JP4725218B2 - 脳機能測定装置 - Google Patents
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Description
本発明は、解析結果の妥当性と脳機能の解析精度が向上された脳機能測定装置に関するものである。
更に、詳述すれば、脳機能測定装置の解析部分に関するものである。
更に、詳述すれば、脳機能測定装置の解析部分に関するものである。
脳機能測定装置に関連する先行技術文献としては次のようなものがある。
原宏、栗城真也編、「脳磁気科学−ＳＱＵＩＤ計測と医学応用−」、Ｐ１０１〜Ｐ１２３、第１版、オーム社、平成９年１月２５日発行
近年、脳磁計・脳波計などの解析手法として、ミニマムノルム法やアダプティブビームフォーマー法などの空間フィルタ法技術が注目されて来ている。
図３は、このような空間フィルタ法を適用した従来より一般に使用されている従来例の要部構成説明図、図４は図３のフロー説明図、図５は図３の動作説明図、図６は図３の解析図、図７は図３の要部模式図である。
図３は、このような空間フィルタ法を適用した従来より一般に使用されている従来例の要部構成説明図、図４は図３のフロー説明図、図５は図３の動作説明図、図６は図３の解析図、図７は図３の要部模式図である。
図３において、測定回路１は、図５に示す如き、測定データを測定する。
空間フィルタ算出回路２は測定データより空間フィルタを算出する。
脳活動分布計算回路３は、この空間フィルタ用いて、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
表示部４は、図６に示す如く、この解析結果を表示する。
ここで、図７に示す如く、空間フィルタとは、センサ信号から脳内もしくは脳表の活動を表すための一つの変換装置と捕えることができる。
空間フィルタ算出回路２は測定データより空間フィルタを算出する。
脳活動分布計算回路３は、この空間フィルタ用いて、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
表示部４は、図６に示す如く、この解析結果を表示する。
ここで、図７に示す如く、空間フィルタとは、センサ信号から脳内もしくは脳表の活動を表すための一つの変換装置と捕えることができる。
以上の構成において、図４に示す如く、ステップ１に示すように、測定回路１で測定データを測定する。
ステップ２に示すように、空間フィルタ算出回路２で測定データより空間フィルタを算出する。
ステップ３に示すように、この空間フィルタ用いて、脳活動分布計算回路３では、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
表示部４ではこの解析結果を表示する。
ステップ２に示すように、空間フィルタ算出回路２で測定データより空間フィルタを算出する。
ステップ３に示すように、この空間フィルタ用いて、脳活動分布計算回路３では、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
表示部４ではこの解析結果を表示する。
しかしながら、このような脳機能測定装置においては、
（１）解析結果の妥当性が評価できない。
（２）解析結果を見て、解析の誤差なのか実際の脳活動の結果なのかの解釈が難しい。
（１）解析結果の妥当性が評価できない。
（２）解析結果を見て、解析の誤差なのか実際の脳活動の結果なのかの解釈が難しい。
本発明の目的は、上記の課題を解決するもので、解析結果の妥当性と脳機能の解析精度が向上された脳機能測定装置を提供することにある。
このような課題を達成するために、本発明では、請求項１の脳機能測定装置においては、
空間フィルタ法を使用して脳機能を測定する脳機能測定装置において、測定データを測定する測定回路と、前記測定データより空間フィルタを算出する空間フィルタ算出回路と、この空間フィルタ用いて脳内もしくは脳表の活動分布を計算する脳活動分布計算回路と、前記脳内もしくは脳表の活動分布の信号を用いてセンサー信号を計算するセンサー信号計算回路と、このセンサー信号計算回路の計算結果よりセンサー信号の値の分布を算出するセンサー信号分布算出回路と、実際に測定された信号の分布を算出する測定信号分布算出回路と、前記センサー信号分布算出回路と測定信号分布算出回路との計算結果をＧＯＦ計算法を採用して比較し計算結果が所定精度内に一致するまで前記空間フィルタを計算し直し前記比較判定回路による繰り返し計算部分において前記空間フィルタ算出回路出力値の閾値の調整を行う比較判定回路とを具備したことを特徴とする。
空間フィルタ法を使用して脳機能を測定する脳機能測定装置において、測定データを測定する測定回路と、前記測定データより空間フィルタを算出する空間フィルタ算出回路と、この空間フィルタ用いて脳内もしくは脳表の活動分布を計算する脳活動分布計算回路と、前記脳内もしくは脳表の活動分布の信号を用いてセンサー信号を計算するセンサー信号計算回路と、このセンサー信号計算回路の計算結果よりセンサー信号の値の分布を算出するセンサー信号分布算出回路と、実際に測定された信号の分布を算出する測定信号分布算出回路と、前記センサー信号分布算出回路と測定信号分布算出回路との計算結果をＧＯＦ計算法を採用して比較し計算結果が所定精度内に一致するまで前記空間フィルタを計算し直し前記比較判定回路による繰り返し計算部分において前記空間フィルタ算出回路出力値の閾値の調整を行う比較判定回路とを具備したことを特徴とする。
本発明の請求項１によれば、次のような効果がある。
解析結果の妥当性を評価することができる脳機能測定装置が得られる。
繰り返し計算を行なうことにより、解析誤差を最小限にすることができ、解析結果から実際の脳活動を捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
解析結果の妥当性を評価することができる脳機能測定装置が得られる。
繰り返し計算を行なうことにより、解析誤差を最小限にすることができ、解析結果から実際の脳活動を捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
また、ＧＯＦ計算法を本発明の比較回路に採用することによって、ＧＯＦを用いて計算される等価電流双極子推定法との比較が容易となる。
等価電流双極子推定法は臨床的な評価が確立された方法なので、この方法と比較できるということは、本発明により、臨床的な根拠を得る事が容易な脳機能測定装置が得られる。
等価電流双極子推定法は臨床的な評価が確立された方法なので、この方法と比較できるということは、本発明により、臨床的な根拠を得る事が容易な脳機能測定装置が得られる。
また、通常、空間フィルタによる解析結果は、広がりを持った結果となるが、その広がり方は、閾値をどれくらいの値に設定するかによって大きく変わる。
従って、本発明により自動的にかつ、最適な閾値を決めることができ、解析誤差を最小限にし、解析結果の広がりから実際の脳活動の広がりを捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
従って、本発明により自動的にかつ、最適な閾値を決めることができ、解析誤差を最小限にし、解析結果の広がりから実際の脳活動の広がりを捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
以下本発明を詳細に説明する。
図１は本発明の一実施例の要部構成説明図、図２は図１のフロー説明図である。
図１は本発明の一実施例の要部構成説明図、図２は図１のフロー説明図である。
図において、測定回路１は、測定データを測定する。
空間フィルタ算出回路２は測定データより空間フィルタを算出する。
脳活動分布計算回路３は、この空間フィルタ用いて、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
空間フィルタ算出回路２は測定データより空間フィルタを算出する。
脳活動分布計算回路３は、この空間フィルタ用いて、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
センサー信号計算回路１１は、空間フィルタを用いて算出された脳内もしくは脳表の活動分布の信号を用いてセンサー信号を計算する。
センサー信号分布算出回路１２は、センサー信号計算回路１１の計算結果より、センサー信号の値の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
センサー信号分布算出回路１２は、センサー信号計算回路１１の計算結果より、センサー信号の値の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
なお、センサー信号計算回路１１とセンサー信号分布算出回路１２とは、下記の測定信号分布算出回路１３の結果と比較するために、用いられるものである。
測定信号分布算出回路１３は、実際に測定された信号の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
比較判定回路１４は、センサー信号分布算出回路１２と測定信号分布算出回路１３との計算結果を比較し、計算結果が所定精度内に一致するまで空間フィルタを計算し直す。
比較判定回路１４は、センサー信号分布算出回路１２と測定信号分布算出回路１３との計算結果を比較し、計算結果が所定精度内に一致するまで空間フィルタを計算し直す。
以上の構成において、図２に示す如く、ステップ１に示すように、測定回路１で測定データを測定する。
ステップ２に示すように、空間フィルタ算出回路２で測定データより空間フィルタを算出する。
ステップ２に示すように、空間フィルタ算出回路２で測定データより空間フィルタを算出する。
ステップ３に示すように、この空間フィルタ用いて、脳活動分布計算回路３では、脳内もしくは脳表の活動分布を計算する。
ステップ４に示すように、センサー信号計算回路１１では、空間フィルタを用いて算出された脳内もしくは脳表の活動信号を用いてセンサー信号を計算する。
ステップ４に示すように、センサー信号計算回路１１では、空間フィルタを用いて算出された脳内もしくは脳表の活動信号を用いてセンサー信号を計算する。
ステップ５に示すように、センサー信号分布算出回路１２では、センサー信号計算回路１１の計算結果より、センサー信号の値の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
一方、ステップ６に示すように、測定信号分布算出回路１３では、実際に測定された信号の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
一方、ステップ６に示すように、測定信号分布算出回路１３では、実際に測定された信号の分布（例えば等磁場線図）を算出する。
ステップ７に示すように、比較判定回路１４は、センサー信号分布算出回路１２と測定信号分布算出回路１３との計算結果を比較し、計算結果が所定精度内に一致するまで前記空間フィルタを計算し直す。
センサー信号分布算出回路１２と測定信号分布算出回路１３との計算結果が所定精度内に一致すれば、空間フィルタの計算し直しを終了する。
センサー信号分布算出回路１２と測定信号分布算出回路１３との計算結果が所定精度内に一致すれば、空間フィルタの計算し直しを終了する。
比較判定回路１４での具体的な計算例を以下に示す。
比較する一つの方法としてＧＯＦ（Ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ）法がある。計算式は以下のとおりである。
ＧＯＦ＝（１−Σ（測定値−計算値）2／Σ（測定値2））×１００［%］
比較する一つの方法としてＧＯＦ（Ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ）法がある。計算式は以下のとおりである。
ＧＯＦ＝（１−Σ（測定値−計算値）2／Σ（測定値2））×１００［%］
ここでΣは、各センサーについて総和していることを意味する。
ＧＯＦは、１００％のとき両者は完全に一致しており、１００％より小さな値になるほど一致度が小さくなることを意味する。
ＧＯＦは、１００％のとき両者は完全に一致しており、１００％より小さな値になるほど一致度が小さくなることを意味する。
次に、ＧＯＦ法の結果を適用する一つの方法として、閾値の決定がある。
閾値は空間フィルタ計算結果の一つのパラメータと考えられる。
その閾値は脳活動分布計算回路３で得られた分布に対して、いくつの閾値以上を脳の活動として捉えるかを意味するものである。
閾値は空間フィルタ計算結果の一つのパラメータと考えられる。
その閾値は脳活動分布計算回路３で得られた分布に対して、いくつの閾値以上を脳の活動として捉えるかを意味するものである。
すなわち、閾値を変化させていくと、脳活動分布計算回路３での結果が広がったり狭まったりするが、その閾値を決定するために、比較判定回路１４の結果（ＧＯＦ）が最大になるように決定すれば、最適な閾値を得ることができる。
この結果、
「実測結果といかに一致しているか」という一つの解析指標が得られるので、解析結果の妥当性を評価することができる脳機能測定装置が得られる。
繰り返し計算を行なうことにより、解析誤差を最小限にすることができ、解析結果から実際の脳活動を捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
「実測結果といかに一致しているか」という一つの解析指標が得られるので、解析結果の妥当性を評価することができる脳機能測定装置が得られる。
繰り返し計算を行なうことにより、解析誤差を最小限にすることができ、解析結果から実際の脳活動を捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
ＧＯＦ計算法を本発明の比較回路１４に採用することによって、ＧＯＦを用いて計算される等価電流双極子推定法との比較が容易となる。
等価電流双極子推定法は臨床的な評価が確立された方法なので、この方法と比較できるということは、本発明により、臨床的な根拠を得る事が容易な脳機能測定装置が得られる。
等価電流双極子推定法は臨床的な評価が確立された方法なので、この方法と比較できるということは、本発明により、臨床的な根拠を得る事が容易な脳機能測定装置が得られる。
通常、空間フィルタによる解析結果は、広がりを持った結果となるが、その広がり方は、閾値をどれくらいの値に設定するかによって大きく変わる。
従って、本発明により自動的にかつ、最適な閾値を決めることができ、解析誤差を最小限にし、解析結果の広がりから実際の脳活動の広がりを捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
従って、本発明により自動的にかつ、最適な閾値を決めることができ、解析誤差を最小限にし、解析結果の広がりから実際の脳活動の広がりを捉えやすくなる脳機能測定装置が得られる。
なお、前述の実施例においては、脳磁計の解析例に付いて説明したが、これに限ることはなく、脳波計やＮＩＲＳなど、空間フィルタ法を使用した脳機能を計測する装置に適用ができることは勿論である。
ここで、
ＮＩＲＳ：Ｎｅａｒ Iｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（近赤外分光法）
を表す。
ここで、
ＮＩＲＳ：Ｎｅａｒ Iｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（近赤外分光法）
を表す。
要するに、本発明は、求めた脳内もしくは脳表の活動から、センサー信号を算出し、実測定と比較し、比較した結果を用いて、解析結果が実測定に近づくように繰り返し計算を行なう脳機能測定装置である。
なお、以上の説明は、本発明の説明および例示を目的として特定の好適な実施例を示したに過ぎない。
したがって本発明は、上記実施例に限定されることなく、その本質から逸脱しない範囲で更に多くの変更、変形をも含むものである。
したがって本発明は、上記実施例に限定されることなく、その本質から逸脱しない範囲で更に多くの変更、変形をも含むものである。
１ 測定回路
２ 空間フィルタ算出回路
３ 脳活動分布計算回路
４ 表示部
１１ センサー信号計算回路
１２ センサー信号分布算出回路
１３ 測定信号分布算出回路
１４ 比較判定回路
２ 空間フィルタ算出回路
３ 脳活動分布計算回路
４ 表示部
１１ センサー信号計算回路
１２ センサー信号分布算出回路
１３ 測定信号分布算出回路
１４ 比較判定回路
Claims (1)
- 空間フィルタ法を使用して脳機能を測定する脳機能測定装置において、
測定データを測定する測定回路と、
前記測定データより空間フィルタを算出する空間フィルタ算出回路と、
この空間フィルタ用いて脳内もしくは脳表の活動分布を計算する脳活動分布計算回路と、
前記脳内もしくは脳表の活動分布の信号を用いてセンサー信号を計算するセンサー信号計算回路と、
このセンサー信号計算回路の計算結果よりセンサー信号の値の分布を算出するセンサー信号分布算出回路と、
実際に測定された信号の分布を算出する測定信号分布算出回路と、
前記センサー信号分布算出回路と測定信号分布算出回路との計算結果をＧＯＦ計算法を採用して比較し計算結果が所定精度内に一致するまで前記空間フィルタを計算し直し前記比較判定回路による繰り返し計算部分において前記空間フィルタ算出回路出力値の閾値の調整を行う比較判定回路と
を具備したことを特徴とする脳機能測定装置。
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