JPH048347A - 生体磁場計測における磁場発生源の推定方法 - Google Patents

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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は生体表面の磁場分布を測定し、そのデータから
生体内部の磁場発生源の分布を推定し表示する生体磁場
計測装置における磁場発生源の推定方法に関する。

〔従来の技術〕

生体外部の磁場測定値から生体内部の電流分布の推定は
通常以下のように行なわれる。

以下、ここでは生体磁場計測でも代表的な脳磁計測を例
として説明する。

座標系第１図にように定義する７図ではｒ、の位置にベ
クトルｑ、で表わされた電流が存在すると仮定する。脳
磁気計測の分野では脳の境界を球面と仮定できる限りこ
のような孤立した電流ベクトルを仮定でき、これを電流
ダイポールと呼ぶ。

また、第１図でｒ、は測定点の座標である。

さて、脳内にＮ個の電流ダイポールを仮定すると、ｒ、
の点での磁束密度ベクトルＢ、はで表わされる。

通常、磁束計で測定できるのはＢ、の法線成分である。

さて、ｒ、の位置で実際に得られる測定値をり、とする
。

また、各ダイポールの位置および電流ベクトルの推定値
を°を付けて表わすと推定値から計算される仮想的な測
定値り、は である。ここで、コスト関数を と定義する。（３）式は推定データと実際の測定データ
との一致度を表わす。

従来、最適推定値は上の（３）式で定義されたｑＮとし
て求められた。

〔発明が解決しようとする課題〕

以上の事かられかる通り、従来の推定手法においては、
生体内の磁場発生源、つまりは電流ダイポールの個数Ｎ
は既知でなければならなかった。

もし、実際の電流ダイポールの数と異なる数Ｎを設定し
て上記コスト関数を最小にするｒｘｔ・・ｒａｙ　ｑｚ
、・ｔ　Ｑ　Ｎの解を求めるとその解は実際の生体の電
流分布と異なるものとなってしまう。

そこで、本発明のひとつの目的は磁場発生源の数、つま
り対象とする生体内の電流ダイポールの数が正確に知ら
れていない場合でも正しくその生体内の電流分布を示す
解を得ることができる磁場発生源の推定方法を提供する
にある。

本発明の別の目的は実際に存在する数より多い数の電流
ダイポールが仮定されて逆問題法による推定値の特定が
成されたとき、実際に存在する数の電流ダイポールを示
す解が自動的に得られる磁場発生源の推定方法を提供す
るにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、対象とする生体の外部の複数の測定点にてこ
の生体から発生する磁場を測定して上記の生体内の電流
分布を推定する方法において、予想される生体内の電流
ダイポールの数より多い数の推定電流ダイポールを仮定
し、前記の磁場測定値の分布とこれらの推定電流ダイポ
ールが作る磁場の分布の差を示す量に加えて仮定した各
推定電流ダイポールが単独に作る磁場の大きさの総和。

もしくはそのα乗（αは正の実数）の総和を含むコスト
関数が最小となる各推定電流ダイポールを求める点を特
徴とする。

本発明の別の特徴は実施例の説明に示される。

〔作用〕

上記のように、実際に存在するより多い数の推定電流ダ
イポールから算呂した磁場の分布と実測された磁場の分
布との一致度が向上するよう推定値を変位させて行くと
、推定値に過剰な自由度が導入されてしまうので、実際
の電流分布と異なる解が得られる可能性が高い。これに
対し、仮定した各推定電流ダイポールのが単独に作る磁
場の大きさの総和、もしくはそのα乗の総和は、推定値
の過剰な自由度をおさえる働きを有するので、正しい解
が得られる。つまりは生体内の電流ダイポール（独立し
た磁場発生源）の数が正確に分っていなくても正しい電
流分布が推定できる。とくに各推定電流ダイポールが上
記の複数の測定点の位置に単独に作る磁場の大きさ（磁
場のノルム、つまり磁場の測定点に関する根自乗和）の
総和、もしくはそのα乗の総和をコスト関数に加味した
場合には、解が実存する電流ダイポールより測定立寄り
に訊って求められる傾向を防ぐことができる。

ただし、一般的に言えば得られる解は、はぼ同じ位置に
重なる複数の電流ベクトルを含むものとなる。このほぼ
同し位置に重なる複数の電流ベクトルの合成ベクトルは
、実際に生体内に含まれるひとつの電流ダイポールを示
している。もし累乗の指数として○〈αく１なるαをを
採用すれば、このコスト関数を最小とする解は、このよ
うなほぼ同一位置に重なる複数の電流ベクトルを含まな
い。つまりこのような複数の電流ベクトルのうちひとつ
を除いて残りはベクトルの大きさがほぼゼロとなるので
、自動的に実際に生体に含まれる数の電流ダイポールが
推定できる。

〔実施例〕

脳に討死を例として本発明の実施例を説明する。

脳磁測定は第１図に示さ戯るごとく、磁束計１０を点１
２−１から１２ｙ４のように１点二点動かしながら頭部
のまわりの測定点におけるニジ；の法線成分を測定して
行く。さて、このようにして測定された頭部周囲の測定
点から磁場発生源となっている脳内の電流ダイポールの
空間座標と電流ベクトルの推定を本発明を用いて以下の
通りに行なうことができる。

頭部表面の測定点の個数をＭとし、１がらＭまで番号付
けを行なう、第ｍ番目の測定点の位置をベクトルｒｓで
表わし、その点における磁場の測定値をＤｌと表記する
。

電流ダイポールが脳の内部にＮ個含まれていると仮定す
る１本発明はこのダイポールの正確な個数が既知でない
場合でも適用できるものであり、ひとまずＮは脳内部に
存在すると予想されるダイポールの個数より多めに設定
しておく。

このように仮定した推定電流ダイポールの推定位置をｒ
。、推定電流ベクトルをｑ４で表わす。ここでｎ＝１．
２．・・・、Ｎである。このように仮定された電流ダイ
ポールが前記の計測点に作る磁場Ｄ□（ｍ＝１．・・、
Ｍ）を計算により求める。つまり、Ｄゎは推定した電流
ダイポールがら求めた仮想的な磁場計測値と呼ぶことが
できる。頭部表面を球面で近似し、この球の中心を座標
原点とすれば、Ｄ、は次式で計算される。

次に後で詳述する最適化演算により、仮定した電流ダイ
ポールの位置推定値ｒｏ、電流ベクトル推定値ｑ、を変
位させて行き、コスト関数が最小となる推定値を求める
。このコスト関数として、本実施例では次式のものを用
いる。

Ｅｍ＋　　ｒｚ＋　　”’＋　　ｒ’Ｈ；　Ｑｌｌ　　
Ｑｚｙ　”’＋　　ｑＮ）ｍ＝１ ダイポールがそれぞれ単独に作る磁場の総和とする。こ
こでは、Ｅｓ（ｑｉｔＱｚ＋・・・ＩＱＮ）の具体的な
形は ここで、（４）式右辺第１項は実際に測定された磁場の
分布と仮定された電流ダイポールが作る磁場の分布との
一致度を表わす項であり、それぞれの分布を行ベクトル
Ｇ、及びＧで示せばＧ　　−Ｇ１２と表わすことができ
る。ただし、ただし、 であり、さらに８ｍ６は である。

一方、（４）式の第２項は仮定された個々の電流で計算
する。すなわちｎ番目の電流ダイポールがｍ番目の測定
点位置につくる磁場の法線成分（検出コイル面と垂直な
成分）ｇ“　を（７）式によりｍ＝１．２．・・・９Ｍ
についてそれぞれ算出し、それぞれを成分とする行ベク
トル９゜の大きさ、つまりｎ番目の電流ダイポールが作
る磁場のノルム８゜１を算出する。具体的には、各成分
ｇ−のｍ（ＩＱ定点）に関する根自乗和を算出する。仮
定された各推定電流ダイポールかについてそれぞれが単
独に作る磁場１９．１をこのように求め、さらにそのｎ
（推定電流ダイポール）に関する総和を求めたのが（５
）式のＥｓである。

（５）式によって表わされるＥｓ（ｑｔ・・・、ｑＮ）
は実際に當まれるダイポールの個数よりも多くのダイポ
ールを仮定したことによって導入される過剰な自由度を
おさえる働きをする。このことを理論的に厳密に証明す
ることは、本発明の対象とする脳内の磁場発生源推定の
ような非線型逆問題の場合にはむずかしいが、線型逆問
題の場合には数学的に証明することができる。この証明
については羽石他ｒＣＴ画像再構成にシミュー・テッド
アニーリングを用いる場合のコスト関数について解析」
、アプライド・オプティックス、印刷中（Ｈ，Ｈａｎｅ
ｉｓｈｉ　ｅｔ　ａｌ、　”Ａｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　
ｏｆ　ｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｓ
ｉｎ＋ｕｌａｔｅｄ　ａｎｎｅａｌｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｃ
Ｔｉｍａｇｅ　ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”、　Ａ
ｐｐｌｉｅｄ　０ｐｔｉｃｓ　１ｎＰｒｅｓｓ、）に示
される。

さらに、上述のように各推定電流ダイポールが作る磁場
として各測定点で作る磁場を採用してコスト関数に加味
することにより、誤って実存するより測定点寄りの電流
ダイポールが推定されることを防止することができる。

（５）式に含まれるＷは（４）式右辺第１項と第２項の
重みづけを行なう定数であり、後はど述べる最適化演算
に際してコスト関数の変化ΔＥを計算する際に（４）式
の第１項あるいは第２項のどちらかからだけの寄与に片
よらないように、あらかじめ試みにΔＥを計算してみる
ことによりＷを設定する。

さて、本発明を実施する際に（４）式中のＥｓの項とし
ては（５）式を直接用いてもよいが、これを拡張した を用いるとさらに好ましい。ここで累乗の指数αは正の
実数である。

（５）′式のαの役割は次の通りである。

本発明においては脳内部に含まれると予想されるダイポ
ールの個数より多くのダイポールを仮定し推定を行なう
。したがって、複数個のダイポールがほぼ同一場所に推
定される場合が起りうる。

（５）′式のαはこのような場合において得られる解の
性質を決めるものである。今、２個のダイポールｕ、ｖ
がほぼ同一場所に推定される場合、すなわち−泊ｒｖの
場合を例として説明すると（１）Ｏ＜αく１の場合、ｕ
、ｖ番目のダイポールの電流ベクトルＱ−＋Ｑ−のどち
らかが非常に小斗０となる。つまり、空間座標がほぼ重
なる複数個のダイポールのうちの一個の電流ベクトルが
本来その位置に存在するダイポールの電流ベクトルに近
いものとなり、他のダポールの電流ベクトルの大きさは
ほぼゼロになる。

（２）α〉１の場合、ｑ、：ｑ、となり、またこれらの
値はｒ、”、ｒ、の位置に本来存在するダイポールの電
流ベクトルの値の約１／２となる。

（３）α＝１の場合、ｑ、＋ｑ、が本来ｒ、：＃ｒ、の
位置に存在するダイポールの電流ベクトル値に近いもの
になるが１ｑ２１と１ｑ、１の比はどのような値となる
かは予ｉｌＤできない。

つまりαは１以外とするのが好ましく、なかでも０〈α
〈１（例えばα＝１／２）とするのか最も好ましい。

次に（４）式により、くわしくはさらに（５）式もしく
は（５）′式のいずれかにより定義されたコスト関数Ｅ
　（ｒｉ＋　”’　　ｒＮ；　ｑｘ＋　”’ｒ　ＱＮ）
を最小とする推定値ｒ　ｒ＊＋　ｑ。（ｎ＝１．・・・
Ｎ）を求める最適化演算について詳述する。コスト関数
Ｅはその変数に関し非線型であり、局所的な最小値を持
つ、したがって、従来知られている非線型最適化手法で
は真の最小値（大域的最小値）を求めることは不可能で
ある。本実施例ではこのような場合でも大域的最小値を
求めることのできる最近提案されたシミュレーテイッド
・アニーリング（ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ａｎｎｅａｌｉ
ｎｇ）を採用している。

以下第２図を参照して説明する。

まず、上述した数Ｎの電流ダイポールを仮定し、それぞ
れの座標ｒ、（ｎ＝１．・・・、Ｎ）、および電流ベク
トルＱ　Ｃ（ｎ　”　ｌ　＋・・、Ｎ）の推定値を初期
値として設定する。なお、ダイポール座標ｒｎ　（ｎ”
Ｉｔ　２＋　”・＋　Ｎ）は変数Ｘ。（ｎ＝１゜２、・
・・、Ｎ）として、また各ダイポールの電流ベクトルＱ
　ｅ　（ｎ　”　１　ｔ　２　Ｈ”’　＋　Ｎ　）は変
数Ｘ。（ｎ＝Ｎ＋１．Ｎ＋２．・・・・・、２Ｎ）とし
て設定される。さらに実測され、記録されている磁場計
測値り。（ｍ＝１．・・・、Ｍ）を用いて、前に詳述し
たコスト関数Ｅの値を算出する。（ステップ１０１）以
下、×４の値の微少変位を与え（これを試行という）、
その変位により生じるコスト関数Ｅの変化ΔＥを参照し
てこの試行を受け入るかどうか判断し、徐々に各Ｘ、の
値を最適値に近付けて行く。

まず、十分大きくパラメータＴを設定する。ＴはΔＥ＞
０でも変化を受け入れる確率を決めるパラメータであり
、温度と呼ばれる。試し計算によりΔＥを計算し、ｅｘ
ｐ　（−八Ｅ／Ｔ）＝０．８−０．９となるようにＴを
設定する。また、変数ｒ１゜・・・　ｒＮに対して一回
の試行における変位量１Δｑ１を設定する。（ステップ
１０２）は予想されるｌｑｌの最大値の１／１０〜１／
１０００程度が適切である。

次に、試行のくり返しの制御のためのパラメータＮア、
Ｎ工、Ｎ２にそれぞれ初期値ゼロを設定する。（ステッ
プ１０３） 次に試行の対象となる変数ｘｎをひとつ選び（ステップ
１０６）、変化量ベクトルΔＸ、を決める（ステップ１
０７）。これは変数ｘ、が座標であるなら （Δｘａ）、＝ｌΔｒｌｓｉｎθＣＯ５ψ（Δｘ、）−
＝ｌΔｒｌｓｉｎθｃｏｓψ（Δｘ、）２＝ｌΔｒｌｃ
ｏｓθ を用い、Ｎ８が電流ベクトルであるなら（ΔＸゎ）工＝
１Δｑｌｓｉｎθｃｏｓψ（ΔＸ、）、＝ｌΔｑｌｓｉ
ｎθＣＯ８ψ（Δｘ、）、＝ＩΔｑｌｃｏｓθ を用いて、θをＯくθ〈２πの一様乱数で、ψをＯくψ
（πの一様乱数を発生して決める。

次にステップ１０８では上記の変数Ｘ。をＸ、＋ΔＸ、
でおきかえる。つまり試行を実行する。

さらにステップ１０９では変位ΔＸ８を与える前と後の
コスト関数Ｅの差ΔＥを ΔＥ”Ｅ（Ｘｌ、・−・、Ｘ、＋ΔＸ＋＋ｔ　　”’ｒ
　　ｘｚｘ）Ｅ（ｘｌ、−・、ｘ、、”’＊　　Ｘ２Ｎ
）　　　（１０）から計算する。次にステップ１１１で
ΔＥくＯであれば変位ΔＸユを受け入れる。すなわちＸ
。＋ΔＸゎを新しいＸ、とじたままステップ１１２゜１
０５を介して次の変数×１１の試行のためにステップ１
０６にもどる。また、ΔＥ＞Ｏである場合はステップ１
１３，１１４および１１６に示されるように温度Ｔに依
存するある確率Ｐ（ΔＥ）＝ｅｘｐ（−ΔＥ／Ｔ）に従
がって変位Δ×。を受け入れるか、拒絶するかを決める
。変位を受け入れると決められれば、×１＋ΔＸ１を新
しいＸ、としたままステップ１１５，１０５を介してス
テップ１０６にもどる。一方変位を拒絶すると決められ
た場合はステップ１１７でＸ、及びコスト関数Ｅを元の
値にもどし、ステップ１１８，１０５を介してステップ
１０６に戻る。

このような一連のステップを各変数について。

つまりｎ＝１〜２Ｎまでひととおり行ない、トータルで
これをＮＴＴＩＩ″ｘ回くり返す。Ｎ　Ｔ″′＆Ｘとし
ては例えば１００〜４００程度の値が適当であろう。

ここで、第２図のフローチャートのステップ１１２にお
けるＮ１はコスト関数を減らす方向の変位で受けいれら
れたものの数、ステップ１１５におけるＮ２はコススト
関数を増やす方向の変位で受け入れられたものの数、ス
テップ１１８におけるＮ３は拒絶された変位の数である
。ステップ１０５で、ＮＴ　回の試行が終了したことが
判明したときステップ１１９に進み、変位を受け入れる
確率を定める温度Ｔを下げるか否かの判定を行なう。す
なわち、受けいれられた試行のうちコスト関数を増やし
た回数Ｎ４がコスト関数を減らした回数Ｎ２に近い値に
なるか否かをＩＮよ−Ｎ２／Ｎの値により判定する。こ
の値がε　（Ｅはたとえば０．０２程度）以上であれば
、温度Ｔを変えずにステップ１０３にもどり、さらにＮ
Ｔ　回の試行をくり返す、　　Ｉ　Ｎ、−Ｎ、　ｌ　／
Ｎの値がεを下回った場合にはステップ１２０に進み、
温度Ｔを下げることによりΔＥ＞Ｏとするような変位を
受け入れる確率を下げてからステップ１０３にもどって
同様にＮＴ１回の試行をくり返えす。

ステップ１２０における温度Ｔの下げ方としては本実施
例ではＴｋをに番目の温度段階として、Ｔ、＝ξＴｍ−
１とする方法をとる。このときξとしては０．９〜０．
９５程度の値を用いる。別の下げ方Ｔｋ＝Ｔ、／　（１
＋ｋ）あるいはＴＩ＝Ｔ、／ｌｏｇ（ｅ＋ｋ）も文献、
■、スス−ファースト　シミュレーテッドアニーリング
」フィジックス　レタースＡ　Ｖｏｌ、１２２．　ｐ１
５７．１９８７　（Ｈ，Ｓｚｕ　ｅｔ　ａｌ、。

’Ｆａｓｔ　Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ
”、　Ｐｈｙｓｉｃｓ　ＬｅｔｔｅｒｓＡ、　Ｖｏｌ、
１２２．　Ｐ２Ｓ５．１９８７）に提案されている。

以上のようにして、温度Ｔを徐々に下げながら各変数の
変位のＮＴＩ’ｌａｘ’回の試行を何巡かくり返すに従
がい、各変数は最適値に近づいて行き、受け入れられる
変位は徐々に少なくなる。ステップ１１８にてＮ、＋Ｎ
２＝Ｏと判定されたとき、つまり試行された変位のうち
受け入れられたものがなくなったときコスト関数を最小
とする変数、つまり最適な電流ダイポールの位置と電流
ベクトルが求められたので、シミュレーテッドアニーリ
ングの演算を終了する。

以上、本実施例では最適化演算に５ｉｍｕｌａｔｅｄａ
ｎｎｅａｌｉｎｇを用いる事を例とて説明したが、本発
明はこれに限るものではない。局所的最小値を含む関数
から真の最小値を見出すことのできる他のアルゴリズム
、例えば Ｊ、　Ｈ，Ｈｏｌｌａｎｄ氏提案のＧｅｎｅｔｉｃ　Ａ
ｌｇｏｒｉｔｈｍなども用いることができる。このアル
ゴリズムについては（Ｊ、　Ｈ，Ｈｏ１ｌａｎｄ　ｒＡ
ｄａｐｔａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｎａｔｕｒａｌａｎｄ　Ａ
ｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ＳｙｓｔｅｍｓＪ　Ｔｈｅ　Ｕｎ
ｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＭｉｃｈｉｇａｎ　Ｐｒｅｓｓ
　１９７ｇ）で提案された議論されている。

またあらかじめダイポールの存在する領域が先験的に知
られている場合には以下のようにしてこの先験情報を最
適化演算の中に組み入れることができる。

すなわち、この場合には（４）式のかわりにＥ（ｒよ、
　ｒ２゜ ｒ　Ｎ　：　　Ｑｔ＋　　Ｑ２！ 、ｑＮ） ｍ＝１ 十Ｅｔ（ｒｘ＋・・・、ｒＮ） で計算されるＥを最小にする各推定値を求める。

ここでＥ、は次のように定義する。

１）ｒ□、・・・＋　　ｒＮがすべてあらかじめ設定さ
れた領域に存在する場合、Ｅ、（ｒｌ、・・ｒＮ）＝０
２）ｒ□、・・、ｒＮのどれかがあらかしめ設定された
領域を呂た場合、Ｅ　Ｌ（ｒｔ　＋　”’　＋　ｒ　）
ｌ）　＝　ＡここでＡはそのときの温度Ｔに対して十分
大きな値、すなわち　ｅｘｐ　（−Ａ／Ｔ）　斗　　○
であるような値である。このようにＥ、を定義すること
により、各ｒ、があらかじめ設定された領域から出るよ
うな変位を受け入れる確率はゼロに近いものとなり、あ
らかじめ設定された領域内で Ｅ　（ｒｘ＋　　”°ｒ　　ｒｘ；　　Ｑ１？　　”’
　　　ＱＮ）を最小とするような推定値を求めることが
できる。

〔発明の効果〕

以上のごとく本発明によれば脳内に含まれる電流ダイポ
ールの数を正確に知らない場合でもダイポールの座標、
電流ベクトル値を正確に推定できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例の脳磁計測の概念図と、磁場源
推定の際の座標系を示す。 第２図（ａ）、（ｂ）は上記実施例のシミュレーテッド
アニーリングのフローチャートを示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、生体の活動にともなって発生する磁場を複数の測定
   点で測定し、得られた複数の磁場測定値の分布から前記
   生体の内部の電流分布を推定する推定方法において、前
   記生体内に存在すると予想されるより多くの数の推定電
   流ダイポールを仮定し、前記の磁場測定値の分布と前記
   の仮定された推定電流ダイポールが作る磁場の分布との
   差を示す第１の量と前記推定電流ダイポールの各々が単
   独で作る磁場の大きさの総和を示す第２の量を少なくと
   も含むコスト関数が最小となる各電流ダイポールを求め
   て前記電流分布を推定することを特徴とする生体磁場計
   測における磁場発生源の推定方法。 ２、前記第２の量は、前記の仮定された各推定電流ダイ
   ポールが前記複数の測定点の各々に作る磁場の法線成分
   の測定点に関する根自乗和の電流ダイポールに関する総
   和であることを特徴とする請求項１の推定方法。 ３、前記第２の量は、前記の仮定された各推定電流ダイ
   ポールが前記複数の測定点の各々に作る磁場の法線成分
   の測定点に関する根自乗和のα乗（αは正の実数）の電
   流ダイポールに関する総和であることを特徴とする請求
   項１の推定方法。 ４、α≠１である請求項３の推定方法。 ５、０＜α＜１である請求項３の推定方法。 ６、前記コスト関数は前記第１の量と前記第２の量の線
   形和である請求項１の推定方法。７、生体の活動にとも
   なって発生する磁場を複数の測定点で測定し、得られた
   複数の磁場測定値から前記生体の内部の電流分布を推定
   する推定方法において、前記生体内に存在すると予想さ
   れるより多くの数の推定電流ダイポールを仮定し、前記
   の磁場測定値の分布と前記の仮定された推定電流ダイポ
   ールが作る磁場の分布との差を示す第１の量と前記推定
   電流ダイポールの各々が単独で作る磁場の大きさの総和
   を示す第２の量を少なくとも含むコスト関数の変化を参
   照しながら前記推定電流ダイポール位置及び電流ベクト
   ルの各々の変位の試行をくり返し、変位が前記コスト関
   数を減ずるもののときこの変位を受け入れ、一方変位が
   前記コスト関数を増加させるもののとき温度Ｔに関する
   ある確率でこの変位を受け入れ、上記温度Ｔを徐々に低
   下させながら上記変位の試行をくり返して前記コスト関
   数を最小とする各推定電流ダイポールを特定することを
   特徴とする生体磁場計測における磁場発生源の推定方法
   。