JP6755461B2 - 計測システム、頭部装着装置、プログラム、およびサービス提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、計測システム、頭部装着装置、プログラム、およびサービス提供方法に関する。

従来から、ヘッドセットと呼ばれる頭部装着装置に、近赤外線照射部と近赤外線検出部を設け、脳表面の血流量の変化を検出し、検出されたデータをデータ処理装置で処理することで、脳の活動状態を示す情報を取得する計測システムが提供されている。

特開２００６−３２０７３５号公報

"脳科学のいま、ここ 特集 脳機能の可視化技術が可能にしたソリューションビジネスの最前線"、［online］、日本経済新聞、［平成２６年１１月１７日検索］、インターネット ＜ｈｔｔｐ：／／ｐｓ．ｎｉｋｋｅｉ．ｃｏ．ｊｐ／ｈｉｇｈｔｅｃｈ／ｖ９−０１．ｈｔｍｌ＞ "光トポグラフィ技術の活用"、［online］、株式会社日立ハイテクノロジーズ、［平成２６年１１月１７日検索］、インターネット ＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｉｔａｃｈｉ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｏｔ／ｈａｒｄｗａｒｅ／ｗｏｔ．ｈｔｍｌ＞

しかし、従来の計測システムは、検出されたデータを処理する専用のデータ処理装置を含む構成であり、提供されるデータ処理機能と、処理されたデータの応用とが限定されたものであった。このため、一般の利用者が計測システムを簡易に使用することには課題があった。結果として、従来の計測システムが多数の利用者に利用され、あるいは、社会の様々な局面で幅広く有効活用されるには至っていない。

そこで、本発明は、頭部の血流量の変化を簡易に取得して幅広く有効活用できるようにすることを目的とする。

本発明の一側面は、以下の計測システムによって例示される。本計測システムは、頭部装着装置と情報処理装置とを備える。本頭部装着装置は、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、を有する。また、本情報処理装置は、転送手段から転送された検出値を受信する受信手段と、受信した検出値を基に利用者にサービスを提供するサービス提供手段と、を有する。

本発明の第２の側面は、利用者の頭部に装着されたときに頭部の基準位置との位置合わせに用いるマークを付した装着手段と、基準位置との位置合わせがなされた状態で頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、検出部による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、を有する頭部装着装置として例示できる。

また、本発明の第３の側面は、コンピュータに、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量の変化を検出する頭部装着装置から転送された検出値を受信する受信ステップと、受信した検出値を基に利用者にサービスを提供するサービス提供ステップと、を実行させるためのプログラムとして例示できる。

また、本発明の第４の側面は、利用者の頭部に装着された頭部装着装置によって検出された頭部の血流量の変化の検出値を基にした有料サービスの提供要求を受け付けるステップと、有料サービスの提供要求を受け付けたときに、有料サービスに対する課金処理の実行をネットワーク上のサーバに指示するステップと、課金処理の完了後に、有料サービスを利用者に提供するサービス提供ステップと、を実行させるためのプログラムとして例示できる。

また、本発明の第５の側面は、コンピュータが、利用者の情報処理装置から、利用者の頭部に装着された頭部装着装置によって検出された頭部の血流量の変化の検出値を基にした有料サービスの提供要求を受け付けるステップと、有料サービスの提供要求を情報処理装置から受け付けたときに、サービスに対する課金処理の実行をネットワーク上の課金サーバに指示するステップと、情報処理装置から検出値を取得するステップと、有料サービスを提供するサービス提供ステップと、を実行するサービス提供方法として例示できる。

さらに、本発明の他の側面は、コンピュータが、利用者の頭部に装着された頭部装着装置によって検出された頭部の血流量の変化の検出値を処理するアプリケーションプログラムの有料ダウンロード要求を利用者の情報処理装置から受け付けるステップと、有料ダウンロード要求を情報処理装置から受け付けたときに、アプリケーションプログラムに対する課金処理の実行をネットワーク上の課金サーバに送信するステップと、アプリケーションプログラムを情報処理装置に送信するステップと、を実行するサービス提供方法として例示できる。

本発明によれば、頭部の血流量の変化を簡易に取得して幅広く有効活用できる。

一実施形態に係る計測システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。 頭部装着装置の外観を例示する斜視図である。 頭部装着装置を上方から見た平面図である。 頭部装着装置を前方から見た正面図である。 初回キャリブレーション時に、利用者端末が表示する画面例である。 ２回目以降のキャリブレーションの処理を例示する図である。 実施例１における利用者のモデル座標系を例示する図である。 計測位置管理テーブルの例である。 構造管理表の例である。 センサスライダ設定値管理表の例である。 利用者端末がメモリ２２保持するデータの例である。 初回位置合わせの処理手順を例示するフローチャートである。 画像処理部の処理の詳細を例示するフローチャートである。 位置算出部の処理の詳細を例示するフローチャートである。 画像合成部の処理の詳細を例示するフローチャートである。 ２回目以降のキャリブレーションの処理を例示する構成図である。 ２回目以降のキャリブレーションの処理を例示するフローチャートである。 実施例２の計測システムの構成を例示する図である。 実施例３の計測システムの構成を例示する図である。 利用者端末の操作例を示す図である。 利用者端末の操作例を示す図である。

以下、図面を参照して一実施形態に係る計測システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る計測システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。本計測システムは、利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報を取得する。また、本計測システムは、取得した脳活動情報を基に、利用者に様々なサービスを提供する。

＜システム構成例＞
図１のように、本計測システムは、頭部装着装置１と利用者端末２とを有する。頭部装着装置１は、情報処理の側面としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサとメモリとを有し、メモリ上に実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェア等により処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であってもよい。また、制御部１１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、専用のハードウェア回路等が混在したものであってもよい。

無線通信部１３は、所定のインターフェースによって、制御部１１およびセンサ１１５、１２５と接続される。ただし、無線通信部１３は、制御部１１を介して、センサ１１５、１２５からデータを取得する構成であってもよい。無線通信部１３は、ネットワークＮ１を介して、利用者端末２と通信する。ネットワークＮ１は、例えば、Bluetooth（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee等の規格にしたがったネットワークワークである。無線通信部１３が転送手段の一例である。ただし、本計測システムにおいて、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。

また、本計測システムにおいて、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を設けてもよい。すなわち、頭部装着装置１と利用者端末２とが有線通信のインターフェースで接続されてもよい。この場合の有線通信のインターフェースに限定がある訳ではなく、計測システムの用途に応じてＵＳＢ（Universal Serial Bus）、PCI Express等の各種インターフェースを使用できる。

センサ１１５、１２５は、いずれも近赤外線を頭部に照射し、脳の大脳皮質付近で一部吸収されて散乱された近赤外線を受光し、電気信号に変換する。脳の大脳皮質は、例えば、脳の活動状態に応じて、血流量が異なる。その結果、大脳皮質の各部において、血液中の酸素と結合したヘモグロビンの量と、酸素と結合していないヘモグロビンの量が変化する。ヘモグロビンの量の変化、酸素量の変化等に起因して、大脳皮質付近での近赤外線の吸収特性、あるいは、散乱特性が変化する。センサ１１５、１２５は、このような大脳皮質付近の血流の状態に応じた近赤外線吸収率の変化あるいは透過率の変化により光量が変化する近赤外線を電気信号に変換して出力する。センサ１１５、１２５が、検出手段の一例である。

センサ１１５、１２５は、例えば、近赤外線を照射する近赤外線光源と、近赤外線を受光する受光部を含む。近赤外線光源は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diodes）、赤外線ランプ等である。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等の光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外線光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外線光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。

利用者端末２は、例えば、携帯電話、携帯情報端末、ＰＨＳ（Personal Handy Phone System）、可搬型パーソナルコンピュータ等である。ただし、アプリケーションの機能によっては、利用者端末２は、据え置き型のデスクトップパーソナルコンピュータ、テレビジョン受信機、ゲーム機、健康管理専用の端末、マッサージ器、車載器等であってもよい。

利用者端末２は、頭部装着装置１から、利用者の大脳皮質付近での近赤外線の吸収率または透過率の変化データを取得し、利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。

利用者端末２は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、無線通信部２３と、公衆回線通信部２４と、表示部２５と、操作部２６と、出力部２７と、撮像部２８と、測位部２９と、物理センサ部２Ａを有する。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、利用者端末２としての処理を実行する。利用者端末２としての処理とは、例えば、上記利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ２１がサービス提供手段の一例である。

メモリ２２は、ＣＰＵ２１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ２１が処理するデータを記憶する。メモリ２２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。無線通信部２３は、頭部装着装置１の無線通信部１３と同様である。無線通信部２３が受信手段の一例である。また、利用者端末２は、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を有してもよい。

公衆回線通信部２４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上のサーバ、例えば、業者サーバ３等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。ネットワークＮ２が携帯電話網の場合には、公衆回線通信部２４は、携帯電話網の基地局を介してネットワークＮ２に接続する。ただし、ネットワークＮ２は、インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網とインターネットを含むネットワークであってもよい。インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網は、例えば、通信事業者が提供する光ネットワーク、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等である。ネットワークＮ２が公衆無線ネットワークの一例である。また、公衆回線通信部２４が公衆無線通信手段の一例である。ただし、本計測システムにおいて、ネットワークＮ２が公衆回線網に限定される訳ではなく、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)等の構内ネットワーク、企業、事業者、役所、学校、研究機関等の専用回線、ＶＰＮ(Virtual Private Network)等の広域ネットワークであってもよい。以下、企業、事業者、役所、学校、研究機関等を企業等ともいう。

表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ２１からの出力情報を表示する。操作部２６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部２７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。撮像部２８は、例えば、固体撮像素子を含むカメラである。固体撮像素子としては、ＣＣＤ（Charge-coupled device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等を利用できる。測位部２９は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、現在位置（緯度、経度等）、時刻等を算出する。ただし、測位部２９としては、ＧＰＳ受信機を有するものに限定される訳ではない。例えば、公衆回線通信部２４が携帯電話網である場合には、測位部２９は、携帯電話基地局からの距離を基に測位を実行してもよい。物理センサ部２Ａは、例えば、加速度センサ、あるいは角加速度センサ等である。ただし、物理センサ部２Ａは、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、または水圧センサであってもよい。

業者サーバ３と課金サーバ４とは、ネットワークＮ２または専用ネットワークＮ３で接続される。専用ネットワークＮ３は、例えば、金融機関のコンピュータと接続されるネットワーク、企業等の専用ネットワーク、ＶＰＮ等である。

＜頭部装着装置の構造例＞
図２は、頭部装着装置１を下後方から見た外観を例示する斜視図である。図３は、頭部装着装置１を上方から見た平面図である。また、図４は、頭部装着装置１を前方から見た正面図である。ただし、図３、図４では、図２に例示する固定用部材１０１が省略されている。ここで、下後方とは、利用者が頭部装着装置１を装着したときの利用者の背後かつ、利用者の頭部を下から見上げる位置をいう。また、前方とは、例えば、利用者が頭部装着装置１を装着したときの利用者（装着者）の前方をいう。さらに、上方とは、例えば、利用者の上方をいう。なお、以下、頭部装着装置１を装着した利用者に向かって右側に位置する頭部装着装置１の部分を右側部分、あるいは右側という。また、頭部装着装置１を装着した利用者に向かって左側に位置する頭部装着装置１の部分を左側部分、あるいは左側という。また、利用者に接触する頭部装着装置１の面を裏面という。裏面の反対面を表面という。表面は、利用者が頭部装着装置１を装着したときに、利用者の周囲から見える面である。

図２に例示するように、頭部装着装置１は、鉢巻き状に利用者の頭部に巻き付けて装着し、固定用部材１０１を締めつけることで利用者の頭部に固定される構造を有する。そのため、頭部装着装置１は、人の頭部よりやや大きい空間で湾曲するベルト状の基材１００と、基材１００の両端に固定される固定用部材１０１を有する。固定部材１０１は、基材１００の両端から延伸する線材１１０、１２０と、線材１１０、１２０を対にして引き込んで固定する留め具を有する。基材１００は、利用者の頭部表面から離れた外側面を形成する。すなわち、頭部装着装置１は、頭部から離れた外側面に形状を保つ部材である基材１００を配する構造となっている。基材１００は例えば樹脂製である。ただし、基材１００の材質に限定がある訳ではない。

なお、本実施の形態において、固定用部材１０１の構造、形状、材質に限定がある訳ではない。例えば、図２では、固定部材１０１は、線材１１０、１２０を有するが、線材の代わりに帯状の部材を用いてもよい。また、留め具はどのような構造のものでもよい。

図２のように、頭部装着装置１の基材１００の右側端部に電池ボックス１０２が設けられている。電池ボックス１０２は、扁平な略六面体であり、表面の面積と裏面の面積がいずれも４つの側面の面積よりも大きくなっている。電池ボックス１０２の裏面には、図示しない溝が設けられている。この溝には、基材１００の右側端部から延伸する線材１２０の途中部分がはめ込まれている。したがって、電池ボックス１０２は、基材１００の右側端部で固定されるとともに、線材１２０が溝にはめ込まれることで、頭部装着装置１に固定される。

頭部装着装置１の基材１００の表側両端近傍には、丸みを帯びた２つのハウジング１１１、１２１が設けられている。ハウジング１１１、１２１には、信号処理回路、および通信回路を有する制御基板等が収納される。図４のように、頭部装着装置１を正面から見ると、頭部装着装置１の両脇に２つのハウジング１１１、１２１が位置して見える。

図４のように、基材１００の表側正面付近には、３つのマーカ１１３、１０３、１２３が、マーカ１０３を中心にして左右対称に、基材１００の下縁に沿った位置に直線上に設けられている。マーカ１１３、１０３、１２３は、撮像部２８で撮影されたときに画像上で、マーカ１１３、１０３、１２３の位置が識別できる構造のものであればどのような構造でもよい。ただし、マーカ１１３、１０３、１２３は、撮像部２８で撮影されたときに画像上で、それらの面積が認識できるものが望ましい。例えば、マーカ１１３、１０３、１２３は、基材１００に設けた円形あるいは多角形状の底面を有する凹部でもよい。また、例えば、マーカ１１３、１０３、１２３は、基材１００に設けた円形あるいは多角形状の断面を有する凸部でもよい。また、マーカ１１３、１０３、１２３は、基材１００に塗料で形成してもよい。さらに、マーカ１１３、１０３、１２３は、上記凹部、あるいは凸部に塗料を塗布したものでもよい。

基材１００の表側正面付近で、マーカ１１３、１２３の上部には、帯状の開口１１４、１２４が形成され、開口１１４、１２４にはそれぞれ、つまみ１１２、１２２が挿入されている。つまみ１１２、１２２は、基材１００の裏面に沿って設けられる図示しない、左右のスライダとそれぞれ連結されている。一方、図２に例示するように、基材１００の裏面では、センサ１１５、１２５がスライダに固定されている。したがって、基材１００に対して、つまみ１１２、あるいは、つまみ１２２を帯状の開口１１４、あるいは、開口１２４に沿って相対移動することで、裏面側でセンサ１１５、あるいは１２５をそれぞれ移動することが可能である。さらに、つまみ１１２、１２２と同軸でねじが形成されており、センサの位置は、ねじ式にて固定することができる。つまみ１１２、１２２、およびマーカ１１３、１０３、１２３が位置決めする手段の一例である。

図２では、つまみは背の低い円筒形状であるが、つまみの形状に限定がある訳ではない。また、図２では、帯状の開口１１４、開口１２４の長手方向に沿って目盛りが刻まれている。目盛りは、中心位置が分かるように、中心位置の目盛りと中心位置以外の目盛りが異なる形状となっている。図２では、中心位置の目盛りは、開口１１４、１２４に頂点を向けた三角形の形状であり、一方、中心位置以外の目盛りは、円形状、あるいは点状で形成されている。目盛りの形成の仕方は、マーカ１１３、１０３、１２３の形成の仕方と同様であるが、特に限定がある訳でない。

図２に例示するように、センサ１１５、１２５は、平板に、３つの窓部を設けた形状となっている。センサ１１５、１２５それぞれの１つの窓部には、近赤外線光源として近赤外線ＬＥＤが設けられている。また、センサ１１５、１２５それぞれの残り２つの窓部には、受光部として、フォトダイオードあるいはフォトトランジスタが設けられている。

なお、センサ１１５、１２５の受光部の数がそれぞれ２個に限定される訳ではない。例えば、受光部はセンサ１１５、１２５にそれぞれ１個ずつ設けてもよいし、３個以上設けてもよい。例えば、センサ１１５、１２５にそれぞれ受光部を２個設け、それぞれの受光部を異なるセンサとして区別する場合には、センサ１１５−１、１１５−２、１２５−１、１２５−２のように呼ぶことにする。ただし、本明細書においては、近赤外線光源および受光部を一体としてセンサ１１５、１２５のように呼ぶ。

また、基材１００の上下の縁には、遮光部１０４、１０５が設けられる。したがって、センサ１１５、１２５は、基材１００の裏面で、上下の縁の遮光部１０４、１０５に挟まれた空間に設置されている。そして、遮光部１０４、１０５は、頭部装着装置１の裏面で額と触れる部分で緩衝材としても作用する。遮光部１０４、１０５の材質に限定がある訳ではないが、利用者の頭部に接触するために、軽く柔らかい部材が望ましい。遮光部１０４、１０５は、例えば，ウレタン等の樹脂、ゴム等である。

さらに、基材１００の裏面では、電池ボックス１０２、センサ１１５、１２５、ハウジング１１１、１２１内の基板を接続する配線が敷設されている。ただし、基材１００の裏面のセンサ１１５、１２５が設けられた部分以外は、カバー１０６で被覆されている。カバー１０６は、頭部側に接触する頭部装着装置１の裏面側で、基板・配線等が直接利用者の皮膚に触れないようする遮蔽版として作用する。したがって、配線は、基材１００とカバー１０６との間の空間に敷設されている。

＜センサの位置合わせ支援＞
本計測システムでは、利用者端末２のＣＰＵ２１がメモリ２２に実行可能に展開された位置合わせ用アプリケーションプログラム（以下、合わせアプリ）にしたがって、利用者によるセンサ１１５、１２５の位置合わせを支援する。利用者端末２が利用者によるセンサ１１５、１２５の位置合わせを支援する処理をキャリブレーションとも呼ぶ。キャリブレーションによって、利用者端末２はセンサ１１５、１２５が利用者の頭部の望ましい位置に配置されるように利用者をガイドする。適切なキャリブレーションが行われた場合には、センサ１１５、１２５が利用者頭部の望ましい位置で血流量の変化を検出することになる。

ただし、キャリブレーションの目標となる利用者頭部の望ましい位置は、本計測システムで利用される様々なサービス、機能、応用によって異なる。例えば、利用者端末２は、アプリケーションプログラム（以下、脳アプリ）を実行することで、頭部装着装置１から送信された計測データを用いて、様々なサービス、あるいは、機能を提供する。そこで、脳アプリ実行前に脳アプリごとの計測部位にセンサ１１５、１２５を配置することが望ましい。

キャリブレーションでは、利用者端末２は、撮像部２８により利用者の頭部画像を撮影し、表示部２５に表示する。一例では、利用者端末２は、利用者の頭部画像と重畳して、センサ１１５、１２５の現在位置、および目標位置を示すオブジェクトを表示する。そして、利用者端末２は、センサ１１５、１２５の現在位置が目標位置に近づくように利用者を支援する。また、他の例としては、利用者端末２は、利用者の頭部画像に対して、頭部装着装置１の特徴点、例えば、マーカ１０３、１１３、１２３、あるいは、つまみ１１２、１２２等の位置が望ましい位置に配置されるように利用者をガイドしてもよい。

（１）初回キャリブレーション
利用者がある脳アプリを初めて利用する場合には、初回キャリブレーションが実行される。初回キャリブレーションは、利用者がある脳アプリを初めて利用するときに、当該脳アプリで定められた利用者頭部の目標位置にセンサ１１５、１２５を位置づける作業を支援する処理である。ただし、初回のキャリブレーションは、２回目以降のキャリブレーションで利用される基準画像を生成する処理ということも言える。

図５に、初回キャリブレーション時に、利用者端末２が表示する画面を例示する。図５の画面には、利用者の頭部画像と重畳して、頭部枠ガイドライン、脳血流計測位置ガイド枠、目位置ガイドライン、鼻、中央位置ガイドライン等が表示される。頭部枠ガイドラインは、例えば、人の頭部を模擬した所定の寸法の領域を囲む輪郭線である。頭部枠ガイドラインの寸法は、表示部２５で表示できる大きさで、かつ、利用者による位置合わせの支援に支障のない十分な画像寸法を有することが望ましい。目位置ガイドラインは、例えば、左右の目のそれぞれの中心を通る線分である。鼻、中央位置ガイドラインは、例えば、鼻の中心線を結ぶ上下方向の線分である。脳血流計測位置ガイド枠は、センサ１１５、１２５を位置づける目標位置である。

初回キャリブレーションでは、利用者端末２は、まず、利用者の頭部画像が望ましい姿勢となるように、利用者を誘導する。利用者は、例えば、まず、利用者端末２の撮像部２８との距離を調整することで、自身の頭部の輪郭を頭部枠ガイドラインに一致させる。さらに、利用者は、例えば、自身の目、鼻等がそれぞれ、目位置ガイドライン、鼻、中央位置ガイドラインと一致するように頭部位置を修正する。

次に、利用者は、頭部装着装置１の位置合わせを行う。利用者端末２は、利用者の頭部画像中の現在の頭部装着装置１の形状、寸法、およびつまみ１１２、１２２等の位置から、センサ１１５、１２５の現在位置を示すマークを利用者の頭部画像に重畳して表示する。そして、利用者は、現在のセンサ１１５、１２５の位置が、脳血流計測位置ガイド枠で示される目標位置に重畳するように、頭部装着装置１の装着状態を調整する。なお、つまみ１１２、１２２の位置は、利用者が実行する脳アプリ毎に、事前に所定のつまみ位置（デフォルト位置）とするように、表示部２５へのメッセージ等で利用者に指示しておいてもよい。

脳血流計測位置ガイド枠（目標位置）と、センサ１１５、１２５との位置合わせは、３次元空間上で行ってもよい。より具体的には、利用者端末２は、目、鼻、口等の特徴部分の配置を基準に、頭部前面部に装着された頭部装着装置１上のマーカ１０３、１１３、１２３の位置より座標系を計測する。利用者端末２は、マーク１０３、１１３、１２３の位置だけでなく、マーク面積、基材１００の幅（縦方向の高さ）、及び、開口１１４、１２４、開口１１４、１２４の目盛り（ゲージ部ともいう）の位置情報も使用し、距離計測を行うようにしてもよい。例えば、ある位置計測L1、L2における計測対象の面積が、S1、S2である場合は、
L2／L1 ＝（S1）^1/2 ／（S2）^1/2
の関係から距離を求めればよい。例えば、Ｌ１、Ｓ１、Ｓ２が既知の場合に、利用者端末２は、上記逆比例の式にしたがって、距離Ｌ２を求めることができる。また、マーカ１０３、１１３、１２３等の面積を基に、撮像部２８から対象のマーカ１０３、１１３、１２３等までの距離を算出すればよい。

また、利用者端末２は、利用者の左右の目を結ぶ水平線、顔の中心線、顔の幅、頭部の上下の長さ等を基に、利用者の頭部の各部位の三次元位置座標を特定すればよい。なお、人の頭部を想定した複数の３次元モデルを作成しておき、利用者の左右の目を結ぶ水平線、顔の中心線、顔の幅、頭部の上下の長さ等の寸法に適合する３次元モデルを選択することで、各部位の三次元座標を特定してもよい。

さらに、頭部装着装置１の各部の三次元座標と、利用者の頭部の三次元座標とは、原点を一致させることで、同一の三次元空間で定義された座標となる。例えば、利用者の左右の目の中心間を結ぶ線分の中点を三次元空間の原点とすればよい。一方、頭部装着装置１の各部は、例えば、中央のマーカ１０３を基準にして三次元座標を求めればよい。そして、利用者端末２は、中央のマーカ１０３の位置と利用者の左右の目の中心間を結ぶ線分の中点との相対距離をシフトすることで、利用者の頭部の座標系と頭部装着装置１の座標系を一致させればよい。

このようにして、利用者頭部の目標位置と、センサ１１５、１２５の現在位置とは、利用者等の基準点、例えば、目、鼻、口、頭部の輪郭等で決定される原点を有する三次元座標系で算出される。そして、三次元座標系の目標位置と、センサ１１５、１２５の現在位置とが、二次元座標系に変換され、利用者の頭部の画像に重畳して表示される。

以上の手順では、利用者端末２は、頭部装着装置１のセンサ１１５、１２５の現在位置を頭部の画像に重畳表示し、脳血流計測位置ガイド枠に合致するように、利用者をガイドする。しかし、キャリブレーションがこのような処理に限定される訳ではない。例えば、利用者の頭部画像の目標位置に、頭部装着装置１の特徴点、例えば、基材１００の上下の縁、マーカ１０３、１１３、１２３、つまみ１１２、１２２等を位置づけるように、利用者端末２が利用者をガイドしてもよい。つまり、単純に、利用者の頭部画像（二次元座標）上で、脳アプリごとに頭部装着装置１の特徴点の位置を目標位置として規定しておいてもよい。この場合も、つまみ１１２、１２２の開口１１４、１２４内の相対位置は、利用者が実行する脳アプリ毎に、事前に所定のつまみ位置（デフォルト位置）となるように、利用者に指示しておけばよい。そして、利用者は、開口１１４、１２４内でのつまみ１１２、１２２の相対位置を移動しないように、頭部装着装置１の特徴点を利用者端末２が表示する目標位置に移動し、調整すればよい。

（２）２回目以降のキャリブレーション
図６に、２回目以降のキャリブレーションの処理を例示する。利用者がすでに利用した脳アプリを再度利用する場合には、過去に行ったキャリブレーション時の利用者頭部の画像が利用される。本計測システムでは、例えば、初回キャリブレーションで得られた望ましい配置位置に頭部装着装置１が装着された利用者の頭部画像（基準画像という）は、利用者端末２のメモリ２２（不揮発性の記憶装置）に保存されている。そこで、利用者端末２は、基準画像（ＰＨ１）を表示部２５に配置するとともに、利用者の現在の頭部画像（ＰＨ２）を重畳表示する。利用者は、例えば、まず、利用者端末２の撮像部２８との距離を調整することで、基準画像（ＰＨ１）と現在の頭部画像（ＰＨ２）の寸法を合わせる。そして、基準画像（ＰＨ１）中の頭部と現在の頭部画像（ＰＨ２）の頭部とが一致するように、自身の頭部の状態、姿勢を修正する。例えば、現在の頭部画像（ＰＨ２）の目、鼻、口、輪郭等が基準画像（ＰＨ１）と重畳するように自身の姿勢等を修正すればよい。さらに、現在の頭部画像（ＰＨ２）での頭部装着装置１の配置が、基準画像（ＰＨ１）と一致するように、利用者は頭部装着装置１の装着状態を修正すればよい。例えば、現在の頭部画像（ＰＨ２）のマーカ１０３、１１３、１２３、つまみ１１２、１２２等が、基準画像（ＰＨ１）のそれぞれの部分と重畳するように調整すればよい。

以上のような利用者によるセンサ１１５、１２５の位置合わせを支援するため、例えば、利用者端末２が合わせアプリを実行する。合わせアプリ実行後、利用者端末２は、脳アプリを実行し、利用者の脳測定対象部位での血流量の変化を基に、利用者に、あるいは利用者にサービスを提供するサービス提供者等に様々な情報を提供する。

＜提供されるサービス、機能の例＞
以上の計測システムが提供するサービス、あるいは機能として以下のものが例示できる。本計測システムでは、利用者端末２が脳アプリを実行することで、利用者端末２が単体で利用者にサービス、あるいは機能を提供してもよい。また、利用者端末２の脳アプリあるいはブラウザ等のプログラムがネットワークＮ２を介して業者サーバ３にアクセスし、業者サーバ３が利用者端末２にサービス、あるいは機能を提供してもよい。
（ａ）利用者の脳の活動状態に関連する情報の利用者への提供
例えば、利用者端末２、あるいは業者サーバ３（以下、利用者端末２等）は、脳の活動状態を示す情報をグラフ、表等として利用者に提示できる。
（ｂ）画像の表示、
また、利用者端末２等は、脳の活動状態を示す情報を様々な画像で利用者に提示できる。画像は、画面の色の変化や明るさ（輝度）の変化も含む。
（ｃ）音響、音声、振動および光の少なくとも１つを含む物理的効果の利用者へ提供
さらに、利用者端末２等は、計測された脳の活動状態を基に、音響、音声、振動および光の少なくとも１つを含む物理的効果を利用者に提供してもよい。ここで、物理的効果は、例えば、利用者の脳の活動状態に適合する音楽、楽曲等の提供、マッサージ器における振動の制御、室内照明の制御等である。
（ｄ）利用者の現在の活動に関与する関与者（学校、塾、スポーツクラブなど）への情報提供
また、利用者端末２等は、利用者の現在の活動に関与する関与者、例えば、学校、塾、スポーツクラブの講師、教師、インストラクタ、コーチ等に上記グラフ、表、画像等で、利用者の脳の活動状態に関連する情報を提供してもよい。学校、塾、スポーツクラブは、利用者の脳の活動状態に応じた指導を行うことが可能となる。
（ｅ）利用者が現在使用中の装置（児童の学習用アプリケーションを搭載したパーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、車の車載器等）または設備（学校、塾、スポーツクラブなどの設備）の制御
また、例えば、利用者の脳が不活性な状態となっている場合等を基に、例えば、学習用アプリケーションを搭載したパーソナルコンピュータ、車の車載器等の装置、あるいは学校、塾、スポーツクラブなどの設備は、利用者の脳を活性化する刺激を利用者に提供してもよい。このような刺激は、ディスプレイ上の表示、音声、音、物理的振動、光等による刺激である。また、例えば、車載器は、利用者の脳が不活性な状態となっていることを頭部装着装置１の血流変化の計測データから判定した場合に、眠気防止の物理的刺激（表示等の視覚的刺激、音声、音響等の聴覚的刺激等）を運転者に与えてもよい。また、車載器は、血流変化の計測データを判定し運転者に休憩するように誘導してもよい。また、学校、塾、スポーツクラブなどの設備のコンピュータが、参加者である利用者の脳が不活性な状態となっていることを頭部装着装置１の血流変化の計測データから判定した場合に、ディスプレイに脳が不活性となっている参加者を識別する情報、あるいは各参加者の脳の状態を表示し、各参加者に見られているという刺激を与えるようにしてもよい。これらのコンピュータは、利用者端末２を介して、頭部装着装置１で計測された血流量の変化のデータを取得してもよいし、図１に例示したネットワークＮ１を介して頭部装着装置１から直接血流量の変化のデータを取得してもよい。
（ｆ）利用者が現在使用中の装置と連携する装置（他のスマートフォン、ＰＣ等）または設備（テレビの放送局など）への情報の送信
利用者端末２は、利用者の脳の活動状態を他のスマートフォン、ＰＣ等またはテレビの放送局などの設備に送信してもよい。例えば、テレビの放送局のコンピュータは、放送する番組、広告等と関連づけて、視聴者の脳の活動状態を示す計測値を取得し、番組への視聴者の感度、広告に対する反応を示す脳活動を脳機能部位の血流量の変化に基づいて出力することが可能となる。この場合に、広告は、動画によるものでもよく、静止画によるものでもよい。
（ｇ）利用者の脳の活動状態に関連する情報
利用者端末２あるいは業者サーバ３は、頭部装着装置１で計測された、頭部の血流量の変化の計測データを基に利用者の脳の活動状態についての情報を利用者、あるいは、利用者にサービスを提供する事業者等に様々な形式、あるいは態様で提供する。例えば、利用者端末２あるいは業者サーバ３は、利用者の脳の活動状態についての過去に蓄積された評価値と現在の評価値との比較よって現在の状況を示す情報を提供してもよい。また、利用者端末２あるいは業者サーバ３は、利用者の脳の活動状態についての評価値と利用者の他の人体情報との相関を示す情報を提供してもよい。また、利用者端末２あるいは業者サーバ３は、利用者の脳の活動状態についての評価値と利用者の体調との相関を示す情報を提供してもよい。また、利用者端末２あるいは業者サーバ３は、利用者の脳の活動状態についての評価値と利用者の精神状態との相関を示す情報を提供してもよい。また、利用者端末２あるいは業者サーバ３は、利用者の脳の活動状態についての評価値とインターネット上で提供される情報との相関を提供してもよい。
（ｈ）フィードバックトレーニングへの応用
スポーツ選手はセルフコントロールを重視するため、心拍のフィードバックトレーニングなどを行う。例えば、米国では脳波を使ったフィードバックトレーニングも実施されている。利用者が頭部装着装置１を装着し、利用者端末２上で脳アプリを実行し、利用者自身の血流量の変化の測定データを用いて、フィードバックトレーニングをすることができる。

以下、図７から図１７を参照して、実施例１の計測システムを説明する。実施例１の計測システムのシステム構成、頭部装着装置１の構造は、図１、図２−４に例示したものと同様である。実施例１では、利用者端末２が撮像部２８で撮影された利用者の頭部画像を基に、脳アプリごとのキャリブレーションを実行する処理例を説明する。

＜標準サイズの三次元モデル＞
実施例１では、ユーザによるセンサ１１５、１２５の位置合わせをガイドする合わせアプリによる利用者端末２の処理例を説明する。図７は、実施例１における利用者のモデル座標系を例示する図である。実施例１の利用者端末２は、撮像部２８で撮影した利用者の頭部画像上で、左右の目を結ぶ直線上にＸ軸を設定する。向きは、利用者に向かって右方向を正方向と定義される。また、利用者端末２は、利用者の鼻の中心を上下に通る直線上で、上向きを正とするＹ軸を設定する。したがって、左右の目の中心間を結ぶ線分の中点で、Ｘ軸とＹ軸が交差し、原点となる。さらに、利用者端末２は、上記原点において、図７の紙面に垂直に紙面から上方を正方向として、Ｚ軸を設定する。以上のようにして、利用者端末２は、人の頭部の３次元座標系を設定する。

さらに、利用者端末２は、利用者の頭部の実際のサイズを標準サイズに変更したモデルを有する。標準サイズは、例えば、顔の横幅で規定され、典型的な人のサイズを用いればよい。利用者端末２は、標準サイズのモデル上で、それぞれの脳アプリに対応するセンサ１１５、１２５の配置位置を上記三次元座標系のデータで有している。そのため、利用者端末２は、利用者の頭部を撮像部２８で撮影した頭部画像を標準サイズのモデルに変換し、頭部画像上の二次元座標系での頭部装着装置１の装着位置から、標準サイズのモデルの三次元座標系での装着位置に換算する。そして、利用者端末２は、標準サイズのモデルでセンサ１１５、１２５が脳アプリごとの目標位置に配置されるように、表示部２５に二次元座標系で表示された頭部画像にガイドとなるオブジェクトを表示し、利用者によるセンサ１１５、１２５の位置合わせを支援する。

＜データ構造＞
図８は、標準サイズの三次元モデルにおいて、計測対象部位と、モデルでセンサ１１５、１２５を配置する目標位置の関係を定義した計測位置管理テーブルの例である。実施例１では、人の脳を複数領域に区分して、区分した各領域での血流量の変化を精度よく計測するために、センサ１１５、１２５を配置する目標位置を定義する。図８の計測位置管理テーブルは、利用者端末２のメモリ２２に保持される。ただし、図８の表で、１行目は、説明行であり、メモリ２２に実際に保持されるのは、図８の表の第２行目以降の行である。表の１行目が実際にメモリ２２に保持されるデータではなく、説明行であるという点については、図９、図１０等も同様である。

図８の計測位置管理テーブルの各行は、Ｎｏ、計測部位名称、オフセット座標（ｘ）、オフセット座標（ｙ）、オフセット座標（ｚ）、および計測範囲（ｒ）の各要素を有している。Ｎｏの要素は、計測位置管理テーブルの行を識別する情報である。ただし、計測位置管理テーブルにおいて、Ｎｏの要素は省略してもよい。計測位置管理テーブルの各行は、計測部位名称によって識別できるからである。

計測部位名称の要素は、人の脳の計測対象部位を指定する情報である。人の脳の区分としては、様々な区分方法が提案されている。例えば、脳の構造にしたがって、大脳、間脳、小脳、脳幹等に区分し、さらに、大脳を前頭葉、頭頂葉、後頭葉、側頭葉等に区分する方法がある。また、例えば、コルビニアン・ブロードマンは、大脳皮質中で、組織構造が均一である部分をひとまとまりに区分して1から52までの番号を付与し、脳地図を提案した。実施例１では、ブロードマンの脳地図と同様に、大脳皮質の各部に番号を付与して、計測部位名称として採用する。図８では、計測部位名称は、１野、・・・、５９野等で例示される。すなわち、本計測システムにおいて、大脳皮質を区分して測定する場合に、区分がブロードマンの脳地図と同一の区分に限定される訳ではない。本計測システムは、ブロードマンの脳地図相当の標準的な脳地図、あるいは、メーカが独自に定義した脳地図、標準的な脳座標での脳の区分等を用いて、測定データの用途、あるいは応用に適合した各区分の血流量の変化を測定すればよい。

例えば、ブロードマンの脳地図を用いて計測位置管理テーブルを定義する場合で、かつ、前頭葉に限定する場合には、図８の表は、９野、１０野、１１野、４５野、４６野、４７野を含む６行のテーブル構成とすればよい。

オフセット座標（ｘ）、オフセット座標（ｙ）、オフセット座標（ｚ）は、計測部位名称で識別される各部位を計測するためにセンサ１１５、１２５を配置する目標位置であり、三次元座標系での座標値である。ここで、三次元座標系は、図７に例示した座標系である。また、各部位の位置は、図７に例示した標準サイズのモデルにおける位置である。計測範囲（ｒ）は、上記目標位置からの許容誤差であり、例えば、オフセット座標（ｘ）、オフセット座標（ｙ）、オフセット座標（ｚ）からの半径である。

このように、利用者端末２は、計測位置管理テーブルを保持することで、脳アプリごとの計測対象位置が決定されると、三次元座標系で標準サイズのモデルの目標位置にセンサ１１５、１２５を配置する。そして、利用者端末２は、三次元座標系での位置を二次元座標系に換算してセンサ１１５、１２５を配置する目標位置を求める。そして、利用者端末２は、求めた二次元座標系での目標位置等を基に利用者の頭部画像に各種のガイドを表示し、利用者によるセンサ１１５、１２５の配置を支援すればよい。

図９は、頭部装着装置１（図９では、ヘッドセットとして例示）の構造管理表の例である。構造管理表は、頭部装着装置１の各部の寸法、あるいは、位置を定義する。ただし、実施例１では、頭部装着装置１が湾曲した状態ではなく、平面上に引き延ばされた状態での寸法、および位置を有する。図９では、ヘッドセット横長、ヘッドセット縦長、マーカＬ１、Ｍ１、Ｒ１、スライダＬ１、Ｌ２、センサスライダ可動範囲Ｌ１、Ｒ１、センサＬ１１、Ｌ１２、Ｒ１１、Ｒ１２等の位置が例示されている。ただし、構造管理表が、図９の各部の定義に限定される訳でない。

なお、マーカＬ１、Ｍ１、Ｒ１がそれぞれ、図４のマーカ１１３、１０３、および１２３に対応する。また、スライダＬ１、Ｌ２がつまみ１１２、１２２に対応する。さらに、例えば、センサＬ１１、Ｌ１２がセンサ１１５の２つの受光部に対応し、センサＲ１１、Ｒ１２がセンサ１２５の２つの受光部に対応する。なお、図９では、合計４つのセンサが定義されているが、実施例１において、センサの数が４つに限定される訳ではない。

図９の各行は、サイズ、オフセット座標（ｘ）、オフセット座標（ｙ）、オフセット座標（ｚ）、および可動範囲の各要素を有している。このうち、サイズの要素は、各部の寸法を保持する。また、オフセット座標（ｘ）、オフセット座標（ｙ）、オフセット座標（ｚ）は、頭部装着装置１の各部基準点が配置される位置座標である。オフセット座標は、例えば、マーカＭ１を原点とする頭部装着装置１内の座標系の座標である。頭部装着装置１内の座標系は、例えば、マーカＬ１、Ｍ１、Ｒ１を通り、頭部装着装置１を装着した利用者に向かって右方向を正とするＸ軸と、マーカＭ１（原点）を通り、Ｘ軸に垂直なＹ軸（右手座標系）で定義される。ただし、実施例１では、頭部装着装置１を平面に引き延ばしたときの形状を定義する。そのため、オフセット座標（ｚ）は、通常０である。可動範囲は、センサスライダ可動範囲Ｌ１、Ｒ１に対して設定される要素である。

利用者端末２がメモリ２２に構造管理表を有することにより、例えば、利用者の頭部画像で得られた頭部装着装置１の形状（例えば、ヘッドセット横長と縦長の比等）、部品の配置（マーカ１０３に対するマーカ１１３、１２３の位置等）、部品の面積等を基に、頭部装着装置１の湾曲の程度、および頭部装着装置１から撮像部２８までの距離等を認識できる。すなわち、利用者端末２は、構造管理表のサイズ、オフセット位置等と、画像上の各部の面積、位置を基に、三次元座標系でのセンサ１１５、１２５の位置を算出する。そして、利用者端末２は、図７に例示したように、利用者の頭部画像の特徴点（目、鼻等）から、得られる頭部画像での原点に対して、センサ１１５、１２５の現在位置を求める。そして、利用者端末２は、画像から得られた三次元座標系での現在位置を標準サイズのモデルの位置に換算する。したがって、利用者端末２は、標準サイズのモデルにおいて、センサ１１５、１２５の現在位置を求めることができる。また、利用者端末２は、標準サイズのモデルにおいて、センサ１１５、１２５の目標位置を求める。さらに、利用者端末２は、センサ１１５、１２５の現在位置および目標位置を撮像部２８で撮影した二次元座標系の画像上の位置に変換する。このようにして、利用者端末２は、撮像部２８で撮影した利用者の頭部画像にセンサ１１５、１２５の現在位置、およびセンサ１１５、１２５が配置される目標位置を表示し、利用者をガイドできる。

図１０は、センサスライダ設定値管理表の例である。センサスライダ設定値管理表は、アプリケーション（脳アプリ）の種類毎に、計測部位を規定する。すでに、図８で説明したように、各計測部位を測定するためのセンサの配置位置は、計測位置管理テーブルに設定される。したがって、利用者端末２は、実行する脳アプリが決定されると、センサスライダ設定値管理表から、該当する脳アプリを検索し、各センサに指定された計測部位を読み出す。そして、利用者端末２は、各計測部位を計測するためのセンサの配置位置を計測位置管理テーブルから読み出し、利用者の頭部画像上の該当位置にセンサを配置する目標位置となるオブジェクト（ガイドともいう）を表示するのである。

図１０のセンサスライダ設定値管理表の各行は、アプリケーションの種類、右センサ、左センサの各要素を有している。

アプリケーションの種類という要素には、利用者端末２が実行する脳アプリの名称あるいは、脳アプリの識別情報、識別コード等が指定される。図１０の例では、英語辞書トレーニング、音読トレーニング、認知トレーニング、抑制トレーニング、協調トレーニング等が脳アプリとして例示されている。このうち、認知トレーニングは脳トレーニングとも呼ばれるものである。また、協調トレーニングは、例えば、チームワークを強化するトレーニングである。右センサ、左センサは、それぞれのセンサを識別する情報であり、対応する各行の要素には、各センサの計測対象部位が指定される。図８の計測位置管理テーブルですでに説明したように、脳の部位は、ブロードマンの脳地図相当の標準的な脳地図、あるいは、メーカが独自に定義した脳地図、標準的な脳座標での脳の区分等を用いて定義すればよい。

なお、図２から４に例示のように、頭部装着装置１は、つまみ１１２、１２２を有し、つまみ１１２によってセンサ１１５がスライド可能あり、つまみ１２２によってセンサ２１５がスライド可能ある。そして、センサ１１５は、左センサに相当する。また、センサ１２５は、右センサに対応する。したがって、つまみ１１２によって、左センサが移動可能であり、つまみ１２２によって右センサが移動可能である。

図１１は、利用者端末２がメモリ２２に保持するデータの例である。図１１では、各データがメモリ２２での領域名によって例示されている。例えば、入力画像メモリとは、メモリ２２のうち、撮像部２８で撮影されたデータが保持されるバッファ領域をいう。バッファ領域である入力画像メモリには、撮像部２８から所定のフレーム間隔（周期）で画像が書き込まれる。

顔画像メモリは、入力画像メモリに書き込まれた利用者の頭部の画像データのうち、利用者端末２（合わせアプリ）が認識した利用者の顔の部分の画像データを保持する。目画像メモリ、鼻画像メモリ、口画像メモリは、入力画像メモリに書き込まれた利用者の頭部の画像データのうち、利用者端末２（合わせアプリ）が認識した利用者の目、鼻、口の各部の画像データを保持する。また、ヘッドセット画像メモリ、マーカ画像メモリは、入力画像メモリに書き込まれた利用者の頭部の画像データのうち、利用者端末２（合わせアプリ）が認識した頭部装着装置１の画像データ、マーカの画像データを保持する。センサ画像メモリは、センサを配置する目標位置を示すマークの画像データが保持される。

目２Ｄ座標メモリは、利用者端末２が認識した頭部画像中での目の位置を示す２次元座標系の座標値を保持する。なお、二次元座標系は、すでに述べたように、利用者の左右の目のそれぞれの中心点を結ぶ線分の中点を原点として設定される（図７のＸ軸、Ｙ軸参照）。

鼻２Ｄ座標メモリ、口２Ｄ座標メモリも同様である。ヘッドセット２Ｄ座標メモリは、上記二次元座標系での現在の頭部装着装置１の基準点の位置を示す座標値を保持する。マーカ２Ｄ座標メモリ、センサ２Ｄメモリは、それぞれマーカ、およびセンサの位置を示す２次元座標系の座標値を保持する。目位置メモリ、鼻位置メモリ、口位置メモリ、ヘッドセット位置メモリ、マーカ位置メモリ、センサ位置メモリは、それぞれ目、鼻、口、頭部装着装置１の基準点、マーカ、センサの三次元座標系での座標値を保持する。

＜位置合わせ処理例＞
図１２は、初回位置合わせの処理手順を例示するフローチャートである。ＣＰＵ２１は、メモリ２２上のコンピュータプログラムである合わせアプリにしたがって図１２の処理を実行する。また、利用者が所望の脳アプリの実行を利用者端末２に指示すると、ＣＰＵ２１が脳アプリ実行前に図１２の処理を実行する。

この処理では、まず、ＣＰＵ２１が画像入力部として処理を実行し、撮像部２８で撮影された画像を取得する（Ｓ１）。そして、ＣＰＵ２１は画像処理部として処理を実行する（Ｓ２）。Ｓ２の処理では、ＣＰＵ２１は、例えば、Ｓ１で取得した画像から利用者の頭部画像中の特徴点を認識する。次に、ＣＰＵ２１は、位置算出部として処理を実行する（Ｓ３）。Ｓ３の処理では、ＣＰＵ２１は、例えば、Ｓ２で認識したそれぞれの特徴点の座標値を算出する。

次に、ＣＰＵ２１は、センサ取り付け位置データ管理部として処理を実行する（Ｓ４）。Ｓ４の処理では、ＣＰＵ２１は、図１０に例示した頭部装着装置１の構造管理表から、頭部装着装置１の各部のサイズ、オフセット位置（ｘ、ｙ、ｚ）、可動範囲等を取得する。

そして、ＣＰＵ２１は、センサ位置判定部として処理を実行する（Ｓ５）。Ｓ５の処理では、ＣＰＵ２１は、頭部装着装置１の各部のサイズ、オフセット位置（ｘ、ｙ、ｚ）と、Ｓ２の特徴点の位置から、センサの現在位置（三次元座標系）を算出する。また、ＣＰＵ２１は、図１０に例示したセンサスライダ設定値管理表から、脳アプリごと、利用者の頭部サイズ別の各センサの計測部位を取得する。さらに、ＣＰＵ２１は、各センサの計測部位に対応するセンサのオフセット位置を図８に例示した計測位置管理テーブルから取得する。そして、三次元空間上で、利用者の頭部のサイズを標準サイズに換算したモデル上でセンサのオフセット位置を配置する。このオフセット位置は、脳アプリに対応してセンサを配置する目標位置である。さらに、ＣＰＵ２１は、センサの現在位置および目標位置を配置したモデル画像を二次元に変換する。２次元画像は、利用者の左右の目のそれぞれの中点を結ぶ線分の中点を原点とする座標系である。ＣＰＵ２１は、モデル画像を二次元に変換するとき、モデルの頭部のサイズを標準サイズから利用者の頭部のサイズに換算して、２次元座標系でのセンサの現在位置および目標位置を求める。そして、ＣＰＵ２１は、２次元座標系でのセンサの現在位置および目標位置にガイドとなるオブジェクトを描画する。

次に、ＣＰＵ２１は、画像合成部として処理を実行する（Ｓ６）。Ｓ６の処理では、ＣＰＵ２１は、撮像部２１から取得した利用者の頭部画像に、Ｓ５の処理でモデルにセンサを配置して生成した二次元画像を重畳する。

次に、ＣＰＵ２１は、位置合わせが十分になされたか否かを判定する（Ｓ７）。位置合わせが十分になされた場合とは、例えば、標準サイズのモデルにおいて、センサの位置がアプリ毎に規定された計測部位に許容誤差の範囲で収まっている場合をいう。Ｓ７の判定が否の場合、ＣＰＵ２１は、利用者に対して、センサの現在位置が目標位置に近づくように修正を促し、Ｓ８の画像入力部としての処理およびＳ５のセンサ位置判定部としての処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ２１は、再度利用者の頭部画像を撮像部２８から取得し、２次元座標系でのセンサの現在位置および目標位置にガイドとなるオブジェクトを描画する。Ｓ１からＳ８の実行するＣＰＵ２１が位置決め手段による調整を支援する手段の一例である。

一方、Ｓ７の判定で位置合わせが十分になされた場合、ＣＰＵ２１は、位置情報保存部として処理を実行する（Ｓ９）。Ｓ９の処理では、ＣＰＵ２１は、例えば、現在の目、鼻等の位置、マーカ１０３、１１３、１２３の位置等をメモリ２２に保存する。

さらに、ＣＰＵ２１は、画像情報保存部として処理を実行する（ＳＡ）。ＳＡの処理では、ＣＰＵ２１は、Ｓ６で合成した二次元画像を基準画像としてメモリ２２に保存する。さらに、ＣＰＵ２１は、出力部として処理を実行し、位置合わせが成功したことを示す情報を出力する。例えば、ＣＰＵ２１は、メッセージの表示部２５への出力、音響あるいは振動等の出力部２７への出力のいずれか、またその組み合わせを実行する（ＳＢ）。

図１３は、画像処理部の処理（図１２のＳ２）の詳細を例示するフローチャートである。この処理では、ＣＰＵ２１は、画像読み込み手段として処理を実行する（Ｓ２１）。例えば、ＣＰＵ２１は、フレームバッファ等に保持された画像を取得する。ＣＰＵ２１は、取得した画像を例えば、メモリ２２内の画像メモリに格納する。

次に、ＣＰＵ２１は、顔検出手段として処理を実行する（Ｓ２２）。この処理では、ＣＰＵ２１は、画像から顔の部分を識別する。ＣＰＵ２１は、取得した顔の部分の画像を例えば、メモリ２２内の顔画像メモリに格納する。次に、ＣＰＵ２１は、目検出手段として処理を実行する（Ｓ２３）。この処理では、ＣＰＵ２１は、画像から目の部分を識別する。ＣＰＵ２１は、取得した目の部分の画像を例えば、メモリ２２内の画像メモリに格納する。次に、ＣＰＵ２１は、鼻検出手段として処理を実行する（Ｓ２４）。この処理では、ＣＰＵ２１は、画像から鼻の部分を識別する。ＣＰＵ２１は、取得した鼻の部分の画像を例えば、メモリ２２内の画像メモリに格納する。次に、ＣＰＵ２１は、口検出手段として処理を実行する（Ｓ２５）。この処理では、ＣＰＵ２１は、画像から口の部分を識別する。ＣＰＵ２１は、取得した口の部分の画像を例えば、メモリ２２内の画像メモリに格納する。Ｓ２２からＳ２５の処理は、例えば、一般的なデジタルカメラ等で行われている顔認識処理中の顔、目、鼻、口の検出と同様である。

次に、ＣＰＵ２１は、ヘッドセット検出手段として処理を実行する（Ｓ２６）。Ｓ２６の処理では、ＣＰＵ２１は、例えば、頭部装着装置１（ヘッドセット）のテンプレート画像を用いて、Ｓ２１で取得した画像とのテンプレートマッチングを行えばよい。ＣＰＵ２１は、取得した頭部装着装置１の画像を例えば、メモリ２２内のヘッドセット画像メモリに格納する。次に、ＣＰＵ２１は、マーカ検出手段として処理を実行する（Ｓ２７）。Ｓ２７の処理も、Ｓ２６と同様である。ＣＰＵ２１は、取得したマーカ１０３、１１３、１２３を含む画像を例えば、メモリ２２内のマーカ画像メモリに格納する。

さらに、ＣＰＵ２１は、センサ検出手段として処理を実行する（Ｓ２８）。Ｓ２８の処理では、ＣＰＵ２１は、頭部装着装置１のマーカ１０３、１１３、１２３の位置、寸法、機材１００の画像中の寸法等および、つまみ１１２、１２２の位置から、頭部装着装置１裏面側でのセンサ１１５、１２５の現在位置を算出する。すでに説明したように、センサ１１５、１２５の現在位置は、例えば、標準モデルの位置に換算して、三次元座標系で求められる。ただし、Ｓ２８の処理では、センサ１１５、１２５の現在位置は、頭部装着装置１の座標系（原点はマーカＭ１（マーカ１０３））で求められる。まだ、利用者の顔、目、鼻等の特徴点の位置が求められていないからである。

図１４は、位置算出部の処理（図１２のＳ３）の詳細を例示するフローチャートである。この処理では、ＣＰＵ２１は、マーカ座標情報及びマーカ画像メモリからマーカの画素数を抽出し、頭部装着装置１の構造を定義したヘッドセット構造図（物理サイズ及び、配置関係を定義した電子ファイル内の図面若しくは各部の寸法を定義するパラメータ群、又は、図面とパラメータ群の両方）におけるマーカの物理サイズ、マーカ相互の配置関係の情報に基づき、マーカ画像１画素に対応する頭部装着装置１上の物理サイズ（mm/pixcel）及び曲率を求め画像上の二次座標系から三次元座標系でのマーカの実位置を算出する（Ｓ３１）。より具体的には、メモリ２２が、ヘッドセットの構造図のサイズ、配置を情報として保有していることから、例えば、ＣＰＵ２１は、メモリ２２内のマーカ画像から取得したマーカ１０３、１１３、１２３のサイズ（特に中央のマーカ１０３のサイズ）と頭部装着装置１の既知の３つのマーカ（特に中央のマーカのサイズ）のサイズの比較で、相対距離を算出する。そして、例えば、ＣＰＵ２１は、ヘッドセット構造図の左右に備えられたマーカの既知の配置情報と、メモリ２２内のマーカ画像（特に頭部装着装置１の左右に備えられたマーカ１１３、１２３）の情報の対比に基づき、頭部装着装置１の構造の歪み、具体的には頭部装着装置１が人間の顔に沿ってどの程度歪んでいるかの曲率、を算出することができる。これらの情報から、ＣＰＵ２１は三次元座標系でのマーカ１０３、１１３、１２３の実位置を算出することができる。同様の手続きにより、ＣＰＵ２１は、画像の二次元座標系でのマーカ座標、目座標及び、三次元座標系でのマーカ位置に対する目位置を算出する（Ｓ３２）。ここで、目の位置は、頭部装着装置１の構造における中央のマーカ１０３の位置の下方に位置づけられる。なお、一般的な頭部装着装置１の位置に対応する目の中央の位置及び両目の距離は統計データなどを利用することができる。そこで、例えば、ＣＰＵ２１は、頭部装着装置１の位置（マーカ１０３、１１３、１２３の位置）と目の高さ（左右の目のそれぞれの中心を結ぶ線分のＹ軸方向の位置）の間の距離及び両目の間の距離（左右の目のそれぞれの中心を結ぶ線分の長さ、目尻間の長さ、または目頭間の長さ等）の統計データを備えたメモリ２２の情報を用いて、マーカ座標から目の位置を算出してもよい。なお、これらの統計データを用いることに代えて、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に備えられた目の画像パターンのデータベースを用いて、画像内の目の位置をパターンマッチングによって特定してもよい。この場合、例えば、画像内の目の位置とマーカの位置の対応関係と、画像内のマーカ１０３、１１３、１２３の位置とマーカ１０３、１１３、１２３の三次元座標系での実位置の対応関係並びに上記で導かれた曲率から、実際の目の位置を特定してもよい。このような対応関係は、メモリ２２に保持されるデータベースのテーブルに保持してもよい。また、ＣＰＵ２１がこのような対応関係を実験式のパラメータをメモリ２２に保持することによって、関数関係を計算できるようにしてもよい。

次に、ＣＰＵ２１は、画像の二次元座標系でのマーカ座標、鼻座標及び、三次元座標系でのマーカ位置に対する鼻位置を算出する（Ｓ３３）。鼻位置も目の座標の特定と同様に、統計データ若しくは鼻のパターンマッチング等を用いて、特定することができる。次に、ＣＰＵ２１は、画像の二次元座標系でのマーカ座標、口座標及び、三次元座標系でのマーカ位置に対する口位置を算出する（Ｓ３４）。口位置も目と鼻の位置と同様に特定することができる。次に、ＣＰＵ２１は、画像の二次元座標系でのマーカ座標、センサスライダ座標及び、三次元座標系でのマーカ位置にてセンサスライダ位置を算出する（Ｓ３５）。センサスライダ位置も上記と同様である。なお、センサスライダ位置とは、図４に例示したつまみ１１２、１２２の位置である。最後に、ＣＰＵ２１は、上記同様に、センサスライダ位置及び、ヘッドセット構造管理表のセンサ可動範囲からセンサ位置を算出する。

図１５は、画像合成部の処理（図１２のＳ６）の詳細を例示するフローチャートである。この処理では、ＣＰＵ２１は、入力画像を取得し、出力画像に複写し、現在のセンサ位置情報（現在位置のセンサのオブジェクト）及び、アプリケーション毎の脳血流計測センサ位置情報（目標位置のオブジェクト）を重畳表示する（Ｓ６１）。

図１６は、利用者が利用実績のある脳アプリを再度利用するときに、実行される２回目のキャリブレーションの処理を例示する構成図である。利用実績のある脳アプリについては、すでに、当該脳アプリを初めて実行したときに、センサの位置合わせが行われている。そして、初回脳アプリ実行時のキャリブレーションによるセンサの位置合わせ結果は、利用者の頭部に頭部装着装置１が装着された状態での初回調整時撮影画像としてメモリ２２の初回調整情報記憶域に保存されている。また、２回目以降の頭部装着装置１を装着した利用者の画像は、頭部装着位置情報記憶域に例えば、所定のフレーム間隔（周期）で取得される。

したがって、利用者が利用実績のある脳アプリを再度利用するときには、利用者端末２は、初回利用時のように、図１２から図１５に例示される処理を再度実行しなくてもよい。利用者端末２は、例えば、ユーザに撮像部２８から初回時と同様の距離の位置で、初回調整時撮影画像と同様の頭部装着装置１の装着状態をとるようにガイドすればよい。このガイドは、利用者端末２が頭部装着位置調整アプリケーション（合わせアプリ）にしたがって実施する。

すなわち、利用者端末２は、表示部２５に、現在の利用者の頭部画像を表示するとともに、初回調整時撮影画像を重畳表示する。そして、利用者端末２は、現在の利用者の頭部画像が、初回調整時撮影画像の画像となるように、利用者に、撮像部２８からの距離、利用者の姿勢、頭部装着装置１の装着状態、つまみ１１２、１２２の位置を修正するように促せばよい。

図１７は、２回目以降のキャリブレーションの処理を例示するフローチャートである。利用者端末２は、利用者端末２が脳アプリを実行したときに、当該脳アプリに対応する初回調整時撮影画像が保存されているか否かを確認することによって、２回目以降のキャリブレーションの実行か否かを判定できる。利用者端末２は、２回目以降のキャリブレーションであると判断した場合、図１７の処理を起動する。この処理では、例えば、利用者端末２は、利用者に頭部装着装置１の装着を指示する（Ｓ７１）。そして、利用者端末２のＣＰＵ２１は、ヘッドセット装着位置調整アプリケーション（合わせアプリ）を起動する（Ｓ７２）。以下の処理は、頭部装着位置調整アプリケーションによるＣＰＵ２１の処理である。この処理では、利用者は、利用者端末２の撮像部２８を自身に向ける。これにより、撮像部２８は、利用者自身の頭部を撮影する（Ｓ７３）。

そして、ＣＰＵ２１は、記憶域（メモリ２２）より、初回調整時撮影画像を取得する（Ｓ７４）。初回調整時撮影画像が保存頭部画像の一例である。また、Ｓ７４の処理を実行するＣＰＵ２１が利用者の保存頭部画像を取得する手段の一例である。次に、ＣＰＵ２１は、フレームバッファより撮像部２８が撮影した現在の利用者自身の画像（以下「カメラ画像」）を取得する（Ｓ７５）。カメラ画像が利用者の現在の頭部画像の一例である。また、Ｓ７５の処理を実行するＣＰＵ２１が利用者の現在の頭部画像を取得する手段の一例である。そして、ＣＰＵ２１は、カメラ画像および初回調整時撮影画像を表示部２５に表示する（Ｓ７６）。さらに、ＣＰＵ２１は、カメラ画像および初回調整時撮影画像の差分画像を抽出する（Ｓ７７）。そして、ＣＰＵ２１は、差分画像領域サイズを算出し、差分画像領域サイズが閾値以内かどうか判定する（Ｓ７８）。差分画像領域サイズは、例えば、差分画像の面積、あるいは、画像の最長寸法等である。ＣＰＵ２１は、例えば、差分画像内の画素数を積算することで、差分画像の面積を算出できる。また、ＣＰＵ２１は、例えば、差分画像内で、画素が連続する箇所の画素数を数えることで、画像の最長寸法等を求めてもよい。また、閾値は、実験値、経験値から利用者端末２のシステムパラメータとして設定できる。Ｓ７８の判定で、差分画像領域サイズが閾値以内でない場合、ＣＰＵ２１は、利用者に装着位置調整を指示する（Ｓ７９）。Ｓ７９の指示は、例えば、表示部２５へのメッセージ、出力部２７からの音響、音声、あるいは、振動等による。そして、ＣＰＵ２１は、Ｓ７７に制御を戻す。なお、Ｓ７７に制御を戻すときに、カメラ画像は所定のフレーム間隔（周期）で更新されている。Ｓ７６−Ｓ７９の処理を実行するＣＰＵ２１が位置決め手段による調整を支援する手段の一例である。

一方、Ｓ７８の判定で、差分画像領域サイズが閾値以内である場合、ＣＰＵ２１は、ヘッドセット装着位置情報をヘッドセット位置情報記憶域に記録する（Ｓ８０）。そして、ＣＰＵ２１は、キャリブレーション完了を各部に指示する（Ｓ８１）。各部への指示とは、例えば、表示部２５、出力部２７等への出力、脳アプリの実行指示等である。

以上述べたように、実施例１の計測システムによれば、利用者の頭部の血流量の変化を検出した検出データの転送を受けた利用者端末２が利用者に様々なサービスを提供できる。本計測システムは、利用者端末２がマーカ１０３、１１３、１２３、基材１００の寸法、利用者の目、鼻等の特徴点によって定められる座標系に対して、センサ１１５、１２５等の現在位置および目標位置のオブジェクトを用いたガイドを行い、利用者による位置決めを支援する。したがって、利用者は、自身の姿勢、頭部の位置、撮像部２８から自身の頭部までの距離、および自身の頭部上での頭部装着装置１の装着位置等をガイドに従って調整できる。さらに、利用者は、つまみ１１２、１２２によってセンサ１１５、１２５の位置を利用者の頭部の特定部位に微調整することが可能となる。

特に、特定部位が前頭葉の場合には、本計測システムは、利用者の内面の反応あるいは反応、例えば、言語、行為、知覚、記憶、注意、判断、特に、思考、創造、意思、計画に関連する計測データを取得し、利用者の内面の反応、あるいは状態に応じたサービスを利用者自身に、あるいは利用者の内面の反応、あるいは状態を利用する事業者等に提供できる。

このような計測データの転送が無線通信路を介して行われる場合、計測データを簡易に様々なサービス、用途に活用できる。また、上記位置決め支援が、利用者に提供されるサービス、利用者が使用するアプリケーションプログラムごとに設定される適正な特定部位に対してなされると、利用者の内面の反応、あるいは状態に合致したサービス、アプリケーションプログラムの機能を提供できる。

さらに、実施例１では、利用者を撮影した画像を用いて、適正な特定部位に対してセンサが位置決めされるように、合わせアプリによるガイドがなされるので、利用者は利用目的に応じた望ましい部位に、より精度よく位置決めすることが容易となる。

より具体的には、実施例１では、利用者端末２は、頭部装着装置１の各部の寸法を基に、利用者の頭部と撮像部２８との距離の算出、および、撮像部２８で得られる二次元座標系から三次元座標系への変換を実施する。したがって、利用者端末２は、撮像部２８の画像を精度よく三次元座標系に変換できる。

また、実施例１では、利用者端末２は、標準サイズのモデル上で、センサの配置位置を有する。そして、利用者端末２は、撮像部２８で得られる二次元座標系の画像を基にしたセンサの現在位置と、図１０に例示したセンサスライダ設定値管理表で特定される脳アプリごとの目標位置とを一旦求め、撮像部２８で得られる二次元座標系の画像に変換して、センサの現在位置と目標位置のオブジェクトを表示する。したがって、利用者端末２は、精度よく、利用者をガイドできる。

また、２回目以降のサービスあるいはアプリケーションプログラムの利用時には、過去に実施済みのセンサ位置決め時の頭部画像に、現在の頭部画像を重畳して、利用者端末２が利用者をガイドする。したがって、利用者は、過去に実績のある適正な位置決め状態を目標として、現在のセンサの位置決めを実施でき、利用者による調整が容易となる。

＜変形例＞
上記実施例１では撮像部２８で得られる二次元座標系から三次元座標系への変換を行い、標準サイズのモデルで、センサの現在位置と目標位置を求めた。しかし、本計測システムは、このような処理に限定される訳ではない。例えば、撮像部２８で得られる二次元座標系（ＸＹ座標系）において、利用者の頭部画像とモデルとの位置合わせを行ってもよい。その場合に、脳アプリごとの測定位置は、例えば、モデルの大脳皮質の三次元座標での測定位置を画面の二次元座標系に変換しておけばよい。このような二次元座標系の画像上での位置合わせは、実施例１の場合よりも精度が低下する可能性があるが、利用者端末２における処理が簡素となる。

以下、図１８を参照して、実施例２に係る計測システムについて説明する。実施例２では、実施例１に例示した頭部装着装置１が、ネットワークＮ１を介して複数の利用者端末２−１、２−２、２−Ｎ等と接続される。利用者端末２−１、２−２、２−Ｎ等が同一のタイミングまたは同一の期間に、ネットワークＮ１を介して同一の頭部装着装置１に接続される点を除いて、実施例２の構成要素および作用は、実施例１と同様である。

さらに、実施例２の計測システムでは、利用者端末２−１から２−Ｎのいずれかが、ネットワークＮ２を介して、さらに複数の利用者端末２−Ｎ１、２−Ｎ２、２−ＮＫ等と接続される構成でもよい。ここで、ネットワークＮ１は、図１と同様、例えば、無線通信部１３が接続されるネットワークである。また、ネットワークＮ２は、図１と同様、例えば、公衆回線網である。

なお、利用者端末２−１、２−２、２−ＮＫ等が必ずしも同一種類のコンピュータでなくてもよい。また、実施例２において、利用者端末２−１、２−２、２−ＮＫ等を総称する場合には、利用者端末２という。以下、実施例２では、頭部装着装置１を装着した利用者を被験者と呼ぶことにする。

図１８のような構成の計測システム、すなわち、一人の被験者からの血流変化の計測データを複数のメンバが共有する環境としては、例えば、商品、サービス等の企画、開発、あるいは評価等を行う場合に、被験者の商品、サービス等に対する反応を複数のメンバの利用者端末２−１、２−２、２−ＮＫ等に転送するものがある。これらの商品、サービスに対する反応としては、被験者が個人向けの機器を操作したときの反応、被験者がファッション品、デザインを見たときの反応、被験者が食品、飲み物等を飲食したときの反応、被験者が健康機器、マッサージ器等を利用したときの反応、被験者が薬品等を施されたときの反応、被験者がテレビ番組、音楽、広告、映画、演劇等を見たときの反応、被験者が書物を読んだときの反応、被験者が電子機器のゲーム等を行ったときの反応、被験者がテーマパーク、ゲームセンタ等でアトラクション等を利用者したときの反応、被験者がパチンコ、パチスロ等を利用したときの反応、被験者が特定の運動を行い、特定の行動をとり、あるいは特定の作業をしたときの反応等を例示できる。

なお、実施例２において、後述する実施例３と同様に、複数の被験者にそれぞれ装着された頭部装着装置１がネットワークＮ１、Ｎ２等を介して、利用者端末２−１、２−２、２−ＮＫ等に接続されてもよい。例えば、利用者端末２−１、２−２、２−Ｎ等の複数の利用者が同じタイミング、同じ期間に複数の被験者からの反応を取得したい場合もあるからである。

以下、図１９を参照して、実施例３に係る計測システムについて説明する。実施例３では、実施例１に例示した頭部装着装置１と同一構成の複数の頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等が、ネットワークＮ１を介して利用者端末２−１と接続される。複数の頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等が、ネットワークＮ１を介して利用者端末２に接続される点を除いて、実施例３の構成要素および作用は、実施例１と同様である。

さらに、実施例３の計測システムでは、利用者端末２−１がネットワークＮ２を介してさらに利用者端末２−２と接続される構成でもよい。ネットワークＮ１、Ｎ２は、実施例１、２と同様である。実施例３において、頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等を総称する場合には、頭部装着装置１という。

図１９のような構成の計測システム、すなわち、複数の被験者からの血流変化の計測データを収集する環境としては、例えば、商品、サービス等を複数人に提供したときの反応等を利用者端末２−１、２−２等に転送するものがある。これらの商品、サービスに対する反応としては、例えば、各種学校、学習塾における学習、各種セミナー等における被験者の反応あるいは効果、被験者が特定の作業を行う場合の反応あるいは効果、フィットネスクラブその他でのサービス、運動等に対する反応等、イベント会場での複数の被験者の反応、テレビジョン放送、インターネット等のマスメディアを通じたサービス提供時の被験者の反応等を例示できる。

また、例えば、公共輸送機関、飛行機、船舶、列車、あるいはバスの運転手、乗員、操縦者、操舵者等に頭部装着装置１を装着することで、公共輸送機関、飛行機、船舶、列車の運行者の体調、脳の血流量の変化をモニタできる。また、例えば、タクシー運転手、トラックの運転手に頭部装着装置１を装着することで、これらの運転手の体調、脳の血流量の変化をモニタできる。

また、本実施例の計測システムは、例えば、複数人による協調作業のトレーニング（チームづくり）などにおいて、トレーニングの効果、ハーモナイズしたときに活動が盛んになっているか否か、チーム内で共感した活動が行われているか否か等をモニタできる。

なお、実施例２と同様、複数の利用者端末２−１、２−２、２−ＮＫ等が同一のタイミングまたは同一の期間に、ネットワークＮ１、Ｎ２を介して複数の頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等に接続されてもよい。例えば、複数の利用者端末２−１、２−２、２−Ｎ等の利用者が同じタイミング、同じ期間に複数の被験者からの反応を取得したい場合もあるからである。

本実施例において、図１に例示したネットワークＮ１での通信時、通信データのヘッダ部、あるいは、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に、頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等を識別するＩＤを埋め込んで、利用者端末２−１が被験者である利用者を識別するようにすればよい。また、ネットワークＮ２での通信時、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に頭部装着装置１−１、１−２、１−Ｎ等を識別するＩＤを埋め込んで、利用者端末２−２が被験者である利用者を識別するようにしてもよい。

（データのＩＤ、ベンダ識別情報）
本実施形態において、例えば、図１に例示したネットワークＮ１での通信時、通信データのヘッダ部、あるいは、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に、複数の頭部装着装置１を識別するＩＤ、あるいは、頭部装着装置１が正規のメーカから製造されたことを示すメーカＩＤ、正規の販売元から販売されたことを示すベンダＩＤ等を埋め込んでおいてもよい。通信の汎用性の観点では、以上のようなＩＤは、ペイロードに格納することが望ましい。また、このようなＩＤを血流変化の計測データとともに、ネットワークＮ２を通じて転送してもよい。

頭部装着装置１を識別するＩＤを識別するＩＤを通信データに埋め込むことで、複数の頭部装着装置１からの計測データを計測対象ごとに分類することが容易となる。また、メーカＩＤ，ベンダＩＤ等を通信データに埋め込むことで、位置合わせアプリあるいは脳アプリ等の実行時に、利用者端末２は、非正規に製造または販売された頭部装着装置１を排除することが可能となる。

このようなＩＤは、例えば、頭部装着装置１から利用者端末２への計測データの送信前に送信されるようにしてもよい。また、例えば、利用者が利用者端末２で、頭部装着装置１からの血流変化の計測データに基づくサービスの提供、または機能の提供の要求を受けるときに、頭部装着装置１からＩＤを取得するようにしてもよい。また、利用者端末２が頭部装着装置１からＩＤを取得するときに、利用者に利用者個人を認証する認証情報の入力を要求してもよい。

（ビジネスモデル、都度課金、スマホアプリ）
図１に例示したように、利用者端末２は、ネットワークＮ２を介して、業者サーバ３に接続される。また、業者サーバ３は、ネットワークＮ２あるいは事業者のコンピュータを接続する専用ネットワークＮ３によって課金サーバ４と接続される。

業者サーバ３は、例えば、頭部装着装置１のメーカ、あるいは脳アプリを提供するベンダ等のコンピュータである。業者サーバ３は、例えば、利用者に脳アプリを提供し、脳アプリ利用時の課金管理を行う。

例えば、利用者端末２は、利用者の頭部に装着された頭部装着装置１によって検出された頭部の血流量の変化の計測データを基にした有料サービスの提供要求を受け付けるようにしてもよい。例えば、利用者端末２が実施例１から４で説明した脳アプリの実行要求を受け付けたときに、利用者に脳アプリの実行に伴う課金を承諾するか否かの問い合わせを表示部２５へ表示してもよい。そして、利用者が課金を承諾した場合に、利用者端末２は、業者サーバ３に課金の承諾を通知し、その後、上記実施例で説明したサービスあるいは機能を提供すればよい。

課金の承諾にあたっては、利用者端末２は、利用者に所定のパスワード等のセキュリティ情報の入力を求めればよい。業者サーバ３は、利用者からのセキュリティ情報によって、利用者を承認した後、利用者端末２からの課金の承諾を受け付ければよい。業者サーバ３は、課金の承諾を受け付けた後、ネットワークＮ２あるいは専用ネットワークＮ３によって接続された課金サーバ４に課金処理の実行を依頼すればよい。

課金サーバ４は、例えば、利用者が加入する公衆回線網（例えば、ネットワークＮ２）の通信事業者で利用者の通信料金を管理するコンピュータである。ただし、課金サーバ４は、利用者が予め、業者サーバ３上の課金管理ウェブページを通じて同意したクレジットカード会社で、利用者のクレジットカード使用料金を管理するコンピュータであってもよい。この場合に、利用者は予め当該クレジットカード会社が発行したクレジットカードのカード番号を業者サーバ３に提供している。ただし、利用者端末２からの課金の承諾ごとに、利用者は利用者端末２を介して、クレジットカード会社が発行したクレジットカードのカード番号を業者サーバ３に提供してもよい。このような構成により、本計測システムは、利用者の頭部の血流変化の計測データに基づいて様々なサービス、あるいは機能を利用者に提供できるととともに、利用者のニーズと整合のとれた課金を行うことができる。

課金サーバ４は、課金処理が完了すると、業者サーバ３に課金処理完了（決済済み）の通知を送信する。業者サーバ３は、課金処理完了（決済済み）の通知を課金サーバ４から受け付けると、利用者端末２に課金処理完了（決済済み）を通知すればよい。利用者端末は課金処理の完了後に、実施例１から４で説明した様々なサービスを利用者に提供すればよい。

（ビジネスモデル、都度課金、ウェブサイト）
実施例５では、利用者端末２が、利用者からの有料サービスの提供要求を受け付け、業務サーバ３に課金処理を依頼し、利用者にサービスを提供した。このような処理を業者サーバ３が例えば、ウェブサイトによって利用者に提供してもよい。

実施例６では、利用者の操作にしたがって、利用者端末２にインストールされた専用の脳アプリあるいはブラウザがウェブサイトにアクセスする。ウェブサイトを提供する業者サーバ３は、利用者の頭部に装着された頭部装着装置１によって検出された頭部の血流量の変化の計測データを基にした有料サービスの提供要求を受け付ける。

業者サーバ３が有料サービスの提供要求を受け付けたときも、利用者端末２の脳アプリあるいはブラウザを通じて、課金を承諾するか否かの問い合わせを表示部２５へ表示してもよい。そして、利用者が課金を承諾した場合に、業者サーバ３は、上記実施例１から４で説明したサービスあるいは機能を提供すればよい。

課金の承諾にあたっては、業者サーバ３は、利用者に所定のパスワード等のセキュリティ情報の入力を求めればよい。業者サーバ３は、利用者からのセキュリティ情報によって、利用者を承認した後、利用者端末２からの課金の承諾を受け付ければよい。業者サーバ３は、課金の承諾を受け付けた後、ネットワークＮ２あるいは専用ネットワークＮ３によって接続された課金サーバ４に課金処理の実行を依頼すればよい。

そして、業者サーバ３が、課金サーバ４から、課金処理の完了の通知を受け取ると、利用者端末２に計測データの送信を要求し、利用者から検出された頭部の血流量の変化の計測データを取得する。そして、業者サーバ３は、この計測データに基づく、様々なサービスをウェブサイト等において利用者に提供すればよい。

実施例５、６では、利用者からの有料サービスの提供要求の度に、業者サーバ３が課金処理の実行を課金サーバ４に依頼した。このような処理に代えて、例えば、業者サーバ３が、利用者端末に脳アプリをダウンロードするときに、課金処理を行い、その後は、利用者が無償で脳アプリを利用者端末２で実行できるようにしてもよい。

実施例７では、業者サーバ３は、ウェブサイト等で利用者の頭部に装着され、頭部の血流量の変化を検出する頭部装着装置１から転送された計測データを処理するアプリケーションプログラムの有料ダウンロード要求を利用者端末２から受け付ける。

業者サーバ３は、有料ダウンロード要求を利用者端末２から受け付けたときに、有料サービスに対する課金処理の実行をネットワーク上の課金サーバ４に送信する。この場合も、業者サーバ３は、ウェブサイト上で、利用者から利用者に所定のパスワード等のセキュリティ情報の入力を求めればよい。業者サーバ３は、利用者からのセキュリティ情報によって、利用者を承認した後、利用者端末２からの課金の承諾を受け付ければよい。業者サーバ３は、課金の承諾を受け付けた後、ネットワークＮ２あるいは専用ネットワークＮ３によって接続された課金サーバ４に課金処理の実行を依頼すればよい。そして、業者サーバ３が、課金サーバ４から、課金処理の完了の通知を受け取ると、アプリケーションプログラムを利用者端末２に送信すればよい。

［変形例］
なお、実施例７（及び以下の実施例８）では、業者サーバ３は、本件脳アプリのインストールの後の利用時、又はダウンロード時に課金処理を行った。しかし、本計測システムが実施例７あるいは８の上記処理に限定される訳ではない。これに代えて、業者サーバ３は、脳アプリの利用、又はダウンロードに対する対価として、既に利用者が保有している何らかの金銭的価値を減少させる処理を実行してもよい。具体的には、事前に利用者が金銭的価値を有するポイントを保有しており、利用者が本件脳アプリをインストール後に利用する、若しくはダウンロードするときに、このポイントを消費するという方式でもよい。ここで、金銭的価値を有するポイントとは、事前に利用者が金品と交換に取得するポイントであってもよいし、利用者端末２を長期間利用すること、他のアプリなどを利用すること等によって溜まる金銭的代替価値を有するポイントでもよい。図１に例示した業者サーバ３がこのような金銭的代替価値を蓄積し、管理してもよい。また、業者サーバ３と連携する課金サーバ４その他のポイント管理用のサーバがこのような金銭的代替価値を蓄積し、管理してもよい。

（行動データ、環境情報）
実施例１から７に例示した計測システムにおいて、利用者端末２は、頭部装着装置１で計測された利用者の血流変化の計測データとともに、他の物理量を取得し、血流量の変化と他の物理量の組み合わせを基にサービスを提供してもよい。また、血流変化の計測データに基づくサービスを業者サーバ３等のサーバが提供する場合には、業者サーバ３等がこのような物理量を利用者端末２から取得し、血流量の変化と他の物理量との組み合わせを基にサービスを提供してもよい。また、利用者端末２あるいは業者サーバ３（以下、利用者端末２等）は、血流量の変化と利用者の行動履歴等に関する履歴情報、例えば、インターネット上の情報提供元へのアクセス履歴等との組み合わせを基にサービスを提供してもよい。

このような他の物理量、履歴情報等を取得するため、利用者端末２は、利用者の視線を検出する手段、音声を検出する手段、情報入力操作検出手段、利用者端末２を手持ちしたときの位置の移動、速度、加速度、または角速度を検出する手段、測位手段、天候、騒音、気温、湿度、気圧、および水圧の少なくとも１つを含む環境情報取得手段、およびインターネット上の情報提供元へのアクセス履歴の取得手段の少なくとも１つを有するようにしてもよい。業者サーバ３は、これらの物理量あるいは履歴情報等を利用者端末２から取得すればよい。

例えば、利用者端末２は、利用者の血流量の変化と、視線の方向に存在する表示部２５上のオブジェクト、あるいは、視線の変化等との組み合わせによって、さらに的確に、利用者の脳の活動状態、意思、行為に関連する内面の状態等を判断できる。なお、利用者端末２は、利用者の顔画像中の目の位置、および目の中の黒目部分と白目部分の配置から視線の方向を判定すればよい。利用者の音声の変化、音声の大きさ、音声認識から得られる利用者が発する言葉等を利用者の血流量の変化と組み合わせた場合も同様である。利用者端末２は、利用者の音声の変化、音声の大きさを例えば、利用者端末２に設けたマイクロホンから取得すればよい。また、利用者端末２は、マイクロホンから取得した利用者の音声を基に音声認識を実行すればよい。

利用者端末２は、利用者が入力する情報、利用者がタッチパネル、タッチパッド等に入力するときの指の震え、ぶれ、利用者端末２を手持ちしたときの位置の移動、速度、加速度、または角速度等を取得し、利用者の血流量の変化と組み合わせればよい。さらに、利用者端末２は、ＧＰＳその他の測位手段による位置情報、天候、騒音、気温、湿度、気圧、および水圧の少なくとも１つを含む環境情報を取得し、利用者の血流量の変化と組み合わせればよい。さらにまた、利用者端末２は、利用者によるインターネット上の情報提供元へのアクセスを実行したときに、頭部装着装置１から利用者の血流量の変化を取得してもよい。そして、利用者端末２は、インターネット上の情報提供元へのアクセス履歴と利用者の血流量の変化とを組み合わせればよい。

（興味対象内容の自動ピックアップ）
次に、実施例１の計測システムを利用して、利用者が興味を持った内容をピックアップするシステムへの応用例を説明する。すなわち、この実施例は、実施例１の計測システムに加えて、頭部装着装置１で計測された利用者の血流量に変化が生じたときに、利用者端末２が利用者の視線の方向若しくは利用者の指等のポインタに基づく利用者端末２内の位置を取得し、利用者端末２は前記位置に対応する内容を表示するシステムである。このシステムにより、利用者端末２が、利用者の血液量の変化に基づいて判断された利用者の興味対象を自動的にピックアップできるため、興味対象の能動的な選択が不要になる。

ここで、血液量に変化が生じたとは、時間当たりの血液量の変化若しくは血液量の変化の微分値が、経験則等により設定された一定の閾値よりも大きく変化した場合を意味し、状況に応じて血液量の変化が微小に変更した場合も含む。利用者端末２内の情報処理装置（例えば、図１に例示したＣＰＵ２１とメモリ２２を含む）は、利用者の血液量の変化が生じたときの利用者の顔画像中の目の位置、目の中の黒目部分及び白目部分の配置から視線の方向を判定し、利用者端末２の位置と利用者の目の相対位置から、利用者端末２内で表示されている記事、情報の中から視線の対象部分を特定する。

また、利用者端末２の情報処理装置は、上記視線の方向の情報に代えて、視線の方向の情報によって、前記利用者の血液流に変化が生じた時の、利用者の指等の位置を示すポインタの位置を特定してもよい。これらは、血液量の変化が生じた時の利用者の指が示している位置であるから、利用者が興味を持つ部分と擬制できるためである。ここで、利用者の指等の位置を示すポインタの位置とは、例えば、図１に例示した利用者端末２の操作部２６がタッチパネル、タッチパッド等を有する場合の指等のタッチパネルへの接触位置、タッチパッドによる表示部２５の画面上のポインタの位置等をいう。

利用者が興味を持つ部分として、上記では、利用者の視線、利用者の指等の画面への接触位置、あるいは画面上のポインタの位置のいずれかを利用したが、これらを合わせて総合的に判断してもよい。具体的には、利用者の視線を基礎として得られた利用者端末２の表示範囲内の座標と、利用者の指等の画面への接触位置、あるいは画面上ポインタの位置を基礎として得られた利用者端末２の表示範囲内の座標を、それぞれの重要度に応じて重みづけを行うことで、最終的な座標を特定する。例えば、利用者の視線の方向が、利用者端末２の相対位置との関係で、不明瞭な場合がある。具体的には、利用者の視線の方向と利用者端末２の相対位置の関係から、利用者の視線の対象部分が、利用者端末２の表示装置の範囲の外と判断される場合等がある。このように利用者の視線が指し示す位置が、不明瞭あるいは他の情報を含めて信用できないと情報処理装置によって判断される場合、情報処理装置は、利用者の視線の方向に基づく座標の重みづけを低くするあるいは０とする。特にこの時、利用者の血液量の変化が生じた時の直前まで利用者端末２内のポインタが移動しているのであれば、利用者の視線の方向に基づく座標の重みづけは０として、ポインタのみから利用者の興味のある部分を特定してもよい。これは、利用者が意識的に指等によってポインタの位置を変更している可能性があるためである。他方、利用者の血液量の変化が生じる直前にポインタの位置の変更がない場合、利用者は意識的にポインタを動かしていない可能性が高いため、ポインタの位置に基づく座標の重みづけは低くする若しくは０として、利用者の視線を重視する。

利用者端末２は、このようにして特定された利用者端末２内の情報を、例えば、利用者端末２内に別途表示することにより、利用者が特に興味を持った部分を、手で自らコピーペーストする等必要なく、興味部分を特定できる。

また、この計測システムを、さらに検索システムに応用すると、上記計測システムで得られた興味部分に関連する内容を次の検索時の補助的な情報として利用することにより、利用者がより興味をもつ内容に近づく検索が可能となる。

（緊急通報システム）
次に、緊急通報を自動的に行うシステムを説明する。実施例１０は、実施例１のシステムにおいて、利用者端末２が更に、頭部装着装置１で計測された利用者の血流量の変化が人間の生命に危険が生じたと判断する手段と、前記危険が生じた時に所定の端末若しくはコンピュータ（以下、端末等という）へ情報を転送する手段とを備える。ここで、人間の生命に危険が生じたと判断する手段とは、具体的には、情報処理装置（図１に例示したＣＰＵ２１とメモリ２２を含む）が、人間の生命に必要な脳内の所定の部位の血液量を所定の部位ごとに測定されたデータと、頭部装着装置１で計測された利用者の血液量の変化に基づく必要な血液量を比較して、前記利用者の血液量が前記データの値よりも低下した場合をいう。

利用者端末２から端末に転送される情報は、危険であるという情報のみを転送してもよいし、現在の血液量の変化若しくは現在の血液量の情報を転送してもよいし、あるいは危険であること及び現在の血液量の変化若しくは現在の血液量の情報を転送してもよい。

端末等とは、緊急対応が可能な救急医療機関内に備えられた端末等若しくはこれら機関に接続できる端末等である。すなわち、人間の生命に危険が生じた時にしかるべき対応が取れることのできる機関に所属される端末等に情報が伝達されればよい。

人間の生命に必要な脳内の所定の部位の血液量を所定の部位ごとに測定された前記データは、情報処理装置内にデータとして保有していてもよいし、必要に応じて、ネットワーク上に繋がれた他のコンピュータ、例えば、業者サーバ３その他、医療機関、公的機関、研究機関、大学等のコンピュータからネットワークＮ２を通じて取得してもよい。

この実施例により、利用者の生命に危険が生じた時、利用者端末２を通じて、その危険であるという情報等が緊急対応用の緊急医療機関等に伝達され、これによって、しかるべき適切な対応、例えば、利用者の自宅へ緊急医療機関のスタッフが行く、又は利用者端末２への電話がかけられ、状況を問う、等の措置が可能となる。

（ＧＰＳ）
実施例１１は、実施例１０の利用者端末２がさらにＧＰＳを備え、所定のときにＧＰＳにより得られた場所の情報を実施例１０の端末等に伝達することができる計測システムである。所定のときとは、利用者の生命に危険が生じた時のほか、脳血液量の変化が特定の状態で生じたときも含む。これにより、生命の危険が生じる前であっても、事前に設定した血液量の変化が生じた時点で、実施例１０の端末等に情報を伝達することができる。

また、端末等に伝達される情報は、危険であること、脳血液量の変化若しくは場所情報のいずれか又はこれらの組合せのいずれでもよい。

実施例１０及び１１は、利用者が、高齢者、病人のほか、危険な個所で活動を行う人、例えば登山家、スキーヤー、探検家、軍隊等の利用者であっても、利用できる。

（利用者視点の利用者端末操作 脳トレ）
実施例１から８に例示した計測システムにおいて、図２０、２１を参照して利用者端末２の操作例を示す。この図は、図1の利用者端末２、その表示部２５、頭部装着装置１、ネットワークＮ１、公衆回線通信用ネットワークＮ２を抽象化して示したものである。また、Step1から順番に利用者の操作手順例を示したものである。

本実施例においては、実施例１から８で既に説明した部分は同様であるのでその説明を省略する。また、本実施例においては、既に脳アプリが利用者端末２にダウンロードされており、かつ、頭部装着装置１のキャリブレーションは完了しているところから説明する。以下、利用者端末２が、利用者の操作にしたがって、脳アプリの１つである脳トレ−ニング用のアプリケーションプログラム（以下、脳トレ）を実行する。

Step1：利用者の操作にしたがって利用者端末２が脳トレのアプリを起動すると問題選択が表示される。利用者は、希望のジャンル（例えば計算、漢字、図形、パズルなど）、レベル（初級、中級、上級など）、問題番号、脳活動取得を選択することで、脳トレは開始され、頭部装着装置１からネットワークＮ１を介して利用者端末２に利用者の血流量の変化を示す計測データの取り込みが開始される。

Step2：上記問題選択で選ばれた問題Q1が表示され、利用者は表示された問題の指示に沿った操作を行う。通常の脳トレーニング用プログラムはこのときに利用者が脳トレーニングで達成した得点を行動スコアとして保存する。一方、実施例１２の脳トレのアプリは、利用者による脳トレーニングの実施と並行して、ネットワークＮ１を介して取り込まれた血流量の変化のデータから、利用者端末２にて脳活動のスコアに変換し保存する。血流量の変化から脳活動をスコア化するアルゴリズムは既存事例を適用すればよい（例えば、上記非特許文献１、２参照）。ただし、このアルゴリズムは、今後とも改善されていく。つまり、今後も、脳アプリの提供者は、最新アルゴリズムを脳アプリに組み込んでいく。継続して問題Q2,Q3と予定された問題を同様に繰り返し実行し、予定された問題がすべて完了したところで、脳トレの評価が完了する。このとき、頭部装着装置１からネットワークＮ１を介した利用者端末２への利用者の血流量の変化を示す計測データの取り込みも終了する。

Step3：脳トレの結果が表示される。通常は、脳トレの結果は、問題ごとの行動スコアとして表示される。一方、本実施例では、脳トレの結果は、問題ごとの脳活動のスコアとして表示できる。これは、利用者端末２上で脳トレ アプリが実行されるとともに、利用者端末２上で、頭部の血流量の変化を簡易に脳活動のスコアとして表示して示すことができる本計測システムの特徴である。

Step4：利用者自身の脳活動のスコアを判り易く理解する方法の一つに、ネットワークＮ２上のデータベースに格納された統計データを使った比較方法がある。利用者は、脳トレ アプリの統計比較選択画面により、男/女、年齢、ジャンル、レベルを入力することで、利用者自身のスコアと統計データとを比較することができる。

利用者は、脳アプリの画面からデータベースにアクセスできる。利用者は、例えば、40歳女性、ジャンル：計算、レベル：初心者と選択することで、この条件の統計データを、ネットワークＮ２を介して取得することができる。なお、本データベースの提供元としては、当面、脳トレの事業提供者のサーバ、あるいは図１に例示した業者サーバ３が想定される。ただし、本計測システムが幅広く有効活用できるようになると、本データベースの提供元は、様々なプロバイダ等に多様化する可能性がある。

Step5：脳トレ アプリ（利用者端末２）は、利用者の脳活動のスコアと統計比較選択した統計データの比較表示を示す。表示される情報は、あくまでも相対的な比較であるが、簡便にその価値を理解しやすい。

Step6：利用者は、自分の脳活動のスコアを保存しておき、後から呼び出すことも簡単にできる。利用者は、過去データ選択の画面により、脳トレの問題番号、期間、行動スコア、所要時間、能活動スコアを選択することができる。

Step７：利用者は、過去データ選択の指示に従った過去集計結果を表示できる。従来、利用者は自己の行動スコアを基にしたトレーニングをしていたが、本計測システムを使えば、利用者は、自分の脳活動をスコア化（血流量の変化値をスコア化）し、脳活動スコアを基にしたトレーニングをすることもできるようになる。利用者は、脳活動の目標設定値を設定し、それをグラフに表示することもできる。

Step８：利用者が脳活動の目標設定値を達成したら、当該脳アプリは、他の脳アプリの中から脳トレのレベルを上げたものに挑戦するように促すように表示を出すこともできる。

本実施例では脳トレを例にしたが、動画（アクション、アニメ、SF、コメディ、音楽など）に対する脳活動のスコア化に展開することもできるし、認知トレーニング、抑制トレーニングに展開することもできる。脳活動の目標値設定を行い、それに向かって自分の血流量変化を使ったフィードバックトレーニングをすることも出来る（図２１参照）。

図２１は、利用者が動画視聴時に、脳の活動状況をモニタできる脳アプリの処理を例示する図である。図２０の場合と同様、脳アプリが利用者端末２にダウンロードされており、かつ、頭部装着装置１のキャリブレーションは完了しているものとする。

Step１：利用者は、例えば、脳アプリの動画選択画面から動画を選択する。図２１の例では、アクション、アニメ、ＳＦ、コメディ、音楽等のジャンルが例示されている。

Step２：利用者は、Step１で選択した動画を利用者端末２の表示部２５、出力部２７を通じて視聴しつつ、脳アプリの実行により頭部装着装置１からの血流量の変化のデータを記録する。

Step３：利用者は、記録された血流量の変化のデータを表示する。

Step４：利用者は、図２０のStep４の場合と同様、脳アプリの画面から統計データのデータベースにアクセスできる。利用者は、男/女、年齢、趣味、性格、余暇時間等を入力することで、利用者自身のスコアと統計データとを比較することができる。

Step５：脳トレ アプリ（利用者端末２）は、利用者の脳活動のスコアと統計比較選択した統計データの比較表示を示す。

以上、利用者視点の利用者端末操作の一例を示したが、本明細書に記載した計測システムおよびサービスのすべてにおいて、同様に利用者端末表示および操作を実施することは、当業者にとって容易類推できるものであり、すべて本発明のそれぞれの側面として、本実施形態の開示の範囲に含まれるものである。

［その他］
本実施の形態に開示した計測システムは、それぞれの側面で特徴を有し、様々なカテゴリの構成、作用、効果を把握することが可能である。例えば、このカテゴリは、例えば、以下のように例示される。
（ａ）図１に例示した計測システム全体として把握してもよい。
（ｂ）頭部装着装置１単体と把握してもよい。
（ｃ）利用者端末２単体として把握してもよい。
（ｄ）利用者端末２で実行されるアプリケーションプログラム、例えば、合わせアプリ、脳アプリ等して把握してもよい。
（ｅ）利用者端末２が実行する方法として把握してもよい。
（ｆ）業者サーバ３単体として把握してもよい。
（ｇ）業者サーバ３で実行されるアプリケーションプログラム、例えば、合わせアプリ、脳アプリ等して把握してもよい。
（ｈ）業者サーバ３が実行する方法として把握してもよい。
（ｉ）頭部装着装置１、利用者端末２、業者サーバ３、課金サーバ４の少なくとも１つを含むシステム、システムが実行する方法として把握してもよい。

［記録媒体］
上記実施形態で説明したプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録し、記録媒体のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって記憶し、コンピュータ等から読み取ることができる媒体をいう。このような記録媒体には、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。さらに、ＳＳＤ（Solid State Drive）は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。

１ 頭部装着装置
２ 利用者端末
３ 業者サーバ
４ 課金サーバ
１１ 制御部
１３ 無線通信部
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 無線通信部
２４ 公衆回線通信部
２５ 表示部
２６ 操作部
２７ 出力部
２８ 撮像部
２９ 測位部
２Ａ 物理センサ
１００ 基材
１０２ 電池ボックス
１１１、１１２ ハウジング
１１２、１２２ つまみ
１０３、１１３、１２３ マーカ
１１４、１２４ 開口
１１５、１２５ センサ

Claims (17)

1. 利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、
   前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、
   前記検出手段を頭部の特定部位に位置決めする位置決め手段と、を有する頭部装着装置、および
   前記転送手段から転送された検出値を受信する受信手段と、
   前記受信した検出値を基に前記利用者にサービスを提供するサービス提供手段と、
   前記サービス提供手段が提供するサービスまたはサービスの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援する手段と、を有する情報処理装置を備える計測システム。
2. 前記特定部位は、前頭葉に対応する頭部表面である請求項１に記載の計測システム。
3. 前記転送手段は、無線通信路を介して前記検出値を前記転送先に転送する請求項１または２に記載の計測システム。
4. 前記情報処理装置は、公衆無線ネットワークにアクセスする公衆無線通信手段を有する携帯端末である請求項１から３のいずれか１項に記載の計測システム。
5. 前記情報処理装置は、前記頭部装着装置を装着した利用者の現在の頭部画像を取得する手段と、
   前記利用者が過去にサービスの提供を受けたときの前記利用者の保存頭部画像を取得する手段と、
   前記現在の頭部画像と前記保存頭部画像とを基に、前記サービスまたはサービスの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援する手段と、をさらに有する請求項１に記載の計測システム。
6. 前記転送手段は、前記検出値を複数の情報処理装置に転送する請求項１から５のいずれか１項に記載の計測システム。
7. 前記受信手段は、複数の前記頭部装着装置から転送された検出値をそれぞれ受信し、
   前記サービス提供手段は、前記頭部装着装置を装着した複数の利用者にサービスを提供する請求項１から６のいずれか１項に記載の計測システム。
8. 前記頭部装着装置は、
   前記情報処理装置が複数の頭部装着装置を識別するための識別情報を保持する手段と、
   前記転送手段による検出値の転送時に前記識別情報を前記情報処理装置に引き渡す手段と、をさらに有する請求項１から７のいずれか１項に記載の計測システム。
9. 前記情報処理装置は、前記識別情報の引き渡しとともに、前記識別情報で識別される頭部装着装置の利用者を認証するための認証情報の入力を受け付ける手段をさらに有する請求項８に記載の計測システム。
10. 前記頭部装着装置は、自身の製造元または販売元が正当か否かを判定する正当性情報を前記情報処理装置に引き渡す手段を有し、
    前記情報処理装置は、前記頭部装着装置から取得した正当性情報に基づいて前記頭部装着装置の製造元または販売元が正当か否かを判定する手段を有し、
    前記サービス提供手段は、前記判定結果に応じて、前記サービスの提供を制限する請求項１から９のいずれか１項に記載の計測システム。
11. 前記情報処理装置は、
    （ａ）前記利用者の視線を検出する手段、
    （ｂ）音声を検出する手段、
    （ｃ）情報入力操作検出手段、
    （ｄ）前記情報処理装置を手持ちしたときの位置の移動、速度、加速度、または角速度を検出する手段、
    （ｅ）測位手段、
    （ｆ）（イ）天候、（ロ）騒音、（ハ）気温、（ニ）湿度、（ホ）気圧、（ヘ）水圧の（イ）から（ヘ）の少なくとも１つを含む環境情報取得手段、
    （ｇ）インターネット上の情報提供元へのアクセス履歴の取得手段、
    の（ａ）から（ｇ）の少なくとも１つを有する請求項１から１０のいずれか１項に記載の計測システム。
12. 前記サービスは、
    （ａ）前記利用者の脳の活動状態に関連する情報の利用者への提供、
    （ｂ）画像の表示、
    （ｃ）（イ）音響、（ロ）音声、（ハ）振動、（ニ）光の（イ）から（ニ）の少なくとも１つを含む物理的効果の利用者へ提供、
    （ｄ）利用者の現在の活動に関与する関与者への情報提供、
    （ｅ）利用者が現在使用中の装置または設備の制御、
    （ｆ）利用者が現在使用中の装置と連携する装置または設備への情報の送信、
    の（ａ）から（ｆ）の少なくとも１つを含む請求項１から１１のいずれか１項に記載の計測システム。
13. 前記利用者の脳の活動状態に関連する情報は、
    （ａ）前記利用者の過去に蓄積された評価との比較に基づく現在の状況を示す情報、
    （ｂ）前記利用者の他の人体情報との相関と比較との少なくても一つを含む情報、
    （ｃ）前記利用者の他の人体情報の判断と指示との少なくても一つを含む情報、
    （ｄ）前記利用者の体調との相関と比較との少なくても一つを含む情報、
    （ｅ）前記利用者の体調の判断と指示との少なくても一つを含む情報、
    （ｆ）前記利用者の精神状態との相関と比較との少なくても一つを含む情報、
    （ｇ）前記利用者の精神状態の判断と指示との少なくても一つを含む情報、
    （ｈ）インターネット上で提供される情報、
    の（ａ）から（ｈ）の少なくとも１つを含む請求項１２に記載の計測システム。
14. コンピュータに、
    利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、前記検出手段を頭部の特定部位に位置決めする位置決め手段を備える頭部装着装置から転送された検出値を受信する受信ステップと、
    受信した検出値を基に前記利用者にサービスを提供するサービス提供ステップと、
    前記サービスまたは前記サービスの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
15. コンピュータに、
    利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、前記検出手段を頭部の特定部位に位置決めする位置決め手段を備える頭部装着装置によって検出された前記頭部の血流量の変化の検出値を基にした有料サービスの提供要求を受け付けるステップと、
    前記有料サービスの提供要求を受け付けたときに、前記有料サービスに対する課金処理の実行をネットワーク上のサーバに指示するステップと、
    前記課金処理の完了後に、前記有料サービスを前記利用者に提供するサービス提供ステップと、
    前記有料サービスまたは前記有料サービスの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援するステップと、を実行させるためのプログラム。
16. コンピュータが、
    利用者の情報処理装置から、前記利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、前記検出手段を頭部の特定部位に位置決めする位置決め手段を備える頭部装着装置によって検出された前記頭部の血流量の変化の検出値を基にした有料サービスの提供要求を受け付けるステップと、
    前記有料サービスの提供要求を前記情報処理装置から受け付けたときに、前記サービスに対する課金処理の実行をネットワーク上の課金サーバに指示するステップと、
    前記情報処理装置から検出値を取得するステップと、
    前記有料サービスを提供するサービス提供ステップと、
    前記有料サービスまたは前記有料サービスの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援するステップと、を実行するサービス提供方法。
17. コンピュータが、
    利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量の変化を検出する検出手段と、前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、前記検出手段を頭部の特定部位に位置決めする位置決め手段を備える頭部装着装置によって検出された前記頭部の血流量の変化の検出値を処理するアプリケーションプログラムの有料ダウンロード要求を利用者の情報処理装置から受け付けるステップと、
    前記有料ダウンロード要求を前記情報処理装置から受け付けたときに、前記アプリケーションプログラムに対する課金処理の実行をネットワーク上の課金サーバに送信するステ
    ップと、
    前記アプリケーションプログラムを前記情報処理装置に送信するステップと、
    前記アプリケーションプログラムまたは前記アプリケーションプログラムの分類に応じて特定部位に前記検出手段が位置決めされるように、前記利用者の前記位置決め手段による調整を支援するステップと、
    を実行するサービス提供方法。

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