JP3581319B2 - 脳活動自動判定装置 - Google Patents

脳活動自動判定装置 Download PDF

Info

Publication number
JP3581319B2
JP3581319B2 JP2001043311A JP2001043311A JP3581319B2 JP 3581319 B2 JP3581319 B2 JP 3581319B2 JP 2001043311 A JP2001043311 A JP 2001043311A JP 2001043311 A JP2001043311 A JP 2001043311A JP 3581319 B2 JP3581319 B2 JP 3581319B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
degree
dementia
subject
dipole
brain
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 - Fee Related
Application number
JP2001043311A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2002248087A (ja
Inventor
利光 武者
隆 朝田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BRAIN FUNCTIONS LABORATORY, INC.
Original Assignee
BRAIN FUNCTIONS LABORATORY, INC.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BRAIN FUNCTIONS LABORATORY, INC. filed Critical BRAIN FUNCTIONS LABORATORY, INC.
Priority to JP2001043311A priority Critical patent/JP3581319B2/ja
Priority to AT01127200T priority patent/ATE418911T1/de
Priority to DE60137185T priority patent/DE60137185D1/de
Priority to EP01127200A priority patent/EP1216656B1/en
Priority to KR1020010072562A priority patent/KR100846397B1/ko
Priority to US09/993,910 priority patent/US6741888B2/en
Priority to CNB01143662XA priority patent/CN100333688C/zh
Publication of JP2002248087A publication Critical patent/JP2002248087A/ja
Priority to HK02109250.4A priority patent/HK1047688A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of JP3581319B2 publication Critical patent/JP3581319B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/242Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents
    • A61B5/245Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents specially adapted for magnetoencephalographic [MEG] signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372Analysis of electroencephalograms
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372Analysis of electroencephalograms
    • A61B5/374Detecting the frequency distribution of signals, e.g. detecting delta, theta, alpha, beta or gamma waves
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4088Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7246Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

【0001】
【発明が属する技術分野】
本発明は脳活動自動判定方法及び装置に関し、特に老人性痴呆障害を自動判定する方法及び装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
老人性痴呆に関しては、90歳では30%近くが痴呆状態になっているという統計もあり、これからの高齢化社会にとって大きな問題になりつつある。
従って、このような痴呆障害をできるだけ早期に発見し重度の痴呆状態に至る前にその治療を行うことが望まれているが、この痴呆障害の判定は従来より下記に示すような種々の人為的な方法で行われている。
(1)長谷川式簡易知能評価スケール(HDS)
長谷川式簡易知能評価スケール(HDS)は、正常老人から痴呆性老人をスクリーニングする目的で作成されたスケールであり、知能障害のない正常な老人には比較的簡単に答えられるような問題から構成されており、通常5〜10分程度で行うことができる。
【0003】
質問は、「記憶・記銘」を中心に「見当識」「計算問題」「一般的常識問題」などの11項目で構成されており、得点は質問項目の通過率をもとに難易度に従って所定の重み付けが施されている。
また、これらの評価項目を改訂して、本人の生年月日さえ確認できていれば検査が可能な改訂長谷川式簡易知能評価スケール(HDS−R)に置き換えられている。
(2)国立精研式痴呆スクリーニング・テスト
この国立精研式痴呆スクリーニング・テストは、健康な老人の中から痴呆の疑いのある老人を的確にスクリーニングすることを目的に標準化された簡易テストである。
【0004】
地域の中で保健活動をしている保健婦を中心とするコ・メディカルスタッフが、痴呆の疑いのある人を早期に発見し、適切な助言や指導を行うために、それらの人達が容易に使用し、採点でき、痴呆の疑いのある人をスクリーニングできるものである。また、疫学調査の際に、痴呆の疑いのある老人をスクリーニングするためにも使用できる。
(3)N式精神機能検査
N式精神機能検査は、記憶・見当識・計算のほかに、概念構成・図形模写・空間認知・運動構成機能などに関する課題も加えて、より広範囲に知的機能を測定することを目的とする老人用の精神機能検査である。
【0005】
本テストは、老化に伴う精神機能の変化が正常な老化によるものか、病的な痴呆によるものかをスクリーニングするためにも使用できるが、それよりも痴呆の疑われる老人に実施することを主な目的としている。そのために痴呆の程度を正常・境界・軽度痴呆・中等度痴呆・重度痴呆に至る5段階の広い範囲の評価をし得るように作成されている。
(4)精神状態質問表(MSQ)
このMSQ(Mental Status Questionnaire) は、1958年のニューヨーク市の大規模な施設老人調査のために開発されたものである。この調査の目的は、多数の、しかも社会的、身体的、精神的にきわめて異質な人達を対象にするために、単純で、客観的で、容易に施行することができ、しかも精神機能障害の確かな指標を与えることである。
【0006】
このMSQの質問項目は、見当識、記憶、計算、一般的、個人的な情報を網羅する質問項目から、数百人の予備テストにより、最も識別力のあるものとして選び出されたものである。その質問項目は、半分が見当識、半分が一般的な記憶をテストするものからなり、見当識テストに重点が置かれている。
(5)ミニ・メンタル・ステート検査(MMSE)法
このMMSE法は、図11に示すように、入院患者用の認知障害測定を目的とした短くかつ標準化された尺度として開発されたものである。
【0007】
この他にも下記のような行動観察尺度(観察式)も種々提案されている。
(6)柄澤式「老人知能の臨床的判定基準」
(7)ファンクショナル・アセスメント・ステージング(FAST)法
(8)クリニカル・ディメンシア・レーティング(CDR)法
(9)GBSスケール
(10)N式老年者用精神状態尺度(NMスケール)
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような従来の痴呆判定方法の内、MMSE法は、図1の特性曲線Nに示す如く、横軸に目盛られたMMSE値が小さく(痴呆度が高く)なればなる程、解剖結果によって判明したニューロン欠損率Nが高くなり相関関係が認められるので、一定の信頼性が担保された手法であることが判るが、全て医師が被験者(患者)に対して問診する形式を採用しているため、次のような問題点があった。
【0009】
▲1▼聞き手が介在するため、その聞き手と被験者との固有の人間関係についての依存性が大きく回答が常に客観的に正確に得られるとは限らず判定結果にバラツキが生ずる。
▲2▼被験者がテストを繰り返す内に問診内容を学習してしまうことがあり、やはり客観的な判定結果が得られなくなる。
【0010】
▲3▼被験者が回答を拒否することもある。
このように、現在の診断方法では初期の痴呆患者と正常者を区別する客観的な方法は提案されていない。さらに、痴呆症のスクリーニングに用いるためには、短時間で低価格、しかも取り扱いが簡単な診断法でなければならないが、上記の方法を含めて痴呆患者を早期診断可能で且つ実用化可能な方法は提案されていない。
【0011】
また、上記のSPECTやPET等を利用した方法は、半減期を極めて短縮するため、放射性同位元素を発生させるサイクロトロン等の設備が必要でありコストが非常に高くなってしまう。
従って本発明は、判定に人間が介在せずに客観的な痴呆障害の判定結果が得られる安価な脳活動自動判定方法及び装置を提供することを目的とする。
【0012】
【課題を解決するための手段】
人間の思考・認識・記憶の想起・快/不快及び精神的な疲労・緊張等は、脳内にある多数のニューロン(神経細胞)の電気的な活動に依存することは既に広く知られている。
【0013】
即ち、脳内の信号伝達は神経軸索の活動電位パルスの伝達によって行われ、信号の内容はパルスの頻度に符号化されていると考えられている。この活動電位パルスが興奮性シナプスに到達すると、電流がニューロンから外部に流出し、それがニューロン外部の組織を流れ元の細胞体に戻るが、その電流の流れ方が単一の電流双極子によるものと酷似しているので、1つ1つのニューロンの電気的な活動は電流双極子で置き換えることが出来る。
【0014】
大脳皮質の或る部分のニューロンが集団的に活動するときに、もしも活動ニューロンが比較的局限された場所に集中していれば、その電気的な活動を1つ以上の電流双極子で近似することができる。
このような電流双極子を探し当てるため、頭部内の任意の位置に任意のモーメントを持った電流双極子を1つ以上置いたときに頭皮上の各脳波(脳磁)センサの位置に現れる電位(磁場の強さ)を計算し、これと各センサによって測定された電位(磁場)との差の二乗平均値を計算する。
【0015】
そして、該電流双極子を移動させながら、その二乗誤差平均値が最も小さくなる位置と向きと大きさを求め、これを等価双極子とする。
アルツハイマー痴呆症により皮質内のニューロン活動に不均一性が発生すると、それによって発生する頭皮上の電位分布にも空間的なゆらぎが発生する。等価双極子によって作られる頭皮上電位分布は滑らかであるから、この滑らかな電位分布から外れる「ゆらぎ」成分の二乗平均値は皮質内ニューロン活動の不均一性を反映している。この度合いを表しているのが1つ又は複数の双極子度(実測した電位に対する等価双極子の近似度)の平均値=「平均双極子度」である。
【0016】
本発明は、特公平3−42897 号公報、特開平3−99630 号公報、特許第2540728号公報等に示される如く既によく知られている技術を基礎にしている。
これらの基礎技術から発展した本発明では、双極子度の時間変動に関する統計量である確率過程のモーメント又はアルファ波に関する平均双極子度には閾値があり、それを境にして正常と痴呆症の区別ができることが明らかになった。そして、これに基づいて痴呆症、特にアルツハイマー型痴呆の定量化が可能になり、ある正診率で正常と痴呆症を識別することが可能になった。
【0017】
さらに平均双極子度は時々刻々とゆらいでいるが、これはニューロン活動の不安定性(標準偏差)を反映している。この不安定性は一般に痴呆症の進行とともに増加する。このような平均双極子度のゆらぎを表わす標準偏差にも閾値があり、その閾値よりも標準偏差が大になるとアルツハイマー型痴呆症であると診断することができる。
【0018】
このような平均双極子度dと標準偏差SDとの関係を示したものが図2の脳劣化グラフである。それぞれの閾値によって4つの領域▲1▼〜▲4▼に区分される。第4象限が正常を示す領域である。
図3は、頭部のMRI断面である。白色部分のニューロンが活動しているときの計算機シミュレーションによって得られた双極子度を示している。同図(a)は正常例で、これだけの部分にニューロン活動が広がっているにもかかわらず平均双極子度は”99.862”という大きな値を示している。また、同図(b)はアルツハイマー症患者を模したもので、ニューロン活動が部分的に欠如している場合で、平均双極子度は”97.057”という低い値になっている。
【0019】
従って、それぞれの等価双極子について、上記の平均双極子度dを求めると、平均双極子度dとニューロン欠損率Nは図1の特性曲線に示すようになる。曲線Nはアルツハイマー患者の脳の解剖検査結果と臨床結果から推定されたものである。
【0020】
また、上記のSPECT法においても、双極子度と、側頭葉及び頭頂側頭葉の血流低下とが非常に高い相関を示すことも明らかになった。
一方、アルファ波等の脳波を脳波センサ又は脳磁センサを用いて測定する場合、その発生源は脳の左右両半球に分布していると考えられるから、2つの等価双極子を導入することもできるが、活動ニューロンの場所を特定するためには2つの等価双極子が必要であっても、双極子度を見る為には等価双極子の数は1つでよい。
【0021】
そこで、本発明者は、図4〜7に示すように、例えば単一の等価双極子を仮定した場合(図4及び5)と2つの等価双極子を仮定した場合(図6及び7)の2つのモデルにおいて、それぞれ、頭部を球形状と仮定した場合(図4及び6)と実形状の場合(図5及び7)に分けて解析したところ、いずれも、各双極子度のピーク値を結ぶ包絡線はほぼ一致することが判った。
【0022】
すなわち、単一の等価双極子による場合には図3に示したようにベクトルの回転中心は頭部の真中に来るので活動ニューロンの場所を特定し難いが、平均双極子度dのピーク値については互いにあまり変化が無く、これは実形状及び球形状のいずれに対して求めてもあまり変わりがないことが判った。
【0025】
そこで、本発明に係る脳活動自動判定装置は、被験者の頭部に取り付けられて該被験者の頭皮電位を検出する複数個の脳波センサと、各脳波センサの出力信号中のアルファ波成分を数値データに変換して双極子度を求め、該双極子度の時間変動に関する統計量としての確率過程のモーメントを、該被験者のアルツハイマー型痴呆度パラメータとして求める演算装置と、該パラメータを出力する出力装置と、を備えることができる。
【0026】
さらに、本発明に係る脳活動自動判定装置では、該脳波センサ及び該出力装置を端末装置に設けると共に該演算装置を計算センターに設け、該端末装置と該計算センターとを通信回線を介して接続した構成としてもよい。
本発明では、さらにコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することができる。このプログラムは、脳活動を自動判定するために、被験者の頭部に複数個の脳波センサを取り付けて検出した該被験者の頭皮電位を変換した数値データ内のアルファ波成分に基づいて双極子度を求め、該双極子度の時間変動に関する統計量としての確率過程のモーメントを、該被験者のアルツハイマー型痴呆度パラメータとして求め、該パラメータを出力する手順を備えている。
【0027】
本発明ではさらに、上記のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体も提供される。
上記の方法とその装置並びにプログラムとその記録媒体においては、以下の種々の態様が可能である。
【0028】
上記の双極子度は、該データの内の所定周波数成分であるアルファ波成分を抽出すると共に頭部内に仮定した1つ又はそれ以上の電流双極子が各脳波センサの位置に作る電位分布と各データによって示される各脳波センサの測定電位との二乗誤差の平均値が最小になる1つ又はそれ以上の等価双極子を決定したときの近似度を示すものとすることができる。
この場合の頭部は球状モデルを採用することができる。
【0029】
該統計量として確率過程のモーメントとしては双極子度をサンプリングにより複数個求めたときのピーク値の一定個数の平均値を表わす平均双極子度を用いると共に、該平均双極子度が低下するに従い標準偏差は増加し、その相関が大きいので、平均双極子度ゆらぎを表わす標準偏差をも併せて用いることができる。
【0030】
データは、該脳波センサの代わりに脳磁センサを用い、該電位の代わりに磁場を用いて得たものでもよい。
【0031】
また、平均双極子度と該標準偏差との相互関係から、正常か痴呆症であるかを判定してもよい。
【0032】
このように、被験者の頭部を実形状でなく球形状と仮定して一つ以上の等価双極子による双極子度の一定個数の平均値又は標準偏差を求めることにより、被験者の痴呆度を求めるようにしたので、計算が非常に簡単になり、またMMSE法のように判定結果にばらつきが生じることも少なく、さらにはSPECT法などに比べてコストが大幅に低減でき、さらに正常と異常の識別感度が向上する。
【0033】
【発明の実施の形態】
図8は、本発明に係る脳活動自動判定方法及び装置の一実施例を示したものである。
この実施例では、まず、頭部1に例えば21個前後の脳波センサ又は脳磁センサ(電極)群2を装着して脳内神経活動に基づく電位を測定するか、或いは、予めセンサを配置したキャップを被る。なお、この場合のセンサは、頭部を例えば球形状と仮定した場合でも、international 10−20 standardによって決められた位置に配置すればよい。
【0034】
センサ2からの測定電位は増幅器3及びマルチプレクサ4を介してアナログ/ディジタル変換器(A/D)5に供給され、ディジタル化された測定電位(脳波)データは入力インタフェース(I/F)15を介してコンピュータ10に供給される。なお、入力インタフェース15では該データをフーリェ変換して所定のフィルタリング処理を行うことにより、安静時に発生するアルファ波のみを取り出して以下の処理を行うことが出来る。但し、このアルファ波に限定されるものではない。
【0035】
コンピュータ10内ではCPU11がバス12を介してROM13、RAM14、入力インタフェース15、及び出力インタフェース16に接続されている。上記ROM13は等価双極子を求める上記のプログラム等を記憶した媒体であり、RAM14はディジタイザー23、キーボード24、A/D変換器5からの脳波データを記憶するメモリである。
【0036】
なお、この脳波データは、図9に示すように、この場合のみデータ転送端末装置として動作するコンピュータ10のインタフェース17から、インターネット等の通信回線41を経由して演算装置としての計算センター42に送り、ここで解析した結果を再び通信回線14を経由して臨床現場のコンピュータ10に送り返し、CRT31又はプリンタ32などの出力装置において出力して医師が診断の材料とするように構成してもよい。この場合は、プログラムとその記録媒体は計算センターに装備される。
【0037】
また、入力インタフェース15には、図1又は図2に示したグラフの特性データを格納した外部記憶装置25が接続され、出力インタフェース16にはコンピュータ10の演算結果(痴呆度としてのMMSE値)を表示するCRT等の表示装置31と表示装置31に表示されたデータや波形を記憶するプリンタ32が出力装置として接続されている。なお、外部記憶装置25は用いずに、全てROM13にプログラム等を格納しておいてもよい。
【0038】
上述の構成における本実施例の動作を図10に示すフローチャートにより以下に説明する。
まず、頭部1に示されたセンサ群2を配置した後(ステップS1)、図示しない電源を”オン”してコンピュータ10を初期状態に設定する(ステップS2)。
【0039】
次に、各種演算用のプログラム及び信号処理用のプログラム等を外部記憶装置20から読み出してコンピュータ10内のRAM14に格納する(ステップS3)。この様なプログラムはコンピュータ10内の不揮発性メモリであるROM13内に予め記憶して置いてもよい。
【0040】
次に、頭部1に載置した21個前後のセンサ群2から脳内神経活動に基づく電位測定を一定のサンプリング間隔で行う(ステップS4)。
この後、アルファ波等の特定周波数帯域にピークを有する脳波成分をディジタルフィルタ処理を行って分離する(ステップS5)。
【0041】
そして、サンプリングされた頭皮上測定電位の全てについて等価双極子を計算する(ステップS6)。
すなわちこのステップS6においては、上述したように、コンピュータ10のCPU11は、頭部内の所定位置に置いたと仮定した時の例えば1つの電流双極子が発生する頭皮上の各電極位置の電位(Vc)を計算し、ステップS4で測定した電位(Vm)との二乗誤差の平均値を求め、この二乗誤差平均値を最小とするような電流双極子の位置とベクトルを求め、この二乗誤差が基準値以下に収束するまでこのような処理を繰り返し、二乗誤差が収束して基準値以下になったとき、この位置の電流双極子を等価双極子としてその位置をRAM14に記憶する。
【0042】
この後、双極子度を計算する(ステップS7)。すなわち、等価双極子が、実測された電位に対してどの程度近似しているかを示す双極子度d(この時点では未だ平均値ではない。)を次式(1)及び(2)に示すように計算する。
【0043】
【数1】
Figure 0003581319
【0044】
【数2】
Figure 0003581319
【0045】
なお、上記の式(1)及び(2)においては、Mはセンサ2の数を示し、また、Vma及びVcaはそれぞれ測定値及び計算値の平均値を示している。
このようにして、例えば10ms毎にサンプリングされた頭皮上測定電位の各々について求められた双極子度dのピーク値(図3〜6参照)を一定個数、例えば200個抽出してその平均値=「平均双極子度」を求める(ステップS8)。
【0046】
そして、平均双極子度を所定の閾値と比較し、この閾値以上のときは正常とし、閾値以下のときは痴呆状態であると判定し(ステップS9)、又は標準偏差と閾値とを比較して正常/痴呆症を判定する(ステップS10)。
或いは、平均双極子度dと標準偏差SDとの関係を示した図2の脳劣化グラフにおいて、それが第2象限▲2▼にあればアルツハイマー症と診断し、第4象限▲4▼にあるときは正常であると判定する(ステップS11)。これらの判定結果が出力装置としてのCRT31又はプリンタ32に出力される。これまでの臨床データによると、この方法による正診率は約70%である。
【0047】
以上説明したように本発明に係る脳活動自動判定方法とその装置並びにプログラムとその記録媒体によれば、球状等の頭部内に仮定した一つ以上の電流双極子が脳波センサの位置に作る電位分布と測定電位との二乗誤差平均値が最小になる一つ以上の等価双極子を決定したときの近似度を示す双極子度の時間的変動に関する統計量としての確率過程のモーメントである、例えばサンプリングにより求めたときのピーク値の一定個数の平均値(平均双極子度)及びそのピーク値のゆらぎを表わす標準偏差ら正常か痴呆症かの判定が直ちに、しかも客観的にできる。
【0048】
また痴呆症と判定された場合には、その痴呆症の程度が評価できる。また痴呆症に対する薬物投与を行ったり認知リハビリテーションを行ったときの効果が数値的に評価できるので、それぞれの患者に対する最適な薬物の選択とその投与量・頻度の決定が短期間ででき、各種の認知リハビリテーションのなかで最適な方法の適用が可能になる。
【0049】
薬物、認知リハビリテーションその他による治療の前後における双極子度の平均値の変化から、これらの薬物および各種療法の有効性を計測することが可能である。
また、アルファ波に対する双極子度の時間的な変化の解析から、将来にわたる痴呆度の進行を予測することも可能である。
【0050】
従来のような問診式の判定結果とは異なり、客観的で正確且つ迅速な被験者の痴呆度を低コストの装置により判定することが可能となり、以って、下記のような特有の効果が得られる。
(1)約3分間の脳波測定によってアルツハイマー症の進行状態がモニターできる。
【0051】
(2)高齢者全員に対して痴呆症のスクリーニングが簡便にできるので、痴呆の早期発見が可能になる。早期治療は痴呆の発症を遅延させるのに有効なので、老人性痴呆人口の抑制に寄与する。それにより経済効果と看護をする家族の負担軽減に寄与するところが大きい。
【0052】
(3)アルツハイマー症の進行抑制または治癒に有効とされる薬物の効果が直ちに計測できるので、これに関係した新薬の開発に利用できる。
(4)芸術療法、音楽療法、園芸療法などの各種療法の効果が客観的に計測できる。
【0053】
(5)痴呆症の程度が客観的に認定できる。
(6)非侵襲的かつ簡便に痴呆症のスクリーニングに応用できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明者が求めた、MMSE値に対する双極子度(平均値)d及びニューロン欠損率Nを示したグラフ図である。
【図2】本発明者が求めた、正常/痴呆症を判定するための平均双極子度とその標準偏差との関係を示した脳劣化グラフ図である。
【図3】正常者と痴呆者の頭部断層面において求めた単一の等価双極子を示した図である。
【図4】本発明に係る脳活動自動判定方法と装置及びそのプログラムと記録媒体を実現するために、頭部を球形状と仮定とし、単一の等価双極子を用いた時の双極子度を示したグラフ図である。
【図5】本発明を実現するために、頭部を実形状とし、単一の等価双極子を用いた時の双極子度を示したグラフ図である。
【図6】本発明を実現するために、頭部を球形状と仮定とし、2つの等価双極子を用いた時の双極子度を示したグラフ図である。
【図7】本発明を実現するために、頭部を実形状とし、2つの等価双極子を用いた時の双極子度を示したグラフ図である。
【図8】本発明の実施例を示したブロック図である。
【図9】本発明の変形例を示したブロック図である。
【図10】本発明に用いる演算装置の処理手順を示したフローチャート図である。
【図11】従来より知られているミニ・メンタル・ステート検査(MMSE)法を示す図表である。
【符号の説明】
1 被験者の頭部
2 脳波(脳磁)センサ群
3 増幅器
5 A/D変換器
10 コンピュータ
11 CPU
13 ROM(プログラム記録媒体)
14 RAM
15,16,17 インタフェース
24 キーボード
25 外部記憶装置
31 CRT
32 プリンタ
41 通信回線
42 計算センター
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

Claims (14)

  1. 被験者の頭部に取り付けられて該被験者の頭皮電位を検出する複数個の脳波センサと、各脳波センサの出力信号中のアルファ波成分をデータに変換して双極子度を求め、該双極子度の時間変動に関する統計量としての確率過程のモーメントを、該被験者のアルツハイマー型痴呆度パラメータとして求める演算装置と、該パラメータを出力する出力装置と、を備えたことを特徴とする脳活動自動判定装置。
  2. 請求項において、
    該演算装置は、該双極子度として、該データの内のアルファ波成分を抽出すると共に部内に仮定した1つ以上の電流双極子が各脳波センサの位置に作る電位分布と各データによって示される各脳波センサの測定電位との二乗誤差の平均値が最小になる1つ以上の等価双極子を決定したときの近似度を示す値を用いることを特徴とした脳活動自動判定装置。
  3. 請求項において、
    該頭部が球状モデルであることを特徴とした脳活動自動判定装置
  4. 請求項において、
    該演算装置は、該確率過程のモーメントとして、該双極子度をサンプリングにより複数個求めたときのピーク値の一定個数の平均値を表わす平均双極子度及びそのピーク値のゆらぎを表わす標準偏差の双方を用いることを特徴とした脳活動自動判定装置。
  5. 請求項において、
    該演算装置が、該ルファ波周波数帯域内の信号を用いて該平均双極子度及び該標準偏差を求めることを特徴とした脳活動自動判定装置。
  6. 請求項又はにおいて、
    該演算装置が、該平均双極子度と該標準偏差との相互関係から正常かアルツハイマー型痴呆症であるかを判定することを特徴とした脳活動自動判定装置。
  7. 請求項からのいずれか1つにおいて、
    該脳波センサ及び該出力装置を端末装置に設けると共に該演算装置を計算センターに設け、該端末装置と該計算センターとを通信回線を介して接続したことを特徴とする脳活動自動判定装置。
  8. 脳活動を自動判定するために、
    被験者の頭部に複数個の脳波センサを取り付けて検出した該被験者の頭皮電位のデータ内のアルファ波成分に基づいて双極子度を求め、該双極子度の時間変動に関する統計量としての確率過程のモーメントを、該被験者のアルツハイマー型痴呆度パラメータとして求め、該パラメータを出力する手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  9. 請求項において、
    該双極子度が、該データの内のアルファ波成分を抽出すると共に頭部内に仮定した1つ以上の電流双極子が各脳波センサの位置に作る電位分布と各データによって示される各脳波センサの測定電位との二乗誤差の平均値が最小になる1つ以上の等価双極子を決定したときの近似度を示すことを特徴としたプログラム。
  10. 請求項において、
    該頭部が球状モデルであることを特徴としたプログラム
  11. 請求項において、
    確率過程のモーメントが、該双極子度をサンプリングにより複数個求めたときのピーク値の一定個数の平均値を表わす平均双極子度及びそのピーク値のゆらぎを表わす標準偏差の双方から成ることを特徴としたプログラム。
  12. 請求項11において、
    ルファ波周波数帯域内の信号を用いて該平均双極子度及び該標準偏差を求めることを特徴としたプログラム。
  13. 請求項11又は12において、
    該平均双極子度と該標準偏差との相互関係から正常かアルツハイマー型痴呆症であるかを判定することを特徴としたプログラム。
  14. 請求項から13のいずれか1つに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
JP2001043311A 2000-12-18 2001-02-20 脳活動自動判定装置 Expired - Fee Related JP3581319B2 (ja)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001043311A JP3581319B2 (ja) 2000-12-18 2001-02-20 脳活動自動判定装置
DE60137185T DE60137185D1 (de) 2000-12-18 2001-11-16 Verfahren und Gerät zum Schätzen des Grades der neuronalen Störung in der Grosshirnrinde
EP01127200A EP1216656B1 (en) 2000-12-18 2001-11-16 Method and apparatus for estimating degree of neuronal impairment in brain cortex
AT01127200T ATE418911T1 (de) 2000-12-18 2001-11-16 Verfahren und gerät zum schätzen des grades der neuronalen störung in der grosshirnrinde
KR1020010072562A KR100846397B1 (ko) 2000-12-18 2001-11-21 대뇌 피질에서의 뉴론 손상도 평가 방법 및 장치
US09/993,910 US6741888B2 (en) 2000-12-18 2001-11-27 Method and apparatus for estimating degree of neuronal impairment in brain cortex
CNB01143662XA CN100333688C (zh) 2000-12-18 2001-12-17 评估脑皮层中神经元损伤程度的装置
HK02109250.4A HK1047688A1 (zh) 2000-12-18 2002-12-20 評估腦皮層中神經元損傷程度的方法與裝置

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000-383581 2000-12-18
JP2000383581 2000-12-18
JP2001043311A JP3581319B2 (ja) 2000-12-18 2001-02-20 脳活動自動判定装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2002248087A JP2002248087A (ja) 2002-09-03
JP3581319B2 true JP3581319B2 (ja) 2004-10-27

Family

ID=26606007

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001043311A Expired - Fee Related JP3581319B2 (ja) 2000-12-18 2001-02-20 脳活動自動判定装置

Country Status (8)

Country Link
US (1) US6741888B2 (ja)
EP (1) EP1216656B1 (ja)
JP (1) JP3581319B2 (ja)
KR (1) KR100846397B1 (ja)
CN (1) CN100333688C (ja)
AT (1) ATE418911T1 (ja)
DE (1) DE60137185D1 (ja)
HK (1) HK1047688A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009172088A (ja) * 2008-01-23 2009-08-06 Yokogawa Electric Corp 脳活動解析方法。

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3581361B1 (ja) * 2003-02-17 2004-10-27 株式会社脳機能研究所 脳活動測定装置
JP4387720B2 (ja) * 2003-07-28 2009-12-24 株式会社浜松早期認知症研究所 痴呆検査装置、痴呆検査サーバ、痴呆検査クライアント、および痴呆検査システム
US20050159671A1 (en) * 2003-12-18 2005-07-21 Sneddo & Associates Inc. Method for diagnosing, detecting, and monitoring brain function including neurological disease and disorders
US7647098B2 (en) * 2005-10-31 2010-01-12 New York University System and method for prediction of cognitive decline
KR20090028807A (ko) * 2006-07-06 2009-03-19 리전츠 오브 더 유니버스티 오브 미네소타 시간적 측정치를 이용하는 뇌 패턴의 분석
GB0613551D0 (en) * 2006-07-07 2006-08-16 Diagnostic Potentials Ltd Investigating neurological function
US20080021340A1 (en) * 2006-07-19 2008-01-24 Mika Sarkela Detection of focal epileptiform activity
US20080159365A1 (en) * 2006-12-22 2008-07-03 Branislav Dubocanin Analog Conditioning of Bioelectric Signals
DE102011122025A1 (de) * 2011-12-22 2013-06-27 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf Vorrichtung und System zur Bestimmung von Gehirnaktivitäten
US8986014B2 (en) 2012-04-19 2015-03-24 Brian Murray Evidence-based, neuro-congnitive testing methodology, protocols and systems
US20130338429A1 (en) * 2012-06-13 2013-12-19 LifeMusic, Inc. Producing Audio Output for Music Therapy
KR101317040B1 (ko) * 2012-09-03 2013-10-11 한양대학교 산학협력단 정상인에서 경도인지장애, 알츠하이머 환자로의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법 및 시스템
KR20160055103A (ko) 2013-03-15 2016-05-17 아담 제이 사이먼 뇌 건강의 다중-모드 생리적 자극 및 평가를 위한 시스템 및 시그너처
EP2967354A4 (en) * 2013-03-15 2017-05-31 Adam J. Simon Multi-modal pharmaco-diagnostic assessment of brian helath
WO2016013596A1 (ja) * 2014-07-22 2016-01-28 株式会社 脳機能研究所 脳活動測定装置、プログラム、及び方法
US12042293B2 (en) * 2016-09-27 2024-07-23 Mor Research Applications Ltd. EEG microstates analysis
KR102089137B1 (ko) * 2018-02-08 2020-03-13 인체항노화표준연구원 주식회사 뇌파 기반 인지기능 평가 장치
JP7460155B2 (ja) * 2018-11-15 2024-04-02 公立大学法人広島市立大学 脳機能計測装置及び脳機能計測方法
CN109614932B (zh) * 2018-12-12 2022-03-25 西安科技大学 基于脑电场变化机理的环境识别方法、矿用头盔及云平台
CN109864733A (zh) * 2019-01-16 2019-06-11 漫迪医疗仪器(上海)有限公司 心脑异常的检测方法、系统、介质及设备
KR102358741B1 (ko) * 2019-10-24 2022-02-07 (주) 지일 치매환자의 기억을 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통한 치매환자 치료 장치 및 방법
US20210287564A1 (en) * 2020-03-16 2021-09-16 Koninklijke Philips N.V. System and method for bed partner mediated sleep disorder treatment program
KR102686027B1 (ko) 2020-03-24 2024-07-18 (주)메그노시스 두뇌 임피던스 패턴을 이용하는 치매 진단 방법 및 시스템
WO2023238575A1 (ja) * 2022-06-06 2023-12-14 株式会社村田製作所 認知機能評価装置、認知機能評価システム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4862359A (en) * 1984-08-31 1989-08-29 Bio-Logic Systems Corporation Topographical mapping of brain functionality from neuropsychological test results
JPH0342897A (ja) 1989-07-11 1991-02-25 Fuji Electric Co Ltd 車両用誘導コイルの収納箱
JPH0779804B2 (ja) 1989-09-13 1995-08-30 利光 武者 等価双極子測定装置
JPH0542116A (ja) * 1991-08-13 1993-02-23 Hitachi Ltd 生体表面電位分布から生体内電流分布を推定する信号処理方法
CN1029294C (zh) * 1993-11-24 1995-07-12 山东大学 脑电信息反馈脑部疾病治疗仪
JP2540728B2 (ja) * 1994-03-31 1996-10-09 株式会社脳機能研究所 脳活動自動判定装置
JP3310498B2 (ja) * 1994-09-02 2002-08-05 独立行政法人産業技術総合研究所 生体情報解析装置および生体情報解析方法
JP3156772B2 (ja) * 1998-05-07 2001-04-16 日本電気株式会社 生体内部活動領域推定方法、装置及びその記録媒体
JP2000279387A (ja) * 1999-03-31 2000-10-10 Nec Medical Systems Kk 脳波トポグラフィ表示方法及び脳波波形モニタ装置
JP2003265440A (ja) * 2002-03-12 2003-09-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd 光式皮下脂肪厚測定方法、光式皮下脂肪厚測定装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009172088A (ja) * 2008-01-23 2009-08-06 Yokogawa Electric Corp 脳活動解析方法。

Also Published As

Publication number Publication date
HK1047688A1 (zh) 2003-03-07
EP1216656B1 (en) 2008-12-31
KR100846397B1 (ko) 2008-07-16
US6741888B2 (en) 2004-05-25
EP1216656A1 (en) 2002-06-26
US20020107455A1 (en) 2002-08-08
CN1359656A (zh) 2002-07-24
CN100333688C (zh) 2007-08-29
DE60137185D1 (de) 2009-02-12
ATE418911T1 (de) 2009-01-15
JP2002248087A (ja) 2002-09-03
KR20020048857A (ko) 2002-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3581319B2 (ja) 脳活動自動判定装置
JP2540728B2 (ja) 脳活動自動判定装置
Mohan et al. Artificial neural network for classification of depressive and normal in EEG
JP3581361B1 (ja) 脳活動測定装置
US9101276B2 (en) Analysis of brain patterns using temporal measures
US6195576B1 (en) Quantitative magnetoencephalogram system and method
CN109069081B (zh) 用于预测、筛查和监测脑病/谵妄的设备、系统和方法
Henderson et al. Development and assessment of methods for detecting dementia using the human electroencephalogram
JP7221693B2 (ja) ヒトの脳の皮質機能の目録を作るための方法および磁気画像化デバイス
CN109906103A (zh) 用于产生多个电磁治疗协议的系统及方法
US20180279938A1 (en) Method of diagnosing dementia and apparatus for performing the same
US6475162B1 (en) System and method for vision examination using interrupt signals for synchronizing visual evoked potential sampling rate with visual stimulus
JP2007524448A (ja) 初期の緑内障を検出し、モニタする自動処置方法及び装置
US7549959B2 (en) Stimulation arrangement for measurement of physiological signal reactivity
RU2314028C1 (ru) Способ диагностики и коррекции психоэмоционального состояния "нейроинфография"
Mohammed et al. A Survey for Lie Detection Methodology Using EEG Signal Processing
JP7444003B2 (ja) 気分障害測定装置および気分障害測定方法
Atchuthan et al. Classification of noxious and non-noxious event-related potentials from S1 in pigs using a convolutional neural network
Fickling Technical development of the brain vital signs framework as an objective and practical test for concussion
Vaitkus et al. The validity of eye blink rate by using evaluation of attention
Ghosh Hajra Brain vital signs: Towards next generation neurotechnologies for rapid brain function assessments at point-of-care
Turnip et al. Comparison of Classification Systems for Detection of Drug Effects on the Brain Using Machine Learning-Based EEG Signals
Shimizu Visualization of Attention Concentration Area of P300-Speller BCI
Xin et al. The research of AD early assessment based on EEG analysis
Gupta et al. Multi-resolution assessment of heart rate variability signals during yogic and normal breathing using machine learning modules

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040511

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040527

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: 20040720

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20040722

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080730

Year of fee payment: 4

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080730

Year of fee payment: 4

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080730

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110730

Year of fee payment: 7

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120730

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120730

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130730

Year of fee payment: 9

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees