JPH04357933A

JPH04357933A - 生体信号処理装置

Info

Publication number: JPH04357933A
Application number: JP3251294A
Authority: JP
Inventors: Joji Sakamoto; 坂本　丈治; Hirotoki Kawasaki; 川崎　広時
Original assignee: GETSUTSU KK; Sagami Tsushin Kogyo Co Ltd
Current assignee: GETSUTSU KK; Sagami Tsushin Kogyo Co Ltd
Priority date: 1990-11-20
Filing date: 1991-09-30
Publication date: 1992-12-10
Also published as: US5263487A

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，例えば脳波などの生体
信号を実質上リアルタイムで分析し表示する生体信号処
理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば人体における自律的（不随意的）
にあるいは反射的に調節されている身体機能を，随意的
に制御する試みとしてバイオ・フィードバックと呼ばれ
る概念が知られている。即ち，例えば，脳波を分析して
α波の強度の高い状態になっていることを被検者に知ら
せ，当該状態の下における自己の状態を知覚させ，当該
状態を可能な限り発生し易い状況に自己を保持させるよ
うにするなどの試みが実用化されている。

【０００３】勿論，上記バイオ・フィードバックに付帯
した事項として，（１）　生物学的情報を用いるために
必要な情報に関する基礎的知識，（２）　生理学的活動
を精神的手段により変化させるための手がかりやそのた
めの方向に対する正しい指示，（３）　学習体験を強化
するのに役立つ励ましや応援，（４）　被検者本人の記
憶に由来しかつバイオ・フィードバックの信号から新た
に知覚した情報を，すでに心身両面で内的に知覚した情
報と統合させることにより体験した情報の確認などに役
立つことは言うまでもない。

【０００４】このような試みは，１９６０年代に，中枢
（随意）神経系に用いられていた学習技法を自律（不随
意）神経系に使用できるという見解が出され，１９６９
年においてＮ．Ｅ．Ｍｉｌｌｅｒ　が動物がいわゆる不
随意とされる機能をコントロールできることを証明した
ことなどによって発展されてきた。

【０００５】しかし，従来の場合，例えば脳波をリアル
タイムにて分析するに当たっては，雑誌“ＢＹＴＥ”１
９８８年７月号（ＪＵＬＹ　１９８８．　ＢＹＴＥ）　
ＰＰ．２８９　〜２９６　に記述される“ＣＯＭＰＵＴ
ＥＲＳ　ＯＮ　ＴＨＥ　ＢＲＡＩＮ　ｂｙ　Ｓｔｅｖｅ
　Ｃｉａｒｃｉａ”に示される如く，得られた脳波信号
成分を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を行うようにし
ている。

【０００６】図１９はＦＦＴ処理を行う従来の構成を示
す。図中の符号１−１はチャネル１信号，１−２はチャ
ネル２信号，２はＦＦＴ処理部，３はスケヤ・ルート参
照テーブル，４はサイン・コサイン参照テーブル，５−
１は左脳波パワー成分アレイ，５−２は左脳波フェーズ
成分アレイ，６−１は右脳波パワー成分アレイ，６ー２
は右脳波フェーズ成分アレイを表している。

【０００７】ＦＦＴ処理部２においては，左脳波サンプ
ル信号列と右脳波サンプル信号列とを受け取り，テーブ
ル３，４を索引しつつ，高速フーリエ変換を行い，図示
の各成分アレイ５，６を生成し，図示を省略しているが
可視的な表示を行う。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】上記図１９図示の如く
，従来の場合には高速フーリエ変換処理を行うようにし
ている。このためにリアルタイム処理を行うためには，
比較的大型のコンピュータによる処理を必要とする。

【０００９】本発明は，生体信号の中の所要とされる周
波数帯域内の信号を抽出した上で，デジタル・フィルタ
を用いることによって，小型のパーソナル・コンピュー
タによって，リアルタイム処理を可能にすることを目的
としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図を示す。図中の符号１０は被検者の頭，１１は鼻，１
２，１３は耳，１４，１５，１６…はセンサ，２１，２
２，２３…は１セット分のユニット，３１は差動アンプ
，３２はローパス・フィルタ（カット・オフ周波数３０
．５Ｈｚ），３３はハイパス・フィルタ（カット・オフ
周波数０．５Ｈｚ　），３４はサンプリング部，３５は
ホトカプラ，３６はパーソナル・コンピュータ，３７は
表示装置を表している。

【００１１】耳から得た一方の交番信号は差動アンプ３
１に導かれる。ローパス・フィルタ３２とハイパス・フ
ィルタ３３とは，差動アンプ３１からの差分信号中の０
．５Ｈｚから３０．５Ｈｚまでの周波数帯の成分を抽出
する。

【００１２】サンプリング部３４は，抽出された信号に
ついてサンプリングを行いＡ／Ｄ変換する。その結果は
，ホトカプラ３５を介して，パーソナル・コンピュータ
３６に導かれ，０．５Ｈｚ　ないし１．５Ｈｚ　までの
信号成分，１．５Ｈｚ　ないし２．５Ｈｚ　までの信号
成分…，２９．５Ｈｚないし３０．５Ｈｚまでの信号成
分を，夫々デジタル・フィルタによって抽出する。

【００１３】

【作用】パーソナル・コンピュータ３６によるデジタル
・フィルタにおいては，ディメンションを３０とし，１
Ｈｚ分の分解能をもつ３０個のフィルタをもつ形となっ
ており，

【００１４】

【数１】

【００１５】に対応する処理を実行し，１８３０回の計
算回数によって３０個分の周波数成分を得ることができ
る。

【００１６】

【実施例】図２は本発明のデジタル・フィルタの処理を
概念的に説明する説明図を示す。図中の符号３６はパー
ソナル・コンピュータ，４１−ｉは夫々概念的に表現し
た１Ｈｚ幅のバンド・パス・フィルタ，４２−ｉは各時
間帯内での周波数成分のヒストグラムを表している。

【００１７】図１図示のパーソナル・コンピュータ３６
においては，ホトカプラ３５を介して受信したデータ信
号について，（ｉ）　　　０．５　〜１．５　Ｈｚ成分（ｉｉ）　　
１．５　〜２．５　Ｈｚ成分（ｉｉｉ）　２９．５〜３
０．５Ｈｚ成分に分離する処理をバンド・バス・フィル
タ４１−１，４１−２，…４１−ｎによって実行する。そして上記データ信号が例えば１秒間隔で１度送られて
くるとすると，直前の１秒の間における交番信号の中に
含まれている上記２９個分の各周波数成分を計算して，
１秒間連続表示されるヒストグラム４２−ｉを表示装置
３７に表示する。

【００１８】上記交番信号が脳波の場合には，（ｉ）　
　　１／２　Ｈｚないし３．５　Ｈｚ成分をδ波，（ｉ
ｉ）　　３．５　Ｈｚないし７．５　Ｈｚ成分をθ波，
（ｉｉｉ）　７．５　Ｈｚないし１３．５Ｈｚ成分をα
波，（ｉｖ）　　１３．５Ｈｚないし３０．５Ｈｚ成分
をβ波，と呼んでいる。そして，α波が全体の７５％以上発生している状態をα
波優位，５０％〜７５％の発生状態をα波準優位，２５
％〜５０％の発生状態を混合α波型，０％〜２５％の発
生状態をα波劣勢型と呼んでいる。脳波上にα波がみら
れる時の主観的な感情の状態は，一般的に，落ち着いた
，心地良い，殆どフワフワしているような感情であると
いう神経生理学的な見解があることから，このとき，脳
は受け身の状態にあり，精神活動や情緒活動に携わって
いない状態とされている。上述のバイオ・フィードバッ
クにおいては，一般的に，α波をパラメータとして，個
人個人のそれぞれの好ましい情緒安定の脳波状態を探求
，認識し安定されるようにされる。

【００１９】図３は本発明の実施例構成を示す。図中の
符号３１ないし３７は図１に対応し，３８はノッチフィ
ルタであって商用電源からのハムを除去するもの，３９
はアンプ，４０はシリヤル・インタフェース部，３４−
１はＡ／Ｄ変換部，３４−２は８ビット・マイクロ・プ
ロセッサであってサンプリングのタイミングを与えるも
のである。

【００２０】図示の場合には，パーソナル・コンピュー
タ３６は，２個のセンサからの１つの差分信号のみの処
理を行うものとしているが，一般に複数個のセンサを用
いることもあり，このような場合には複数個の差分信号
について夫々時分割的に処理を実行する。なお，図示の
ホトカプラ３５は，構成要素３１，３８，３２，３３，
３９，３４の系と，構成要素４０，３６，３７の系とを
電気的に絶縁する役割をはたしている。

【００２１】夫々の周波数成分に分離された結果を用い
て，パーソナル・コンピュータ３６は，種々の可視的な
表示態様を用いて，被検者に通知する機能をもっている
。図４はスペクトル分布表示・比率表示の態様を示す。図示符号ａは周波数成分のヒストグラムを表し，図示符
号ｂは全体に対するα波の比率をパーセントで表示して
いる。図４図示の如き表示は，パーソナル・コンピュー
タが１秒間に１度の割合でデータ信号を受け取るとする
と，１秒間に１度の割合で切り換わり１秒間持続して表
示が行われる。そして，α波が例えば５０％に達すると
，音によって被検者に通知することも行われる。

【００２２】図５は図４図示の態様の表示を行うフロー
チャートを示す。処理（１）　：Ａ／Ｄ変換において１０ｍｓｅｃ毎にサ
ンプリングされる。処理（２）　：スペクトル分解を行う。処理（３）　：移動積分ルーチンの処理を行う。処理（４）　：ヒストグラム表示を行う。

【００２３】なお処理（２）　や（３）　については，
後で具体的に説明される。図６はスペクトル分布時系列
表現の態様を示す。図示の水平軸は時間を表し，図示の
垂直軸は周波数成分を表している。そして，個々の周波
数成分における個々の時刻における強度は，８段階の色
によって表現される。図６図示の態様の場合には，時間
と共に変化する様子を表示することができる。

【００２４】図７は図６図示の態様の表示を行うフロー
チャートを示す。処理（５）　：Ａ／Ｄ変換において１０ｍｓｅｃ毎にサ
ンプリングされる。処理（６）　：スペクトル分解を行う。処理（７）　：移動積分ルーチンの処理を行う。処理（８）　：図６図示の如きタイルパターン表示を行
う。

【００２５】図８はトポグラフィー表示の態様を示す。図示の場合には，頭部の断面を想定して，δ波，θ波，
α波，β波がどの位置から強く出ているかを表現する。図８に示す状態は，α波のみについてどの位置からα波
が強く出るかを表現している。図示のＦは前，Ｒは右，
Ｌは左，Ｏは後を表している。図８図示の場合にはα波
が図示の白表示部分即ち図示の場合前頭部から強く出て
いることを表している。　　図８図示の表示を行う場合
には，頭の回りに複数個のセンサを配置し，各センサか
らの出力にもとづいて，断面上の点の状態を計算する。

【００２６】図９は図８図示の態様の表示を行うフロー
チャートを示す。処理（９）　：Ａ／Ｄ変換において，６チャネル分，１
０ｍｓｅｃ毎にサンプリングされる。処理（１０）：フィルタ処理を実行する。処理（１１）：図８図示の頭部断面上の点に対応して加
重分解処理を行う。処理（１２）：クーンス（ＣＯＯＮＳ）法によるトポグ
ラフィー曲面予測ルーチンを実行する。処理（１３）：トポグラフィー表示を行う。

【００２７】脳波は微少電位現象のため５０Ｈｚ（６０
Ｈｚ）など強いノイズが小型化，低価格化のさまたげと
なって来た。特に周波数分析などは脳波自身の低周波性
などからアナログ処理の困難なことは，古くから知られ
ている。コンピュータの発達により脳波のデジタル処理
が開発され，実際使用されている。

【００２８】しかし小型化，低価格化を行うときの難し
さは次の２点に要約される。（１）　ＦＦＴなど従来の処理法ではＳ／Ｎの良いアン
プを使用しないと統計誤差が増大し真の値が全くわから
なくなる。（２）　従来の方法ではＣＰＵに対するオーバーヘッド
が大きくＰＣなどでは実現が不可能である。

【００２９】上記の２点の解決法として本発明において
はＦＩＲ（ｆｉｎｉｔｅ　ｉｍｐａｌｓｅ　ｒｅｓｐｏ
ｎｓｅ）フィルタバンク法を提案している。この方法は
以下の通りである。（Ｉ）　ＦＩＲフィルタ

【００３０】

【数２】

【００３１】当該式のａｊ　（ｊ＝−ｎ，ｎ）をフィル
タの特性（周波数特性）にあわせて適当に決めてやるこ
とによって，｛ｘｉ　｝という時系列を作用せしめた際
に，当該時系列から当該フィルタの特性をもった時系列
｛ｙｉ　｝が作られる。（ＩＩ）　　周波数分析ＦＩＲフィルタを通常のＦＦＴなどのように使用するた
め，１Ｈｚごと３０個のフィルタを作る。フィルタを作
るということは当該フィルタの特性に合った係数列｛ａ
ｉ　｝を決めるということである。

【００３２】アルゴリズムで求めた３０個のＦＩＲフィ
ルタをフィルタバンクと呼ぶ。このフィルタバンクは瞬
間パワースペクトラムと同等の意味となる。したがって
このフィルタバンクでＦＦＴのような通常の周波数分析
を行うためには区間積分法を用いればよいことになる。この方法を用いると脳波のようなＳ／Ｎの悪いデータか
らデジタル処理のみで良質の周波数分析を行うことがで
きる。実際，本システムで使用したフィルタバンクでは
Ｓ／Ｎを６０ｄＢまで保証できる。さらに自分の知りた
い周波数だけフィルタバンクにし，かつＣＰＵのオーバ
ーヘッドを考慮に入れて区間積分の幅を決めてやれば（
この場合，幅による精度に対する影響を考えウィンドー
関数を用いた積分にした）ＰＣなど小型ＣＰＵで実現可
能となる。

【００３３】以下，より具体的に実施例について説明す
る。まず図４，図５や図６，図７に示した実施例の場合
についての処理を述べる。図１０は，デジタル・フィル
タの構成（概念）を示す。図示のデジタル・フィルタは
，１Ｈｚ幅（例えば０．５　Ｈｚ〜１．５　Ｈｚ成分）
に対応するものであり，同様のデジタル・フィルタが全
部でｋ個（例えばｋ＝３０）設けられる。このデジタル
・フィルタにおいて，その入力はセンサからの信号をサ
ンプリングしたデータ信号であり，その出力は該当する
フィルタにて抽出された所望される周波数成分の信号で
ある。

【００３４】図示のデジタル・フィルタにおいて，単位
遅延素子５０は例えば３０個設けられ，その各々に対応
してその出力を受ける乗算器５１が設けられる。直列接
続された単位遅延素子５０には，その一端からサンプリ
ングデータ・ブロック｛ｘｉ　｝が入力される。乗算器
５１には，フィルタバンク・テーブルから，当該１Ｈｚ
幅に対応した（即ちこのＦＩＲフィルタに対応した）係
数列｛ａｊ　｝が入力される。従って，｛ａｊ　｝がｋ
個存在する。

【００３５】ここで，サンプリングが１０ｍｓｅｃの間
隔で行われたとすると，ｉは１から１００までの整数と
なる。即ち，｛ｘｉ　｝は，ｘ１　乃至ｘ１００　の１
００個のサンプリングデータからなり，所定の１ｓｅｃ
　（＝１０ｍｓｅｃ×１００）の期間内のデータからな
る。そして，単位遅延素子５０における遅延時間は１０
ｍｓｅｃとなる。一方，１つの係数列｛ａｊ　｝は，乗
算器５１の数に等しく，例えば３０個の係数からなる。各乗算器５１に入力される係数の値は，予め，決定され
ており，固定である。乗算器５１は，１０ｍｓｅｃ毎に
，そのタイミングでの単位遅延素子５０からの出力と，
入力された係数とを乗算して出力する。

【００３６】加算器５２は，３０個の乗算器５１からの
出力の和ｙｉ　を求める。ｙｉ　は，１０ｍｓｅｃ毎に
得られる。ここで，ｙｉ　は，

【００３７】

【数３】

【００３８】で表され，瞬間パワースペクトラムｐｐｏ
ｗに等しい。積分器５３は，加算器５２の出力ｙｉ　を
積分してΣｙｉ　を求める。このΣｙｉ　は，所定時間
内におけるパワーｐｏｗに等しい。ここで，Σｙｉ　は
，入力されたサンプリングデータ・ブロック｛ｘｉ　｝
がサンプリングされた所定の１ｓｅｃ　内でのパワーｐ
ｏｗとなるようにされる。即ち，原則的には，加算器５
２の出力ｙｉ　が１ｓｅｃ　の間，積分される。

【００３９】但し，この積分では，次のことが考慮され
る。｛ｘｉ　｝の入力の開始及び終了の所定の期間には
，いくつかの単位遅延素子５０の出力が“０”となる。例えば，｛ｘｉ　｝の最初の１個のデータｘ１　のみが
入力された時点では，最初の単位遅延素子５０を除く残
りの２９個の単位遅延素子５０にはデータが入力されて
いない。従って，対応する乗算器５１の出力は“０”と
なる。このような期間は，｛ｘｉ　｝の入力の開始及び
終了の３００ｍｓｅｃ（＝１０ｍｓｅｃ×３０）である
。そこで，この期間は，パワーｐｏｗを求める際に除か
れる。従って，Σｙｉ　は，

【００４０】

【数４】

【００４１】で表される。ここで，（２Ｉ＋１）は，サ
ンプリングの全期間（１ｓｅｃ　即ちｉ＝１００）であ
り，ｄｉｎは，｛ｘｉ　｝の入力の開始及び終了の無効
期間（３００ｍｓｅｃ即ちｉ＝３０）である。

【００４２】レジスタ５４は，積分器５３で求めたΣｙ
ｉ　を，順次シフトしつつ保持する。レジスタ５４は，
図示の場合，例えば４個設けられる。積分器５３の出力
が現在のΣｙｉ　であるとすると，４個のレジスタ５４
は，左から順に，１ｓｅｃ　前，２ｓｅｃ　前，３ｓｅ
ｃ　前，４ｓｅｃ　前のΣｙｉ　を保持する。Σｙｉ　
は，１ｓｅｃ　毎にシフトされる。従って，全体として
５ｓｅｃ　間のサンプリングデータを処理した結果が保
持される。

【００４３】加重平均演算部５５は，時間的に逐次得ら
れた（５個の）Σｙｉ　＝ｐｏｗについて，加重平均演
算を行い，その結果をウインド用データブロック・バッ
ファに格納する。加重平均演算部５５において，その入
力は積分器５３及び４つのレジスタ５４からの出力Σｙ
ｉ　（５個）であり，その出力は，現在のパワーｐｏｗ
’である。加重平均演算のための加重平均ウインド関数
ｗｃｏｆは，

【００４４】

【数５】

【００４５】で表され，予め求められる。従って，現在
のパワーｐｏｗ’は，現在の積分器５３の出力Σｙｉ　
＝ｐｏｗを，４ｓｅｃ　前までのΣｙｉ　を考慮した加
重平均により補正したものとなる。これにより，現在の
パワーｐｏｗ’の不所望な細かい振動を防止している。ここで，ｉ’は，図示の場合，５個（５ｓｅｃ　）のΣ
ｙｉ　を対象としているので，１乃至５の整数である。

【００４６】図１１と図１２とは一緒になって１つのフ
ローチャートを示す図であり，図４に示すヒストグラム
の表示を行うフローチャート図５における処理（３），
（４）　をより具体化した図である。そして，図１１，
図１２のフローチャートに対応する動作は，図１０に示
す構成による動作を達成するものである。処理（４０）
：フィルタバンク・テーブルから，ｋ個のデジタル・フ
ィルタ毎に，その各々に対応する係数列｛ａｊ　｝を読
込む。処理（４１）：後に（処理（４５）），加重平均
ウインドを乗算することから，加重平均ウインド関数ｗ
ｃｏｆ（ｉ’）を求めておく。ここで，ｗｃｏｆ（ｉ’
）は，

【００４７】

【数６】

【００４８】で与えられる。処理（４２）：サンプリングデータ・ブロック｛ｘｉ　
｝を読込む。処理（４３）：ｋ個のデジタル・フィルタのうちの１つ
のデジタル・フィルタ（これをｋ（ｉ）　と表す）につ
いて，その瞬間パワーｐｐｏｗ，ｋ（ｉ）　＝ｙｉ　を
求める。ｐｐｏｗ，ｋ（ｉ）　は，

【００４９】

【数７】

【００５０】で与えられる。処理（４４）：デジタル・フィルタｋ（ｉ）　について
，そのパワーｐｏｗを求める。ｐｏｗ（ｋ）　は，

【０
０５１】

【数８】

【００５２】で与えられる。処理（４５）：パワーｐｏｗに加重平均ウインドを乗算
する。即ち，時間的に逐次得られた（例えば１ｓｅｃ　
毎），サンプリングデータ・ブロック｛ｘｉ　｝に対応
して求められたｐｏｗ（ｋ）　を，加重をかけて平均化
し，現時点のバワーｐｏｗ’（ｋ）とする。処理（４６）：現時点のｐｏｗ’（ｋ）　をウインド用
データブロック・バッファに格納する。処理（４７）：格納したｐｏｗ’（ｋ）　についてオー
バレンジ・チェックを行い，表示可能な最大値を越える
場合は，ｐｏｗ’（ｋ）　を当該最大値で打ち切りにす
る。処理（４８）：ｐｏｗ’（ｋ）　に基づいて，現時点で
の当該デジタル・フィルタｋ（ｉ）に対応する１Ｈｚ幅
（例えば０．５　Ｈｚ〜１．５　Ｈｚ成分）のヒストグ
ラムを表示する。

【００５３】この後，全てのデジタル・フィルタについ
て処理を終了したかを調べ，終了していない場合には，
処理（４２）以下を繰り返す。次に図８，図９に示す実
施例の場合についての処理を述べる。

【００５４】図１３は，６点入力及び格子の概念を示す
。図示の場合，大円は頭部の断面を想定しており，６個
のセンサが配置してあるものと考える。図中Ｆは前，Ｒ
は右，Ｌは左，Ｏは後を表している。更に，この大円に
対して，Ｆ，Ｒ，Ｌ及びＯで外接する正方形を想定する
。

【００５５】この外接する正方形を１６等分（１６点）
すると共に，縦方向及び横方向の各格子に−２乃至＋２
の番号を割り当てる。この格子の番号を用いると，各格
子点は，格子点（ｍ，ｎ）として表される。ここで，ｍ
及びｎは，夫々−２乃至＋２の整数であり，ｍは横（Ｒ
−Ｌ）方向の番号，ｎは縦（Ｆ−Ｏ）方向の番号を表す
。

【００５６】６点入力とするため，６個のセンサ（チャ
ネル）が，図示の如くに被検者の頭部にとりつけられる
。各チャネルと各格子との位置関係は，図示の如くにな
るようにされる。あるチャネルｃｈ　ｐ（ｐは１乃至６
の整数であり，チャネルの番号）での値（測定値）を，
〔ｃｈ　ｐ〕で表すとする。

【００５７】ある格子点（ｍ，ｎ）をｌａｔ　ｍｎと表
すとし，あるチャネルｃｈ　ｐとの間の距離をｄｉｓｔ
（ｌａｔ　ｍｎ，ｃｈ　ｐ）で表すとする。あるｌａｔ
　ｍｎへのある１つのｃｈ　ｐからの影響は，ｄｉｓｔ
（ｌａｔ　ｍｎ，ｃｈ　ｐ）＊〔ｃｈ　ｐ〕に依存する
。従って，そのｌａｔ　ｍｎへの全てのｃｈ　ｐからの
影響を考えると，〔ｃｈ　ｐ〕によって定まるそのｌａ
ｔ　ｍｎの値〔ｌａｔｍｎ〕は，

【００５８】

【数９】

【００５９】で表される。図１４は，本実施例で導入し
たタイルの概念について示す。図示の場合は，図１３に
示した大円に外接する正方形を２５６等分し，その各々
をタイルとしている。なお，タイルに区分する際，１つ
のタイルが格子と重なるような区分の方法であってもよ
く，また，必ずしもタイルが正方形でなくともよい。

【００６０】各タイルには，図示の如く（１，２，３…
），順に番号ｔが割り当てられる。番号ｔのタイルのＸ
座標はＸ　ｔｉｌｅ（ｔ），Ｙ座標はＹ　ｔｉｌｅ（ｔ
）と表される。例えば，図示の場合，８７番目のタイル（これをタイル
（８７）と表す）についての座標は，Ｘ　ｔｉｌｅ　（
８７）＝７，Ｙ　ｔｉｌｅ　（８７）＝６である。

【００６１】図示の場合，タイル（８７）を包む４つの
格子点（ｌａｔ　ｍｎ）が定まる。タイル（８７）に対
し図示の如き位置関係にある格子点を，ｋ＝１乃至４の
値を付して区別する。

【００６２】今，タイル（ｔ）について，ｋ＝１の関係
（タイル（ｔ）よりＦ側かつＲ側）にある格子点ｌａｔ
　ｍｎの番号をｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ（＝ｍ）
，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓ（＝ｎ）と表すとすれ
ば，ｋ＝２の関係にある格子点について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ＋１ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓｋ＝３の関係にある格子点について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓ＋１ｋ＝４の関係にある格子点について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ＋１ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓ＋１として表される。

【００６３】ここで，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））は，ｋ
＝１〜４の各々の関係において，その関係を満足するｌ
ａｔ　ｍｎのうち最も当該タイルに近いものの番号であ
る。例えばタイル（ｔ）についてのｋ＝１の場合，タイ
ル（ｔ）よりＦ側かつＲ側の１又は複数のｌａｔ　ｍｎ
のうち，最もタイル（ｔ）に近いものの番号ｍ及びｎが
各々ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ及びｎｕｍ（ｔｉｌ
ｅ（ｔ））＝ｓと定まる。

【００６４】このようにして，あるタイル（ｔ）を包む
４つの格子点が求まると，そのタイル（ｔ）の値〔ｔｉ
ｌｅ（ｔ）　〕は，４つの格子点の値〔ｌａｔ　ｍｎ〕
からクーンス法により求めることができる。即ち，〔ｔ
ｉｌｅ（ｔ）　〕＝Ｃｏｏｎｓ（Ｘ　ｔｉｌｅ（ｔ），
Ｙ　ｔｉｌｅ（ｔ），ｌａｔ　ｒｓ，ｌａｔ　ｒ＋１　
ｓ　，ｌａｔ　ｒ　ｓ＋１　，ｌａｔ　ｒ＋１　ｓ＋１
　）である。なお，例えばｌａｔ　ｒｓの番号が判れば
，そのＸ座標及びＹ座標は，図１４から明らかなように
，簡単に求まる。

【００６５】図１５ないし図１８は一緒になって１つの
フローチャートを構成しており，図８に示すチャートを
表示するための図９に示す処理フローにおける処理（９
）　ないし（１３）の処理を具体的に表したものである
。処理（２０）：フィルタバンク・テーブルから，α波に
対応するフィルタ（帯域幅７．５　Ｈｚ〜１３．５Ｈｚ
）についての係数列｛　ａ’ｊ　｝を読み込む。この係
数列｛　ａ’ｊ　｝は，予め，フィルタの特性を考慮し
て決定されている。処理（２１）：図１３に示す格子点（ｍ，ｎ）の各々に
対応する値〔ｌａｔ　ｍｎ〕を定める。即ち，格子点に
チャネル（センサ）の１つｃｈ　ｐが存在すれば，その
際の値〔ｌａｔ　ｍｎ〕はチャネルの値〔ｃｈ　ｐ〕そ
のものをとる。これ以外の場合は，値〔ｌａｔ　ｍｎ〕
は，６個のチャネルの値から求まり，

【００６６】

【数１０】

【００６７】である。処理（２２）：各格子点について，その値〔ｌａｔ　ｍ
ｎ〕をラチス・テーブルに格納する。但し，この時点で
は，〔ｃｈ　ｐ〕は未定である。処理（２３）：図１４で示した如く，頭部断面に外接す
る正方形を，タイルに区分し，その総数を求め，かつ各
タイルにナンバｔを割り当てる。処理（２４）：各タイルについて，そのＸ座標Ｘ　ｔｉ
ｌｅ（ｔ）及びそのＹ座標Ｙ　ｔｉｌｅ（ｔ）を求める
。処理（２５）：各タイルについて，それを包む４つの格
子点の格子番号を求める。タイル（ｔ）についての４つ
の格子点の格子番号は，前述の如く，ｋ＝１について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓｋ＝２について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ＋１ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓｋ＝３について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓ＋１ｋ＝４について，ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｒ＋１ｎｕｍ（ｔｉｌｅ（ｔ））＝ｓ＋１である。処理（２６）：各格子点（ｌａｔ　ｍｎ）について近傍
の格子点での値を考慮させるために重みを考慮して，そ
の重みを考慮した結果のラチステンションプレート係数
ｌａｔｔｅｎ　　ｍｎを，ｌａｔｔｅｎ　　ｍｎ＝ｃｏ
ｓ　（π（ｒｘ　２　＋ｒｙ　２　）／２）とする。こ
こで，ｒｘ　はｍからの水平方向の距離，ｒｙ　はｎか
らの垂直方向の距離である。処理（２７）：１つのセンサからのサンプリングデータ
・ブロック｛ｘｉ　｝を読込む。処理（２８）：読込んだサンプリングデータ・ブロッ
ク｛ｘｉ　｝につき，α波に対応するフィルタ（帯域幅
７．５　Ｈｚ〜１３．５Ｈｚ）において，先に処理（２
０）で読込んだ係数列｛　ａ’ｊ　｝により，フィルタ
リング処理を行う（図１０の場合と同様にして｛ｙｉ｝
を求める）。処理（２９）：求めた｛ｙｉ　｝について，その平均振
幅，平均周波数を計算により求める。処理（３０）：ラチス・テーブルから先に処理（２２）
で格納した各格子点の値〔ｌａｔ　ｍｎ〕を読出す。そ
して，この〔ｌａｔ　ｍｎ〕中の〔ｃｈ　ｐ〕の値とし
て，先に処理（２９）で求めた｛ｙｉ｝の平均振幅を代
入して，〔ｌａｔ　ｍｎ〕を求める。処理（３１）：各格子点〔ｌａｔ　ｍｎ〕についてテン
ションプレート処理を行う。即ち，処理（３０）で求め
た〔ｌａｔ　ｍｎ〕に，処理（２６）で求めたラチステ
ンションプレート係数を乗じた値ｌａｔｔｅｎｍｎ＊〔
ｌａｔ　ｍｎ〕を新しい〔ｌａｔ　ｍｎ〕とする。これ
により，各格子点の値〔ｌａｔ　ｍｎ〕は，ラチステン
ションプレート係数により補正されたものとなる。処理（３２）：クーンス法により，各タイルを包む４つ
の格子点の〔ｌａｔ　ｍｎ〕を用いて，各タイルの値〔
ｔｉｌｅ（ｔ）　〕を求める。各タイルを包む４つの格
子点は，処理（２５）で求めた格子番号を有する。即ち
，ｌａｔ　ｒｓ，ｌａｔ　ｒ＋１　ｓ，ｌａｔ　ｒ　　
ｓ＋１及びｌａｔ　ｒ＋１　　ｓ＋１の４つである。こ
れらの値〔ｌａｔ　ｍｎ〕は，処理（３１）で補正され
た値である。これらに包まれた，Ｘ座標がＸ　ｔｉｌｅ
（ｔ）でＹ座標がＹ　ｔｉｌｅ（ｔ）であるタイル（ｔ
）の値〔ｔｉｌｅ（ｔ）　〕は，各格子点の値及び当該
タイルと各格子点との距離を用いてクーンス法により求
められ，一意に定まる。処理（３３）：処理（３２）で求めたタイル（ｔ）の値
〔ｔｉｌｅ（ｔ）　〕を用いて，　各タイルの階調化処
理を行う。処理（３４）：階調化処理の結果に従って，各タイルを
表示画面上に描画してトポグラフィー表示をする。

【００６８】この後，全サンプリングデータ・ブロック
について処理を終了したか否かを調べ，終了していない
場合には，処理（２７）以下を繰り返す。

【００６９】

【発明の効果】以上説明した如く，本発明によれば，デ
ジタル・フィルタを使用することによって，リアルタイ
ム表示を可能とし，かつトポグラフィーを得るに当たっ
ての処理を簡易化し，小型の電子計算機によってリアル
タイム処理を可能としている。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明のデジタル・フィルタの処理を概念的に
説明する説明図である。

【図３】本発明の実施例構成である。

【図４】スペクトル分布表示・比率表示の態様である。

【図５】図４図示の態様の表示を行うフローチャートで
ある。

【図６】スペクトル分布時系列表現の態様である。

【図７】図６図示の態様の表示を行うフローチャートで
ある。

【図８】トポグラフィー表示の態様である。

【図９】図８図示の態様の表示を行うフローチャートで
ある。

【図１０】デジタル・フィルタの構成図である。

【図１１】ヒストグラムの表示を行うフローチャートで
ある。

【図１２】ヒストグラムの表示を行うフローチャートで
ある。

【図１３】６点入力及び格子の概念を示す図である。

【図１４】タイルの概念を示す図である。

【図１５】表示処理の詳細を示すフローチャートである
。

【図１６】表示処理の詳細を示すフローチャートである
。

【図１７】表示処理の詳細を示すフローチャートである
。

【図１８】表示処理の詳細を示すフローチャートである
。

【図１９】ＦＦＴ処理を行う従来の構成を示す。

【符号の説明】

１０　　被検者の頭１４，１５，１６　　センサ３１　　差動アンプ３２　　ローパス・フィルタ３３　　ハイパス・フィルタ３４　　サンプリング部３５　　ホトカプラ３６　　パーソナル・コンピュータ３７　　表示装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　少なくとも２つのセンサから検出され
た交番信号についての差分信号を抽出し，所定時間幅内
での当該差分信号に含まれる複数の周波数成分を分析し
て処理する生体信号処理装置において，上記交番信号が
入力されるローパス・フィルタと当該ローパス・フィル
タの出力が供給されるハイパス・フィルタとをそなえて
，当該ハイパス・フィルタのカット・オフ周波数以上の
周波数であって当該ローパス・フィルタのカット・オフ
周波数以下の周波数をもつ分析対象信号を抽出すると共
に，当該分析対象信号についてサンプリングを行った上
で当該分析対象信号についての上記所定時間幅毎のデー
タ信号をパーソナル・コンピュータに供給するよう構成
されてなり，当該パーソナル・コンピュータは，上記デ
ータ信号について，複数の周波数成分ごとの信号成分を
複数のデジタル・フィルタによって抽出し，当該抽出さ
れた複数の周波数成分ごとの信号成分を可視的に表示す
るようにしたことを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項２】　　前記抽出された複数の周波数成分ごと
の信号成分の強さをヒストグラム表示することを特徴と
する請求項１に記載の生体信号処理装置。
【請求項３】　　前記ヒストグラムと共に，前記抽出さ
れた複数の周波数成分ごとの信号成分の全体に対するα
波の信号成分の強さの比率を表示することを特徴とする
請求項２に記載の生体信号処理装置。
【請求項４】　　前記抽出された複数の周波数成分ごと
の信号成分を時系列的に表現すると共に，個々の時刻に
おける前記周波数成分ごとの信号成分の強度を段階的に
表現することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処
理装置。
【請求項５】　　前記抽出された複数の周波数成分ごと
の信号成分のうち所定の周波数成分についてトポグラフ
ィー表示することを特徴とする請求項１に記載の生体信
号処理装置。
【請求項６】　　前記所定の周波数成分はα波であり，
頭部の断面について前記トポグラフィー表示することを
特徴とする請求項５に記載の生体信号処理装置。