JPH0956833A

JPH0956833A - 生体信号処理装置及び生体刺激緩和装置

Info

Publication number: JPH0956833A
Application number: JP7213436A
Authority: JP
Inventors: Toshihiko Takatani; 敏彦高谷
Original assignee: Kokusai Electric Corp
Current assignee: Kokusai Electric Corp
Priority date: 1995-08-22
Filing date: 1995-08-22
Publication date: 1997-03-04

Abstract

(57)【要約】【課題】生体信号の周波数帯域の近い重複信号から、
少なくとも関与要因の数を見出すための処理に小型な構
成で高速解析ができ、その解析結果によって生体刺激パ
ルスを最適制御する手段の提供にある。【解決手段】センサ１より生体信号を受信し、この受
信された時系列データから相関解析するホストコンピュ
ータ２を設ける。このホストコンピュータ２には、該ホ
ストコンピュータよりｍ個の再構成された時系列データ
をバス・インターフェースを介して転送され加減算器及
びＲＯＭテーブルを通過させて相関積分を計算し、その
結果をホストコンピュータ２に戻すパイプライン計算機
３を付設する。ホストコンピュータ２は相関積分の計算
結果より相関次元を解析する。そして、ホストコンピュ
ータ２から出力する相関次元に対応したデータをコンバ
ータ４を介して生体刺激パルス発生装置５に入力し刺激
パルスの変化制御を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、生体信号を受信
し、同一の時系列に混在する複合信号の構成要因を分離
し、支配要因を導きだすための信号処理装置及びこれを
利用した生体刺激緩和装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】生体は、不要な、もしくはストレスとな
る何らかの外的刺激を受けると、その生理的出力、例え
ば心拍数、脳波、筋緊張度等が変化する。即ち、心拍数
は高くなり、脳波はβ波になり、筋緊張は高くなる。し
たがって、これらの信号を計測すれば、計測時点での刺
激レベルを知ることが可能である。なお、筋や神経疲労
は尿中の蛋白質を増加させたり、血糖値を変化させるこ
とも知られている。

【０００３】一方、刺激が緩和されたときの脳波は、カ
オス的であり且つ高い相関次元を有することが知られて
いる。これは脳波だけでなく、筋電図や心拍数も同様に
カオス的である。

【０００４】この生体信号は、特定のリズムを持ちなが
らも、周波数分析をしてもパワースペクトルに特定の強
い強度をもつ成分を見出せないことが知られている。

【０００５】このような、特定の周波数成分を持たない
ような信号や、元々時系列データだけでその信号の支配
的要因が複雑に相互作用した複合信号でスペクトル解析
を行なっても、その主要因について明確な分析が行なえ
ないような場合、この時系列データを次元解析する例え
ば脳波の解析にはいくつかの種類があり、脳波の相関解
析法やリアプノフ指数がある。

【０００６】相関次元とは、受信された時系列データ
が、幾つの変数によって構成されるかを調べる手法であ
り、リアプノフ指数とは、その現象がカオス的かどうか
判断する手法である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
２つの手法は、ばく大な計算時間及び計算力が必要であ
る。脳波の場合ではスーパーコンピュータで計算して２
０時間以上必要で、従って、小型もしくは簡易な計算に
よって、刺激状況をリアルタイムで知る方法は殆どな
い。

【０００８】そこで、一つの方法として脳磁界計測があ
げられるが、これは超伝導磁界計測装置であるから付属
設備が非常に大きいものになる。ただし、刺激緩和され
たときの脳の活動状況は、脳磁界計測の結果では左右の
脳の活動が均等になり且つアルファ波レベルであり、計
算の結果カオス的である。

【０００９】従って、生体が感受している刺激が緩和さ
れたかどうかを、得られる信号から簡易且つ高速に知る
ためには、高速計算機が必要になる。

【００１０】本発明の目的は、このような点に鑑み、従
来複合信号、特に同一の反応系の支配要因の分析で、ス
ペクトル解析等により行なわれていた方法では、分離若
しくは要因分析が困難であった周波数帯域の近い重複信
号から、少なくとも関与要因の数を見出すための処理技
術を求め、小型な構成で高速解析ができる具体的な手段
を提供すること、及びそれによって生体刺激パルスを制
御して最適パルスを発生する手段の提供にある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記の目的は、生体もし
くは体液から生体信号を検出するセンサと、該センサか
ら時系列データを受信し、該時系列データを時間遅れの
一定値τを用いて高次元ｍ空間におけるｍ点の時系列デ
ータに再構成し、該ｍ点での時系列データをバス・イン
ターフェース、加減算器及び記憶手段より成る計算機に
転送して相関積分を計算させ、該計算結果の相関積分を
受取り、該相関積分の相関指数を用いて相関次元を求め
るホストコンピュータを備えた、ことによって達成され
る。

【００１２】また、上記の目的は、センサから時系列デ
ータＶ（ｔ）数７を受信し、該数７の時系列データを時
間遅れの一定値τを用いて高次元ｍ空間におけるｍ点の
時系列データＶ（ｔ_i）数８に再構成し、該数８の時系
列データをバス・インターフェース、加減算器及びＲＯ
Ｍテーブルより成るパイプライン計算機に転送して相関
積分Ｃ（ｍ；ｒ）を数９、数１０、数１１により計算さ
せ、該計算結果の相関積分を受取り、該相関積分の相関
指数数１２を用いて相関次元Ｄcを求めるホストコンピ
ュータを備えた、ことによって達成される。

【００１３】また上記の目的は、上記ホストコンピュー
タから出力する相関次元に対応したデータ入力によって
発生する刺激パルスを変化制御する生体刺激パルス発生
装置を備えた、ことによって達成される。

【００１４】

【数７】

【００１５】

【数８】

【００１６】

【数９】

【００１７】

【数１０】

【００１８】

【数１１】

【００１９】

【数１２】

【００２０】上記手段によると、ホストコンピュータは
センサから時系列データを受信し、相関次元を計算し、
生体部位の生理的状態を解析する。上記相関次元の計算
に当り、ホストコンピュータはバス・インターフェー
ス、加減算器及び記憶手段より成る計算機を用いて相関
積分を計算させる。即ち、上記受信した時系列データを
高次元ｍ空間におけるｍ点の時系列データに再構成し、
該ｍ点での時系列データを上記計算機に転送して相関積
分を計算させ、その相関積分計算結果を受取る。ホスト
コンピュータは受取った相関積分の相関指数を用いて相
関次元を求める。

【００２１】上記計算のうち最も時間を要するのは相関
積分の計算であり、ホストコンピュータはこの相関積分
の計算をハードウェアによって直接計算させ、高速に処
理する。したがって、これにより生体刺激情報をリアル
タイムで知ることができる。

【００２２】また上記手段によると、ホストコンピュー
タの解析処理によって得られた相関次元に対応したデー
タを生体刺激パルス発生装置に入力して制御する。これ
により常に最適な刺激パルスを生体に入力でき、容易に
刺激を緩和できる。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下本発明を実施形態によって説
明する。図１は、本発明の一実施形態の生体信号処理装
置のブロック構成図で、センサ１より生体信号を受信
し、この受信された時系列データから相関解析をするホ
ストコンピュータ２を設ける。このホストコンピュータ
２には、該ホストコンピュータよりｍ個の再構成された
時系列データをバス・インターフェースを介して転送さ
れ加減算器及びＲＯＭテーブルを通過させて相関積分を
計算し、計算結果を上記ホストコンピュータ２に戻すパ
イプライン計算機３を付設する。ホストコンピュータ２
は、相関積分の計算結果を受取り、相関積分より相関次
元を解析する。即ち求められた相関次元によりその現象
がカオス的かどうかを判断する。

【００２４】ホストコンピュータ２より解析出力のクロ
ックは、ＤＡコンバータ又はＤＤコンバータ４を介して
出力し、刺激パルス発生装置５の刺激パルスの変化制御
を行なう。

【００２５】センサ１により検出する生理的出力として
は心拍数、筋緊張度、脳波等があり、また筋や神経疲労
は尿中の蛋白質、血糖値等を変化させる。そこで、生体
の生理状態を検知するため、バイオセンサに複数の検出
物質を設置したものを用いる例を説明する。

【００２６】図２に示したマルチバイオセンサは、基板
２１に設置された複数の電極２２上に検出対象となる蛋
白質に反応する酵素膜（グルコース、グルコースオキシ
ターゼ）２３が形成されたものである。このバイオセン
サ上に検査対象（血液、尿、その他）２５を滴下する
と、酵素反応によって電極２２から複合・重複した信号
を出力する。発生信号は１次若しくは多次元の時系列出
力ベクトル（データ）であり、この時系列データには各
酵素膜２３の反応時間遅れやノイズが含まれる。酵素膜
２３と蛋白との反応が離散的で、不連続な反応である場
合であっても、その信号には最大酵素膜種か蛋白種の数
の情報が隠蔽された状態で検知できる。検出信号はアン
プ２４で増幅されホストコンピュータに送られる。

【００２７】ホストコンピュータ２では、上記検出され
たセンサ１から供給される複数の時系列データの信号処
理を行なう。その信号処理は、受信データの相関関数・
相関次元の計算を行ない、それによりデータが幾つの変
数によって構成されているかを調べる。与えられた１次
元の時系列データ数７から高次元の位相空間のアトラク
タを再現するために、先ずデータの自己相関関数Ｒを求
める。求める自己相関関数Ｒは、時間幅τ（ｘ軸）に対
する相関の程度を表わしたものになるので、最初に自己
相関関数Ｒ（ｙ軸）が０を横切るτの値（図３）、若し
くは相互情報Ｉが最初に極小になるτ（図４）を、次元
解析の時間幅として用いる。このようにして求められた
τを用い、再構成状態空間における点（ｍ次元ベクトル
として表わされる）の時系列を数８のように作る。

【００２８】状態空間の真の次元がｎであるとき、ｍが
２ｎ＋１以上であれば、数８によって得られる再構成状
態空間の軌道は、真の軌道がもつアトラクタの構造を保
存する。この再構成された位相空間の微小なｍ次元超球
の半径ｒとのヘビサイド関数Ｈ（ｔ）を数９、数１０、
数１１の式を用いて計算する。これは、初めに、ｍ次元
空間において再構成されたアトラクタ上の１点Ｖ
（ｔ_i）（ｉ＝１，２，…Ｎ）を考え、次に残りの（Ｎ
−１）個の点に対して、中心をＶ（ｔ_i）としたとき半
径ｒのｍ次元超球内に入る点Ｖ（ｔ_j）（ｊ＝１，２，
…Ｎ；ｉ≠ｊ）をカウントする。この計算を全てのＶ
（ｔ_i）を中心に繰返すことにより、数９に示した２次
の相関積分Ｃ（ｍ；ｒ）が得られることになる。

【００２９】この計算を図５に示された専用のパイプラ
イン計算機３を用いてハードウェアの直接計算によって
行なう。このパイプラインを用いた高速計算機３は、バ
ス・インターフェース５１を介してホストコンピュータ
２と接続されており、解析するデータはホストコンピュ
ータ２から送られて来る。データは加減算器ＡＬＵ-(1)
５２、ＡＬＵ-(2)５５、ＡＬＵ-(3)５６を通過していく
ことによってアトラクタの再構成が行なわれる。

【００３０】ホストコンピュータ２からバス・インター
フェース５１を介してＡＬＵ-(1)５２にｖ（ｔ_i＋ｋ
τ）とｖ（ｔ_j＋ｋτ）が転送され、ＡＬＵ-(1)５２で
は数１０を計算してＲＯＭＴable（ＥＰＲＯＭ）５４
を通過させる。ＡＬＵ-(2)５５はＲＯＭＴable ５４の
値数１０とホストコンピュータ２から転送されるｒによ
り数１３を計算し、さらにＡＬＵ-(3)５６では数１４を
計算する。

【００３１】

【数１３】

【００３２】

【数１４】

【００３３】このＡＬＵ-(3)はカスケードに接続されて
おり、データのビット落ちを防いでいる。そして、積算
されるデータは、クロック発振器５３のクロック毎に、
ＲＯＭＴable ５７を通過するとき数１５の係数が掛け
られ、相関積分数９を計算し、バス・インターフェース
５１を介してホストコンピュータ２に戻す。

【００３４】

【数１５】

【００３５】通常、相関積分を計算するには、数１０の
ベクトル計算をしなければならず、これは結局ｉ，ｊに
対して全てのＨ（ｔ）の計算を行なうことであり、デー
タ数Ｎの２乗回の計算が必要になり（正確にはＮlog
Ｎ）、多大の計算時間を必要とする。例えばＮ＝１００
００データで相関次元を８次元としたときにＨＩＴＡＣ
Ｓ８２０で約１時間程度を要する。これを上記のように
相関積分を計算するルーティンをハードウェアによって
直接計算する加算器とデータを送受信するインターフェ
ースとＲＯＭ化されたデータ変換回路によってＨ（ｔ）
の計算部を高速処理してホストコンピュータ２に計算結
果を送り帰すパイプライン計算機３を用いることによっ
て高速処理することができる。

【００３６】相関積分数９を取込んだホストコンピュー
タ２は、次にフラクタル次元の一つの尺度である相関次
元を計算する。これは相関指数ν（ｍ）を計算すること
によっておこなわれ、相関積分Ｃ（ｍ，ｒ）の対数をと
った数１２から求められる。

【００３７】即ち、横軸にlog（ｒ）、縦軸にlog｛Ｃ
（ｍ，ｒ）｝をとって次元ｍからプロットしたグラフ
（図６）から直線性が保証されるローカルスロープから
埋めこみ次元ｍについて相関指数ν（ｍ）の値を順次に
求めていく。求めたｍとν（ｍ）を順次プロット（図
７）していくと、ν（ｍ）はｍの増加とともに飽和して
ゆき漸近していく値Ｄcが相関次元となる。

【００３８】求める相関次元Ｄcの信頼性は、想定して
いる次元ｍとデータ数Ｎとの関係が数１６を満足するこ
とが必要である。

【００３９】

【数１６】

【００４０】上述の位相空間の再構成によって求められ
た高次元のベクトルに対し、相関関数やスペクトル解析
を行なうことで、１次元ベクトルからは情報の分析がで
きなくても、各々のベクトルの相関等によって情報分析
できる。

【００４１】図８には収束性の良い場合の、８個のパラ
メータを有するセンサーからの出力の時系列データ
（ａ）、相関積分と位相空間の超球の半径ｒの対数での
計算結果（ｂ）と、ローカルスロープとlog(ｒ）を
（ｃ）に、及び相関指数ν（ｍ）と埋めこみ次元のグラ
フ（ｄ）を示した。このグラフでは、得られた時系列デ
ータの振動周期は約１０Ｈz程度で、振動周期の約１／
４程度のτで相関関数が最初に０になった。

【００４２】そのτを用いて、ｍ個の時系列データを再
構成しν（ｍ）log(ｒ）＝log｛Ｃ（ｍ；ｒ）｝を求め
たのが（ｂ）である。（ｂ）の傾き（相関指数ν
（ｍ））の直線性が保証される範囲では傾きは一定の値
になる。log(ｒ）とローカルスロープ傾きのグラフ
（ｃ）で、このグラフにおいてフラットな範囲が１桁以
上あるスケーリング指数ν（ｍ）を、埋めこみ次元ｍを
上げながらν（ｍ）を求めていき、ν（ｍ）が飽和する
まで継続する（ｄ）。この飽和したν（ｍ）の値が、相
関次元Ｄcである。

【００４３】図９（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）には、収束
性が悪い場合の例を示した。このようなときは、求める
次元に対して解析データが少ない場合がほとんどであ
る。理論上１０⁴個以上のデータが必要なのであるが、
例としてこの解析にはＮ＝１０００個のデータで行っ
た。

【００４４】従って図８の場合には、寄与パラメータが
１〜２ヶであるのに対し、図９の反応では寄与パラメー
タの数が３〜４ヶ以上であることが推測される。

【００４５】一方、脳波の時系列データを相関次元法で
解析した結果の例を図１０の表に示す。脳状態をみる
と、瞳を開けている状態のαリズムが、最も相関次元の
大きい状態であることがわかる。これは、このとき脳の
活動状態が最も活性化されていることが示されている。
また一方、情報の脳への記憶・記録メカニズムは、例え
ば音声情報の場合には双方の耳からの情報が入力される
と、各々入力された側の脳に約６０％、逆の側に残り約
４０％が分配される。そして、それらの情報が記憶され
る時には、θ波に変化し右側の脳から左側の脳にスイッ
チされたときに記憶される。

【００４６】脳波から推定される脳活動の活性状態と、
身体の各機関・部位の活動状態を同時に測定し、例えば
脳がα波を出している状態では、筋電図等は完全に脱力
したリラックス状態になっている。一方、脳の活性・活
動状態は、α波の相関次元解析から高次元（９．７次
元）という非常に高い指数を示す。従って、脳の状態を
モニタしつつフィードバックすることによって、予め体
表面に装着した頭部を含む身体の数ヶ所の電気パットに
パルスを印加し、常に脳の活動状態を高く保つ。別の方
法としては、特定の音程・リズムを聴覚に入力し、及び
若しくは光のオンオフができるアイマスクの光の点滅を
変化させて脳の活動状況を所望の状態にする。

【００４７】電気的刺激による鎮痛装置の場合には、筋
電図から筋の緊張状態がモニターできる。また、その時
の脳波は次元の低い状態になっている。これらの結果か
ら、痛みによって筋肉の緊張状態と意識の集中状況がわ
かるので、この２つの計測値が身体のリラックス状態
（α波、筋電図の弛緩状態）を示すように、頭部及び身
体に装着した電気パルスパッドにパルスを印加する。

【００４８】これらのパルス印加間隔や持続時間、光の
点滅サイクルや色の変化間隔など時間変化は、カオスモ
ジュールを用いることによって簡易に行うことができ
る。

【００４９】図１１は、電気刺激パルスの発生装置の実
施例で、発振周波数ｆ数１７で発振する発振回路１１１
の出力をＬ₁，Ｌ₂のトランス結合１１２により出力回路
１１３に出力するもので、入力電圧（ＤＣ）Ｖinで出力
電圧Ｖacに渡す値を決め、Ｃ₂（又はＬ₁）をバリアブル
に制御して出力周波数を変更する。

【００５０】

【数１７】

【００５１】例えば、Ｒ＝５００Ω，Ｃ₁＝０．４７μ
Ｆ，Ｔr＝２ＳＤ１７６，Ｃ₂＝４７００μＦ，トランス
＝コアＰＣ３０ＥＩ３０ＢＥ３０−１１１０ＣＰ（ユー
アイ社製）ならｆ＝２Ｈｚになる。出力Ｖacを導電性ゴ
ムパットや金属端子で体に接触させ、電気刺激する。そ
の際Ｄ／Ａコンバータ４の出力するホストコンピュータ
の出力信号を入力Ｖinに入れて刺激パルスの制御を行な
う。

【００５２】図１２は、電気刺激パルス発生装置の他の
実施例のカオスニューロン回路で、加減算器１２１を中
央に、離散的時間系として交互にオン・オフを繰返すサ
ンプルホールド回路１２２，１２３を帰還回路で閉ルー
プに結合したものである。加減算器１２１の入力１２４
は前段からのフィードバックであり、入力１２５は連続
的増大の入出力特性を有する増幅器であり、また入力１
２６は外部入力である。基準振動は、入力１２６を通し
て入力され、その基準振動発生回路には電気的リレー切
替え信号や水晶発振器等が用いられる。また、入力１２
６には、多数のニューロンを相互結合する場合、この入
力段に入力される。

【００５３】加減算器１２１は、外部からの入力１２
６、ニューロン出力信号がフィードバックした入力１２
４、及び増幅器入力１２５の各データの加減算演算を実
施し、出力は増幅器１２７を通して交互にオン・オフを
繰返すサンプルホールド回路に加えられ、再びフィード
バックする。そして、加減算器１２１への入力を変化さ
せることにより、周期的振動やカオスの生成を制御でき
るものである。基本振動数は外部入力によって所望の振
動数が得られ、刺激パルスのオン時間δt、周期δＴ、
持続時間Δt等のカオス的変化は、離散型のニューラル
ネットワークの数１８に従い、

【００５４】

【数１８】

【００５５】出力ＶはＸＯの値によって０〜１の範囲に
なり、この結果をδt，δＴ，Δtに適当な係数ｋととも
に掛けてやると出力はカオス的挙動をする。即ち、パル
ス発生回路の入力基準周波数をカオス発生回路で変調す
ることによって周期的状態をとらないでカオス的変化を
するようになる。

【００５６】フィードバックしたニューロン出力信号を
増幅器１２５により連続増大したアナログ信号をコンパ
レータ１２８によって２値化してディジタル信号を出力
する。出力パルスはさらに増幅器１２９を介して増幅さ
れて出力する。この出力パルスは電気パッドにより体に
刺激パルスとして通電される。

【００５７】図１２における電気刺激パルスのカオス的
変動は、離散的時間系のサンプルホールド回路１２２，
１２３の数１９のＯＮ，ＯＦＦをコンピュータ２のＤ／
Ｄコンバータ４によるディジタル出力によりプログラム
変化するか、増幅回路１２９のＣ₀，Ｌ定数をＤ／Ａコ
ンバータ４のアナログ出力で周波数ｆ数２０にあわせて
バリアブルに変化させる方法をとる。

【００５８】

【数１９】

【００５９】

【数２０】

【００６０】以上の電気刺激による鎮痛作用は、筋電図
により筋の緊張状態からモニタでき、ホストコンピュー
タ２で求めた相関次元は、鎮痛時は次元の低い状態にな
っており、高い相関次元では刺激が緩和されてカオス的
になっていて、これらの結果から痛みによって筋肉の緊
張状態と意識の集中状態がわかるので、この２つの計測
値が身体のリラックス状態（α波、筋電図の弛緩状態）
を示すように、頭部及び身体に装着した電気パッドに刺
激パルスを印加する。刺激パルスのパルス時間幅、パル
ス間隔、持続時間間隔及びその間隔変化、時間変化等は
コンピュータ制御されたカオスモジュールを用いること
によって簡易に制御することができる。

【００６１】このように刺激パルスを、生体信号を検出
し信号処理してカオス的かどうか判定したデータに基づ
いてパルス制御し、生体に刺激入力することによって常
に最適な刺激により脳の活性状態を促進し容易に刺激緩
和させることができる。

【００６２】なお、センサには頭部に接触した複数の電
気受容器もしくはセンサ、磁界・磁気感受性センサ、他
の身体部位に接触したパッド、電極等により脳波だけで
なく筋電図や心拍数も検出でき、刺激パルスは電気パル
ス以外に音波や光をＴｉＯ₂を用いた振動子や電極、パ
ッド、点滅発光体等で入力することができる。

【００６３】また信号処理及び刺激出力に画像情報を用
いる装置で、微小時間相関のない画像を映像する映像装
置を具備したり、音声情報を用いる装置で、左右の聴覚
機関に周波数が若干異なる音声電流を流すとか、音声情
報と画像情報を用いる装置で画像情報と音声信号が相関
を持たないものを利用するとか、受信した信号から生体
にフィードバックする出力信号発生部、筋電位受容器、
音声出力装置、画像情報出力装置、画像情報中に記憶パ
ターンを埋めこむ処理装置、カオスジェネレーターから
なるシステムによって、脳の活性状態を制御し、筋の緊
張緩和を行ない、その上で、画像に埋めこんだ微小時間
の学習フレームと音声情報(ex．左右で若干周波数の異
なる音声信号、４周期系音声信号、４小節音声信号）を
重畳して被験者に与える等の刺激を行なうことができ
る。

【００６４】

【発明の効果】本発明を実施することにより次の効果が
得られる。

【００６５】（１）マルチバイオセンサーによって、一
度の検査で多種に渡る生体の状態を検出できる。

【００６６】（２）複合・重複信号の分離が、寄与パラ
メータの数の計算で行なえるので、出力信号の重複があ
っても次元数予測から検出物質の同定が可能になる。

【００６７】（３）相関積分による次元解析から、複数
の寄与パラメータが同定できて合併症の有無について知
ることができる。

【００６８】（４）次元解析手法によって、検知信号の
増幅やフィルターに複雑な装置を要しない。

【００６９】（５）次元解析法及びカオスニューロ回路
を用いることによって、脳の動的状態を計測しながら装
置を用いることができるので、効果の出る条件が明確に
なる。複雑な１／ｆ制御を行なうことなく、カオス・ニ
ューロ回路で慣れを防止した刺激出力装置が得られる。

【００７０】（６）身体へのフィードバックによって、
筋弛緩状態を達成し脳の活性化を行なえる。

【００７１】（７）身体への入力刺激を行なう際に、入
力刺激をカオス的に変化できるので身体の刺激にたいす
る慣れが防止できて、不要な苦痛を除去できる。

【００７２】（８）視覚情報と音声による心身安定化
と、脳活性化によって、外部状況に左右されない学習が
行なえる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例概略構成図。

【図２】図１のセンサシステムの一実施例構成図。

【図３】相関関数Ｒの説明図。

【図４】相互情報量Ｉの説明図。

【図５】図１のパイプライン計算機の一実施例構成図。

【図６】相関積分と相関指数のグラフ図。

【図７】相関次元の説明グラフ図。

【図８】相関解析の説明グラフ図。

【図９】相関解析の説明グラフ図。

【図１０】相関次元解析結果表図。

【図１１】図１の刺激パルス発生装置の一実施例構成
図。

【図１２】図１の刺激パルス発生装置の他の実施例構成
図。

【符号の説明】

１…センサ、２…ホストコンピュータ、３…パイプライ
ン計算機、４…ＤＡ，ＤＤコンバータ、５…刺激パルス
発生装置、５１…バス・インターフェース、５２，５
５，５６…加減算器、５４，５７…ＲＯＭテーブル、１
１１…発振回路、１１２…結合トランス、１１３…出力
回路、１２１…加減算器、１２２，１２３…サンプルホ
ールド回路、１２４，１２５，１２６…入力、１２７…
増幅器、１２８…コンパレータ、１２９…増幅回路。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】センサシステムによって生体若しくは体
液から生体信号を検出し、該検出信号を信号処理して生
理的状態を解析する生体信号処理装置において、センサ
から時系列データを受信し、該時系列データを時間遅れ
の一定値τを用いて高次元ｍ空間におけるｍ点の時系列
データに再構成し、該ｍ点での時系列データをバス・イ
ンターフェース、加減算器及び記憶手段より成る計算機
に転送して相関積分を計算させ、該計算結果の相関積分
を受取り、該相関積分の相関指数を用いて相関次元を求
めるホストコンピュータを備えたことを特徴とする生体
信号処理装置。
【請求項２】センサシステムによって生体若しくは体
液から生体信号を検出し、該検出信号を信号処理して生
理的状態を解析する生体信号処理装置において、センサ
から時系列データＶ（ｔ）数１を受信し、該数１の時系
列データを時間遅れの一定値τを用いて高次元ｍ空間に
おけるｍ点の時系列データＶ（ｔ_i）数２に再構成し、
該数２の時系列データをバス・インターフェース、加減
算器及びＲＯＭテーブルより成るパイプライン計算機に
転送して相関積分Ｃ（ｍ；ｒ）を数３、数４、数５によ
り計算させ、該計算結果の相関積分を受取り、該相関積
分の相関指数数６を用いて相関次元Ｄcを求めるホスト
コンピュータを備えたことを特徴とする生体信号処理装
置。
【請求項３】センサシステムによって生体若しくは体
液から生体信号を検出し、該検出信号を信号処理して生
理的状態を解析し、該解析結果に基づいて生体への刺激
パルスを変化制御する生体刺激緩和装置において、セン
サから時系列データＶ（ｔ）数１を受信し、該数１の時
系列データを時間遅れの一定値τを用いて高次元ｍ空間
におけるｍ点の時系列データＶ（ｔ_i）数２に再構成
し、該数２の時系列データをバス・インターフェース、
加減算器及びＲＯＭテーブルより成るパイプライン計算
機に転送して相関積分Ｃ（ｍ；ｒ）を数３、数４、数５
により計算させ、該計算結果の相関積分を受取り、該相
関積分の相関指数数６を用いて相関次元Ｄcを求めるホ
ストコンピュータと、該ホストコンピュータから出力す
る相関次元に対応したデータ入力によって発生する刺激
パルスを変化制御する生体刺激パルス発生装置とを備え
たことを特徴とする生体刺激緩和装置。【数１】【数２】【数３】【数４】【数５】【数６】