JP6749777B2

JP6749777B2 - リハビリテーション装置

Info

Publication number: JP6749777B2
Application number: JP2016067266A
Authority: JP
Inventors: 泰成橋本
Original assignee: Kitami Institute of Technology NUC
Current assignee: Kitami Institute of Technology NUC
Priority date: 2015-04-10
Filing date: 2016-03-30
Publication date: 2020-09-02
Anticipated expiration: 2036-03-30
Also published as: JP2016198479A

Description

本発明は、疼痛改善を目的とし、外傷や手術の後遺症として発症することがある複合性局所疼痛症候群の症状を改善する訓練に用いられるリハビリテーション装置に関する。

近年、ヒトの脳活動に応じて外部機械を制御する技術であるブレイン・マシン・インタフェース（ＢＭＩ）が注目されている。この技術は、脳の神経ネットワークを流れる微弱な電流から生じる脳波を検出し、これを解析して電気信号に変換することで情報伝達を行い、外部機器を制御するものである。特に、リハビリテーションや医療工学の分野において、この技術を応用して身体の代替を行わせることにより、肢体不自由者の生活の質を飛躍的に向上できることから大きく期待されている。例えば、四肢切断者においては、身体動作に伴う脳波変化に応じて電動の義手及び義足を操作することによって、移動や把持等の機能を切断以前のように回復させることが可能となる。

このようにＢＭＩは、脊髄損傷患者や筋萎縮性側索硬化症等の重度四肢不自由者をはじめ、脳卒中片麻痺患者を適用対象者としており、これを用いた様々な研究が行われ、開示されている（例えば、特許文献１）。

しかしながら特許文献１が開示している技術を含む従来のＢＭＩ技術は、対象者が限られており、より多くの疾患や症状に対してＢＭＩ関連技術を適用して、多くの患者がその恩恵を受けられるようにすることが望まれている。

次期ＢＭＩの有力な対象は疼痛である。その中でも特に複合性局所疼痛症候群（ＣＲＰＳ）は、感覚過敏・アロディニア・代謝異常・浮腫・腫脹・皮膚温異常・局所的骨粗鬆症など様々な症状が表れ、生活が非常に困難になるものの、そのメカニズムには不明な点が多く、有効な治療方法が無いのが現状である。わかっている部分的なメカニズムは、交感神経求心性線維または遠心性線維から放出される神経伝達物質によって、侵害受容器を直接刺激することに起因するとされる。疼痛により生じる交感神経活性は、求心性C線維を活性化させることがあり、これは二次痛を増大させる。これはさらに交感神経の活性を亢進させ、痛みの悪循環が形成される。このような状態では患者の生活の質は大幅に低下させる。

例えば、ＣＲＰＳに対して経頭蓋磁気刺激を適用する事例が報告されている（非特許文献１）。この方法は図１に示すように、大脳皮質運動野の手部に対して２０Ｈｚ、運動閾値の９５％の強度で約５００回の磁気刺激を与えることにより、痛みを感じる閾値を上昇させることを狙っている。磁気刺激では周波数や強度を調整することにより、皮質の興奮性を上昇させられることがわかっている。

特開２０１０−０５１３５６号公報

ＳａｍａＪｏｈｎｓｏｎ，ＪｅｆｆＳｕｍｍｅｒ，ＳａｘｂｙＰｒｉｆｍｏｒｅ，"ＣｈａｎｇｅｓｔｏｓｏｍａｔｏｓｅｎｓｏｒｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐａｉｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅＴＭＳｏｆｍｏｔｏｒｃｏｒｔｅｘｉｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｓｕｆｆｅｒｉｎｇｆｒｏｍｃｈｒｏｎｉｃｐａｉｎ"，ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＳｔｕｄｙｏｆＰａｉｎ１２３，ｐｐ．１８７−１９２，２００６

しかしながら、非特許文献１に開示されているような磁気刺激を使った方法は、磁気刺激により頭部皮下の神経や筋を刺激しているので、不快感や痛みを伴うものであり、また、てんかん発作の可能性がある等の制約が多いものであった。また痛みの治療法としては磁気刺激等の工学的手法やＢＭＩのような脳波を使った手法はまだＣＲＰＳに対して適用されていない。

従って本発明の目的は、ＣＲＰＳに対して、磁気刺激なしに皮質の局所的な興奮性を上昇させ、痛みの閾値を上げることを可能にするリハビリテーション装置を提供することにある。

本発明によれば、リハビリテーション装置は、リハビリ対象者の脳波を計測して脳波信号を得る脳波計測部と、脳波計測部から得られる脳波信号のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、脳波計測部により事前にリハビリ対象者の運動イメージ時又はメンタルローテーション時と安静時とにおいて計測した脳波から特徴的な周波数帯を求め、パワースペクトル算出手段から得られるパワースペクトルのうち、上述のごとく求めた特徴的な周波数帯におけるパワースペクトルを脳波の特徴量として算出する特徴量算出手段と、この特徴量算出手段から得られる脳波の特徴量を線形判別関数に代入して皮質興奮性を示す判別結果を算出する線形判別手段と、リハビリ対象者へフィードバックするために、線形判別手段から得られた判別結果を表示画面に表示する表示制御手段とを備えている。

事前に、リハビリ対象者（例えば患者、被験者又は使用者等）の運動イメージ時又はメンタルローテーション時と安静時とにおける脳波信号を計測して特徴的な周波数帯を求めておく。脳波計測部から得られる脳波信号から算出したパワースペクトルのうち、上述ごとく求めた特徴的な周波数帯におけるパワースペクトルを脳波の特徴量として算出する。この特徴量を線形判別関数に代入して得られた皮質興奮性を示す判別結果を表示画面に表示してリハビリ対象者へフィードバックする。メンタルローテーション（心的回転）は、精神的に思い浮かべたイメージ（心的イメージ）を認知的に回転変換することであり、本発明の装置では、事前に、痛みのある患部四肢をメンタルローテーションした時の脳波を記録することで、脳波のうち体の運動や感覚に対応するものだけを抽出することを可能にしている。リハビリ対象者は、表示画面を見ながら皮質興奮性が高くなるようにメンタルローテーションを行うことにより、痛みの閾値を上げる訓練を行う。これにより、リハビリ対象者への刺激なしに痛みを改善する訓練が可能となる。その結果、リハビリ対象者への刺激なしに、疼痛を低減し患者に負担をかけない新規なリハビリテーション装置として、これまで適用されていなかった患者群までＢＭＩ研究の適用範囲を広げることが可能となる。

線形判別手段が、フィッシャーの線形判別法により、下式（ただし、ｘ_１は国際１０−２０法のＣ３に関する脳波の特徴量、ｘ_２は国際１０−２０法のＣ４に関する脳波の特徴量、ｗ_１、ｗ_２及びｃは事前に設定されたパラメータ）
ＬＤＡ＝ｗ_１ｘ_１＋ｗ_２ｘ_２＋ｃ
から判別結果ＬＤＡを算出するように構成されていることが好ましい。

この場合、線形判別手段が、教師付学習によって、パラメータｗ_１、ｗ_２及びｃを事前に計測し計算してラベル付けした特徴量を使って設定するように構成されていることがより好ましい。

表示制御手段が、縦軸が判別結果を、横軸が時間をそれぞれ表す表示画面上に、線形判別手段から得られた判別結果をマーク表示するように構成されていることも好ましい。

パワースペクトル算出手段が、脳波計測部から得られる脳波信号を所定時間毎のデータに分割し、分割したデータをフーリエ変換し、フーリエ変換後の全データを二乗して平均化することによってパワースペクトルを算出するように構成されていることも好ましい。

特徴量算出手段が、パワースペクトル算出手段から得られるパワースペクトルを上述の周波数帯のみのパワースペクトルとなるようにバンドパス処理し、バンドパス処理したパワースペクトルを整流処理し、整流処理したパワースペクトルを所定の窓幅で移動平均処理して脳波の特徴量を算出するように構成されていることも好ましい。

特徴量算出手段が、パワースペクトル算出手段から得られるパワースペクトルをあらかじめ定めた一定の周波数帯、例えば８〜１３Ｈｚの周波数帯、のみのパワースペクトルとなるようにバンドパス処理し、バンドパス処理したパワースペクトルを整流処理し、整流処理したパワースペクトルを所定の窓幅で移動平均処理して脳波の特徴量を算出するように構成されていることも好ましい。

本発明によれば、リハビリ対象者への刺激なしに、痛みを低減し患者に負担をかけない新規なリハビリテーション装置として、これまで適用されていなかった患者群までＢＭＩ研究の適用範囲を広げることが可能となる。

皮質運動野への磁気刺激により皮質興奮性を上げる従来の方法を説明する図である。本発明におけるリハビリテーション装置を用いて痛みの閾値を変化させる方法を説明する図である。本発明の一実施形態として、リハビリテーション装置全体の電気的構成を概略的に示すブロック図である。図３の実施形態におけるリハビリテーション装置のコンピュータの構成を概略的に示すブロック図である。図３の実施形態におけるリハビリテーション装置の信号処理部の動作を説明するフローチャートである。図３の実施形態におけるリハビリテーション装置の信号処理部の構成を概略的に示すブロック図である。図３の実施形態における患者へのフィードバック表示画面の一例を示す図である。図３の実施形態によって訓練したことによるマクギル（ＭｃＧｉｌｌ）痛みの質問票（ＭＰＱ）のスコアの一例を示す図である。

図２は本発明におけるリハビリテーション装置を用いて痛みを低減する方法を説明しており、同図に示すように、リハビリ対象者（患者、被験者又は使用者等）の脳波信号から皮膚興奮性の指標を計算し、皮質興奮性の変化をマーク（この場合星のマーク）の動きとして表示画面に表示してリハビリ対象者へリアルタイムでフィードバックする。リハビリ対象者は、表示画面を見ながら皮質興奮性が高くなるようにメンタルローテーションの訓練を行う。これにより、リハビリ対象者への刺激なしに筋の痛みを抑制するイメージ訓練が可能となる。

以下、本発明の一実施形態であるリハビリテーション装置の構成、動作及び作用効果について詳細に説明する。図３は本発明の一実施形態としてリハビリテーション装置全体の電気的構成を概略的に示しており、図４は本実施形態におけるリハビリテーション装置のデジタルコンピュータの構成を概略的に示しており、図５は実施形態におけるリハビリテーション装置の信号処理部の動作を説明しており、図６は本実施形態におけるリハビリテーション装置の信号処理部の構成を概略的に示している。

本実施形態におけるリハビリテーション装置は、図３に示すように、リハビリ対象者の一例である患者の脳に貼付した複数の脳波電極１０と、この脳波電極１０に電気的に接続された生体信号増幅器１１と、生体信号増幅器１１に電気的に接続されたデジタルコンピュータ１２とを備えている。

デジタルコンピュータ１２は、生体信号増幅器１１に電気的に接続された信号処理部１３と、信号処理部１３に電気的に接続された表示ディスプレイ１６とを少なくとも備えている。

複数の脳波電極１０は、患者の国際１０−２０法のＣ３及びＣ４を中心に前後左右４箇所に電極中心間距離が等距離の２．５ｃｍとなるように貼付した電極である。接地電極は前頭部、基準電極は右耳朶として単極導出を行うように構成されている。

生体信号増幅器１１は、高性能ＤＣ生体増幅器である例えばｇ．ｔｅｃ社のｇ．ＵＳＢａｍｐからそれぞれ構成されている。この生体信号増幅器１１は、複数の脳波電極１０からの脳波信号を増幅し、２〜１０００Ｈｚの通過帯域でバンドパスし、その後、２４００Ｈｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換する。

生体信号増幅器１１からのデジタルの脳波データはデジタルコンピュータ１２の信号処理部１３へ入力するように構成されている。

図４に示すように、デジタルコンピュータ１２は、バス４０を介して互いに接続された中央処理装置（ＣＰＵ）４１と、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）４２と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４３と、ハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）４４と、画像処理部４５と、外部メモリ駆動装置４６と、入出力インタフェース４７とを備えたコンピュータ及びこれを作動させるプログラムから構成される。

画像処理部４５は表示ディスプレイ１４に接続されており、外部メモリ駆動装置４６は例えばブルーレイディスク／デジタルバーサタイルディスク／コンパクトディスク（ＢＤ／ＤＶＤ／ＣＤ）４８やメモリカードが装着可能となっており、入出力インタフェース４７にはキーボード４９及びマウス５０が接続されており、さらに、図示しないＵＳＢポートを介して前述した生体信号増幅器１１に接続され、脳波データが入力されるように構成されている。

ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２に記憶されているオペレーションシステム（ＯＳ）やブートプログラム等の基本プログラムに従ってＲＡＭ４３に記憶されているプログラムを実行して本実施形態の処理を行う。また、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４３、ＨＤＤ４４、画像処理部４５、外部メモリ駆動装置４６、及び入出力インタフェース４７の動作を制御する。

ＲＡＭ４３は信号処理部１５のメインメモリとして使用され、ＨＤＤ４４や外部メモリ駆動装置４６から転送されたプログラムやデータを記憶する。また、ＲＡＭ４３は、プログラム実行時の各種データが一時的に記憶されるワークエリアとしても使用される。

ＨＤＤ４４は、プログラム及びデータをあらかじめ記憶している。

画像処理部４５は、ＣＰＵ４１の指示に従って画像処理を行い、画像データを生成する。生成された画像データは、表示ディスプレイ１４に出力される。

外部メモリ駆動装置４６は、ＣＰＵ４１の指示に従って、セットされたＢＤ／ＤＶＤ／ＣＤ４８やメモリカード等の外部メモリからプログラムやデータを読出し、ＲＡＭ４３へ転送する。また、セットされた外部メモリへプログラムやデータの書き込みをすることも可能である。

入出力インタフェース４７は、生体信号増幅器１１からの脳波データの入力、並びにキーボード４９及びマウス５０とＣＰＵ４１又はＲＡＭ４３との間のデータのやり取りを制御する。

このような構成の信号処理部１３において、ＣＰＵ４１は、作動時は、まず、ＲＡＭ４３内にプログラム記憶領域、データ記憶領域及びワークエリアを確保し、ＨＤＤ４４又は外部からプログラム及びデータを取り込んで、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域に格納する。次いで、このプログラム記憶領域に格納されたプログラムに基づいて、図５に示す処理を実行する。ＣＰＵ４１がプログラムを実行することによって、図６に概略的に示すごとき信号処理部１３が構築される。なお、本実施形態において、これらプログラムは、代表的な数値解析ソフトウェアであるＭａｔｈｗｏｒｋｓ社のＭＡＴＬＡＢを用いて構成されている。もちろん、他のソフトウェアを用いても良い。

図６に示すように、信号処理部１３は、生体信号増幅器１１からの（実際にはラプラシアン導出された）脳波データを受け取ってパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段６０と、事前に、メンタルローテーション時及び安静時に計測した脳波データを生体信号増幅器１１から受け取ってパワーが大きく変化する特徴的な周波数帯を算出する特徴的周波数帯算出手段６１と、パワースペクトル算出手段６０から算出したパワースペクトルを受け取り、特徴的周波数帯算出手段６１から算出した特徴的な周波数帯を受け取って脳波の特徴量を算出する特徴量算出手段６２と、特徴量算出手段６２から脳波の特徴量を受け取って皮質興奮性を示す判別結果を算出する線形判別手段６３と、線形判別手段６３から得られた判別結果を表示ディスプレイ１６上に表示する表示制御手段６４とを備えている。

以下、図５を参照してデジタルコンピュータ１２（ＣＰＵ４１）の処理動作を説明する。

まず、事前に、メンタルローテーション時及び安静時の脳波をそれぞれ計測する（ステップＳ１）。メンタルローテーション時の計測はリハビリ対象者が四肢の１つを回転させることをイメージしている際の脳波を計測するものであり、安静時の計測はリハビリ対象者が特に何もしない覚醒状態時、例えば、リラックスして椅子等に座っている際等の脳波を計測するものである。脳波の計測は、生体信号増幅器１１から脳波データを受け取って行う。受け取った脳波データは、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。

次いで、このようにして受け取ったメンタルローテーション時及び安静時の脳波データを比較してパワーが大きく変化する特徴的な周波数帯が算出される（ステップＳ２）。算出された周波数帯は、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。

次いで、ラプラシアン導出処理が行われ、パワースペクトルが算出される（ステップＳ３）。ラプラシアン導出処理は、背景脳波の影響を取り除くための処理であり、例えばＣ３の脳波データについてはその前後左右４箇所の脳波データを平均したデータからＣ３の脳波データを除算して算出される。Ｃ４の脳波データについても同様である。ラプラシアン導出された脳波データは、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。さらに、ラプラシアン導出されたＣ３及びＣ４に関する脳波データを所定時間毎のデータに分割し、これら分割したデータをフーリエ変換し、フーリエ変換後の全データを二乗して平均化することによってそれぞれのパワースペクトルが算出される。ここでは、ウェルチの平滑化法が用いられる。算出されたパワースペクトルは、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。この脳波のパワースペクトルの算出方法は単なる一例であり、他の算出方法を用いても良い。

その後、算出された特徴的周波数帯及び算出されたＣ３及びＣ４に関するパワースペクトルから脳波の振幅に相当する特徴量がそれぞれ算出される（ステップＳ４）。これら特徴量の算出は、ステップＳ３において算出されたＣ３及びＣ４に関するパワースペクトルのうち、特徴的な周波数帯（例えば８〜１３Ｈｚミュー波帯）のみのＣ３及びＣ４に関するパワースペクトルとなるように、例えばバターワースフィルタによってバンドパス処理し、バンドパス処理して得たパワースペクトルを全波整流処理（絶対値化処理）し、全波整流処理したパワースペクトルを例えば１秒等の所定の窓幅で移動平均処理（ローパスフィルタ処理）するものである。このようにして算出されたＣ３に関する脳波の特徴量ｘ_１及びＣ４に関する脳波の特徴量ｘ_２は、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。この脳波の特徴量の算出方法は単なる一例であり、他の算出方法を用いても良い。

次いで、算出されたＣ３及びＣ４に関する脳波の特徴量から特徴量の線形判別が行われる（ステップＳ５）。この線形判別は、フィッシャーの線形判別法により、下式から判別結果ＬＤＡを算出するものである。ただし、ｘ_１は国際１０−２０法のＣ３に関する脳波の特徴量、ｘ_２は国際１０−２０法のＣ４に関する脳波の特徴量、ｗ_１、ｗ_２及びｃは事前に設定されたパラメータである。

ＬＤＡ＝ｗ_１ｘ_１＋ｗ_２ｘ_２＋ｃ
算出された線形判別結果ＬＤＡは、ＲＡＭ４３内のワークエリアに記憶される。この線形判別方法は単なる一例であり、他の方法を用いても良い。

パラメータｗ_１、ｗ_２及びｃは、教師付学習によって、事前に計測され計算されてラベル付けされた特徴量を使って設定される。例えば、「安静時」及び「メンタルローテーション時」を脳波から識別するために、両方のデータが入った特徴量ベクトルのセットｘ_１，ｘ_２，．．．，ｘ_２Ｎを用意する。ここで、２Ｎは計測した回数であり、ｘ_１からｘ_Ｎまでは安静時のクラス、ｘ_Ｎ+１からｘ_２Ｎはメンタルローテーション時のクラスとする。このとき、クラス間分散Ｓ_Ｗとクラス内分散Ｓ_Ｂとの比であり、次式で示すＪが最大となるように、パラメータｗ_１、ｗ_２及びｃを設定する。

Ｊ（ｗ）＝Ｔｒ｛Ｓ_Ｗ′−１Ｓ_Ｂ′｝＝Ｔｒ｛（ｗ^ＴＳ_Ｗｗ）^−１（ｗ^ＴＳ_Ｂｗ）｝
即ち、Ｊが最大となるｗはＳ_Ｗ′−１Ｓ_Ｂ′の固有ベクトルで与えられるので、この行列の固有値を求めることでｗを設定することができる。このパラメータの設定方法は単なる一例であり、他の設定方法を用いても良い。

次いで、算出された線形判別結果ＬＤＡが表示ディスプレイ１４上に表示される（ステップＳ６）。図７は表示ディスプレイ１４上に表示され、患者へフィードバックされる判別結果ＬＤＡの一例を示している。同図において、横軸は時間、縦軸は線形判別結果ＬＤＡをそれぞれ表しており、この例では星マークで示される表される線形判別結果ＬＤＡが時間の経過に従って左から右へ一定の速度で移動する。本実施形態においては、１トライアルを８ｓｅｃとし、画面の更新速度が１２０Ｈｚであるため、約４ｍｓｅｃに一度、星マークが横軸方向へ移動することとなる。この表示方法は単なる一例であり、他の表示方法を用いても良い。

患者は、表示ディスプレイ１４上のこの星マークの動きを注視し、画面上に色分けして示されるメンタルローテーション時に星マークが上方へ上がるように繰り返して訓練する。即ち、この訓練を終了するかどうか判別し（ステップＳ７）、終了しない場合（ＮＯの場合）、ステップＳ３に戻り、新たに計測した脳波からパワースペクトルを算出して以後のステップＳ４〜Ｓ７の処理を繰り返す。ステップＳ７において、訓練を終了する場合（ＹＥＳの場合）は、この処理動作を終了する。

図８は本実施形態のリハビリテーション装置によって訓練したことによるマクギル（ＭｃＧｉｌｌ）痛みの質問票（ＭＰＱ）のスコアの一例を示している。

痛みの評価については、一般的に臨床で用いられている日本語版ＭｃＧｉｌｌ痛みの質問票（ＭＰＱ）を用いた。このＭＰＱは、１〜２０群に分類された７８の単語と痛みの時間による変化、痛みの強さに関する質問から構成されている。１〜１０群は痛みの表現、１１〜１５群は痛みの感情的表現、１７〜２０群はその他となっている。各群内の単語は疼痛の弱い順に並べられて点数化され、全体を加算した合計点数で評価が行われる。ＭＰＱスコアは、低いほど痛みが弱いことを示している。

複合性局所疼痛症候群である患者（男性、６０歳代）において、試用実験を行った。使用前は、各関節がワイヤで締め付けられ頭部と共鳴するような痛みを感じていたが、試用を繰り返すことで図８に示すようにこの痛みが軽減した。なお、気温が低い季節では痛みが増加し易いため、痛み強度の傾向が分かりにくいが、試用によりＭＰＱスコアが減少していることが分かる。

以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、リハビリ対象者は、脳波を計測するのみで表示画面を見ながら皮質興奮性が高くなるようにメンタルローテーションを行うことにより、痛みを抑制する訓練を行うことができる。即ち、リハビリ対象者への刺激なしに、痛みを低減し患者に負担をかけない新規なリハビリテーション装置として、これまで適用されていなかった患者群までＢＭＩ研究の適用範囲を広げることが可能となる。

なお、上述した実施形態においては、メンタルローテーション時と安静時との脳波を計測してパワーが大きく変化する特徴的な周波数帯を算出しているが、リハビリ対象者が手を伸ばしたり指を曲げたりすることを含む身体の運動を実際に行っている運動時と安静時との脳波を計測して特徴的な周波数帯を算出しても良いし、リハビリ対象者がこのような運動をイメージしている運動イメージ時と安静時との脳波を計測して特徴的な周波数帯を算出しても良い。また、このような計測ができない場合は、パワースペクトルのピークより特徴的な周波数帯を決める。例えば、８〜１３Ｈｚとする。

以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。

１０脳波電極
１１生体信号増幅器
１２デジタルコンピュータ
１３信号処理部
１４表示ディスプレイ
４０バス
４１ＣＰＵ
４２ＲＯＭ
４３ＲＡＭ
４４ＨＤＤ
４５画像処理部
４６外部メモリ駆動装置
４７入出力インタフェース
４８ＢＤ／ＤＶＤ／ＣＤ
４９キーボード
５０マウス
６０パワースペクトル算出手段
６１特徴的周波数帯算出手段
６２特徴量算出手段
６３線形判別手段
６４表示制御手段

Claims

疼痛改善を目的とし、外傷や手術の後遺症として発症することがある複合性局所疼痛症候群の症状を改善する訓練に用いられるリハビリテーション装置であって、
リハビリ対象者の脳波を計測して脳波信号を得る脳波計測部と、前記脳波計測部から得られる脳波信号のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、前記脳波計測部により事前に前記リハビリ対象者のメンタルローテーション時と安静時とにおいて計測した脳波から特徴的な周波数帯を求め、前記パワースペクトル算出手段から得られるパワースペクトルのうち、前記求めた特徴的な周波数帯におけるパワースペクトルを脳波の特徴量として算出する特徴量算出手段と、該特徴量算出手段から得られる脳波の特徴量を線形判別関数に代入して皮質興奮性を示す判別結果を算出する線形判別手段と、前記リハビリ対象者へフィードバックするために、前記線形判別手段から得られた判別結果を表示画面に表示する表示制御手段とを備えていることを特徴とするリハビリテーション装置。
前記線形判別手段が、フィッシャーの線形判別法により、下式（ただし、ｘ_１は国際１０−２０法のＣ３に関する脳波の特徴量、ｘ_２は国際１０−２０法のＣ４に関する脳波の特徴量、ｗ_１、ｗ_２及びｃは事前に設定されたパラメータ）
ＬＤＡ＝ｗ_１ｘ_１＋ｗ_２ｘ_２＋ｃ
から判別結果ＬＤＡを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のリハビリテーション装置。
前記線形判別手段が、教師付学習によって、前記パラメータｗ_１、ｗ_２及びｃを事前に計測し計算してラベル付けした特徴量を使って設定するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載のリハビリテーション装置。
前記表示制御手段が、縦軸が判別結果を、横軸が時間をそれぞれ表す表示画面上に、前記線形判別手段から得られた前記判別結果をマーク表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のリハビリテーション装置。
前記パワースペクトル算出手段が、前記脳波計測部から得られる脳波信号を所定時間毎のデータに分割し、該分割したデータをフーリエ変換し、該フーリエ変換後の全データを二乗して平均化することによって前記パワースペクトルを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のリハビリテーション装置。
前記特徴量算出手段が、前記パワースペクトル算出手段から得られる前記パワースペクトルを前記周波数帯のみのパワースペクトルとなるようにバンドパス処理し、該バンドパス処理したパワースペクトルを整流処理し、該整流処理したパワースペクトルを所定の窓幅で移動平均処理して脳波の特徴量を算出するように構成されていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のリハビリテーション装置。