JP6367890B2 - プログラム及び情報処理装置 - Google Patents
プログラム及び情報処理装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6367890B2 JP6367890B2 JP2016209964A JP2016209964A JP6367890B2 JP 6367890 B2 JP6367890 B2 JP 6367890B2 JP 2016209964 A JP2016209964 A JP 2016209964A JP 2016209964 A JP2016209964 A JP 2016209964A JP 6367890 B2 JP6367890 B2 JP 6367890B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- electroencephalogram
- band
- subject
- control unit
- signal
- 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.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 28
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims description 69
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 42
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 39
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 31
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 9
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 46
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 45
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 8
- 230000037007 arousal Effects 0.000 description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 101100537098 Mus musculus Alyref gene Proteins 0.000 description 2
- 101100269674 Mus musculus Alyref2 gene Proteins 0.000 description 2
- 101150095908 apex1 gene Proteins 0.000 description 2
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 210000000869 occipital lobe Anatomy 0.000 description 2
- 210000002442 prefrontal cortex Anatomy 0.000 description 2
- 230000004461 rapid eye movement Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 2
- 230000007958 sleep Effects 0.000 description 2
- 210000003478 temporal lobe Anatomy 0.000 description 2
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 1
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 210000003792 cranial nerve Anatomy 0.000 description 1
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 1
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000036385 rapid eye movement (rem) sleep Effects 0.000 description 1
- 230000004599 slow eye movement Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Description
(実施の形態1)
図1は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、被検者の脳波に基づいてDMNの活動状態を判定する情報処理システムを一例として説明を行う。情報処理システムは、情報処理端末1、計測機器2を含む。情報処理端末1及び計測機器2は、例えば無線LAN(Local Area Network)により通信接続されている。
制御部11はCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)等の演算処理装置を含み、記憶部12に記憶されたプログラムPを読み出して実行することにより、端末1に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部12はRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等のメモリ素子を含み、制御部11が処理を実行するために必要なプログラムP又はデータ等を記憶している。また、記憶部12は、制御部11が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部13は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、機器2等と情報の送受信を行う。表示部14は液晶ディスプレイ又は有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の画面を有し、制御部11から与えられた画像を表示する。入力部15はタッチパネル等を含み、操作者による操作入力を受け付ける。入力部15は、受け付けた操作内容を制御部21に通知する。
なお、本実施の形態において端末1は上記の構成に限定されず、例えば可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部、音声の入出力を行うマイク、スピーカ等を含んでもよい。
制御部21はCPU、MPU等の演算処理装置を含み、記憶部22に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、機器2に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部22はRAM、ROM等のメモリ素子を含み、制御部21が処理を実行するために必要なプログラム又はデータ等を記憶している。また、記憶部22は、制御部21が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部23はアンテナ及び通信処理回路等を含み、無線LANにより端末1等と情報の送受信を行う。なお、例えば端末1及び機器2は有線LANにより通信を行ってもよい。
電極26は、被検者の脳波信号を計測するための電極である。機器2は複数の電極26を備え、被検者頭部に装着された状態において各電極26が所定位置に配置される。電極26は、脳神経細胞の活動に起因して生じる電位変化、すなわち脳波信号を検出する。
図4では、電極26の配置位置を簡略化して示す。機器2に係る複数の電極26は、脳波計測時において図4に示す各位置に配置されている。なお、図4は被検者の頭部を頭上から俯瞰した図であり、図4における上方向が被検者の正面方向である。なお、図4の配置位置は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。機器2の制御部21は各電極26、26、26…を介し、各チャンネルCH1、CH2、CH3…の脳波信号、すなわち各配置位置に対応する脳領域の脳波信号を計測する。なお、Ref1、Ref2は左脳側又は右脳側の基準電位を計測するためのチャンネルであり、制御部21はRef1又はRef2と各チャンネルとの電位差を計測する。
図5に示すように、脳波信号は電圧値の時系列変化として計測される。脳波信号に基づいて、被検者の生体活動に関して種々の情報が観測可能である。例えば400s前後の時間において、CH1、CH2、CH3、CH12、CH13、CH14等の脳波信号が大きく変化している。当該変化は、被検者の瞬目によるノイズが脳波信号に混入したためと考えられる。また、600s前後の時間においてCH1、CH2等の脳波信号が大きく変化している。当該変化は、被検者の閉眼動作によるノイズが脳波信号に混入したためと考えられる。
また、上記で制御部11は左脳側のCH1、CH5、CH7、及び右脳側のCH14、CH10、CH8の両方について同期性を判定したが、右脳又は左脳のいずれか一方のみを判定対象として処理を行ってもよい。以下の処理においても同様である。
制御部11は、上記のα波成分に係る判定処理を行うと同時に、被検者が脳波計測時において覚醒状態であるか否かを判定する。例えば制御部11は、上記の同期判定の対象であるα帯域とは異なるβ帯域の信号成分に基づき、被検者が覚醒状態であるか否かを判定する。
制御部11は、上記で算出したβ波成分の強度と、所定の第2閾値との大小を判定する。例えば制御部11は、DMNに係る複数の脳領域においてβ波成分の強度が第2閾値以上であるか否かを判定する。β波は、被検者が覚醒状態から睡眠状態に突入すると減退する傾向がある。そこで制御部11は、β波成分の強度に基づき覚醒状態であるか否かを判定する。
なお、例えば制御部11は、α波成分の同期性、又は振幅の大小のいずれかの判定結果だけを表示可能とするだけでなく、いずれの判定結果も表示可能とするべく、入力部15により受け付けた操作内容に基づき、表示画像を各判定結果に係る夫々の配置画像に切り替えることとしてもよい。
例えば端末1から脳波計測を開始すべき旨の指令信号を受信した場合、機器2の制御部21は以下の処理を実行する。制御部21は、被検者の頭部の複数位置に配置された電極26を介して脳波信号を計測する(ステップS11)。具体的には、電極26は被検者の脳に係る複数の脳領域に対応する位置に配置されており、脳神経細胞の活動に起因して発生する電位変化を検知する。制御部21は、各電極26が検知した電位変化を脳波信号として計測する。制御部21は、計測した脳波信号に係るデータを端末1に出力する(ステップS12)。
また、上記で制御部11は、α帯域の信号成分について同期判定処理を行った後で被検者の覚醒判定処理を行ったが、覚醒判定処理を行った後で同期判定処理を行ってもよい。すなわち、一連の判定処理の順序は限定されない。
本実施の形態では、複数人の被検者について並行してDMNの活動状態を判定する形態について述べる。なお、実施の形態1と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図10は、実施の形態2に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態は、例えば複数人が参加する会議のように、被検者が複数人いる場合に適用することができる。本実施の形態に係る情報処理システムは、被検者の人数に合わせて機器2を複数備える。機器2、2、2…は、複数人の被検者がそれぞれ装着する。各機器2の制御部21は、各被検者の脳波計測を行い、脳波信号に係るデータを順次端末1に出力する。
制御部11は、複数人の被検者に係る脳波信号のデータを機器2、2、2…から取得する(ステップS201)。すなわち制御部11は、各被検者が装着しており、各被検者の脳波計測を行う各機器2から出力された脳波信号のデータを順次取得する。制御部11は、処理をステップS14に移行する。
本実施の形態では、DMNの活動状態に係る判定結果に被検者等の評価を付して記録する形態について述べる。
図12は、実施の形態3に係る端末1の構成例を示す模式図である。端末1の記憶部12は、評価DB121を記憶している。評価DB121は、後述するように被検者により入力される評価内容を、DMNに係る判定結果と対応付けて記憶している。
なお、上記では被検者が評価入力を行う場合を想定したが、入力者は被検者ではなくその他の第三者であってもよい。
被検者が覚醒状態であると判定した場合(S19:YES)、端末1の制御部11は、DMNが活動状態にある旨を示す判定結果と共に、当該判定結果に対する評価入力を受け付ける入力画面を出力する(ステップS301)。すなわち制御部11は、図14で例示した入力画面を表示部14に表示する。入力画面は、例えばデフォルトで定められている入力項目131、被検者が任意にコメントを入力するコメント欄132等を含む。α帯域の信号成分が同期していないと判定した場合(S17:NO)、α帯域の信号成分の振幅が閾値以上でないと判定した場合(S18:NO)、又は被検者が覚醒状態でないと判定した場合(S19:NO)、制御部11は、DMNが不活動状態である旨を示す判定結果と共に、当該判定結果に対する評価入力を受け付ける入力画面を出力する(ステップS302)。すなわち制御部11は、図14で例示した入力画面を表示部14に表示する。
11 制御部
12 記憶部
P プログラム
121 評価DB
13 通信部
14 表示部
15 入力部
2 機器
21 制御部
22 記憶部
23 通信部
24 信号入力部
25 信号処理部
26 電極
131 入力項目
132 コメント欄
Claims (9)
- 被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得し、
取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換し、
変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出し、
前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定し、
同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しているか否かを判定し、かつ、該脳波成分に係る振幅又は強度と閾値との大小を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 - 前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、前記被検者が覚醒状態であるか否かを示す判定結果を出力する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のプログラム。 - 判定結果に基づき、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期している前記脳波信号を計測した電極、又は該脳波成分に係る振幅又は強度が閾値以上である前記脳波信号を計測した電極を、他の電極と異なる態様で表示する前記電極の配置画像を出力する
ことを特徴とする請求項3に記載のプログラム。 - β帯域の脳波成分に係る振幅又は強度と第2閾値との大小を判定することで、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか1項に記載のプログラム。 - 前記脳波信号から前記被検者の筋電図、眼球運動、又は瞬目を判別し、
判別結果に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載のプログラム。 - 複数人の前記被検者に係る前記脳波信号を取得し、
複数人の前記被検者それぞれについて、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項6のいずれか1項に記載のプログラム。 - 前記判定結果に対する評価入力を受け付け、
評価内容を前記判定結果と対応付けて記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項3〜請求項7のいずれか1項に記載のプログラム。 - 被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得する取得部と、
取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換する変換部と、
変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出する抽出部と、
前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定する判定部と、
同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する第2判定部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016209964A JP6367890B2 (ja) | 2016-10-26 | 2016-10-26 | プログラム及び情報処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016209964A JP6367890B2 (ja) | 2016-10-26 | 2016-10-26 | プログラム及び情報処理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018068510A JP2018068510A (ja) | 2018-05-10 |
JP6367890B2 true JP6367890B2 (ja) | 2018-08-01 |
Family
ID=62113025
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016209964A Active JP6367890B2 (ja) | 2016-10-26 | 2016-10-26 | プログラム及び情報処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6367890B2 (ja) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07116139A (ja) * | 1993-10-22 | 1995-05-09 | Canon Inc | 脳波測定方法とその装置 |
JP3295662B2 (ja) * | 1999-12-03 | 2002-06-24 | 昭雄 森 | 脳波活動定量化計測装置 |
DE102013201009A1 (de) * | 2013-01-23 | 2014-07-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Durchführung einer Positronen-Emissions-Tomographie |
-
2016
- 2016-10-26 JP JP2016209964A patent/JP6367890B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018068510A (ja) | 2018-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zibrandtsen et al. | Case comparison of sleep features from ear-EEG and scalp-EEG | |
Hakvoort et al. | Comparison of PSDA and CCA detection methods in a SSVEP-based BCI-system | |
Ito et al. | Race and gender on the brain: electrocortical measures of attention to the race and gender of multiply categorizable individuals. | |
US10342472B2 (en) | Systems and methods for assessing and improving sustained attention | |
EP3131453B1 (en) | Portable brain activity sensing platform for assessment of visual field deficits | |
Rossignol et al. | Fear of negative evaluation and attentional bias for facial expressions: An event-related study | |
US20180279938A1 (en) | Method of diagnosing dementia and apparatus for performing the same | |
Sulaiman et al. | EEG-based stress features using spectral centroids technique and k-nearest neighbor classifier | |
US20220148728A1 (en) | System and method for analyzing stress of user and managing individual mental health, using hmd device having biosignal sensors mounted therein | |
ES2319878T3 (es) | Sistema y metodo para examen de vision utilizando señales de interrupcion para sincronizar la tasa de muestreo del potencial evocado con estimulos visuales. | |
Kar et al. | Effect of sleep deprivation on functional connectivity of EEG channels | |
KR20140029332A (ko) | 생체신호를 이용한 보안 서비스 제공 방법 및 장치 | |
US20150216468A1 (en) | Method and system for real-time insight detection using eeg signals | |
Donohue et al. | The rapid distraction of attentional resources toward the source of incongruent stimulus input during multisensory conflict | |
KR20170048638A (ko) | 우울 정도를 실시간으로 분석하는 방법 및 그 시스템 | |
Zentai et al. | No effects of acute exposure to Wi-Fi electromagnetic fields on spontaneous EEG activity and psychomotor vigilance in healthy human volunteers | |
Sulaiman et al. | Offline labview-based EEG signals analysis for human stress monitoring | |
KR20210103370A (ko) | 수술 전 뇌 신호를 이용한 마취제 요구량 예측 방법 및 장치 | |
Desai et al. | Electrodermal activity (EDA) for treatment of neurological and psychiatric disorder patients: a review | |
KR20180037624A (ko) | 뇌파 신호를 이용한 전자 기기 제어 방법 및 이를 실행하는 시스템 | |
CN108451494A (zh) | 使用瞳孔反应来检测时域心脏参数的方法及系统 | |
Goyal et al. | Classification of emotions based on ERP feature extraction | |
KR20220028967A (ko) | 뉴로피드백 기반의 치료 장치 및 치료 방법 | |
CN116421187B (zh) | 一种基于言语层级序列的注意力缺陷多动障碍的分析系统 | |
Kalafatovich et al. | Prediction of memory retrieval performance using ear-eeg signals |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
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: 20180626 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180705 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6367890 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |