JP6196402B2 - 判定結果出力装置、判定結果提供装置、及び判定結果出力システム - Google Patents

Description

本発明は、判定結果出力装置、判定結果提供装置、及び判定結果出力システムに関する。

近年、特許文献１（特開２０１３−１７６４０６号公報）に開示されているような脳波計測法（EEG）、磁気共鳴画像法（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）、及び近赤外線分光法（NIRS）によって検出されたデータを利用して、人間の脳活動を推定することが試みられている。また、推定された脳活動から、人間の体調及び精神状態の判定等の応用が検討されている。

しかしながら、脳波計測法及び近赤外線分光法では、対象者が電極を装着しなければならない等の前処理が必要である。また、磁気共鳴画像法では、所定のＭＲＩ室で計測する必要がある。要するに、これらの方法では、準備段階での作業が繁雑であったり、計測時の条件が制限されたりするという問題がある。また、これらの方法は、いずれも多大なコストを要するものである。結果として、これらの方法では、対象者の体調及び精神状態の判定等を行なうのが困難なことがある。

本発明の課題は、対象者の体調及び精神状態を容易に判定し得るための装置及びシステムを提供することにある。特に、本発明は、対象者の各種状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置及び判定結果出力システム、並びに、判定結果を提供する判定結果提供装置を提供することを目的とする。

本発明の第１観点に係る判定結果出力装置は、対象目的選択部と、脳機能賦活情報提供部又は脳機能賦活情報検知部と、顔面変化情報取得部と、判定結果出力部と、を備える。対象目的選択部は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する。脳機能賦活情報提供部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する。脳機能賦活情報検知部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部は、脳機能賦活情報が提供されているとき、又は脳機能賦活情報が検知されているときの、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。判定結果出力部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報と顔面変化情報とに基づいて、対象者の状態を示す判定結果を出力する。

第１観点に係る判定結果出力装置では、脳機能賦活情報が提供されているとき、又は脳機能賦活情報が検知されているときの、対象者の顔面変化情報と、対照目的に対応する脳機能賦活情報とに基づいて、対象者の状態を判定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。これにより、対象者の体調及び精神状態を容易に判定し得るための装置を提供できる。

本発明の第２観点に係る判定結果出力装置は、第１観点の判定結果出力装置において、判定用情報生成部と、相関値算出部と、判定結果決定部と、をさらに備える。判定用情報生成部は、顔面変化情報から判定用情報を生成する。相関値算出部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を算出する。判定結果決定部は、相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定する。

第２観点に係る判定結果出力装置では、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。

本発明の第３観点に係る判定結果出力装置は、第２観点の判定結果出力装置において、判定用情報生成部が、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、判定用成分から前記判定用情報を生成する。

第３観点に係る判定結果出力装置では、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。 本発明の第４観点に係る判定結果出力装置は、第３観点の判定結果出力装置において、基準情報記憶部をさらに備える。基準情報記憶部は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。また、判定結果決定部は、相関値及び基準相関値に基づいて、対象者の状態レベルを判定する。

第４観点に係る判定結果出力装置では、予め設定された基準相関値を利用して、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

本発明の第５観点に係る判定結果提供装置は、判定結果出力装置から、対象目的に関連付けられた脳機能賦活情報に対する判定用情報の相関値を取得し、判定結果出力装置に対象目的に対する判定結果を提供する。この判定結果提供装置は、基準情報記憶部と、判定結果決定部と、判定結果送出部と、を備える。基準情報記憶部は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。判定結果決定部は、判定結果出力装置から、対象目的に関連付けられた脳機能賦活情報に対する判定用情報の相関値を取得すると、相関値及び基準情報に基づいて、対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する。判定結果送出部は、判定結果を判定結果出力装置に送出する。

第５観点に係る判定結果提供装置では、予め設定された基準相関値を利用して、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を提供できる。

本発明の第６観点に係る判定結果出力装置は、判定結果提供装置に、対象目的に対する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を送出し、判定結果提供装置から、対象目的に対する判定結果を取得する。この判定結果出力装置は、対象目的選択部と、脳機能賦活情報提供部又は脳機能賦活情報検知部と、顔面変化情報取得部と、判定用情報生成部と、相関値算出部と、相関値送出部と、判定結果取得部と、判定結果出力部と、を備える。対象目的選択部は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する。脳機能賦活情報提供部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する。脳機能賦活情報検知部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部は、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。判定用情報生成部は、顔面変化情報から判定用情報を生成する。相関値算出部は、脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を算出する。相関値送出部は、相関値を対象目的に関連付けて判定結果提供装置に送出する。判定結果取得部は、相関値及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置から判定結果を取得する。判定結果出力部は、判定結果を出力する。

第６観点に係る判定結果出力装置では、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。

本発明の第７観点に係る判定結果出力装置では、第６観点に係る判定結果出力装置において、判定用情報生成部が、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析により、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、判定用成分から判定用情報を生成する。

第７観点に係る判定結果出力装置では、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。 本発明の第８観点に係る判定結果出力システムは、対象者の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置と、判定結果を提供する判定情報提供装置と、を備える。判定結果出力装置は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部と、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部、又は対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部と、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部と、顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部と、脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を算出する相関値算出部と、相関値を対象目的に関連付けて判定結果提供装置に送出する相関値送出部と、相関値及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部と、判定結果を出力する判定結果出力部と、を備える。判定結果提供装置は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部と、判定結果出力装置から、対象目的に関連付けられた相関値を取得すると、相関値及び基準情報に基づいて、対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する判定結果決定部と、判定結果を判定結果出力装置に送出する判定結果送出部と、を備える。

第８観点に係る判定結果出力システムでは、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。

本発明の第９観点に係る判定結果出力システムは、第８観点に係る判定結果出力システムにおいて、判定用情報生成部が、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、判定用成分から判定用情報を生成する。

第９観点に係る判定結果出力システムでは、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

本発明の第１０観点に係る判定結果提供装置は、判定結果出力装置から、対象目的に対する顔面変化情報を取得し、判定結果出力装置に対象目的に対する判定結果を提供する。この判定結果提供装置は、基準情報記憶部と、判定用情報生成部と、相関値算出部と、判定結果決定部と、判定結果送出部と、を備える。基準情報記憶部は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。判定用情報生成部は、判定結果出力装置から、対象目的に関連付けられた顔面変化情報を取得すると、顔面変化情報から判定用情報を生成する。相関値算出部は、脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を算出する。判定結果決定部は、相関値及び基準情報に基づいて、対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する。判定結果送出部は、判定結果を判定結果出力装置に送出する。

第１０観点に係る判定結果提供装置では、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。

本発明の第１１観点に係る判定結果提供装置は、第１０観点に係る判定結果提供装置において、判定用情報生成部が、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、判定用成分から判定用情報を生成する。

第１１観点に係る判定結果提供装置では、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を提供できる。

本発明の第１２観点に係る判定結果出力装置は、判定結果提供装置に、対象目的に関連付けられた顔面変化情報を送出し、判定結果提供装置から、対象目的に対する判定結果を取得する。この判定結果出力装置は、対象目的選択部と、脳機能賦活情報提供部又は脳機能賦活情報検知部と、顔面変化情報取得部と、顔面変化情報送出部と、判定結果取得部と、判定結果出力部と、を備える。対象目的選択部は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する。脳機能賦活情報提供部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する。脳機能賦活情報検知部は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部は、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。顔面変化情報送出部は、顔面変化情報を対象目的に関連付けて判定結果提供装置に送出する。判定結果取得部は、顔面変化情報及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置から判定結果を取得する。判定結果出力部は、判定結果を出力する。

第１２観点に係る判定結果出力装置では、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択し、対象目的に応じた判定結果を出力できる。

本発明の第１３観点に係る判定結果出力システムは、対象者の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置と、判定結果を提供する判定情報提供装置と、を備える。判定結果出力装置は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部と、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部、又は対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部と、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部と、顔面変化情報を対象目的に関連付けて判定結果提供装置に送出する顔面変化情報送出部と、顔面変化情報及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部と、判定結果を出力する判定結果出力部と、を備える。判定結果提供装置は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部と、判定結果出力装置から、対象目的に関連付けられた顔面変化情報を取得すると、顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部と、脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を算出する相関値算出部と、相関値及び基準情報に基づいて、対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する判定結果決定部と、判定結果を判定結果出力装置に送出する判定結果送出部と、備える。

第１３観点に係る判定結果提供システムでは、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値に基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定するので、対象者の各種状態を簡易な構成で判定できる。

本発明の第１４観点に係る判定結果出力システムは、第１３観点に係る判定結果出力システムにおいて、判定用情報生成部が、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、判定用成分から判定用情報を生成する。

第１４観点に係る判定結果出力システムでは、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

第１〜４観点に係る判定結果出力装置では、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

第５，６観点に係る判定結果提供装置では、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を提供できる。

第７観点に係る判定結果出力装置では、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

第８，９観点に係る判定結果出力システムでは、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

第１０，１１観点に係る判定結果提供装置では、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を提供できる。

第１２観点に係る判定結果出力装置では、対象目的に応じた判定結果を出力できる。

第１３，１４観点に係る判定結果出力システムでは、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

撮影画像データ及びこれを解析した結果の一例を示す図。 顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 成分２の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 成分３の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形を解析した結果の一部を示す図。 本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置の概略図。 脳活動可視化装置において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れを示すフローチャート。 本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置の概略図。 脳活動可視化装置において脳機能を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定する際の処理の流れの一例を示すフローチャート。 第１実施形態に係る判定結果出力装置８００の構成を示す模式図。 第１実施形態に係る脳機能賦活情報データベース８３１の構成を示す模式図。 第１実施形態に係る基準情報データベース８３２の構成を示す模式図。 第１実施形態に係る判定結果出力装置８００の動作を説明するためのシーケンス図。 第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａの構成を示す模式図。 第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａの動作を説明するためのシーケンス図。 第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂの構成を示す模式図。 第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂの動作を説明するためのシーケンス図。

本発明の実施形態を説明する前に、まず、本発明者らが本発明を為すにあたって重要な基礎となった、本発明者らによる知見について説明する。

（１）本発明者らによる知見の要点
人間の脳活動には、人間の知的活動（認知活動等）及び情動活動（快／不快等の活動）が反映されていることが知られている。そして、従来より、人間の脳活動を推定する試みがされているが、この場合、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用されることが多い。

ここで、検出方法として、例えば、脳波計測法が採用される場合には、被験者に対して脳波電極を装着する必要がある。そして、脳波電極を装着する際には皮膚と電極との間の抵抗を小さくする必要があるため、皮膚を研磨する処理を行ったり電極にペーストを塗布したりする等の作業が必要になる。また、磁気共鳴画像法が採用される場合には、ＭＲＩ室以外での測定が不可能であるとともに、測定室内に金属を持ち込むことができない等の測定条件に制約がある。さらに、近赤外線分光法が採用される場合には、被験者に対してプローブを装着する必要があるが、プローブを長時間装着することで被験者が痛みを感じたり、被験者の髪とプローブとの接触具合によっては正確に検出できなかったりすることがある。このように、人間の脳活動を測定するために従来の検出方法が採用される場合、脳波電極やプローブ等を装着する際の前処理が必要であったり、測定条件が限定されたりする等、被験者に与える負担が大きくなる。

したがって、被験者の負担を軽減し、かつ簡便に人間の脳活動を推定できる手段の開発が求められている。

そして、本発明者らは、人間の顔面の皮膚温度又は顔面の皮膚温度に比例すると考えられている顔面の血行状態に基づき人間の脳活動を推定することができるのではないか、と考えた。人間の顔面の皮膚温度であればサーモグラフィ等の測定装置を用いることで取得することができ、顔面の血行状態すなわち顔面の血行量であれば撮影装置を利用して得られる顔面の撮影画像のＲＧＢデータから推定することができる。このように、顔面の皮膚温度や顔面の撮影画像であれば、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを装着することなく取得することができる。

一方で、人間の顔面の皮膚温度は、外気温度及び／又は自律神経の活動等の様々な要因の影響を受けて変化することが知られている。このため、顔面の皮膚温度に基づいて又は顔面の皮膚温度に比例すると考えられる顔面の血行量に基づいて脳活動を推定しようとすると、取得したデータが脳活動のみを反映しているかどうかを判断することは、非常に困難であると考えられる。

本発明者らは、鋭意検討した結果、顔面の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及び検出部位の位置データ（座標データ）を含む時系列の顔面皮膚温度データを、或いは、時系列の顔面の撮影画像データから得られるＲＧＢデータに基づき算出された時系列の顔面の血行量データを、特異値分解法、主成分分析法若しくは独立成分分析法を用いて複数の成分に分解し、分解した複数の成分について解析を行うことで、脳活動を反映した顔面の皮膚温度の変化或いは顔面の血行量の変化を示す成分を同定することができることを見いだした。そして、本発明者らは、対象者の脳活動を推定し、これを解析することで、推定した脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化することのできる本発明に到達した。

（２）顔面の各種データの取得方法、及び取得した各種データの解析方法
（２−１）顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法
次に、本発明者らが上記の知見を得るに際して用いた顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法について説明する。

この試験では、６名の被験者から顔面皮膚温度データを取得した。具体的には、室温２５℃を維持した人工気象室内に設置した椅子に被験者を座らせて、赤外線サーモグラフィ装置を用いて、被験者の顔面全体から顔面皮膚温度データを取得した。赤外線サーモグラフィ装置は、対象物から出ている赤外線放射エネルギーを赤外線カメラで検出し、検出した赤外線放射エネルギーを対象物表面の温度（ここでは、摂氏での温度）に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データ（例えば、温度分布を表した画像データ）として表示、蓄積することが可能な装置である。なお、この試験では、赤外線サーモグラフィ装置として、NEC Avio 赤外線テクノロジー株式会社製のR300を使用した。また、赤外線カメラは、被験者の正面であって、被験者から１．５ｍ離れた地点に設置した。そして、顔面皮膚温度データは、３０分間取得した。

また、この試験では、顔面皮膚温度データを取得している間に、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。これにより、脳の非賦活時の顔面皮膚温度データ、及び脳の賦活時の顔面皮膚温度データを取得した。脳機能賦活課題としては、被験者が表示装置等に表示された映像に基づいて、計算、又は、数値、形状及び色の認知、或いは、記号、文字ないし言語の記憶などの心理的作業が挙げられる。この試験では、脳機能賦活課題として「かけ算の暗算」を採用し、被験者に、表示装置に筆算形式で表示される数字を計算させ、その回答をキーボードに入力させる作業を課した。なお、この試験では、顔面皮膚温度データの取得開始から５分経過後から１０分間継続して、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。

顔面皮膚温度データの解析としては、取得した顔面皮膚温度データを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤ（Singular Value Decomposition）を分析ツールとして用いて特異値分解を行った。特異値分解では、時系列で取得した全ての顔面皮膚温度データ（３０分間のデータ）を対象とし、要因を３０秒毎の時間データ（３０分間で６０ time point）とし、測度をその期間（３０秒間）における顔面皮膚温度データ（２４０×３２０ pixels）とした。そして、特異値分解により、顔面皮膚温度データＸを、複数の成分に分解し、それぞれの成分の時間分布Ｖと、空間分布Ｕと、各成分の大きさを示す特異値Ｓとを算出した。なお、これらの関係は、以下の式で表される。また、Ｖ’は、Ｖの行と列とを入れ替えた行列である。

そして、特異値分解によって求められた各成分の時間分布Ｖ及び空間分布Ｕをグラフにプロットし、各成分の成分波形図と温度分布図とを作成した。

さらに、作成した各成分の成分波形図及び温度分布図について、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

各成分の成分波形図については、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。具体的には、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活期間／脳の賦活期間との間に相関関係があるか否かを評価した。この試験では、顔面皮膚温度データを取得している期間のうち、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間であるデータ取得開始時点から５分が経過した時点までの５分間の期間、及びデータ取得開始時から１５分が経過した時点からデータ取得終了時点までの１５分間の期間を脳の非賦活時とし、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられている期間であるデータ取得開始時から５分が経過した時点から１０分が経過した時点までの１０分間の期間を脳の賦活時とした。そして、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について評価した。なお、相関関係の有無については、統計的相関分析を行い、有意水準（α）が０．０５以下の場合に相関があると判断した。

各成分の温度分布図については、顔面の所定部位における温度変化の有無について解析した。ここで、脳には、選択的脳冷却機構（Selective Brain Cooling System）という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺（眉間及び鼻部周辺を含む）を用いて排熱していることが知られている。そこで、この試験では、各成分の温度分布図において、副鼻腔周辺及び前額部における温度変化があるか否かを評価した。なお、温度分布図における副鼻腔周辺及び前額部の温度変化の有無については、目視（visual inspection）による温度変化の有無、もしくは副鼻腔周辺及び前額部の温度が測定データ全体の平均温度から１標準偏差（ＳＤ）以上異なるか否かを温度変化の有無の基準とした。

なお、空間分布Ｕ、特異値Ｓ及び時間分布Ｖの値の関係で、顔面皮膚温度データＸの極性（プラスマイナス）が決定するため、各成分の成分波形図及び温度分布図において極性が反転して現れることがある。このため、成分波形図及び温度分布図の評価に関して、極性については評価対象としないこととした。

ここで、この赤外線サーモグラフィ装置では、上述しているように、対象物から検出された赤外線放射エネルギーを温度に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データとしている。ところで、人間を対象として赤外線サーモグラフィ装置を用いて顔面の皮膚温度を取得する場合、顔面の動き及び／又は自律神経の活動等の様々な脳活動とは関連しない温度変化（いわゆるノイズ）についても顔面皮膚温度データとして取得してしまう（図１（ａ）参照）。そこで、このような脳活動とは関連しない温度変化を検出するために、３０秒毎の顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「０」とした相対的な顔面皮膚温度データを作成し、作成した顔面皮膚温度データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

なお、以下より、説明の便宜上、赤外線サーモグラフィ装置で取得した顔面皮膚温度データを「温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」といい、所定時間毎（この試験では３０秒毎）の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「０」とした相対的な顔面皮膚温度データを「相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」という。

また、６名の被験者のうちの１名に対しては、赤外線サーモグラフィ装置による顔面皮膚温度の検出の他に、被験者の頭皮上に電極を接続して脳波を測定し、覚醒時や意識が緊張した時に現れる波形として知られているβ波（１４〜３０Ｈｚの周波数の脳波）の振幅と、成分波形図の振幅との間の相関関係についても評価した。なお、脳波測定では、国際式１０−２０法に基づき、６つの部位（Ｆ３、Ｆ４，Ｃ３、Ｃ４、Ｃｚ、Ｐｚ）に電極を配置した。

ところで、被験者に脳機能賦活課題が与えられている間、被験者の頭が上下に動くことが考えられる。そうすると、赤外線カメラに対する被験者の顔面の位置が変化することになる。この顔面の位置の変化が皮膚温度の変化に影響しているか否かを検証するために、被験者１名に対して対照試験を行った。顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きの影響を検証するための対照試験では、上記試験と同様に赤外線サーモグラフィ装置を用いて被験者の顔面皮膚温度データを取得するが、脳機能賦活課題が与えられていない間（すなわち、脳の非賦活時）についてもランダムなタイミングでキーボードを押す作業を被験者に課した。この対照実験によって得られた温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

（２−２）顔面撮影画像データの取得方法、及び顔面撮影画像データの解析方法
図１（ａ）は、撮影装置にて撮影した被験者の顔面の副鼻腔周辺の撮影画像データの一例を示す図である。図１（ｂ）は、血行量分布図（画像マップ）の一例を示す図である。

次に、本発明者らが上記の知見を得るに際して用いた顔面撮影画像データの取得方法、及び顔面撮影画像データの解析方法について説明する。

この試験では、６名の被験者から顔面の撮影画像データを取得した。具体的には、室温２５℃を維持した人工気象室内に設置した椅子に被験者を座らせて、時系列で画像を取得可能な撮影装置を用いて、被験者の顔面全体の副鼻腔周辺の撮影画像データを時系列で取得した。

また、上述した選択的脳冷却機構に基づくと、脳活動に伴う顔面皮膚温度に比例すると考えられる顔面の血行量の変化は、前額部及び／又は副鼻腔周辺に出現すると考えられる。このことから、本発明者らは、少なくとも前額部及び／又は副鼻腔周辺の顔面の血行量の変化を捉えることができれば、精度良く脳活動を推定することができる、と考えた。そして、この試験では、被験者の顔面の副鼻腔周辺の撮影画像データを時系列で取得した。

また、この試験では、撮影装置として、Apple社製のiPad Air（登録商標）の備える液晶画面側の撮影装置を使用し、時系列の撮影画像データとしてカラーの動画データを取得した。また、撮影装置を、被験者の正面側であって、被験者から１．０ｍ離れた地点に設置した。そして、撮影装置によって、３０フレーム／秒の撮影周期で時間軸に沿って３０分間の撮影画像データを連続撮影することで、顔面の動画データを得た。

さらに、この試験では、顔面の動画データを取得している間に、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。これにより、脳の非賦活時の顔面の動画データ、及び脳の賦活時の顔面の動画データを取得した。この試験では、上記試験と同様に、脳機能賦活課題として「かけ算の暗算」を採用し、被験者に、表示装置に筆算形式で表示される数字を計算させ、その回答をキーボードに入力させる作業を課した。なお、この試験では、顔面の動画データの取得開始から５分経過後から１０分間継続して、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。

顔面の動画データの解析としては、撮影した顔面の動画データより得られたＲＧＢデータに基づき血行量データを算出し、算出した時系列の血行量データを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行った。ここでは、ＣＩＥ−Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系に従って、画像のＲＧＢデータより演算される肌の赤みやヘモグロビン量と相関のある紅斑指数「ａ^*」を求め、これを血行量データとした。また、特異値分解では、時系列で取得した全ての動画データ（３０分間のデータ）から得られたＲＧＢデータに基づく血行量データ（ここでは、紅斑指数）を対象とし、要因を３０秒毎の時間データ（３０分間で６０ time point）とし、測度をその期間（３０秒毎）におけるＲＧＢデータから演算した紅斑指数（３０秒毎に１秒間のフレームデータを取り出し、該フレームデータから得られるＲＧＢ値の平均値から演算した紅斑指数；２４０×３２０ pixels）とした。そして、特異値分解により、顔面の動画データより得られたＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データを、複数の成分に分解し、それぞれの成分の時間分布Ｖと、空間分布Ｕと、各成分の大きさを示す特異値Ｓとを算出した。なお、これらの関係は、上記式（数１）と同様の式で表される。

そして、特異値分解によって求められた各成分の時間分布Ｖ及び空間分布Ｕをグラフにプロットし、各成分の成分波形図と血行量分布図とを作成した。

さらに、作成した各成分の成分波形図及び血行量分布図について、脳活動を反映した顔面の血行量の変化すなわち顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するための解析を行った。

各成分の成分波形図については、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。具体的には、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活期間／脳の賦活期間との間に相関関係があるか否かを評価した。この試験では、顔面の撮影画像データを取得している期間のうち、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間であるデータ取得開始時点から５分が経過した時点までの５分間の期間、及びデータ取得開始時から１５分が経過した時点からデータ取得終了時点までの１５分間の期間を脳の非賦活時とし、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられている期間であるデータ取得開始時から５分が経過した時点から１０分が経過した時点までの１０分間の期間を脳の賦活時とした。そして、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について評価した。なお、相関関係の有無については、統計的相関分析を行い、有意水準（α）が０．０１以下の場合に相関があると判断した。

各成分の血行量分布図については、顔面の所定部位における血行量変化の有無について解析した。血行量分布図は、ピクセル毎に算出された空間分布Ｕを各ピクセルの位置に並べることで作成される。このように作成された各成分の血行量分布図において、副鼻腔周辺及び前額部における血行量の変化があるか否かを評価した。なお、血行量分布図における副鼻腔周辺及び前額部の血行量変化の有無については、目視（visual inspection）による血行量変化の有無、もしくは図１（ｂ）に示す副鼻腔周辺及び前額部の血行量の値が「0.000」でないことを血行量変化の有無の基準とした。

なお、空間分布Ｕ、特異値Ｓ及び時間分布Ｖの値の関係で、血行量データＸの極性（プラスマイナス）が決定するため、各成分の成分波形図及び血行量分布図において極性が反転して現れることがある。このため、成分波形図及び血行量分布図の評価に関して、極性については評価対象としないこととした。

さらに、顔面の皮膚温度と顔面の血行量との相関関係を検証するために、６名の被験者から顔面の撮影画像データを時系列で取得している間、赤外線サーモグラフィ装置により顔面皮膚温度データも時系列で取得し、取得した顔面皮膚温度データについてもＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図を作成し、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。なお、この試験では、赤外線サーモグラフィ装置として、上記試験と同様の装置を用いた。また、赤外線カメラは、被験者の正面であって、被験者から１．５ｍ離れた地点に設置した。

ところで、撮影装置を用いて顔面の撮影画像データを取得する場合、撮影中に太陽の光等が顔に当たることで光が顔で反射し、この反射光が撮影装置のレンズに入り込んでしまうことがある。そうすると、撮影された顔面の撮影画像データにはこの反射光が記録されてしまうことになる。ここで、撮影画像データから得られるＲＧＢデータにおいて、顔面の血行量に基づく明度の変化は反射光に基づく明度の変化よりも小さいため、反射光の記録された撮影画像データから得られるＲＧＢデータに基づいて算出された血行量が解析されると、脳活動とは関連しない顔面のＲＧＢ変化（いわゆるノイズ）が混入してしまう可能性があると考えられた。そこで、このような脳活動とは関連しない顔面のＲＧＢ変化の混入を防ぐために、３０秒毎のＲＧＢデータの全平均値を「０」とした相対的なＲＧＢデータから相対的な血行量データを作成し、作成した血行量データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と血行量分布図とを作成し、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するための解析を行った。

なお、以下より、説明の便宜上、所定時間毎（この試験では３０秒毎）のＲＧＢデータの全平均値を「０」とした相対的なＲＧＢデータに基づく相対的な血行量データを「相対換算血行量データ」といい、相対的なＲＧＢデータに換算する前のＲＧＢデータに基づく血行量データを単に「血行量データ」という。

また、６名の被験者に対して撮影装置によって顔面の時系列の撮影画像データを取得している間、各被験者の頭皮上に電極を接続して脳波を測定し、覚醒時等の脳細胞が活動している時に現れる波形として知られているβ波（１３〜３０Ｈｚの周波数の脳波）の振幅と、成分波形図の振幅との間の相関関係についても評価した。なお、脳波測定では、国際式１０−２０法に基づき、頭皮上１９の部位（Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｃ３、Ｃ４、Ｐ３、Ｐ４、Ｏ１、Ｏ２、Ｆ７、Ｆ８、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｆｚ、Ｃｚ及びＰｚ）に電極を配置した。

さらに、被験者に脳機能賦活課題が与えられている間、被験者の頭が上下に動くことが考えられる。そうすると、撮影装置に対する被験者の顔面の位置が変化することになる。この顔面の位置の変化が顔面のＲＧＢ変化に影響しているか否かを検証するために、被験者１名に対して対照試験を行った。対照試験では、上記試験と同様に撮影装置を用いて被験者の顔面の時系列の撮影画像データを取得するが、脳機能賦活課題が与えられていない間（すなわち、脳の非賦活時）についてもランダムなタイミングでキーボードを押す作業を被験者に対して課した。この対照実験によって撮影された顔面の時系列の撮影画像データから得られたＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図を作成し、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。また、各成分波形の振幅と、実際の顔面の動きとの相関関係の有無について解析した。実際の顔面の動きは、撮影画像データから顔の同一箇所の２次元座標を取得し、対照実験開始時の撮影画像データを基準として撮影時における３０秒毎の顔面の移動距離を算出することで評価した。さらに、各成分波形の振幅と、撮影中のキーボードの入力数との相関関係の有無についても解析した。撮影中のキーボードの入力数は、時系列の撮影画像データにおける３０秒毎の単純移動平均を算出することで評価した。

（３）解析結果
（３−１）顔面皮膚温度データの解析結果
図２は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図２（ａ）は、被験者１の成分２の成分波形図を示している。図２（ｂ）は、被験者１の成分２の温度分布図を示している。図３（ａ）は、被験者１の成分３の成分波形図を示している。図３（ｂ）は、被験者１の成分３の温度分布図を示している。図４及び図５は、成分波形の振幅と、脳波との関係を示す図である。図４は、被験者１の成分２の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図５は、被験者１の成分３の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図６は、対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図６（ａ）は、成分３の成分波形図を示している。図６（ｂ）は、成分３の温度分布図を示している。

表１は、各被験者に対する顔面皮膚温度データの解析結果を示したものである。

上記の顔面皮膚温度データの解析によって得られた結果から、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により分解して得られた複数の成分のうち、成分２及び／又は成分３と、人間の脳活動との間に有意な相関があることが確認された。

また、図４及び図５に示すように、脳波解析の結果から、成分２及び成分３の各成分波形の振幅と、脳波のβ波の振幅との間に有意な相関が確認された。

さらに、対照実験では、顔面皮膚温度データを取得している間に被験者に動きがある状態であっても、成分３と人間の脳活動との間に有意な相関があった（図６参照）。このことから、複数の成分のうち、成分３については、顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きが影響していないことが認められた。

これらの結果から、本発明者らは、以下の知見を得た。

被験者から取得した時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した各成分について解析した結果、複数の成分のうちの成分３が脳活動に関連する成分であると認められた。すなわち、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳の賦活／非賦活と相関のある成分を抽出し、抽出した成分について選択的脳冷却機構を利用した解析を行うことで、複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定することができることが判明した。このことから、本発明者らは、人間の顔面の皮膚温度に基づいて、脳活動を推定することができる、という知見を得た。

（３−２）顔面の撮影画像データの解析結果
図７〜図１８は、顔面の撮影画像データ（血行量データ）又は顔面皮膚温度データに基づく成分波形図を解析した結果の一部を示す図である。図７は、被験者１の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者１の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図８は、被験者１の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者１の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図９は、被験者２の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者２の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１０は、被験者２の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者２の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１１は、被験者３の撮影画像データに基づく成分４の成分波形の振幅と、測定された被験者３の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１２は、被験者３の顔面皮膚温度データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者３の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１３は、被験者４の撮影画像データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者４の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１４は、被験者４の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者４の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１５は、被験者５の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者５の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１６は、被験者５の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者５の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１７は、被験者６の撮影画像データに基づく成分４の成分波形の振幅と、測定された被験者６の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１８は、被験者６の顔面皮膚温度データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者６の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。

図７〜図１８に示すように、各成分波形と脳波解析との結果から、顔面の皮膚温度と顔面の血行量とが相関関係にあることが確認された。なお、顔面の皮膚温度データ及び顔面の血行量データのいずれのデータに基づく解析においても、各成分波形の振幅と、頭頂部又は後頭部に装着した電極が測定した脳波のβ波の振幅との間に有意な相関が確認された。

以下に示す表２は、各被験者に対する顔面の撮影画像データの解析結果を示したものである。

表２に示すように、上記の顔面の撮影画像データの解析によって得られた結果から、顔面の撮影画像データに基づく時系列の血行量データを特異値分解により分解して得られた複数の成分のうち、成分１，２，３，４，５と人間の脳活動との間に有意な相関があることが確認された。なお、ここでは、血行量データに基づく相関において有意な相関が見られかつ相対換算血行量データに基づく相関において有意な相関が見られた成分だけでなく、血行量データに基づく相関においては有意な相関が見られなかったが相対換算血行量データに基づく相関において有意な相関が見られた成分も、人間の脳活動と有意な相関があると認めるようにした。

また、以下に示す表３は、対照実験の結果を示したものである。

表３に示すように、対照実験では、顔面の撮影画像データを取得している間に被験者に動きがある場合、その成分波形の振幅と脳の非賦活時及び脳の賦活時との間に有意な相関のあった成分のうちの成分２については、移動距離及びキーボード入力数それぞれとの間に有意な相関が認められなかった。このことから、顔面の撮影画像データから取得したＲＧＢデータに基づく血行量データを特異値分解することで得られる複数の成分において、脳活動との間に有意な相関がある成分については、顔面の時系列の撮影画像データを取得する際の被験者の動きによる影響を受けたとしても、その影響は脳の脳活動による影響（脳の賦活や非賦活による影響）よりも遙かに小さいことが確認された。

これらの結果から、本発明者らは、以下の知見を得た。

被験者から取得した時系列の顔面の撮影画像データに基づく顔面のＲＧＢデータから得られる血行量データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した各成分について解析した結果、複数の成分のうちの成分１，２，３，４，５が脳活動に関連する成分であると認められた。すなわち、時系列の顔面の撮影画像データに基づく顔面のＲＧＢデータから得られる血行量データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳の賦活／非賦活と相関のある成分を抽出し、抽出した成分について解析することで、複数の成分から脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定することができることが判明した。このことから、本発明者らは、人間の顔面の時系列の撮影画像データに基づいて、脳活動を推定することができる、という知見を得た。

（４）脳活動可視化装置
次に、上記に説明した知見に基づいて、本発明者らが完成するに至った本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０について説明する。なお、本発明に係る脳活動可視化装置は、以下の実施形態に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０は、顔面皮膚温度データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段３０、及び／又は顔面の撮影画像データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段１３０を備えている。以下では、本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０を説明する前に、各脳活動推定手段３０，１３０について説明する。

（４−１）顔面皮膚温度データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段３０
図１９は、本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０の概略図である。図２０は、脳活動可視化装置１０において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れを示すフローチャートである。

脳活動可視化装置１０の備える脳活動推定手段３０は、個人（被験者）の顔面の皮膚温度から、個人の脳活動を推定する。脳活動可視化装置１０は、図１９に示すように、顔面皮膚温度取得手段２０と、脳活動推定手段３０と、状態可視化手段２００と、を備える。

顔面皮膚温度取得手段２０は、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する（ステップＳ１）。なお、ここでは、顔面皮膚温度取得手段２０は、赤外線サーモグラフィ装置であり、図１９に示すように、赤外線カメラ２１と、処理部２２と、を有する。赤外線カメラ２１は、個人の顔面から出ている赤外線放射エネルギーを検出するためのものである。そして、ここでは、赤外線カメラ２１は、個人の顔面全体から赤外線放射エネルギーを検出しているものとする。処理部２２は、赤外線カメラ２１によって検出した赤外線放射エネルギーを温度に変換して温度データとし、赤外線放射エネルギーの検出された部位を位置データ（座標データ）とした顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図を作成し、作成した温度分布図を温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして処理する。温度換算データに応じた顔面皮膚温度データは、処理部２２の有する記憶部（図示せず）に蓄積される。

ここでは、処理部２２において、顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図が作成されているが、これに限定されず、少なくとも副鼻腔周辺及び／又は前額部を含む顔面皮膚温度の温度分布図が作成され、これが温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとされてもよい。

また、ここでは、顔面皮膚温度取得手段２０により温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられる。すなわち、顔面皮膚温度取得手段２０により取得される温度換算データに応じた顔面皮膚温度データには、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれていることになる。なお、個人に対して与えられる脳機能賦活課題としては、脳が賦活状態になると推定されるものであれば特に限定されるものではなく、例えば、脳活動可視化装置１０の利用目的に応じてその内容が適宜決定されるよう構成されていてもよい。

脳活動推定手段３０は、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動を推定する。具体的には、脳活動推定手段３０は、図１９に示すように、換算部３１と、解析部３２と、推定部３３と、を有する。

換算部３１は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データを相対的な温度データに換算し、換算した相対的な温度データに基づく顔面皮膚温度データすなわち相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する（ステップＳ２）。具体的には、換算部３１は、所定時間毎（例えば、３０秒）の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの平均値を基準値として、該温度データを相対的な温度データに換算する。そして、換算部３１は、換算した相対的な温度データ及び位置データを利用して、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する。

解析部３２は、時系列の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する（ステップＳ３）。ここでは、解析部３２は、取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び換算した相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。特異値分解は、時系列で取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについて、要因を所定期間（例えば、３０秒）毎の時間データとし、測度をその期間における温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして行われる。そして、特異値分解により、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。

また、解析部３２は、特異値分解によって分解した複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するために、各成分が第１条件及び第２条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４ａ、ステップＳ４ｂ、ステップＳ５ａ、及びステップＳ５ｂ）。なお、ここでは、解析部３２において、まず、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分について第１条件が満たされているか否かが判定され（ステップＳ４ａ）、ステップＳ４ａにおいて第１条件が満たされていると判定された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第２条件が満たされているか否かが判定される（ステップＳ４ｂ）。そして、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分のうちステップＳ４ａ及びステップＳ４ｂにおいて第１条件及び第２条件を満たすと判定された成分と一致する成分についてのみ第１条件が満たされているか否かが判定され（ステップＳ５ａ）、その後、ステップＳ５ａにおいて第１条件が満たされていると判定された相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第２条件が満たされているか否かが判定される（ステップＳ５ｂ）。しかしながら、解析部３２における該判定の順序はこれに限定されるものではなく、例えば、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分とが、第１条件及び第２条件を満たすか否かがそれぞれ判定され、判定結果の一致する成分が最終的に抽出されてもよい。

第１条件とは、特異値分解によって分解した成分の成分波形の振幅が、脳の非賦活時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある、という条件である。解析部３２は、複数の成分のうち、第１条件を満たす成分を、判定用成分として抽出する。なお、ここでは、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを取得している間に、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間が一定期間ある。解析部３２は、個人に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の非賦活時とし、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、脳機能賦活課題が与えられている期間及び与えられていない期間と、各成分の成分波形とを比較解析する。解析部３２は、成分波形データに基づく比較解析結果を利用して、各成分の成分波形と脳の非賦活時及び脳の賦活時とが相関関係にあるか否かを評価し、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、第１条件を満たす判定用成分として抽出する。一方、解析部３２は、複数の成分のうち相関関係にないと評価した成分を、第１条件を満たさず人間の脳活動を反映した温度変化を示す成分ではないと判定する（ステップＳ６）。

ここでは、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データの取得時に個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられており、これに基づき解析部３２は判定用成分を抽出しているが、第１条件の内容、すなわち解析部３２における判定用成分の抽出手段はこれに限定されない。例えば、予め実験等がされていることで複数の成分のうち脳の非賦活時及び脳の賦活時と相関関係にある成分波形を示す成分が特定されている場合には、解析部３２は、複数の成分から特定されている該成分を判定用成分として抽出する。また、本脳活動可視化装置において眼球運動又はまたたき等の脳の賦活／非賦活に関連することが知られている人間の動作が検出される場合には、解析部３２が、この検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分を抽出してもよい。なお、解析部３２による第１条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

第２条件は、抽出した判定用成分において、人間の顔面の所定部位における温度変化がある、という条件である。解析部３２は、判定用成分のうち、第２条件を満たす成分を、人間の脳活動に関連している可能性の高い成分と判定し、候補成分として抽出する。すなわち、解析部３２は、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。具体的には、解析部３２は、抽出した判定用成分の温度分布データに基づき、副鼻腔周辺及び／又は前額部において温度変化が生じているか否かを判定し、温度変化が生じている場合には該判定用成分が第２条件を満たす人間の脳活動に関連する可能性の高い成分であると判定し、候補成分として抽出する。一方で、解析部３２は、副鼻腔周辺及び／又は前額部において温度変化が生じていない場合には、該判定用成分は第２条件を満たさず脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定する（ステップＳ６）。なお、解析部３２による第２条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

そして、解析部３２は、ステップＳ５ｂにおいて第２条件を満たすと判定した成分を、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定する（ステップＳ７）。すなわち、ステップＳ７において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定される成分は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、の間で一致している成分ということになる。なお、両解析で一致していない候補成分については、ステップＳ６において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定されている。

推定部３３は、解析部３２において人間の脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定された成分に基づいて、人間の脳活動を推定する。具体的には、推定部３３は、解析部３２において同定された成分の成分波形データに基づいて、顔面皮膚温度データの取得時における脳活動量を推定する。

（４−１−１）変形例１Ａ
上記脳活動推定手段３０は換算部３１を有しており、換算部３１によって相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが作成されている。そして、解析部３２が、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解し、各成分についての解析を行っている。

これに代えて、脳活動推定手段３０が換算部３１を有していなくてもよい。この場合、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成したり、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づくデータの解析を行ったりする処理を省くことができる。

ただし、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定するためには、上記実施形態のように脳活動推定手段３０が換算部３１を有しており、解析部３２によって、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についての解析が行われるほうが望ましい。

（４−１−２）変形例１Ｂ
また、上記顔面皮膚温度取得手段２０は、対象物と非接触の状態で温度データを取得することができる赤外線サーモグラフィ装置である。

しかしながら、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得することができれば、顔面皮膚温度取得手段は赤外線サーモグラフィ装置に限定されない。

例えば、顔面皮膚温度取得手段が温度センサを含む装置であってもよい。具体的には、個人の顔面の所定部位に温度センサを装着し、温度センサによって検出される温度データと、温度センサを装着した部位の位置データとに基づいて、時系列の顔面皮膚温度データが取得されてもよい。このように、温度センサにより対象となる個人に接触した状態で顔面皮膚温度データが取得される場合であっても、温度センサは脳波電極等のように装着前の処理が必要ではないため、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法と比較して、簡便にデータを取得することができる。これにより、簡便に人間の脳活動を推定することができる。

（４−２）顔面の撮影画像データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段１３０
図２１は、本発明の実施形態に係る脳活動可視化装置１１０の概略図である。図２２は、脳活動可視化装置１１０において脳機能を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

脳活動可視化装置１１０の備える脳活動推定手段１３０は、個人（被験者）の顔面の撮影画像データから、個人の脳活動を推定するための装置である。脳活動可視化装置１１０は、図２１に示すように、画像データ取得手段１２０と、脳活動推定手段１３０と、状態可視化手段２００と、を備える。

画像データ取得手段１２０は、個人の顔面の少なくとも一部の撮影画像データを時系列で取得する（ステップＳ１０１）。なお、画像データ取得手段１２０は、少なくとも撮影装置を有するものであれば特に限定されるものではなく、例えば、スマートフォンやタブレット（例えば、iPad：登録商標）等の撮影装置内蔵型ポータブル端末等が挙げられる。ここでは、画像データ取得手段１２０は、図２１に示すように、撮影装置としてのカメラ１２１と、記憶部１２２とを有する。カメラ１２１は、個人の顔面の撮影画像データを時系列で取得するためのものである。ここでは、カメラ１２１は、個人の顔面全体の動画を撮影し、撮影した動画データを取得する。記憶部１２２は、撮影装置により撮影された時系列の撮影画像データを蓄積する。ここでは、記憶部１２２は、カメラ１２１によって取得された動画データを蓄積する。

なお、ここでは、カメラ１２１によって顔面全体の動画が撮影されているが、これに限定されず、顔面の少なくとも前額部及び／又は副鼻腔周辺の画像を含む動画が撮影されていればよい。

また、ここでは、画像データ取得手段１２０により顔面の時系列の撮影画像データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられる。すなわち、画像データ取得手段１２０により取得される撮影画像データには、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれていることになる。なお、個人に対して与えられる脳機能賦活課題としては、脳が賦活状態になると推定されるものであれば特に限定されるものではなく、例えば、脳活動可視化装置１１０の利用目的に応じてその内容が適宜決定されるよう構成されていてもよい。

脳活動推定手段１３０は、画像データ取得手段１２０により取得された顔面の時系列の撮影画像データに基づき、人間の脳活動を推定する。具体的には、脳活動推定手段１３０は、図２１に示すように、ＲＧＢ処理部１３１と、換算部１３２と、血行量算出部１３３と、解析部１３４と、推定部１３５と、を有する。なお、図２１では、脳活動推定手段１３０が、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５を有する１つの装置として存在している態様が示されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５の一部或いはそれぞれが独立した装置として存在していてもよい。また、ここでは、画像データ取得手段１２０、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、及び血行量算出部１３３により顔面血行量取得手段が構成されている。

ＲＧＢ処理部１３１は、画像データ取得手段１２０により取得された撮影画像データに対して、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分に分解するＲＧＢ処理を行う（ステップＳ１０２）。ここで、顔面全体の撮影画像データに対してＲＧＢ処理を行ってもよいが、ここでは、演算処理量及びノイズを減らすために、撮影画像データから前額部及び／又は副鼻腔周辺のデータを抽出し、抽出したデータについてのみＲＧＢ処理を行うものとする。

換算部１３２は、ＲＧＢ処理により得られた撮影画像データのＲＧＢデータを相対的なＲＧＢデータに換算する（ステップＳ１０３）。具体的には、換算部１３２は、取得された所定時間毎（例えば、３０秒）の撮影画像データから得られるＲＧＢデータの平均値を基準値として、該ＲＧＢデータを相対的なＲＧＢデータに換算する。

血行量算出部１３３は、ＲＧＢ処理により得られた撮影画像データのＲＧＢデータに基づき、顔面の時系列の血行量データを算出する（ステップＳ１０４）。

解析部１３４は、時系列の相対換算血行量データを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する（ステップＳ１０５）。ここでは、解析部１３４は、相対換算血行量データに対して、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。具体的には、特異値分解は、時系列の相対換算血行量データを対象として、要因を所定期間（例えば、３０秒）毎の時間データとし、測度をその期間毎における相対的なＲＧＢデータから演算したピクセル毎の相対換算血行量データとして行われる。そして、特異値分解により、時系列の相対換算血行量データを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。

また、解析部１３４は、特異値分解によって分解した複数の成分から脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するために、各成分が所定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ここで、所定条件としては、例えば、特異値分解によって分解した成分の成分波形の振幅が、脳の非賦活時及び脳の賦活時の変化と相関関係にあるという条件（以下、第１条件という）や、特異値分解によって分解した成分において人間の顔面の所定部位に血行量変化があるという条件（以下、第２条件という）等が含まれる。解析部１３４において判定される所定条件としては、１又は複数の条件が設定されていればよく、ここでは、所定条件として第１条件が設定されているものとする。

そして、解析部１３４は、複数の成分のうち所定条件を満たす成分を、判定用成分として抽出する。さらに、解析部１３４は、抽出した判定用成分のうち所定条件に含まれる全ての条件を満たす成分を、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定する（ステップＳ１０７）。一方、解析部１３４は、複数の成分のうち所定条件に含まれる少なくとも１つの条件を満たさないと判定した成分を、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分ではないと判定する（ステップＳ１０８）。

ここでは、上述のように所定条件として１つの条件（第１条件）のみが設定されており、顔面の時系列の撮影画像データを取得している間に、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間が一定期間ある。このため、解析部１３４は、個人に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の非賦活時とし、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、脳機能賦活課題が与えられている期間及び与えられていない期間と、各成分の成分波形とを比較解析する。そして、解析部１３４は、成分波形データに基づく比較解析結果を利用して、各成分の成分波形と脳の非賦活時及び脳の賦活時とが相関関係にあるか否かを評価し、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、所定条件を満たす判定用成分として抽出すると共に、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定する。一方、解析部１３４は、複数の成分のうち相関関係にないと評価した成分を、所定条件を満たさず人間の脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分ではないと判定する。

ここでは、顔面の時系列の撮影画像データが取得される際に個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられており、これに基づき解析部１３４が判定用成分を抽出しているが、第１条件の内容、すなわち解析部１３４における判定用成分の抽出手段はこれに限定されない。例えば、予め実験等がされていることで複数の成分のうち脳の非賦活時及び脳の賦活時と相関関係にある成分波形を示す成分が特定されている場合には、解析部１３４は、複数の成分から特定されている該成分を判定用成分として抽出する。また、脳活動可視化装置１１０において眼球運動又はまたたき等の脳の賦活／非賦活に関連することが知られている人間の動作についても検出される場合には、解析部１３４が、この検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分を抽出してもよい。なお、解析部１３４による第１条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

また、所定条件として第２条件が設定されている場合には、解析部１３４は、人間の顔面の所定部位における顔面の血行量変化の有無に基づき、判定用成分を抽出する。具体的には、解析部１３４は、特異値分解によって分解された複数の成分に応じた血行量分布図に基づき、副鼻腔周辺及び／又は前額部において血行量の変化が生じているか否かを判定し、血行量の変化が生じている場合には該成分が第２条件を満たしていると判定する。一方で、副鼻腔周辺及び／又は前額部において血行量の変化が生じていない場合には、解析部１３４は、該成分が第２条件を満たしていないと判定する。なお、解析部１３４による第２条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定されるものとする。

さらに、血行量算出部１３３によって相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データが算出される場合には、解析部１３４によって、該血行量データを特異値分解等することで得られた複数の成分についても、上記第１条件及び／又は第２条件が満たされるか否かが判定され、判定用成分が抽出されてもよい。

推定部１３５は、解析部１３４において人間の脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定された成分に基づいて、人間の脳活動を推定する。具体的には、推定部１３５は、解析部１３４において同定された成分の成分波形データに基づいて、顔面の撮影画像データの取得時における脳活動量を推定する。

（４−２−１）変形例２Ａ
上述したように、カメラ１２１としては、例えば、スマートフォンやタブレット（例えば、iPad：登録商標）等の撮影装置内蔵型ポータブル端末等を利用することができる。すなわち、上述の撮影画像データは、可視光領域の画像を撮像するものを採用することができる。

また、上記血行量算出部１３３において、ＲＧＢデータに含まれる各画素のうちの主にＲ成分を用いて顔面の血行量データが算出されてもよい。また、ＲＧＢデータに基づき血行量データを算出できるのであれば、血行量データは必ずしも紅斑指数に限定されるものではない。

（４−２−２）変形例２Ｂ
上記血行量算出部１３３は、換算部１３２によって換算された相対的なＲＧＢデータに基づき相対換算血行量データを算出するが、これに代えて或いはこれに加えて、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき血行量データが算出されてもよい。ここで、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき算出された血行量データには、脳活動と相関する成分が出やすい（検定力が高い）ため、例えば、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき算出された血行量データを、相対的なＲＧＢデータに基づき算出された相対換算血行量データよりも先行して解析してもよい。また、例えば、まず、血行量データを解析して有意な相関のある成分を抽出し、相対換算血行量データに関しては、前記抽出した成分に対応する成分のみを解析することで、演算処理量を減らすことができる。

（４−２−３）変形例２Ｃ
上記カメラ１２１は可視光領域の通常のカメラを前提としていたが、赤外線カメラを用いることもできる。この場合、赤外光を照射し、その反射波を赤外線カメラで撮像する。これにより、対象者の顔面変化等の撮影画像データを得ることができる。本発明者らにより、赤外線の反射により得られた撮影画像データから算出された血行量データと、可視光領域で撮影されたＲＧＢデータに含まれる各画素のうちの主にＲ成分を用いて算出された血行量データとには相関があることが確認された。したがって、このような赤外線の反射から得られた撮影画像データを用いても、人間の脳活動を推定することができる。

（４−２−４）変形例２Ｄ
なお、上記説明においては、脳活動可視化装置１１０が、画像データ取得手段１２０と、脳活動推定手段１３０とを備える形態としていたが、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、このような形態に限定されるものではない。すなわち、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５を含むものであれば、その他の構成については任意の形態を採り得るものである。具体的には、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、当該装置自体が画像データを撮影する形態だけではなく、外部の装置から撮影画像データを受け取り、それを解析する形態を含むものである。 （４−３）状態可視化手段２００
状態可視化手段２００は、脳活動推定手段３０及び／又は脳活動推定手段１３０により推定された対象者の脳活動に基づき、対象者の生理状態を表示することにより可視化する。例えば、状態可視化手段２００が、対象者の脳活動量の変化を解析することで、対象者の生理状態を解析する解析部２０１を有していてもよい。具体的には、解析部２０１が、対象者に対して与えられた刺激（視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、臭覚刺激或いは味覚刺激等）に対する脳活動量の変化を解析することで、対象者の生理状態を判定する。なお、生理状態の種類やレベルについては、脳活動量の上昇度合い及び／又は持続時間に基づき、脳活動可視化装置１０，１１０の用途に応じて適宜設置可能になっていてもよい。そして、解析部２０１により解析された対象者の生理状態を状態可視化手段２００の表示部２０２から管理者へと出力されることで、管理者は対象者の生理状態を知ることができる。表示部２０２としては、画像やメッセージを表示する表示デバイス等、解析した対象者の生理状態に関する情報を管理者に対して可視化できるものであればどのようなものであっても採用することができる。

また、解析部３２，１３４において脳活動を反映する成分が同定された後に、さらに顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０により時系列の各種データが取得される場合には、脳活動可視化装置１０，１１０において、さらに取得された各種データが特異値分解により複数の成分に分解され、同定された成分のみが解析されることで、対象者の生理状態をリアルタイムで知ることができる。

さらに、被験者の顔面の皮膚温度や撮影した画像から被験者の心拍情報や生体情報等を取得する技術が従来よりあるが、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０から得られた各種データが特異値分解等されることで得られる成分に対して従来の技術を採用することで、心拍情報や生体情報を精度良く取得することができる。したがって、特異値分解した複数の成分を解析して心拍情報や生体情報を取得する機能を、解析部３２及び／又は解析部１３４に持たせ、取得した心拍情報や生体情報に基づき交換神経／副交感神経の働きを推定する機能を上記実施形態の推定部３３，１３５に持たせてもよい。

（５）特徴
（５−１）
本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０によって取得された時系列の顔面皮膚温度データ及び／又は顔面血行量データに基づき人間の脳活動が推定される。このため、脳波電極等の装着前に処理が必要なセンサを装着しなくても、人間の脳活動を推定することができる。したがって、簡便に人間の脳活動を推定し、推定した脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化することができている。

（５−２）
ここで、時系列の顔面の皮膚温度データ及び／又は画像データが取得される際に、人間に対して実際に脳機能賦活課題が与えられたり与えられなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり賦活化しなかったりする状況が作られている場合、各成分の成分波形と脳の賦活時及び非賦活時との間に相関関係のある成分は、脳活動を反映した皮膚温度及び／又は血行量の変化を示す成分である可能性が高い成分であるといえる。

本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０により時系列の顔面の皮膚温度データ及び／又は画像データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられている。すなわち、本実施形態では、個人に対して実際に脳機能賦活課題を与えたり与えなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり賦活化しなかったりする状況が作られている。そして、このように取得された時系列の各種データが特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についてその成分波形と脳の賦活時及び非賦活時との相関関係が評価され、相関関係にある成分が判定用成分として複数の成分から抽出される。このため、例えば、予め実験等により特定された所定の成分が抽出用成分として複数の成分から抽出される場合と比較して、人間の脳活動と関連性の低い成分が抽出用成分として複数の成分から抽出されるおそれを低減することができている。

（５−３）
ここで、脳には、選択的脳冷却機構という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺を用いて排熱していることが知られている。そうすると、脳活動に伴う顔面皮膚温度や顔面皮膚温度に相関する顔面の血行量の変化は、前額部及び／又は副鼻腔周辺に出現することになる。

本実施形態では、前額部及び／又は副鼻腔周辺の各種データが解析されて、判定用成分が抽出されている。このため、人間の脳活動に関連する成分を精度よく抽出することができている。

（６）脳活動可視化装置の用途例（判定結果出力装置、判定結果提供装置、システム）
次に、本発明に係る脳活動可視化装置を応用した判定結果出力装置及びシステムについて説明する。

（６−１）第１実施形態
（６−１−１）判定結果出力装置８００の構成
図２３は第１実施形態に係る判定結果出力装置８００の構成を示す模式図である。

判定結果出力装置８００は、入力部８１０、撮像部８１５、周辺情報取得部８１６、出力部８２０、記憶部８３０、及び処理部８４０を備える。また、判定結果出力装置８００の周辺には脳機能賦活情報提供物６００が存在する。ここで、脳機能賦活情報提供物６００とは、人間の脳機能を賦活する「脳機能賦活情報」を提供するものである。脳機能賦活情報提供物６００としては、例えば信号機などが該当する。脳機能賦活情報については後述する。

入力部８１０は、判定結果出力装置８００に各種情報を入力するものである。例えば入力部８１０は、キーボード、マウス、及び／又はタッチスクリーン等により構成される。この入力部８１０を介して、判定結果出力装置８００に各種命令が入力され、処理部８４０において命令に応じた処理が実行される。

撮像部８１５は、対象者３００の顔面を含む「顔面画像」を撮像するものである。例えば撮像部８１５は、ＲＧＢ画像を取得するＣＣＤ及びＣＭＯＳ等の固体撮像素子や、サーモグラムを取得する赤外線カメラ等により構成される。撮像部８１５に赤外線カメラを用いることにより、周囲の明るさに影響を受けることなく、対象者の状態判定が可能となる。特に、夜間に疲労による事故等が生じやすい。このような場面においても、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００に赤外線カメラを搭載することで、夜間での対象者の状態の監視が可能となる。赤外線カメラ等は通常の室温条件で、２９．０℃から３７．０℃を高感度で検出できるものが望ましい。また、撮像部８１５は、所定の間隔で継続的な撮像が可能である。顔面画像を撮像する場合には正面からの撮像、一定照明撮像が望ましい。姿勢変動により正面画像が得られない場合には、摂動空間法を用い、姿勢変動画像については顔の３次元形状を推定し、正面像にレンダリングすることにより顔面画像を得る。照明変動画像については、拡散反射モデルをベースに構築した顔の照明基底モデルを用いて、一定照明条件の顔面画像を得る。そして、撮像部８１５により、継続的に撮像された顔面画像は処理部８４０に送出される。

周辺情報取得部８１６は、判定結果出力装置８００の周辺に存在する脳機能賦活情報提供物６００から提供される脳機能賦活情報を検知するものである。例えば、脳機能賦活情報として「赤信号の表示」が採用される場合、周辺情報取得部８１６は判定結果出力装置８００の「周辺画像」を取得する。周辺情報取得部８１６で取得された情報は、処理部８４０の脳機能賦活情報検知部８４３に送出される。

出力部８２０は、判定結果出力装置８００から各種情報を出力するものである。例えば出力部８２０は、ディスプレイ及びスピーカー等により構成される。ここでは、出力部８２０を介して、後述する脳機能賦活情報が対象者３００に提供される。また、この出力部８２０を介して判定結果が出力される。

記憶部８３０は、判定結果出力装置８００に入力される情報及び判定結果出力装置８００で計算される情報等を記憶するものである。例えば記憶部８３０は、メモリ及びハードディスク装置等により構成される。また、記憶部８３０は、後述する処理部８４０の各機能を実現するためのプログラムを記憶する。ここでは、記憶部８３０は、脳機能賦活情報データベース８３１及び基準情報データベース８３２を有する。

脳機能賦活情報データベース８３１は、図２４に示すように、人間の脳機能を賦活する「脳機能賦活情報」を判定目的毎に記憶するものである。ここで、判定目的としては、例えば「疲労状態判定」「うつ状態判定」「運転者状態判定」等を選択できる。そして、疲労状態判定を行なう場合、暗算課題等を脳機能賦活情報として採用することができる。また、うつ状態判定を行なう場合、ネガティブ画像又はポジティブ画像に分類された情動画像を脳機能賦活情報として採用できる。また、機器を運転する対象者の運転者状態判定を行なう場合、脳機能賦活情報として、自動車、鉄道車両、及び飛行機、並びに、原子力発電機器、及び各種プラント等のその他の自動機械の運転に関する任意の事象・時点から得られる情報を用いることができる。例えば、対象者３００が、自動車、鉄道車両、及び飛行機等の交通機器の運転者である場合、脳機能賦活情報として警告音等を採用できる。また、対象者３００が自動車のドライバーである場合、脳機能賦活情報として「赤信号の表示」等を利用できる。この場合、脳機能賦活情報提供物６００である信号機から脳機能賦活情報が提供されることになる。なお、「運転者状態」とは、機器を運転する対象者の精神状態及び身体状態を表すものである。例えば、精神状態は、精神疲労、精神的ストレス、漫然状態、集中状態等に対応した指標で表される。また、身体状態は、身体疲労、身体的ストレス等に対応した指標で表される。

基準情報データベース８３２は、複数の判定目的毎に基準情報を記憶するものである。具体的には、基準情報データベース８３２は、図２５に示すように、複数の判定目的毎に、後述する判定用情報生成部８４６により抽出される脳機能賦活情報に対する判定用成分の相関値ｒ２の、脳機能賦活情報に対する基準判定用成分の「基準相関値ｒ１」からの所定範囲の変化量Δｒ（＝ｒ１−ｒ２）を、「状態レベル」と関連付けて予め「基準情報」として記憶する。「基準判定用成分」は、所定のタイミングで抽出した判定用成分のデータ、前回抽出した判定用成分のデータ、及び外部から提供される判定用成分のデータ等により設定される。ここで、図２５には、判定目的が「疲労状態」である場合の基準情報の概念が例示されている。すなわち、基準情報データベース４３２には、変化量Δｒの値の範囲に応じて、Δｒ＝Δｒａ〜Δｒｂまでが「正常」、Δｒｂ〜Δｒｃまでが「軽い疲労」、Δｒｃ〜Δｒｄまでが「疲労」として記憶される。ここでは、Δｒａ、Δｒｂ、Δｒｃ、Δｒｄの順に値が大きいものとなっている。なお、基準判定用成分のデータも基準情報データベース８３２に格納される。

処理部８４０は、判定結果出力装置８００における情報処理を実行するものである。具体的には、処理部８４０は、ＣＰＵ及びキャッシュメモリ等により構成される。処理部８４０は、記憶部８３０に組み込まれたプログラムが実行されることで、対象目的選択部８４１、脳機能賦活情報提供部８４２、脳機能賦活情報検知部８４３、顔面変化情報取得部８４４、顔面変化情報分解部８４５、判定用情報生成部８４６、相関値算出部８４７、及び、判定結果決定部８４８として機能する。

対象目的選択部８４１は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を「対象目的」として選択するものである。具体的には、対象目的選択部８４１が脳機能賦活情報データベース８３１に記憶されている判定目的を読み出して、出力部８２０に出力する。そして、対象者３００による入力部８１０の操作により、対象目的の選択命令が入力され、これに応じて対象目的が選択される。

脳機能賦活情報提供部８４２は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供するものである。詳しくは、対象目的選択部８４１により対象目的が選択されると、脳機能賦活情報提供部８４２が脳機能賦活情報データベース８３１から脳機能賦活情報を読み出して、読み出した脳機能賦活情報を出力部８２０に送出する。

脳機能賦活情報検知部８４３は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知するものである。具体的には、脳機能賦活情報検知部８４３は、周辺情報取得部８１６から送出される情報から、脳機能賦活情報を検知する。例えば、対象目的として「運転者状態判定」が選択される場合、脳機能賦活情報検知部８４３は周辺情報取得部８１６に周辺画像の送信要求を行なう。この送信要求に応じて周辺情報取得部８１６から周辺画像が取得した場合、脳機能賦活情報検知部８４３は周辺画像に赤信号等が表示されているか否かを検知する。

顔面変化情報取得部８４４は、撮像部８１５で撮像された顔面画像から「顔面データ」及び顔面データの時系列変化を示す「顔面変化情報」を取得するものである。具体的には、顔面変化情報取得部８４４は、脳機能賦活情報提供部８４２が脳機能賦活情報を提供しているタイミング、又は脳機能賦活情報検知部８４３が脳機能賦活情報を検知しているタイミング等に同期して、撮像部８１５を介して顔面データを取得する。そして、顔面変化情報取得部８４４は、継続的に取得した顔面データから、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。例えば、顔面変化情報は、２４０×３２０ピクセルの顔面データを所定間隔で６０点取得した場合には、４，６０８，０００のデータの集合となる。取得した顔面変化情報は、顔面変化情報分解部８４５に送出される。なお、撮像部８１５が赤外線カメラの場合、顔面変化情報取得部８４４は、顔面データとして、対象者３００の顔面の皮膚温度を示す顔面皮膚温度データを取得する。また、撮像部８１５がＣＣＤ及びＣＭＯＳ等の固体撮像素子の場合、顔面変化情報取得部８４４は、顔面データとして、対象者３００の顔面のＲＧＢデータに基づく顔面血行量データを取得する。なお、顔面変化情報取得部８４４は、顔面データとして、対象者３００の、副鼻腔周辺及び／又は前額部のデータだけを取得するものでもよい。

顔面変化情報分解部８４５は、多数のデータの集合である顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分１，２，３，・・・に分解する。分解した各成分の情報は、判定用情報生成部８４６に送出される。ここで、顔面変化情報を特異値分解等した場合、特異値の高いものから成分１，２，３，・・・と設定される。また特異値の高い成分ほど、変動の大きいものの影響が反映されやすい。そのため、成分１には、脳機能賦活情報が提供されることの影響より、外部環境のノイズ等の影響が反映されることが少なくない。

判定用情報生成部８４６は、顔面変化情報から判定用情報を生成するものである。具体的には、判定用情報生成部８４６は、複数の成分１，２，３・・・から、脳機能賦活情報と関連する成分を「判定用成分」として抽出し、判定用成分から判定用情報を生成する。

相関値算出部８４７は、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用成分との相関値ｒを算出する。

判定結果決定部８４８は、脳機能賦活情報と判定用成分との相関値ｒに基づいて、対象者の状態を示す判定結果を決定する。具体的には、判定結果決定部８４８は、所定のタイミングで抽出された基準判定用成分に対する脳機能賦活情報の基準相関値ｒ１と、その後に抽出された判定用成分に対する脳機能賦活情報の相関値ｒ２との差Δｒを算出する。そして、判定結果決定部８４８は、基準情報データベース８３２に記憶された基準情報に基づいて、基準相関値ｒ１と今回の相関値ｒ２との差Δｒに対応する状態レベルを決定する。決定された状態レベルは、出力部８２０を介して表示装置等に出力される。

（６−１−２）判定結果出力装置の動作
図２６は第１実施形態に係る判定結果出力装置８００の動作を説明するためのシーケンス図である。なお、第１実施形態では、後述する第２，３実施形態とは異なり、判定結果出力装置８００が判定結果提供装置９００との通信を必要としない。ただし、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、判定結果出力装置８００の各機能を別の装置で構成してネットワークを介して通信する構成を除外するものではない。

まず、対象目的の選択が行なわれる（Ｓ１）。具体的には、対象者３００による入力部８１０の操作に応じて、対象目的選択部８４１が脳機能賦活情報データベース８３１に記憶されている複数の判定目的を読み出して、出力部８２０に出力する。続いて、対象者３００による入力部８１０の操作により、複数の判定目的のうち、一の判定目的が対象目的として選択される。例えば、ここでは、判定目的として、「疲労状態判定」「うつ状態判定」「運転者状態判定」が表示され、入力部８１０を介して「疲労状態判定」が選択されるとする。

ここで、対象目的に対応する脳機能賦活情報が脳機能賦活情報データベース８３１に記憶されている場合は、脳機能賦活情報提供部８４２により、脳機能賦活情報データベース８３１から脳機能賦活情報が読み出されて、出力部８２０に送出される（Ｓ２）。一方、対象目的に対応する脳機能賦活情報が脳機能賦活情報データベース８３１に記憶されていない場合は、脳機能賦活情報検知部８４３により、周辺情報取得部８１６を介して脳機能賦活情報が検知される。例えば「疲労状態判定」が選択された場合、脳機能賦活情報データベース８３１から暗算課題が抽出され、出力部８２０を介して対象者３００に提供される（Ｓ２）。一方、「運転者状態判定」が対象目的として選択された場合は、脳機能賦活情報データベース８３１に対応する脳機能賦活情報が記憶されていないので、周辺情報取得部８１６を介して外部環境から脳機能賦活情報が取得されることになる。

次に、所定のタイミングで、撮像部８１５により出力部８２０の前方に存する対象者３００の顔面画像が所定間隔毎に撮像される（Ｓ３）。撮像された顔面画像は顔面変化情報取得部８４４に送出される。

続いて、顔面変化情報取得部８４４により、撮像された顔面画像から、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報が取得される。そして、顔面変化情報分解部８４５により、顔面変化情報が、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分１，２，３，・・・に分解される（Ｓ４）。

次に、判定用情報生成部８４６により、顔面変化情報分解部８４５により分解された複数の成分１,２，３・・・のうち、脳機能賦活情報と関連のある成分が判定用成分として抽出される（Ｓ５，Ｓ６）。判定用成分が抽出されない場合は、判定処理が中止される。

続いて、相関値算出部８４７により、脳機能賦活情報と判定用成分との相関値ｒ２が算出される（Ｓ７）。

そして、判定結果決定部８４８により、所定の基準相関値ｒ１と上記相関値ｒ２との差が変化量Δｒとして算出される（Ｓ８）。続いて、判定結果決定部８４８により、変化量Δｒの値に応じた状態レベルが決定される。例えば、対象目的として「疲労状態判定」が選択された場合、図２５に示す基準情報データベース８３２の情報に基づいて、変化量Δｒが上記Δｒａ〜Δｒｂの範囲内であるときには正常と判定され、変化量ΔｒがΔｒｂを超えているときには疲労状態である、と判定される。そして、これらの判定結果が、出力部８２０を介して表示装置等に出力される（Ｓ９）。

（６−１−３）判定結果出力装置８００の特徴
（６−１−３−１）
以上説明したように、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、対象目的選択部８４１と、脳機能賦活情報提供部８４２又は脳機能賦活情報検知部８４３と、顔面変化情報取得部８４４と、判定用情報生成部８４６と、相関値算出部８４７と、判定結果決定部８４８と、出力部（判定結果出力部）８２０と、を備える。対象目的選択部８４１は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を「対象目的」として選択する。脳機能賦活情報提供部８４２は、対象目的に対応する「脳機能賦活情報」を提供する。脳機能賦活情報検知部８４３は、対象目的に対応する「脳機能賦活情報」を検知する。顔面変化情報取得部８４４は、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す「顔面変化情報」を取得する。判定用情報生成部（判定用成分抽出部）８４６は、顔面変化情報から、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する「判定用成分」を抽出する。相関値算出部８４７は、対象目的に対応する脳機能賦活情報と判定用成分との「相関値」を算出する。判定結果決定部８４８は、相関値に基づいて、対象者の状態を示す「判定結果」を決定する。出力部８２０は、判定結果を出力する。

したがって、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００では、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分の相関値に基づいて、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を出力できる。

（６−１−３−２）
また、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、基準情報データベース８３２をさらに備える。基準情報データベース８３２は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの変化量Δｒを状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。また、判定結果決定部８４８は、相関値ｒ２及び基準相関値ｒ１に基づいて、対象者３００の状態レベルを判定する。このような構成により、所定のタイミングで得られた基準相関値ｒ１を利用して、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を出力できる。

（６−１−３−３）
また、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、顔面変化情報取得部８４４が、顔面データとして、対象者３００の、副鼻腔周辺及び／又は前額部のデータを取得するので、脳活動と関連する判定用成分を高精度に抽出できる。ここで、脳には、選択的脳冷却機構（Selective Brain Cooling System）という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を、副鼻腔及び前額部周辺を用いて排熱していることが知られている。よって、これらの部位のデータを解析することで脳活動と関連する成分を高精度に抽出できる。結果として、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、対象者３００の状態判定を高精度に実行することができる。

（６−１−３−４）
また、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、顔面変化情報取得部８４４が、顔面データとして、対象者３００の顔面の皮膚温度を示す顔面皮膚温度データを取得する。換言すると、判定結果出力装置８００は、赤外線カメラ等を利用して対象者３００の状態判定を実行できる。

（６−１−３−５）
また、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、顔面変化情報取得部８４４が、顔面データとして、対象者３００の顔面のＲＧＢデータに基づく顔面血行量データを取得する。すなわち、判定結果出力装置８００は、固体撮像素子（ＣＣＤ，ＣＭＯＳ）を利用して対象者３００の状態判定を実行できる。これにより、各種状態判定を簡易な構成で実行することができる。

（６−１−３−６）
また、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、判定用情報生成部８４６が、危険率の値に基づいて、判定用成分を抽出する。判定結果出力装置８００では、危険率の値に基づいて、脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するので、状態判定の信頼性を高めることができる。

（６−１−３−７）
なお、上記説明において、顔面変化情報から、特異値分解等することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するものとしているが、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００は、このような形態に限定されるものではない。例えば、第１実施形態に係る判定結果出力装置８００では、顔面変化情報に基づいて生成される、判定用成分以外の任意の判定用情報を用いて対象者の状態を判定してもよい。また、このような判定用情報を生成するために、特異値分解等以外の任意の手法を顔面変化情報に適用してもよい。

（６−２）第２実施形態
（６−２−１）判定結果出力システム７００Ａの構成
以下、既に説明した部分と同一の部分には略同一の符号を付し、重複した説明を省略する。他の実施形態と区別するために、本実施形態では異なる構成に添え字Ａを付すことがある。

図２７は第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａの構成を示す模式図である。

第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａは、対象者３００の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置８００Ａと、判定結果を提供する判定結果提供装置９００Ａと、を備える。

判定結果出力装置８００Ａは、入力部８１０、撮像部８１５、周辺情報取得部８１６、出力部８２０、記憶部８３０、及び処理部８４０Ａに加え、通信部８６０Ａを備える。

第２実施形態の処理部８４０Ａは、記憶部８３０に組み込まれたプログラムが実行されることで、対象目的選択部８４１、脳機能賦活情報提供部８４２、脳機能賦活情報検知部８４３、顔面変化情報取得部８４４、顔面変化情報分解部８４５、判定用情報生成部８４６、相関値算出部８４７、相関値送出部８５１Ａ、判定結果取得部８５２Ａとして機能する。

相関値送出部８５１Ａは、相関値算出部８４７で算出された相関値を対象目的に関連付けて判定結果提供装置９００Ａに送出するものである。

判定結果取得部８５２Ａは、相関値及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置９００Ａから判定結果を取得するものである。

通信部８６０Ａは、外部ネットワークと有線及び無線で通信可能に通信するための装置である。判定結果出力装置８００Ａは、通信部８６０Ａを介して判定結果提供装置９００Ａと通信することができる。

判定結果提供装置９００Ａは、判定結果出力装置８００Ａから、対象目的に関連付けられた脳機能賦活情報に対する判定用成分の相関値を取得し、判定結果出力装置８００Ａに対象目的に対する判定結果を提供する。この判定結果提供装置９００Ａは、記憶部９３０Ａと、処理部９４０Ａと、通信部９６０Ａと、を備える。

記憶部９３０Ａは、基準情報データベース９３２Ａを有する。基準情報データベース９３２Ａは、第１実施形態の基準情報データベース８３２と同様の構造を有する。すなわち、基準情報データベース９３２Ａは、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの変化量Δｒを状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。

処理部９４０Ａは、判定結果提供装置９００Ａにおける情報処理を実行するものである。具体的には、処理部９４０Ａは、ＣＰＵ及びキャッシュメモリ等により構成される。処理部９４０Ａは、記憶部９３０Ａに組み込まれたプログラムが実行されることで、判定結果決定部９４５Ａ及び判定結果送出部９４６Ａとして機能する。

判定結果決定部９４５Ａは、判定結果出力装置８００Ａから、対象目的に関連付けられた脳機能賦活情報に対する判定用成分の相関値ｒ２を取得すると、相関値ｒ２及び基準情報に基づいて、対象者３００の状態レベルを含む判定結果を決定するものである。

判定結果送出部９４６Ａは、判定結果を判定結果出力装置８００Ａに送出するものである。

通信部９６０Ａは、外部ネットワークと有線及び無線で通信可能に通信するための装置である。判定結果提供装置９００Ａは、通信部９６０Ａを介して、複数の判定結果出力装置８００Ａと同時に通信することができる。

（６−２−２）判定結果出力システム７００Ａの動作
図２８は第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａの動作を説明するためのシーケンス図である。

まず、判定結果出力装置８００Ａにおいて、複数の判定目的のうち、一の判定目的が「対象目的」として選択される（Ｔ１）。これにより、判定結果出力装置８００Ａにおいて、脳機能賦活情報の出力又は脳機能賦活情報の検知が行なわれる（Ｔ２）。

次に、所定のタイミングで、判定結果出力装置８００Ａにおいて、対象者３００の顔面画像が撮像される（Ｔ３）。そして、判定結果出力装置８００Ａにおいて、顔面変化情報が特異値分解等され（Ｔ４）、脳機能賦活情報と相関する判定用成分の抽出及び相関値ｒ２が算出される（Ｔ５〜Ｔ７）。

続いて、判定結果出力装置８００Ａから、対象目的に関連付けて相関値が判定結果提供装置９００Ａに送出される（Ｔ８）。

これに応じて、判定結果提供装置９００Ａにおいて、判定結果出力装置８００Ａから、対象目的に関連付けられた相関値が取得される。そして、判定結果提供装置９００Ａにより、基準情報データベース９４２の基準情報及び相関値に基づいて判定結果が決定される（Ｔ９）。決定された判定結果は判定結果出力装置８００Ａに送出される。

続いて、判定結果出力装置８００Ａにより、判定結果提供装置９００からの判定結果が取得される。そして、判定結果出力装置８００Ａの出力部８２０に判定結果が出力される（Ｔ１０）。

（６−２−３）判定結果出力システム７００Ａの特徴
（６−２−３−１）
以上説明したように、第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａは、対象者３００の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置８００Ａと、判定結果を提供する判定結果提供装置９００Ａと、を備える。このような構成により、第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａでは、対象者３００の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を出力できる。

（６−２−３−２）
また、第２実施形態に係る判定結果出力装置８００Ａは、対象目的選択部８４１と、脳機能賦活情報提供部８４２又は脳機能賦活情報検知部８４３と、顔面変化情報取得部８４４と、判定用情報生成部８４６と、相関値算出部８４７と、相関値送出部８５１Ａと、判定結果取得部８５２Ａと、出力部８２０と、を備える。対象目的選択部８４１は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する。脳機能賦活情報提供部８４２は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する。脳機能賦活情報検知部８４３は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部８４４は、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。判定用情報生成部８４６は、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析により、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出する。相関値算出部８４７は、脳機能賦活情報と判定用成分との相関値ｒ２を算出する。相関値送出部８５１Ａは、相関値ｒ２を対象目的に関連付けて判定結果提供装置９００Ａに送出する。判定結果取得部８５２Ａは、相関値ｒ２及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置９００Ａから判定結果を取得する。出力部８２０は、判定結果を出力する。

したがって、第２実施形態に係る判定結果出力装置８００Ａでは、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者３００の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者３００の脳機能に対応する成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を出力できる。また、この判定結果出力装置８００Ａは、一部の計算機能を判定結果提供装置９００Ａに実行させているので、計算負荷を軽減できる。また、第２実施形態に係る判定結果出力装置８００Ａは、記憶部８３０に脳機能賦活情報データベース８３１だけを格納することで、アプリケーション容量を抑制することができる。なお、判定結果出力装置８００Ａは、プログラムがインストールされることで機能を実現する任意の端末で実現可能である。

また、判定結果出力装置８００Ａは専用チップで構成されてもよい。また、判定結果出力装置８００Ａは、脳機能賦活情報の提供前後で心拍情報との相関値を算出してもよい。判定目的に応じて、心拍情報を状態レベルの判定に用いてもよい。

また、判定結果出力装置８００Ｂは、疲労状態、眠気状態、集中度状態、うつ状態、漫然運転状態を対象目的として選択できるものである。脳機能賦活情報としては、映像、計算、ゲーム、音楽、動作、加速度、温度変化等を採用できる。

（６−２−３−３）
また、本実施形態に係る判定結果提供装置９００Ａは、基準情報データベース９３２Ａと、判定結果決定部９５１Ａと、判定結果送出部９５２Ａと、を備える。基準情報データベース９３２Ａは、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの変化量Δｒを状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。判定結果決定部９５１Ａは、判定結果出力装置８００Ａから、対象目的に関連付けられた相関値ｒ２を取得すると、相関値ｒ２及び基準情報に基づいて、対象者３００の状態レベルを含む判定結果を決定する。判定結果送出部９５２Ａは、判定結果を判定結果出力装置８００Ａに送出する。

よって、第２実施形態に係る判定結果提供装置９００Ａでは、予め設定された基準相関値ｒ１を利用して、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を任意の判定結果出力装置８００Ａに提供できる。また、判定結果提供装置９００Ａは、通信部９６０Ａを介して、複数の判定結果出力装置８００Ａに対して、個別の判定結果を同時に提供できる。

（６−２−３−４）
その他、第２実施形態においても、第１実施形態の（６−１−３）で説明した特徴と同様の特徴を有する。

なお、上記説明において、顔面変化情報から、特異値分解等することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するものとしているが、第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａは、このような形態に限定されるものではない。例えば、第２実施形態に係る判定結果出力システム７００Ａでは、顔面変化情報に基づいて生成される、判定用成分以外の任意の判定用情報を用いて対象者の状態を判定してもよい。また、このような判定用情報を生成するために、特異値分解等以外の任意の手法を顔面変化情報に適用してもよい。

（６−３）第３実施形態
（６−３−１）判定結果出力システム７００Ｂの構成
以下、既に説明した部分と同一の部分には略同一の符号を付し、重複した説明を省略する。他の実施形態と区別するために、本実施形態では異なる構成に添え字Ｂを付すことがある。

図２９は第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂの構成を示す模式図である。

第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂは、対象者３００の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置８００Ｂと、判定結果を提供する判定結果提供装置９００Ｂと、を備える。

判定結果出力装置８００Ｂは、入力部８１０、撮像部８１５、周辺情報取得部８１６、出力部８２０、記憶部８３０、及び処理部８４０Ｂに加え、通信部８６０Ｂを備える。

第３実施形態の処理部８４０Ｂは、記憶部８３０に組み込まれたプログラムが実行されることで、対象目的選択部８４１と、脳機能賦活情報提供部８４２又は脳機能賦活情報検知部８４３と、顔面変化情報取得部８４４と、顔面変化情報送出部８５１Ｂと、判定結果取得部８５２Ｂとして機能する。

顔面変化情報送出部８５１Ｂは、顔面変化情報を対象目的に関連付けて判定結果提供装置９００Ｂに送出するものである。

判定結果取得部８５２Ｂは、顔面変化情報及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置９００Ｂから判定結果を取得するものである。

通信部８６０Ｂは、外部ネットワークと有線及び無線で通信可能に通信するための装置である。判定結果出力装置８００Ｂは、通信部８６０を介して判定結果提供装置９００Ｂと通信することができる。

判定結果提供装置９００Ｂは、判定結果出力装置８００Ｂから、対象目的に対する顔面変化情報を取得し、判定結果出力装置８００Ｂに対象目的に対する判定結果を提供する。この判定結果提供装置９００Ｂは、記憶部９３０Ｂと、処理部９４０Ｂと、通信部９６０Ｂと、を備える。

記憶部９３０Ｂは、基準情報データベース９３２Ｂを有する。基準情報データベース９３２Ｂは、第１実施形態の基準情報データベース８３２と同様の構造を有する。すなわち、基準情報データベース９３２Ｂは、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの変化量Δｒを状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。

処理部９４０Ｂは、判定結果提供装置９００Ｂにおける情報処理を実行するものである。具体的には、処理部９４０Ｂは、ＣＰＵ及びキャッシュメモリ等により構成される。処理部９４０Ｂは、記憶部９３０Ｂに組み込まれたプログラムが実行されることで、顔面変化情報分解部９４１Ｂ、判定用情報生成部９４２Ｂ、相関値算出部９４３Ｂ、判定結果決定部９４５Ｂ、及び、判定結果送出部９４６Ｂとして機能する。

顔面変化情報分解部９４１Ｂは、多数のデータの集合である顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分１，２，３，・・・に分解する。分解した各成分の情報は、判定用情報生成部９４２Ｂに送出される。

判定用情報生成部９４２Ｂは、顔面変化情報から、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析により、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するものである。

相関値算出部９４３Ｂは、脳機能賦活情報と判定用成分との相関値を算出するものである。

判定結果決定部９４５Ｂは、相関値及び基準情報に基づいて、対象者３００の状態レベルを含む判定結果を決定するものである。

判定結果送出部９４６Ｂは、判定結果を判定結果出力装置８００Ｂに送出するものである。

（６−３−２）判定結果出力システム７００Ｂの動作
図３０は第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂの動作を説明するためのシーケンス図である。

まず、判定結果出力装置８００Ｂにおいて、複数の判定目的のうち、一の判定目的が「対象目的」として選択される（Ｖ１）。これにより、判定結果出力装置８００Ｖにおいて、脳機能賦活情報の出力又は脳機能賦活情報の検知が行なわれる（Ｖ２）。

次に、所定のタイミングで、判定結果出力装置８００Ｂにおいて、対象者３００の顔面画像が撮像される（Ｖ３）。そして、撮像された顔面画像の時系列データが対象目的に関連付けられて判定結果提供装置９００Ｂに送出される（Ｖ４）。

次に、判定結果提供装置９００Ｂにより、対象目的に関連付けられた顔面変化情報が取得される。続いて、判定結果提供装置９００Ｂにおいて、顔面変化情報が特異値分解等され（Ｖ５）、脳機能賦活情報と相関する判定用成分の抽出及び相関値が算出される（Ｖ６〜Ｖ８）。そして、判定結果提供装置９００Ａにおいて、基準情報データベース９４２の基準情報及び相関値に基づいて判定結果が決定される（Ｖ９）。決定された判定結果は判定結果出力装置８００Ｂに送出される。

続いて、判定結果出力装置８００Ｂにより、判定結果提供装置９００からの判定結果が取得される。そして、判定結果出力装置８００Ｂの出力部８２０に判定結果が出力される（Ｖ１０）。

（６−３−３）判定結果出力システム７００Ｂの特徴
（６−３−３−１）
以上説明したように、第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂは、対象者３００の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置８００Ｂと、判定結果を提供する判定結果提供装置９００Ｂと、を備える。このような構成により、第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂでは、対象者３００の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者の各種状態を示す判定結果を出力できる。

（６−３−３−２）
また、第３実施形態に係る判定結果出力装置８００Ｂは、対象目的選択部８４１と、脳機能賦活情報提供部８４２又は脳機能賦活情報検知部８４３と、顔面変化情報取得部８４４と、顔面変化情報送出部８５１Ｂと、判定結果取得部８５２Ｂと、出力部８２０と、を備える。対象目的選択部８４１は、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する。脳機能賦活情報提供部８４２は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する。脳機能賦活情報検知部８４３は、対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部８４４は、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。顔面変化情報送出部８５１Ｂは、顔面変化情報を対象目的に関連付けて判定結果提供装置９００Ｂに送出する。判定結果取得部８５２Ｂは、顔面変化情報及び対象目的の送出に応じて、判定結果提供装置９００Ｂから判定結果を取得する。出力部８２０は、判定結果を出力する。

上記構成により、第３実施形態に係る判定結果出力装置８００Ｂでは、複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択し、対象目的に応じた判定結果を出力できる。また、この判定結果出力装置８００Ｂは、一部の計算機能を判定結果提供装置９００Ｂに実行させているので、計算負荷を軽減できる。また、第３実施形態に係る判定結果出力装置８００Ｂは、記憶部８３０に脳機能賦活情報データベース８３１だけを格納することで、アプリケーション容量を抑制することができる。なお、判定結果出力装置８００Ｂは、プログラムがインストールされることで機能を実現する任意の端末で実現可能である。

なお、判定結果出力装置８００Ｂは、疲労状態、眠気状態、集中度状態、うつ状態、漫然運転状態を対象目的として選択できるものである。脳機能賦活情報としては、映像、計算、ゲーム、音楽、動作、加速度、温度変化等を採用できる。

（６−３−３−３）
また、第３実施形態に係る判定結果提供装置９００Ｂは、基準情報データベース９３２Ｂと、判定用情報生成部９４２Ｂと、相関値算出部９４３Ｂと、判定結果決定部９４５Ｂと、判定結果送出部９４６Ｂと、を備える。基準情報データベース９３２は、複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの変化量Δｒを状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。判定用情報生成部９４２Ｂは、判定結果出力装置８００Ｂから、対象目的に関連付けられた顔面変化情報を取得すると、顔面変化情報から、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析により、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出する。相関値算出部９４３Ｂは、脳機能賦活情報と判定用成分との相関値を算出する。判定結果決定部９４５Ｂは、相関値及び基準情報に基づいて、対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する。判定結果送出部９４６Ｂは、判定結果を判定結果出力装置８００Ｂに送出する。

よって、第３実施形態に係る判定結果提供装置９００Ｂでは、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することにより、選択した対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を顔面変化情報から抽出するので、装着前に前処理の必要な電極等を使用しなくても、対象者の脳活動の有無を推定できる。そして、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象目的に応じた、対象者３００の各種状態を示す判定結果を任意の判定結果出力装置８００Ｂに提供できる。また、判定結果提供装置９００Ｂは、通信部９６０Ｂを介して、複数の判定結果出力装置８００Ｂに対して、個別の判定結果を同時に提供できる。

なお、判定結果提供装置９００Ｂは、脳機能賦活情報の提供前後で心拍情報との相関値を算出してもよい。判定目的に応じて、心拍情報を状態レベルの判定に用いてもよい。

（６−３−３−４）
その他、第３実施形態においても、第１実施形態の（６−１−３）で説明した特徴と同様の特徴を有する。

なお、上記説明において、顔面変化情報から、特異値分解等することにより、対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するものとしているが、第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂは、このような形態に限定されるものではない。例えば、第３実施形態に係る判定結果出力システム７００Ｂでは、顔面変化情報に基づいて生成される、判定用成分以外の任意の判定用情報を用いて対象者の状態を判定してもよい。また、このような判定用情報を生成するために、特異値分解等以外の任意の手法を顔面変化情報に適用してもよい。

本発明によれば、簡便に脳活動を推定することができるため、脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化する脳活動可視化装置への適用が有効である。

３００ 対象者
６００ 脳機能賦活情報提供物
７００Ａ 判定結果出力システム
７００Ｂ 判定結果出力システム
８００ 判定結果出力装置
８００Ａ 判定結果出力装置
８００Ｂ 判定結果出力装置
８１０ 入力部
８１５ 撮像部
８１６ 周辺情報取得部
８２０ 出力部
８３０ 記憶部
８３１ 脳機能賦活情報データベース
８３２ 基準情報データベース
８４０ 処理部
８４０ 処理部
８４０Ａ 処理部
８４０Ｂ 処理部
８４１ 対象目的選択部
８４２ 脳機能賦活情報提供部
８４３ 脳機能賦活情報検知部
８４４ 顔面変化情報取得部
８４５ 顔面変化情報分解部
８４６ 判定用情報生成部（判定用成分抽出部）
８４７ 相関値算出部
８４８ 判定結果決定部
８５１Ａ 相関値送出部
８５１Ｂ 顔面変化情報送出部
８５２Ａ 判定結果取得部
８５２Ｂ 判定結果取得部
８６０Ａ 通信部
８６０Ｂ 通信部
９００ 判定結果提供装置
９００Ａ 判定結果提供装置
９００Ｂ 判定結果提供装置
９３０Ａ 記憶部
９３０Ｂ 記憶部
９３２Ａ 基準情報データベース
９４０Ａ 処理部
９４０Ｂ 処理部
９４１Ｂ 顔面変化情報分解部
９４２Ｂ 判定用情報生成部（判定用成分抽出部）
９４３Ｂ 相関値算出部
９４５Ａ 判定結果決定部
９４５Ｂ 判定結果決定部
９４６Ａ 判定結果送出部
９４６Ｂ 判定結果送出部
９６０Ａ 通信部
９６０Ｂ 通信部

特開２０１３−１７６４０６号公報

Claims (13)

1. 複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部（８４１）と、
   前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部（８４２）、又は前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（８４３）と、
   前記脳機能賦活情報が提供されているとき、又は前記脳機能賦活情報が検知されているときの、対象者（３００）の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（８４４）と、
   前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と前記顔面変化情報とに基づいて、前記対象者の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力部（８２０）と、
   を備える、判定結果出力装置（８００）。
2. 前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（８４６）と、
   前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と前記判定用情報との相関値を算出する相関値算出部（８４７）と、
   前記相関値に基づいて、前記対象者の状態を示す判定結果を決定する判定結果決定部と（８４８）、
   をさらに備える、請求項１に記載の判定結果出力装置。
3. 前記判定用情報生成部は、前記顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
   請求項２に記載の判定結果出力装置。
4. 前記複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する、顔面変化情報の基準判定用成分の基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部（８３２）をさらに備え、
   前記判定結果決定部は、前記相関値及び基準相関値に基づいて、前記対象者の状態レベルを判定する、
   請求項３に記載の判定結果出力装置。
5. 判定結果提供装置（９００Ａ）に、対象目的に対する脳機能賦活情報と判定用情報との相関値を送出し、前記判定結果提供装置から、前記対象目的に対する判定結果を取得する判定結果出力装置（８００Ａ）であって、
   複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部（８４１）と、
   前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部（８４２）、又は前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（８４３）と、
   対象者（３００）の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（８４４）と、
   前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（８４６）と、
   前記脳機能賦活情報と前記判定用情報との相関値を算出する相関値算出部（８４７）と、
   前記相関値を前記対象目的に関連付けて前記判定結果提供装置に送出する相関値送出部（８５１Ａ）と、
   前記相関値及び前記対象目的の送出に応じて、前記判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部（８５２Ａ）と、
   前記判定結果を出力する判定結果出力部（８２０）と、
   を備える、判定結果出力装置。
6. 前記判定用情報生成部は、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析により、前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
   請求項５に記載の判定結果出力装置。
7. 対象者（３００）の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置（８００Ａ）と、前記判定結果を提供する判定情報提供装置（９００Ａ）と、を備えた判定結果出力システム（７００Ａ）であって、
   前記判定結果出力装置は、
   複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部（８４１）と、
   前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部（８４２）、又は前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（８４３）と、
   前記対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（８４４）と、
   前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（８４６）と、
   前記脳機能賦活情報と前記判定用情報との相関値を算出する相関値算出部（８４７）と、
   前記相関値を前記対象目的に関連付けて前記判定結果提供装置に送出する相関値送出部（８５１Ａ）と、
   前記相関値及び前記対象目的の送出に応じて、前記判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部（８５２Ａ）と、
   前記判定結果を出力する判定結果出力部（８２０）と、
   を備え、
   前記判定結果提供装置は、
   前記複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部（９２３Ａ）と、
   前記判定結果出力装置から、前記対象目的に関連付けられた前記相関値を取得すると、前記相関値及び前記基準情報に基づいて、前記対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する判定結果決定部（９４５Ａ）と、
   前記判定結果を前記判定結果出力装置に送出する判定結果送出部（９４６Ａ）と、
   を備える、判定結果出力システム。
8. 前記判定用情報生成部は、前記顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
   請求項７に記載の判定結果出力システム。
9. 判定結果出力装置（８００Ｂ）から、対象目的に対する顔面変化情報を取得し、前記判定結果出力装置に前記対象目的に対する判定結果を提供する判定結果提供装置（９００Ｂ）であって、
   複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部（９３２Ｂ）と、
   前記判定結果出力装置から、前記対象目的に関連付けられた前記顔面変化情報を取得すると、前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（９４２Ｂ）と、
   前記脳機能賦活情報と前記判定用情報との相関値を算出する相関値算出部（９４３Ｂ）と、
   前記相関値及び前記基準情報に基づいて、前記対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する判定結果決定部（９４５Ｂ）と、
   前記判定結果を前記判定結果出力装置に送出する判定結果送出部（９４６Ｂ）と、
   を備える、判定結果提供装置。
10. 前記判定用情報生成部は、前記顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
    請求項９に記載の判定結果提供装置。
11. 判定結果提供装置（９００Ｂ）に、対象目的に関連付けられた顔面変化情報を送出し、前記判定結果提供装置から、前記対象目的に対する判定結果を取得する判定結果出力装置（８００Ｂ）であって、
    複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部（８４１）と、
    前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部（８４２）、又は前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（８４３）と、
    対象者（３００）の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（８４４）と、
    前記顔面変化情報を前記対象目的に関連付けて前記判定結果提供装置に送出する顔面変化情報送出部（８５１Ｂ）と、
    前記顔面変化情報及び前記対象目的の送出に応じて、前記判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部（８５２Ｂ）と、
    前記判定結果を出力する判定結果出力部（８２０）と、
    を備える、判定結果出力装置。
12. 対象者（３００）の状態を示す判定結果を出力する判定結果出力装置（８００Ｂ）と、前記判定結果を提供する判定情報提供装置（９００Ｂ）と、を備えた判定結果出力システム（７００Ｂ）であって、
    前記判定結果出力装置は、
    複数の判定目的のうち、一の判定目的を対象目的として選択する対象目的選択部（８４１）と、
    前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を提供する脳機能賦活情報提供部（８４２）、又は前記対象目的に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（８４３）と、
    対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（４４）と、
    前記顔面変化情報を前記対象目的に関連付けて前記判定結果提供装置に送出する顔面変化情報送出部（８５１Ｂ）と、
    前記顔面変化情報及び前記対象目的の送出に応じて、前記判定結果提供装置から判定結果を取得する判定結果取得部（８５２Ｂ）と、
    前記判定結果を出力する判定結果出力部（８２０）と、
    を備え、
    前記判定結果提供装置は、
    前記複数の判定目的毎に、脳機能賦活情報に対する基準相関値からの変化量を状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する基準情報記憶部（９３２Ｂ）と、
    前記判定結果出力装置から、前記対象目的に関連付けられた前記顔面変化情報を取得すると、前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（９４２Ｂ）と、
    前記脳機能賦活情報と前記判定用情報との相関値を算出する相関値算出部（９４３Ｂ）と、
    前記相関値及び前記基準情報に基づいて、前記対象者の状態レベルを含む判定結果を決定する判定結果決定部（９４５Ｂ）と、
    前記判定結果を前記判定結果出力装置に送出する判定結果送出部（９４６Ｂ）と、
    を備える、判定結果出力システム。
13. 前記判定用情報生成部は、前記顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析又は独立成分分析することにより、前記対象目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出し、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
    請求項１２に記載の判定結果出力システム。