JP7521355B2

JP7521355B2 - Determination device, biomagnetic measurement device, and determination method

Info

Publication number: JP7521355B2
Application number: JP2020161314A
Authority: JP
Inventors: 光久金矢
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2019-11-28
Filing date: 2020-09-25
Publication date: 2024-07-24
Anticipated expiration: 2040-09-25
Also published as: JP2021090721A

Description

本発明は、決定装置、生体磁気計測装置及び決定方法に関する。 The present invention relates to a determination device, a biomagnetic measurement device, and a determination method.

生体磁気計測においては、地磁気等の環境磁場や計測行為自体に起因して発生する妨害磁場信号（アーチファクト）が非常に大きい。妨害磁場信号は、精度の良い計測データ取得の大きな妨げとなる。このため、妨害磁場信号の除去（ノイズ除去）が大きな課題となっている。 In biomagnetic measurements, interference magnetic field signals (artifacts) caused by environmental magnetic fields such as the geomagnetic field and the measurement itself are very large. Interference magnetic field signals are a major hindrance to obtaining accurate measurement data. For this reason, removing interference magnetic field signals (noise removal) is a major challenge.

妨害磁場信号を除去する手法としては、計測装置を磁気シールドで覆う手法が知られている（磁気シールド室）。また、妨害磁場信号を除去する他の手法として、計測した信号に何らかの処理を施すことで目的とする信号を取り出す手法が知られている。 One known method for eliminating interference magnetic field signals is to cover the measuring device with a magnetic shield (magnetically shielded room). Another known method for eliminating interference magnetic field signals is to extract the desired signal by performing some kind of processing on the measured signal.

この信号処理による妨害磁場信号の除去手法（目的信号の分離手法）では、信号分離アルゴリズムについて、決めなければいけないパラメータが多い。このため、十分な効果を得るためには、習熟者が手作業でパラメータの調整を行う必要がある。 This method of removing interfering magnetic field signals using signal processing (a method of separating the target signal) requires many parameters to be determined for the signal separation algorithm. For this reason, to obtain sufficient results, an experienced person must manually adjust the parameters.

上記課題に対し、最適なパラメータを自動的に導出する方法が提案されている。具体的には、目的信号を分離した際に、分離後の信号から特徴的な棘波（スパイク波）を検出し、等価電流双極子（Equivalent Current Dipole：ＥＣＤ）推定（ダイポール推定）を行う。そして、これにより得られた評価結果に基づいて、最適なパラメータを自動的に導出し、妨害磁場信号を除去する手法である。 In response to the above problem, a method has been proposed for automatically deriving optimal parameters. Specifically, when the target signal is separated, characteristic spike waves are detected from the separated signal, and an equivalent current dipole (ECD) estimation (dipole estimation) is performed. Then, based on the evaluation results obtained in this way, optimal parameters are automatically derived and interference magnetic field signals are removed.

しかしながら、棘波を検出して等価電流双極子推定を行う手法の適用対象は、特徴的な棘波が現れるてんかん患者の脳磁計測に限定される。また、この手法は、棘波を検出するために同時計測された脳波データも必要となる。このため、脳磁計測の手軽さがスポイルされてしまう。そもそも、この手法は、等価電流双極子推定を利用することから、脳磁計測に限定される手法である。このため、例えば脊椎、心臓又は筋肉などの、他の部位の活動による磁場計測には適用することが困難であった。 However, the application of this method of detecting spikes and estimating equivalent current dipoles is limited to magnetoencephalography measurements of epilepsy patients who exhibit characteristic spikes. This method also requires simultaneously measured EEG data to detect spikes. This spoils the convenience of magnetoencephalography. In the first place, this method is limited to magnetoencephalography measurements because it uses equivalent current dipole estimation. For this reason, it has been difficult to apply it to magnetic field measurements due to activity in other parts of the body, such as the spine, heart, or muscles.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、生体磁気計測の計測結果である混合信号の中から目的信号を分離する信号分離アルゴリズムの最適なパラメータを導出することが可能な決定装置、生体磁気計測装置及び決定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide a determination device, a biomagnetic measurement device, and a determination method that are capable of deriving optimal parameters for a signal separation algorithm that separates a target signal from a mixed signal that is the measurement result of biomagnetic measurement.

前述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の決定装置は、生体磁気計測の計測結果である混合信号の中から目的信号を分離する信号分離アルゴリズムのパラメータを決定する決定装置であって、混合信号に対して実行された複数の信号分離アルゴリズムによる各信号分離結果を比較し、複数の信号分離アルゴリズムの各パラメータを決定する決定部を有することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the objective, the determination device of the present invention is a determination device that determines parameters of a signal separation algorithm that separates a target signal from a mixed signal that is the measurement result of biomagnetic measurement , and is characterized in having a determination unit that compares each signal separation result by a plurality of signal separation algorithms executed on the mixed signal and determines each parameter of the plurality of signal separation algorithms.

本発明によれば、混合信号の中から目的信号を分離する信号分離アルゴリズムの最適なパラメータを導出することが可能になる。 The present invention makes it possible to derive optimal parameters for a signal separation algorithm that separates a target signal from a mixture of signals.

図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram of a biosignal measuring system according to a first embodiment. 図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。FIG. 2 is a hardware block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment. 図３は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment. 図４は、図３に示す除去部の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。FIG. 4 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration of the removal unit illustrated in FIG. 図５は、ＤＳＳＰ法とＴＳＳＰ法とを除去アルゴリズムとして用いた際の妨害信号除去結果の変化を説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the change in the interference signal removal result when the DSSP method and the TSSP method are used as the removal algorithm. 図６は、妨害信号を除去する処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of a process for removing an interference signal.

（第１の実施形態）
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る決定装置、生体磁気計測装置及び決定方法の実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、及びいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施の形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更、及び組み合わせを行うことができる。 First Embodiment
Hereinafter, the embodiments of the determination device, biomagnetic measurement device, and determination method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Furthermore, the present invention is not limited to the following embodiments, and the components in the following embodiments include those that a person skilled in the art can easily conceive, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, various omissions, substitutions, modifications, and combinations of the components can be made without departing from the gist of the following embodiments.

（生体信号計測システムの概略構成）
図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの概略図である。図１を用いて、本実施形態に係る生体信号計測システム１の概略構成を説明する。 (Outline of the biosignal measurement system)
Fig. 1 is a schematic diagram of a biosignal measurement system according to a first embodiment. A schematic configuration of a biosignal measurement system 1 according to the present embodiment will be described with reference to Fig. 1.

生体信号計測システム１は、被検者の複数種類の生体信号（例えば、脳磁（ＭＥＧ：Magneto-Encephalography）信号、及び脳波（ＥＥＧ：Electro-Encephalography）信号）を計測し、表示するシステムである。なお、計測対象となる生体信号は、脳磁信号及び脳波信号に限られるものではなく、脳活動に係るその他の信号の他、例えば脊椎、心臓又は筋肉などの、他の部位の活動による磁場を計測した信号であってもよい。 The biosignal measurement system 1 is a system that measures and displays multiple types of biosignals (e.g., magneto-encephalography (MEG) signals and electro-encephalography (EEG) signals) of a subject. Note that the biosignals to be measured are not limited to magneto-encephalography (MEG) signals and electro-encephalography (EEG) signals, but may be other signals related to brain activity, as well as signals measuring magnetic fields due to activity of other parts of the body, such as the spine, heart, or muscles.

図１に示すように、生体信号計測システム１は、被検者の１以上の生体信号を計測する計測装置３と、計測装置３で計測された生体信号を記録するサーバ装置４０と、サーバ装置４０に記録された生体信号を解析する情報処理装置５０と、を含む。なお、図１では、サーバ装置４０と情報処理装置５０とを別々に記載しているが、例えば、サーバ装置４０が有する機能の少なくとも一部が情報処理装置５０に組み込まれる形態であってもよい。なお、情報処理装置５０は、決定装置、生体磁気計測装置の一例である。 As shown in FIG. 1, the biosignal measurement system 1 includes a measurement device 3 that measures one or more biosignals of a subject, a server device 40 that records the biosignals measured by the measurement device 3, and an information processing device 50 that analyzes the biosignals recorded in the server device 40. Note that while FIG. 1 illustrates the server device 40 and the information processing device 50 separately, for example, at least a portion of the functions of the server device 40 may be incorporated into the information processing device 50. Note that the information processing device 50 is an example of a determination device and a biomagnetic measurement device.

図１の例では、被検者は、頭に脳波計測用の電極（又はセンサ）を付けた状態でテーブル４に横たわり、計測装置３のデュワ３１の窪み３２に頭部を入れる。デュワ３１は、液体ヘリウムを用いた極低温環境の保持容器である。デュワ３１の窪み３２の内側には脳磁計測用の多数の磁気センサが配置される。計測装置３は、電極からの脳波信号と、磁気センサからの脳磁信号とを収集する。そして、計測装置３は、収集した脳波信号及び脳磁信号を含むデータ（以下、「計測データ」と称する場合がある）をサーバ装置４０へ出力する。サーバ装置４０へ出力された計測データは、情報処理装置５０に読み出されて表示され、解析される。なお、磁気センサを内蔵するデュワ３１及びテーブル４は、一般的には磁気シールドルームに配置されるが、図１では便宜上、磁気シールドルームの図示を省略している。 In the example of FIG. 1, the subject lies on the table 4 with electrodes (or sensors) for measuring EEG attached to his/her head, and places his/her head in the recess 32 of the Dewar 31 of the measuring device 3. The Dewar 31 is a holding container in an extremely low temperature environment using liquid helium. A number of magnetic sensors for measuring magnetoencephalography are arranged inside the recess 32 of the Dewar 31. The measuring device 3 collects EEG signals from the electrodes and magnetoencephalography signals from the magnetic sensors. The measuring device 3 then outputs data including the collected EEG signals and magnetoencephalography signals (hereinafter sometimes referred to as "measurement data") to the server device 40. The measurement data output to the server device 40 is read out and displayed by the information processing device 50, and is analyzed. The Dewar 31 and table 4, which contain the magnetic sensors, are generally arranged in a magnetically shielded room, but for convenience, the magnetically shielded room is not shown in FIG. 1.

情報処理装置５０は、複数の磁気センサからの脳磁信号の波形と、複数の電極からの脳波信号の波形を、同じ時間軸上に同期させて表示する装置である。脳波信号とは、神経細胞の電気的な活動（シナプス伝達の際のニューロンの樹状突起で起こるイオン電荷の流れ）を電極間の電圧値として表した信号である。脳磁信号とは、脳の電気活動により生じた微小な電場変動を表す信号である。脳磁場は、高感度の超伝導量子干渉計（ＳＱＵＩＤ：Superconducting Quantum Interference Device）センサで検知される。これらの脳波信号及び脳磁信号は、「生体信号」の一例である。脳磁信号は、「生体磁気計測信号」の一例である。 The information processing device 50 is a device that displays the waveforms of MEG signals from multiple magnetic sensors and EEG signals from multiple electrodes in synchronization on the same time axis. An EEG signal is a signal that represents the electrical activity of nerve cells (the flow of ionic charges that occurs in the dendrites of neurons during synaptic transmission) as a voltage value between electrodes. A MEG signal is a signal that represents minute electric field fluctuations caused by electrical activity in the brain. The brain magnetic field is detected by a highly sensitive superconducting quantum interference device (SQUID) sensor. These EEG signals and MEG signals are examples of "biological signals". The MEG signal is an example of a "biomagnetic measurement signal".

（情報処理装置のハードウェア構成）
図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置５０のハードウェア構成を説明する。 (Hardware configuration of information processing device)
2 is a hardware block diagram showing an example of a hardware configuration of an information processing device according to the first embodiment. The hardware configuration of an information processing device 50 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.

図２に示すように、情報処理装置５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、補助記憶装置１０４と、ネットワークＩ／Ｆ１０５と、入力装置１０６と、表示装置１０７とを備える。そして、これらのハードウェアは、バス１０８で相互に接続される。 As shown in FIG. 2, the information processing device 50 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a RAM (Random Access Memory) 102, a ROM (Read Only Memory) 103, an auxiliary storage device 104, a network I/F 105, an input device 106, and a display device 107. These pieces of hardware are interconnected by a bus 108.

ＣＰＵ１０１は、情報処理装置５０の全体の動作を制御し、各種の情報処理を行う演算装置である。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３又は補助記憶装置１０４に記憶された情報表示プログラムを実行して、計測収集画面及び解析画面（時間周波数解析画面等）の表示動作を制御する。 The CPU 101 is a calculation device that controls the overall operation of the information processing device 50 and performs various information processing. The CPU 101 executes an information display program stored in the ROM 103 or the auxiliary storage device 104, and controls the display operation of the measurement collection screen and the analysis screen (such as a time-frequency analysis screen).

ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして用いられ、主要な制御パラメータ及び情報を記憶する揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ１０３は、基本入出力プログラム等を記憶する不揮発性の記憶装置である。例えば、前述の情報表示プログラムがＲＯＭ１０３に記憶されてもよい。 RAM 102 is a volatile storage device used as a work area for CPU 101, storing main control parameters and information. ROM 103 is a non-volatile storage device that stores basic input/output programs and the like. For example, the aforementioned information display program may be stored in ROM 103.

補助記憶装置１０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置である。補助記憶装置１０４は、例えば、情報処理装置５０の動作を制御する制御プログラム、及び情報処理装置５０の動作に必要な各種のデータ及びファイル等を記憶する。 The auxiliary storage device 104 is a storage device such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD). The auxiliary storage device 104 stores, for example, a control program that controls the operation of the information processing device 50, and various data and files necessary for the operation of the information processing device 50.

ネットワークＩ／Ｆ１０５は、サーバ装置４０等のネットワーク上の機器と通信を行うための通信インタフェースである。ネットワークＩ／Ｆ１０５は、例えば、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）／ＩＰ（Internet Protocol）に準拠したＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。 The network I/F 105 is a communication interface for communicating with devices on a network, such as the server device 40. The network I/F 105 is realized, for example, by a network interface card (NIC) that complies with the Transmission Control Protocol (TCP)/Internet Protocol (IP).

入力装置１０６は、タッチパネル、キーボード、マウス及び操作ボタン等の入力機能を備えたユーザインタフェース装置である。表示装置１０７は、各種の情報を表示するディスプレイ装置である。表示装置１０７は、例えば、タッチパネルの表示機能、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等によって実現される。表示装置１０７は、計測収集画面及び解析画面を表示し、入力装置１０６を介した入出力操作に応じて画面を更新する。 The input device 106 is a user interface device equipped with input functions such as a touch panel, a keyboard, a mouse, and operation buttons. The display device 107 is a display device that displays various information. The display device 107 is realized, for example, by the display function of a touch panel, a liquid crystal display (LCD) or an organic EL (Electro-Luminescence). The display device 107 displays a measurement collection screen and an analysis screen, and updates the screen in response to input/output operations via the input device 106.

なお、図２に示す情報処理装置５０のハードウェア構成は一例であり、これ以外の装置が備えられるものとしてもよい。また、図２に示す情報処理装置５０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）を想定したハードウェア構成であるが、これに限定されるものではなく、タブレット等のモバイル端末であってもよい。この場合、ネットワークＩ／Ｆ１０５は、無線通信機能を有する通信インタフェースであればよい。 Note that the hardware configuration of the information processing device 50 shown in FIG. 2 is an example, and other devices may be included. In addition, the information processing device 50 shown in FIG. 2 has a hardware configuration assuming, for example, a PC (Personal Computer), but is not limited to this and may be a mobile terminal such as a tablet. In this case, the network I/F 105 may be a communication interface having a wireless communication function.

（情報処理装置の機能構成）
図３は、実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図３を用いて、本実施形態に係る情報処理装置５０の機能構成を説明する。 (Functional configuration of information processing device)
3 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of an information processing device 50 according to the embodiment. The functional configuration of the information processing device 50 according to the embodiment will be described with reference to FIG.

図３に示すように、情報処理装置５０は、収集表示制御部２０１と、解析表示制御部２０２と、通信制御部２０３と、センサ情報取得部２０４とを有する。また、情報処理装置５０は、除去部２０５（決定装置、決定部）と、解析部２０６と、記憶部２０７と、情報入力部２０８とを有する。 As shown in FIG. 3, the information processing device 50 has a collection display control unit 201, an analysis display control unit 202, a communication control unit 203, and a sensor information acquisition unit 204. The information processing device 50 also has a removal unit 205 (determination device, determination unit), an analysis unit 206, a storage unit 207, and an information input unit 208.

収集表示制御部２０１は、センサ情報の収集動作時の画面表示を制御する機能部である。 The collection and display control unit 201 is a functional unit that controls the screen display during the sensor information collection operation.

解析表示制御部２０２は、センサ情報取得部２０４により取得されたセンサ情報（脳波信号及び脳磁信号）から解析部２０６により算出された生体信号の信号強度等の画面表示を制御する機能部である。解析表示制御部２０２は、例えば、ヒートマップ表示、立体画像表示、断面画像表示、及び、再生表示を制御する。 The analysis display control unit 202 is a functional unit that controls the screen display of the signal intensity of the biosignal calculated by the analysis unit 206 from the sensor information (EEG signal and MEG signal) acquired by the sensor information acquisition unit 204. The analysis display control unit 202 controls, for example, heat map display, stereoscopic image display, cross-sectional image display, and playback display.

通信制御部２０３は、計測装置３又はサーバ装置４０等とデータ通信を行う機能部である。通信制御部２０３は、図２に示すネットワークＩ／Ｆ１０５によって実現される。 The communication control unit 203 is a functional unit that performs data communication with the measuring device 3 or the server device 40, etc. The communication control unit 203 is realized by the network I/F 105 shown in FIG. 2.

センサ情報取得部２０４は、計測装置３又はサーバ装置４０から、通信制御部２０３を介して、センサ情報（脳波信号及び脳磁信号）を取得する機能部である。 The sensor information acquisition unit 204 is a functional unit that acquires sensor information (EEG signals and magnetoencephalographic signals) from the measurement device 3 or the server device 40 via the communication control unit 203.

除去部２０５は、信号分離アルゴリズム（除去アルゴリズム）を使用し、複数のセンサによって計測された生体磁気計測信号から妨害磁場信号（妨害信号）を除去した信号を生成する。生体磁気計測信号は、複数のチャネル時系列のセンサ信号である。除去アルゴリズムは、生体磁気計測信号から妨害信号を除去することで、妨害信号が除去されたセンサ信号を、目的信号として分離するアルゴリズムである。 The removal unit 205 uses a signal separation algorithm (removal algorithm) to generate a signal in which interfering magnetic field signals (interfering signals) have been removed from biomagnetic measurement signals measured by multiple sensors. The biomagnetic measurement signals are multiple channel time series sensor signals. The removal algorithm is an algorithm that removes the interfering signals from the biomagnetic measurement signals, and separates the sensor signals from which the interfering signals have been removed as the target signal.

除去部２０５は、生体磁気計測信号（脳磁信号）に対し、複数の除去アルゴリズムを実行して、各除去アルゴリズムにそれぞれ対応する複数の信号分離結果を取得する。そして、除去部２０５は、生体磁気計測信号に対して実行された複数の除去アルゴリズムによる各信号分離結果を比較し、複数の信号分離アルゴリズムの各パラメータを決定する。除去部２０５は、決定した各パラメータを、複数の信号分離アルゴリズムの最適なパラメータとして出力する。 The elimination unit 205 executes a plurality of elimination algorithms on the biomagnetic measurement signal (magnetic brain signal) to obtain a plurality of signal separation results corresponding to each elimination algorithm. The elimination unit 205 then compares the signal separation results of the plurality of elimination algorithms executed on the biomagnetic measurement signal, and determines the parameters of the plurality of signal separation algorithms. The elimination unit 205 outputs the determined parameters as optimal parameters for the plurality of signal separation algorithms.

解析部２０６は、除去部２０５により妨害磁場信号が除去されたセンサ信号を解析し、脳内の各部における信号強度を示す信号を算出する機能部である。 The analysis unit 206 is a functional unit that analyzes the sensor signal from which the interference magnetic field signal has been removed by the removal unit 205, and calculates a signal indicating the signal strength in each part of the brain.

記憶部２０７は、除去部２０５により妨害磁場信号が除去されたセンサ信号、及び、解析部２０６により算出された信号強度を示す信号のデータ等を記憶する機能部である。記憶部２０７は、図２に示すＲＡＭ１０２又は補助記憶装置１０４によって実現される。 The memory unit 207 is a functional unit that stores the sensor signal from which the interference magnetic field signal has been removed by the removal unit 205, and the signal data indicating the signal strength calculated by the analysis unit 206. The memory unit 207 is realized by the RAM 102 or the auxiliary storage device 104 shown in FIG. 2.

情報入力部２０８は、センサ情報に対して、関連する情報を注釈として付加するアノテーション情報の入力操作、及び時間周波数解析画面６０１に対する各種入力操作を受け付ける機能部である。情報入力部２０８は、図２に示す入力装置１０６によって実現される。 The information input unit 208 is a functional unit that accepts input operations of annotation information that adds related information as annotations to the sensor information, and various input operations to the time-frequency analysis screen 601. The information input unit 208 is realized by the input device 106 shown in FIG. 2.

前述の収集表示制御部２０１、解析表示制御部２０２、センサ情報取得部２０４、除去部２０５、及び解析部２０６は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０３等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２に展開して実行することにより実現される。なお、収集表示制御部２０１、解析表示制御部２０２、センサ情報取得部２０４、除去部２０５、及び解析部２０６の一部又は全部は、ソフトウェアであるプログラムではなく、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア回路によって実現されてもよい。 The collection and display control unit 201, analysis and display control unit 202, sensor information acquisition unit 204, removal unit 205, and analysis unit 206 described above are realized by the CPU 101 expanding a program stored in the ROM 103 or the like into the RAM 102 and executing it. Note that some or all of the collection and display control unit 201, analysis and display control unit 202, sensor information acquisition unit 204, removal unit 205, and analysis unit 206 may be realized by a hardware circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) rather than a software program.

また、図３に示した各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図３で独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図３の１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。 Furthermore, each functional unit shown in FIG. 3 is a conceptual representation of a function, and is not limited to this configuration. For example, multiple functional units shown as independent functional units in FIG. 3 may be configured as a single functional unit. On the other hand, the function of one functional unit in FIG. 3 may be divided into multiple units and configured as multiple functional units.

（除去部の構成）
次に、図４を用いて除去部２０５の機能構成を説明する。図４は、図３に示す除去部の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 (Configuration of Removal Unit)
Next, the functional configuration of the removal unit 205 will be described with reference to Fig. 4. Fig. 4 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the removal unit shown in Fig. 3.

図４に示すように、除去部２０５は、計測信号入力部３０１、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎ（複数の信号分離部）、妨害信号除去パラメータ生成部３０３（生成部）、及び、妨害信号除去結果比較部３０４（決定部）を有する。除去部２０５は、内部に、それぞれ異なる除去アルゴリズムに基づいて動作する複数の妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎを有する。 As shown in FIG. 4, the removal unit 205 has a measurement signal input unit 301, interference signal removal units 302-1 to 302-n (multiple signal separation units), an interference signal removal parameter generation unit 303 (generation unit), and an interference signal removal result comparison unit 304 (decision unit). The removal unit 205 has multiple interference signal removal units 302-1 to 302-n inside, each of which operates based on a different removal algorithm.

計測信号入力部３０１は、複数チャネルの時系列センサ信号（計測されたセンサ信号）の入力を外部から受け付け、それを分配（コピー）して各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに送信する。 The measurement signal input unit 301 accepts input of time-series sensor signals (measured sensor signals) from multiple channels from outside, distributes (copies) them, and transmits them to each of the interference signal removal units 302-1 to 302-n.

妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、複数の除去アルゴリズムのいずれかを使用して、計測されたセンサ信号の中から妨害信号を除去する。妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、それぞれ異なる除去アルゴリズムに基づいて動作し、計測されたセンサ信号の中から妨害信号を除去する。 The interference signal removal units 302-1 to 302-n use one of a number of removal algorithms to remove interference signals from the measured sensor signals. The interference signal removal units 302-1 to 302-n each operate based on a different removal algorithm to remove interference signals from the measured sensor signals.

妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、妨害信号除去パラメータ生成部３０３が生成した各パラメータのうち、使用する除去アルゴリズムに対応するパラメータを使用して、信号分離を行い、センサ信号から妨害信号を除去する。妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、妨害信号を除去した信号を妨害信号除去結果比較部３０４に送信する。妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、この妨害信号の除去処理を、妨害信号除去パラメータ生成部３０３によって生成されたパラメータが送られてくる間、複数回実行する。 The interference signal removal units 302-1 to 302-n perform signal separation and remove the interference signal from the sensor signal using the parameters generated by the interference signal removal parameter generation unit 303 that correspond to the removal algorithm to be used. The interference signal removal units 302-1 to 302-n transmit the signal from which the interference signal has been removed to the interference signal removal result comparison unit 304. The interference signal removal units 302-1 to 302-n perform this interference signal removal process multiple times while the parameters generated by the interference signal removal parameter generation unit 303 are being sent.

妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎが使用する複数の除去アルゴリズム固有のパラメータを生成する。妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、生成したパラメータを、各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに送信する。 The interference signal removal parameter generator 303 generates parameters specific to the multiple removal algorithms used by the interference signal removal units 302-1 to 302-n. The interference signal removal parameter generator 303 transmits the generated parameters to each of the interference signal removal units 302-1 to 302-n.

妨害信号除去パラメータ生成部３０３が各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに送信するパラメータは、除去アルゴリズムに依存するため、同じものではない。また、妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、１つの妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに複数のパラメータの組み合わせを送る場合もある。 The parameters that the interference signal removal parameter generation unit 303 transmits to each interference signal removal unit 302-1 to 302-n are not the same because they depend on the removal algorithm. In addition, the interference signal removal parameter generation unit 303 may transmit a combination of multiple parameters to one interference signal removal unit 302-1 to 302-n.

妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、パラメータ生成処理を、妨害信号除去結果比較部３０４からの指示によりパラメータの値を変更しながら複数回繰り返して実行する。妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、例えば、各除去アルゴリズムのパラメータの初期値をデータセットとして有している。妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、妨害信号除去結果比較部３０４からパラメータ生成処理が指示されると、所定ルールにしたがって、各パラメータを変更する。 The interference signal removal parameter generating unit 303 executes the parameter generation process multiple times while changing the parameter values in response to instructions from the interference signal removal result comparing unit 304. The interference signal removal parameter generating unit 303 has, for example, initial values of the parameters of each removal algorithm as a data set. When the interference signal removal parameter generating unit 303 is instructed to perform the parameter generation process by the interference signal removal result comparing unit 304, it changes each parameter according to a predetermined rule.

妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎによって妨害信号を除去されたセンサ信号、すなわち、各妨害信号除去結果を受信し、受信したセンサ信号を比較し、複数の除去アルゴリズムの各パラメータを決定する。 The interference signal removal result comparison unit 304 receives the sensor signals from which interference signals have been removed by the interference signal removal units 302-1 to 302-n, i.e., each interference signal removal result, compares the received sensor signals, and determines each parameter of the multiple removal algorithms.

妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内であるか否かを判定する。所定の誤差範囲は、予め設定される。例えば、所定の誤差範囲は、解析部２０６の解析性能に合わせて設定される。なお、所定の誤差範囲は、過去の妨害信号除去処理結果を基に設定及び変更してもよい。 The interference signal removal result comparison unit 304 determines whether the sensor signal from which the interference signal has been removed is within a predetermined error range. The predetermined error range is set in advance. For example, the predetermined error range is set according to the analysis performance of the analysis unit 206. Note that the predetermined error range may be set and changed based on past interference signal removal processing results.

妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内である場合、この妨害信号除去処理時時に使用された複数の除去アルゴリズムの各パラメータを、複数の除去アルゴリズムの各パラメータとして決定する。妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内である場合、これらの各信号分離結果を解析部２０６に出力する。 If the sensor signal from which the interference signal has been removed is within a predetermined error range, the interference signal removal result comparison unit 304 determines each parameter of the multiple removal algorithms used during the interference signal removal process as each parameter of the multiple removal algorithms. If the sensor signal from which the interference signal has been removed is within a predetermined error range, the interference signal removal result comparison unit 304 outputs each of these signal separation results to the analysis unit 206.

これに対し、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲外である場合、妨害信号除去パラメータ生成部３０３に対し、複数の除去アルゴリズムの各パラメータを生成し、生成した各パラメータを妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに出力することを指示する。そして、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに再度、妨害信号の除去処理を実行させ、新たな妨害信号除去結果を受信する。 In response to this, if the sensor signal from which the interference signal has been removed is outside the predetermined error range, the interference signal removal result comparison unit 304 instructs the interference signal removal parameter generation unit 303 to generate parameters for multiple removal algorithms and output the generated parameters to the interference signal removal units 302-1 to 302-n. Then, the interference signal removal result comparison unit 304 causes the interference signal removal units 302-1 to 302-n to execute the interference signal removal process again and receives new interference signal removal results.

妨害信号除去結果比較部３０４は、この比較処理を、各妨害信号除去結果が所定の誤差範囲内となるまで、繰り返し実行する。そして、妨害信号除去結果比較部３０４は、最終的には、所定の誤差範囲内である妨害信号除去結果と、その妨害信号除去処理時に各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎにおいて使用された各パラメータＰ１～Ｐｎと、を外部に出力する。 The interference signal removal result comparison unit 304 repeats this comparison process until each interference signal removal result falls within a predetermined error range. The interference signal removal result comparison unit 304 then finally outputs to the outside the interference signal removal result that falls within the predetermined error range, and each of the parameters P1 to Pn used in each of the interference signal removal units 302-1 to 302-n during the interference signal removal process.

（除去アルゴリズムの例）
妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎで使われる除去アルゴリズムには、パラメータを変化させることによる除去結果の変化が、異なった系列として現れるようなものが選ばれる。例えば、除去アルゴリズムとして、ＤＳＳＰ法（例えば、非特許文献１参照）と、ＴＳＳＰ法（例えば、特許文献３参照）との組み合わせが選択される。また、除去アルゴリズムとして、他にも、ｔＳＳＳ法（例えば、非特許文献２参照）、主成分分析（ＰＣＡ（Principal Component Analysis））／独立成分分析（ＩＣＡ（Independent Component Analysis））を応用してもよい。そして、３つ以上の妨害信号除去部をもつ構成でも同様に、適宜除去アルゴリズムを選択する。 (Example of removal algorithm)
The removal algorithm used by the interference signal removers 302-1 to 302-n is selected such that the change in the removal result caused by changing the parameters appears as a different series. For example, a combination of the DSSP method (see, for example, Non-Patent Document 1) and the TSSP method (see, for example, Patent Document 3) is selected as the removal algorithm. In addition, the tSSS method (see, for example, Non-Patent Document 2) and Principal Component Analysis (PCA)/Independent Component Analysis (ICA) may also be applied as the removal algorithm. Similarly, even in a configuration having three or more interference signal removers, an appropriate removal algorithm is selected.

（除去結果の一例）
図５は、ＤＳＳＰ法とＴＳＳＰ法とを除去アルゴリズムとして用いた際の妨害信号除去結果の変化を説明する図である。図５は、２つの妨害信号除去部３０２－１，３０２－２において、妨害信号除去部３０２－１がＤＳＳＰ法を使用し、妨害信号除去部３０２－２がＴＳＳＰ法を使用した場合におけるパラメータの変化に対する除去結果の変化を概念的に表す。なお、図５の各グラフの横軸は時間（１．５秒）であり、縦軸は磁束密度（約０．５ｐＴ）である。 (Example of removal result)
Fig. 5 is a diagram for explaining the change in the interference signal removal result when the DSSP method and the TSSP method are used as the removal algorithm. Fig. 5 conceptually shows the change in the removal result with respect to the change in parameters when the interference signal removal unit 302-1 uses the DSSP method and the interference signal removal unit 302-2 uses the TSSP method in two interference signal removal units 302-1 and 302-2. Note that the horizontal axis of each graph in Fig. 5 is time (1.5 seconds) and the vertical axis is magnetic flux density (about 0.5 pT).

ＤＳＳＰ法とＴＳＳＰ法は、いずれも妨害信号除去の度合いを表す強度パラメータ（例えば、非特許文献１の式（３８）及び式（３９）におけるｒ）を有するものの、図５に示すように、強度パラメータの変化に対する除去結果はまったく異なった系列となる。図５におけるＤＳＳＰ法、ＴＳＳＰ法と示された破線上の信号グラフがそれぞれの除去結果に対応する。ＤＳＳＰ法、ＴＳＳＰ法のいずれも、元の波形（左端）から段階的に強度パラメータを強めていくと、段々と信号が除去され右端の波形に至る。ただし、右端波形は、ＤＳＳＰ法、ＴＳＳＰ法のいずれにおいても、目的とする測定したい波形も妨害信号と一緒に削られてしまっている状態であり、それよりも手前で強度パラメータの最適値を見つけ決定することが望ましい。 Although both the DSSP method and the TSSP method have an intensity parameter (e.g., r in Equation (38) and Equation (39) in Non-Patent Document 1) that indicates the degree of interference signal removal, as shown in Figure 5, the removal results for changes in the intensity parameter are completely different series. The signal graphs on the dashed lines labeled DSSP method and TSSP method in Figure 5 correspond to the respective removal results. In both the DSSP method and the TSSP method, if the intensity parameter is gradually strengthened from the original waveform (left end), the signal is gradually removed until the waveform at the right end is reached. However, in both the DSSP method and the TSSP method, the right end waveform is in a state where the waveform to be measured has been cut off along with the interference signal, and it is desirable to find and determine the optimal value of the intensity parameter before that point.

ＤＳＳＰ法とＴＳＳＰ法との妨害信号除去結果系列を比較すると、双方の波形の差異が最も小さくなる最近接点が存在する。最近接点は、予め定められた値よりも妨害信号除去結果同士の差が小さい点、すなわち、所定の誤差範囲内となる点である。最近接点は、具体的には、図５において、「最近接」と記載された、破線が交わっている箇所である。 When comparing the interference signal removal result series of the DSSP method and the TSSP method, there is a closest point where the difference between the two waveforms is the smallest. The closest point is a point where the difference between the interference signal removal results is smaller than a predetermined value, that is, a point that is within a specified error range. Specifically, the closest point is the point where the dashed lines intersect, marked "closest" in Figure 5.

妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去結果の差異の計算として、例えば、それぞれのセンサ波形で全計測時間点ごとに差分を取り、その絶対値の全センサでの総和を求める方法を用いる。または、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去結果の差異の計算として、同じセンサ同士の波形で相関係数を求め、その係数の全センサの総和を求める方法を用いてもよい。また、妨害信号除去結果比較部３０４は、信号の最も観測したい時間点（注目点）を予め指定し、その近傍時間点でのみ前述の差分総和計算を行う方法を用いてもよい。 The interference signal removal result comparison unit 304 may calculate the difference in interference signal removal results by, for example, taking the difference for each sensor waveform at every measurement time point and calculating the sum of the absolute values for all sensors. Alternatively, the interference signal removal result comparison unit 304 may calculate the difference in interference signal removal results by calculating a correlation coefficient between waveforms from the same sensors and calculating the sum of the coefficient for all sensors. The interference signal removal result comparison unit 304 may also use a method in which the time point (point of interest) at which the signal is most desired to be observed is specified in advance, and the aforementioned difference sum calculation is performed only at time points close to that point.

除去部２０５は、この最近接となる点、すなわち、所定の誤差範囲内となる強度パラメータと妨害信号除去結果とを、それぞれ最適なパラメータと妨害信号除去結果として出力する。なお、除去部２０５は、最終的な妨害信号を除去した結果として、各センサ波形の平均値を採用するほか、予め妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎの優先順位を決めておき、優先順位の高い方の妨害信号除去結果を採用してもよい。 The removal unit 205 outputs the closest point, i.e., the intensity parameter and interference signal removal result that fall within a predetermined error range, as the optimal parameter and interference signal removal result, respectively. Note that the removal unit 205 may use the average value of each sensor waveform as the final interference signal removal result, or may determine the priority order of the interference signal removal units 302-1 to 302-n in advance and use the interference signal removal result with the highest priority.

また、妨害信号除去結果比較部３０４がＤＳＳＰ法及びＴＳＳＰ法以外の除去アルゴリズムを選択する場合も、同様の流れで処理を行う。すなわち、妨害信号除去結果比較部３０４は、対応するセンサの波形同士の比較を行う。そして、妨害信号除去結果比較部３０４は、最近接となる点、すなわち、所定の誤差範囲内となる妨害信号除去結果と、その際の除去アルゴリズムにおいて使用されたパラメータを求める。 In addition, when the interference signal removal result comparison unit 304 selects a removal algorithm other than the DSSP method and the TSSP method, the processing is performed in a similar manner. That is, the interference signal removal result comparison unit 304 compares the waveforms of the corresponding sensors. Then, the interference signal removal result comparison unit 304 finds the closest point, that is, the interference signal removal result that falls within a specified error range, and the parameters used in the removal algorithm at that time.

以上のような最近接点の求め方から、各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎで使用される除去アルゴリズムは、パラメータを変化させることによる除去結果の変化が、異なった系列として現れる（除去結果の変化が異なる）組み合わせが望ましい。 Based on the above method of finding the closest point, it is desirable for the removal algorithm used by each interference signal removal unit 302-1 to 302-n to be a combination in which the change in the removal result due to the change in parameters appears as a different series (the change in the removal result is different).

また、３つ以上の妨害信号除去部を持つ場合も考え方は同様であるが、比較の方法として「多数決的」に結果を比較する方式も考えられる。すなわち、Ａ，Ｂ，Ｃの３つの除去アルゴリズムを用いた３つの妨害信号除去部３０２－１～３０２－３をもつ構成においては、まず３つのうちの２つを選んだ組み合わせの最近接における差を求める。 The concept is similar when there are three or more interference signal removal units, but a method of comparing the results by "majority vote" is also possible. That is, in a configuration with three interference signal removal units 302-1 to 302-3 using three removal algorithms A, B, and C, first the difference in the closest combination of two selected from the three is found.

具体的には、妨害信号除去部３０２－１，３０２－２のおける最近接での差異を、diff(1-2)とする。また、妨害信号除去部３０２－２，３０２－３における最近接での差異を、diff(2-3)とする。また、妨害信号除去部３０２－３，３０２－１における最近接での差異を、diff(3-1)とする。 Specifically, the closest difference between the interference signal removal units 302-1 and 302-2 is diff(1-2). The closest difference between the interference signal removal units 302-2 and 302-3 is diff(2-3). The closest difference between the interference signal removal units 302-3 and 302-1 is diff(3-1).

例えば、diff(1-2)＜＜diff(2-3)かつdiff(1-2)＜＜diff(3-1)であった場合、除去アルゴリズムＣを用いた妨害信号除去部３０２－３の結果は、除去アルゴリズムＡ，Ｂを用いた妨害信号除去部３０２－１，３０２－２の結果に比べて差異が大きいことを意味する。 For example, if diff(1-2) << diff(2-3) and diff(1-2) << diff(3-1), this means that the result of the interference signal removal unit 302-3 using removal algorithm C is significantly different from the results of the interference signal removal units 302-1 and 302-2 using removal algorithms A and B.

この場合、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去の結果として、妨害信号除去部３０２－１及び妨害信号除去部３０２－２の結果を採用し、妨害信号除去部３０２－３の結果は無視する。すなわち、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去部３０２－３の結果はもともとなかったものとして扱う。また、妨害信号除去結果比較部３０４は、４つ以上の妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎ（ｎ≧４）がある場合も同様に、組み合わせで求めた差異が小さいもののみを採用し、差異の大きいな妨害信号除去部については結果を採用しないようにする。 In this case, the interference signal removal result comparison unit 304 uses the results of interference signal removal units 302-1 and 302-2 as the interference signal removal results, and ignores the result of interference signal removal unit 302-3. In other words, the interference signal removal result comparison unit 304 treats the result of interference signal removal unit 302-3 as if it never existed in the first place. Similarly, when there are four or more interference signal removal units 302-1 to 302-n (n≧4), the interference signal removal result comparison unit 304 only uses combinations with small differences, and does not use results from interference signal removal units with large differences.

（妨害信号を除去する処理の流れ）
次に、図６を参照して、除去部２０５が行う、妨害信号を除去する処理の流れを説明する。図６は、妨害信号を除去する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 (Process flow for removing interference signals)
Next, a flow of processing for removing a disturbing signal performed by the removal section 205 will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is a flowchart showing an example of the flow of processing for removing a disturbing signal.

除去部２０５では、計測信号入力部３０１が、複数チャネルの時系列センサ信号（計測されたセンサ信号）の入力を受け付け（ステップＳ１）、受け付けたセンサ信号を分配して（ステップＳ２）、各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに送信する。 In the removal unit 205, the measurement signal input unit 301 accepts input of time-series sensor signals (measured sensor signals) from multiple channels (step S1), distributes the accepted sensor signals (step S2), and transmits them to each of the interference signal removal units 302-1 to 302-n.

妨害信号除去パラメータ生成部３０３は、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎが使用する複数の除去アルゴリズム固有のパラメータを生成し（ステップＳ３）、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに、生成したパラメータを送信する。 The interference signal removal parameter generation unit 303 generates parameters specific to the multiple removal algorithms used by the interference signal removal units 302-1 to 302-n (step S3) and transmits the generated parameters to the interference signal removal units 302-1 to 302-n.

妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎは、妨害信号除去パラメータ生成部３０３によって生成されたパラメータを、各除去アルゴリズムを適用して、計測されたセンサ信号の中から妨害信号を除去する（ステップＳ４）。 The interference signal removal units 302-1 to 302-n apply the parameters generated by the interference signal removal parameter generation unit 303 to each removal algorithm to remove interference signals from the measured sensor signals (step S4).

妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎによって妨害信号を除去されたセンサ信号を比較する（ステップＳ５）。そして、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６）。 The interference signal removal result comparison unit 304 compares the sensor signals from which interference signals have been removed by the interference signal removal units 302-1 to 302-n (step S5). The interference signal removal result comparison unit 304 then determines whether the sensor signals from which interference signals have been removed are within a predetermined error range (step S6).

妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内である場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、妨害信号除去結果比較部３０４は、この妨害信号除去処理時時に使用された複数の除去アルゴリズムの各パラメータを、複数の除去アルゴリズムの各パラメータとして決定する。そして、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去結果と、この妨害信号除去処理時に各妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎにおいて使用された各パラメータＰ１～Ｐｎとを外部に出力する（ステップＳ８）。 If the sensor signal from which the interference signal has been removed is within a predetermined error range (step S6: Yes), the interference signal removal result comparison unit 304 determines each parameter of the multiple removal algorithms used during this interference signal removal process as each parameter of the multiple removal algorithms. Then, the interference signal removal result comparison unit 304 outputs to the outside the interference signal removal result and each parameter P1 to Pn used in each interference signal removal unit 302-1 to 302-n during this interference signal removal process (step S8).

これに対し、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲外である場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去パラメータ生成部３０３に対し、パラメータの生成指示を行う（ステップＳ７）。この処理において、妨害信号除去結果比較部３０４は、妨害信号除去パラメータ生成部３０３に対し、複数の除去アルゴリズムの各パラメータを生成し、生成した各パラメータを妨害信号除去部３０２－１～３０２－ｎに出力することを指示する。除去部２０５では、ステップＳ３に戻り、ステップＳ３以降の処理を再度行う。このように、除去部２０５では、妨害信号を除去されたセンサ信号が所定の誤差範囲内になるまで、ステップＳ７，ステップＳ３～Ｓ５の処理を繰り返す。 In contrast, if the sensor signal from which the interference signal has been removed is outside the predetermined error range (step S6: No), the interference signal removal result comparison unit 304 instructs the interference signal removal parameter generation unit 303 to generate parameters (step S7). In this process, the interference signal removal result comparison unit 304 instructs the interference signal removal parameter generation unit 303 to generate parameters for multiple removal algorithms and output the generated parameters to the interference signal removal units 302-1 to 302-n. The removal unit 205 returns to step S3 and performs the processes from step S3 onwards again. In this way, the removal unit 205 repeats the processes of steps S7 and S3 to S5 until the sensor signal from which the interference signal has been removed is within the predetermined error range.

（第１の実施形態の効果）
以上説明したように、第１の実施形態の情報処理装置５０（情報表示装置）は、除去部２０５の妨害信号除去結果比較部３０４が、複数の信号源から発せられた信号が混合された混合信号の中から目的信号を分離する信号分離アルゴリズムのパラメータを決定する。そして、妨害信号除去結果比較部３０４が、混合信号に対して実行された複数の信号分離アルゴリズムによる各信号分離結果を比較し、複数の信号分離アルゴリズムの各パラメータを決定する。 (Effects of the First Embodiment)
As described above, in the information processing device 50 (information display device) of the first embodiment, the interference signal removal result comparison unit 304 of the removal unit 205 determines parameters of a signal separation algorithm for separating a target signal from a mixed signal in which signals emitted from multiple signal sources are mixed. Then, the interference signal removal result comparison unit 304 compares the signal separation results obtained by the multiple signal separation algorithms executed on the mixed signal, and determines parameters of the multiple signal separation algorithms.

第１の実施形態の例では、妨害信号除去結果比較部３０４が、複数のセンサによって計測された生体磁気計測信号（センサ信号）から妨害磁場信号を除去して妨害磁場信号除去後の信号を分離する信号分離アルゴリズム（除去アルゴリズム）のパラメータを決定する。このとき、妨害信号除去結果比較部３０４は、センサ信号に対して実行された複数の除去アルゴリズムによる各信号分離結果を比較し、複数の信号分離アルゴリズムの各パラメータを決定する。言い換えると、第１の実施形態に係る除去部２０５は、複数のセンサによって計測されたセンサ信号に対し、複数の異なる除去アルゴリズムを実行し、それらの信号分離結果を直接比較することによって、複数の除去アルゴリズムのパラメータを決定する。 In the example of the first embodiment, the interference signal removal result comparison unit 304 determines parameters of a signal separation algorithm (removal algorithm) that removes interference magnetic field signals from biomagnetic measurement signals (sensor signals) measured by multiple sensors and separates the signals after the interference magnetic field signals are removed. At this time, the interference signal removal result comparison unit 304 compares the signal separation results of the multiple removal algorithms executed on the sensor signals and determines parameters of the multiple signal separation algorithms. In other words, the removal unit 205 according to the first embodiment executes multiple different removal algorithms on the sensor signals measured by multiple sensors and directly compares the signal separation results to determine parameters of the multiple removal algorithms.

このため、第１の実施形態に係る除去部２０５は、パラメータの導出のために、センサ信号に特徴的な棘波パラメータが含まれずともよく、また、同時計測された脳波データを用いる必要はない。したがって、第１の実施形態に係る除去部２０５は、てんかん患者の脳磁計測のみならず、他の症例又は他の部位での生体磁気計測における妨害磁場の除去においても、適用可能なパラメータを自動的に導出することができる。すなわち、第１の実施形態によれば、例えば脊椎、心臓又は筋肉などの、他の部位の活動による磁場計測又は他の症例に関する磁場計測に適用できる。これにより、妨害磁場の除去アルゴリズムのパラメータを自動的に導出することができ、より有効性の高い生体磁場の計測を実現できる。 Therefore, the removal unit 205 according to the first embodiment does not need to include a characteristic spike parameter in the sensor signal to derive the parameters, and does not need to use simultaneously measured electroencephalogram data. Therefore, the removal unit 205 according to the first embodiment can automatically derive parameters that can be applied not only to magnetoencephalography measurements of epilepsy patients, but also to the removal of disturbing magnetic fields in biomagnetic measurements in other cases or other parts. That is, according to the first embodiment, it can be applied to magnetic field measurements due to activity of other parts, such as the spine, heart, or muscles, or magnetic field measurements related to other cases. This makes it possible to automatically derive parameters for the algorithm for removing disturbing magnetic fields, thereby enabling more effective biomagnetic field measurements to be realized.

したがって、第１の実施形態によれば、混合信号の中から目的信号を分離する信号分離アルゴリズムの最適なパラメータを導出することが可能になる。 Therefore, according to the first embodiment, it becomes possible to derive optimal parameters for a signal separation algorithm that separates a target signal from a mixed signal.

以上、本発明の実施の形態について説明したが、前述した実施の形態は、例として提示したものであり、本発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能である。また、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。また、この実施の形態は、発明の範囲又は要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described above, the above-mentioned embodiment is presented as an example and is not intended to limit the scope of the present invention. This new embodiment can be embodied in various other forms. Furthermore, various omissions, substitutions, and modifications can be made without departing from the gist of the invention. Furthermore, this embodiment is included within the scope or gist of the invention, and is included in the scope of the invention and its equivalents described in the claims.

１生体信号計測システム
３計測装置
４０サーバ装置
５０情報処理装置
２０２解析表示制御部
２０３通信制御部
２０４センサ情報取得部
２０５除去部
２０６解析部
２０７記憶部
２０８情報入力部 REFERENCE SIGNS LIST 1 Biosignal measurement system 3 Measurement device 40 Server device 50 Information processing device 202 Analysis display control unit 203 Communication control unit 204 Sensor information acquisition unit 205 Removal unit 206 Analysis unit 207 Storage unit 208 Information input unit

欧州特許出願公開第１８１７８７０７号明細書European Patent Application Publication No. 18178707 特開２００９－１８８４５５号公報JP 2009-188455 A 特開２０１９－０１３２８４号公報JP 2019-013284 A

K. Sekihara, Y. Kawabata, S. Ushio, S.Sumiya, S. Kawabata, Y. Adachi, and S. S. Nagarajan, “Dual signal subspace projection(DSSP): a novel algorithm for removing large interference in biomagnetic measurements”, Journal of Neural Engineering, vol.13, no.3, 036007, 2016.K. Sekihara, Y. Kawabata, S. Ushio, S.Sumiya, S. Kawabata, Y. Adachi, and S. S. Nagarajan, “Dual signal subspace projection(DSSP): a novel algorithm for removing large interference in biomagnetic measurements”, Journal of Neural Engineering, vol.13, no.3, 036007, 2016. S. Taulu, J. Simola, “Spatiotemporal signal space separation method for rejecting nearby interference in MEG measurements”, PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY, vol.51, 2006, 1759－1768.S. Taulu, J. Simola, “Spatiotemporal signal space separation method for rejecting nearby interference in MEG measurements”, PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY, vol.51, 2006, 1759-1768.

Claims

A determination device for determining parameters of a signal separation algorithm for separating a target signal from a mixed signal that is a measurement result of biomagnetic measurement, comprising:
A determination device comprising: a determination unit that compares signal separation results by a plurality of signal separation algorithms executed on the mixed signal, and determines parameters of the plurality of signal separation algorithms.

The determination device according to claim 1, characterized in that the determination unit determines, as the parameters of the plurality of signal separation algorithms, the parameters of the plurality of signal separation algorithms when each signal separation result is within a predetermined error range.

The determination device according to claim 2 , wherein the determination unit outputs each signal separation result when each signal separation result is within the predetermined error range.

a parameter generating unit for generating parameters for each of the plurality of signal separation algorithms;
a plurality of signal separation units that use one of the plurality of signal separation algorithms and perform signal separation using a parameter corresponding to the signal separation algorithm to be used among the parameters generated by the parameter generation unit;
having
4. The determination device according to claim 2 or 3, wherein, when each signal separation result is outside the predetermined error range, the determination unit instructs the parameter generation unit to generate parameters for each of the plurality of signal separation algorithms and output the generated parameters to the plurality of signal separation units.

The determination device according to claim 4, characterized in that the plurality of signal separation units use any one of the plurality of signal separation algorithms to remove an interference magnetic field signal from a measurement signal measured in biomagnetic measurement, and separate the signal after the interference magnetic field signal has been removed as the target signal.

A biomagnetic measurement device that determines parameters of a signal separation algorithm that removes interference magnetic field signals from biomagnetic measurement signals measured by a plurality of sensors and separates the signal after the interference magnetic field signals have been removed, characterized in having a determination unit that compares signal separation results by a plurality of signal separation algorithms executed on the biomagnetic measurement signals and determines parameters of the plurality of signal separation algorithms.

A determination method executed by a determination device for determining parameters of a signal separation algorithm for separating a target signal from a mixed signal that is a measurement result of biomagnetic measurement, comprising:
a step of comparing signal separation results by a plurality of signal separation algorithms executed on the mixed signal, and determining parameters of each of the plurality of signal separation algorithms.