JPWO2020166091A1 - 生体機能計測装置、生体機能計測方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安静時における脳特性に関する計測値の定量化を可能にするための生体の機能を計測し診断するための生体機能診断装置、生体機能診断方法及びプログラムを提供する。【解決手段】生体機能診断装置１は近赤外分光法を利用して生体機能を診断するものであり、計測部５は、検知部４からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出し、酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、そのベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する算出部８を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、生体の機能を計測し診断するための生体機能診断装置、生体機能診断方法及びプログラムに関し、特に、生体に対して脳機能を賦活する課題が与えられていない期間（以下、安静時という）における計測値の定量化を可能にするための生体の機能を計測し診断するための生体機能診断装置、生体機能診断方法及びプログラムに関する。

従来技術として、微弱な近赤外線（６８０〜１３００ナノメートル）を頭皮上から頭蓋骨を隔てて脳に照射し、頭蓋骨のすぐ内側の脳表（大脳皮質）における血液中の酸化型ヘモグロビン（Oxy-Hb；HbO2）の濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビン（Deoxy-Hb；Hb）の濃度変化量を計測する方法が1977年にF.F.Jobsisによって提唱されている。
それ以来、この近赤外分光法（NIRS,near-infrared spectroscopy）による組織の酸素濃度計測の研究が急速に進展している。

一般に、近赤外分光法は、体表から非侵襲的に個々の組織の代謝を計測でき（非侵襲性）、且つ簡便な装置で実現できる（可搬性）こと、また、ＰＥＴ(positron emission tomography)やｆＭＲＩ(functional magnetic resonance imaging）と異なり、脳や筋肉の組織代謝の時間変化をリアルタイムで計測し得る（経時性）ことを利点とし、脳機能のモニタリング、リハビリテーションにおける筋力回復診断、運動生理学への活用等、広範な応用が期待されている。

従来のJobsisの方法では、非侵襲の脳の酸素モニタを試みようとしており、正確な脳の深部までの酸素飽和度の情報を得ようと直線的な光で、脳断層する光断層画像法(光CT）が考案されていた（Shinohara,Y., et al., Optical CT imaging of hemoglobin oxygen-saturation using dual-wavelength time gate technique. Adv Exp Med Biol, 1993. 333: p. 43-6.）。

しかし、光CTの技術では、正確な位置情報が計測できても、脳表までに、頭蓋骨を通過し、脳内を通過するまでに光が吸収されて実用的ではなかった。

そこで、1991年、本発明者である加藤は、脳表のプローブ位置と計測対象の反応によって位置情報を決める(近赤外分光脳機能画像法)NIRS Imagingの新しい基本原理を考案し実証した。

また、本発明者らは、近赤外光を脳に部分的に照射する光刺激のヒト実験を行い、その結果、局在化した脳機能の分布をベッドサイドでモニタリングできることを示し、ベッドサイドの非侵襲局所脳機能検査法とこの方法を用いた局所脳機能の画像化が可能であることを証明した（高嶋幸男，加藤俊徳，他．NIR Spectroscopyによる局所脳血流変動の観察．心身障害児（者）の医療療育に関する総合的研究の報告書（厚生省）p.179-181(1992) 、Kato T ,Kamei A ,et al. Human visual cortical function during photic stimulation monitoring by means of near-infrared spectroscopy. J Cereb Blood Flow Metab.13:516-520(1993)。

この近赤外分光脳機能画像法(NIRS Imaging)の基本原理が、現在では前頭部や後頭部など脳表の機能的なトポグラフィ（ヘモグロビン分布図、即ち脳活動を反映する血液量の増減を地形図のように表示したもの）を画像表示する技術や脳の活動情報を得るための先駆け技術となり利用されている。

従来、NIRSは、酸素飽和度の変化や脳血液量の変化を非侵襲モニタリングを行うことができた。

脳が活動した際に起こる酸素代謝の変化を同時に計測する方法として、本発明者の考案した発明として特許文献１及び特許文献２、特許文献３の技術が提案されている。
局所のOxyHb, DeoxyHbの比の変化や二次元ダイアグラムから得られた指標を用いることで、新しい脳機能の指標が生み出された。また、局所のOxyHb, DeoxyHbの比の変化から得られる位相変化の情報によって脳活動を区分することができる。
これらの発明により、脳機能画像法としても、酸素飽和度の変化と血液量の変化を区別して、時空間マッピングが可能となった.現在では、頭皮上から神経活動に連動するイニシャル・ディップ（Initial dip）と呼ばれる信号も検出できるようになった。（Toshinori Kato (November 5th 2018). Vector-Based Approach for the Detection of Initial Dips Using Functional Near-Infrared Spectroscopy [Working Title], IntechOpen, DOI: 10.5772/intechopen.80888. Available from: https://www.intechopen.com/online-first/vector-based-approach-for-the-detection-of-initial-dips-using-functional-near-infrared-spectroscopy/）、特許文献３の技術では、これまで時系列データとして計測されてきた局所のOxyHb, DeoxyHbの変化量を、移動距離に対する変化量として計測できるようになった（以下、従来例１という）。

また、脳の安静時及び脳の賦活時の変化に着目した技術が提案されている。例えば、特許文献４には、時系列で取得された人間の顔面の撮影画像データに対して行なわれる、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分に分解するＲＧＢ処理により得られた、撮影画像データのＲＧＢデータに基づき、前記顔面の時系列の血行量データを算出する血行量算出部と、血行量データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により分解することで得られた複数の成分に基づき、前記人間の脳活動を推定する推定部とを有し、脳活動推定手段は、複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を判定用成分として抽出し、判定用成分に基づき、人間の脳活動を推定する脳活動推定装置が開示されている。この従来の装置では、人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、前記人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、前記複数の成分について前記相関関係にあるか否かを評価している（以下、従来例２という）。

また、安静時の生体の脳を定量的に検査する技術として、特許文献５には、安静時に対するストレス負荷時のストレス度を定量的に把握出来るストレス度測定装置が提案されている。

特許文献６には、過呼吸前の安静時の脳波波形を基準として過呼吸中、過呼吸後の変化をパワースペクトル表示して定量的に脳波を検査するために、誘導脳波を所定区間毎に周波数分析し、任意周波数範囲のパワー値を演算して賦活前の脳波を基準にして所定賦活帯域のパワー値との変化率を百分率でトレンドグラフ表示する賦活脳波モニタ方法及び賦活脳波モニタ装置が提案されている（以下、従来例３という）。

特許第４０３１４３８号公報 特許第４６２５８０９号公報 特許第６０２９２３６号公報 特開２０１７−２０９５１６号公報 特開平８−１２６６１４号公報 特開２０００−２７９３８８号公報

従来例１には次のような課題があった。
（１）ｋ比、ｋ角を利用したときに、位相区分をした場合、位相区分上で信号強度に依存していたので、微小な有効な活動を検出しにくかった。信号強度だけでは正しい、精度の高い診断が困難であった。
（２）複数の部位で計測した場合、各チャンネル間を比較しても、信号強度に依存していた。
（３）安静時に比べて脳機能課題Ａあるいは、脳機能課題Ｂについて定量すべきであったが、課題Ａと課題Ｂを差分して比較していた場合もあった。そのため、安静時の状態を定量できなかった。
（４）課題が終わっても脳の状態が、安静時に回復しているか否か曖昧であった。
（５）組織で酸素が使われ低酸素化したあとに、血流増加が起って高酸素化してしまう現象があるために、課題後も血流増加している場合も多く、安静状態か、課題の影響かもわからなかった。

（６）脳が何もしないとき、安静時の定量評価が困難であった。脳は場所によって神経細胞群の種類と役割が異なり番地分けされ、安静時も異なった状態を示すと考えられる。ｆNIRSの場合、開始時をゼロにして、相対的に、所定の時間を経て、変化をとらえている。ところが、安静時の状態が全く識別されていなかった。
（７）脳解析では局在性を無視して、統計的に有意なチャンネル数を数えている場合もある。

（８）従来例１では、任意点をゼロセットした後、各ヘモグロビンの変化量は、相対変化量で記述されてきた。すなわち、１度ゼロセットした後の相対変化量であるので、安静時の定量化ができていなかった。CWと呼ばれるcontinuous wave法によるNIRS計測では、光路長の計測ができないために定量する場合は、推定値になっていた。
（９）多チャンネルのNIRS装置を用いて複数の部位を計測している場合には、各部位の光路長が異なっていても、同一であると仮定して、各ヘモグロビンの濃度変化のマッピングしてきた。一方、時間分解計測法（time-resolved spectroscopy, TRS）や位相分解計測法phase-resolved spectroscopy, PRS）を用いて光路長を計測する場合には、安静時、数分間を費やすために、ミリ秒単位の変化や１メートル単位の変化で安静状態をリアルタイムに定量化できていなかった。実際にTRSでは、頭皮上から１か所の安静時の脳酸素飽和度を計測するために約5分の時間を要する。

（１０）TRSやPRSを用いて総光路長は計測できる。しかし安静状態が変化する場合や脳活動に伴って血流が変化した部位の部分光路長を実測することできていないため、局所のヘモグロビン濃度変化を定量的に算出することは困難であった。
（１１）NIRS計測では照射と受光ファイバペアの位置によって、信号の振幅は異なるため、NIRS信号の振幅の部位間・個体間比較は、血流反応の大小の比較をすることが困難であった。

（１２）安静時であっても各ヘモグロビンの変化量の時系列データまたは、移動距離対応データのべーラインが大きく変化したり、振幅の大きな揺らぎに対して、ベースライン補正として、フィルターをかけたり、移動平均や、スムージング、1次関数、または、2次関数を任意で、解析処理していたために、実際の位相情報が変形したり、実際の安静時のデータに解析のバイアスが生じたまま利用されてきた。
（１３）脳血流動態の周波数が０．１ヘルツ以下と考えられ、ローパスフィルターが汎用されてきたので、周波数の高い変化は一般にノイズと考えられてきたので、高周波数域の変化が安静状態か、活動状態であるかは区別できていない。

従来例２には安静時における計測値の定量化を可能にするための技術については何ら開示されておらず、それを示唆する記載もない。

従来例３の特許文献５では、指部皮膚温の低下量に応じたストレス度を定量する技術である。体の一部の反応を検出しているので、脳がストレスを受け取って、その結果、皮膚など体の一部にも反応がでると考えられる。神経細胞の種類は、脳の部位ごとにことなり、機能も異なっているので、皮膚とかかわりのある脳の部位、例えば、脳の感覚野が受け取ったストレスとして説明がつく場合もある。しかし、脳の感覚野以外の、運動系、理解系、視覚系、思考系など、ほかの部位が受け取ったストレスはこの方法では区別して検出できていない。

従来例３の特許文献６では、過呼吸前の安静時の脳波波形を基準として過呼吸中、過呼吸後の変化をパワースペクトル表示して定量的に脳波を検査する技術である。この技術では、頭皮上の部位ごとに、定量化できる。しかし、所定区間毎に周波数分析する必要があり、そのために、時々刻々変化している様子は見逃され、時系列上で部位ごとに差異があっても、見逃され、同一とみなされる可能性がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、安静時における脳特性に関する計測値の定量化を可能にするための生体の機能を計測し診断するための生体機能診断装置、生体機能診断方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の生体機能診断装置は、
生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置であって、
前記計測部は、前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出し、前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する算出手段を有し、
前記判定部は、前記算出手段によって算出された前記パラメータに基づいて生体機能の状態を判定する、
ことを特徴とするものである。

前記パラメータは、前記二次元ダイアグラムに基づいて区分された複数の位相区分に前記ベクトル群がどの程度出現するかの頻度を示す動的位相区分率でもよい。

前記パラメータは、前記ベクトル群の各ベクトルのノルムに関するものでもよい。
前記パラメータは、角度統計を使って算出される平均ベクトルのノルム、ノルムの分散、ノルムの標準偏差のいずれか又は全部であるものでもよい。

前記パラメータは、レイリー分布の確率密度関数に基づいて算出されるものでもよい。
前記パラメータは、前記二次元ダイアグラム上における直交する２つの軸方向の相関特性に関するものでもよい。

前記パラメータは、前記ベクトル群の各ベクトルの二軸相関に関するものでもよい。
前記パラメータは、前記酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量の微分値を用いて算出されるものでもよい。

前記パラメータは、前記酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量を複数回微分した微分値を用いて算出されるものでもよい。
前記パラメータは、前記サンプリング時間を変動させて算出されるものでもよい。

前記パラメータは、前記サンプリング時間×ｎ（ｎはｎ＞１の任意の数）である刻み幅点数を選択して算出されるものでもよい。

前記二次元ダイアグラム上にデータをプロットしたものに前記パラメートの値を表示部に表示してもよい。

前記判定部は、前記生体に対して前記脳機能を賦活する課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、その安静時の前記生体機能の状態を判定してもよい。
前記位相区分は８区分されていてもよい。
前記位相区分は２４区分されていてもよい。

本発明の生体機能診断方法は、
生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置によって行われる生体機能診断方法であって、
前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出するステップと、
前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出するステップと、
前記算出されたパラメータに基づいて生体機能の状態を判定するステップと、
を有することを特徴とするものである

本発明のプログラムは、
生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置によって行われる生体機能診断処理を実行させるプログラムであって、
前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出する処理と、
前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する処理と、
前記算出されたパラメータに基づいて生体機能の状態を判定する処理と、
を実行させることを特徴とするものである。

本発明によれば、次のような効果を奏する。
（１）リアルタイムのニューロフィードバック、ブレイン・コンピュータ・インタフェース（Brain-computer Interface : BCI）、ブレイン・マシン・インターフェース（Brain-machine Interface : BMI）の感度を向上させることができる。
（２）新しい脳機能の指標になり、定量的にマッピングできる
（３）脳の部位ごとに安静時の状態を定量化できる。従来技術では、計測開始の原点は、みな同一な状態と考えて、周波数の高い変化は計測および解析されてきた。
（４）ｆNIRSでも、ｆMRIでも安静時に用いられてきたが、部位間の関連性を調べても、計測部位ごとに定量化している手法はなかった（安静時の脳酸素飽和度を計測しにくかった）。これに対し、本発明では可能になった。

（５）睡眠や開眼、閉眼の状態の定量化による区別が可能になる。
（６）認知症の進行段階を脳の状態によって定量化が可能である。
（７）安静時の状態をミリ秒単位、または、メートル単位でリアルタイムに定量計測できる。その結果、脳活動の検出の精度をも向上させることができる。
（８）酸素飽和度を利用しないで、安静時の酸素状態を定量化できる。
（９）脳波では安静時を周波数などで解析できていたが、ミリ秒単位で安静時を定量化する方法はなかったが、本発明では可能である。
（１０）安静時のストレス状態を評価できる。さらに、単純にストレスの強弱を定量化するだけでなく、位相の分布や角度統計を使って平均ベクトルのノルム（R）、ノルムLの分散（V）、その標準偏差（S）を算出することで、ストレス状態の詳細な分類が可能となる。

（１１）所定区間毎に分析する場合、(△OxyHb，△DeoxyHb）の値の場合の平均ベクトルのノルム（R）、ノルムLの分散（V）、その標準偏差（S）だけでなく、 (△△OxyHb，△△DeoxyHb）の値の場合の平均ベクトルのノルム（R）、ノルム△Lの分散（V）、その標準偏差（S）でも解析が可能なため、パワースペクトル分析に比べて、安静状態のより詳細な生理的な違いや安静時と賦活課題中とを区別できる。
（１２）安静時の状態の任意区間をセロセットベクトル量（位相とスカラー量）の解析で詳細な分類ができる
（１３）安静時や賦活課題中の状態の再現性をAPR値や回転座標系の２軸相関係数から再現率マッピングとして表示することが可能になった。
（１４）解析にスムージング処理をしないとベクトルの方向に信号が揺らいでいたが、スムージング処理せずに有意に変化を検出できる。
（１５）複数の被験者を同時に集団で計測する場合でも、同期した瞬間がわかる。

（１６）定型的な脳血流モデルを使わなくてもよい方法が可能になった。
（１７）個人間、課題間、部位ごとの比較が定量的に行うことができる
（１８）計測された各Hbの濃度変化量のデータに対して、ベースライン補正やフィルター処理をせずに安静時の定量化ができる。

（１９）安静時の揺らぎが酸素交換軸（△OE軸）と血液量軸（△BV軸）からなる二次元ベクトル上でどの軸に最も近似して揺らいでいるか、その位相（角度）を定量できる。
（２０）安静時のベースライン補正をしても、真値が歪まない方法で実行することができる。
（２１）安静時の周波数帯域別に定量化できる。

本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の構成を示すブロック図である。 横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和角と血流動態の指標との間の幾何学的関係を示すベクトルモデルを示す説明図である。 （Ａ）は横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和角と酸素飽和度を説明するためのグラフ、（Ｂ）は横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、各位相区分を示すグラフ、（Ｃ）は横軸を酸素飽和角（°）、縦軸を酸素飽和度とし、酸素飽和角と酸素飽和度との関係を示すグラフである。 （Ａ）は、横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和度と酸素飽和角Ｙ角との関係を示すグラフであり、（Ｂ）はそれらの対応する表である。 本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の動作を説明するためのフローチャートである。 動的位相区分率（dynamic phase division ratio)の算出手順を示す図であり、横軸を時間、縦軸を酸化型及び脱酸化型ヘモグロビン変化量とした取得データをグラフにした図である。 横軸を時間、縦軸をヘモグロビン変化量とし、任意の区間を選択し,刻み幅を決定し,ゼロセット処理をする手順を示すグラフである。 横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、ゼロセットされたベクトル群を各位相区分に分類する手順を示すグラフである。 図９は横軸を時間、縦軸をヘモグロビン（酸化型ヘモグロビン、脱酸化型ヘモグロビン、総ヘモグロビン）の変化量とし、動的位相区分率（dynamic phase division ratio)の算出例を示すための変換前のグラフである。 ２相において横軸を刻み幅点数（１が７５ｍｓ）、縦軸を動的位相区分率（Dynamic phase division ratio ＝APR値）として示すグラフである。 ８相において各刻み幅の依存性を確認するためのグラフである。 位相２，３，４，５，６を活性位相とし、位相１，７，８を不活性位相とした場合の刻み幅の依存性を確認するためのグラフであり、横軸を刻み幅点数（１が７５ｍｓ）、縦軸を動的位相区分率（APR値）として示す刻み幅の依存性を確認するためのグラフである。 横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした二次元ダイヤグラム上に時系列的にデータをプロットし、８つの位相区分に分けてレーダーチャートの形式で表示部に表示し、各位相の割合（％）である動的位相区分率を表示部に表示したグラフである。 1〜5相のプラス相，6〜8相のマイナス相における動的位相区分率（APR値）を示す棒グラフである。 横軸を各位相、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフである。 （Ａ）は同一チャンネル（ｃｈ１４）で任意に安静時8秒間を算出し、（Ｂ）は、同一チャンネル（ｃｈ１４）のゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答える課題を8回繰り返し、その時、計測部位において、ライオンと話すその2秒前から言い終わるまでの合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と活性位相（Active Phase：AP）を示した時間帯を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。 （Ａ）は同一チャンネル（ｃｈ２）で任意に安静時8秒間を算出し、（Ｂ）は、同一チャンネル（１６ｃｈ）のゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答える課題を8回繰り返し、その時、計測部位において、ライオンと話すその2秒前から言い終わるまでの合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と活性位相（Active Phase：AP）を示した時間帯を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。 同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ15における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と平均動的位相区分率（平均APR値）（％）を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。 同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ15における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と平均ｋ角（度）を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。 同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ１５における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と△平均酸化型ヘモグロビンの変化量の微分値と平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量の微分値から微分ｋ角を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。 （Ａ）の横軸は時間（ｓ）であり、縦軸は動的位相区分率（APR値）（％）であり、（Ｂ）の横軸を時間（ｓ）として、縦軸を酸化型ヘモグロビンの変化量とし、頭頂部に４６チャンネルを配置して、右の咬筋で3秒間、物を強く噛む課題を行い、安静時と比較し、その時、酸化型ヘモグロビンの変化量とAPRの時系列データを比べたグラフである。 頭頂部に複数のチャンネルを配置して、左咬筋で3秒間、物を強く噛む課題を行い、安静時と比較したマッピング図であり、（Ａ）は左側の咬筋課題におけるAPRマッピング図であり、（Ｂ）は左側の咬筋課題における酸化型ヘモグロビンの変化量のマッピング図である。 図９で示した安静時の被験者計測データをそれぞれ微分した(△△OxyHb，△△DeoxyHb）を、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の微分値（△△OxyHb）と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の微分値（△△DeoxyHb）の相対変化を示す時系列グラフである。 （Ａ）は図９で示した安静時の被験者計測データを（△OxyHb，△DeoxyHb）をそれぞれ横軸と縦軸にして表示した二次元ダイアグラムであり、（Ｂ）は図２２のデータ（△△OxyHb，△△DeoxyHb）をそれぞれ横軸と縦軸にして表示した二次元ダイアグラムである。 位相区分が２４区分されている場合を示す説明図である。 横軸を各相（２４区分）、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフであり、（Ａ）は図1４の8区分の同一データを24区分した被験者が安静時の状態である。（Ｂ）は被験者が移動時の場合を示す。 脳の各チャンネル（ｃｈ１６、ｃｈ１７、ｃｈ１８）において、横軸を各相（２４区分）、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフであり、（Ａ）は被験者が安静時を示す。 （Ｂ）は被験者が移動時の場合を示す。 （Ａ）は安静時の前頭部のチャンネルから得られた元データについて横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示した時系列グラフを示す。（Ｂ）は、（Ａ）の元データに酸化型ヘモグロビン(OxyHb)と脱酸化型ヘモグロビン(DeoxyHb)の両方が5分で0.1上昇が続くベースラインドリフト設定を加えて表示した時系列グラフを示す。 図２７（Ａ）の元データに酸化型ヘモグロビン(OxyHb)だけが5分で0.1上昇が続くベースラインドリフト設定を加えて表示した時系列グラフを示す。 被験者Ａにおける（△OxyHb，△DeoxyHb）の半径Rの頻度分布を示す棒グラフである。 （△△OxyHb，△△DeoxyHb）の頻度分布がレイリー(Rayleigh)分布を示す棒グラフである。 被験者Ｂにおける(△OxyHb，△DeoxyHb）の半径Rの頻度分布を示す棒グラフである。 (△△OxyHb，△△DeoxyHb）の頻度分布がレイリー分布を示す棒グラフである。 （Ａ）は(△OxyHb，△DeoxyHb）の角度半径散布、（Ｂ）は(△△OxyHb，△△DeoxyHb）の角度半径散布を示すグラフである。 横軸をチャンネル（ｃｈ）、縦軸を動的位相区分率（APR値）として、安静時と移動中の224秒間のデータを比較した棒グラフであり、（Ａ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムR （安静時）を示すグラフである。 （Ｂ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムR（移動時）を示すグラフである。 （Ｃ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムRの標準偏差S（安静時）を示すグラフである、 （Ｄ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムRの標準偏差S（移動時）を示すグラフである。 ゼロセットベクトル群を用いた座標回転角度θの時の二軸相関係数を算出するための安静時の回転座標系（Generalized COE）を示すグラフである。 （Ａ）は横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした安静時Ａの前頭部のチャンネルから得られた時系列グラフ、（Ｂ）は横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした安静時Ｂの前頭部のチャンネルから得られた時系列グラフである。 横軸を座標回転角度（°）、縦軸を２軸相関係数として2つの関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。 休憩中と９．５ｋｇのダンベルを持ち上げる運動中に運動野（M1）から得られた計測データの回転座標系２軸相関グラフである。 休憩中と９．５ｋｇのダンベルを持ち上げる運動中に運動野（M1）に隣接した部位から得られた計測データの回転座標系２軸相関グラフである。 図３４の（Ａ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothローパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。図３４の（Ｂ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothローパスフィルタを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。 ローパスフィルター後の座標回転角度と２軸相関係数の関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。 図３４の（Ａ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothハイパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。図３４の（Ｂ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothハイパスフィルタを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。 ハイパスフィルター後の座標回転角度と２軸相関係数の関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
（生体機能診断装置の概略）

図１は本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置１は近赤外分光法を利用して生体機能を診断するものであり、図１に示すように、生体の所定部位に光を照射する発光部２と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部３とを備えた複数の検知部４と、検知部４によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部５と、生体の生体機能の状態を判定する判定部６と、計測部５によって計測された各種データや判定部６による判定結果を表示するモニタ、ディスプレイ等の表示部７とを有する。

計測部５は、検知部４からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出し、酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、そのベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する。

計測部５は又、算出部８によって算出されたデータを記憶する記憶部９と、算出されたデータに基づいてグラフや表を作成して表示部７に表示させる画像処理部１０と有する。
判定部６は、算出部８によって算出されたパラメータに基づいて生体機能の状態を判定する、
（パラメータについて）

算出部８によって算出されるパラメータとしては、例えば以下のようなものがある。
（１）二次元元ダイアグラムに基づいて区分された複数の位相区分にベクトル群がどの程度出現するかの頻度を示す動的位相区分率（図１０、図１１など）
（２） ベクトル群の各ベクトルのノルムに関するもの（図３１，図３２）
ここで、明細書中、スカラー、ノルム及び「半径」は同意義で用いられる。
（３） 角度統計を使って算出される平均ベクトルのノルム、ノルムの分散、ノルムの標準偏差(図３２)
（４） レイリー分布の確率密度関数に基づいて算出されるもの（図２９，図３０）
（５） 二次元ダイアグラム上における直交する２つの軸方向の相関特性に関するもの（図３９〜図４１）

ここで、直交する２つの軸とは、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量を示す横軸（OxyHb軸）と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量を示す縦軸（DeoxyHb軸）、上記横軸及び縦軸のそれぞれを４５度回転させたCBV軸及びCOE軸である。

（６） ベクトル群を用いた回転座標系に関するもの（図３３）
（７） ベクトル群を用いた回転座標系における座標回転角度に対する二次元ダイアグラム上における直交する２つの軸方向の相関係数に関するもの（図３９〜図４１）
（８）酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量の微分値を用いて算出されるもの（図２９（Ａ），図３０（Ａ））
（９）酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量を複数回（ここでは２回）微分した微分値を用いて算出されるもの（図２９（Ｂ），図３０（Ｂ））
（１０）サンプリング時間を変動させて算出されるもの（図１０（Ａ）、（Ｂ））

（１１）サンプリング時間×ｎ（ｎはｎ＞１の任意の数）である刻み幅点数（図１０（Ａ）、（Ｂ））選択して算出されるもの（図１０（Ｂ））
ここでは、１＝７５ｍｓとして横軸に刻み点数を表示している。これによって、目盛りの数値が簡潔になり、グラフの表示が見やすくなる。
（１２）二次元ダイアグラム上にデータをプロットしたものにパラメータの値を表示部７に表示されるもの（図１２）

図１２では動的位相区分率が表示されているが、これに限らない。
（チャンネルｃｈについて）
明細書中、チャンネルｃｈは生体（人）の脳の部位を表す記号として用いられるものであり、各チャンネルｃｈにおける脳機能は次の通りである。
（１）ｃｈ１、８、１６は、映像に関する作業記憶に関係している右脳前頭葉の部位
（２）ｃｈ２，３、９、１０、１７、１８は、判断力に関係している右脳前頭葉の部位
（３）ｃｈ７、１５、２２は、言語に関する作業記憶に関係している左脳前頭葉の部位
（４）ｃｈ５、６、１３、１４、２０、２１は、判断力に関係している左脳前頭葉の部位
（５）ｃｈ４、１１、１２、１９は集中力に関係する前頭葉の先端部位
（背景技術）

図２は、横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和角と血流動態の指標との間の幾何学的関係を示すベクトルモデルを示す説明図である。
この説明図は2014年に開催されたOHBM2014、国際脳機能マッピング学会(The 20th Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping, June 8-12, 2014. Hamburg, Germany)
で本発明者（Toshinori Kato：A vector-based model of geometric relationships between oxygen saturation and hemodynamic indices）が発表したものである。

従来、OxyHb及びDeoxyHbの変化を利用した脳や筋肉の機能計測が行われてきた。
局所のOxyHb及びDeoxyHbの変化は、組織と毛細血管内の酸素交換によって毛細血管内の酸素飽和度の変化を引き起こすと考えられている。しかし、NIRS, OIS（optical intrinsic signal）, fMRIなどの機能計測では、毛細血管内の酸素飽和度の変化とOxyHb及びDeoxyHbの増減との関係は、ほとんど明らかにされてこなかった。実際に、酸素飽和度の変化を使った非侵襲脳機能マッピングは報告されていない。

そこで、OxyHb及びDeoxyHbをベクトル因子とした酸素飽和度のベクトルモデルを構築して、毛細血管内の酸素飽和度の変化△OS と△D,△Oの増減の関係を幾何学的に説明できる。
このモデルから、O-Dの二次元平面上の移動ベクトルは酸素飽和度変化ベクトル△OSと定義できる。

１）ベクトル△OSは、scalar L（amplitude)と、△OSの増加、減少をしめすPhase kで表される。
２）△OSは、極座標によって△Dと△Oまたは、△COE（=△D-△O）と△CBV（=△D+△O）の4ベクトル因子に分解できる。
３）この4因子とkによって、hemoglobin responseは45度ずつ360度を8つに分類できる。

４）安静時の酸素飽和度50%なら、△COEの増減と△OSの増減は一致する。
５）安静時の酸素飽和度の値に依存せず、△O減少かつ△Dの増加では△OSが減少し、△O増加かつ△Dの減少では△OSが増加する。
６） △O減少かつ△Dの減少、△O増加かつ△Dの増加、の場合には、△OSの増減は、安静時の酸素飽和度の値に依存する。

図２から、位相(Phase）３と４へのベクトル変化は、自ずと低酸素化位相−１と位相−２へのベクトル変化は、高酸素化であるとわかる。
しかし、安静時は、DとOにおける絶対座標上のどこから始まったかわからなかった。

図３（Ａ）は横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和角と酸素飽和度を説明するためのグラフである。
図３において、O-Dダイアグラム上での移動ベクトルは、酸素飽和度変化ベクトル△OSと定義する。
R(O,D)からP(O+△O,D+△D)への移動ベクトルであり、△OSは、scalar Ｌ（移動量）と、O軸に対する位相K（移動方向）で表される。
RP=OP-OR=ΔOS（ベクトル方程式）となる。

２つの点で挟まれた夾角は、Lを底辺とする三角形の夾角で、△OS angleと定義する。
計測する関心領域（region of interest:ROI）の（O,D）から ｒとｒ１が決まる。三角形の底辺の長さに相当する。
△OSが、時計回りに移動するとき、酸素飽和度は増加する。△OSが、反時計回りに移動するとき、酸素飽和度は低下する。実際には、Oxygen saturationとOS angleの関係の図で、実際にOS値がきまる。

図３（Ｂ）は横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、各位相区分を示すグラフである。
ベクトル解析に用いたベクトル極座標平面において、原点と任意の点P₁(ΔO₁, ΔD₁)を結ぶベクトルをΔCOE軸およびΔCBV軸に変換すると、ΔCOE₁およびΔCBV₁の座標を得ることができる。

円弧上の数字は、位相の番号を示す。4軸で区分される8象限のうち、△D増加または△COE増加を示す位相（灰色部分）は、低酸素化または脱酸素化を示し、脳活動の亢進を示す位相である。

一方、△D低下かつ△COE低下を示す象限（白色部分）は、脳活動の亢進がほとんどない。
この酸素代謝の位相を定量的に示す指標がk角である。

図３（Ｃ）は横軸を酸素飽和角（°）、縦軸を酸素飽和度とし、酸素飽和角と酸素飽和度との関係を示すグラフである。
Y=O/(O+D)=1/[1+tan(OS angle)]
Oxygen saturationとOS angleの関係は図３のグラフで与えられ、実際にOS値がきまる。
△OSが、時計回りに移動するとき、酸素飽和度は増加する。
△OSが、反時計回りに移動するとき、酸素飽和度は低下する。

図４（Ａ）は、横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、酸素飽和度とＹ角との関係を示すグラフであり、（Ｂ）はそれらの対応する表である。
０−D平面上の傾きY角とすると、酸素飽和度Y＝1/(１−Arctan（Y）)となる。
関心領域（region of interest:ROI中の血液量ＢＶ（0）＝Ｏ（ｔ）＋Ｄ（ｔ）である。
（生体機能診断方法）

図５は本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の動作を説明するためのフローチャートである。
図６は動的位相区分率（dynamic phase division ratio)の算出手順を示す図であり、横軸を時間、縦軸をヘモグロビン変化量とした取得データをグラフにした図である。
図７は横軸を時間、縦軸をヘモグロビン変化量とし、任意の区間を選択し刻み幅を決定しゼロセット処理をする手順を示すグラフである。

図８は横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とし、ゼロセットされたベクトルを各位相区分に分類する手順を示すグラフである。

まず、図６に示すように、検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出する（ステップＳ１）。

次いで、図７に示すように、酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間（例えば75ｍｓ）毎にゼロセットしたベクトル群を得る（ステップＳ２).

ゼロセットした酸化型Hb、脱酸化Hbの値をベクトルの因子（△O,△D）とみなして、位相ｋ角、スカラー△Lを算出し（ゼロセットベクトル）、二次元ダイアグラム上のグラフにプロットする（ステップＳ３）。

次いで、図８に示すように、二次元ダイアグラムに基づいて区分された複数（ここでは８つ）の位相区分（１−８）にベクトル群がどの程度出現するかの頻度を示す動的位相区分率（APR値）を算出する（ステップＳ４）。

図８に示す８つの位相区分は、直交する酸化型ヘモグロビンの濃度変化量を示す横軸（OxyHb軸）と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量を示す縦軸（DeoxyHb軸）、上記横軸及び縦軸のそれぞれを４５度回転させたCBV軸及びCOE軸で区分される。
例えば、各位相の出現回数頻度とその割合が以下の場合、
位相１＝０ ０/4 （０％）
位相２＝１ １/4 （25％）
位相３＝１ １/4 （25％）
位相４＝１ １/4 （25％）
位相５＝０ ０/4 （０％）
位相６＝０ ０/4 （０％）
位相７＝０ ０/4 （０％）
位相８＝１ １/4 （25％）

任意区間で４つのゼロセットしたベクトルが得られたので
例えば、位相１−５を活動位相とすると
動的位相区分率（APR値）=３/4 （75%）
となる。
その後、算出された動的位相区分率に基づいて生体機能の状態を判定する（ステップＳ４）。

ここで、図８に示す４軸から成る極座標平面は、△O（△OxyHb）、△D（△DeoxyHb）、△CBV、△COEの４種類のHb指標を成分にもつベクトルが表示される。
４つのベクトル成分の増減の組み合わせによって、ベクトル平面上の8象限に８つの位相区分できる。すなわち、
位相１：０＜△Ｄ＆△ＣＯＥ＜０
位相２：０＜△Ｏ＆０＜△ＣＯＥ
位相３：△Ｏ＜０＆０＜△ＣＢＶ
位相４：０＜△Ｄ＆△ＣＢＶ＜０
位相５：△Ｄ＜０＆０＜△ＣＯＥ
位相６：△Ｄ＜０＆０＜△ＣＢＶ
位相７：０＜△Ｏ＆△ＣＢＶ＜０
位相８：△Ｏ＜０＆△ＣＯＥ＜０

上記のように分類できる。８つの位相は、以後に示す計測部位の組織酸素飽和度の変化と関係している。組織中に酸化型ヘモグロビン量（Oと脱酸化型ヘモグロビン（D)からなるO-Dダイアグラムからも明らかである。

計測された時間や距離の区間で検出された位相の頻度から、以下のことが判断できる。
△CBV軸に沿って、位相１，２，３，６の頻度が５０％より増加すると計測部位の血液量の増加を示し、充血した状態を判断される。位相４，５、７，８の頻度が５０％より低下すると、計測部位の血液量の減少を示し、虚血状態を判断される。

５０％を維持する場合、血液量の変動はほとんどないと判定される。
△COE増加、または△D増加の位相である１から５の頻度が安静時より増加する組織の酸素消費が増加したことを示す。

一方、位相６，７，８が増加すると酸素供給が増加したことを示す。
さらに、「Oxygen saturationとOS angleの幾何学的関係を示すベクトルモデル」に示すように、安静時の組織酸素飽和度の値に関係なく位相３と位相４の頻度が増加すると、より強い組織酸素飽和度は低下、低酸素化反応と診断され、脳が酸素を非常に活発に消費したと判定できる。

反対に、位相６と位相７が増加すると、組織酸素飽和度は上昇、高酸素化反応が強いと診断され、脳に新鮮な酸素が供給されたと判定できる。

図９は横軸を時間、縦軸をヘモグロビン（酸化型ヘモグロビン、脱酸化型ヘモグロビン、総ヘモグロビン）の変化量とし、動的位相区分率（dynamic phase division ratio)の算出例を示すための変換前のグラフである。
△OxyHbベクトル(△O) と、△DeoxyHbベクトル(△D)の直交ベクトル平面を使って行ったデータ処理は、△Oと△Dの任意x時間（ミリ秒）ごとに、オフセットして、ベクトル原点とした。

高周波ノイズによって△Oと△Dの課題開始点が変動することを避け、課題中の変化量をより正確に算出するために、△Oと△Dのローデータ（Raw Data)に0.1Hzのローパスフィルター処理（Butterworth filter)を行う場合もある。

この処理の目的は、スムージングであり、小刻みに算出するベクトル原点の誤差を軽減することであった。この処理を経た△Oと△Dのデータから、式(1)(2)によって、
ベクトル成分4指標（△O、△D、△COE、△CBV）を算出する。
式(1)、式(2)から得られる△CBVに対する△COEの比（または△Oに対する△D変化の比）によって、酸素代謝の強さの定量指標として酸素交換度:k角 （３）が定義される
K比は、（４）に示す。

関心領域（region of interest:ROI）のAPRは式（６）で求められる。
総試行数に占めるk増加試行数を、動的位相区分率(Dynamic phase division ratio)=Active phase ratio(APR)(%)と定義し、計測チャンネルごとに算出した。

分子には、男性と女性、大人、子ども、年齢別を区別してもよい、母集団に対する特性を知ることもできるし、個人内でも複数回計測することで、活性位相の平均の確率を算出できる。

また、任意の活性位相確率が算出できる。安静時においても、任意位相を選択することで、一定の値を示すことが分かった。
また、個人の場合、部位をまとめて右脳と左脳の安静状態の定量化も可能となる。

図１０（Ａ）は224秒間の静止状態でのデータであり、位相相１−５を活性位相（APR＋）と定義したとき、刻み幅が７５ｍｓから、７５ｍｓｘ１００＝７．５秒まで０．７−０．８とほぼ一定に推移する。APR自体には基本振動の情報が多く含まれていると考えられるため，刻み幅を変えていけばかなり大きく変わっていくと推定されたが，＋相と−相の変化をみると，それほどの変化がなく刻み幅にほとんど依存していないと判定され、これは基本振動の揺らぎがランダムであることを反映する
一方，APRの各相は刻み幅で大きく変化している．図１０（Ｂ）から、位相区分１,４，５は、刻み幅に依存して変動しやすいことがわかる。これらの変化は基本振動の角度分布を反映している.

図１１は位相２，３，４，５，６を活性位相とし、位相１，７，８を不活性位相とした場合の刻み幅の依存性を確認するためのグラフであり、横軸を刻み幅点数（１が７５ｍｓ）、縦軸を動的位相区分率（APR値）として示す刻み幅の依存性を確認するためのグラフである。

図１１に示すように、動的位相区分率（APR値）は刻み幅に大きく依存しており，図１０（A）と合わせて考えると，刻み幅への大きい依存性はCOE軸が原因となっていることを示す。これは，APRの角度分布がCOE軸方向に高くなっていることとも一致する．これは、△OxyHbや△DeoxyHbと比べて有効な指標となりえる理由のひとつで、COE軸上に安静状態が動く傾向を示す。

したがって、刻み幅依存性を消す角度指標を得ることで、安静時の定量化ができる。
角度頻度が最大となる角度を切るように相を定義すればよい。そこで、回転座標系の二軸相関係数を算出して度頻度が最大となる角度を定義する。

図１２は、横軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、縦軸を脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした二次元ダイヤグラム上に時系列的にデータをプロットし、８つの位相区分に分けてレーダーチャートの形式で表示部に表示し、各位相の割合（％）である動的位相区分率を表示部に表示したグラフである。レーダーチャートでは、△DeoxyHb,△OxyHb,△COE,△CBV,の座標軸上にプロットしているので、８角形の形状によって、どの座標軸に依存して、凸な形状、凹な形状を一目で判定できるので、複数パターンの安静状態を区別して診断できる。

図１２では、２１歳男性、健康な大学生の右前頭部のブロードマン４４、４５に相当する領域から得られたデータの解析結果（被験者は２０１７年にｆNIRS装置の前で椅子に座り閉眼安静状態で計測）である。

１２０秒間のデータから７５ｍｓごとに、１６００個のZEROベクトルを作成し、解析した結果。１６００のZEROベクトルの各位相と頻度は表のようになり、％で表示すると、グラフのようになる。

ここで、
APRの算出実例１として
１相：12.8％
２相：4.9％
３相: 4.7％
４相：27.4％
５相：15.9％
６相：11.3％
７相：11.2％
８相：11.7％
である。

また、各位相の頻度は
１相：205
２相：79
３相：75
４相：439
５相：255
６相：181
７相：179
８相：187
である。

なお、ベクトル群を各位相に分類する際、軸上にある場合、２つの位相に頻度０．５ずつ振り分けることもできる。あるいは、時計回り側の位相にカウントしてもよいし、反時計回り側のカウントしてもよい。

図１３は1〜5相のプラス相，6〜8相のマイナス相における動的位相区分率（APR値）を示す棒グラフである。
△DeoxyHbまたは△COEが増加している1〜5相を脳が活性化しているプラス相（活性位相）と定義して，6〜8相をマイナス相（不活性位相）と定義した。
任意時間の任意チャンネルの動的位相区分率（APR値)が、６５．７％として定量化できた

図１４は、横軸を各位相、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフである。
図１４から、位相４の動的位相区分率（APR値）が高く、位相２や位相３の動的位相区分率（APR値）が低いことがわかる。
位相４と５の相対頻度が合わせて４３．３％と高く、位相２と３の合計が、９．６％と低く、両者は９：２の比を示すことから、△COEが増加する低酸素化には、△CBVを増加よりも虚血状態がより関与していると判定できる。

不活性位相の６，７，８の合計は、３４．２％であり、活性位相の合計は、６５．８％であることから安静状態で閉眼しているが被験者が、右前頭部の活動が高まっていると判定できる。

図１５（Ａ）は同一チャンネル（ｃｈ１４）で任意に安静時8秒間を算出し、（Ｂ）は、同一チャンネル（ｃｈ１４）のゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答える課題を8回繰り返し、その時、計測部位において、ライオンと話すその2秒前から言い終わるまでの合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と活性位相（アクティブフェーズ：AP）を示した時間帯を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。

図１５（Ａ）からは、ｃｈ１４で、安静時には散髪的に活性位相の増加が起こっている。ｃｈ１４に相当する運動性言語野は、外言語（声に出す場合）だけでなく、内言語（声に出さないで、本を黙読したり、言葉で考えたりする場合）でも働く。そのため、安静時であっても、被験者が言語活動した場合には活性位相の増加が生じていると判定できる。

図１５（Ｂ）のグラフで「マークからの時間」とあるが、マークの開始点は、ライオンと言われ始めた瞬間で、約６００ｍｓで言い終わり、言い終わってから３００−４００ｍｓあとで、被験者がライオンと言い始める。すなわち、ライオンと聞き始めてから言いはじめでも活性位相を示す時間帯が連続的に増加している。
図１５の（Ａ）と（Ｂ）は、同一チャンネルでありながら、安静時には、散発的に動的位相区分率（APR値）の増加が起っており、言語課題試行時は、DeoxyHbの増加区間に一致して、動的位相区分率（APR値）の増加が持続していることが判定できる。

図１６（Ａ）は同一チャンネル（ｃｈ２）で任意に安静時8秒間を算出し、（Ｂ）は、同一チャンネル（１６ｃｈ）のゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答える課題を8回繰り返し、その時、計測部位において、ライオンと話すその2秒前から言い終わるまでの合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と活性位相（Active Phase：AP）を示した時間帯を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。

図１５と図１６から、ｃｈ１４とｃｈ２、ｃｈ１６で安静時、課題負荷時のグラフが異なる。ｃｈ１４は、運動性言語野であり、強く動的位相区分率（APR値）増加が認められる。ｃｈ１６は言語野ですが発語のための領域から離れており、連続性が途絶えている。
ｃｈ２は、右脳側であり、ｃｈ１４よりは遅れて反応し、言い終わってからも動的位相区分率（APR値）が増加しているので、左脳と右脳では対側同士であっても、異なった機能を持って動いていることが分かる。ｃｈ２は、右脳の部位で、ｃｈ１４の対側に位置する。言語に伴って反応する場合もあるが、視覚的なイメージを伝えようとするときに活動する。ｃｈ14と比較するために選択した。

異なるチャンネルでは、言語課題試行時は、DeoxyHbの増加区間に一致している場合と必ずしもDeoxyHbの増加区間に持続的に動的位相区分率（APR値）が増加しているわけではないことが判定できる。

なお、ｃｈ１４は、左脳の会話に関係する言語野に関係する部位である。
「ライオン」と答えるためには不可欠な部位と考えられるため、安静時と比較しやすい。
ｃｈ１４は、計測している時間では安静時に回復していなことが分かる。

図１７は同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ15における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と平均動的位相区分率（平均APR値）（％）を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。

ｃｈ1５は、ｃｈ１４に隣接していて、ｃｈ１４と同じように左脳の会話に関係する言語野
ｃｈ１６は、ｃｈ1５に隣接していて、会話に関係する言語野の近傍である。

図１７に示すように、安静時2秒間は、６０−７０％で動的位相区分率（APR値）が推移し、課題とともに増加し、2秒前後で９０％を超えた。
また、課題開始ご4秒では５０％を示し、5秒後には３０％まで低下し、6秒後に５０％に回帰している。
課題によって、安静時より、約２０％のAPR値が増加。約３０％低下する現象を検出している。

すなわち、ライオンの聴取区間であっても、APRが増加し、発語区間では、言い終わる以前にAPR増加がピークを示している。さらに、回復期ではAPRが安静時よりももっと低い値を示していることが分かる。一方、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量は、言い終わってピーク値を示しているので、APRで追跡した過程は、平均酸化型ヘモグロビンの変化量でも説明できない。

このような動的位相区分率（APR値）の時系列変化は、従来の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量の定性的な表示では全く予測できない。動的位相区分率（APR値）が脳活動の新しい定量的な指標であることを裏付けている。

図１８は同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ15における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と平均ｋ角（度）を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。
平均ｋ角（度）は、聴取区間でピークを示し、発語区間が終わっても低下せず、課題中と課題の終了を検出できていない。

このような動的位相区分率（APR値）の時系列変化は、従来のＫ角表示では全く予測できない。Ｋ角では、安静時と課題中の区別ができていない。図１７と図１８を比較すると動的位相区分率（APR値）が安静時だけでなく、脳活動の新しい定量的な指標であることを裏付けている。

図１９は同一チャンネルのゼロ秒から3秒の間に「ライオン」と聞いて「ライオン」と答えた場合のチャンネルｃｈ１５における8試行で、聴取区間前の2秒と発語区間後の3秒間を含む合計8秒間の△平均酸化型ヘモグロビンの変化量、△平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量と△平均酸化型ヘモグロビンの変化量の微分値と△平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量の微分値から微分ｋ角を算出し、比較して時系列に表示したグラフである。
図１９に示すように、微分ｋ角表示では、安静時の方が、課題中よりも角度の変動が大きく、安静時と課題中を区別できにくい。APRで検出できた白抜き矢印の発話区間のピークを観察できない。

発語区間の終了時はわかりやすいが、角度のプラスと、マイナスの意味合いが分かりにくい指標になっている。
つまり、図１７，図１８、図１９から、動的位相区分率（APR値）によって、ｋ角、微分ｋ角、平均酸化型ヘモグロビンの変化量、平均脱酸化型ヘモグロビンの変化量では、検出しえない測定が可能であることがわかる。

図２０（Ａ）は、横軸は時間（ｓ）であり、縦軸は動的位相区分率（APR値）（％）であり、（Ｂ）は、横軸を時間（ｓ）として、縦軸を酸化型ヘモグロビンの変化量とし、頭頂部に４６チャンネルを配置して、右の咬筋で3秒間、物を強く噛む課題を行い、安静時と比較し、その時、酸化型ヘモグロビンの変化量とAPR値の時系列データを比べたグラフである。

アスタリスクは、右口腔運動野（Oral motor cortex；OMC）と左口腔運動野（Oral motor cortex；OMC）の間に有意差（z＞2.0）の区間を示す。酸化型ヘモグロビンの変化量の時系列データが、課題後にも再上昇しているが、APR値は、課題中にのみ有意であった。課題中だけ有意なのは、咬筋を動かす課題では重力に拮抗して下顎を引き上げるためOMCが活動し、安静時は重力したがって咬筋を使わず咬筋は緩んだ状態になるため、OMCの活動が安静へ回復する。

図２１は頭頂部に複数のチャンネルを配置して、左咬筋で3秒間、物を強く噛む課題を行い、安静時と比較したマッピング図であり、（Ａ）は左側の咬筋課題におけるAPRマッピング図であり、（Ｂ）は左側の咬筋課題における酸化型ヘモグロビンの変化量のマッピング図である。

アスタリスクは、高頻度活性部位（z＞2.0）を示す。ROIの点線で囲まれた部位は、MRIで調べた口腔運動野（口や口腔を動かす部位；OMC）で、点線のROI以外は、OMCではない。APRが有効であれば、ROIの中に、課題中にAPR増加が起ると考えられます。右のROIではｃｈ４０、左のROIではｃｈ1とｃｈ2が統計的に有意を示しました。

右噛みでも、左噛みでも、左脳、右脳の両方から支配されていることがわかっているので、左噛み課題では、左脳と右脳の両方のOMC活性が予測されたが、OxyHb変化量のマッピング、左脳でなおかつOMC以外の部位が活性化した。しかし、APR値のマッピングは、左脳と右脳の両方のOMC活性を検出できた。APR値を使ったマッピングは、従来の指標のOxyHbより感度の高い指標であることがわかる。APR値は定量マッピングであり、従来指標は定性的なマッピングである。

つまり、OxyHｂが指標の場合、課題開始の直前までを安静時と設定しなければならず、定性的であるため、安静時と課題時の比較を統計的に比較できたとしても、その2つの状態の違いが何を意味するのかは推測するしかない。2つの状態の違いの大きさも相対的なものである。APRならば、例えば、１０％の差、として、ほかの研究データと比較が可能であるが、あくまで統計的差のあるなしでのみ、ほかの研究データを比較することになる。安静時にセロセットベクトルを用いることで、本例であれば、安静中の同じような状態が継続しているかどうかは、％表示で容易にわかるが、 OxyHｂだけでは、DeoxyHbの値が変動指定かもしれず、OxyHｂの値だけでは安静と決められないだけでなく、誤った判断をする可能性がある。

実際に、課題が終わった後、咬筋は働いていないはずなのに、OxyHbが増加したままである。
OxyHｂでは、課題後の状態を誤診する可能性がある。APRでは、課題後安静状態の数値に回復していることがわかる。このように、APRは回復過程の正確に診断することができる。

図２２は図９で示した安静時の被験者計測データをそれぞれ微分した(△△OxyHb，△△DeoxyHb）を、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の微分値（△△OxyHb）と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の微分値（△△DeoxyHb）の相対変化を示す時系列グラフである。

図２３（Ａ）は図９で示した安静時の被験者計測データを(△OxyHb，△DeoxyHb）をそれぞれ横軸と縦軸にして表示した二次元ダイアグラムであり、（Ｂ）は図２２のデータ(△△OxyHb，△△DeoxyHb）をそれぞれ横軸と縦軸にして表示した二次元ダイアグラムである。

図２３（Ａ）から、△CBV軸ではなく、△COE軸に近い位置で心服していることが判定できる。

図２３（Ｂ）から、△Dよりも、△Oの振幅が大きく、グラフの中心０に集約してくることがわかる。

図２４は位相区分が２４区分されている場合を示す説明図である。８区分では、１相が４５度で区分されているが、２４区分では８区分された１相をさらに３等分して１５度ずつに区分する。

８区分では １（位相１）、２ （位相２） 、３ （位相３） 、４ （位相４） ，５（位相５）、６ （位相−３） 、７ （位相−２） 、８ （位相−１）に相当する。
２４区分では1,2,3（位相１）、4,5,6, （位相２）、7,8,9（位相３） 、10,11,12, （位相４），13,14,15（位相５）,16,1,7,18 （位相−３） 、19,20,21 （位相−２） 、22,23,24（位相−１）に相当する。

図２４に示すように、ベクトル解析に用いたベクトル極座標平面を２４相に区分してAPR値の分布解析により生体の機能状態を判定してもよい。これによって、より細かな生体の機能状態を判定することが可能となる。

図２５は、横軸を各相（２４区分）、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフであり、（Ａ）は図1４の8区分の同一データを24区分した被験者が安静時の状態である。（Ｂ）は被験者が移動時の場合を示す。

図１４と図２５(A)とを比較すると、２４位相区分では、8位相区分での４相に対して、１０，１１，１２相の中で１１がもっとも頻度が高いことが分かる。このように、安静時における特定の位相が8位相区分に比べて見分けやすい。
安静時と移動時のデータのように、位相変化が幅広い場合、より詳細に位相変化を追跡できる。

図２５(A)と図２５(B)とを比較すると、安静時では１−１５相は６０％、１６−２４相は４０％であるのに対し、移動時では、１−１５相は７０％、１６−２４相は３０％である。
移動時には、１０％動的位相区分率が増加し、△△COE軸に近い９−13相で増加し、６，７，８相、１９−２４相で減少していることがわかる。移動によって、脳活動がｃｈ４で高まったことが判定できる。

図２６は脳の各チャンネル（ｃｈ１６,ｃｈ１７,ｃｈ１８）において、横軸を各相（２４区分）、縦軸を動的位相区分率（APR値）とした棒グラフであり、（Ａ）は被験者が安静時、（Ｂ）は被験者が移動時の場合を示す。

図２６（Ａ）と図２６（Ｂ）の比較から、安静時と移動時でｃｈ１８の位相１３のＡＰＲ値が最も大きく変化したことが判定できる。

図２７（Ａ）は安静時の前頭部のチャンネルから得られた元データについて横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示した時系列グラフを示す。（Ｂ）は、（Ａ）の元データに酸化型ヘモグロビン(OxyHb)と脱酸化型ヘモグロビン(DeoxyHb)の両方が5分で0.1上昇が続くベースラインドリフト設定を加えて表示した時系列グラフを示す。

図２７の（Ａ）と（Ｂ）から動的位相区分率（APR値）を算出すると、位相１−５のAPR値は、それぞれ５３．３８％と同一値を示した。すなわち、ゼロセットベクトル群を用いることで、ベースラインドリフトがあっても動的位相区分率には変化がなく、ベースラインドリフトがあってもベースライン補正しなくとも、安静時を効果的に計測できる。

図２８は、図２７（Ａ）の元データに酸化型ヘモグロビン（OxyHb）だけが5分で0.1上昇が続くベースラインドリフト設定を加えて表示した時系列グラフを示す。
動的位相区分率（APR値）を算出すると、位相１−５のAPR値は５３．２５％を示した。すなわち、OxyHbのみドリフトを補正した場合、APR値は、０．１２％の違いが生じることで、実データが歪むことが明らかである。

従来、ｆNIRSの解析では、OxyHbのみの単一指標に、ドリフトの補正を行い解析してきたがデータの精度を歪めていたことが明らかである。

動的位相区分率（APR値）を算出する効果としては以下の通りである。
（１）例えば運動野の中でも、左脳と右脳にある口や口腔運動にかかわる部位で、従来の技術では正確に特定できていなかったが、動的位相区分率を用いることにより、定量化して有効性を示すことができる。
（２）噛んでいる最中にもっとも、動的位相区分率（APR値）が上昇し、噛み終わったあとに低下している。この動きとリアルタイムに、APRの指標が対応している。
安静時よりもAPRが増加することで、低酸素化または脱酸素化が起り、脳細胞の活動に伴って酸素 消費が起ったことが、定量的に判定できる。つまり、動的位相区分率を用いることにより、リアルタイムに脳活動を検出する精度が向上する。

（３）噛み終わった後の安静時には、噛む前よりAPRは低下しているが、OxyHbでは、もっと増加している。 これにより、安静状態なのか、回復状態なのかを判別できる。
（４）OxyHbでは、変化の強度に依存して検出されるため、微弱な変化に対しては感度が低いが、動的位相区分率（APR値）は、位相の頻度を利用しているので、信号変化の強度に依存しない。

（５）一人ひとり％の単位があるので、相対強度を使った従来のOxyHbの変化とDeoxyHbの変化では、個々人の比較やグループ解析ができにくかったが、動的位相区分率を用いることにより、可能になった。
（６）安静時の脳の状態を8分類や24分類など、任意の数に分類して検出できるようになった。
（７）隣接した部位の時系列変化をリアルタイムに区別するすることで、脳の活動がもっとも高まっている時間帯を特定したり、安静時あっても、APRが増加して脳活動が瞬時に起こっていることも検出して判定できるようになった。
（８）ベースラインドリフトがあっても、位相を歪めずに真値が得られる。

従来、ｆNIRSの計測は、酸化型ヘモグロビンの変化量, De酸化型ヘモグロビンの変化量の指標が主であったが、R,Sを使い定量化することや、動的位相区分率を用いることで、BCI（脳コンピュータインターフェイス）、BMI（脳機械インターフェイス）での精度をも高めることができる。

ベクトル群の各ベクトルのノルムを算出するステップ（ステップ５）について

（５）と（７）を利用して、基本振動の性質としての半径の分布を計測する
被験者によるデータで，(△OxyHb，△DeoxyHb）と(△△OxyHb，△△DeoxyHb）のそれぞれのノルムR（これをここでは半径という）の頻度分布を算出．(△△OxyHb，△△DeoxyHb）の頻度分布は基本振動の半径分布を表していると考えられ、レイリー（Rayleigh）分布を示す性質が発見された。

図２９（Ａ）は被験者Ａにおける(△OxyHb，△DeoxyHb）の半径Rの頻度分布を示す棒グラフであり、（Ｂ）は(△△OxyHb，△△DeoxyHb）の頻度分布がレイリー分布を示す棒グラフである。

図３０（Ａ）は被験者Ｂにおける(△OxyHb，△DeoxyHb）の半径Rの頻度分布を示す棒グラフであり、（Ｂ）は(△△OxyHb，△△DeoxyHb）の頻度分布がレイリー分布を示す棒グラフである。

周波数が一定で、振幅及び位相が不規則に変動する多重波（正弦波）の合成受信電界強度の確率分布はレイリー密度分布に従う。多数の反射波やダクト伝搬路による多重波が到来して合成される場合、この分布に従うことになる。マイクロ波無線通信や移動無線通信における伝搬路の解析には、主としてこの分布が使用されている。

今回、酸素交換のおける酸素の運搬路が、波動関数の性質を持ちレイリー密度分布に従うことが分かった。レイリー密度分布の性質によって、各部位の安静時の酸素交換状態を最尤推定値を算出することで区別することができる。

被験者ＡとＢのレイリー分布の違いから明らかである。△L値の分布では分からないことが、△△Lの分布でわかる。

図３１（Ａ）は(△OxyHb，△DeoxyHb）の角度半径散布、（Ｂ）は(△△OxyHb，△△DeoxyHb）の角度半径散布を示すグラフである。基準として△OxyHbの軸または△△OxyHb軸に対して、反時計回りで１８０度
時計回りで−１８０度で表示。ゼロセットベクトルは、角度とスカラー値を持つので、その２つの分布を同時に表示している。

図３１（Ａ）から、被験者Ｃの安静状態における角度半径分布(△OxyHb，△DeoxyHb）は１３５度のCOE軸方向へ大きく動く傾向にあることがわかる。これによって、細かいベクトルの動きが、COE軸に対して、平行に近い状態で増減していることが分かる。すなわち、OxyHb軸、DeoxyHb軸、CBV軸の動きに平行ではない動きが安静状態であることが分かる。

これを数値化すると、生理的特性の解析例５に示した式の計算で、V：分散小さい（角度が偏っている）ことで判定ができる。

一方、図３１（Ｂ）から、(△△OxyHb，△△DeoxyHb）は、S（標準偏差）は、０１と小さいので、スカラー値は、比較的均一で、360度幅広くまんべんなく分布している性質が明らかになった。

微分した角度半径分布では３６０度均等で、異方性が３６０度で、分散が大きくなっている。

これ自体、驚きで、安静時を生理的に定義できる決定的な新しい現象である。
すなわち、V 分散大きい（角度がばらばら）S（標準偏差）は、１．１と１以上で大きくスカラー値は、比較的差があるとわかる。

さらに、異方性が偏った場合には、安静状態から変異している状態、あるいは、外的な要因が加わっている状態と診断できる。

図３２は横軸をチャンネル（ｃｈ）、縦軸を動的位相区分率（APR値）として、安静時と移動中の224秒間のデータを比較した棒グラフであり、（Ａ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムR （安静時）、（Ｂ）は各ｃｈのAPR値を作り出すノルムR（移動時）、（Ｃ）は各ｃｈのAPRを作り出すノルムRの標準偏差S（安静時）、（Ｄ）は各ｃｈのAPR値を作り出すノルムRの標準偏差S（移動時）である。

安静時ではRの振幅が移動中より大きく、ばらついている。一方、移動中のRの標準偏差は均一である。

安静時がばらばらで、移動中が均一になるのは移動中では、特定の目的のために、脳が働いており、オーケストラのように継続的に、一定方向に、脳を活動させていることを反映している評価できる。

このように、角度統計値で、R,Sを算出することは、脳の状態を定量的に診断できる。
標準偏差Sでデータを解析する利点は、分散だけでなく、Sも同時に評価することで、安静時の生理的状態を評価する指標が増えて精度が増します。いくつかの組み合わせが診断できます。
大小の数値化を任意に以下のように設定することもできる。

例として、
V ：０から１
S ：０から１SD、２SD、３SD以上
V 大（０．６以上） 小（０．４以下） 大 小 0.４−０．６
S 大（２SD以上） 小 （１DS以下） 小 大 1−２SD以内
ベクトル群の各ベクトルのノルムの頻度分布や角度統計を使って平均ベクトルのノルム（R）、ノルムLの分散（V）、その標準偏差（S）を算出する効果としては以下の通りである。

（１）安静時のストレス状態を評価できる。さらに、単純にストレスの強弱を定量化するだけでなく、位相の分布や角度統計を使って平均ベクトルのノルム（R）、ノルムLの分散（V）、その標準偏差（S）を算出することで、ストレス状態の詳細な分類が可能となる。
（２）所定区間毎に分析する場合、(△OxyHb，△DeoxyHb）の値の場合の平均ベクトルのノルム（R）、ノルムLの分散（V）、その標準偏差（S）だけでなく、 (△△OxyHb，△△DeoxyHb）の値の場合の平均ベクトルのノルム（R）、ノルム△Lの分散（V）、その標準偏差（S）でも解析が可能なため、パワースペクトル分析に比べて、安静状態のより詳細な生理的な違いや安静時と賦活課題中とを区別できる。

（３）安静時の脳の状態を定量的に診断できる。
（４）安静時の脳の状態を詳細に分類できる。
（５）睡眠や開眼、閉眼の状態の定量化による区別が可能になる。
（６）安静時の脳の状態から認知症の進行段階を定量し、その分類が可能である。

図３３は、ゼロセットベクトル群を用いた座標回転角度θの時の二軸相関係数を算出するための安静時の回転座標系（Generalized COE）を示すグラフである。
以下の表は、回転座標系と２軸相関係数の関係を示す表である。

図３４（Ａ）は横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした安静時Ａの前頭部のチャンネルから得られた時系列グラフ、図３４（Ｂ）は横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量とした安静時Ｂの前頭部のチャンネルから得られた時系列グラフである。

図３４の安静時データから回転座標系２軸相関グラフを算出する手順は、図３４（Ａ）と（Ｂ）に示す安静時の酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の時系列グラフから、図７に示すように、酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間（例えば75ｍｓ）毎にゼロセットしたベクトル群を得る（ステップＳ２).さらに、ベクトル群を二次元座標平面にプロット（ステップＳ３)する。

次に、二次元座標平面上のOxy-Deoxy座標を反時計回りに３６０度回転させながら、ゼロセットベクトル群のプロットとの相関係数を算出する（ステップＳ６).
この際に、平面の任意角度の座標回転によってできる2軸平面をGCOEと定義する。プロットしたデータの分布の違いによって、３６０度回転すると相関性の最も高い位相やもっとも低い位相が判明する。

例えば、ゼロセットベクトル群が図３３のように楕円状に分布している場合には、△Dと△COE軸に挟まれた座標回転角度で相関性が高くなる。

図３５は、横軸を座標回転角度（°）、縦軸を２軸相関係数として2つの関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。回転座標系が座標回転角０度と１８０度でOxyHb軸に、座標回転角４５度と２２５度でDeoxyHb軸に、９０度と２７０度でCOE軸に、１３５度と３１５度でOxyHb軸に、それぞれ一致する。回転座標系２軸相関グラフには、座標回転角と各軸との相関性が表示されているので、即座に、ゼロセットベクトル群がどの軸に沿って分布しているかを見分けることもできる。
実際に、安静時Ａは、０度、１８０度の前後で＋０．８以上と高い相関示している。９０度、２７０度の前後で−0.8以下を示す。すなわち、表1を参照すると、安静時Ａのゼロセットベクトル群が△CBV軸と高い相関を示して分布していると判定できる。

一方、安静時Ｂは、いずれの位相とも相関性が低いが、 ０度、１８０度の前後で−０．４の相関係数、９０度、２７０度の前後で＋０．４の相関係数をそれぞれ示すことから表1を参照すると、ほかの３軸に比べて、△COE軸に高い相関を示して、安静時Ｂのゼロセットベクトル群が分布していると判定できる。

一方、安静時Ａ, 安静時Ｂはともに、座標回転角３０度から４５度、１２０度から１３５度 ２１０度から２２５度、３００度から３１５度のそれぞれの間で相関係数０を示すことから、△DeoxyHb軸、△OxyHb軸と相関しないと判定できる。

このように、安静時Ａと安静時Ｂでは明らかに異なった状態であることが分かる。
このように回転座標系２軸相関係数を算出し、グラフを表示作成することは、時系列データや、二次元座標でプロットしただけでは得られない安静時の状態診断が可能である。

図３６は、休息中と９．５ｋｇのダンベルを持ち上げる運動中に運動野（M1）から得られた計測データの回転座標系２軸相関グラフである。図３７は、休憩中と９．５ｋｇのダンベルを持ち上げる運動中に運動野（M1）に隣接した部位から得られた計測データの回転座標系２軸相関グラフである。

図３６から、休憩中とダンベル運動中のゼロセットベクトル群は、DeoxyHb軸とCOE軸に挟まれた軸方向で、重なり合って分布していることが分かる。座標回転角が３０度、１２０度、２１０度、３００度では、相関係数がゼロを示す。

相関係数が０．９以上、または、−０．９以下を示す座標回転角度は、休憩中よりもダンベル運動中で、幅広い範囲であることから精度よく酸素消費を行うために、高度に制御されて、余裕のない強い酸素消費状態であると判定できる。△OxyHb軸と△CBV軸に挟まれた座標回転角度との相関性が低いことから、運動野では酸素供給している状況ではないと判定できる。

図３７から、休憩中のゼロセットベクトル群は、１２０度、３００度で０．８以上の相関係数を示し、３０度、２１０度で−０．８以下の相関係数を示す。△OxyHb軸と△CBV軸に挟まれた座標回転角度で相関性が高く、分布していることが分かる。すなわち、図３６から運動野とは、座標回転角度がおよそ４５度ことなり、運動中に運動野（M1）に隣接した部位では、運動野が酸素消費の軸に相関しているのに比べて、酸素供給を行いながら酸素消費が高くなっている状態と判定できる。

一方、ダンベル運動中のゼロセットベクトル群は、△OxyHb軸と△CBV軸に挟まれた座標回転角度との相関性が高いことから、運動中に運動野（M1）に隣接した部位では、酸素消費が行われる運動野に対して、酸素供給を行っている状況運動野では酸素供給している状況と判定できる。
ダンベル運動中では、運動野と運動野の隣接部位での結果を比較すると、明らかに９０度ほど位相差を認める。

図３８は、図３４の（Ａ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothローパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。図３４の（Ｂ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothローパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。

図３９は、ローパスフィルター後の座標回転角度と２軸相関係数の関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。
ローパスフィルター前の図３５の結果では、安静時Ａのゼロセットベクトル群が△CBV軸と高い相関を示し、安静時Ｂのゼロセットベクトル群は、△COE軸に高い相関を示している。

しかし、1次の0.1Hz Butterwothローパスフィルターを適用した後には、安静時Aは、OxyHb軸と０．６以上の相関係数を示した。安静時Ｂは、OxyHb軸とCBV軸に挟まれる軸に０．９以上の高い相関係数を示した。

すなわち、安静時Ａのゼロセットベクトル群の軸は約４５度、安静時Ｂのゼロセットベクトル群の軸は約１８０度、ローパスフィルター後に位相が変化した。
このように、0.1Hz以下での低周波数帯域では、より２つの状態の違いが明らかとなった。

図４０は、図３４の（Ａ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothハイパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。図３４の（Ｂ）のデータに1次の0.1Hz Butterwothハイパスフィルターを適用したデータを、横軸を時間、縦軸を酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量として表示したグラフである。

図４１は、ローパスフィルター後の座標回転角度の座標回転角度と２軸相関係数の関係を示す安静時Ａと安静時Ｂの回転座標系２軸相関グラフである。
安静時Ａと安静時Ｂのゼロセットベクトル群はそれぞれ、COE軸と高い相関を示し、安静時Ａのゼロセットベクトル群の軸は約３０度、安静時Ｂのゼロセットベクトル群の軸は約９０度、ローパスフィルター後に位相が変化した。

安静時Ａと安静時Ｂのゼロセットベクトル群の高周波帯域は、かぎりなく近似していることが明らかであると判定できる。

これまで、ノイズ成分とされて、解析処理前にフィルターによって除去されてきた高周波帯域では安静時Ａと安静時Ｂのゼロセットベクトル群はCOE軸と高い相関を示すことが、神経活動の成分が含まれておることが明らかとなった。

図３９と図４１からのローパスフィルター後とハイパスフィルター後では、安静時Ａと安静時Ｂのゼロセットベクトル群のそれぞれの位相のずれが異なることから、周波数帯域別にフィルターして、2軸相関係数から座標回転角度依存性を算出することは、安静時の状態の定量化に有効である。

回転座標系の二軸相関係数を算出する効果としては以下の通りである。
（１）酸素消費、酸素供給、血流増加、血流低下などの酸素代謝を安静時の状態を部位別に定量化できる。
（２）安静時の酸素代謝の状態を部位間で定量的に比較できる。
（３）安静時の酸素代謝の状態を個人間で定量的に比較できる。
（４）ゼロセットベクトル群が作成できれば、短い時間内で、安静時が定量評価できる。
（５）安静時の周波数帯域別に定量化できる。
（６）安静時と課題中の比較の感度、精度が個人間、課題間、部位ごとで向上する。
（７）安静時の状態変化が、位相で定量できる。

（プログラム）

図１に示す本発明の実施形態例に係るプログラム１１は、上記生体機能診断装置によって行われる生体機能診断処理を実行させるプログラム１１である。
このプログラム１１は、磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等の記録媒体に記録されていてもよく、通信ネットワークを介してダウンロードされるものでもよい。
本発明は、上記実施の形態に限定されることはなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内において、種々の変更が可能である。

１：生体機能診断装置
２：発光部
３：受光部
４：検知部
５：計測部
６：判定部
７：表示部
８：算出部
９：記憶部
１０：画像処理部
１１：プログラム

Claims (18)

1. 生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置であって、
   前記計測部は、前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出し、前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する算出手段を有し、
   前記判定部は、前記算出手段によって算出された前記パラメータに基づいて生体機能の状態を判定する、
   ことを特徴とする生体機能診断装置。
2. 前記パラメータは、前記二次元ダイアグラムに基づいて区分された複数の位相区分に前記ベクトル群がどの程度出現するかの頻度を示す動的位相区分率であることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
3. 前記パラメータは、前記ベクトル群の各ベクトルのノルムに関するものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
4. 前記パラメータは、角度統計を使って算出される平均ベクトルのノルム、ノルムの分散、ノルムの標準偏差のいずれか又は全部であることを特徴とする請求項３に記載の生体機能診断装置。
5. 前記パラメータは、レイリー分布の確率密度関数に基づいて算出されるものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
6. 前記パラメータは、前記二次元ダイアグラム上における直交する２つの軸方向の相関特性に関するものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
7. 前記パラメータは、前記ベクトル群を用いた回転座標系に関するものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
8. 前記パラメータは、前記ベクトル群を用いた回転座標系における座標回転角度に対する前記二次元ダイアグラム上における直交する２つの軸方向の相関係数に関するものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
9. 前記パラメータは、前記酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量の微分値を用いて算出されるものであることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
10. 前記パラメータは、前記酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量を複数回微分した微分値を用いて算出されることを特徴とする請求項１に記載の生体機能診断装置。
11. 前記パラメータは、前記サンプリング時間を変動させて算出されるものであることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
12. 前記パラメータは、前記サンプリング時間×ｎ（ｎはｎ＞１の任意の数）である刻み幅点数を選択して算出されるものであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
13. 前記二次元ダイアグラム上にデータをプロットしたものに前記パラメートの値を表示部に表示することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
14. 前記判定部は、前記生体に対して前記脳機能を賦活する課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、その安静時の前記生体機能の状態を判定する、
    ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
15. 前記位相区分は８区分されていることを特徴とする請求項２乃至１４のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
16. 前記位相区分は２４区分されていることを特徴とする請求項２乃至１４のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
17. 生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置によって行われる生体機能診断方法であって、
    前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出するステップと、
    前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出するステップと、
    前記算出されたパラメータに基づいて生体機能の状態を判定するステップと、
    を有することを特徴とする生体機能診断方法。
18. 生体の所定部位に光を照射する発光部と、生体内から出射する光を受光し検出する受光部とを備えた複数の検知部と、前記検知部によって検出された光情報を入力し、演算、制御又は記憶を行う計測部と、前記生体の生体機能の状態を判定する判定部とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断する生体機能診断装置によって行われる生体機能診断処理を実行させるプログラムであって、
    前記検知部からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量と脱酸化型ヘモグロビンの時系列の変化量とを算出する処理と、
    前記酸化型ヘモグロビンの変化量と脱酸化型ヘモグロビンの変化量との関係を示す二次元ダイアグラムに基づいて所定のサンプリング時間毎にゼロセットしたベクトル群を得て、前記ベクトル群の方向及び又はスカラーに基づいたパラメータを算出する処理と、
    前記算出されたパラメータに基づいて生体機能の状態を判定する処理と、
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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