JP7389413B1 - 被験者の脳波スコア算出装置および方法 - Google Patents

被験者の脳波スコア算出装置および方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7389413B1
JP7389413B1 JP2022118689A JP2022118689A JP7389413B1 JP 7389413 B1 JP7389413 B1 JP 7389413B1 JP 2022118689 A JP2022118689 A JP 2022118689A JP 2022118689 A JP2022118689 A JP 2022118689A JP 7389413 B1 JP7389413 B1 JP 7389413B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
level
state
subject
waves
brain
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
Application number
JP2022118689A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2024016514A (ja
Inventor
一之 小田
英之 小出
里枝 石井
将太郎 本郷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
INTERCROSS CORPORATION
Original Assignee
INTERCROSS CORPORATION
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by INTERCROSS CORPORATION filed Critical INTERCROSS CORPORATION
Priority to JP2022118689A priority Critical patent/JP7389413B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7389413B1 publication Critical patent/JP7389413B1/ja
Publication of JP2024016514A publication Critical patent/JP2024016514A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

【課題】客観的な脳波のスコアを算出できるようにする。【解決手段】被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波の第１のレベル（ステップ73）、被験者が第２の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波の第２のレベル（ステップ74）および被験者が第３の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波の第３のレベルを決定（ステップ75）する。第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の特定の周波数バンドの脳波についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の特定の周波数バンドの脳波のスコアを算出する。【選択図】図10

Description

この発明は、被験者の脳波スコア算出装置および方法ならびにスコア算出装置の制御プログラムに関する。
脳波は頭皮上に設置された電極から導出される微弱な電気信号であり、周波数バンドによりδ波（1～4Hz）、θ波（4～8Hz）、α波（８～13Hz）、β波（13～30Hz）などに分類され、それぞれの周波数バンド変化を観察することで脳の状態を可視化するものである。その解析方法は大きく２つに分類される。１つは含有率であり、脳波全体の中での各周波数バンドの含有率を算出するものであり、またもう１つはパワー値であり、各周波数バンドの周波数積分値を算出するものである。ニューロフィードバックは、患者の脳波を測定して、患者の脳へのフィードバックとして使用される信号を生成し、患者の脳に自己制御することを教える、バイオフィードバックの一種である（特許文献１）。たとえば、ニューロフィードバックは脳波を測定しておき、望ましい周波数帯の脳波が現れると音や映像などでフィードバックし、脳に自律的に学習させる。従来のニューロフィードバックの装置には被験者が集中しているときには鮮明な画像を表示し、被験者に眠気が起きているときには暗い画像を表示するものがある。被験者は集中する訓練をしているときには鮮明な画像が表示されるようにする。また、非侵襲的に脳波信号の検出を行って、脳波パターンを分類する処理を行う場合にも、使用者による使用開始までの時間を短縮する脳波パターン分類装置（特許文献２）、カラオケ歌唱中の脳活性化情報を可視化するもの（特許文献３）などもある。
特表2019-523108号公報 特開2017-202183号公報 特開2019-207282号公報
脳波を用いて行うニューロフィードバックなどの訓練においてその訓練の効果を客観的スコアリングすることができない。訓練は自宅で行うことも多く、その訓練継続意欲は、訓練の効果を客観的に患者に示すことで上昇することが判明している。しかしながら客観的スコアの算出方法においては個人差や毎日の体調変化により被験者が同一の状態（被験者に同一の刺激が与えられている状態、被験者に刺激が与えられていない状態など）であっても脳波の出具合が異なる。このため、これらを考慮し、再現性を高めた脳波の客観的なスコアを算出する必要がある。
特許文献１に記載のものは、段落［０００６］などに記載のように、効果的なニューロフィードバック処理を指定するものである。特許文献２に記載のものは、段落［００１８］、［００２７］に記載のように脳波パターンを分類する場合に使用開始までの時間を短縮し、分類性能を改善するものである。特許文献３に記載のものは、段落［００１１］などに記載のように安静時の脳活性情報を測定しておき、歌唱中の脳活性情報との差分を表示するものである。特許文献１から３のいずれも脳波の客観的なスコアを算出することは考えられていない。
この発明は、脳波の客観的なスコアを算出することなどを目的とする。
この発明は、被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンド（たとえば、α波、β波、θ波、δ波の周波数バンドなど）の脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率（たとえば、β波/α波、θ波/β波などやそれらの逆の比率など）の第１のレベル（第１の値）｛たとえば、最大レベル（最大値）、最小レベル（最小値）、中央レベル（中央値）、平均レベル（平均値）、TOTレベル（TOT値）など｝を検出する第１の検出手段、上記被験者が第２の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの比率の第２のレベル（第２の値）｛たとえば、最大レベル（最大値）、最小レベル（最小値）、中央レベル（中央値）、平均レベル（平均値）、TOTレベル（TOT値）など｝を検出する第２の検出手段、上記被験者が第３の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの比率の第３のレベル（第２の値）｛たとえば、最大レベル（最大値）、最小レベル（最小値）、中央レベル（中央値）、平均レベル（平均値）、TOTレベル（TOT値）など｝を検出する第３の検出手段、および第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出する算出手段を備えていることを特徴とする。
この発明は、上記被験者の脳波スコア算出装置に適した方法も提供している。すなわち、この方法は、第１の検出手段が、被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第１のレベルを検出し、第２の検出手段が、上記被験者が第２の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第２のレベルを検出し、第３の検出手段が、上記被験者が第３の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第３のレベルを検出し、算出手段が、第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出するものである。
この発明は、上記被験者の脳波スコア算出装置のコンピュータを制御するプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体も提供している。
上記第１の検出手段、上記第２の検出手段、上記第３の検出手段および上記算出手段におけるそれぞれの処理を繰り返すように制御してもよい。
上記第１の状態は、たとえば、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、上記第２の状態は、たとえば、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のうち、上記第１の状態と異なる状態である。
これらのいずれかの状態は、特定の周波数バンドのレベルを個別に動かすことができる。たとえば、オープン・アイ状態であればα波やβ波のレベルをあまり上がらなくさせることができるのでα波やβ波の周波数バンドの脳波のレベルの基準とでき、たとえば、第１の状態または第２の状態として採用できる。また、クローズ・アイ状態であればα波のレベルを上げることができるので、α波のスコアを算出する場合の第１の状態または第２の状態として採用できる。また、集中状態であればβ波のレベルを上げることができるので、β波のスコアを算出する場合の第１の状態または第２の状態として採用できる。これらの状態を第１の状態または第２の状態として採用すれば、被験者の特定周波数バンドの脳波、特定の２つの周波数バンドの脳波のレベルを最大または最小となりやすい。第１のレベルと第２のレベルとの差が大きくなりやすくなるので、第１のレベルと第２のレベルとの差が小さい場合に比べて、式から得られる脳波のスコアが大きくなりすぎることなどが無いので、得られるスコアが高いか低いか感覚的にわかりやすい。
また、上記第１の状態および上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、上記第１の検出手段は、上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の最大レベルを第１のレベルとして検出し、上記第２の検出手段は、上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の最小レベルを第２のレベルとして検出してもよい。このようにすれば、第１の状態と第２の状態とが同じ状態でも特定の周波数バンドの脳波のスコア、特定の２つの周波数バンドの脳波の比率を算出できる。
上記特定の周波数バンドは、脳波のα波の周波数バンドであり、上記第１の状態は、クローズ・アイ状態であり、上記第２の状態は、オープン・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、上記第２の検出手段は、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態において、上記被験者から得られる脳波のα波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のα波のスコアを算出するものでもよい。
上記特定の周波数バンドは、脳波のβ波の周波数バンドであり、上記第１の状態は、集中状態であり、上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、上記第２の検出手段は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態において、上記被験者から得られる脳波のβ波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のβ波のスコアを算出するものでもよい。
上記特定の周波数バンドは、脳波のθ波の周波数バンドであり、上記第１の状態は、ワーキング・メモリ課題の実行状態またはＤＭＮ状態であり、上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態またはＤＭＮ状態のいずれかの状態のうち、上記第１の状態と異なる状態であり、上記第２の検出手段は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ状態またはＤＭＮ状態のいずれかの状態のうち、上記第１の状態と異なる状態において、上記被験者から得られる脳波のθ波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のθ波のスコアを算出するものでもよい。
上記集中状態および上記ワーキング・メモリ課題の実行状態の少なくとも一方は、たとえば、Ｎ－ＢＡＣＫ課題の実行状態である。
上記第１の検出手段において検出された第１のレベルを表す第１のデータと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルを表す第２のデータとを関連づけて記憶する記憶装置、ならびに上記第１の検出手段および上記第２の検出手段において検出処理が行われるごとに、上記第１の検出手段において検出された第１のレベルを表す第１のデータと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルを表す第２のデータとを関連づけて記憶するように上記記憶装置を制御する記憶制御手段をさらに備えてもよい。このようにすれば、第１のレベルと第２のレベルとの履歴が分かる。上記第１の検出手段において検出された第１のレベルと上記第２検出手段において検出された第２のレベル差とが分かるので、以前に検出された第１のレベルと第２のレベルとの差と、新たに検出された第１のレベルと第２のレベルとの差と、を比較できるようになる。
上記第１の検出手段における第１のレベルを検出する条件を同じにして上記第１のレベルの検出処理が繰り返されるように第１の検出手段を設定し、上記第２の検出手段における第２のレベルを検出する条件を同じにして上記第２レベルの検出処理が繰り返されるように第２の検出手段を設定する設定手段をさらに備えてもよい。
上記記憶装置に記憶されている第１のデータによって表される第１のレベルと第２のデータによって表される第２のレベルとの差と、上記第１の検出手段において検出された第１のレベルと上記第２検出手段において検出された第２のレベルとの差と、の間にしきい値以上の開きが生じたことに応じて、その旨を報知する第１の報知手段をさらに備えてもよい。
被験者が特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率を多く出せるようになると、上述のようにしきい値以上の開きが生じることとなる。開きが生じたことが報知されるので、被験者が特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率を多く出せるようになったことが分かる。
上記第１の検出手段は、特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率が最大レベルのものを第１のレベルとして検出し、上記第２の検出手段は、特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率が最小レベルのものを第２のレベルとして検出してもよい。
第１のレベル＝第２のレベルのときは、第１の検出手段における検出処理および第２の検出手段における検出処理をやり直すように、上記第１の検出手段および上記第２の検出手段を制御する制御手段をさらに備えてもよい。
上記第１の検出手段において検出された第１レベルと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルとの差が、あらかじめ定められている差よりも小さいときに、その旨を報知する第２の報知手段をさらに備えてもよい。被験者が健常者ではない場合、健常者であれば得られる差よりも小さくなることが多い。あらかじめ定められている差が健常者の第１のレベルと第２のレベルとの差とすれば、第１のレベルと第２のレベルとの差が、あらかじめ定められている差よりも小さくなると、被験者は健常者ではないと判断できる。
上記被験者が、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のそれぞれの状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率のレベルを検出する第４の検出手段、および上記第４の検出手段によって検出されたレベルが特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率に対応して定められたしきい値未満のときに、その旨を報知する第３の報知手段をさらに備えてもよい。オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のそれぞれの状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率のレベルを検出すれば、色々な周波数バンドの脳波または２つの周波数バンドの脳波の比率のレベルは、いずれかの状態で高くなる。高くならない周波数バンドの脳波または２つの周波数バンド脳波の比率がある場合には、どの周波数バンドの脳波またはどの２つの周波数バンドの脳波の比率が高くなっていないかかが分かる。高くならない周波数バンドの脳波または２つの周波数バンド脳波の比率がある場合には、被験者は、高くならない周波数バンドの脳波または２つの周波数バンド脳波の比率のレベルを高くなるようにニューロフィードバック訓練を行うことができる。
上記第１の検出手段、上記第２の検出手段、上記第３の検出手段および第４の検出手段は、共通の検出手段でもよいし、いずれか２つ、３つの検出手段が共通の検出手段でもよい。
この発明によると、上記第１式または上記第２式を用いて被験者の脳波のスコアが算出される。第１のレベルと第２のレベルとの差分に対する第３のレベルと第１のレベルまたは第２のレベルとの差分の比率がスコアとされる。被験者の調子が悪いときには、たとえば、第１のレベルと第２のレベルとの差分が小さくなり、被験者の調子が良いときには、たとえば、第１のレベルと第２のレベルとの差分が大きくなることがある。得られる脳波のスコアは、いわば正規化されているので、たとえば、被験者の調子が悪く第３のレベルが小さかったり、被験者の調子が良く第３のレベルが大きかったりしても、被験者の調子に関係なく、客観的なものが得られる。
スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。 コンピュータの電気的構成を示すブロック図である。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 （Ａ）から（Ｅ）は、表示画面に表示される画像などの一例を示している。 脳波の一例である。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 脳波の周波数バンド積分値を時系列で波形化したものである。 スコア算出処理手順を示すフローチャートである。 スコア算出処理手順を示すフローチャートである。 測定年月日、第１のレベル、第２のレベルおよびレベル差との関係を示すテーブルである。 スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。 集中/散漫時のコンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 脳波の一例である。 脳波を周波数分析して得られるグラフである。 訓練時のコンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 （Ａ）は集中/散漫時におけるβ波/θ波と時間との関係を示し、（Ｂ）は訓練時におけるβ波/θ波と時間との関係を示している。 表示画面に表示される円の一例である。 スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。 スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。 コンピュータの処理手順を示すフローチャートである。
図１は、この発明の実施例を示すもので、スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。図１は、ニューロフィードバックを用いた脳の活動の検出システムであり、被験者１の脳波が検出される。
被験者１の頭部の第１の箇所に脳波計10の第１の脳波導出電極11が取り付けられ、被験者１の頭部の第２の箇所に脳波計10の第２の脳波導出電極12が取り付けられる。これにより被験者１の脳波が得られ、脳波は脳波計10を構成する増幅回路13に入力する。増幅回路13において脳波が増幅され、フィルタ回路14において不要なノイズ成分が除去される。脳波はアナログ／ディジタル変換回路15においてディジタル・データ（脳波データという）に変換される。
脳波計10から出力される脳波データはコンピュータ20（被験者１の脳波スコア算出装置の一例である）に入力し、コンピュータ20において、被験者１の脳波のスコアが算出される。
この実施例では、被験者１をオープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態（集中状態の一例である）、２-ＢＡＣＫ状態（ワーキング・メモリ課題の実行状態の一例である）、ＲＥＳＴ状態｛ＤＭＮ（デフォルト・モード・ネットワーク）状態の一例である｝、ＴＡＳＫ状態（被験者１の脳波のスコアを算出する状態である）とし、それぞれの状態において被験者１の脳波が検出される。連続して、被験者１をこれらの状態としてもよいし、時間を空けて被験者１をこれらの状態としてもよい。
検出された脳波データは、たとえば、１秒単位で周波数分析が行われ、周波数バンドごとに分類される。たとえば、１Ｈｚ以上４Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをδ波の脳波データ、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをθ波の脳波データ、８Ｈｚ以上13Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをα波の脳波データ、13Ｈｚ以上15Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをＳＭＲ（Sensory Motor Rhythm）波の脳波データ、15Ｈｚ以上20Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをβ１波の脳波データ、20Ｈｚ以上30Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをβ２波の脳波データ、13Ｈｚ以上30Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをβ波の脳波データとする。これらの周波数バンドの分類は固定ではなく、他の周波数バンドの分類に応じて脳波データをδ波、θ波、α波、β波などの脳波データに分類してもよい。
周波数バンドごとに分類された脳波データは積分され、たとえば、１秒単位で時系列に周波数バンドごとに波形化される。このようにして周波数バンドごとに波形化された脳波データにおいて、被験者１がＴＡＳＫ状態にあるときの、その周波数バンドでの脳波データがスコア化される。
オープン・アイ状態は、表示装置29の表示画面に、たとえば、バツ印、丸印などの記号を含むオープン・アイ状態用の画像などを表示し、被験者１にそのオープン・アイ状態用の画像を見せるものである（被験者１をオープン・アイ状態とする）。実験の結果、被験者１がオープン・アイ状態にあるときは、α波を鎮めることが分かった。クローズ・アイ状態は、表示装置29の表示画面に、たとえば、「目を閉じてください」と表示し、被験者１の目を閉じさせるものである（被験者１をクローズ・アイ状態とする）。実験の結果、被験者１がクローズ・アイ状態にあるときは、リラックスでき、α波が多く出て、θ波を鎮めることが分かった。
０-ＢＡＣＫ状態（集中状態の一例である）は、表示装置29の表示画面に、一定間隔で数字、文字などの記号、符号などを表示し、あらかじめ決められている数字、文字などが表示画面に表示された場合に被験者１がボタンなどを押して知らせる状態とするものである。この状態は、被験者１を集中させる状態にすればよく、０-ＢＡＣＫ状態以外の状態でもよい。実験の結果、被験者１が集中状態にあるときは、β波、β２波が多く出ることが分かった。２-ＢＡＣＫ状態（ワーキング・メモリ課題の実行状態の一例である）は、０-ＢＡＣＫ状態と同様に表示装置29の表示画面に、一定間隔で数字、文字などの記号、符号などを表示するが、２つ前に表示された記号、符号などと同じ記号、符号などが表示された場合に被験者１がボタンなどを押して知らせる状態とするものである。この状態は、被験者１を、情報を一時記憶させる状態にすればよく、２-ＢＡＣＫ状態以外の状態でもよい。実験の結果、被験者１がワーキング・メモリ課題の実行状態にあるときは、θ波が多く出ることが分かった。
ＲＥＳＴ状態｛ＤＭＮ（デフォルト・モード・ネットワーク）状態の一例である｝は、表示装置29の表示画面にＤＭＮ刺激を与える画像（覚醒スコアが少ない画像の一例である）を表示し、被験者１がその画像をぼーっとした状態で見ている状態である。この状態は、被験者１をデフォルト・モード・ネットワーク状態にすればよく、ＤＭＮ刺激を与える画像を見ている状態以外の状態でもよい。
０-ＢＡＣＫ状態（集中状態）、２-ＢＡＣＫ状態（ワーキング・メモリ課題の実行状態）およびＲＥＳＴ状態（ＤＭＮ状態）の少なくとも一つの状態を、表示装置29の表示画面に何等かの画像を表示して、被験者１の視覚に刺激を与えて被験者１をそれらの状態とするのではなく、被験者１に音を聞かせることで被験者１の聴覚に刺激を与えて被験者１をそれらの状態とするものでもよい。たとえば、０-ＢＡＣＫ状態のときには数字などを音で被験者１に聞かせる状態として、あらかじめ決められた数字が聞こえたときに被験者１が知らせてもよいし、２-ＢＡＣＫ状態のときにも数字などを音で被験者１に聞かせる状態として、２つ前に聞こえた数字と同じ数字が聞こえたときに被験者１が知らせてもよい。ＲＥＳＴ状態のときには、被験者１がぼーっとする音楽を聞かせてもよい。
ＴＡＳＫ状態は、被験者１の脳波データをスコア化するときの被験者１の状態である。ＴＡＳＫ状態は、スコア化する目的に応じてどのような状態でもよい。たとえば、被験者１が集中する訓練をするときには、何も見なかったり、聞かなかったりする状態で集中度を高め、そのときの脳波データ（集中度を表すβ波、β２波）のスコアを算出する。また、被験者１の五感に何等かの刺激を与え、その刺激が与えられたときの被験者１の脳波データをスコア化し、その刺激が被験者１に与える程度を検出してもよい。たとえば、音楽を聞かせている状態をＴＡＳＫ状態とし、そのＴＡＳＫ状態での脳波データのα波をスコア化し、得られたスコアから、その音楽がどの程度リラックスさせることができるかを知ることができるし、特定の匂いを被験者１に嗅がせている状態をＴＡＳＫ状態とし、そのＴＡＳＫ状態での脳波データのβ波をスコア化し、得られたスコアから、その匂いがどの程度集中させることができるかを知ることができる。被験者１の五感が検知できる刺激（視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚で検知できる刺激）などを被験者１に与え、得られた脳波データ（特定の周波数バンドの脳波データ、または特定の２つの周波数バンドの脳波データの比率）のスコアから、被験者１に与えられた刺激がどの程度、被験者１にリラックスさせることができるか、集中させることができるか、創造力を増加させることができるかなどを知ることができる。
また、脳波計10とコンピュータ20とが有線接続されていなくとも無線接続されていてもよいし、脳波計10とコンピュータ20とがインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）などにより互いに通信できるようにして、脳波データなどの生体信号を表す生体データがコンピュータ20に送信できるようにしてもよい。
図２は、コンピュータ20の電気的構成を示すブロック図である。
コンピュータ20の全体の動作は、ＣＰＵ21によって統括される。
コンピュータ20には、キーボードなどの入力装置22、脳波計10と電気的に接続するためのインターフェイス23、データを一時的に記憶するメモリ24、ハードディスク26、ハードディスク26にアクセスするためのハードディスク・ドライブ25、インターネットなどのネットワークを介して通信するための通信回路27および音を出力するスピーカ28が含まれている。また、ＣＰＵ21にはカウンタ21Ａおよびタイマ21Ｂが含まれている。
さらに、ＣＰＵ21には、コンパクト・ディスク６（記録媒体の一例である）にアクセスするコンパクト・ディスク・ドライブ５が接続されている。
コンパクト・ディスク６には後述する処理を行うプログラムが格納されており、コンパクト・ディスク・ドライブ５によりそのプログラムが読み取られコンピュータ20にインストールされる。プログラムはインターネットなどのネットワークを介して受信しコンピュータ20にインストールされるようにしてもよい。
さらに、コンピュータ20には、表示装置29が接続されている。
図３から図５は、被験者１を、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態（集中状態の一例である）、２-ＢＡＣＫ状態（ワーキング・メモリ課題の実行状態の一例である）、ＲＥＳＴ状態｛ＤＭＮ（デフォルト・モード・ネットワーク）状態の一例である｝、ＴＡＳＫ状態とするためのコンピュータ20の処理手順を示すフローチャートである。図６（Ａ）から図６（Ｅ）は、表示装置29の表示画面に表示される画像の一例であり、図７は、脳波の一例であり、実際に被験者１を、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態、ＲＥＳＴ状態およびＴＡＳＫ状態としたときの脳波を示している。
被験者１は、表示装置29の表示画面が見える状態でいる。脳波計10がオンされ、かつコンピュータ20のプログラムが開始されると表示装置29の表示画面上にはオープン・アイ状態用の画像が表示される（図３ステップ31）。図６（Ａ）は、オープン・アイ状態用の画像51の一例である。この画像51には、「この画像を見てください」という文字列の下にバツ印が表示されている。被験者１は目を開けた状態で画像51を見ることで、オープン・アイ状態となる。タイマ21Ｂによる計時が開始され（図３ステップ32）、所定の時間が経過するまで（図３ステップ33）被験者１は目を開けた状態でオープン・アイ状態用の画像51を見続ける。
図７を参照して、横軸は時間であり、縦軸は電圧である。時間ｔ０からｔ１となるまで被験者１はオープン・アイ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
所定の時間が経過して時間ｔ１となると（図３ステップ33でＹＥＳ）、タイマ21Ｂはリセットされ、スピーカ28から「目を閉じてください」という目を閉じる指示の音が出力される（図３ステップ34）。表示装置29に表示される画像が画像51から、「目を閉じてください」という文字列が表されている画像が表示されるように切り替わってもよい。被験者１は目を閉じ時間ｔ１からクローズ・アイ状態となる。再びタイマ21Ｂによる計時が開始され（図３ステップ35）、所定の時間が経過するまで（図３ステップ36）被験者１は目を閉じており、クローズ・アイ状態が続けられる。
図７を参照して、時間ｔ１からｔ２となるまで被験者１はクローズ・アイ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
所定の時間が経過して時間ｔ２となると（図３ステップ36でＹＥＳ）、スピーカ28から「目を開けてください」という目を開ける指示の音が出力される（図４ステップ37）。被験者１は目を開ける。時間ｔ３となると、表示装置29の表示画面には図６（Ｂ）に示す０－ＢＡＣＫ状態用の動画52が表示され（図４ステップ38）、タイマ21Ｂの計時が開始する（図４ステップ39）。０-ＢＡＣＫ状態用の動画52（数字などの記号を示す静止画の数字などの記号を順次切り替えて表示してもよい）には、「同じ数字が表示されたらボタンを押して下さい」という文字列が表示され、その文字列の下に一定間隔で変わる数字が表示される。被験者１は目を開け、表示装置29の表示画面に表示される０－ＢＡＣＫ状態用の動画52を見ることで０－ＢＡＣＫ状態となる。被験者１は、０－ＢＡＣＫ状態用の動画52を見ながら、あらかじめ決められている数字が表示されると、コンピュータ20の入力装置22に含まれているボタンを押す（集中状態）。所定の時間が経過するまで被験者１は０-ＢＡＣＫ状態用の動画52を見ながら、あらかじめ決められた数字が表示されるとボタンを押す動作を繰り返す。
図７を参照して、時間ｔ３からｔ４となるまで被験者１は０-ＢＡＣＫ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
所定の時間が経過して時間ｔ４となると（図４ステップ40でＹＥＳ）、０-ＢＡＣＫ状態用の動画52は停止する。その後、時間ｔ５となると、図６（Ｃ）に示す２-ＢＡＣＫ状態用の動画53（数字などの記号を表す静止画が切り替わるものでもよい）が表示装置29の表示画面に表示される（図４ステップ41）。２-ＢＡＣＫ状態用の動画53には、「２つ前の数字と同じ数字が表示されたらボタンを押して下さい」という文字列が表示され、その文字列の下に一定間隔で変わる数字が表示される。タイマ21Ｂの計時が開始する（図４ステップ42）。被験者１は、２-ＢＡＣＫ状態用の動画53を見ながら２つ前に表示された数字と同じ数字が表示されると、コンピュータ20の入力装置22に含まれているボタンを押す（ワーキング・メモリ状態）。所定の時間が経過するまで（図４ステップ43）、被験者１は２-ＢＡＣＫ状態用の動画53を見ながら、２つ前に表示された数字と同じ数字が表示されるとボタンを押す動作を繰り返す。
図７を参照して、時間ｔ５からｔ６となるまで被験者１は２-ＢＡＣＫ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
所定の時間が経過して時間ｔ６となると（図４ステップ43でＹＥＳ）、動画53の表示が停止し２-ＢＡＣＫ状態が終わる。その後、時間ｔ７となると図６（Ｄ）に示すＲＥＳＴ状態用の画像54が表示される（図５ステップ44）。ＲＥＳＴ状態用の画像54には「この画像を見て下さい」という文字列の下に、見たときの閲覧者の覚醒スコアが低い画像が表示されている。タイマ21Ｂの計時が開始され（図５ステップ45）、被験者１は所定の時間が経過するまで（図５ステップ46）、ぼーっとした状態でＲＥＳＴ状態用の画像54を見る（ＲＥＳＴ状態）。
図７を参照して、時間ｔ７からｔ８となるまで被験者１はＲＥＳＴ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
所定の時間が経過して時間ｔ８となると（図５ステップ46でＹＥＳ）、図６（Ｅ）に示すＴＡＳＫ状態の開始を示す画像55が表示装置29の表示画面に表示される（図５ステップ47）。
ＴＡＳＫ状態は、被験者１の周波数バンドごとの脳波がどのくらいでているかを測定するものである。ＴＡＳＫ状態において被験者１の周波数バンドごとに被験者１の脳波のレベルを測定しスコアが算出される。図６（Ｅ）を参照して、ＴＡＳＫ状態においては検出された脳波のレベルが、たとえば、棒グラフ55Ａによって表される。たとえば、棒グラフ55ＡはＴＡＳＫ状態での被験者１のα波の脳波のレベルを示している。α波以外の周波数バンドの脳波のレベルを表示してもよい。時間の経過とともに、これらの周波数バンドごとの脳波の出具合が変わるので、棒グラフ55Ａの高さは時間とともに変化する。棒グラフ55Ａとともに後述するようにして算出されるスコアも表示される。スコアが分かればよいので棒グラフ55Ａは必ずしも表示されなくともよい。またスコアは表示されずにスピーカ28から出力されてもよい。
時間ｔ９となりＴＡＳＫが終了すると図３から図５の処理は終了する（図５ステップ48でＹＥＳ）。
図７を参照して、時間ｔ８からｔ９となるまで被験者１はＴＡＳＫ状態にあり、その間の脳波が脳波計10において検出されており、脳波データがコンピュータ20に入力する。
図８は、コンピュータ20において主として周波数バンドごとの脳波データを生成する処理手順を示すフローチャートである。図８に示す処理は、図３から図５に示す処理と並行してＣＰＵ21において開始指令を発生させ、発生した開始指令に応じて行ってもよいし、図３から図５に示す処理が終了してＣＰＵ21において開始指令を発生させ、発生した開始指令に応じて行っても良い。
脳波計10から出力した脳波データがコンピュータ20に入力し（図８ステップ61）、入力した脳波データがコンピュータ20のメモリ24に記憶されていく（図８ステップ62）。
メモリ24に記憶された脳波データが読みだされ、ＣＰＵ21によって、たとえば、１秒単位で周波数分析が行われ、周波数バンドごとに脳波データが分類される（図８ステップ63）。たとえば、上述ように、１Ｈｚ以上４Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをδ波の脳波データ、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満の周波数バンドの脳波データをθ波の脳波データ、８Ｈｚ以上13Ｈｚ未満の脳波データをα波の脳波データ、13Ｈｚ以上15Ｈｚ未満の脳波データをＳＭＲ波の脳波データ、15Ｈｚ以上20Ｈｚ未満の脳波データをβ１波の脳波データ、20Ｈｚ以上30Ｈｚ未満の脳波データをβ２波の脳波データ、13Ｈｚ以上30Ｈｚ未満の脳波データをβ波の脳波データとして、これらの周波数バンドごとに脳波データが分類される。脳波データの分類の仕方、周波数バンドの分類の仕方は、これらに限られず、他の分類の仕方でもよい。周波数バンドごとの分類は、図３から図７を用いて説明したように被験者１をオープン・アイ状態からＴＡＳＫ状態のすべての状態が終了してから行ってもよいし、脳波データがコンピュータ20に入力してメモリ24に順次記憶され始めたら開始してもよい。
周波数バンドごとに分類された脳波データはＣＰＵ21によって周波数バンドごとに積分され、得られた周波数積分値が、たとえば、１秒単位の時系列で波形化される（図８ステップ64）。
図９は、周波数バンドごとの周波数積分値を波形化したものである。
図９においては、δ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波の周波数バンドごとに周波数積分値を波形化したものが示されている。図９において横軸は時間であり、縦軸はパワー値（この場合、図７の縦軸が電圧なので電圧値の２乗）である。
図７を参照して説明したように、被験者１は、順にオープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態、ＲＥＳＴ状態およびＴＡＳＫ状態になり、それぞれの状態において脳波データが検出されているから、図９に示すように、被験者１が、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態、ＲＥＳＴ状態およびＴＡＳＫ状態のときのδ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波の周波数バンドごとの波形が得られる。
オープン・アイ状態のときには、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、およびβ波のパワー値はいずれも小さいことが分かった。クローズ・アイ状態のときには、α波のパワー値が大きくなっていることが分かった。０-ＢＡＣＫ状態のときには、δ波およびθ波のパワー値が小さく、β２波およびβ波のパワー値が大きくなっていることが分かった。２-ＢＡＣＫ状態のときには、δ波およびθ波のパワー値が大きくなっていることが分かった。ＲＥＳＴ状態のときには、比較的すべての周波数バンドの脳波のパワー値が大きくなっているが、とくにθ波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、β波のパワー値が大きくなっていることが分かった。図９から、被験者１をオープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態とすれば、いずれかの状態で、被験者１のδ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、およびβ波のパワー値を小さくすることができ、いずれかの状態で、被験者１のδ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、およびβ波のパワー値を大きくできることが分かった。
図８に戻って、δ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、およびβ波の周波数バンドごとの波形（波形を表す波形データ）が得られると、被験者１がＴＡＳＫ状態にあるときのスコアが周波数バンドごとに（必要な周波数バンドでのスコア）算出される（図８ステップ65）。算出されたスコアが表示装置29の表示画面に表示される。
図10および図11は、コンピュータ20によって行われるスコア算出処理手順を示すフローチャートである。
スコアを算出する特定の周波数バンドの脳波が大きくなりやすい状態がＣＰＵ21によって第１の状態と決定される（図10ステップ71）。周波数バンドに対応してあらかじめ第１の状態が定められており、第１の状態が決定されるとよい。実験の結果、図９を参照して説明したように、特定の周波数バンドがδ波のときに脳波が大きくなりやすい状態は２-ＢＡＣＫ状態、特定の周波数バンドがθ波のときに脳波が大きくなりやすい状態は２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態、特定の周波数バンドがα波のときに脳波が大きくなりやすい状態はクローズ・アイ状態、特定の周波数バンドがＳＭＲ波およびβ１のときに脳波が大きくなりやすい状態はそれぞれＲＥＳＴ状態、特定の周波数バンドがβ２波のときに脳波が大きくなりやすい状態は０-ＢＡＣＫ状態、特定の周波数バンドがβ波のときに脳波が大きくなりやすい状態は０-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態であることが分かった。これらのことから、スコアを算出する特定の周波数バンドがδ波のときには、２-ＢＡＣＫ状態が第１の状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがθ波のときには、２-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがα波のときには、クローズ・アイが第１の状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがＳＭＲ波およびβ１波のときには、ＲＥＳＴ状態が第１の状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがβ２波のときには、０-ＢＡＣＫ状態が第１の状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがβ波のときは０-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態が第１の状態と決定される。いずれかの状態を、入力装置22（設定手段の一例である）を用いて第１の状態と設定できるようにしてもよい。
また、スコアを算出する特定の周波数バンドの脳波が小さくなりやすい状態がＣＰＵ21によって第２の状態と決定される（図10ステップ72）。周波数バンドごとに第２の状態があらかじめ定められており、第２の状態が決定されるとよい。実験の結果、図９を参照して説明したように、特定の周波数バンドがδ波およびθ波のときに脳波が小さくなりやすい状態はクローズ・アイ状態、特定の周波数バンドがα波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波のときに脳波が小さくなりやすい状態はいずれもオープン・アイ状態であることが分かった。これらのことから、スコアを算出する特定の周波数バンドがδ波およびθ波のときには、クローズ・アイ状態が第２の状態と決定され、スコアを算出する特定の周波数バンドがα波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波のときには、いずれもオープン・アイ状態が第２の状態と決定される。いずれかの状態を、入力装置22（設定手段の一例である）を用いて第２の状態と設定できるようにしてもよい。
つづいて、決定された第１の状態の特定の周波数バンドの最大レベルが第１のレベルとＣＰＵ21（第１の検出手段の一例である）によって決定（検出）され（図10ステップ73）、検出された第２の状態の特定の周波数バンドの最小レベルがＣＰＵ21（第２の検出手段の一例である）によって第２のレベルと決定（検出）され（図10ステップ74）、かつＴＡＳＫ状態での特定の周波数バンドの最大レベルがＣＰＵ21（第３の検出手段の一例である）によって第３のレベルと決定（検出）される（図10ステップ75）。
決定された第１のレベルと第２のレベルとが比較され（図11ステップ76）、第１のレベル＜第２のレベルのときには第１式にしたがって特定の周波数バンドのスコアがＣＰＵ21（算出手段の一例である）によって算出される（図11ステップ77）。
スコア＝｛（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）｝×100・・・第１式
逆に、第１のレベル＞第２のレベルのときには第２式にしたがって特定の周波数バンドのスコアがＣＰＵ21（算出手段の一例である）によって算出される（図11ステップ78）。
スコア＝｛（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）｝×100・・・第２式
第１式において、100を乗じているのは第２のレベルと第３のレベルとが等しいときにスコアを100とするためであり、第２のレベルと第３のレベルとが等しいときにスコアを１とする場合には、100を乗じる必要は必ずしもない。同様に、第２式において、100を乗じているのは第１のレベルと第３のレベルとが等しいときにスコアを100とするためであり、第１のレベルと第３のレベルとが等しいときにスコアを１とする場合には、100を乗じる必要は必ずしもない。
第１のレベル＝第２のレベルのときには、第１の状態、第２の状態などを変更して、第１のレベル、第２のレベルなどを変更して図11ステップ76からの処理を行ってもよい。変更した場合には、周波数バンドに対応して変更した第１の状態、第２の状態を記憶しておくとよい。第１のレベル＝第２のレベルのときにはエラー処理としてもよい。
算出されたスコアが表示装置29の表示画面に表示される（図11ステップ79）。
たとえば、特定バンドの周波数がδ波の場合において、第１の状態が０-ＢＡＣＫ状態と決定され、第２の状態がクローズ・アイ状態と決定され、第１の状態での最大レベルが32（μＶ２）、第２の状態での最小レベルが１（μＶ２）、第３の状態（TASK状態）での最大レベルが20（μＶ２）とすると、その場合のδ波のスコアは第１式を用いて｛（20－１）/（32－１）｝×100＝（19/31）×100＝61.3となる。同様に、特定バンドの周波数がθ波の場合において、第１の状態がＲＥＳＴ状態と決定され、第２の状態が０-ＢＡＣＫ状態と決定され、第１の状態での最大レベルが18（μＶ２）、第２の状態での最小レベルが０（μＶ２）、第３の状態（TASK状態）での最大レベルが10（μＶ２）とすると、その場合のθ波のスコアは第１式を用いて｛（10－０）/（18－０）｝×100＝（10/18）×100＝55.5となる。特定バンドの周波数がα波の場合において、第１の状態がクローズ・アイ状態と決定され、第２の状態がオープン・アイ状態と決定され、第１の状態での最大レベルが25（μＶ２）、第２の状態での最小レベルが１（μＶ２）、第３の状態（TASK状態）での最大レベルが1（μＶ２）とすると、その場合のα波のスコアは第１式を用いて｛（15－１）/（25－１）｝×100＝（14/24）×100＝58.3となる。特定バンドの周波数がβ波の場合において、第１の状態がＲＥＳＴ状態と決定され、第２の状態がオープン・アイ状態と決定され、第１の状態での最大レベルが35（μＶ２）、第２の状態での最小レベルが３（μＶ２）、第３の状態（TASK状態）での最大レベルが22（μＶ２）とすると、その場合のβ波のスコアは第１式を用いて｛（22－３）/（35－３）｝×100＝（19/32）×100＝59.3となる。その他のＳＭＲ波、β１波、β２波などについても同様にしてスコアが算出される。第３の状態の最大レベルが第１の状態または第２の状態の最大レベルを超えるとスコアは100点を超えることがあるが問題はない。とくに、スコアの変化を比較する場合にはスコアがどのように変化したかが重要であるのでスコアが100点を超えても問題ない。第１の状態での特定の周波数バンドの脳波の大きさと第２の状態の特定の周波数バンドの脳波の大きさに対して第３の状態での特定の周波数バンドの大きさがスコア化されるので客観的なスコアが得られる。
第１の状態、第２の状態および第３の状態を同じ状態とし、たとえば、スコアの算出を毎日繰り返すと、被験者１の体調にかかわらず、特定の周波数バンドの脳波についての客観的なスコアの変化を得ることができるようになる。ＴＡＳＫ状態における特定の周波数バンドでの被験者１の脳波のレベルの変化が客観的にわかるようになる。ＴＡＳＫ状態が被験者１に与える程度をスコアとして得ることもできることとなる。たとえば、ＴＡＳＫ状態として被験者１に音楽を聞かせているときに特定の周波数バンドのスコアを算出すると、その音楽を被験者１に聞かせることにより得られるスコアが分かる。音楽ごとにスコアが異なると、その被験者１のスコアを高くする音楽を決定することもできる。また、ＴＡＳＫ状態に被験者１に特定の周波数バンドの脳波を出す訓練すれば、訓練の効果がスコアから客観的にわかるようになる。
図11に戻って、検出された第１のレベルと第２のレベル、第１のレベルと第２のレベルとのレベル差および算出されたスコアが、測定年月日に対応づけられて特定の周波数バンドごとにＨＤ26（記憶装置の一例である）に記憶される（図11ステップ80）ようにＣＰＵ21（記憶制御手段の一例である）によって制御される。
図12は、特定の周波数バンドがα波についてのテーブルの一例である。図12に示す例はα波についてのものであるが、その他の周波数バンド、δ波、θ波、ＳＭＲ波、β１波、β２波、β波についても同様に記憶される。
測定年月日に対応づけられて、第１レベル、第２のレベル、レベル差およびスコアが記憶されている。第１の状態、第２の状態も記憶されているとよい。第１の状態での第１のレベル、第２の状態での第２のレベルおよびスコアが記憶されるので、測定年月日ごとの特定の周波数バンドの脳波のスコアの変化が分かるようになる。
また、第１のレベルと第２のレベルとのレベル差が以前に得られたレベル差との間に、しきい値以上の開きがあるかどうかがＣＰＵ21によって判定される（図11ステップ81）。しきい値以上の開きがある場合には、レベル差が大きくなったことが表示装置29（第１の報知手段の一例である）の表示画面に表示される（図11ステップ82）。レベル差が大きくなったことをスピーカ28から出力するようにしてもよい。第１の状態および第２の状態が変わらないときに、レベル差が大きくなると、その特定の周波数バンドの脳波を大きく出すことができるようになったと考えられる。たとえば、ＴＡＳＫ状態においてα波を出す訓練をしているとすると、被験者１はレベル差が大きくなったことにより、α波を多くだすことができるようになってきたことが分かる。α波だけでなく他の周波数バンドの脳波についても同様である。
上記ステップ71から82までの処理を繰り返すようにＣＰＵ21（制御手段の一例である）によって制御するようにしてもよい。
上述の実施例においては、図10ステップ71に示したようにスコアを算出する特定の周波数バンドの脳波が大きくなりやすい状態を第１の状態とし、図10ステップ72に示したようにスコアを算出する特定の周波数バンドの脳波が小さくなりやすい状態を第２の状態としているが、必ずしもそれらの状態を第１の状態とし、第２の状態としなくてもよい。オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のうち、任意の状態を第１の状態、第１の状態と異なる状態を第２の状態としてもよい。
上述の実施例では、第１の状態での特定の周波数バンドの最大レベルを第１のレベルとしているが、第１の状態での特定の周波数バンドのレベルの平均レベル、中央レベル（中央値、第１の状態での特定の周波数バンドのレベルを大きさの順に並べ替えたときに丁度順番が真ん中になる値、レベル）、ＴＯＴレベル（第１の状態での特定の周波数バンドのレベルを大きさの順に並べ替えたときに含まれる割合。たとえば、ＴＯＴレベル90であれば90％のレベルが含まれ、ＴＯＴレベル50であれば中央レベルと同じとなる）のどの決定方法でもよい。上記第１のレベルを検出する条件を同じにして第１のレベルの検出処理が繰り返されるように入力装置22により設定（たとえば、最大レベル、平均レベルまたは中央レベルを第１のレベルとして検出するように設定する、第１の状態となった時間から所定の時間が経過したときのレベルを第１のレベルとして検出するように設定する）し、上記第２のレベルを検出する条件を同じにして第２レベルの検出処理が繰り返されるように入力装置22により設定（たとえば、最小レベル、平均レベルまたは中央レベルを第２のレベルとするように設定する、第２の状態となった時間から所定の時間が経過したときのレベルを第２のレベルとて検出するように設定する）してもよい。
また、上述の実施例では、第２の状態での特定の周波数バンドの最小レベルを第２のレベルとしているが、第１のレベルが平均レベル、中央レベルまたはＴＯＴレベルであれば、第２のレベルは、第１のレベルの決定方法に対応して平均レベル、中央レベルまたはＴＯＴレベルのそれぞれでもよい。たとえば、第１のレベルが平均レベルなら第２のレベルも平均レベルとし、第１のレベルが中央レベルなら第２のレベルも中央レベルとし、第２のレベルがＴＯＴレベルなら第２のレベルもＴＯＴレベルとするとよい。第１のレベルの検出および第２のレベルの検出が繰り返される場合には、第１のレベルを検出するときには例えば同じ決定方法（検出条件）で繰り返され、第２のレベル検出するときにも同じ決定方法（検出条件、第１のレベルを検出する条件と同じでも異なってもよい）で繰り返されるように設定されるとよい。あらかじめ定められた条件で第１のレベルを決定し、第２のレベルについてもあらかじめ定められた条件で決定してもよいし、与えられる条件にしたがって第１のレベルを決定し、第２のレベルについても与えられる条件にしたがって決定してもよい。第１のレベルを検出するときの条件は変わらず、第２のレベルを検出するときの条件は変わらないので、繰り返し、第１のレベルおよび第２のレベルを検出した場合に、第１のレベルおよび第２のレベルを用いて算出されたスコア、レベル差などを比較することで、それらのスコアの変化、レベル差の変化を客観的に知ることができる。
さらに、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のうち、任意の一つの状態を第１の状態および第２の状態としてもよい。オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のうち、いずれか一つの状態を第１の状態および第２の状態と決定したときには、決定された状態における最大レベル（最大値）を第１レベルとし、最小レベル（最小値）を第２レベルとするとよい。
さらに、上述の実施例では、δ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波の周波数バンドの脳波について述べているが、これらの周波数バンドのうち特定の２つの周波数バンドの脳波の比率（たとえば、δ波/θ波、δ派/α波、δ波/β波、θ波/α波、θ波/β波、α波/β波、またはこれらの逆の比率など）についても同じようにしてスコアなどを算出してもよい。
図13は、この発明の他の実施例を示すもので、スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。図13は、ニューロフィードバックを用いた脳の活動の訓練のシステムであり、被験者１の脳波が検出される。図13において、図１に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
脳波計10から出力される脳波データはコンピュータ20（スコア算出装置の一例である）に入力し、コンピュータ20において、被験者１の訓練の成功の度合いを表す図形などを表すデータが生成される。生成された図形を表すデータは表示装置29に送信され、表示装置29の表示画面に図形などが表示される（図19参照）。
この実施例では、被験者１に刺激を与えて集中させたり散漫させたりする集中/散漫時と被験者１に刺激を与えることなく（刺激を取り除いて）集中させたり散漫させたりする訓練時とに分かれる。集中/散漫時と訓練時とは時間的に連続してもよいし、時間の間隔が開いていてもよい。
集中/散漫時には、最初に被験者１は集中できると考えられている集中画像２を見る。これにより被験者１は集中状態（第１の状態の一例である）となる。被験者１が集中画像２を見ているときに被験者１の脳波が脳波計10によって検出される。集中/散漫時において、次に被験者１は集中できないと考えられている散漫画像３を見る。これにより被験者１は散漫状態（第２の状態の一例である）被験者１が散漫画像３を見ているときにも被験者１の脳波が脳波計によって検出される。たとえば、訓練時には、被験者１は集中画像２も散漫画像３も見ない状態（第３の状態の一例である）で集中したり散漫の状態にしたりする。訓練時において被験者１の脳波が脳波計10によって検出される。
この実施例では被験者１に集中させたり、散漫させたりして集中と散漫について脳波を検出しているが、集中と散漫でなくとも被験者１に少なくとも２種類の刺激を与えて第１の状態と第２の状態とし、それらの２種類の刺激が与えられたときの被験者１の特定の周波数バンドの脳波の大きさまたは特定の２種類の周波数バンドの脳波の比率の大きさを検出して脳波のレベルが変化する範囲（第１のレベルと第２のレベル）を決定し、被験者１に与えられていた少なくとも２種類の刺激を取り除いて第３の状態とし、脳波のレベルを測定し、スコアを算出するとよい。
また、脳波計10とコンピュータ20とが有線接続されていなくとも無線接続されていてもよいし、脳波計などのような生体信号検出装置とコンピュータとがインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）などにより互いに通信できるようにして、脳波データがコンピュータ20に送信できるようにしてもよい。
図14は、集中/散漫時に被験者１から得られる脳波データについてのコンピュータ20の処理手順を示すフローチャートである。
図14においてステップ91から94までの処理が集中画像２を見ている状態（第１の状態）での集中時に被験者１から得られる脳波データについての処理であり、図14においてステップ95から98までの処理が散漫画像３を見ている状態（第２の状態）での散漫時に被験者１から得られる脳波データについての処理である。図15は、縦軸を電圧レベル、横軸を時間としたときの脳波データの一例であり、図16は縦軸を電圧レベル、横軸を周波数としたときの単位時間当たりの脳波データの一例である。
集中画像２（被験者１に与えられる第１の刺激、視覚刺激の一例である）を被験者１に見せると、被験者１は第１の状態となり、図15に示すような脳波データが得られる。被験者１に集中画像２を見せたときに得られた脳波データがＣＰＵ21によって周波数分析される（ステップ91）。すると、図16に示す脳波データが得られる。この実施例では、４Ｈｚ未満程度の周波数をもつ脳波がδ波であり、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満程度の周波数をもつ脳波がθ波であり、８Ｈｚ以上13Ｈｚ未満程度の周波数をもつ脳波がα波であり、13Ｈｚ以上40Ｈｚ未満程度の周波数をもつ脳波がβ波である。単位時間当たりで、脳波はδ波、θ波、α波およびβ波が混在していることとなる。また、脳波は周波数に応じて種類分けができる。脳波のδ波の周波数積分絶対値、θ波の周波数積分絶対値、α波の周波数積分絶対値、βの周波数積分絶対値などの周波数積分絶対値や、含有率（脳波全体に対するδ波、θ波、α波、β波の比率）は、同一の刺激であっても個人差や毎日の体調による変化による影響を受ける。客観的なスコア算出のためには、それらの影響を考慮する必要がある。
コンピュータ20のＣＰＵ21によって所定の時間の間に得られる脳波データについてδ波、θ波、α波またはβ波の種類（成分）ごとに積分が行われ（ステップ92）、δ波、θ波、α波またはβ波の種類ごとに周波数積分絶対値（周波数バンド積分値）が算出される。
つづいて、時間の経過に対するβ波/θ波（β波とθ波との比率の一例であり、集中画像２を見ている時の脳波の第１のレベルの一例である）＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）がＣＰＵ21（検出手段の一例である）によって算出される（ステップ93）。一定時間が経過するまでステップ91から93までの処理が繰り返される（ステップ94）。
図18（Ａ）は、集中/散漫時におけるβ波/θ波と時間との関係を示している。縦軸が上にいくほどβ波/θ波の値が大きい。
β波は集中しているときに出現しやすくθ波はリラックスしているときに出現しやすい。したがって集中しているときにはβ波/θ波が大きくなり散漫しているときにはβ波/θ波は小さくなる。
時間ｔ０から被験者１が集中画像２を見ることにより集中を始めて時間ｔ１においてβ波/θ波のレベルが最大のレベルＬ４（第１のレベルの一例である）となりＣＰＵ21（第１の検出手段の一例である）によって検出される。時間ｔ２においてβ波/θ波のレベルがレベルＬ３となるとする。集中を始めて一定時間が経過すると、被験者１は集中画像２を見るのを止めて散漫画像３（被験者１に与えられる第２の刺激、視覚刺激の一例である）を見るようになる。被験者１は第２の状態となる。
図14に戻って、被験者１が散漫画像３を見ている場合も集中画像２を見ているときと同様に図15に示すような脳波データが得られ、脳波データの周波数分析がＣＰＵ21によって行われる（ステップ96）。
被験者１が散漫画像３を見ているときにもコンピュータ20のＣＰＵによって所定の時間の間に得られる脳波データについてδ波、θ波、α波またはβ波の種類（成分）ごとに積分が行われ（ステップ97）、δ波、θ波、α波またはβ波の種類ごとに周波数積分絶対値が算出される。
被験者１が散漫画像３を見ているときにも集中画像２を見ているときと同様に、時間の経過に対するβ波/θ波（散漫画像３を見ている時のβ波/θ波のレベルが生体信号の第２のレベルの一例である）＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）がＣＰＵ21（検出手段の一例である）によって算出される（ステップ98）。被験者１が散漫画像３を見ているときも一定時間経過するまで（たとえば、刺激に対する脳波の信号検出が正しく行われるまで）ステップ95から97までの処理が繰り返される。
再び、図18（Ａ）を参照して、時間ｔ２において被験者１が集中画像２を見るのを止めて散漫画像３を見始めるとβ波/θ波のレベルは徐々に下がり、時間ｔ３にはほぼレベルＬ２となったとし、時間ｔ４にはβ波/θ波のレベルが最小のレベルＬ１（第２のレベルの一例である）がＣＰＵ21（第２の検出手段の一例である）によって検出される。さらに時間が経過し時間ｔ５になるとβ波/θ波のレベルはレベルＬ２となる。
一定時間が経過すると（ステップ98でＹＥＳ）、被験者１のβ波/θ波の振れる範囲など（第１のレベル、第２のレベル、第１のレベルと第２のレベルとのレベル差）がコンピュータ20のＣＰＵ21によって決定される（ステップ99）。
図18（Ａ）を参照して、第１のレベルを最大レベルＬ４、第２のレベルを最小レベルＬ１としてもよいし、第１のレベルを、集中画像２を見ているときの刺激区間の平均値（平均レベル）Ｌ３としてもよいし、第２のレベルを、散漫画像３を見ているときの刺激区間の平均値（平均レベル）Ｌ２としてもよい。その他の方法で第１のレベル、第２のレベルを決定してもよい。
図17は被験者１の訓練時におけるコンピュータ20の処理手順を示すフローチャートである。
上述したように訓練時では被験者１は集中画像２も散漫画像３も見ないで（第１の刺激および第２の刺激が取り除かれた状態であり、第３の状態の一例である）被験者１の脳波が測定される。この実施例では被験者１が集中する訓練を行うものとするが、他の訓練（精神的な訓練を含むが訓練でなくてもよい）などをしてもよい。
図15に示すような脳波データが得られ、被験者１の脳波データ（脳波）がコンピュータ20に入力し、コンピュータ20のＣＰＵ21によって周波数分析が行われる（ステップ101）。集中/散漫時と同様に脳波の種類ごとに積分が行われ（ステップ102）、時間の経過に対するβ波/θ波が算出される（ステップ103）。
図18（Ｂ）は、訓練時におけるβ波/θ波と時間との関係を示している。縦軸がβ波/θ波のレベルを示し、横軸が時間を示している。縦軸が上にいくほどβ波/θ波の値が大きい。
図18（Ｂ）から時間ｔ０からｔ1０に時間が経過するにつれてβ波/θ波のレベルが上がっていることが分かる。
図18（Ｂ）において、グラフＰ１、Ｐ２およびＰ３は、いずれも図18（Ａ）に示す集中/散漫時のグラフが得られた被験者１と同じものとする。
被験者１は集中時の状態（第１の状態）のβ波/θ波の第１のレベルはレベルＬ４とし（レベルＬ３でもよい）、散漫時の状態（第２の状態）のβ波/θ波の第２レベルはレベルＬ１とし（レベルＬ２でもよい）、訓練時の状態（第３の状態）のβ波/θ波の最大レベルはほぼレベルＬ３（第３のレベルの一例である）となっている。
第１のレベル＞第２のレベルであるから、第２式からスコアを算出すると、スコア＝｛（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）｝×100＝｛（レベルＬ３－レベルＬ１）/（レベルＬ４－レベルＬ１）｝×100となるから、Ｌ１＝10、Ｌ３＝90、Ｌ４＝100とすると、スコア＝｛（90－10）/（100－10）｝×100＝（80/90）×100＝88.9となる。
これに対してグラフＰ２の最大のレベルＬ５はレベルＬ３よりも低い。被験者１の集中/散漫時におけるβ波/θ波の振れ幅が図18（Ａ）に示す状態と同じであったし、グラフＰ２が表す最大のレベルがレベルＬ５（＝75）とすると、第２式からスコアは、スコア＝｛（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）｝×100＝｛（レベルＬ５－レベルＬ１）/（レベルＬ４－レベルＬ１）｝×100となるから、Ｌ１＝10、Ｌ４＝100、Ｌ５＝75とすると、スコア＝｛（75－10）/（100－10）｝×100＝（65/90）×100＝72.2となる。
グラフＰ３の最大のレベルＬ６はレベルＬ５よりもさらに低い。被験者１の集中/散漫時におけるβ波/θ波の振れ幅が図18（Ａ）に示す状態と同じであったし、グラフＰ３が表す最大のレベルがレベルＬ６（＝65）とすると、第２式からスコアは、スコア＝｛（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）｝×100＝｛（レベルＬ６－レベルＬ１）/（レベルＬ４－レベルＬ１）｝×100となるから、Ｌ１＝10、Ｌ４＝100、Ｌ６＝65とすると、スコア＝｛（65－10）/（100－10）｝×100＝（55/90）×100＝61.1となる。
上述した例では、グラフＰ１、Ｐ２およびＰ３が得られたときの集中時の最大レベルはいずれもレベルＬ４＝100であり、散漫時の最小レベルはいずれもレベルＬ１＝10とした結果、グラフＰ１のときのスコアは88.9、グラフＰ２のときのスコアは72.2、グラフＰ３のときのスコアは61.1である。
しかしながら、グラフＰ２が得られたときの集中時の最大レベルをＬmax１＝90、散漫時の最小レベルをＬmin１＝15とすると、スコア＝｛（第３のレベルであるレベルＬ５－最小レベルLmin１）/（最大レベルLmax１－最小レベルＬmin１）｝×100＝｛（75－15）/（90－15）｝×100＝（60/75）×100＝80となる。但し、レベルＬ５＝75。
同様に、グラフＰ３が得られたときの集中時の最大レベルをＬmax１＝80、散漫時の最小レベルをＬmin１＝20とすると、スコア＝｛（第３のレベルであるレベルＬ６－最小レベルLmin１）/（最大レベルLmax１－最小レベルＬmin１）｝×100＝｛（65－20）/（80－20）｝×100＝（45/60）×100＝75となる。但し、レベルＬ６＝65。
被験者１の体調の変化により、集中時の最大レベル、散漫時の最小レベルが変化することがある。この実施例によると、最大レベル、最小レベルが変化しても、その変化を考慮したスコアを算出できるようになる。
図17に戻って、このように集中時のβ波/θ波の最大レベルと散漫時のβ波/θ波の最小レベルを考慮してＣＰＵ21（算出手段の一例である）によってスコアが算出されるので客観的なスコアが得られるようになる（ステップ104）。
スコアが算出されるとそのスコアに応じた大きさの円が表示装置29の表示画面に表示される（ステップ105）。
図19は、表示装置29の一例である。
表示装置29表示画面29Ａ円Ｃが表示されている。この円Ｃの大きさ（径）が、スコアが大きいほど大きくなる。スコアが０点から100点までの間とすると、スコアが100点の場合には円Ｃは円Ｃ２となる。逆にスコアが小さいと小さい円Ｃ１となる。このようにスコアに応じて円Ｃの大きさが変わるので、被験者１は円Ｃの大きさを大きくするように（円Ｃの大きさを小さくするように）訓練のやりがいが起きるので訓練を継続できるようになる。スコアが100点より大きくなってもよい。
訓練が終了するまでステップ101から106の処理が繰り返される（ステップ106）。
上述の実施例においては被験者１に集中させるために集中画像２を見せているが集中画像２（視覚刺激の一例である）を見せる代わりに集中できるような音楽（聴覚刺激の一例である）を被験者１に聞かせてもよいし、他の集中媒体による刺激を被験者１に与え被験者１に集中させてもよい。同様に、被験者１に散漫させるために散漫画像３を見せているが散漫画像３（視覚刺激の一例である）を見せる代わりに散漫できるような音楽（聴覚刺激の一例である）を被験者１に聞かせてもよいし、他の散漫媒体による刺激を被験者１に与え被験者１に散漫させてもよい。視覚刺激と聴覚刺激とを同時に被験者１に与えてもよい。
また、第１の刺激が被験者１にリラックスを促して被験者１を第１の状態としてもよいし、第２の刺激が被験者１に緊張を促して被験者１を第２の状態としてもよいし、第１の刺激が被験者１に１点への注意を促して被験者１を第１の状態としてもよいし、第２の刺激が被験者１に全く注意を払わない状態を促して被験者１を第２の状態としてもよいし、第１の刺激が被験者１に覚醒を促して被験者１を第１の状態としてもよいし、第２の刺激が被験者１に睡眠を促して被験者１を第２の状態としてもよいし、第１の刺激が被験者１に快適を促して第１の状態としてもよいし、第２の刺激が被験者１に不快を促して被験者１を第２の状態としてもよいし、または第１の刺激が被験者１に興奮を促して第１の状態としてもよいし、第２の刺激が被験者１に鎮静を促して第２の状態としてもよい。どのような刺激がリラックスを促したり、緊張を促したりできるかは予め定められている。
図20は、変形例を示すもので、スコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。図20において図１、図13に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
図１、図13に示す訓練スコア算出システムにおいてはコンピュータ20によってソフトウエアを用いて訓練スコアを算出しているが、図20に示すものではハードウエアを用いて訓練スコアを算出する。
まず、被験者１の集中/散漫時の動作を説明する。集中/散漫時においては上述したのと同様に被験者１は集中画像２を見て、その後散漫画像３を見る。
脳波計10から出力した脳波データは訓練スコア算出装置110に含まれる周波数分析回路111に入力する。周波数分析回路111において単位時間当たりの脳波データの周波数が分析される。上述したのと同様にδ波、θ波、α波またはβ波（ＳＭＲ波、β１波、β２波）のどの種類の脳波に該当するかの分析が行われる。周波数分析された脳波データは積分回路112に入力し、δ波、θ波、α波またはβ波（ＳＭＲ波、β１波、β２波）の脳波の種類（成分）ごとに上述したのと同様に積分が行われる。単位時間においてδ波、θ波、α波またはβ波の脳波の種類ごとに積分された脳波データは除算回路113に入力する。除算回路113において上述したように（β波の周波数積分絶対値）が（θ波の周波数積分絶対値）によって除算され、β波/θ波＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）が算出される。除算回路113により、図18（Ａ）に示すグラフを表すデータが得られる。
除算回路113から出力されたデータは、スコア算出回路114に入力する。スコア算出回路114に含まれるメモリ114Ａにおいて、第１のレベルおよび第２のレベルが記憶される。
次に訓練時の動作について説明する。
訓練時において除算回路113から出力されるβ波/θ波のレベル（第３のレベルの一例である）を表すデータはスコア算出回路114に入力する。スコア算出回路114において、第１式または第２式にしたがってスコアが随時算出される。たとえば、図18（Ｂ）に示す例では時間ｔ０から時間ｔ10までの間は時間の経過とともに徐々に訓練スコアの値が大きくなる。
算出された訓練スコアを表すデータは表示制御装置115に入力し、図19に示したようにスコアの値が大きい（被験者１の振れ幅の上限に近い）ほど大きな円が表示装置29の表示画面29Ａに表示されるようになる。
図20に示す変形例においても脳波計10から出力された脳波データは有線により訓練スコア算出装置110に入力しているが無線により脳波データが訓練スコア算出装置110に入力してもよいし、脳波計10から出力されたデータをインターネットなどのようなネットワークを利用して訓練スコア算出装置110に送信し、訓練スコア算出装置110において受信するようにしてもよい。その場合には訓練スコア算出装置110においてネットワークと接続するための通信回路が設けられ、その通信回路によって受信した脳波データが周波数分析回路111に入力することとなる。
上述した実施例（変形例）においては被験者１に２つの脳波導出電極11および12を取り付けているが、必ずしも２つに限らず、１または３つ以上の電極を被験者１に取り付けてもよい。
脳波は左脳の脳波と右脳の脳波とに分かれる。左脳はロジックを司り、右脳は感情を司ると一般的に考えられている。このために、計算のように集中する作業は左脳が働き、リラックスするときのように散漫時は右脳が働く。β波の出現頻度は左脳から得られるものの方が多くなりθ波の出現頻度は右脳から得られるものの方が多くなる。これらのことからβ波は左脳から得られるものを用い、θ波は右脳から得られるものを用いて上述したβ波/θ波＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）を算出することで、β波/θ波の振れ幅を大きくできる。振れ幅を大きくできることにより、訓練時に算出されるスコアがより正確になる。
図21は、さらに他の変形例を示すものでスコア算出システムの電気的構成を示すブロック図である。図21はβ波/θ波の振れ幅を大きくするものである。
第１の脳波導出電極11は被験者１の右脳に対応する位置（第２の箇所の一例である）に取り付けられ、第２の脳波導出電極12は被験者１の左脳に対応する位置（第１の箇所の一例である）に取り付けられる。第１の脳波導出電極11から得られる右脳の脳波は第１の脳波計10Ａに入力し右脳から得られる脳波データが得られる。第２の脳波導出電極12から得られる左脳の脳波は第２の脳波計10Ｂに入力し左脳から得られる脳波データが得られる。
第１の脳波計10Ａおよび第２の脳波計10Ｂからそれぞれ得られる右脳の脳波データおよび左脳の脳波データはコンピュータ20に入力する。コンピュータ20において、右脳から得られる脳波データおよび左脳から得られる脳波データのそれぞれにおいて周波数分析、積分などが行われ、左脳から得られるβ波（β波の周波数積分絶対値）および右脳から得られるθ波（θ波の周波数積分絶対値がそれぞれ算出される。その後、β波は左脳から得られるものを用い、θ波は右脳から得られるものを用いて上述したβ波/θ波＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）が算出される。算出されたβ波/θ波から最大レベルと最小レベルが算出される。最大レベルと最小レベルとの差が大きくなる。
このように第１の箇所から得られる脳波の種類と第２の箇所から得られる脳波の種類が異なっていてもよい。脳波の種類が異なっていたり、脳波を検出する箇所が異なっていたりしても、集中画像２を見ているときに得られる脳波の比率であるβ波/θ波のレベルの平均値であるＬ３または最大値であるＬ４と、散漫画像３を見ているときに得られる脳波の比率であるβ波/θ波のレベルの平均値であるＬ２または最小値であるＬ１などを第１式または第２式からスコアを算出できる。
図20に示すようにスコア算出装置50を用いても同様に第１の脳波計10Ａおよび第２の脳波計10Ｂからそれぞれ得られる右脳の脳波データおよび左脳の脳波データを利用してβ波/θ波の振れ幅（最大レベルと最小レベルとの差）が大きなものが得られる。また、脳波計は必ずしも２つ使用する必要は無い。２つの脳波計10Ａおよび10Ｂの代わりに一つ脳波計10を利用してもよい。時間的にずらして得られる右脳から得られる脳波と左脳から得られる脳波を１つの脳波計で利用してもよいし、右脳から得られる脳波を表す脳波データと左脳から得られる脳波データとを同時に出力できる脳波計を利用してもよい。
上述の実施例では、スコアの算出などにβ波/θ波＝（β波の周波数積分絶対値）/（θ波の周波数積分絶対値）を利用しているが、θ波/β波＝（θ波の周波数積分絶対値）/（β波の周波数積分絶対値）を利用してもよいし、これらのような比率のパラメータだけでなく、α波（α波の周波数積分絶対値）、β波（β波の周波数積分絶対値）、θ波（θ波の周波数積分絶対値）、δ波（δ波の周波数積分絶対値）などをパラメータとして利用してもよい。たとえば、集中画像のような第１の刺激が被験者１に与えられたときの第１のレベルとして、脳波のβ波とθ波との比率の平均値もしくは最大値、脳波のβ波の平均値もしくは最大値、脳波のθ波の平均値もしくは最大値、脳波のα波の平均値もしくは最大値脳波のδ波の平均値もしくは最大値、心拍数の平均値もしくは最大値、または心拍に関する後述のＲＭＳＳＤ値の平均値もしくは最大値を用いてもよい。また、散漫画像のような第２の刺激が被験者１に与えられたときの第２のレベルが、脳波のβ波とθ波との比率の平均値もしくは最小値、脳波のβ波の平均値もしくは最小値、脳波のθ波の平均値もしくは最小値、脳波のα波の平均値もしくは最大値脳波のδ波の平均値もしくは最大値、心拍数の平均値もしくは最小値または心拍に関するＲＭＳＳＤ値の平均値もしくは最小値を用いてもよい。
図10および図11を参照して説明したように、第１のレベルと第２のレベルとが得られた場合に、得られた第１のレベルと第２のレベルとの差を算出し、算出された差があらかじめ定められている差よりも小さいと、その旨をスピーカ28（第２の報知手段の一例である）から出力したり、表示装置29（第２の報知手段の一例である）に表示したりして報知してもよい。たとえば、あらかじめ定められている差を、健常者に対して上述のように脳波のスコア算出する場合に得られる差とすると、被験者１は健常者であれば得られるであろう差よりも小さいことが分かり、これらの差を広げるように、特定の周波数バンド脳波、２つの特定の周波数バンドの脳波の比率のレベルを上げる訓練を行うことができるようになる。
図22から図24は、変形例を示すもので、コンピュータ20の処理手順を示すフローチャートである。図22から図24に示す処理は、図８に示す処理においてスコアを表示（ステップ66）した後に続いて行なわれてもよいし、スコア算出処理（ステップ65）およびスコアを表示する処理（ステップ66）の代わりに行われてもよい。
まず、レベルの検出条件が入力装置22によって設定される（図22ステップ121）。レベルの検出条件は、上述のように、例えば、最大レベルであるが他の条件で検出してもよい。また、レベルの検出条件はあらかじめ設定されていてもよい。
図９に示したように、被験者１がオープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のそれぞれの状態とされ、それぞれの状態でのδ波のレベルが検出される（図22ステップ122）。同様に、被験者１がオープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、０-ＢＡＣＫ状態、２-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のそれぞれの状態でのθ波のレベル、α波のレベル、ＳＭＲ波のレベル、β１波のレベル、β２波のレベルおよびβ波のレベルがＣＰＵ21（第４の検出手段の一例である）によってそれぞれ検出される（図22ステップ123-128）。
δ波は通常は２-ＢＡＣＫ状態のときにレベルが高くなる。２-ＢＡＣＫ状態のときに得られた被験者１のδ波のレベルが、２-ＢＡＣＫ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているδ波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図23ステップ129）。得られた被験者１のδ波のレベルが、あらかじめ定められているδ波の所定のレベル未満の場合には（図23ステップ129でＮＯ）、被験者１のδ波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図23ステップ130）。被験者１のδ波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、θ波は通常は２-ＢＡＣＫ状態、ＲＥＳＴ状態のときにレベルが高くなる。２-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態のときに得られた被験者１のθ波のレベルが、２-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているθ波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図23ステップ131）。得られた被験者１のθ波のレベルが、あらかじめ定められているθ波の所定のレベル未満の場合には（図23ステップ131でＮＯ）、被験者１のθ波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図23ステップ132）。被験者１のθ波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、α波は通常はクローズ・アイ状態のときにレベルが高くなる。クローズ・アイ状態のときに得られた被験者１のα波のレベルが、クローズ・アイ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているα波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図23ステップ133）。得られた被験者１のα波のレベルが、あらかじめ定められているα波の所定のレベル未満の場合には（図23ステップ133でＮＯ）、被験者１のα波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図23ステップ134）。被験者１のα波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、ＳＭＲ波は通常はＲＥＳＴ状態のときにレベルが高くなる。ＲＥＳＴ状態のときに得られた被験者１のＳＭＲ波のレベルが、ＲＥＳＴ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているＳＭＲ波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図24ステップ135）。得られた被験者１のＳＭＲ波のレベルが、あらかじめ定められているＳＭＲ波の所定のレベル未満の場合には（図24ステップ135でＮＯ）、被験者１のＳＭＲ波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図24ステップ136）。被験者１のＳＭＲ波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、β１波も通常はＲＥＳＴ状態のときにレベルが高くなる。ＲＥＳＴ状態のときに得られた被験者１のβ１波のレベルが、ＲＥＳＴ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているβ１波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図24ステップ137）。得られた被験者１のβ１波のレベルが、あらかじめ定められているβ１波の所定のレベル未満の場合には（図24ステップ137でＮＯ）、被験者１のβ１波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図24ステップ138）。被験者１のβ１波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、β２波は通常は０-ＢＡＣＫ状態のときにレベルが高くなる。０-ＢＡＣＫ状態のときに得られた被験者１のβ２波のレベルが、０-ＢＡＣＫ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているβ２波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図24ステップ139）。得られた被験者１のβ２波のレベルが、あらかじめ定められているβ２波の所定のレベル未満の場合には（図24ステップ139でＮＯ）、被験者１のβ２波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図24ステップ140）。被験者１のβ２波のレベルが弱いことが分かる。
同様に、β波は通常は０-ＢＡＣＫ状態およびＲＥＳＴ状態のときにレベルが高くなる。０-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態のときに得られた被験者１のＳＭＲ波のレベルが、０-ＢＡＣＫ状態またはＲＥＳＴ状態のときに得られるであろう、あらかじめ定められているβ波の所定のレベル（検出条件はステップ121で設定されたものと同じである）以上かどうかがＣＰＵ21によって判定される（図24ステップ141）。得られた被験者１のβ波のレベルが、あらかじめ定められているβ波の所定のレベル未満の場合には（図24ステップ141でＮＯ）、被験者１のβ波のレベルが弱いことが表示装置29（第３の報知手段の一例である）に表示される（図24ステップ142）。被験者１のβ波のレベルが弱いことが分かる。
被験者１の脳波がどの周波数バンドで弱いかどうかが分かるようになる。特定の２つの周波数バンドの比率についても同様にして、どのような２つの周波数バンドの比率が弱いかどうかが分かるようになる。
図22から図24に示す変形例においては、５つの状態のそれぞれのδ波のレベル、θ波のレベル、α波のレベル、ＳＭＲ波のレベル、β１波のレベル、β２波のレベルおよびβ波のレベルを検出しているが（図22ステップ122-128）、δ波、θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波のレベルが高くなる状態は分かるので、５つの状態のそれぞれのδ波のレベル、θ波のレベル、α波のレベル、ＳＭＲ波のレベル、β１波のレベル、β２波のレベルおよびβ波のレベルを検出しないで、それぞれの周波数バンドのレベルが高くなる状態でのレベルのみを検出して所定のレベルと比較してもよい。たとえば、θ波の場合には２-ＢＡＣＫ状態のレベルを検出し、あらかじめ定められている２-ＢＡＣＫ状態で得られるであろうレベルと比較する。θ波、α波、ＳＭＲ波、β１波、β２波およびβ波についても同様である。
上述の処理を実行する処理部には，ソフトウエアを実行して各種の処理部として機能するＣＰＵ21のほかに，FPGA（field-programmable gate array）などのように製造後に回路構成を変更可能なプログラマブル・ロジック・ディバイス，ASIC（application specific integrated circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
１つの処理部は，これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし，同種または異種の２つ以上のプロセッサの組合せ（たとえば，複数のFPGA，ＣＰＵとFPGAの組合せ）で構成されてもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては，第１に，クライアント・コンピュータやサーバなどのコンピュータに代表されるように，１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組合せで１つのプロセッサを構成し，このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に，システム・オン・チップなどに代表されるように，複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（integrated circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように，各種の処理部は，ハードウエア的な構造として各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
さらに，これらの各種のプロセッサのハードウエア的な構造は，より具体的には，半導体素子などの回路素子を組合せた電気回路である。
１：被験者、２：集中画像、３：散漫画像、５：ＣＤドライブ、６：コンパクト・ディスク、10：脳波計、10Ａ：第１の脳波計、10Ｂ：第２の脳波計、11：第１の脳波導出電極、12：第２の脳波導出電極、13：増幅回路、14：フィルタ回路、15：ディジタル変換回路、20：コンピュータ、21：ＣＰＵ、21Ａ：カウンタ、21Ｂ：タイマ、22：入力装置、23：インターフェイス、24：メモリ、25：ハードディスク・ドライブ、26：ハードディスク、27：通信回路、28：スピーカ、29：表示装置、29Ａ：表示画面、50：スコア算出装置、51：画像、52：動画、53：動画、54：画像、55：画像、55Ａ：棒グラフ、110：訓練スコア算出装置、111：周波数分析回路、112：積分回路、113：除算回路、114：スコア算出回路、114Ａ：メモリ、115：表示制御装置、Ｃ：円、Ｃ１：円

Claims (16)

  1. 被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第１のレベルを検出する第１の検出手段、
    上記被験者が第２の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第２のレベルを検出する第２の検出手段、
    上記被験者が第３の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第３のレベルを検出する第３の検出手段、および
    第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出する算出手段、
    を備えた被験者の脳波スコア算出装置。
  2. 上記第１の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、
    上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のうち、上記第１の状態と異なる状態である、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  3. 上記第１の状態および上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、
    上記第１の検出手段は、上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の最大レベルを第１のレベルとして検出し、
    上記第２の検出手段は、上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の最小レベルを第２のレベルとして検出する、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  4. 上記特定の周波数バンドは、脳波のα波の周波数バンドであり、
    上記第１の状態は、クローズ・アイ状態であり、
    上記第２の状態は、オープン・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、
    上記第２の検出手段は、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態において、上記被験者から得られる脳波のα波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、
    上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のα波のスコアを算出する、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  5. 上記特定の周波数バンドは、脳波のβ波の周波数バンドであり、
    上記第１の状態は、集中状態であり、
    上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態であり、
    上記第２の検出手段は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態、またはＤＭＮ状態のいずれかの状態において、上記被験者から得られる脳波のβ波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、
    上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のβ２波のスコアを算出する、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  6. 上記特定の周波数バンドは、脳波のθ波の周波数バンドであり、
    上記第１の状態は、ワーキング・メモリ課題の実行状態またはＤＭＮ状態であり、
    上記第２の状態は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ課題の実行状態またはＤＭＮ状態のいずれかの状態のうち、上記第１の状態と異なる状態であり、
    上記第２の検出手段は、オープン・アイ状態、クローズ・アイ状態、集中状態、ワーキング・メモリ状態またはＤＭＮ状態のいずれかの状態のうち、上記第１の状態と異なる状態において、上記被験者から得られる脳波のθ波が最小のレベルを第２のレベルとして検出し、
    上記算出手段は、上記第１式または上記第２式を用いて上記被験者の脳波のθ波のスコアを算出する、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  7. 上記集中状態および上記ワーキング・メモリ課題の実行状態の少なくとも一方は、Ｎ－ＢＡＣＫ課題の実行状態である、
    請求項２から６のうち、いずれか一項に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  8. 上記第１の検出手段において検出された第１のレベルを表す第１のデータと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルを表す第２のデータとを関連づけて記憶する記憶装置、ならびに
    上記第１の検出手段および上記第２の検出手段において検出処理が行われるごとに、上記第１の検出手段において検出された第１のレベルを表す第１のデータと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルを表す第２のデータとを関連づけて記憶するように上記記憶装置を制御する記憶制御手段、
    をさらに備えた請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  9. 上記第１の検出手段における第１のレベルを検出する条件を同じにして上記第１のレベルの検出処理が繰り返されるように第１の検出手段を設定し、上記第２の検出手段における第２のレベルを検出する条件を同じにして上記第２レベルの検出処理が繰り返されるように第２の検出手段を設定する設定手段、
    をさらに備えた請求項８に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  10. 上記記憶装置に記憶されている第１のデータによって表される第１のレベルと第２のデータによって表される第２のレベルとの差と、上記第１の検出手段において検出された第１のレベルと上記第２検出手段において検出された第２のレベルとの差と、の間にしきい値以上の開きが生じたことに応じて、その旨を報知する第１の報知手段、
    をさらに備えた請求項８に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  11. 上記第１の検出手段は、特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率が最大レベルのものを第１のレベルとして検出し、
    上記第２の検出手段は、特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率が最小レベルのものを第２のレベルとして検出する、
    請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  12. 第１のレベル＝第２のレベルのときは、第１の検出手段における検出処理および第２の検出手段における検出処理をやり直すように、上記第１の検出手段および上記第２の検出手段を制御する制御手段、
    をさらに備えた請求項１に記載の被験者の脳波スコア算出装置。
  13. 上記第１の検出手段において検出された第１レベルと上記第２の検出手段において検出された第２のレベルとの差が、あらかじめ定められている差よりも小さいときに、その旨を報知する第２の報知手段、
    をさらに備えた請求項１に記載の脳波スコア算出装置。
  14. 第１の検出手段が、被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第１のレベルを検出し、
    第２の検出手段が、上記被験者が第２の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第２のレベルを検出し、
    第３の検出手段が、上記被験者が第３の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第３のレベルを検出し、
    算出手段が、第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出する、
    被験者の脳波スコア算出方法。
  15. 被験者の脳波スコア算出装置のコンピュータを制御する、コンピュータが読み取り可能なプログラムであって、
    被験者が第１の状態にあるときの特定の周波数バンドの脳波または特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第１のレベルを検出させ、
    上記被験者が第２の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第２のレベルを検出させ、
    上記被験者が第３の状態にあるときの上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率の第３のレベルを検出させ、
    第１のレベル＜第２のレベルのときは（第３のレベル－第１のレベル）/（第２のレベル－第１のレベル）の第１式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出し、第１のレベル＞第２のレベルのときは（第３のレベル－第２のレベル）/（第１のレベル－第２のレベル）の第２式を用いて被験者の上記特定の周波数バンドの脳波または上記特定の２つの周波数バンドの脳波の比率についてのスコアを算出させるように、被験者の脳波スコア算出装置のコンピュータを制御するプログラム。
  16. 請求項15に記載のプログラムを格納した記録媒体。
JP2022118689A 2022-07-26 2022-07-26 被験者の脳波スコア算出装置および方法 Active JP7389413B1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022118689A JP7389413B1 (ja) 2022-07-26 2022-07-26 被験者の脳波スコア算出装置および方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022118689A JP7389413B1 (ja) 2022-07-26 2022-07-26 被験者の脳波スコア算出装置および方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7389413B1 true JP7389413B1 (ja) 2023-11-30
JP2024016514A JP2024016514A (ja) 2024-02-07

Family

ID=88917811

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022118689A Active JP7389413B1 (ja) 2022-07-26 2022-07-26 被験者の脳波スコア算出装置および方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7389413B1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018082931A (ja) * 2016-11-24 2018-05-31 本田技研工業株式会社 覚醒度処理方法および覚醒度処理装置
WO2020080354A1 (ja) * 2018-10-15 2020-04-23 田辺三菱製薬株式会社 脳波解析装置、脳波解析システム及び脳波解析プログラム
WO2020183527A1 (ja) * 2019-03-08 2020-09-17 株式会社ファーストアセント コンテンツ提供システム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018082931A (ja) * 2016-11-24 2018-05-31 本田技研工業株式会社 覚醒度処理方法および覚醒度処理装置
WO2020080354A1 (ja) * 2018-10-15 2020-04-23 田辺三菱製薬株式会社 脳波解析装置、脳波解析システム及び脳波解析プログラム
WO2020183527A1 (ja) * 2019-03-08 2020-09-17 株式会社ファーストアセント コンテンツ提供システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2024016514A (ja) 2024-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chittaro et al. Affective computing vs. affective placebo: Study of a biofeedback-controlled game for relaxation training
EP2051764B1 (en) A medical hypnosis device for controlling the administration of a hypnosis experience
US5450855A (en) Method and system for modification of condition with neural biofeedback using left-right brain wave asymmetry
US11363981B2 (en) Methods and systems for therapeutic neuromodulation
US20190008436A1 (en) Method and system for monitoring and improving attention
Winkler et al. Preattentive auditory context effects
Chalfoun et al. Subliminal cues while teaching: HCI technique for enhanced learning
On et al. Binaural beat effect on brainwaves based on EEG
JP2021505310A (ja) 入眠潜時を決定するためのシステム及び方法
Khosrowabadi et al. The dynamic emotion recognition system based on functional connectivity of brain regions
US20200305753A1 (en) Method and system for delivering sensory simulation based on evoked response quantification
US20230029255A1 (en) Human-computer interactive device and method
JP2020515302A (ja) 睡眠中の患者に与えられた刺激の効果を表す指標を出力するためのシステム及び方法
US11141093B2 (en) System and method for delivering sensory stimulation to a user to enhance a cognitive domain in the user
JP7389413B1 (ja) 被験者の脳波スコア算出装置および方法
Guðmundsdóttir Improving players' control over the NeuroSky brain-computer interface
KR101693716B1 (ko) 뇌파를 이용한 졸음정도 및 집중정도의 판단 방법 및 이를 이용한 집중력저감 알림 시스템
JP7146196B2 (ja) スコア算出装置および方法ならびにスコア算出装置の制御プログラム
Rodero Measuring People's Cognitive and Emotional Response: Psychophysiological Methods to Study Sound Design
Whitmore et al. Improving Attention Using Wearables via Haptic and Multimodal Rhythmic Stimuli
Lai et al. Application of music listening and EEG analysis for sustained attention training
Patanwadia et al. Detecting and Changing Brain Waves Using Sound Wave Interception
Nagar Brain Mapping Based Stress Identification
Brennan Mindfulness modulated attention with neurofeedback in multiple object tracking

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220726

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230829

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231005

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: 20231024

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231102

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7389413

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150