JP6749696B2 - 復元装置、復元方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体 - Google Patents
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Description
1つの対象を複数箇所から間引いて測定し、もしくは、測定してから間引くことにより得られる測定済値を処理する。
前記測定済値のうち異なる箇所にて同時刻に測定された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記複数箇所の各々において前記測定済値がない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る。
(a)較正モードでは、1つの対象の複数箇所にて同じ時刻に測定された電気活動を、
(b)測定モードでは、前記複数箇所にて異なる時刻に測定された電気活動を、
逐次的にアナログ・デジタル変換して出力する。
前記測定装置により前記較正モードにおいて出力された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記測定装置により前記測定モードにおいて出力された測定済値から、前記複数箇所の各々において前記測定済値が出力されていない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る。
理解を容易にするため、以下では、まず、一人の人間を測定の対象とし、複数の電極により各箇所にて測定される電位を電気活動とする実施形態について説明し、ついで、その他の分野に適用する実施形態について説明する。
以下では、本実施形態で処理するデジタル情報を測定できる安価な脳波計について説明する。本実施形態に係る脳波計は、被験者の頭皮の複数箇所に接する頭皮上電極を有しキャップ状の外観を持つ脳波計を用い、頭皮電位を測定する。図1は、本発明の実施例に係る脳波計の構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
i = modulo(t,N)+1
となるように、電極の順序を定めることができる。また、時刻tに最も近い現在もしくは過去のサンプルホールド時刻sは、
s = floor(t/N)×N
となる。ここでmodulo(.,.)は整数の割り算における余りを意味し、floor(.)は切り捨てによる整数化を意味する。
P = {(1,0), (2,0), …, (N,0),
(1,N), (2,N), …, (N,N),
(1,2N), (2,2N), …, (N,2N),
(1,3N), (2,3N+1), …, (N,4N-1),
(1,4N), (2,4N+1), …, (N,5N-1),
(1,5N), (2,5N+1), …, (N,6N-1)};
Q = {0, 1, 2, …, 3N-1};
R = {3N, 3N+1, 3N+2, …, 6N-1}
なお、集合P, Q, Rは、データが取得されるごとに要素が適宜追加されるようにすれば、オンラインによる処理が可能となる。また、一括して測定データを取得する場合には、集合P, Q, Rは、定数と考えることができる。これはオフラインによる処理に相当する。
(1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P
が成立する。すなわち、すべてのサンプルホールド時刻を要素とする集合は、
{s | (1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P}
により得られる。また、較正モードt∈Qにおいてサンプルホールド時刻s以外の時刻
{(i,t) | t∈Q & (i,t)∈P }
は空集合となる。
{(i,t) | (i,t)∈P}
の要素は1個である。また、箇所iに対する測定済値が得られている任意の時刻は
{t | (i,t)∈P}
により得られ、測定モードにて箇所iに対する測定済値が得られている時刻は、
{t | t∈R & (i,t)∈P}
あるいは
{t | (i,t)∈P} - {s | (1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P}
により得られる。ここで「-」は集合の差を表す。
本実施形態に係る復元装置は、典型的には、プログラムをコンピュータが実行することによって実現される。当該コンピュータは、脳波計11もしくは、その出力結果を保存した記憶装置に接続され、これらの機器と情報を送受する。
図5は、本発明の実施例に係る復元装置の構成を示す説明図である。図6は、本発明の実施例に係る復元処理の流れを示すフローチャートである。本図に示すように、復元装置101は、計算部102および修正部103を備える。そして、脳波計11に直接接続され、もしくは、脳波計11から出力されたデジタル情報を記録した記録媒体や記憶装置に接続される。
{(i,s) | (1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P, i∈{1, 2, …, N}}
は、較正モードで出力された出力値(較正用値)の全添字対の集合である。
{(i,t) | (i,t)∈P} - {(j,s) | (1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P, j∈{1, 2, …, N}}
と表記できる。
μi = AVG(1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P〔xi,s〕;
Si,j = AVG(1,s)∈P & (2,s)∈P & … & (N,s)∈P〔(xi,s-μi)×(xj,s-μj)〕
のように計算できる。ここで、AVGp〔f(ep)〕は、添字に指定された条件pを満たす要素epを抽出し、抽出された各要素epに対して演算f(.)を施した結果の平均を求める演算である。
μi = AVG(i,t)∈P〔xi,t〕;
Si,j = AVG(i,t)∈P & (j,t)∈P〔(xi,t-μi)×(xj,t-μj)〕
のように計算しても良い。
qi,t = xi,t, if (i,t)∈P;
= 0, otherwise
のように、取得済の要素にはxi,tを、そうでなければ0を設定する。
qi,0, qi,1, qi,2, …
に対して、適切な周波数のローパスフィルタを適用して、
yi,t = xi,t, if (i,t)∈P;
= qiにローパスフィルタを適用した結果の時系列のt番目の値
と設定することにより、補間済値
yi,0, yi,1, yi,2, …
が得られる。
この手法は、サンプリング周波数変換の技術を適用したものである。なお、ローパスフィルタの周期は、出力値xi,tが持つ高周波成分を付加しないように選択する必要がある。したがって、巡回的な順序で出力値が得られる場合には、ローパスフィルタの周期として、巡回周期であるNを採用すれば良い。あるいは、連続して0が補充された長さの平均からその2倍程度の周期を採用しても良い。
φi = AVGt∈R〔yi,t〕;
Vi,j = AVGt∈R〔(yi,t-φi)×(yj,t-φj)〕
のように計算することができる。
φi = AVGt∈Q∪R〔yi,t〕;
Vi,j = AVGt∈Q∪R〔(yi,t-μi)×(yj,t-μj)〕
のように計算しても良い。
zd,t = xd,t, if t∈R & (d,t)∈P
とすれば良い。
μ1, μ2, …, μNからd番目の要素を除いたものを並べた(n-1)次元ベクトルをM(≠d)とし、
分散共分散行列Sのd列目からd番目の要素を除いたものを並べた(n-1)次元ベクトルをS(d,≠d)とし、
分散共分散行列Sから、d行目ならびにd列目を除いてできた(n-1)×(n-1)の行列をS(≠d)とする。
Ai = M(≠d) i + 〔(xd,t - μd)/S(≠d) d,d〕×S(d,≠d) i
また、残りの要素の分散共分散行列Bのi行j列の要素Bi,jがとるべき値は、以下のように計算される。
Bi,j = S(≠d) i,j - 〔1/S(≠d) d,d〕S(d,≠d) i×S(d,≠d) j
φ1, φ2, …, φNからd番目の要素を除いたものを並べた(n-1)次元ベクトルをF(≠d)とし、
分散共分散行列Vのd列目からd番目の要素を除いたものを並べた(n-1)次元ベクトルをV(d,≠d)とし、
分散共分散行列Vから、d行目ならびにd列目を除いてできた(n-1)×(n-1)の行列をV(≠d)とする。
Ci = F(≠d) i + 〔(xd,t - φd)/V(≠d) d,d〕×V(d,≠d) i
また、残りの要素の分散共分散行列Dのi行j列の要素Di,jがとるべき値は、以下のように計算される。
Di,j = V(≠d) i,j - 〔1/V(≠d) d,d〕V(d,≠d) i×V(d,≠d) j
X = T-1 L T
により、
X = T-1 (√L) T
により定義する。ここで、行列Lは対角行列であり、行列√Lは、行列Lの各対角要素の平方根を対角要素とする対角行列である。
W = (√B) (√D)-1 (Y(≠d) - F(≠d))) + M(≠d)
(1) 1番目から(d-1)番目の要素をz1,t, …, zd-1,tとして設定し、
(2) d番目から(N-1)番目の要素を、zd+1,t, …, zN,tとして設定する
ことによって、補間済値y1,t, y2,t, …, yN,tを修正した修正済値z1,t, z2,t, …, zN,tが得られることになる。
以下では、4箇所の頭皮上電位を全時点において測定した元データから、上記実施形態における巡回順序にて間引きをして測定済値を得て、測定済値から元データがどの程度復元できるか、を数値実験した結果について説明する。図7は、全時点全箇所における脳波の元データを表すグラフである。図8は、時点と箇所を間引いた脳波の測定済値を表すグラフである。図9は、間引いた測定済値を補間した補間済値を表すグラフである。図10は、補間済値を修正した修正済値を表すグラフである。図11は、元データ、測定済値、補間済値、修正済値を重ねたグラフである。これらのグラフでは、測定モードにおける様子を図示している。また、図11では、ドット(・)付きの実線で元データを、丸印(○)で測定済値を、三角印(△)付きの実線で補間済値を、四角印(□)付きの実線で修正済値を、それぞれ図示している。
非特許文献1においては、低ランク行列復元技術、あるいは、疎行列からの補完技術が採用されている。ここで、低ランク行列復元技術、あるいは、疎行列からの補完技術は、画像の圧縮および復元にも利用されている。
Ri,k = avg(i,t)∈P & (i,t+k)∈P〔(xi,t-μi)×(xi,t+k-μi)〕
(1)修正済値から計算されるべき平均ベクトル、分散共分散行列が測定済値から求められた平均ベクトルおよび分散共分散行列に一致もしくはできるだけ近付き、かつ、
(2a)修正済値から計算されるべき自己相関が、測定値から求められた自己相関に一致もしくはできるだけ近付くように、あるいは、
(2b)修正済値から計算されるべき時間方向の隣接成分の非類似度が最小化される
ように、低ランク行列復元技術、あるいは、疎行列からの補完技術に制約を与えて、修正を施すのである。
上記の技術では、電気活動として、脳波計の電極により測定された電位を採用していたが、本発明の原理は、一つの対象(一つの生体や一つの物理現象等)を複数の測定箇所にて各種のセンサにより測定を行い、当該センサから測定結果として得られる電流、電位、電圧、電力等を電気活動とすることにより、一般化することができる。
以上説明したように、本発明の復元装置は、1つのアナログ・デジタル変換器により、
(a)較正モードでは、1つの対象の複数箇所にて同じ時刻に測定された電気活動を、
(b)測定モードでは、前記複数箇所にて異なる時刻に測定された電気活動を、
逐次的にアナログ・デジタル変換して出力する測定装置から出力された値を処理する復元装置であって、
前記測定装置により前記較正モードにおいて出力された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算する計算部、
前記測定装置により前記測定モードにおいて出力された測定済値から、前記複数箇所の各々において前記測定済値が出力されていない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る修正部
を備え、
前記修正部は、前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る。
前記修正部は、
(p)アップサンプリング、多項式補間、スプライン補間、ラグランジュ補間、もしくはニュートン補間により、前記未測定値を補間して補間済値を得てから、
(q)前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に一致するように、前記補間済値をアフィン変換する
ことにより、前記修正済値を得る
ように構成することができる。
前記修正部は、前記修正済値が、多次元正規分布にしたがうと仮定することにより、前記修正済値を得る
ように構成することができる。
前記修正部は、低ランク行列復元法により、前記未測定値を補間する
ように構成することができる。
時刻tに前記複数箇所のi(i=1, 2, …, N)番目の箇所にて測定されるべき前記電気活動bi,tに対して、
前記較正モードでは、bmodulo(t,N)+1, floor(t/N)×Nをアナログ・デジタル変換した値xmodulo(t,N)+1, floor(t/N)×Nを、時刻tに前記較正用値として出力し、
前記測定モードでは、bmodulo(t,N)+1, tをアナログ・デジタル変換した値xmodulo(t,N)+1, tを、時刻tに前記測定済値として出力する
ように構成することができる。
時刻tに前記複数箇所のi(i=1, 2, …, N)番目の箇所にて測定されるべき前記電気活動bi,t、ならびに、整数1, 2, …, Nの順列を重複可能に選択して連結することにより定められた疑似乱数列のt番目の要素rand(t)に対して、
前記較正モードでは、brand(t), floor(t/N)×Nをアナログ・デジタル変換した値xrand(t), floor(t/N)×Nを、時刻tに前記較正用値として出力し、
前記測定モードでは、brand(t), tをアナログ・デジタル変換した値xrand(t), tを、時刻tに前記測定済値として出力する
ように構成することができる。
前記擬似乱数列は、1つ又は複数のN×Nラテン方格に含まれる各行を連結することを繰り返すことにより定められる
ように構成することができる。
前記アナログ・デジタル変換器に対する入力を選択する選択回路に対して、前記複数箇所に配置されたセンサを、
(a)前記較正モードでは、サンプルホールド回路を介して接続し、
(b)前記測定モードでは、前記サンプルホールド回路を介さずに接続する
ように構成することができる。
1つのアナログ・デジタル変換器により、
(a)較正モードでは、1つの対象の複数箇所にて同じ時刻に測定された電気活動を、
(b)測定モードでは、前記複数箇所にて異なる時刻に測定された電気活動を、
逐次的にアナログ・デジタル変換して出力する測定装置から出力された値を処理する復元装置が
前記測定装置により前記較正モードにおいて出力された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記測定装置により前記測定モードにおいて出力された測定済値から、前記複数箇所の各々において前記測定済値が出力されていない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る
復元方法であって、
前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る。
1つの対象を複数箇所から、間引いて測定し、もしくは、測定してから間引くことにより得られる測定済値を処理する復元装置であって、
前記測定済値のうち異なる箇所にて同時刻に測定された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算する計算部、
前記複数箇所の各々において前記測定済値がない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る修正部
を備え、
前記修正部は、前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る。
1つの対象を複数箇所から、間引いて測定し、もしくは、1つの対象の複数箇所にて測定してから間引くことにより得られる測定済値を処理する復元装置が、
前記測定済値のうち異なる箇所にて同時刻に測定された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記複数箇所の各々において前記測定済値がない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る
復元方法であって、
前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る。
本願においては、日本国に対して平成27年(2015年)6月2日(火)に出願した特許出願特願2015-112113を基礎とする優先権を主張するものとし、指定国の法令が許す限り、当該基礎出願の内容を本願に取り込むものとする。
12 電極
13 増幅器
14 サンプルホールド回路
15 マルチプレクサ
16 A/D変換器
101 復元装置
102 計算部
103 修正部
Claims (4)
前記測定済値のうち異なる箇所にて同時刻に測定された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算する計算部、
前記複数箇所の各々において前記測定済値がない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る修正部
を備え、
前記修正部は、前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る
ことを特徴とする復元装置。
(a)較正モードでは、前記複数箇所にて同じ時刻に測定された電気活動を、
(b)測定モードでは、前記複数箇所にて異なる時刻に測定された電気活動を、
逐次的にアナログ・デジタル変換して出力する測定装置から出力された値を処理し、
前記計算部は、前記測定装置により前記較正モードにおいて出力された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記修正部は、前記測定装置により前記測定モードにおいて出力された測定済値から、前記複数箇所の各々において前記測定済値が出力されていない時刻における未測定値を、低ランク行列復元法により補間し、
前記アナログ・デジタル変換器に対する入力を選択する選択回路に対して、前記複数箇所に配置されたセンサを、
(a)前記較正モードでは、サンプルホールド回路を介して接続し、
(b)前記測定モードでは、前記サンプルホールド回路を介さずに接続する
ことを特徴とする請求項1に記載の復元装置。
前記測定済値のうち異なる箇所にて同時刻に測定された較正用値から、前記複数箇所同士の分散共分散行列を計算し、
前記複数箇所の各々において前記測定済値がない時刻における未測定値を補間することにより、修正済値を得る
復元方法であって、
前記修正済値から計算されるべき前記複数箇所同士の分散共分散行列が、前記較正用値から計算された分散共分散行列に近付くように、前記修正済値を得る
ことを特徴とする復元方法。
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