JP6502488B2 - 脳活動フィードバックシステム - Google Patents
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Description
本発明は、脳活動フィードバックシステムに関し、特に、脳活動計測装置による脳活動の計測結果を表示して被検者にフィードバックする脳活動フィードバックシステムに関する。
従来、脳活動計測装置を用いた脳活動の計測結果を表示して被検者にフィードバックすることが行われている。（たとえば、非特許文献１および２参照）。
本願発明者らによる上記非特許文献１には、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）を利用する脳活動計測装置を用いて運動想起をタスクとした脳活動を計測し、脳活動計測データの統計的有意性を判定する統計量を計算し、得られた統計量をリアルタイムで表示部に表示して被検者にフィードバックするシステムが開示されている。
また、上記非特許文献２には、運動麻痺のある脳卒中患者に対して、脳活動の計測結果から算出した統計量をリアルタイムで表示してフィードバックすることにより、運動関連の脳活動を強化して運動機能の回復を促進し得ることが記載されている。このため、運動機能回復のためのリハビリテーションなどにおいて、脳活動フィードバックシステムを利用することが考えられる。
Ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ Ｅｎｈａｎｃｅｓ Ｍｏｔｏｒ Ｉｍａｇｅｒｙ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｃｏｒｔｉｃａｌ Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ：ＰｌｏＳ ｏｎｅ［２０１２］，７（３）：ｅ３２２３４
Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ−ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｎｅｕｒｏｆｅｅｄｂａｃｋ Ｅｎｈａｎｃｅｓ Ｅｆｆｉｃａｃｙ ｏｆ Ｍｏｔｏｒ Ｉｍａｇｅｒｙ−ｂａｓｅｄ Ｔｒａｉｎｉｎｇ ｉｎ Ｐｏｓｔｓｔｒｏｋｅ Ｖｉｃｔｉｍｓ：Ａ Ｐｉｌｏｔ Ｓｔｕｄｙ：Ｓｔｒｏｋｅ．２０１３ Ａｐｒ；４４（４）：１０９１−１０９８
しかしながら、脳活動フィードバックシステムを運動機能回復のリハビリテーションに利用する場合、被検者（患者）の状態や環境によっては、計測結果が頭皮血流の影響を受ける場合がある。すなわち、光学式の脳活動計測装置では、被検者の頭皮から計測光を照射して、脳内血中のヘモグロビン濃度変化を計測するため、計測光が頭皮を通過する際の皮膚血流変化（ヘモグロビン濃度変化）が計測結果に影響を与え、計測精度が低下してしまう。そのため、リアルタイムでも精度を落とすことなく、被検者（患者）へ統計量（すなわち、脳活動の指標）をフィードバックできるようにすることが求められている。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、リアルタイムでも精度を落とすことなく、被検者へ脳活動指標をフィードバックすることが可能な脳活動フィードバックシステムを提供することである。
上記目的を達成するために、この発明の一の局面における脳活動フィードバックシステムは、被検者の脳活動を光学的に計測する脳活動計測装置と、脳活動計測装置から取得される計測データに基づき、脳活動を反映する計測データの変化の統計的有意性を示す統計量を算出するデータ処理部と、統計量に対応する脳活動指標をリアルタイムに表示して被検者にフィードバックする表示部とを備え、脳活動計測装置は、計測データを取得する第１計測チャンネルと、被検者の頭皮血流データを取得する第２計測チャンネルと、を含み、データ処理部は、頭皮血流データと、計測データとに基づいて、頭皮血流成分を算出するための頭皮血流関数を決定するように構成され、データ処理部は、頭皮血流データおよび計測データの取得に伴って、頭皮血流関数をリアルタイムで更新し、第１計測チャンネルの計測データにおける頭皮血流成分をリアルタイムで補正して統計量を算出するように構成されている。なお、本発明において、脳活動指標とは、統計量そのもののみならず、統計量を反映したフィードバック用の指数、記号、グラフ、その他表示を含む広い概念である。また、頭皮血流データとは、頭皮血流量のデータ（絶対量）のみならず、頭皮血流の変化量などの頭皮血流を反映したデータ（相対的な量）を含む広い概念である。
この発明の一の局面による脳活動フィードバックシステムでは、上記のように、脳活動計測装置から取得される計測データに対して、計測データの頭皮血流成分を頭皮血流データに基づいてリアルタイムで補正して統計量を算出するようにデータ処理部を構成することによって、リハビリテーションに伴い脳活動指標をリアルタイムでフィードバック（表示）する場合でも、計測データの頭皮血流成分をリアルタイムで補正して統計量を算出することができる。その結果、頭皮血流成分が補正された統計量をリアルタイムで算出して、統計量に対応する脳活動指標を表示していくことができるので、リアルタイムでも精度を落とすことなく、脳活動指標を被検者へフィードバックすることが可能となる。また、脳中血流量変化を検出するための第２計測チャンネルを設けることにより、頭皮血流データを計測するための専用の装置を設けることなく、共通の脳活動計測装置によって脳活動の計測データと頭皮血流データとの両方を取得することができる。また、頭皮血流データを脳活動の計測データと並行して取得することができるので、リアルタイムでも精度よく頭皮血流成分の補正を行うことができる。
上記一の局面による脳活動フィードバックシステムにおいて、好ましくは、第１計測チャンネルは、被検者の頭部に所定の第１間隔を隔てて配置された送光プローブおよび受光プローブにより計測データを取得するように構成され、第２計測チャンネルは、被検者の頭部に第１間隔よりも小さい第２間隔を隔てて配置された送光プローブおよび受光プローブにより頭皮血流データを取得するように構成されている。このように構成すれば、脳中血流量変化を検出するための第１間隔よりも短い第２間隔の第２計測チャンネルを設けることにより、脳内まで到達せずに頭皮を通過した計測光による頭皮血流を反映した計測データ（頭皮血流データ）を得ることができる。
この場合、好ましくは、第２間隔は、第１間隔の１／２以下の大きさを有する。このように構成すれば、頭皮から極めて浅い範囲にのみ計測光を通過させることができるので、頭皮血流をより正確に反映した頭皮血流データを得ることができる。その結果、頭皮血流成分の補正をより精度よく行うことができる。
上記脳活動計測装置が第１計測チャンネルと第２計測チャンネルとを含む構成において、好ましくは、データ処理部は、所定時間範囲における第２計測チャンネルの頭皮血流データと、所定時間範囲における第１計測チャンネルの計測データとに基づいて、大きさが正規化された頭皮血流成分の補正量を算出するように構成されている。ここで、それぞれの計測チャンネルから得られる計測データはヘモグロビン濃度の相対的な変化量であるから、信号振幅等は計測部位によって異なる場合がある。そこで、大きさが正規化された頭皮血流成分の補正量を算出することによって、第２計測チャンネルの局所的な頭皮血流データから、計測部位の異なる第１計測チャンネルの頭皮血流成分補正を適切に行うことができるようになる。
上記脳活動計測装置が第１計測チャンネルと第２計測チャンネルとを含む構成において、好ましくは、脳活動計測装置は、複数の第２計測チャンネルを含み、データ処理部は、複数の第２計測チャンネルの頭皮血流データに対する主成分分析を行って得られる第１主成分を、頭皮血流成分の補正量として算出するように構成されている。このように構成すれば、たとえば１個所の局所的なデータを用いる場合と異なり、複数の第２計測チャンネルの頭皮血流データから抽出された第１主成分を用いることにより、局所的な頭皮血流変化に左右されずに頭皮血流成分の補正を行うことができる。また、補正量算出に用いるデータ点数を増やすことができるので、より精度よく頭皮血流成分の補正を行うことができる。
上記一の局面による脳活動フィードバックシステムにおいて、好ましくは、表示部は、統計量を表す表示の形状および色の少なくとも一方を変化させることにより、統計量の変化を脳活動指標としてリアルタイムに表示するように構成されている。このように構成すれば、脳活動の時間的な変化を視覚的に把握し易くすることができるので、被検者（患者）に対するリハビリテーションのモチベーションの向上を期待することができる。
上記一の局面による脳活動フィードバックシステムにおいて、好ましくは、データ処理部は、所定の関心領域内の複数個所における計測データを取得して、複数個所の計測データの統計量のうちから、最大となる１つの統計量に対応する脳活動指標を表示部に表示させるように構成されている。このように構成すれば、複数の計測チャンネル毎に統計量を算出する場合でも、被検者（患者）に対して、シンプルで把握し易い態様で脳活動指標をフィードバックすることができる。その結果、脳活動を一見して把握し易くすることができるので、被検者（患者）に対するリハビリテーションのモチベーションの向上を期待することができる。
本発明によれば、上記のように、リアルタイムでも精度を落とすことなく、被検者へ脳活動指標をフィードバックすることができる。
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
まず、図１〜図６を参照して、本発明の一実施形態による脳活動フィードバックシステム１００の全体構成について説明する。
［脳活動フィードバックシステムの構成］
図１に示すように、本実施形態による脳活動フィードバックシステム１００は、脳活動計測装置１と、データ処理装置２と、表示装置３とを備えている。データ処理装置２は、本発明の「データ処理部」の一例である。表示装置３は、本発明の「表示部」の一例である。
図１に示すように、本実施形態による脳活動フィードバックシステム１００は、脳活動計測装置１と、データ処理装置２と、表示装置３とを備えている。データ処理装置２は、本発明の「データ処理部」の一例である。表示装置３は、本発明の「表示部」の一例である。
まず、脳活動計測装置１による脳活動計測の概要について説明する。脳活動計測装置１は、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）を用いて被検者の脳活動を光学的に計測し、時系列の計測結果データを生成する装置（光計測装置）である。具体的には、脳活動計測装置１は、図２に示すように、近赤外光の波長領域の計測光を被検者（患者）の頭部表面上に配置した送光プローブ１ａから照射する。そして、脳活動計測装置１は、頭部内で反射した計測光を頭部表面上に配置した受光プローブ１ｂに入射させて検出することにより、計測光の強度（受光量）を取得する。
脳活動計測装置１は、複数波長（たとえば、７８０ｎｍ、８０５ｎｍおよび８３０ｎｍの３波長）の計測光の強度（受光量）とヘモグロビンの吸光特性とに基づいて、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビンおよび総ヘモグロビンの変化量を計測する。これにより、脳活動計測装置１は、脳活動に伴う脳中血流変化を、ヘモグロビン量変化として計測する。
図３に示すように、脳活動計測装置１は、光出力部１１と、光検出部１２と、計測制御部１３と、本体制御部１４と、主記憶部１５とを備えている。また、脳活動計測装置１は、光ファイバ１ｃを介して送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂと接続されている。
光出力部１１は、光ファイバ１ｃを介して送光プローブ１ａに計測光を出力するように構成されている。光出力部１１は、半導体レーザーなどを光源として備え、近赤外光の波長領域で上記した複数波長の計測光を出力する。光検出部１２は、光電子増倍管などを検出器として備え、受光プローブ１ｂに入射した計測光を光ファイバ１ｃを介して取得し、検出するように構成されている。
計測制御部１３は、光出力部１１および光検出部１２の動作制御を行う。計測制御部１３は、光出力部１１の点灯および消灯のタイミングを制御するとともに、光検出部１２から受光量信号を取得する。
本体制御部１４は、ＣＰＵやメモリなどから構成されるコンピュータであり、主記憶部１５に格納された各種プログラムを実行することにより、脳活動計測装置１の計測動作を制御するように構成されている。
また、本体制御部１４は、データ処理装置２と通信可能に接続され、得られた計測データをデータ処理装置２に送信する。計測データは、後述する計測チャンネル毎の計測時間（計測タイミング）情報と計測値情報とを含む時系列データである。
送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂは、それぞれ複数設けられ、頭部表面上の所定位置に各プローブを固定するためのホルダ４（図２参照）に取り付けられる。隣接する送光プローブ１ａと受光プローブ１ｂとの間に計測チャンネル（計測点）が形成される。図４に示すように、送光プローブ１ａと受光プローブ１ｂとは、ホルダ４において、行および列の各方向に交互に並ぶように配置される。
本実施形態では、脳活動計測装置１は、プローブ間隔が異なる第１計測チャンネルＬＣと第２計測チャンネルＳＣとを含み、これらの２種類の計測チャンネルでそれぞれ計測を行う。
第１計測チャンネルＬＣは、被検者の頭部に所定の第１間隔Ｄ１を隔てて配置された送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂにより構成され、脳活動の計測データ４１（図３参照）を取得するチャンネルである。第２計測チャンネルＳＣは、被検者の頭部に第１間隔Ｄ１よりも小さい第２間隔Ｄ２を隔てて配置された送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂにより構成され、頭皮血流データ４２（図３参照）を取得するチャンネルである。
図２に示すように、プローブ間隔は、計測光の頭部内への到達深度に影響するが、ヒト頭部の構造上、所定間隔（約３ｃｍ）よりもプローブ間隔を大きくしても、到達深度（計測位置の深さ）はほとんど変わらない。そのため、脳活動の計測データ４１（脳中血流変化）を計測するための第１間隔Ｄ１は、一般に約３ｃｍとされており、本実施形態でもこの値が採用されている。
一方、プローブ間隔が小さい場合、計測光は、頭皮組織（または頭蓋）を通過する一方、脳内に到達せずに体外へ出て検出されるようになる。そのため、第２計測チャンネルＳＣでは、頭皮組織内の血流変化（頭皮血流）を抽出して計測することが可能である。頭皮血流を計測するための第２間隔Ｄ２は、好ましくは、第１間隔Ｄ１の１／２以下の大きさを有する。頭皮血流のみを抽出するためには、プローブの配置やホルダ構造が許す範囲内で第２間隔Ｄ２は小さいほど好ましい。図２では、第２間隔Ｄ２が第１間隔Ｄ１の約１／２である例を示している。
第１計測チャンネルＬＣは、計測目的に応じて複数設けられる。第２計測チャンネルＳＣの数は第１計測チャンネルＬＣの数以下の複数とするのが好ましい。図４では、７つの第１計測チャンネルＬＣに対して３つの第２計測チャンネルＳＣを設けた例を示している。第１計測チャンネルＬＣと第２計測チャンネルＳＣとは、図４の例のように共通の送光プローブ１ａまたは受光プローブ１ｂを含んで構成してよい。送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂの送光タイミングおよび受光タイミングが個別に制御されることにより、各計測チャンネルで独立して計測データを取得することが可能である。
脳活動計測は、通常、計測目的に応じたタスクを実施するタスク期間と、タスクを実施しないレスト期間とを交互に繰り返しながら行われる。各計測チャンネルは、計測目的に関連する脳領域（関心領域）の脳活動計測が可能なように、関心領域に対応する頭部（頭表）の所定領域に分布するように複数設けられる。たとえば、運動機能回復のリハビリテーションに利用する場合、運動機能に関連する運動野などを関心領域として、この関心領域に対応する頭部（頭表）の所定領域に複数の計測チャンネルが配置される。
次に、データ処理装置２および表示装置３の装置構成について説明する。
データ処理装置２は、図３に示すように、ＣＰＵおよびメモリなどを含んだ制御部２１と、ハードディスクドライブまたはフラッシュメモリなどの記憶部２２とを備えたＰＣ（パーソナルコンピュータ）により構成されている。制御部２１（ＣＰＵ）が記憶部２２に記憶された解析プログラム２３を実行することにより、ＰＣが脳活動フィードバックシステム１００のデータ処理装置２として機能する。制御部２１は、脳活動計測装置１との通信により、計測データ（第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１および第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２）を取得する。
本実施形態では、データ処理装置２は、脳活動計測装置１から取得される計測データ４１に基づき、脳活動を反映する計測データ４１の変化の統計的有意性を示す統計量（ｔ値）を算出する。この際、データ処理装置２は、脳活動計測装置１から取得される計測データ４１に対して、計測データ４１の頭皮血流成分を頭皮血流データ４２に基づいてリアルタイムで補正して統計量（ｔ値）を算出するように構成されている。
具体的には、データ処理装置２は、第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２に基づいて、第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１における頭皮血流成分を補正するように構成されている。データ処理装置２による統計量の算出および頭皮血流成分の補正については、後述する。
データ処理装置２は、表示装置３と接続されており、算出した統計量に対応する脳活動指標３１を含んだ表示画面の映像信号を表示装置３に出力するように構成されている。
表示装置３は、データ処理装置２から出力された脳活動指標３１の映像信号を表示する。これにより、表示装置３は、統計量に対応する脳活動指標３１をリアルタイムに表示して被検者にフィードバックするように構成されている。
表示装置３は、統計量を表す表示の形状および色の少なくとも一方を変化させることにより、統計量の変化を脳活動指標３１としてリアルタイムに表示するように構成されている。具体的には、図３に示すように、表示装置３は、統計量（ｔ値）を縦軸にとって棒グラフ状に示した脳活動指標３１を表示する。つまり、本実施形態では、脳活動指標３１として、統計量（ｔ値）そのものを棒グラフ表示したものが採用されている。表示装置３は、データ処理装置２からリアルタイムで算出される統計量の値に対応して、脳活動指標３１の縦軸の高さ（表示の形状）をリアルタイムに変化させて表示する。
なお、本実施形態では、データ処理装置２は、所定の関心領域内の複数個所（複数の第１計測チャンネルＬＣ）における計測データ４１を取得して、複数個所の計測データ４１の統計量（ｔ値）のうちから、最大となる１つの統計量（ｔ値）に対応する脳活動指標３１を表示装置３に表示させるように構成されている。たとえば、関心領域において図４に示した７つの第１計測チャンネルＬＣからの計測データ４１が得られた場合、それぞれの計測データ４１について算出された７つの統計量（ｔ値）のうち最大の統計量（ｔ値）が、図３の単一の棒グラフで表示する値として採用される。
また、表示装置３は、統計量（ｔ値）の大小に応じて脳活動指標３１の表示色を変化させる。たとえば、表示装置３は、低値を青色、高値を赤色として、統計量の大きさに応じて連続的または段階的に色調を変化させる。図３では、低値から高値までを５段階に区分（色に代えてハッチングにより図示）して、統計量に対応する色を脳活動指標３１に付して表示する例を示している。
［統計量の算出方法および頭皮血流成分の補正量算出方法］
次に、統計量の算出方法および頭皮血流成分の補正量算出方法について説明する。
次に、統計量の算出方法および頭皮血流成分の補正量算出方法について説明する。
統計量（ｔ値）の算出は、一般線型モデル（ＧＬＭ：ｇｅｎｅｒａｌ ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌ）を用い、スライディングウィンドウにより所定時間範囲内の計測データ４１に対して行われる。時間窓４３は、少なくとも１つのタスク期間を含む範囲（時間幅）に設定される。新たな計測データ４１（計測値）が取得されて時間窓４３が移動する毎に統計量（ｔ値）が算出されることにより、統計量（脳活動指標３１）がリアルタイムでフィードバックされる。
一般線型モデルでは、時間ｔｓにおける計測値Ｙｓは下式（１）で表される。
ここで、各関数ｆは、予め仮定された計測モデルを表す関数であり、それぞれのβは関数ｆの係数（回帰係数）であり、εは誤差である。
上式（１）を、時間窓４３に含まれる時間ｔ１〜ｔＮのＮ個の計測値からなる行列式として表現すると、下式（２）となる。
Ｙは、時間窓４３に含まれる時系列の計測値ベクトル、βは偏回帰係数ベクトル、εは誤差成分を表す。Ｘは、モデル関数ｆの線形組み合わせにより構成される行列であり、デザインマトリクスという。
デザインマトリクス（行列Ｘ）は、図５に示すように、行列に含まれる値の大小を階調で表現（図５では階調に代えてハッチングで表現）した態様で表される。デザインマトリクスは、複数のモデル関数ベクトルから構成されている。具体的には、デザインマトリクスは、０次関数項５１、タスクモデル関数項５２、レストモデル関数項５３および１次関数項５４を含む。本実施形態では、このデザインマトリクスに、頭皮血流関数項５５が設けられている。
０次関数項５１は計測値のオフセットのための定数項である。タスクモデル関数項５２およびレストモデル関数項５３は、それぞれ、タスク期およびレスト期の計測波形を表すモデルとして仮定された関数である。タスクモデル関数項５２は、タスク期に対応するボックスカー関数（１または０の値をとる箱型関数）に血流動態反応関数（ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ＨＲＦ）を畳み込んだものであり、レストモデル関数項５３は、レスト期に対応するボックスカー関数に血流動態反応関数を畳み込んだものである。タスクモデル関数項５２およびレストモデル関数項５３は、それぞれ、複数の関数（複数の列ベクトル）から構成されていてもよい。１次関数項５４は、計測値のドリフト成分の補正のための１次関数により構成されている。
頭皮血流関数項５５は、計測データにおける頭皮血流成分を補正するための項（列ベクトル）である。この頭皮血流関数項５５をデザインマトリクスに組み込むことにより、頭皮血流成分を補正した上で、統計量（ｔ値）が算出される。
本実施形態では、頭皮血流関数項５５は、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２と、全ての第１計測チャンネルＬＣにおける計測データ４１の平均時系列変化とを用いて算出される。頭皮血流関数項５５の算出に際し、データ処理装置２（図３参照）は、図６に示すように、計測データ４１の平均時系列変化（平均波形）４４を用いて各頭皮血流データ４２をそれぞれＺスコア化（正規化）し、正規化された各頭皮血流データ４２に対して主成分分析を行う。
Ｚスコアは、時系列的な計測データの集合を、平均が０、標準偏差が１になるように変換（正規化）した値である。各計測データ４１の平均時系列変化４４（平均波形）の平均をＡ、標準偏差をＳとし、Ｚスコアｚ（ｔ）を下式（３）により取得する。
ｚ（ｔ）＝（ｘ−Ａ）／Ｓ ・・・（３）
ｚ（ｔ）＝（ｘ−Ａ）／Ｓ ・・・（３）
上式（３）により、計測データ４１と頭皮血流データ４２との大きさが正規化される。このように、本実施形態では、データ処理装置２は、時間窓４３（所定時間範囲）における第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２と、時間窓４３における第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１（計測データ４１の平均波形）とに基づいて、頭皮血流関数項５５の成分（後述の第１主成分４５）の大きさを正規化する。
また、データ処理装置２は、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２に対する主成分分析を行って得られる第１主成分４５を、頭皮血流関数項５５として算出する。すなわち、データ処理装置２は、得られた第１主成分４５を頭皮血流関数項５５としてデザインマトリクスに組み込む。言い換えると、データ処理装置２は、得られた第１主成分４５を、計測データ４１に含まれる頭皮血流成分の指標として用いて、計測データ４１の頭皮血流成分補正を行う。第１主成分４５は、本発明の「頭皮血流成分の補正量」の一例である。
デザインマトリクスが決定すると、データ処理装置２は、上記式（２）に示した一般線型モデルの統計解析を行うことにより、統計量（ｔ値）を算出する。
具体的には、データ処理装置２は、時間窓４３に含まれる計測値Ｙ（所定時間分の計測データ４１）と、デザインマトリクスＸとに基づき、係数ベクトルβを推定する。計測値Ｙとしては、頭皮血流データ４２と同様にＺスコア化した値を用いる。係数ベクトルβの推定は、たとえば、最小二乗法により誤差εを最小化するβの値を求めるフィッティングにより行う。タスクモデル関数項５２およびレストモデル関数項５３がそれぞれ１列（１つの列ベクトル）の場合、上式（２）の係数ベクトルは、０次関数項５１に対応するβ０、タスクモデル関数項５２（１列）に対応するβ１、レストモデル関数項５３（１列）に対応するβ２、１次関数項５４に対応するβ３および頭皮血流関数項５５に対応するβ４を含むことになる。
データ処理装置２は、得られた係数ベクトルβのうち、タスク期の１番目の列に対応する推定β値（β１）から、レスト期の１番目の列に対応する推定β値（β２）を引いた値のｔ値を算出し、得られたｔ値を、脳活動を反映する計測データの変化の統計的有意性を示す統計量として記録する。
［データ処理装置のデータ処理］
次に、図３、図６および図７を参照して、データ処理装置２による計測データのデータ処理について説明する。以下の処理は、データ処理装置２の制御部２１（図３参照）が行う。
次に、図３、図６および図７を参照して、データ処理装置２による計測データのデータ処理について説明する。以下の処理は、データ処理装置２の制御部２１（図３参照）が行う。
なお、統計量（ｔ値）の算出は、時間窓４３の時間幅分のデータ数（所定時間分の計測データ４１および頭皮血流データ４２）がデータ処理装置２に蓄積された時点から開始し、その後新たなデータ（計測データ４１および頭皮血流データ４２）が取得される度に、時間窓４３を移動（スライド）させてリアルタイムで実施される。以下では、時間窓４３分の各データが蓄積済みの状態を前提にして説明する。
まず、図７のステップＳ１において、制御部２１は、脳活動計測装置１から新たなデータを取得して記憶部２２に記録する。取得するデータは、第１計測チャンネルＬＣによる脳血流変化の計測データ４１と、第２計測チャンネルＳＣによる頭皮血流データ４２とを含む。以下、制御部２１は、今回の時間窓４３におけるデザインマトリクスの決定のための処理と、一般線型モデルによる統計解析のための計測データ４１の処理とを並行して行う。
デザインマトリクスの決定処理に関して、制御部２１は、ステップＳ２において、時間窓４３内の複数（図６では３つ）の頭皮血流データ４２のデータ配列を更新する（各時間窓４３を時間方向にスライドさせる）。ステップＳ３において、制御部２１は、時間窓４３内のそれぞれの頭皮血流データ４２をＺスコアに変換する。この際、制御部２１は、後述するステップＳ１２において得られた第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１の平均時系列変化４４（平均波形）を用いて、頭皮血流データ４２をＺスコアに変換（正規化）する。
ステップＳ４において、制御部２１は、正規化されたそれぞれの頭皮血流データ４２のＺスコアに対して、主成分分析を行い、第１主成分４５（図６参照）を算出する。これらのステップＳ２〜Ｓ４の結果、ステップＳ５において、制御部２１は、頭皮血流データ４２から得られた第１主成分４５のデータを、頭皮血流関数項５５の成分として決定する。
また、制御部２１は、ステップＳ６において、時間窓４３におけるタスク期に対応する時間範囲と、レスト期に対応する時間範囲とをそれぞれ特定する。
ステップＳ７において、制御部２１は、今回の時間窓４３におけるタスク期に値１を有し、レスト期に値０を有するようにボックスカー関数を設定する。
ステップＳ８において、制御部２１は、ステップＳ７で設定したボックスカー関数に、タスク期に対応する血流動態反応関数を畳み込み計算し、タスクモデル関数項５２の各成分を算出する。
同様に、制御部２１は、ステップＳ９において、今回の時間窓４３におけるレスト期に値１を有し、タスク期に値０を有するようにボックスカー関数を設定し、ステップＳ１０において、ステップＳ９で設定したボックスカー関数に、レスト期に対応する血流動態反応関数を畳み込み計算し、レストモデル関数項５３の各成分を算出する。
以上のステップＳ５、Ｓ８およびＳ１０を経て、ステップＳ１１において、制御部２１は、時間窓４３におけるデザインマトリクスのデータ配列を更新する。この際、１次関数項５４のデータも更新される。これにより、今回の時間窓４３における上記式（２）のデザインマトリクス（行列Ｘ）が設定される。
一方、制御部２１は、ステップＳ１２において、時間窓４３に含まれる第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１のデータ配列を更新する。そして、ステップＳ１３において、制御部２１は、得られた時間窓４３における第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１をＺスコアに変換する。これにより、上記式（２）における計測データ４１の計測値Ｙの列ベクトルが設定される。
そして、ステップＳ１４において、制御部２１は、上記式（２）に示した一般線型モデルを用いた統計解析を行う。すなわち、制御部２１は、上記式（２）から係数βを推定するとともに、タスク期の推定β値と、レスト期の推定β値とに基づき、統計量（ｔ値）を算出する。制御部２１は、今回の時間窓４３における全ての第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１に対して、第１計測チャンネルＬＣ毎の統計量（ｔ値）を算出する。なお、第１計測チャンネルＬＣ毎の統計量の算出において、頭皮血流関数項５５を含むデザインマトリクス（行列Ｘ）は共通である。
ステップＳ１５において、制御部２１は、第１計測チャンネルＬＣ毎の統計量（ｔ値）の内から、予め設定された関心領域に含まれる統計量（ｔ値）を抽出し、抽出した統計量（ｔ値）のうちの最大値を取得する。そして、ステップＳ１６において、制御部２１は、得られた統計量（ｔ値）の最大値を、色付きの棒グラフ状の脳活動指標３１（図３参照）として表示装置３に表示するよう、映像信号（表示画面）を出力する。
制御部２１は、以上の処理を計測データ４１のサンプリング周期毎に繰り返し行うことにより、表示装置３において脳活動指標３１をリアルタイムで更新表示し、被検者に脳活動指標３１をリアルタイムでフィードバックしていく。
［本実施形態の効果］
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態では、上記のように、脳活動計測装置１から取得される計測データ４１に対して、計測データ４１の頭皮血流成分を頭皮血流データ４２に基づいてリアルタイムで補正して統計量（ｔ値）を算出するようにデータ処理装置２を構成する。これにより、リハビリテーションに伴い脳活動指標３１をリアルタイムでフィードバック（表示）する場合でも、計測データ４１の頭皮血流成分をリアルタイムで補正して統計量（ｔ値）を算出することができる。その結果、頭皮血流成分が補正された統計量（ｔ値）をリアルタイムで算出して、統計量（ｔ値）に対応する脳活動指標３１を表示していくことができるので、リアルタイムでも精度を落とすことなく、脳活動指標３１を被検者へフィードバックすることが可能となる。
また、本実施形態では、上記のように、第１間隔Ｄ１を隔てた送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂにより計測データ４１を取得する第１計測チャンネルＬＣと、第１間隔Ｄ１よりも小さい第２間隔Ｄ２を隔てた送光プローブ１ａおよび受光プローブ１ｂにより頭皮血流データ４２を取得する第２計測チャンネルＳＣとを、脳活動計測装置１に設ける。そして、第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２に基づいて、第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１における頭皮血流成分を補正するように、データ処理装置２を構成する。これにより、頭皮血流データ４２を計測するための専用の装置を設けることなく、共通の脳活動計測装置１によって脳活動の計測データ４１と頭皮血流データ４２との両方を取得することができる。また、頭皮血流データ４２を脳活動の計測データ４１と並行して取得することができるので、リアルタイムでも精度よく頭皮血流成分の補正を行うことができる。
また、本実施形態では、上記のように、第２間隔Ｄ２は、第１間隔Ｄ１の１／２以下の大きさを有する。これにより、頭皮から浅い範囲にのみ計測光を通過させることができるので、頭皮血流をより正確に反映した頭皮血流データ４２を得ることができる。その結果、頭皮血流成分の補正をより精度よく行うことができる。
また、本実施形態では、上記のように、所定時間範囲の時間窓４３における第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２と、時間窓４３における第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１（計測データ４１の平均時系列変化４４）とに基づいて、大きさが正規化された頭皮血流成分の補正量（第１主成分４５）を算出するように、データ処理装置２を構成する。これにより、ヘモグロビン濃度の相対的な変化量である第２計測チャンネルＳＣの局所的な頭皮血流データ４２から、計測部位の異なる第１計測チャンネルＬＣの頭皮血流成分補正を適切に行うことができるようになる。
また、本実施形態では、上記のように、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２に対する主成分分析を行って得られる第１主成分４５を、頭皮血流成分の補正量として算出するように、データ処理装置２を構成する。これにより、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流成分データから抽出された第１主成分４５を用いることにより、局所的な頭皮血流変化に左右されずに頭皮血流成分の補正を行うことができる。また、補正量算出に用いるデータ点数を増やすことができるので、より精度よく頭皮血流成分の補正を行うことができる。
また、本実施形態では、上記のように、統計量（ｔ値）を表す表示の形状および色の少なくとも一方を変化させることにより、統計量（ｔ値）の変化を脳活動指標３１としてリアルタイムに表示するように、表示装置３を構成する。これにより、脳活動の時間的な変化を視覚的に把握し易くすることができるので、被検者（患者）に対するリハビリテーションのモチベーションの向上を期待することができる。
また、本実施形態では、上記のように、関心領域内の複数個所（複数の第１計測チャンネルＬＣ）の計測データ４１を取得して、複数個所の計測データ４１の統計量（ｔ値）のうちから、最大となる１つの統計量（ｔ値）に対応する脳活動指標３１を表示装置３に表示させるように、データ処理装置２を構成する。これにより、複数の第１計測チャンネルＬＣ毎に統計量（ｔ値）を算出する場合でも、被検者（患者）に対して、シンプルで把握し易い態様で脳活動指標３１をフィードバックすることができる。その結果、脳活動を一見して把握し易くすることができるので、被検者（患者）に対するリハビリテーションのモチベーションの向上を期待することができる。
［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
たとえば、上記実施形態では、脳活動計装装置１と、データ処理装置２と、表示装置３とにより脳活動フィードバックシステム１００を構成した例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば脳活動計測装置にデータ処理部を設けてもよい。具体的には、脳活動計測装置１に専用のデータ処理部を設けてもよいし、脳活動計測装置１の本体制御部１４がデータ処理装置２の制御部２１の機能を実行するように構成してもよい。
また、上記実施形態では、計測データ４１と頭皮血流データ４２とを、共通の脳活動計測装置１により計測する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、頭皮血流データを、脳活動計測装置とは異なる専用の計測装置により計測してもよい。
また、上記実施形態では、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２を用いて計測データ４１の頭皮血流成分を補正する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、単一の第２計測チャンネルの頭皮血流データを用いて補正を行ってもよい。
また、上記実施形態では、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２に対する主成分分析によって得られた第１主成分４５を、計測データ４１の補正量（頭皮血流関数項５５の各成分）とする例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば第２計測チャンネルの頭皮血流データそのものを用いて補正を行ってもよい。
具体的には、第１計測チャンネルＬＣと同数の第２計測チャンネルＳＣを各第１計測チャンネルＬＣの近傍に設け、第１計測チャンネルＬＣの計測データ４１と頭皮血流データ４２とが一対一対応するように計測する。そして、得られた計測データ４１から、対応する頭皮血流データ４２を減算することにより、頭皮血流データ４２の計測値そのものを用いて頭皮血流成分を補正してもよい。この他、主成分分析以外の独立成分分析などの手法を用いて得た値を、計測データ４１の補正量（頭皮血流関数項５５の各成分）として用いてもよい。
また、上記実施形態では、複数の第２計測チャンネルＳＣの頭皮血流データ４２と、全ての第１計測チャンネルＬＣにおける計測データ４１の平均時系列変化とを用いて頭皮血流関数項５５を決定する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、一部の第１計測チャンネルにおける計測データを用いて頭皮血流関数項の成分（頭皮血流の補正量）を決定してもよい。たとえば、計測目的に関連する脳領域（関心領域）を計測する一部の第１計測チャンネルのみを用いて頭皮血流関数項を決定してもよい。
また、上記実施形態では、棒グラフ状の脳活動指標３１を表示装置３に表示して被検者にフィードバックする例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、脳活動指標を棒グラフ以外の態様で表示させてもよい。たとえば、脳活動指標として棒グラフ以外の折れ線グラフや円グラフなどで表示してもよい。また、グラフ以外の数値や記号などで脳活動指標を表示してもよい。
また、上記実施形態では、算出した統計量（ｔ値）の値を棒グラフ状に示した脳活動指標３１を表示装置３に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、算出した統計量（ｔ値）の値を他のフィードバック用の指数に変換したものを、脳活動指標として用いてもよい。
また、上記実施形態では、棒グラフ状の脳活動指標３１を色付きで表示装置３に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、脳活動指標を色付きで表示しなくともよいし、色の変化のみで脳活動指標の変化を表してもよい。たとえば、脳の関心領域を示した模式図を表示装置に表示し、関心領域の色を統計量（ｔ値）の大きさに応じて変化させるような表示態様であってもよい。
１ 脳活動計測装置
１ａ 送光プローブ
１ｂ 受光プローブ
２ データ処理装置（データ処理部）
３ 表示装置（表示部）
３１ 脳活動指標
４１ 計測データ
４２ 頭皮血流データ
４５ 第１主成分（頭皮血流成分の補正量）
Ｄ１ 第１間隔
Ｄ２ 第２間隔
ＬＣ 第１計測チャンネル
ＳＣ 第２計測チャンネル
１ａ 送光プローブ
１ｂ 受光プローブ
２ データ処理装置（データ処理部）
３ 表示装置（表示部）
３１ 脳活動指標
４１ 計測データ
４２ 頭皮血流データ
４５ 第１主成分（頭皮血流成分の補正量）
Ｄ１ 第１間隔
Ｄ２ 第２間隔
ＬＣ 第１計測チャンネル
ＳＣ 第２計測チャンネル
Claims (7)
- 被検者の脳活動を光学的に計測する脳活動計測装置と、
前記脳活動計測装置から取得される計測データに基づき、脳活動を反映する計測データの変化の統計的有意性を示す統計量を算出するデータ処理部と、
前記統計量に対応する脳活動指標をリアルタイムに表示して被検者にフィードバックする表示部とを備え、
前記脳活動計測装置は、前記計測データを取得する第１計測チャンネルと、被検者の頭皮血流データを取得する第２計測チャンネルと、を含み、
前記データ処理部は、前記頭皮血流データと、前記計測データとに基づいて、頭皮血流成分を算出するための頭皮血流関数を決定するように構成され、
前記データ処理部は、前記頭皮血流データおよび前記計測データの取得に伴って、前記頭皮血流関数をリアルタイムで更新し、前記第１計測チャンネルの前記計測データにおける前記頭皮血流成分をリアルタイムで補正して前記統計量を算出するように構成されている、脳活動フィードバックシステム。 - 前記第１計測チャンネルは、被検者の頭部に所定の第１間隔を隔てて配置された送光プローブおよび受光プローブにより前記計測データを取得するように構成され、
前記第２計測チャンネルは、被検者の頭部に前記第１間隔よりも小さい第２間隔を隔てて配置された前記送光プローブおよび前記受光プローブにより前記頭皮血流データを取得するように構成されている、請求項１に記載の脳活動フィードバックシステム。 - 前記第２間隔は、前記第１間隔の１／２以下の大きさを有する、請求項２に記載の脳活動フィードバックシステム。
- 前記データ処理部は、所定時間範囲における前記第２計測チャンネルの前記頭皮血流データと、前記所定時間範囲における前記第１計測チャンネルの前記計測データとに基づいて、大きさが正規化された前記頭皮血流成分の補正量を算出するように構成されている、請求項２に記載の脳活動フィードバックシステム。
- 前記脳活動計測装置は、複数の前記第２計測チャンネルを含み、
前記データ処理部は、複数の前記第２計測チャンネルの前記頭皮血流データに対する主成分分析を行って得られる第１主成分を、前記頭皮血流成分の補正量として算出するように構成されている、請求項２に記載の脳活動フィードバックシステム。 - 前記表示部は、前記統計量を表す表示の形状および色の少なくとも一方を変化させることにより、前記統計量の変化を前記脳活動指標としてリアルタイムに表示するように構成されている、請求項１に記載の脳活動フィードバックシステム。
- 前記データ処理部は、所定の関心領域内の複数個所における前記計測データを取得して、前記複数個所の計測データの前記統計量のうちから、最大となる１つの前記統計量に対応する前記脳活動指標を前記表示部に表示させるように構成されている、請求項１に記載の脳活動フィードバックシステム。
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