運動野、言語野等)に設定し、被検者の頭部通過光を集光することにより、それぞれ計測された信号を演算装置に入力する。演算装置では、計測信号自体から例えば右手指運動の入力に対してはカーソルを左側に移動、左手指運動の入力に対してはカーソルを右側に移動、言語野の入力に対してはクリックを行う、等の出力信号の種類を決定し、出力信号をコンピュータ、ワードプロセッサ、あるいはゲーム機等の外部装置に入力する。外部装置は入力信号の種類に応じた動作を行う。
演算装置の他の方法では、計測した通過光強度より脳内酸化ヘモグロビン濃度変化値、または還元ヘモグロビン濃度変化値、または総ヘモグロビン濃度変化値を演算し、これらの値から特徴パラメータ値を演算して、記憶装置に記憶された特徴パラメータ値と演算した特徴パラメータ値とを比較することにより、出力信号の種類を決定し、出力信号を外部装置に入力する。
さらに、他の計測方法として、外部装置の入力信号を各計測領域に対応させずに、『カーソルを右に、』,『カーソルを左に、』,『クリックを行う』等を被検者に想像させ、その時の各計測領域毎の各特徴パラメータ毎の標準偏差値および平均値を記憶装置に学習データとして記憶しておき、実際の計測値とそれらの学習データとを比較して、許容範囲内で一致すれば出力信号とする。この方法で、特徴パラメータを用いて出力信号の種類を決定するために、マハラノビス距離を利用することができる他、ニューラルネットワークを利用することもできる。ここで、マハラノビス距離とは、計測値等が分散を有する正規分布で表現される場合に、実際の計測値がその分布に属するか否かを判定する指標である。
これにより、キーボードやマウス等を用いずにコンピュータ、ワードプロセッサ、あるいはゲーム機等を制御することができるので、障害者用としても利用できる。
さらに、被検体に多数点の照射光手段と集光手段を配置することにより、運転者の居眠り警報装置、環境制御装置、学習度判定装置、病人や幼児や動物等の意思表示装置、情報伝達装置、あるいはうそ発見器等にも適用することができる。
【0006】
【実施例】
以下、本発明の動作原理および実施例を、図面により詳細に説明する。
図1は、光を用いて局在化している脳機能活動を計測する装置(以降、光脳機能計測装置と略す)の概略構成図である。
本発明においては、局在化している脳機能活動を光を用いて計測し、計測された信号を計算機への入力信号とする。
ここでは、生体中の酸化及び還元ヘモグロビン濃度変化計測を目的とし、照射波長に2波長用いることにより、酸化ヘモグロビン濃度変化、還元ヘモグロビン濃度変化を、それぞれ独立して計測する。すなわち、光の吸収により酸化ヘモグロビン濃度と還元ヘモクロビン濃度を、色の違いにより計測するのである。波長をさらに増加すれば、精度が向上するとともに、酸化および還元ヘモグロビン以外の物質濃度の計測が可能である。ここでは、光照射位置及び光検出位置を1カ所設定した場合について説明するが、それぞれ数を増やすことは容易である。
特定波長の光が、光源1−1及び1−2より発せられ、それぞれ光ファイバー2−1及び2−2に入射される。ここで、光源1−1からの波長はλ1であり、光源1−2からの波長λ2で、400nmから2400nmの範囲から選択する。特に、生体中の血行動態を計測する場合に、700nmから1100nmの範囲から、波長差が50nm以内となるように選択することが、精度を上げるために望ましい。つまり、この波長帯では光の透過性が高い。これ以上の波長では、水の結晶も大きくなり、またこれ以下では、ヘモグロビン血液自体の吸収も大きくなるので都合が悪い。また、光源1−1及び1−2は、それぞれ駆動回路4−1及び4−2により異なる周波数f1及びf2で強度変調されている。各駆動回路4−1及び4−2からの周波数信号は参照周波数信号として、それぞれ、位相検波器9−1及び9−2に入力されている。これは、酸化及び還元ヘモグロビン濃度変化値が混合された波長から、酸化と還元ヘモグロビン濃度値を別々に取り出すためである。
【0007】
光ファイバー2−1及び2−2は光方向性結合器3と接続しており、光源1−1及び1−2からの光は混合され照射用光ファイバー5に入射される。
照射用光ファイバー5から被検者6の頭皮上より光を照射し、集光用光ファイバー7で生体通過光を集光する。これにより、血液中を流れる酸化および還元ヘモグロビン濃度の違による色の違いを計測する。動脈では酸素飽和度(全ヘモグロビン中の酸化ヘモグロビンの占める割合)が高いが、静脈では動脈と比較して酸素飽和度が低下している。
ここで、照射用光ファイバー5と集光用光ファイバー7間の距離は、計測位置により10〜50mmの距離とするが、本装置構成では30mmとしている。
集光用光ファイバー7で集光された生体通過光は、それぞれ光検出器8に入射され、各集光位置における生体通過光が光電変換及び増幅される。光検出器8には、光電子増倍管やアバランシェフォトダイオードが用いられる。光検出器8からの出力信号は、2分配された後に位相検波器9−1及び9−2に入力される。各位相検波器9−1,9−2に入力した信号には、照射した2波長の生体通過光が混合しているが、各位相検波器9−1及び9−2にはそれぞれ駆動回路4−1及び4−2から参照周波数が入力されているので、位相検波器9−1では光源1−1からの生体通過光強度を、位相検波器9−2では光源1−2からの生体通過光強度を分離検出することができる。
【0008】
位相検波器9−1及び9−2で検出した生体通過光強度信号を、各々アナログ−デジタル変換器(以降A/D変換器と略す)10−1及び10−2に入力し、デジタル信号に変換した後、演算装置11に取り込む。
演算装置11では、取り込まれた2波長の通過光強度の時系列信号より、酸化ヘモグロビン濃度及び還元ヘモグロビン濃度及び血液量を表す酸化ヘモグロビン濃度と還元ヘモグロビン濃度の和を演算し、時系列グラフとして表示装置12に表示する。血液中のヘモグロビンの量(体積)は一定であり、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンを単に加えれば、全体の血液量がわかる。
本装置構成により、脳機能活動に伴う酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビン及び総ヘモグロビン濃度変化を演算する方法が、例えば、本出願人により特願平7−30972号明細書および図面で提案されている(演算処理方法)。なお、ここでは、ヘモグロビン濃度が変化した量だけを演算しているが、生体中の散乱を除く演算を行えば濃度の絶対量も計測できる。
【0009】
図2は、光脳機能計測装置による右手指運動時のヘモグロビン濃度変化を示す図である。
ここでは、本装置を用い、右手指の動きに関与する脳内の領域(以降、右手指運動野と略す)を計測領域とし、右手指運動を行った場合の酸化ヘモグロビン14−1及び還元ヘモグロビン14−2及び総ヘモグロビン濃度変化14−3の時間変化を示している。なお、13は右手指運動期間である。
図3は、光脳機能計測装置による左手指運動時のヘモグロビン濃度変化を示す図である。
ここでは、本装置を用い、左手指運動野を計測領域とし、左手指運動を行った場合の酸化ヘモグロビン16−1及び還元ヘモグロビン16−2及び総ヘモグロビン濃度変化16−3の時間変化を示している。なお、15は左手指運動期間である。
図2及び図3を比較すると明らかなように、右手指運動期間13中の右手指運動野での酸化ヘモグロビン濃度変化14−1及び総ヘモグロビン濃度変化14−3は、左手指運動期間15中の左手指運動野での酸化ヘモグロビン濃度変化16−1及び総ヘモグロビン濃度変化16−3の約3倍の変化量を示している。なお、脳の左側にある運動野は、右半身に関係する運動領域であって、脳内領域と関与する身体部分は互いにクロス関係になっている。また、還元ヘモグロビンは、それほど顕著に変動はしない。
【0010】
図4は、光脳機能計測装置による右手指運動時の総ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示す図である。
ここでは、本装置を用い、右手指運動野を包含するように多点で計測を行い、右手指運動を行った場合の総ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示す。図4では、図4の上下方向が脳の上下を、左側が脳の前側、右側が脳の後側を示している。
図4より、このような顕著な変化を示す局所的な部位が光脳機能計測装置によって計測されていることがわかる。
図5は、光脳機能装置による言語想起時の総ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示す図である。
ここでは、言語活動に関与する領域(以降、言語野と略す)を包含する様に多点で計測を行い、言葉を想起した場合の酸化ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示している。言語野は、左側頭部脳内のこめかみの近傍の位置に存在する。この場合にも、顕著な変化を示す局所的な部位が光脳機能計測装置によって計測されている。光脳機能計測装置は、このように、想起による脳機能活動も計測することが可能である。
従って、本発明においては、光脳機能計測装置によって計測した信号を外部装置への入力信号として用いることにより、精度及び実用性が高い脳からの直接入力方法を実現することができる。
【0011】
以上で発明の原理の概要を述べたので、以下では、本発明の実施例を述べる。図6は、本発明の一実施例を示す光脳機能計測装置の構成図である。
図6において、120は生体入力装置であり、23は外部装置であり、これら生体入力装置120と外部装置23とで生体制御装置が構成される。
光脳機能計測装置17及び照射用光ファイバー18−1及び18−2及び18−3と集光用光ファイバー19−1及び19−2及び19−3を用いて、被検者6の頭部透過光強度を計測する。照射用光ファイバー18−1及び集光用光ファイバー19−1は計測領域1に、照射用光ファイバー18−2及び集光用光ファイバー19−2は計測領域2に、照射用光ファイバー18−3及び集光用光ファイバー19−3は計測領域3に、それぞれ光ファイバー固定ヘルメット20によって固定されている。ここで、計測領域数を増やすことは容易であり、また、各計測領域において、空間分解能を向上するために複数の光ファイバーを配置することも容易である。
光脳機能計測装置により計測された各計測領域の頭部通過光強度は、演算装置21に入力される。演算装置21では、前記各計測領域の頭部通過光強度と記憶装置22に記憶された酸化及び還元ヘモグロビンの吸光係数及び演算用のデータを用い、後述する演算方法により、任意の信号を特定して外部装置23に入力する。予め記憶装置22には、その信号がどのような意味を持つのかを判定するために、それまでに学習した結果(ヘモクロビンの吸光係数や演算用データ)を記憶しておく。
外部装置23では、前記入力された任意信号の種類に応じて動作する。外部装置23としては、コンピュータ、ワードプロセッサ、ゲーム機、あるいは通信装置等を用いることができる。
【0012】
次に、図6における演算装置21における演算方法について説明する。
図7は、図6における演算装置の手順を示すフローチャートである。
例えば、照射用光ファイバー18−1及び集光用光ファイバー19−1を左手指運動野(計測領域1)に設定し、照射用光ファイバー18−2及び集光用光ファイバー19−2を右手指運動野(計測領域2)に設定し、照射用光ファイバー18−3及び集光用光ファイバー19−3を言語野(計測領域3)に設定し、各計測領域における生体通過光強度が演算装置20に入力される。
(step1−1)
計測領域1−1からの各波長の通過光強度から、酸化または還元または総ヘモグロビン濃度を演算する。
(step1−2)
step1−1で演算された各または任意のヘモグロビン濃度、つまり酸化、還元および総ヘモグロビン濃度、またはそれらの中の1つの濃度より、特徴パラメータを演算する。特徴パラメータとしては、例えば任意時間間隔の各または任意のヘモグロビン濃度の積算値や、任意時間の各または任意のヘモグロビン濃度の変化率や、各または任意のヘモグロビン濃度の時間変化の任意周波数の強度が用いられ、これは様々に決定することができる。
(step1−3)
step1−2で演算された特徴パラーメータを記憶装置22内の学習値と比較することにより、特徴パラメータ値あらかじめ設定してある任意の閾値範囲内にあるか否かを判断し、範囲内であれば信号1を出力する。また、範囲外であれば、step1−4に進む。
【0013】
(step1−4)
計測領域2からの各波長の通過光強度から、酸化または還元または総ヘモグロビン濃度を演算する。
(step1−5)
step1−4で演算された各または任意のヘモグロビン濃度より、特徴パラメータを演算する。特徴パラメータとしては、例えば任意時間間隔の各または任意のヘモグロビン濃度の積算値や、任意時間の各または任意のヘモグロビン濃度の変化率や、各または任意のヘモグロビン濃度の時間変化の任意周波数における強度が用いられ、これは様々に決定することができる。
(step1−6)
step1−5で演算された特徴パラーメータが、あらかじめ設定してある任意の閾値範囲内にあるか否かを判断し、範囲内であれば信号2を出力する。また、範囲外であればstep1−7に進む。
(step1−7)
計測領域3からの各波長の通過光強度から、酸化または還元または総ヘモグロビン濃度を演算する。
(step1−8)
step1−7で演算された各または任意のヘモグロビン濃度より、特徴パラメータを演算する。特徴パラメータとしては、例えば任意時間間隔の各または任意のヘモグロビン濃度の積算値、あるいは平均値や任意時間の各または任意のヘモグロビン濃度の変化率や、各または任意のヘモグロビン濃度の時間変化の任意周波数における強度が用いられ、これは様々に決定することができる。
(step1−9)
step1−8で演算された特徴パラーメータが、あらかじめ設定してある任意の閾値範囲内にあるか否かを判断して、範囲内であれば信号1を出力する。また範囲外であれば、step1−1に戻る。
【0014】
ここで、外部装置23がコンピュータであることを想定し、常に外部装置23を入力待ち状態にしておく。さらに、信号1の入力に対してカーソルが左、信号2の入力に対してカーソルが右、信号3の入力に対してクリックというように、予め信号に対する外部装置の機能をあらかじめ対応させておくことも可能である。
また、この演算方法の拡張としては、step1−3及びstep1−6及びstep1−9において、閾値範囲内の場合には0,閾値範囲外の場合には1を出力する様にしておけば、演算装置21から出力する信号として8通りの組合せを作ることができる(000〜111)。この場合には、信号1から信号8までの出力を行い、各信号に対応した外部装置23の任意機能動作をあらかじめ決めておけばよい。
このように、演算第1例では、予め右手指運動野、左手指運動野、および言語野を定め、その場所毎に信号を計測する場合であって、信号と機能動作を1対1に対応させる場合を述べた。
【0015】
図8は、図6における演算装置の第2の演算手順例を示すフローチャートである。
演算方法の第2例では、各計測領域において計測される酸化または還元または総ヘモグロビン濃度変化と、外部装置23に入力する信号を1対1に対応させない場合である。例えば、演算方法第1例の場合には、場所毎にねらって信号を取り出し、特定信号を機能動作に対応させた方法である。しかし、使用者がカーソルを左に動かしたい意志を有した場合に、左手を動かすことを想起しなければならず、実際の外部装置の機能と使用者の想起がかけ離れたものとなってしまう。これに対して、本演算方法の第2例では、前記問題点を考慮した方法である。
まず、計測領域をi箇所設定し、それぞれの計測領域に照射用光ファイバー及び集光用光ファイバーを配置し、各計測領域における生体通過光強度が演算装置21に入力される。すなわち、第2例では、場所毎にねらって特定の信号を計測するのではなく、具体的に場所を特定せずに光ファイバを頭部に接続し、コンピュータに入力する動作を想起した時の光脳機能計測を行い、これを何回か行って学習し、その結果を予め記憶装置22に記憶しておくのである。そして、実際に計測された信号から濃度を演算し、特徴パラメータを演算して、これを記憶装置22のデータの中に同じような特徴パラメータが存在するか否かを探索する。
以下、図8のフローに沿って説明する。
【0016】
(step2−1)
各計測領域i毎からの各波長の通過光強度から、酸化または還元または総ヘモグロビン濃度を演算する。
(step2−2)
step2−1で演算された各または任意のヘモグロビン濃度より、各計測領域i毎の各特徴パラメータjの値Pi,j(マトリクス値)を演算する。ここで、特徴パラメータとしては、例えば任意時間間隔の各または任意のヘモグロビン濃度の積算値や、任意時間の各または任意のヘモグロビン濃度の変化率や、各または任意のヘモグロビン濃度の時間変化の任意周波数における強度が用いられ、これは様々に決定することができる。
(step2−3)
ここで、演算装置21より出力される信号の種類をk種類とする。あらかじめ記憶装置22には、一般的あるいは使用者個人の学習データが記憶されている。学習データ構造は、各出力信号k毎に同じ構造を持つ各計測領域i毎の各特徴パラメータj毎の標準偏差値及び平均値である。すなわち、特徴パラメータの確率分散がガウシァン分布であることを前提としている。標準偏差値及び平均値で、ガウス関数を記述することができる。
例えば、外部装置23をコンピュータと想定し、前記コンピュータにあらかじめ演算装置21からの信号kが入力された場合、カーソルが右に動くように設定しておく。また、使用者はあらかじめ光脳機能計測装置17を装着し、”カーソルを右に動かす”と想起することを複数回行う。この時、計測される各計測領域i毎の各特徴パラメータj毎に標準偏差値および平均値を計算する。ここで得られた、各計測領域i毎の各特徴パラメータj毎の標準偏差値および平均値を、信号kの学習データとして記憶装置22に記憶する。このstep2−3では、前記記憶されている学習データDi,j,kを読み込む。
図9は、この学習データDi,j,kのデータ構造を示す図である。図9において、Sは標準偏差値を表し、Aは平均値を表し、点線は省略を意味する。また、計測領域iをn箇所とし、特徴パラメータjの種類数はm種類としている。
【0017】
(step2−4)
記憶されている全学習データDi,j,kとstep2−2演算された各計測領域i毎の各特徴パラメータjの値Pi,jを用い、各信号k毎にマハラノビス距離MDkを演算する。マハラノビス距離は、周知の簡単な式で表わされる。
(step2−5)
step2−4で演算された各信号k毎のマハラノビス距離MDkから、最小のマハラノビス距離MDkを探索する。1〜k個の信号中の最小の値を選択すれば、それが最小のマハラノビス距離となる。
(step2−6)
最小のマハラノビス距離MDkが任意の閾値範囲内にあるか否かを判断する。範囲内にある場合には、step2−7に進む。また範囲外にある場合には、step2−1へ戻る。
(step2−7)
信号kを出力する。
【0018】
第2例の演算方法は、マハラノビス推定方法を応用したものであるが、同様な推定を行うために、第3の演算方法としてニューラルネットワークを応用する方法もある。この場合には、ニューラルネットワーク入力側各端子に、各計測領域i毎の各特徴パラメータjを入力するようにし、出力側各端子に各信号k(k=1〜l)を割り当てる。ニューラルネットワークは、あらかじめ各計測領域i毎の各特徴パラメータjの値によって、任意の信号kを出力するように各使用者毎あるいは一般的な使用者の複数回の使用によって学習しておく。この学習したニューラルネットワークを用いることで、図8に示したマハラノビス推定と同様に機能し、使用者が想起したことに対応した信号を出力することができる。
図6では、演算装置21の後段にニューラルネットワークを接続し、特徴パラメータをネットワークの入力側各端子に入力する。ネットワークの出力側各端子に、外部装置23を接続する。
なお、第1例,第2例および第3例の演算方法の他に、演算装置は、光脳機能計測用の検出器により計測された信号を直接用いて、出力信号の種類を決定することも、勿論可能である。
【0019】
図10は、本発明の他の実施例を示す生体制御装置のブロック図である。
図10において、101は運転者、102はハンドル、103は座席、104は自動車、105は駆動回路、106はスピーカー、107は光ファイバー固定具あるいは光ファイバー固定ヘルメット、108は光照射用光ファイバー、109は光集光用光ファイバー、110は入力装置、111は生体光計測部、112は入力信号判定部、113は信号線、114はマイクロコンピュータ、115は記憶装置である。本実施例は、生体制御装置を自動車運転時の居眠り警報装置として適用した場合を示す。すなわち、入力装置110(生体計測部111と入力信号判定部112と光照射用光ファイバー108と光集光用光ファイバー109と光ファイバー固定具あるいは光ファイバー固定ヘルメット107)が生体入力装置を構成しており、外部装置としてマイクロコンピュータ114を用いている。
運転者101が座席103に座りハンドル102を操作して自動車104を運転している状態を示している。運転者101は、光ファイバー固定具あるいは光ファイバー固定ヘルメット107を着用している。光ファイバー固定具あるいは光ファイバー固定ヘルメット107には、1組以上の光照射用光ファイバー108と光集光用光ファイバー109が固定されている。光照射用光ファイバー108からは常時、運転者101の頭部に光が照射され、任意の距離(例えば30mm程度)離れて固定されている光集光用光ファイバー109で生体通過光が集光されている。光照射用光ファイバー108から照射する光の光源は、入力装置110内部にある生体光計測部111にあり、また光集光用光ファイバー109で集光された光を検出する光検出器も同様に生体光計測部111にある。
【0020】
ここで、図6に示した実施例に示したように、異なる光照射位置毎および異なる波長毎に照射する光強度に異なる強度変調周波数を与え、光検出器で検出され電気信号に変換された生体通過光強度を位相検波して計測すれば、迷光の影響を除去し、各計測位置毎の各波長毎の生体通過光強度を計測することが可能である。1組の光照射用光ファイバー108と光集光用光ファイバー109で定義される計測位置は、運転者101毎に任意複数設定して差し支えないが、生体透過性の高い前頭部や、また眠気によって顕著に血行動態が変化する特徴的な部位が予めわかっている場合には、前記特徴的な部位に設定する。
生体光計測部111で計測された頭部血行動態を表す計測信号を元に、入力信号判定部112において眠気の信号を抽出する。ここで、入力信号判定部112は、ヘモグロビン等の光学パラメータ等血行動態演算に必要な定数データと運転者101に関する学習データが記憶されている記憶装置と、血行動態の演算と入力信号の判定を行う演算装置とで構成されている。また、第3の演算手順例で示したように、入力信号の判定にニューラルネットワークを用いることも可能である。
ここで、入力信号判定部112で運転者101の眠気が検出された場合には、入力装置110より信号線113を用いてマイコン114に入し、マイコン114から駆動回路105とスピーカー106からなる居眠り警報装置に信号を出力する。居眠り警報装置は、信号が入力されたならば、スピーカー106に警告の音声を発するように機能する。ここで、居眠り警報装置105の機能としては、音声で運転者を刺激するほかに、光で刺激あるいは座席を振動させる等、種々の方法で刺激することが考えられる。また、マイコン114から警報のレベルに応じて記憶装置115に記憶された音声データを選択して、『危険、危険、・・・』という意味を有する音声情報を出力することもできる。また、入力装置110を光ファイバー固定具107に内装し、信号線113を用いずに電磁波によって居眠り警報装置に信号を入力することも可能である。さらに、警報レベルが上ったことをマイコン114が判断した場合には、マイコン114から下方の矢印に信号伝達することにより、ブレーキをかけたり、エンジンを停止する信号を出力することもできる構成としている。
【0021】
警報装置としては、図10の自動車のみならず、飛行機、電車等の全ての移動手段にも適用することができ、これらの移動手段の運転中に、眠気、疲労、いらいら感、レッドアウト、ブラックアウト等、運転に支障をきたす感覚を判定して警報を与える装置として応用することができる。なお、レッドアウト、ブラックアウトとは、飛行機等の操縦中に大きな加速度により脳内血流が局所に集中し、視覚異常あるいは意識の喪失を引き起す症状である。
このように、生体入力装置をマイコンの入力装置として用いると、例えば環境制御装置としても適用できる。すなわち、寒い、熱い、リラックス感等、主観的な感覚を判定して、環境温度、環境音楽、明るさ、映像等の環境をコントロールすることができる装置として利用することができる。
また、学習度判定装置としても適用することができる。すなわち、学問、運動(リハビリも含む)等の学習の程度を判定し、その習熟度を表示する装置として使用できる。表示された習熟度に基づいて、被験者が繰り返し訓練を行う訓練装置として用いることもできる。
また、医療用診断および警報装置としても適用できる。すなわち、てんかん焦点決定のための診断装置、脳疾患患者の脳機能検査の装置、てんかん発作の警報装置等に適用することができる。
また、筋疾患や植物状態の患者、幼児、および動物等から外部に意思を伝達できないか、意思が通じないものの感覚や思考を表示する装置としても適用することができる。より具体的に示すと、幼児が思っていることを生体入力装置でとらえ、それをディジタルの電気信号に変えてマイコンに入力し、予めメモリに意味を持っている言葉を登録しておき、それを選択判定し、音声で出力する。また、幼児の脳からの情報を生体入力装置でとらえ、刻々の脳の変化を検出し、それを音素として音声合成回路に入力し、幼児が思っていることを話し声として意志を伝達させることができるものである。さらに、動物、ペット等の動物に取り付けることにより、何を欲しがっているのかも知ることができる。
また、喜怒哀楽等の感情を判定し、テレビ電話等で感情情報を伝達する装置にも適用することができる。この装置により伝達される感情情報から、受手側に表示される顔のコンピュータグラフィックスの表情を生成することができる。
また、集中力を判定し、これを表示する装置にも適用することができる。
さらに、うそ発見器としても適用することができる。
【0022】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、局在化している脳機能を、光脳機能計測装置によって計測し、計測信号を外部装置への入力信号として用いるので、キーボードやマウスやハンドルを用いずに外部装置を制御することができる他に、乗物の警報装置、環境制御装置、学習度判定装置、医療用診断および警報装置、意思表示装置、情報伝達装置、集中力判定装置およびうそ発見器等にも適用することができる。従って、従来はできなかった情報不伝達物との交信が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示す光脳機能計測装置の構成図である。
【図2】光脳機能装置による右手指運動時のヘモグロビン濃度変化を示す図である。
【図3】光脳機能装置による左手指運動時のヘモグロビン濃度変化を示す図である。
【図4】光脳機能装置による右手指運動時の総ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示す図である。
【図5】光脳機能装置による言語想起時の総ヘモグロビン濃度変化の等高線グラフを示す図である。
【図6】本発明の具体的装置構成図である。
【図7】図6における演算装置の演算手順を示すフローチャートである。
【図8】図6における演算装置の他の演算手順を示すフローチャートである。
【図9】図6の記憶装置に記憶している学習データ構造の図である。
【図10】本発明に基づく生体入力装置を、外部装置である自動車運転時の居眠り警報装置に適用した場合の構成図である。
【符号の説明】
1−1,1−2:光源,2−1,2−2:光ファイバー,3:光方向性結合器,
4−1,4−2:光源駆動装置,5:照射用光ファイバー,6:被検者,
7:集光用光ファイバー,8:光検出器,9−1:位相検波器,
9−2:位相検波器,10−1:アナログ−デジタル変換器,
10−2:アナログ−デジタル変換器,11:演算装置,12:表示装置,
13:右手指運動期間,14−1:酸化ヘモグロビン濃度変化,
14−2:還元ヘモグロビン濃度,14−3:総ヘモグロビン濃度,
15:左手指運動期間,16−1:酸化ヘモグロビン濃度変化,
16−2:還元ヘモグロビン濃度,16−3:総ヘモグロビン濃度,
17:光脳機能計測装置,20:光ファイバー固定ヘルメット,
18−1,18−2,18−3:照射用光ファイバー,21:演算装置,
19−1,19−2,19−3:集光用光ファイバー,22:記憶装置,
23:外部装置,24:使用者,101:運転者,102:ハンドル,
104:自動車,106:スピーカー,111:光生体計測部、
112:入力信号判定部,114:マイクロコンピュータ(マイコン)
113:信号線,110,120:生体入力装置,103:座席,
105:居眠り警報装置,108:光照射用光ファイバー,
107:光ファイバー固定具あるいは光ファイバー固定ヘルメット,
109:光集光用光ファイバー。
Claims (10)
- 生体頭部上に配置された第1および第2の光照射手段と、
前記第1および第2の光照射手段により前記生体頭部へ光が照射され、その照射光に基づく前記生体頭部内部の通過光を集光するため、前記生体頭部上に配置された前記第1の光照射手段と対となる第1の集光手段および前記第2の光照射手段と対となる第2の集光手段と、
前記第1の集光手段により集光された生体通過光強度を計測する第1の光検出手段と、
前記第2の集光手段により集光された生体通過光強度を計測する第2の光検出手段とを有し、
前記第1の光照射手段、前記第1の集光手段および前記第1の光検出手段は第1の計測領域を計測するためのものであり、前記第2の光照射手段、前記第2の集光手段および前記第2の光検出手段は第2の計測領域を計測するためのものであり、
前記第1および第2の光照射手段、前記第1および第2の光集光手段および前記第1および第2の光検出手段を用いて前記生体を計測して計測信号を取得し、
前記計測信号の任意時間間隔の信号の特徴パラメータを演算する手段と、
前記計測信号と前記生体の意思とを対応づける特徴パラメータの標準偏差と平均値とを参考データとして記憶する記憶手段と、
前記任意時間間隔の信号の特徴パラメータの標準偏差と平均値と、前記参考データとを用いて前記計測信号が前記参考データの分布に属するか否かを判定する指標を演算する手段を有し、
前記指標から出力信号の種類を決定することを特徴とする光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 生体頭部上に配置された第1および第2の光照射手段と、
前記第1および第2の光照射手段により前記生体頭部へ光が照射され、その照射光に基づく前記生体頭部内部の通過光を集光するため、前記生体頭部上に配置された前記第1の光照射手段と対となる第1の集光手段および前記第2の光照射手段となる第2の集光手段と、
前記第1の集光手段により集光された生体通過光強度を計測する第1の光検出手段と、前記第2の集光手段により集光された生体通過光強度を計測する第2の光検出手段とを有し、
前記第1の光照射手段、前記第1の集光手段および前記第1の光検出手段は第1の計測領域を計測するためのものであり、前記第2の光照射手段、前記第2の集光手段および前記第2の光検出手段は第2の計測領域を計測するものであり、
前記第1および第2の光照射手段、前記第1および第2の光集光手段および前記第1および第2の光検出手段を用いて前記生体を計測して計測信号を取得し、
前記計測信号の任意時間間隔の信号の特徴パラメータを演算する手段と、
前記計測信号と前記生体の意思とを対応づける特徴パラメータの標準偏差と平均値とを参考データとして記憶する記憶手段と、
前記任意時間間隔の信号の特徴パラメータの標準偏差と平均値と、前記参考データとを用いて前記計測信号が前記参考データの分布に属するか否かを判定する指標を演算する手段とを有し、
前記指標から出力信号の種類を決定するものであり、
前記計測信号の特徴パラメータおよび前記参考データの特徴パラメータが、計測位置毎に格納されていることを特徴とする光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 前記参考データを格納するために、被検体者の意思を学習する手段を有することを特徴とする請求項1または2記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。
- 前記参考データを記憶し、及び前記参考データの分布に属するか否かを判定する前記指標に替えて、学習したニューラルネットワーグを用いて出力信号の種類を決定することを特徴とする請求項1または2記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。
- 生体頭部上に配置された少なくとも1つの光照射手段と、
前記光照射手段により前記生体頭部へ光が照射され、その照射光に基づく前記生体頭部内の通過光を集光するため、前記生体頭部上に配置された少なくとも1つの集光手段と、
前記集光手段により集光された生体通過光強度を計測する光生体計測用の少なくとも1つの光検出手段とを有し、
前記光照射手段、前記光集光手段および前記光検出手段によって生体の複数部位を計測して計測信号を取得し、前記計測信号の任意時間間隔の信号の特徴パラメータを計測部位毎に演算する手段と、
前記計測信号と生体の計測部位毎の特徴パラメータの閾値データを記憶する記憶手段と、
前記任意時間間隔の信号の特徴パラメータと前記特徴パラメータの閾値データとを計測部位毎に比較して出力信号を決定し、計測部位毎の出力信号の組み合わせによって、出力信号の種類を決定することを特徴とする光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 出力信号の種類に対応した特徴的な生体部位に照射光が照射されるように、前記光照射手段および前記光集光手段を配置することを特徴とする請求項5記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。
- 外部装置にマイクロコンピュータを有し、前記被検体者である運転者の頭部上に前記光照射手段と前記集光手段を配置し、生体入力装置内で前記被検体者の居眠り状態を検出し、
上記被検体者の居眠り状態を検出した際に前記生体入力装置より上記マイクロコンピュータに信号を入力し、
前記マイクロコンピュータは上記信号が入力されたとき、警報を出力するか、あるいはブレーキ装置を駆動させることを特徴とする請求項1から6のいずれか一に記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 外部装置としてマイクロコンピュータを有し、前記被検体者の頭部皮膚上に光照射手段と集光手段を配置し、前記被検体者の意思に呼応して、
画面上のポインタ位置又は画面上の合成された画像を変化させるか、又は音声を出力することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一に記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 外部装置としてマイクロコンピュータを有し、前記被検体者の頭部皮膚上に光照射手段と集光手段を配置し、
前記被検体者の意識の異常を判定して外部に警報を発することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一に記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。 - 前記外部装置としてマイクロコンピュータを有し、疾患を持つ被検体者又は飛行機操縦士の頭部皮膚上に光照射手段と集光手段を配置し、
前記被検体又は飛行機操縦士の意識の異常を判定して、外部に警報を発することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一に記載の光生体計測法を用いた生体入力装置。
Priority Applications (11)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP31419595A JP3543453B2 (ja) | 1995-12-01 | 1995-12-01 | 光生体計測法を用いた生体入力装置 |
GB9713004A GB2311854B (en) | 1995-11-17 | 1996-11-15 | Optical measurement instrument for living body |
US08/875,081 US6240309B1 (en) | 1995-10-06 | 1996-11-15 | Optical measurement instrument for living body |
DE19681107T DE19681107B4 (de) | 1995-11-17 | 1996-11-15 | Instrument für optische Messung in einem lebenden Körper |
PCT/JP1996/003365 WO1997018755A1 (fr) | 1995-11-17 | 1996-11-15 | Instrument servant a des mesures optiques sur des corps vivants |
CA002210703A CA2210703C (en) | 1995-11-17 | 1996-11-15 | Optical measurement instrument for living body |
US09/849,409 US6640133B2 (en) | 1995-10-06 | 2001-05-07 | Optical measurement instrument for living body |
US10/689,760 US7142906B2 (en) | 1995-10-06 | 2003-10-22 | Optical measurement instrument for living body |
US11/371,916 US7774047B2 (en) | 1995-10-06 | 2006-03-10 | Optical measurement instrument for living body |
US11/371,919 US20060184047A1 (en) | 1995-11-17 | 2006-03-10 | Optical measurement instrument for living body |
US11/371,918 US20060184046A1 (en) | 1995-10-06 | 2006-03-10 | Optical measurement instrument for living body |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP31419595A JP3543453B2 (ja) | 1995-12-01 | 1995-12-01 | 光生体計測法を用いた生体入力装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09149894A JPH09149894A (ja) | 1997-06-10 |
JP3543453B2 true JP3543453B2 (ja) | 2004-07-14 |
Family
ID=18050421
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP31419595A Expired - Lifetime JP3543453B2 (ja) | 1995-10-06 | 1995-12-01 | 光生体計測法を用いた生体入力装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3543453B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2020650A2 (en) | 2007-07-31 | 2009-02-04 | Hitachi, Ltd. | External condition control device based on measurement of brain functions |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1147139A (ja) * | 1997-07-30 | 1999-02-23 | Shimadzu Corp | 手術装置 |
EP1008925B1 (en) | 1998-12-07 | 2006-01-11 | Hitachi, Ltd. | Device for controlling equipment by using signals from a living body |
JP3661645B2 (ja) * | 1999-06-09 | 2005-06-15 | 株式会社日立製作所 | 生体光計測装置を用いた意思誘導装置、生体光計測装置を用いた入出力装置、生体光計測装置に用いられるプログラムおよび生体光計測装置の制御方法 |
JP3892232B2 (ja) * | 2001-01-30 | 2007-03-14 | 株式会社日立製作所 | 生体監視システム |
JP3950634B2 (ja) | 2001-01-31 | 2007-08-01 | 株式会社日立製作所 | 生体光計測法を用いた遊戯装置 |
US7206622B2 (en) | 2002-11-01 | 2007-04-17 | National Institute Of Information And Communications Technology | Device to measure degree of acquisition and method for measuring degree of acquisition |
JP4555230B2 (ja) * | 2003-09-11 | 2010-09-29 | 株式会社日立メディコ | 生体光計測装置 |
JP4417684B2 (ja) * | 2003-10-15 | 2010-02-17 | 東海電子株式会社 | 車載用アルコール検知システム |
US7275035B2 (en) * | 2003-12-08 | 2007-09-25 | Neural Signals, Inc. | System and method for speech generation from brain activity |
JP4517666B2 (ja) * | 2004-02-12 | 2010-08-04 | トヨタ自動車株式会社 | 走行支援装置 |
JP2006072606A (ja) | 2004-09-01 | 2006-03-16 | National Institute Of Information & Communication Technology | インターフェイス装置、インターフェイス方法及びその装置を用いた制御訓練装置 |
JP4590555B2 (ja) * | 2004-09-02 | 2010-12-01 | 国立大学法人長岡技術科学大学 | 感性状態判別方法及び装置 |
JP4505617B2 (ja) * | 2005-02-25 | 2010-07-21 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | リハビリテーション支援装置 |
JP2006280511A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | National Institute Of Information & Communication Technology | 乗り物運転時における操縦者の異常検知方法及び装置 |
JP2006280512A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | National Institute Of Information & Communication Technology | 乗り物操縦者への危険信号提示方法及び装置 |
JP2006281923A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | National Institute Of Information & Communication Technology | 乗用走行車両の制御方法及び装置 |
JP4722573B2 (ja) * | 2005-06-10 | 2011-07-13 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 顔面情報検出装置および顔面情報検出式通信装置 |
US9721480B2 (en) * | 2006-02-08 | 2017-08-01 | Honeywell International Inc. | Augmented tutoring |
JP2007196001A (ja) * | 2007-03-16 | 2007-08-09 | Hitachi Medical Corp | 生体光計測装置 |
JP4948326B2 (ja) | 2007-08-21 | 2012-06-06 | 株式会社日立製作所 | 生体光計測用頭部装着式ホルダ |
EP2045690A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-08 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Improvements relating to brain computer interfaces |
JP2009265876A (ja) * | 2008-04-24 | 2009-11-12 | Sony Corp | 制御装置、制御方法、制御方法のプログラム及び制御方法のプログラムを記録した記録媒体 |
JP5244027B2 (ja) * | 2008-05-12 | 2013-07-24 | 俊徳 加藤 | 脳機能解析支援装置及びプログラム |
JP5453849B2 (ja) * | 2009-03-06 | 2014-03-26 | コニカミノルタ株式会社 | 光出射プローブ、光出射装置、生体情報検出装置およびブレイン・マシン・インターフェース |
TW201236646A (en) * | 2011-03-15 | 2012-09-16 | Ming-Da Wu | Method for allocating positive answer zone and negative answer zone of cerebral cortex |
JP5119375B2 (ja) * | 2011-05-02 | 2013-01-16 | パナソニック株式会社 | 集中有無推定装置及びコンテンツ評価装置 |
EP2924645A4 (en) * | 2012-11-26 | 2016-10-05 | Hitachi Ltd | SENSIBLITY ASSESSMENT SYSTEM |
JP6553492B2 (ja) * | 2015-11-30 | 2019-07-31 | 学校法人京都橘学園 | 脳波を用いた対象物制御方法および制御装置 |
JP2018181245A (ja) * | 2017-04-21 | 2018-11-15 | 株式会社デンソー | 生産性判定装置、生産性判定プログラム、及び、生産性判定方法 |
JP7178614B2 (ja) * | 2017-06-23 | 2022-11-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、情報処理装置、および情報処理システム |
WO2019035337A1 (ja) * | 2017-08-15 | 2019-02-21 | テイ・エス テック株式会社 | 生体センサーの配置構造 |
JP7089150B2 (ja) * | 2017-08-15 | 2022-06-22 | テイ・エス テック株式会社 | 生体センサーの配置構造 |
JP7224032B2 (ja) * | 2019-03-20 | 2023-02-17 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 推定装置、推定プログラムおよび推定方法 |
-
1995
- 1995-12-01 JP JP31419595A patent/JP3543453B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2020650A2 (en) | 2007-07-31 | 2009-02-04 | Hitachi, Ltd. | External condition control device based on measurement of brain functions |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH09149894A (ja) | 1997-06-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3543453B2 (ja) | 光生体計測法を用いた生体入力装置 | |
US7142906B2 (en) | Optical measurement instrument for living body | |
Sitaram et al. | Hemodynamic brain–computer interfaces for communication and rehabilitation | |
Wang et al. | HemaApp: noninvasive blood screening of hemoglobin using smartphone cameras | |
Ferrari et al. | A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application | |
Hoshi | Towards the next generation of near-infrared spectroscopy | |
Hoshi | Functional near-infrared spectroscopy: current status and future prospects | |
US20060184047A1 (en) | Optical measurement instrument for living body | |
Bortfeld et al. | Assessing infants' cortical response to speech using near-infrared spectroscopy | |
Hoshi | Functional near‐infrared spectroscopy: potential and limitations in neuroimaging studies | |
Tamura et al. | Localized near–infrared spectroscopy and functional optical imaging of brain activity | |
JP5982483B2 (ja) | 生体状態評価装置およびそのためのプログラム | |
Zhu et al. | Methodological approaches and recommendations for functional near-infrared spectroscopy applications in HF/E research | |
CN101359220B (zh) | 基于脑功能计测的外部环境控制装置 | |
Ayaz et al. | Assessment of cognitive neural correlates for a functional near infrared-based brain computer interface system | |
Hakimi et al. | Proposing a convolutional neural network for stress assessment by means of derived heart rate from functional near infrared spectroscopy | |
Asgher et al. | Classification of mental workload (MWL) using support vector machines (SVM) and convolutional neural networks (CNN) | |
Xu et al. | Classification of autism spectrum disorder based on sample entropy of spontaneous functional near infra-red spectroscopy signal | |
CN110383387A (zh) | 用于监测健康状态的系统和方法 | |
Zhou et al. | Study of artifact-resistive technology based on a novel dual photoplethysmography method for wearable pulse rate monitors | |
CA2210703C (en) | Optical measurement instrument for living body | |
Friesen et al. | Portable wireless and fibreless fNIRS headband compares favorably to a stationary headcap-based system | |
JP2002177281A (ja) | 生体光計測装置 | |
Galib et al. | A multiple linear regression model approach for two-class fNIR data classification | |
Tellis et al. | Use of diffuse correlation spectroscopy to measure brain blood flow differences during speaking and nonspeaking tasks for fluent speakers and persons who stutter |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20031216 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040216 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20040224 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20040316 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040329 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090416 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090416 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100416 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110416 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120416 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120416 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130416 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140416 Year of fee payment: 10 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |