WO2011152388A1

WO2011152388A1 - 生体機能診断装置及びプログラム

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Publication number: WO2011152388A1
Application number: PCT/JP2011/062466
Authority: WO
Inventors: 俊徳加藤
Original assignee: Kato Toshinori
Priority date: 2010-05-31
Filing date: 2011-05-31
Publication date: 2011-12-08
Also published as: JP5892702B2; JPWO2011152388A1; EP2578154A1; US20130150687A1; EP2578154A4; US9737246B2

Abstract

【課題】ＮＩＲＳを用いて脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示することが可能な生体機能診断装置及びプログラムを提供する。【解決手段】生体機能診断装置Kでは、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[HbO₂］と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ［Hb］に基づいて導き出される各種パラメータを含む生理的指標を制御部７の算出部１０により算出する。脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示するために、算出部１０によって算出された生体の異なる部位に対応する生理的指標同士を比較可能に調整して、表示部９に表示できるようにする。

Description

生体機能診断装置及びプログラム

　本発明は生体機能診断装置及びプログラムに関し、特に、脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の各生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示するために用いられる生体機能診断装置及びプログラムに関する。

　近年、脳や筋肉等の部位の生体機能を計測し診断するための種々の装置が提案されている。

　例えば、脳の電気活動を計測する方法としては脳波や脳磁図が知られている。脳の血流や酸素代謝を利用した方法としてはＰＥＴ(ポジトロンCT)、ｆＭＲＩ（機能的磁気気共鳴画像法），ＮＩＲＳ（Near-infrared Spectroscopy：近赤外分光法）が知られている。

　また、ｆＭＲＩやＰＥＴを利用すれば、CMRO₂（酸素消費率）、CBF（脳血流量）、CBV（脳血液量）、OEF（酸素摂取率）を同時に計測でき、ＮＩＲＳを利用すれば、OxyHb（酸化型ヘモグロビン）、DeoxyHb（脱酸化型ヘモグロビン）の変化を同時にリアルタイムに計測できる。

　また、本発明者及び出願人が発明して出願した生体機能診断装置（特許文献１参照）では、脳のＮＩＲＳ装置によって計測された酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量に基づいて作成された二次元ダイアグラムを用いて、象限変化から運動負荷の程度を診断する技術が提案されている。

　一方、筋肉の酸素代謝を計測する際にもＮＩＲＳ装置が用いられている（以下、これらの技術を従来例１という）。

　また、筋肉の電気活動を計測する方法として筋電図が知られている（以下、この技術を従来例２という）。
　また、筋肉のトレーニング方法として、例えば特許文献２には、筋肉に締めつけ力を付与するための緊締具を筋肉の所定部位に巻付け、その緊締具の周の長さを減少させ、筋肉に負荷を与えることにより筋肉に疲労を生じさせ、もって筋肉の増大を図る筋肉トレーニング方法であって、筋肉に疲労を生じさせるために筋肉に与える負荷が、筋肉に流れる血流を阻害するものである筋力トレーニング方法が提案されている（以下、この技術を従来例３という）。

国際公開２００６／００９１７８号公報特許第２６７０４２１号公報

　従来例１においては次のような課題があった。

　（１）脳磁図やＰＥＴ、ｆＭＲＩは、仰向けで安静の状態で計測する必要があり、運動トレーニングのための脳計測には適さない。

　（２）脳波は、大脳の局在診断が大雑把で、脳の第一次運動野や補足運動野の働きを区別するためには、何百回もの計測が必要であり、1回の運動施行で脳波の変化を論じる感度と精度がない。

　（３）ＮＩＲＳは脳と筋肉のトレーニング後の回復状態もリアルタイムに計測することができるが、ＮＩＲＳが光の計測であるので、それぞれの部位を計測できても、光路長の違いや計測領域の体積評価が困難であった。そのため、脳と筋肉のＮＩＲＳを計測しても、酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビンの変化の増減を定性的に比較できても定量性に乏しかった。

　（４）１つのモダリティー(医療機器：modality）を使って、同時に、CMRO₂、CBF、CBV、 OEFを計測することができないので、CMRO₂（酸素消費率）を算出するために必要なCBF、CBVの値は、別々の実験で計測して、かつ複数のパラメータに対して推測値を用いなければならなかった。

　（５）酸素代謝に関係するCMRO₂、OEFの単位は毎分あたりの定量であり、ミリ秒オーダーでリアルタイムにモニターすることはできなかった。

　（６）ＮＩＲＳによる脳機能計測では、従来、頭皮からの計測によって脳実質までの距離が一定でないために発光と受光のプローブ間距離を等間隔に配置してもＲＯＩ（関心領域：region of interest）におけるヘモグロビン量（光量）や課題を開始する時点での各部位の組織酸素濃度が異なっていたとしても、一定として算出されてきた。

　この点は、ＮＩＲＳによる脳機能計測だけではなく、脳機能計測全般に言える問題点であった。

　なお、頭皮からの計測によって脳実質までの距離が一定でないために、発光と受光のプローブ間距離を等間隔に配置してもＲＯＩにおけるヘモグロビン量（光量）が異なる。

　ヒトの頭部計測では、大人の場合、頭皮から脳実質までの距離が、ほとんどの部位で頭皮上から脳実質まで１ｃｍ前後であるので（図４１参照）、受光と発光プローブの距離は、プローブ配列のように最低でも１ｃｍ以上、２ｃｍ程度確保されていることが望ましい。

　複数部位を計測するプローブは、頭部に用いる場合には、半径は１０－２０ｍｍ以上確保されることで、脳実質からの信号を含むことができる。受光と発光のプローブ間距離を１ｃｍ～２ｃｍ以上確保したままで、高密度にプローブを複数配列することにより、複数の計測領域では、各ＲＯＩをより均一にすることができるが、ＲＯＩのサイズを定量することができなかった。

　従って、複数の部位からＮＩＲＳ計測する上での不均一なＲＯＩの問題を軽減する測定技術が望まれていた。

　従来例２においては次のような課題があった。

　（７）筋電図は、筋収縮の強さ、弱さを計測するためには有効であるが、筋肉が動かない状態を区別して診断評価することができなかった。

　（８）筋電図では、筋肉を動かしていない時の脳の状態を同時に計測できないので、運動が終わって休息している最中の筋肉と脳の状態を同時に電気的に計測して診断判断できなかった。

　従来例３においては次のような課題があった。

　（９）筋肉の加圧トレーニングは、筋肉にゴムバンドを巻くことで、筋肉の低酸素を引き起こして、効果的に筋トレーニングする方法である。しかし本発明者は、加圧トレーニングが広範囲に脳の血圧を上げて、脳血管に過度の圧を負荷するので、盲目的な加圧は危険性があることが考えられる。

　なお、脳圧をモニターする方法は、特許文献１に開示されている。

　（１０）従来、筋肉は脳からの指令によって動いていると理解されてきた。しかし、筋肉疲労、あるいは、脳疲労のいずれでも筋肉は動かなくなるはずである。ところが、筋肉と脳の関係を計測して、筋肉と脳の疲労、回復の度合いをみて、トレーニングを開始したり、止めたりすることは困難であった。

　（１１）筋肉にどれだけ負荷を加えることで、脳の特定の番地（部位）をトレーニングすることができるかは脳を見ながら筋肉トレーニングする必要があったが、従来の技術では困難であった。

　（１２）脳の疲労によって筋肉が動かない時に筋トレをしても効果的に作用していない可能性があったり、脳への負荷がない状態での筋肉トレーニングのレベルを設定することが困難であった。

　（１３）筋肉と大脳皮質を結ぶ皮質脊髄路は、Ｍ１以外に、運動前野、一次感覚野からも投射される。

　筋肉トレーニングで、脳区分用番地のどこを鍛えているのか、筋肉を脳とのかかわりで、どの状態のトレーニング負荷なのか分からないために、トレーニングメニューとトレーニングの開始、停止、休息のタイミングも適切に行われていなかった。

　（１４）脳と筋肉のＮＩＲＳの同時測定装置が無かった。同時に測定する時には、頭皮上のプローブと筋肉でのプローブの形状が異なり、計測されたデータと解析、診断法が見つかっていなかった。
　（１５）脳と筋肉の機能の関係をリアルタイムに画像化して表示する方法も見つかっていなかった。

　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、ＮＩＲＳを用いて脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示することが可能な生体機能診断装置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、
　生体の生体機能の異なる複数の部位にそれぞれ光を照射し、出射する光を受光する複数の生体用プローブと、前記複数の生体用プローブ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装置本体とを有し、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、
　前記装置本体は、前記複数の各生体用プローブからの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量又はこれらの関係から導きだされる各種パラメータを含む生理的指標を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記生体の異なる部位に対応する生理的指標同士を比較可能に調整する調整部と、前記調整部によって調整された情報に基づいて画像表示する表示部とを有することを特徴とするものである。

　前記調整部は、生体機能の異なる複数の部位における同一の生理的指標同士を比較可能に調整してもよい。

　前記調整部は、生体機能の異なる複数の部位における異なる生理的指標同士を比較可能に調整してもよい。

　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における前記生理的指標同士の相関係数を算出し、
　前記表示部は、前記相関係数に関する情報を表示する、
　ものでもよい。

　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における同一の生理的指標同士を乗算し、
　前記表示部は、前記乗算値に関する情報を表示する、
　ものでもよい

　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における異なる生理的指標同士を乗算し、
　前記表示部は、前記乗算値に関する情報を表示する、
　ものでもよい。

　前記生体の生体機能の異なる複数の部位は、少なくとも脳の部位と筋肉の部位とを含んでもよい。

　前記生体の生体機能の異なる複数の部位は、少なくとも脳の異なる２つの部位を含んでもよい。

　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶを式（１）で算出する、
　ものでもよい。
　ΔBV=Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]・・・・式（１）
　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。

　前記算出部は、脳と筋肉における血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶ同士の関係を示す二次元ベクトルのダイアグラムから、任意の関心領域（ＲＯＩ）中の筋肉血液量最大時間、脳血液量最大時間を算出する、
　ものでもよい。

　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥを式（２）で算出する、
　ものでもよい。
　ΔOE=Δ[Hb]―Δ[HbO₂]・・・・式（２）
　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。

　前記算出部は、脳と筋肉における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥ同士の関係を示す二次元ベクトルのダイアグラムから、任意の関心領域（ＲＯＩ）中の筋肉酸素消費最大時間、脳酸素消費最大時間を算出する、
　ものでもよい。

　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥと血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶの比である比ｅを式（３）で算出する、
　ものでもよい。
ｅ＝ΔOE/ΔBV=（Δ[Hb]―Δ[HbO₂] ）/（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）・・・・・式（３）
　　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。

　前記算出部は、Ｅ角を式（３ａ）で算出するものでもよい。
　Ｅ角＝Arctan(e)・・・式（３ａ）

　前記算出部は、生体の異なる２つの部位のうち一方の部位の第１のＥ角を縦軸、他方の部位の第２のＥ角を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第１のＥ角と第２のＥ角のなす角度であるＥハイブリッド角（ＥＨ角）を、式（３ｂ）で算出する、
　ものでもよい。
　ＥＨ角＝Arctan(第１のＥ角／第２のＥ角)・・・式（３ｂ）

　前記算出部は、２つの異なる部位における同一の生理的指標同士を乗算し、一方の部位の第１の乗算値を縦軸、他方の部位の第２の乗算値を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第１の乗算値と第２の乗算値のなす角度である第１のハイブリッド角（Ｈ１角）を、式（３ｃ）で算出する、
　ものでもよい。
　Ｈ１角＝Arctan(第１の乗算値／第２の乗算値)・・・式（３ｃ）

　前記算出部は、２つの異なる部位における異なる生理的指標同士を乗算し、一方の部位の第３の乗算値を縦軸、他方の部位の第４の乗算値を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第３の乗算値と第４の乗算値のなす角度である第２のハイブリッド角（Ｈ２角）を、式（３ｄ）で算出する、
　ものでもよい。
　Ｈ２角＝Arctan(第３の乗算値／第４の乗算値)・・・式（３ｄ）

　前記算出部は、脳と筋肉の複数の関心領域（ＲＯＩs）における運動時の脳筋肉酸素負担率ＢＭ比１とスカラーＰＬ値１（パワー値）を二次元ダイアグラム上からと式（４）で算出する、
　ものでもよい。
　ＢＭ比１＝［筋肉の酸素交換量ＭＯＥ変化量］／［脳の酸素交換量ＣＯＥ変化量］・・・・式（４）

　前記算出部は、脳と筋肉の複数の関心領域（ＲＯＩs）における運動時の脳筋肉血液量負担率ＢＭ比２とスカラーＰＬ値２（パワー値）を二次元ダイアグラム上からと式（５）で算出する、
　ものでもよい。
　ＢＭ比２＝［筋肉の血液量ＭＢＶ変化量］／［脳の血液量ＣＢＶ変化量］・・・・式（５）

　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とする二次元ダイアグラムから、酸素飽和度YをＯＤ平面上の傾きY角として、式（６）で算出する、
　ものでもよい。
　酸素飽和度　Y＝１－Arctan（Y角）・・・・式（６）

　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とする二次元ダイアグラムから、計測開始点E_０の総ヘモグロビン量（D+O）に対する酸素交換量（D－O）の割合として定義されるＥ比（血液量対酸素交換量の比）を式（７）で算出する、
　ものでもよい。
Ｅ＝（Ｄ－Ｏ）／（Ｄ＋Ｏ）・・・・・・・・・・・式（７）　

　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とし、酸素飽和度Yの変化と酸化型Hbの変化量（ΔO）、脱酸化型Hbの変化量（ΔD)の関係を示すグラフから、酸素飽和度Yの変化ΔＹを式（８）で算出する、
　ものでもよい。
　酸素飽和度の変化ΔＹ＝Arctan（ΔY角）・・・・・・・・・・・式（８）

　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素飽和度の推定変化量ΔＹを実測値である血液量の最大変化量（ＭａｘΔＢＶ）に対応する任意の推定値の最大ヘマトクリットの変化（ＭａｘΔＨｔ）から式（９）でＲＯＩ中の計測開始点の血液量（BV_０）を算出する、
　ものでもよい。
　ＭａｘΔHt＝Ｍａｘ(ΔO+ΔD)/(O+D)=ＭａｘΔBV/ BV_０・・・・・・式（９）

　前記ＭａｘΔＢＶは、複数のＲＯＩ中で最大の変化を選択するものでもよい。

　任意のＲＯＩに対して推定ヘマトクリット値を設定してもよい。

　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素飽和度の推定変化量ΔＹをＲＯＩ中の計測開始点の血液量（BV_０）を算出し、式（１０）または式（１１）に代入して求め、
　前記調整部は、異なる部位におけるΔＹの時系列の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整する、
　ものでもよい。
　ΔY ＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E_０/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）・・・・式（１０）
　≒(－１/2)ΔOE/( BV_０+ΔBV）・・・・・・・・式（１１）
　ここで、ΔＯＥは酸素交換量の濃度変化量、BV_０は計測開始点の血液量、ΔＢＶは血液量の濃度変化量、E_０は計測開始点の総ヘモグロビン量（D+O）に対する酸素交換量（D－O）の割合として定義されるＥ比（血液量対酸素交換量比）である。

　前記調整部は、異なる部位におけるΔＹの時系列の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整してもよい。

　前記算出部は、式（１２）で定義されるＬ値を算出し、
　前記調整部は、計測されたΔＬ値の最大値に基づいて、異なる部位の前記生理的指標同士を同じ大きさの単位円で比較表示できるように調整する、
　ものでもよい。
(ΔＬ)^２＝Δ[Hb]^２＋Δ[HbO₂]^２・・・・・・・式（１２）

　前記調整部は、異なる部位同士の前記生理的指標同士の積の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整する、
　ものでもよい。

　前記表示部は、縦軸を前記生理的指標、横軸を時間として時系列変化を示すグラフを表示してもよい。

　前記表示部は、異なる２つの前記生理的指標の一方を縦軸、他方を横軸として、経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムを表示してもよい。

　前記表示部は、前記生理的指標の値の大きさに応じて色分けして表示された画像を表示してもよい。

　前記表示部は、安静時、前記生体への課題の負荷時、回復時の前記生理的指標の変化を同一のグラフ上で表示してもよい。

　前記表示部は、安静時、前記生体への課題の負荷時、回復時の前記生理的指標の変化をベクトル空間上のヘモグロビン関連のパラメータの波動、及び回転運動としての動態として、その方向と力の変化をそれぞれ異なるグラフ、または画像表示で表示してもよい。

　本発明のプログラムは、前記生体機能診断装置の装置本体の処理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、次のような優れた効果を奏する。
（１）脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位でＮＩＲＳにより同時計測する際に、ＲＯＩのサイズが不均一であっても、異なる部位同士の生体機能を比較して診断することができる。

（２）該当する運動によって、もっとも強く酸素負荷あるいは血圧負荷が起こる脳の部位を経時的に、診断、表示して、運動トレーニングの継続、中止、ギアチェンジを行うことができる。

（３）運動負荷に比べて、脳の部位への負荷が少ない状態でトレーニングができる。

（４）筋肉への負荷をぎりぎりの状態まで強くした状態で脳へのトレーニングができる。

（５）脳と筋肉の回復期を、以下の４分類に診断して、トレーニングの開始、休息継続、ギアチェンジを行うことができる。
　　脳　　　　　　　筋肉
　　回復済み、　　　回復済み
　　未回復　　　　　未回復
　　回復済み　　　　未回復
　　未回復　　　　　回復済み

（６）筋肉疲労のステージと脳疲労のステージが異なっているので、ダンベル等の負荷を変える事で、脳トレと筋トレの比重を調整できる。

（７）筋肉と脳の疲労を見ながら、トレーニングの負荷量を決めることができることで、効率良く筋トレと脳トレを同時に行うことができる。

（８）運動のインターバルトレーニングを効果的に行うことができる。

（９）高血圧や脳血管に問題のあるひとのリハビリを有効に行うことができる。

（１０）手で介助したときに脳と筋肉における酸素消費と血液量の負担率（ＢＭ比）が極端に変化するので、それをみて、効率よくリハビリを行うことができる。

（１１）反磁性体である酸化型ヘモグロビンの変化を検出できないために、ｆＭＲＩでは常反磁性体である脱酸化型ヘモグロビンの変化だけを用いて酸素飽和度の変化を推定して(BOLD法)脳機能マッピングを行ってきた。しかし脱酸化型ヘモグロビンの変化だけを用いた方法では、正確な酸素飽和度の変化が得られていないことが明らかとなったので、酸化型ヘモグロビンの変化と脱酸化型ヘモグロビンの変化の両方を同時に用いたより精度の高い酸素飽和度の時系列変化を用いた脳機能計測ができる。
（１２）さらに、酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビンをベクトル空間上で波や運動として変化するダイナミクスを表す指標として捉えることで、酸化型ヘモグロビンの変化と脱酸化型ヘモグロビンの変化の両方の変化の関係を表す複数の指標を創出することができる。
（１３）脳と筋肉の機能の関係をリアルタイムに画像化して表示することができる。

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。本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の使用例を概略的に示す説明図である。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。９ｋｇのダンベルを持ち上げて負荷をかける課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）での脱酸化型ヘモグロビンと酸化型ヘモグロビンの時系列変化を示し、（Ａ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、左縦軸が筋肉（右腕）での脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量のグラフ、（Ｂ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）の酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、左縦軸が筋肉（右腕）での酸化型ヘモグロビンの濃度変化量のグラフである。所定期間ごとに課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]－Δ[HbO₂]とΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]の時系列変化を示し、（Ａ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野Ｍ１）のΔ[Hb]－Δ[HbO₂]、左縦軸が筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]－Δ[HbO₂]のグラフ、（Ｂ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）のΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]、左縦軸が筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]のグラフである。横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１の周囲）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ｆ）は説明図である。横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）　として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[Hb O₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ｆ）は説明図である。（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１の周囲）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ｆ）は説明図である。横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[Hb]、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[Hb]として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[HbO₂]、縦軸を筋肉（上腕の二頭筋）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[HbO₂]として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。（Ａ）及び（Ｂ）は９ｋｇのダンベルを持ち上げて負荷をかける課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）での血液量と酸素交換量の時系列変化（安静時、ダンベル負荷時、回復時）を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｆ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｆ）は、脳と筋肉での血液量（D+O）と酸素交換量（D－O)の時系列変化を示す二次元ダイアグラムである。ダンベル運動による脳と筋肉の同時回復時間の計測を示すグラフである。（Ａ）は安静時の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラム、（Ｂ）は安静時の血液量（D+O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｄ）は複数の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｄ）は複数の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の血液量（D+O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｄ）はチャンネルa（Ch-a)の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｄ）はチャンネルa（Ch-a)とチャンネルｂ（Ch-b)での脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）－（Ｃ）はチャンネルa（Ch-a)とチャンネルｂ（Ch-b)での脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の血液量（Ｄ＋O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。ｅ比とΔYの時系列データを利用した脳と筋肉の同時測定を説明するためのグラフである。（Ａ）及び（Ｂ）は、安静時のΔＢＶとΔOEの時系列の変化を示すグラフである。上腕二頭筋の収縮時のΔOEとΔＢＶの時系列変化を示すグラフである。Ｅ値とＹ値を一定にして算出した筋肉運動における推定ΔYの時系列変化を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸はΔYである。ヘマトクリットを一定にして算出した筋肉運動における推定ΔYの時系列変化を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸はΔYである。（Ａ）－（Ｃ）は脳を計測して得られたΔOとΔDからΔYを算出する手順を説明するためのグラフである。（Ａ）はEの影響を３つの条件で推定したΔYのグラフ、（Ｂ）はΔHtの影響を３つの条件で推定したΔYのグラフである。脳と筋肉における上腕二頭筋運動の同時計測時のΔYの時系列変化を示しグラフであり、（Ａ）は第１次運動野上の推定ΔY及び第１次運動野周囲上の推定ΔYの時系列変化、（Ｂ）は上腕二頭筋上の推定ΔYの時系列変化を示す。酸素飽和度（ΔY）について脳と筋肉を同時計測した時系列変化を示すグラフである。課題実行に伴う脳の複数の異なった部位での酸素飽和度（ΔY）の時系列変化を示すグラフである。（Ａ）は横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とし、酸素飽和度Yとの関係を示すグラフ、（Ｂ）は、ＲＯＩ中の酸化型Hbの変化量（ΔO）、ＲＯＩ中の脱酸化型Hbの変化量（ΔD)とＹ角の変化量（ΔＹ角）との関係を示すグラフである。（Ｃ）は、ＲＯＩ中の酸化型Hbの変化量（ΔO）と脱酸化型Hbの変化量（ΔD)の両方に依存して酸素飽和度の変化が起こるので、それぞれ単独では、逆の結果として誤診する場合があることを示したグラフである。（Ａ）－（Ｃ）は筋肉のデータ（ΔD、ΔO）から最大Ｌ値を選んで単位円補正する手順を説明するためのグラフである。（Ａ）－（Ｃ）は脳のデータ（ΔD、ΔO）から最大Ｌ値を選んで単位円補正する手順を説明するためのグラフである。（Ａ）はある部位のデータＡ（ΔD、ΔO、ΔD＋ΔO、ΔD－ΔO）の時系列のグラフ、（Ｂ）はデータＡについての横軸ΔＢＶ（ΔD＋ΔO）、縦軸ΔＯＥ（ΔD－ΔO）にして時系列変化（課題前、課題中、課題後）を示す二次元ダイアグラム、（Ｃ）はある部位のデータＢ（ΔD、ΔO、ΔD＋ΔO、ΔD－ΔO）の時系列のグラフ、（Ｄ）はデータＢについての横軸ΔＢＶ（ΔD＋ΔO）、縦軸ΔＯＥ（ΔD－ΔO）にして時系列変化（課題前、課題中、課題後）を示す二次元ダイアグラムである。（Ａ）はデータ AのL-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｂ）はデータＢのL-max標準化後の２Ｄグラフである。（Ａ）はデータ AのＢＶ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｂ）はデータ AのＯＥ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｃ）はデータＢのＢＶ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｄ）はデータＢのＯＥ-max標準化後の２Ｄグラフである、（Ａ）はデータＡについてリアルタイムでL-maxを標準化して単位円を作成する手順を示すグラフ、（Ｂ）はデータＢについてリアルタイムでL-maxを標準化して単位円を作成する手順を示すグラフである。（Ａ）は脳と筋肉の血液量（Ｄ＋Ｏ）の積の時系列変化を示すグラフ、（Ｂ）は脳と筋肉の酸素交換量（D－O）の積の時系列変化を示すグラフである。脳の頭皮から脳実質までの距離を示す画像である。ハイブリッドイメージングの第１の手法の手順を説明するためのフローチャートである。各種生理的指標を説明するための二次元ダイアグラムである。筋肉と脳からＯＥ（酸素交換量）の生理的指標を取り出して、複合的に可視化した二次元ダイアグラムの例である。（Ａ）は図４４におけるチャンネルｃｈ９のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＯＥの経時的な移動（回転）をベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の酸素交換量（ＭＯＥ）、横軸は脳（第１次運動野）の酸素交換量（ＣＯＥ）である。（Ａ）は図４４におけるチャンネルｃｈ１０のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＯＥの移動（回転）を経時的にベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の酸素交換量（ＭＯＥ）、横軸は脳（第１次運動野周囲）の酸素交換量（ＣＯＥ）である。筋肉と脳からＢＶ（血液量）の生理的指標を取り出して、二次元上に複合化して描いた二次元ダイアグラムの例である。（Ａ）は図４７におけるチャンネルｃｈ９のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＢＶの経時的な移動（一次線形）をベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の血液量（ＭＢＶ）、横軸は脳（第１次運動野）の血液量（ＣＢＶ）である。１４．５kgのダンベルを両手の持ち上げる課題の最中３６秒間の右上腕二頭筋の1カ所と脳の１４箇所の部位（左脳のｃｈ６－ｃｈ１２、右脳のｃｈ１８－ｃｈ２４）で△OEと△BVを指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ａ）は筋肉（△OE）と脳（△OE）の相関係数を示し、（Ｂ）は筋肉（△BV）と脳（△BV）の相関係数を示し、（Ｃ）は筋肉（△OE）と脳（△BV）の相関係数を示し、（Ｄ）は筋肉（△BV）と脳（△OE）の相関係数を示す。筋肉と脳のＥ角，Ｌ値を指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ｅ）は筋肉（Ｅ）と脳（Ｅ）の相関係数を示し、（Ｆ）は筋肉（Ｌ）と脳（Ｌ）の相関係数を示し、（Ｇ）は筋肉（Ｅ）と脳（Ｌ）の相関係数を示し、（Ｈ）は筋肉（Ｌ）と脳（Ｅ）の相関係数を示す。筋肉と脳のＯ（ΔＯ），Ｄ（ΔＤ）を指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ｉ）は筋肉（△Ｄ）と脳（△Ｄ）の相関係数を示し、（Ｊ）は筋肉（△Ｏ）と脳（△Ｏ）の相関係数を示し、（Ｋ）は筋肉（△Ｄ）と脳（△Ｏ）の相関係数を示し、（Ｌ）は筋肉（△Ｏ）と脳（△Ｄ）の相関係数を示す。筋肉と脳における各生理的指標（O，D，OE，BV，Ｌ値，Ｅ角）同士の相関係数の時系列変化を－１.0から１.0で色分けして表示した図である。横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。筋肉と脳のそれぞれのＥ角を用いたｃｈ６－ｃｈ１２の二次元ダイアグラムである。ｃｈ６－ｃｈ１２のＥＨ角の時系列変化を示すグラフである。ｃｈ１８－ｃｈ２４のＥＨ角の時系列変化を示すグラフである。（Ａ）は、横軸を脳（脳の第１次運動野周囲）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、９．５ｋｇのダンベルをあげる前と後で同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ｂ）は、横軸を脳（脳の第１次運動野）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、９．５ｋｇのダンベルをあげる前と後で同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。ハイブリッドイメージングの第２の手法の手順を説明するためのフローチャートである。１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）及び酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）及び酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。筋肉のＭＢＶとＭＯＥの時系列変化を示すグラフである。１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）の酸素交換量の濃度変化量ＯＥと右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の血液量の濃度変化量ＢＶの積（ＭＯＥ＊ＣＢＶ）の時系列変化を示すグラフである。１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）の血液量の濃度変化量ＢＶと右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の酸素交換量の濃度変化量ＯＥの積（ＭＢＶ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）を横軸、酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）を縦軸にして、経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。（Ａ）は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）の時系列変化を色分けして表示した図、（Ｂ）は酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を色分けして表示した図である。（Ａ）は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）のＬ値同士の積の時系列変化を色分けして表示した図、（Ｂ）はハイブリッド角（Ｈ角）の時系列変化を色分けして表示した図である。

　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、図２は本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置の使用例を概略的に示す説明図である。

　本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置Kは、図１及び図２に示すように、生体の生体機能の異なる複数の部位にそれぞれ光を照射し、出射する光を受光する複数の生体用プローブ１と、複数の生体用プローブ１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装置本体２とを有し、近赤外分光法を利用して生体機能を診断するために用いられる。

　各生体用プローブ１は、生体の任意の計測部位（組織）に光を照射する少なくとも２以上の発光素子（発光ダイオード）１ａ…と、計測部位からの透過光、反射光あるいは散乱光等、生体と相互作用した後の光を受光する少なくとも２以上の受光素子（フォトダイオード）１ｂ…とで構成されている。

　なお、生体用プローブ１は、脳、腕の筋肉、顎の筋肉、指先の筋肉、口腔の歯肉等に設置して計測されるが、設置箇所に応じて生体用プローブ１の形状、計測面積、設置方法等が設定される。

　発光素子１ａと受光素子１ｂとの間隔は、脳の計測の場合には１．５ｃｍから３ｃｍ程度、腕の筋肉や顎の筋肉の計測の場合には２－３ｃm程度、指先の筋肉の計測の場合には５－１０ｍｍ程度、口腔の歯肉の計測の場合には２－３．５ｍｍ程度である。

　また、生体用プローブ１を腕の筋肉に配置する際、腕に対して平行に配置する場合には、特定の筋肉の縦断面の伸びと収縮に伴う筋肉の酸素代謝を計測することができる。筋肉の縦断面の方向では、筋肉の縦方向の伸び縮みが反映されるからである。生体用プローブ１を腕に対して垂直に配置する場合には、特定の筋肉の横断面の伸びと収縮に伴う筋肉の酸素代謝を計測することができる。筋肉の横断面では、筋肉の屈曲伸展に伴って、横断面の面積変化が反映されるからである。

　また、生体用プローブ１は、その発光素子１ａと受光素子１ｂとの距離を等間隔に複数（マトリックス状に）配列するのが好ましい。ただ、選択した筋肉運動と最も関連性のある脳部位を、複数の脳の計測部位から、もっとも酸素代謝の変化（増加、減少）を引き起こす場所と脳血液量の変化（増加、減少）を引き起こす場所、もっとも相関性の高い部位を同定する目的のため、発光素子１ａと受光素子１ｂとの距離は、必ずしも等間隔である必要なく、ランダムの配置することも可能である。

　また、一端、関連性の強い部位が判明すれば、さらに、高密度の（発光素子１ａと受光素子１ｂの距離も短い）生体用プローブ１の配列をして、該当部位を精密に同定する2段階計測法も可能である。すなわち、従来問題であった、計測部位ごとの光のＳ／Ｎの違い、光路長の違い、生体用プローブ１にはさまれたサンプリングする領域の大きさの違いの影響を排除して、筋肉と脳の関連性を調べることができる。

　装置本体２は、発光素子１ａ…の発光光量を調節する光量調節部３と、任意の受光素子１ｂ…を選択的に有効化又は無効化し、全部の計測感度を調節する選択調節部４と、受光素子１ｂ…からの信号を増幅するゲイン制御可能な信号増幅部５と、信号増幅部５の出力を数値化するＡ／Ｄ変換部６と、各部の制御処理やＡ／Ｄ変換部６の出力に基づいて所定の演算処理を実行する制御部７と、Ａ／Ｄ変換部６の出力、各部の制御用データあるいは演算結果等の記憶に使用される記憶部８と、Ａ／Ｄ変換部６の出力結果や演算結果等に基づく表示を行う表示部９とを有する。

　なお、装置本体２には、各種データを印刷したり、通信ネットワークを介してデータを送受信する機能を有してもよい。

　制御部７は、複数の各生体用プローブ１からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量又はこれらの関係から導きだされるパラメータを算出する算出部１０と、算出部１０によって算出された生体の異なる部位に対応する変化量又はパラメータ同士を比較可能に調整して、表示部９に表示できるようにする調整部１１とを有する。

　生体用プローブ１の発光素子１ａ…は、波長７３０ｎｍの光を照射するものと、波長８５０ｎｍの光を照射するものの二種類が用意される（なお、この光の波長の数値は一例であり、これに限定されるものではなく、３波長以上組み合わせてもよい）。これらは、例えば列方向に交互に配置されるが、その他のパターンを検討するに当たっては、組織中での波長に依存する減衰を考慮して、受光光量をバランスよく計測できるような配置にすることが重要である。全ての発光素子１ａ…は、装置本体２の光量調節部３に接続されており、全体的にあるいはそれぞれ独立的に発光光量の調節が可能である。

　一方、全ての受光素子１ｂ…は、装置本体２の選択調節部４を介して信号増幅部５に接続されており、それぞれの受光素子１ｂから出力される受光信号は、全部あるいは一部が選択調節部４で選択調節された状態で信号増幅部５に出力され、ここで増幅される。そして、増幅された受光信号は、Ａ／Ｄ変換部６で数値化されて制御部７に出力される。

　制御部７は、Ａ／Ｄ変換部６から入力されたデジタルデータをローパスフィルタにかけてノイズ除去処理を実行した後、この処理データ（以下、「受光光量」という）をタイムテーブル的に記憶部８に記憶させる。

　また、制御部７は、得られた受光光量に基づき、以下に説明する演算処理を実行する。まず、波長７３０ｎｍの吸光度（Ｏ.Ｄ.₇₃₀）を式（１３）により、そして、波長８５０ｎｍの吸光度（Ｏ.Ｄ.₈₅₀）を式（１４）により算出すると共に、該算出結果をタイムテーブル的に記憶部８に記憶させる。

　　Ｏ.Ｄ.₇₃₀＝log₁₀（Ｉ₀ ₇₃₀/Ｉ₇₃₀ ）・・・式（１３）
　　Ｏ.Ｄ.₈₅₀＝log₁₀（Ｉ₀ ₈₅₀/Ｉ₈₅₀）・・・式（１４）
　　　Ｉ₀ ₇₃₀ ：波長７３０ｎｍの発光光量
　　　Ｉ₇₃₀ ：波長７３０ｎｍの受光光量
　　　Ｉ₀ ₈₅₀ ：波長８５０ｎｍの発光光量
　　　Ｉ₈₅₀ ：波長８５０ｎｍの受光光量

　ここで、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と吸光度変化量との間には、式（１５），式（１６）の関係があることが公知理論によりわかっている。

　　ΔＯ.Ｄ.₇₃₀ ＝ａ₁Δ［HbO₂］＋ａ₁’Δ［Hb］・・・式（１５）
　　ΔＯ.Ｄ.₈₅₀＝ａ₂Δ［HbO₂］＋ａ₂’Δ［Hb］・・・式（１６）
　　　ΔＯ.Ｄ.₇₃₀：波長７３０ｎｍの吸光度変化量
　　　ΔＯ.Ｄ.₈₅₀：波長８５０ｎｍの吸光度変化量
　　　Δ［HbO₂］：酸化型ヘモグロビンの濃度変化量
　　　Δ［Hb］　　：脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量
　　　ａ₁，ａ₁’，ａ₂，ａ₂’　：吸光度係数
　従って、この公知の連立方程式から、式（１７），式（１８）が求められる。

　　Δ［HbO₂］＝ａ｛ΔＯ.Ｄ.₇₃₀－（ａ₁’/ａ₂’）ΔＯ.Ｄ.₈₅₀｝・・・式（１７）
　　Δ［Hb］＝ａ（ａ₂　/ａ₂’）｛（ａ₁　/ａ₂　）ΔＯ.Ｄ.₈₅₀－ΔＯ.Ｄ.₇₃₀ ｝・・・式（１８）
　　　ａ＝ａ₂’/（ａ₁ａ₂’－ａ₁’ａ₂　）≒１（１あるいはその近傍値）

　そこで、波長７３０ｎｍの吸光度変化量（ΔＯ.Ｄ.₇₃₀ ）及び波長８５０ｎｍの吸光度変化量（ΔＯ.Ｄ.₈₅₀）を求めた上で、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量（Δ［HbO₂ ］）を式（１７）により、そして、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量（Δ［Hb］）を式（１８）により算出すると共に、該算出結果をタイムテーブル的に記憶部８に記憶させる。なお、総ヘモグロビンの濃度変化量（Δ［total-Hb］）は、式（１９）で表される。
　Δ［total-Hb］＝Δ［HbO₂］＋Δ［Hb］・・・式（１９）

　ところで、組織に対する刺激によって誘発される毛細血管中の酸化型ヘモグロビン及び脱酸化型ヘモグロビンの各濃度変化量の変化態様は、その増減の組み合わせによって以下の９パターンを示す。

　　（１）　Δ［HbO₂］増加　Δ［Hb］増加
　　（２）　Δ［HbO₂］増加　Δ［Hb］減少
　　（３）　Δ［HbO₂］増加　Δ［Hb］ゼロ
　　（４）　Δ［HbO₂］減少　Δ［Hb］増加
　　（５）　Δ［HbO₂］減少　Δ［Hb］減少
　　（６）　Δ［HbO₂］減少　Δ［Hb］ゼロ
　　（７）　Δ［HbO₂］ゼロ　Δ［Hb］増加
　　（８）　Δ［HbO₂］ゼロ　Δ［Hb］減少
　　（９）　Δ［HbO₂］ゼロ　Δ［Hb］ゼロ

　実際のところ、組織の代謝活動は、刺激の印加条件や安静状態の生理的状態の違いにより経時的に上記のパターンが変化している。毛細血管中の酸化型ヘモグロビンから組織中に酸素を取り込むための血流代謝活動として、毛細血管のΔ［Hb］とΔ［HbO₂］が変動する。

　そこで、本発明においては、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ{HbO₂］と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ［Hb］に基づいて導き出される各種パラメータを制御部７の算出部１０により算出する。

　また、脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示するために、調整部１１は、算出部１０によって算出された生体の異なる部位に対応する濃度変化量又はパラメータ同士を比較可能に調整して、表示部９に表示できるようにする。
　例えば、調整部１１はグラフの縦軸や横軸の目盛りの単位、目盛りの間隔、画像のサイズ、形状、色等を調整する。
　なお、例えば筋肉と脳では変化量やパラメータの大きさが異なるので、目盛りの単位や間隔等を変えると直線傾き等も変わる。しかし、符号や二次元ダイアグラム上の軌跡の向き（右回り、左回り）等は変わることはなく、二次元ダイアグラムの象限も変わらないので、複合指標で可視化したり、動態を観察することは可能である。

　図３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３に示すように、まず、生体の所定の部位、例えば左脳の第一次運動野（Ｍ１）の部位を生体用プローブ１を用いて計測する（ステップＳ１）と同時に、生体の他の部位、例えば、右腕の筋肉（二頭筋）等を生体用プローブ１を用いて計測する（ステップＳ２）。

　次いで、制御部７の算出部１０によって、複数の各生体用プローブ１からの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量又はこれらの関係から導きだされるパラメータを算出する（ステップＳ３）。

　次いで、制御部７の調整部１１によって、算出部１０により算出された生体の異なる部位に対応する濃度変化量又はパラメータ同士を比較可能に調整し（ステップＳ４）、各種グラフや画像等を表示部９に表示する（ステップＳ５）。

（時系列変化を示すグラフによる表示）
　図４は９ｋｇのダンベルを持ち上げて負荷をかける課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）での脱酸化型ヘモグロビンと酸化型ヘモグロビンの時系列変化を示し、（Ａ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、左縦軸が筋肉（右腕）での脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量のグラフ、（Ｂ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）の酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、左縦軸が筋肉（右腕）での酸化型ヘモグロビンの濃度変化量のグラフである。

　図５は所定期間ごとに課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]－Δ[HbO₂]とΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]の時系列変化を示し、（Ａ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野Ｍ１）のΔ[Hb]－Δ[HbO₂]、左縦軸が筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]－Δ[HbO₂]のグラフ、（Ｂ）は横軸が時間、右縦軸が脳（左脳の第一次運動野）のΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]、左縦軸が筋肉（右腕の二頭筋）でのΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]のグラフである。

　図４及び図５からわかるように、脳と筋肉での各濃度変化量等の時系列データを並べて表示することにより、課題負荷によって濃度変化量等が増減することがわかる。
　しかし、脳と筋肉の相互関係を診断することは困難である。

　そこで、本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置Kでは、二次元ダイアグラムを用いて生体の異なる部位に対応する濃度変化量又はパラメータ同士を比較することにより、異なる部位の相互関係を診断できるようにした。

（二次元ダイアグラムによる表示）
　図６は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。
　ここで、ＣＢＶはCerebral（脳の） Blood Volumeの略、ＭＢＶはMuscular（筋肉の） Blood Volumeの略である。

　ここで、Δ[Hb]は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]）は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。

　筋肉運動に対する刺激によって誘発される脳の毛細血管中の酸化型ヘモグロビン及び脱酸化型ヘモグロビンの各濃度変化量の変化態様は、その増減の組み合わせによって以下の９パターンを示す。

　　　筋肉の総Ｈｂ量　　　　　　　　脳の総Ｈｂ量
　　　Δ［HbO₂］＋Δ[Hb]　　　Δ［HbO₂］＋Δ[Hb]
　１）　　　　　増加　　　　　　　増加　　　第１象限
　２）　　　　　増加　　　　　　　ゼロ
　３）　　　　増加　　　　　　　減少　　　第４象限
　４）　　　　　減少　　　　　　　増加　　　第２象限
　５）　　　　　減少　　　　　　　ゼロ
　６）　　　　　減少　　　　　　　減少　　　第３象限
　７）　　　　ゼロ　　　　　　　増加　
　８）　　　　　ゼロ　　　　　　　ゼロ
　９）　　　　　ゼロ　　　　　　　減少　　　　

　図６で、第１象限は脳と筋肉の血圧増大を示し、筋肉がパンピング、脳の血圧が上がっている象限である。第２象限は脳血圧増大と筋肉の虚血、収縮増大を示し、脳と筋肉への負荷が十分確保されている象限である。第３象限は脳と筋肉の虚血を示し、脳にはまだ余力があり、筋肉への負荷が十分確保されている象限である。第４象限は筋肉の血圧増大が脳血圧低下より大きいことを示し、脳に予備力があり、筋肉がパンピングしている象限である。

　図７（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１の周囲）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ａ）はダンベルを持ち上げてない場合、（Ｂ）は２．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｃ）は４．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｄ）は７．０ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｅ）は９．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合を示し、（Ｆ）は説明図である。
　なお、縦軸と横軸の単位はmmol/lである。

　図８は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）　として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。
　ここで、ＣＯＥはCerebral（脳の）Oxygen Exchangeの略、ＭＯＥはMuscular （筋肉の）Oxygen Exchangeの略である。

　　　筋肉の酸素消費　　　　　脳の酸素消費
　　　Δ[Hb]－Δ［HbO₂］　　　　　Δ[Hb]－Δ［HbO₂］
　１）　　　　　増加　　　　　　　　　　増加　　　第１象限
　２）　　　　　増加　　　　　　　　　　ゼロ
　３）　　　　　増加　　　　　　　　　　減少　　　第４象限
　４）　　　　　減少　　　　　　　　　　増加　　　第２象限
　５）　　　　　減少　　　　　　　　　　ゼロ
　６）　　　　　減少　　　　　　　　　　減少　　　第３象限
　７）　　　　　ゼロ　　　　　　　　　　増加
　８）　　　　　ゼロ　　　　　　　　　　ゼロ
　９）　　　　　ゼロ　　　　　　　　　　減少

　図８で、第１象限は脳と筋肉の活動増大を示し、脳と筋肉が効率よく働いている象限である。第２象限は脳が筋肉よりも活動していることを示し、もっと筋肉に負荷を与えられる象限である。第３象限は脳と筋肉の活動低下を示し、十分に脳と筋肉が回復している象限である。第４象限は筋肉が脳よりも活動していることを示し、もっと脳に負荷を与えられる象限である。

　図９（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ａ）はダンベルを持ち上げてない場合、（Ｂ）は２．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｃ）は４．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｄ）は７．０ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｅ）は９．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合を示し、（Ｆ）は説明図である。
　なお、縦軸と横軸の単位はmmol/lである。

　図９（Ｅ）に示すように、脳酸素消費が増加し負荷により酸素交換のＢＭ比１（運動時の脳筋肉酸素負担率）は０に近くなり時計回転になる部位は、神経活動が活発化して鍛える対象となる。

　ここで、ＢＭ比１は、
　脳筋肉酸素負担率ＢＭ比１＝［筋肉の酸素交換量ＭＯＥ変化量］／［脳の酸素交換量ＣＯＥ変化量］・・・式（２０）
で定義される。

　図１０（Ａ）－（Ｅ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１の周囲）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ａ）はダンベルを持ち上げてない場合、（Ｂ）は２．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｃ）は４．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｄ）は７．０ｋｇのダンベルを持ち上げた場合、（Ｅ）は９．５ｋｇのダンベルを持ち上げた場合を示し、（Ｆ）は説明図である。
　なお、縦軸と横軸の単位はmmol/lである。

　図１０（Ｅ）に示すように、半時計周りへシフトする部位は高酸素化で、血流増加を引き起こすトレーニング対象となる。

　図１1は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[Hb]、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[Hb]として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。

　筋肉運動に対する刺激によって誘発される脳の毛細血管中の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量の変化態様は、その増減の組み合わせによって以下の９パターンを示す。

　　　　筋肉のＨｂ　　　　　脳のＨｂ
　　　　Δ[Hb］　　　　　　Δ[Hb]
　１）　増加　　　　　　　　増加　　　第１象限
　２）　増加　　　　　　　　ゼロ
　３）　増加　　　　　　　　減少　　　第４象限
　４）　減少　　　　　　　　増加　　　第２象限
　５）　減少　　　　　　　　ゼロ
　６）　減少　　　　　　　　減少　　　第３象限
　７）　ゼロ　　　　　　　　増加
　８）　ゼロ　　　　　　　　ゼロ
　９）　ゼロ　　　　　　　　減少

　図１２は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[HbO₂]、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量Δ[HbO₂]として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。

　　　　筋肉のＨｂ　　　　　　脳のＨｂ
　　　　Δ[HbO₂] 　　　　　　Δ[HbO₂]
　１）　増加　　　　　　　　増加　　　第１象限
　２）　増加　　　　　　　　ゼロ
　３）　増加　　　　　　　　減少　　　第４象限
　４）　減少　　　　　　　　増加　　　第２象限
　５）　減少　　　　　　　　ゼロ
　６）　減少　　　　　　　　減少　　　第３象限
　７）　ゼロ　　　　　　　　増加
　８）　ゼロ　　　　　　　　ゼロ
　９）　ゼロ　　　　　　　　減少

　図１３（Ａ）及び（Ｂ）は９ｋｇのダンベルを持ち上げて負荷をかける課題を与えた際の脳（左脳の第一次運動野）と筋肉（右腕の二頭筋）での血液量と酸素交換量の時系列変化（安静時、ダンベル負荷時、回復時）を示す二次元ダイアグラムである。

　より詳細には、図１３（Ａ）は横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。

　図１３（Ｂ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。

　ダンベルの負荷をかけた後、血液量は回復しているものの（図１３（Ａ）参照）、酸素交換量は未回復であることがわかる（図１３（Ｂ）参照）。

　図１４（Ａ）－（Ｆ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。なお、図中、D－OはΔ[Hb]－Δ[HbO₂]を示す。

　図１４（Ａ）は最初のトレーニング時に計測した安静中、（Ｂ）は運動課題中、（Ｃ）は課題後の回復期の二次元ダイアグラムを示す。トレーニングの内容は、ダンベル１４．５ｋｇを持ち上げる課題を行うことである。

　図１４（Ａ）の安静中では、ＰＬ値（計測開始からのスカラー値、距離）が小さく、その最大値は、図１４（Ｂ）に示す運動課題中のＰＬ値より小さいことがわかる。

　図１４（Ｃ）に示す課題後の回復期では、図１４（Ｂ）に示す運動課題中と同様に第１象限に座標が存在するが、ＢＭ比（傾き）の平均が低下し、筋肉より脳での酸素負荷が課題終了後も継続していることがわかる。

　図１４（Ｄ）はトレーニング開始後3日目に計測した安静中、（Ｅ）は運動課題中、（Ｆ）は課題後の回復期の二次元ダイアグラムを示す。
　図１４（Ｄ）－（Ｆ）に示すように、トレーニング後3日目の計測結果では、運動課題中のＢＭ比１の平均（傾き）が増加し、ＰＬ値１が小さくなった。回復期では、安静中まで戻るようになり、より脳での酸素消費が少ない状態でダンベル１４．５ｋｇを持ち上げられるようになったトレーニング効果が診断できる。

　図１５（Ａ）－（Ｆ）は、脳と筋肉での血液量（D+O）と酸素交換量（D－O)の時系列変化を示す二次元ダイアグラムである。

　図１５（Ａ）－（Ｃ）は、横軸を脳（左脳の第１次運動野Ｍ１）の酸素交換量のＣＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（右腕の二頭筋）の酸素交換量のＭＯＥ変化量（Δ[Hb]－Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。なお、図中、D－OはΔ[Hb]－Δ[HbO₂]を示す。

　図１５（Ａ）は安静時、（Ｂ）は９ｋｇのダンベルを持ち上げる負荷をかけている課題中、（Ｃ）は回復期の二次元ダイアグラムを示す。

　図１５（Ｄ）－（Ｆ）は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）の血液量のＣＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）の血液量のＭＢＶ変化量（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。なお、図中、Ｄ＋ＯはΔ[Hb]＋Δ[HbO₂]を示す。

　図１５（Ｄ）は安静時、（Ｅ）は９ｋｇのダンベルを持ち上げる負荷をかけている課題中、（Ｆ）は回復期の二次元ダイアグラムであり、それぞれ図１５（Ａ）－（Ｃ）に時系列的に対応している。

　図１５（Ａ）及び（Ｄ）では、計測開始点（原点ゼロ）として、脳と筋肉の安静状態をプロットしている。

　安静時間の軌跡のばらつきを原点からの最大距離を半径rの円として描く。
　すると、円の中と外で、安静時とみなす軌跡と活動中あるいは回復中とみなす時間帯が分かる。円の外にでた時間帯が活動増加時であり、ダンベル運動後でも円の中に入ってなければ、回復していないと判定できる。

　実際に、図１５（Ｃ）と（Ｆ）とを比較すると血液量の変化（D＋O）は回復しているのに酸素交換量（D－O)は未回復であることが分かる。

　これは、脳と筋肉の血圧および血流状態は安静時まで回復しているが、脳と筋肉のうち、脳の軸で未回復であるので、ダンベル運動を止めても脳の細胞がまだ興奮状態にあることを示している。

　また、図１５（Ｂ）では、ダンベル運動では、脳と筋肉は右肩あがりに線形の関係で酸素交換が増強していくことを示している。

　図１５（Ｅ）及び（Ｆ）では、脳の血液量は上昇するが筋肉は低下したまま変化しないで、回復後筋肉の血流は即座に回復することを示している。

　このように、ダンベル運動で同時に筋肉と脳から血液量（D+O）と酸素交換量（D－O)の時系列変化を計測することで、運動によってその運動を止めても、脳がまだ回復過程にあるのか、を２つの指標を比べながら診断できる。脳と筋肉ではどちらが先に回復しやすいのかが分かり、次の運動負荷を与える際に、軌跡を見ながら、未回復時点で開始するのか、十分な回復をみてからか、血液量（D+O）と酸素交換量（D－O)のどちらの指標が回復した時に運動を開始するのかを判定して運動プログラムを組むことができる。

　酸素交換量（D－O）が未回復な状態で開始すれば、同じダンベル運動でも、さらに回復が遅れたり、より強い負荷を脳あるいは筋肉にあたえるトレーニングを実行できる。一方、脳と筋肉の疲労回復を血液量（D+O）と酸素交換量（D－O)の軌跡で確認して、開始することで１回ごとの回復時間を診断できる。徐々に脳も筋肉も疲れてくるので、１回ごとの回復時間の伸びをみながら、運動継続を判断できる。

　例えば、５回の運動の回復時間を合計したり、１回ごとの回復時間を計算し表示して、次回の運動と比較して、運動練習の効果を診断できる。

　図１６はダンベル運動による脳と筋肉の同時回復時間の計測を示すグラフである。
　安静時に脳と筋肉の軌跡をプロットして、最大半径を決めることで基準設定すると、図１６に示すように、例えば、５回の運動の回復時間を合計したり、１回ごとの回復時間を計算し表示して、次回の運動と比較して、運動練習の効果を診断できる。上記の回復時間から、初回よりも３日後に回復期に効果が出ていることがわかる。

　図１７（Ａ）は安静時の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラム、（Ｂ）は安静時の血液量（Ｄ＋Ｏ）の変化を示す二次元ダイアグラムである。

　課題後に未回復のこともあるので、図１７（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、回復時点を最大ΔＬ値の二分の１（ΔＬ／２）として設定することで、回復時間を定義することもできる。

　図１８（Ａ）－（Ｄ）は複数の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。

　図１８の二次元ダイアグラム上には、複数の脳部位のチャンネル（ｃｈ１－Ｃｈ５）について、計測開始点から経時的に軌道をベクトル表示されている。

　図１８から、いつ、どの脳部位が特定の筋肉運動でもっとも酸素を使うか、安静時の状態まで回復したか、脳と筋肉との間でどちらがより酸素消費の負担が強くなったか等が二次元ダイアグラム上のＢＭ比１（ベクトルの方向）と計測開始点からのスカラー（パワー値：ＰＬ値１）で診断できる。

　すなわち、ＢＭ比１が一定であれば、パワー値ＰＬ値１が大きければ大きいほど脳と筋肉に加わる酸素負荷影響が大である。象限によるがＢＭ比１、あるいはＢＭ角がゼロに近くなるほど脳の負担が増大する。

　図１９（Ａ）－（Ｄ）は複数の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の血液量（Ｄ＋O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。

　図１９の二次元ダイアグラム上には、複数の脳部位のチャンネル（ｃｈ１－Ｃｈ５）について、計測開始点から経時的に軌道をベクトル表示されている。

　図１９から、いつ、どの脳部位が特定の筋肉運動でもっとも血液量が変化することで局所の血圧が変化するか、安静時の状態まで回復したか、脳と筋肉との間でどちらがより血液量変化の負担が強くなったか等が、ダイアグラム上のＢＭ比２（ベクトルの方向）（この場合のＢＭ比２は、運動時の脳筋肉血液量負担率を表す）と計測開始点からのスカラー（パワー値：ＰＬ値２）で診断できる。

　ここで、運動時の脳筋肉血液量負担率（ＢＭ比２）は、
　脳筋肉血液量負担率のＢＭ比２＝［筋肉の血液量ＭＢＶ変化量］／［脳の血液量ＣＢＶ変化量］・・・式（２１）
で定義される。

　すなわち、ＢＭ比２が一定であれば、パワー値ＰＬ値が大きければ大きいほど脳と筋肉に加わる血液量変化、すなわち血圧の影響が大である。
　象限によるがＢＭ比２、あるいはＢＭ角がゼロに近くなるほど脳の負担が増大する。

　図２０（Ａ）－（Ｄ）はチャンネルa（Ch-a)の脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。図２０の二次元ダイアグラム上には、15秒ごとにベクトル表示されている。

　図２０（Ａ）では、安静時の軌跡の範囲（各象限の最大値）がわかる。

　図２０（Ｂ）では、負荷された課題によってD－O指標の第１象限にベクトル表示されており、脳と筋肉に酸素消費が起こっていることがわかる。

　図２０（Ｃ）では、課題中には第4象限にベクトル表示が移行しており、脳での酸素消費が低下し、筋肉の酸素消費が増加していることがわかる。この15秒間では、脳への負荷が軽減されたことがわかる。

　図２０（Ｄ）では、課題終了により急激に第3象限にベクトル表示が移行しており、脳と筋肉の酸素消費がともに低下したことが診断できる。

　図２１（Ａ）－（Ｄ）はチャンネルa（Ch-a)とチャンネルｂ（Ch-b)での脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の酸素交換量（D－O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。図２１の二次元ダイアグラム上には、15秒ごとにベクトル表示されている。

　図２１（Ａ）では、安静時の軌跡の範囲（各象限の最大値）がわかる。

　図２１（Ｂ）では、負荷された課題によってCh-aではD-O指標の第１象限にベクトル表示されており、脳と筋肉に酸素消費が起こっていることがわかる。Ch-bは第４象限にベクトル表示されており、Ch-aの方が、より脳への負担が強く、Ch-bでは脳より筋肉への負担が強いことがわかる。

　図２１（Ｃ）に示す課題中において、Ch-aでは第4象限にベクトル表示が移行しており、脳での酸素消費が低下し、筋肉の酸素消費が増加していることがわかる。この15秒間では、脳への負荷が軽減された。

　一方、Ch-bでは、第１象限にベクトル表示が移行し、筋肉の酸素消費は横ばいで脳の酸素負荷が増大したことがわかる。

　図２１（Ｄ）では、課題終了で急激に第3象限にベクトル表示が移行しており、Ch-aとCh-bについて脳と筋肉の酸素消費がともに低下したことが診断できる。

　図２２（Ａ）－（Ｃ）はチャンネルa（Ch-a)とチャンネルｂ（Ch-b)での脳部位（Ｂ）と上腕二頭筋からの筋肉（Ｍ）の血液量（Ｄ＋O）の変化を示す二次元ダイアグラムである。図２２の二次元ダイアグラム上には、15秒ごとにベクトル表示されている。

　図２２（Ａ）では、安静時の軌跡の範囲（各象限の最大値）がわかる。

　図２２（Ｂ）では、負荷された課題によってCh-aではD+O指標の第１象限にベクトル表示を示し、脳と筋肉に血液量の増加が起こっていることがわかる。Ch-aに比べてCh-bの方が、より脳への血液量の増加が強いことがわかる。

　図２２（Ｃ）では、課題終了で、急激に第３象限にベクトル表示が移行した。脳の血液量は低下し、脳血圧は低下したが、筋肉は運動課題開始時よりもパンピングを起こして膨らんでいることが判断できる。

　次に、複数の部位からＮＩＲＳ計測する上での不均一なＲＯＩの問題を軽減する手法について説明する。

（複数の部位からＮＩＲＳ計測する上での不均一なＲＯＩ（関心領域：region of interest）の問題を軽減する手法―１）
　手法―１では、ＯＤ平面上に軌道を描くΔD=脱酸化型Hbの変化量， ΔO=酸化型Hbの変化量をプロットする二次元ダイアグラムを使って、E=（D－O)/(D+O)、最大血液量の変化、ヘマトクリットの変化（ΔHt＝ΔBV/BV_０）から毛細血管内のΔYを見積もることで、脳と筋肉などＮＩＲＳの信号変化量の違いがあっても同じ定量指標で比べることができる。

　Ｅ比（血液量対酸素交換量比）は総ヘモグロビン量（D+O）に対する酸素交換量（D－O）の割合として定義される。

　ＲＯＩのＳ／Ｎに依存しにくい、毛細血管内酸素飽和度の変化ΔYを計測することで部位間の比較の精度を高めることができる。

　図２３は、ｅ比とΔYの時系列データを利用した脳と筋肉の同時測定を説明するためのグラフである。

　図２３において、計測開始時からある時点までのＲＯＩにおける酸素飽和度の変化ΔYは、酸化型ヘモグロビン量の変化と脱酸化型ヘモグロビン量の変化を伴う。したがって、計測開始時Eo（O0，D0）から総ヘモグロビン量（血液量）の変化（ΔD＋ΔO）と酸素交換量の変化（ΔD-ΔO）が起こる。

　そこで、総ヘモグロビン量の変化（ΔD＋ΔO）と脱酸化型量の変化（ΔD-ΔO）の関係を調べるためにｅ比を定義して調べた。e比（血液量変化対酸素交換量変化の比）は総ヘモグロビンの変化量ΔD+ΔOに対する酸素交換量ΔD-ΔOの割合として定義される。
ｅ比＝（ΔD-ΔO）/(ΔD＋ΔO）=(1-k)/(1+k) ・・・式（２２）
ここで、k＝ΔD/ΔO
　なお、Ｅ比は、段落０１８８に記載したように、絶対値の比として使っており、ｅ比は、そこからの変化の比として使っており、両者を区別している。

　従来、頭皮からの計測によって脳実質までの距離が一定でないために入射と受光のプローブ間距離を等間隔に配置してもＲＯＩ（関心領域：region of interest）におけるヘモグロビン量（光量）が異なる。

　酸化型ヘモグロビン量（O）と脱酸化型ヘモグロビン量（D）はＲＯＩから得られる値である。
K=D/O・・・・・・・・式（２３）
Kは、図３３（Ａ）に示すＯＤ平面上の傾きである。

　K比の単位はＲＯＩ中の各濃度の割合であり、ＲＯＩが複数あり、ＲＯＩの大きさが異なってもお互いに比較したり、同時に計算することが可能なパラメータである。ＲＯＩ中の酸化型ヘモグロビン量（O）と脱酸化型ヘモグロビン量（D）は、ＮＩＲＳを使ったヘモグロビン計測法の中でも、TRS（time resolved spectroscopy:時間分解法）で計測される。

　入射と受光のプローブの１つのペアによって計測されるＲＯＩの血液量ＢＶは、血漿成分を除けば、総ヘモグロビン量に近似される。

　したがって、酸化型ヘモグロビン量（O）と脱酸化型ヘモグロビン量（D）の和から
BV=D＋O・・・・式（２４）
と記述できる。

ＲＯＩの酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビンの濃度差は、
OE=D－O・・・・式（２５）
と記述できる。

　そこで、ＲＯＩ中の酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビン濃度差と濃度和の比Eを新しく定義すると
E =(D－O)/(D+O)
　= OE/BV ・・・・・・・・・・・式（２６）
　K比と同様に、ｅ比の単位はＲＯＩ中の各濃度の割合であるので、
　ＲＯＩが複数あり、ＲＯＩの大きさが異なってもお互いに比較したり、同時に計算することが可能なパラメータである。

（６）と（２３）の式からEはKの関数として
E =(K-1)/(K+1) ・・・・・・・・・・・・・式（２７）
と記述できることが分かる。

ＲＯＩの酸素飽和度をY（０≦Y≦１）とすると
Y=O/(O+D) ・・・・・・・・・・・・・・・式（２８）
1-Y= D/(O+D) ・・・・・・・・・・・・・・式（２９）
が成り立つことから
式(２３）、式（２８）、式（２９）からYはKの関数として
Y=1/(１+K) ・・・・・・・・・・・・・・・・式（３０）
1-Y=K/(1+K) ・・・・・・・・・・・・・・・式（３１）
式（６）と式（２８）、式（２９）からEはYの関数として
E=1-2Y
・・・・・・・・・・・・・・・・式（３２）
すなわち、Y=(1-E)/2・・・・・・・・・・・式（３３）
が成り立つ。

　これより、ＮＩＲＳの計測で得られた酸化型ヘモグロビン量（O）と脱酸化型ヘモグロビン量（D）から得られるｅ比によって酸素飽和度Yが求まる。

　このYはＲＯＩの血管内血液中の酸素濃度とみなすことができる。
　このことから、ＲＯＩの大きさに依存することなく、複数の計測から複数のYの時系列データが求められる。

　計測開始点の酸素飽和度Y_０　から計測開始後点の酸素飽和度Y１の変化ΔYを求める。
　EはYの１次関数であるので、下記のように求められる。
ΔY＝(1-E₁)/2 -(1-E₀)/2
＝(E₀-E₁)/2
＝ΔE/2・・・・・・・・式（３４）
　　＝(－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E₀/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）・・・・・式（１０）
ＲＯＩの酸素飽和度の変化をΔY（－１＜ΔY＜１）とすると
　式(４)は　以下のＡ)，Ｂ)、Ｃ)の3つの場合が起こり得る。

ここで、
A) ΔＢＶ=０の場合　O-D軸の二次元平面上ではD－O軸に平行な変化
ΔY＝(－１/2)(ΔOE/ BV_０)・・・・・・・式（１０ａ）
が成り立つ

　ΔYはΔOEの線形である。　
　ＮＩＲＳ計測から得られる酸化型ヘモグロビンと脱酸化型ヘモグロビンの変化から算出される。

　また、安静時では、ΔＢＶよりもΔOEが大きく揺らぐことがこの式から理解できる。
安静時ＲＯＩ= BV_０とするとプローブの設置の仕方で、一見ΔYが変化しているように見える。

　図２４（Ａ）及び（Ｂ）は、安静時のΔＢＶとΔOEの時系列の変化を示すグラフである。

　図２４（Ａ）に示すデータでは、安静時のΔＢＶとΔOEの標準偏差の比は８．１であり、（Ｂ）に示すデータでは、安静時のΔＢＶとΔOEの標準偏差の比は１．２である。

　安静時のΔＢＶとΔOEの標準偏差の比が２．０以上のとき、ＲＯＩのHbが少なく、十分な光量が確保されていないので、Ｓ／Ｎが悪いと判断できる。すなわち、ΔＢＶとΔOEの標準偏差の比を２以下に保つようにプローブセットすることで、複数の計測部位の均一なＲＯＩを保つことができる。

　ここで、ＲＯＩの酸素飽和度の変化をΔY（-1＜ΔY＜１）とすると
　ΔY
＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E₀/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）
となる。

Ｂ）ΔOE=０の場合(ΔD=ΔO) :O-D軸の二次元平面上ではO+D軸に平行な変化
　ΔY＝ (E_０/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）・・・・・式（３５）
　＝ E_０ΔO/ (2ΔO + BV_０) ・・・・・・式（３６）
＝E_０ΔD/ (2ΔD +BV_０) ・・・・・・式（３７）

　すなわち、 O+D軸に平行に変化することでΔYが変化する。
ΔYは、ΔDまたはΔOに逆比例した関数である。

　BV_０は計測対象のＲＯＩと考えられるので、図３３（Ｂ）に示すように、計測開始点からのΔYの時系列変化は、ΔO，またはΔDに依存して変化する。
　すなわち、BV_０に任意の数値を代入することで、時系列変化がわかる。

C)　ΔOEとΔＢＶのいずれも０でない場合
　計測時のOとDを仮定することで、ΔYが求まる。すなわち、BV_０に任意の数値を代入することで、時系列変化がわかる。
ΔY ＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E₀/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）

D)　ΔY＝０の場合
　　E_０=E_１=ΔOE/ΔBVとなる。

　ここで、式（４）のΔYの中のBV_０とΔＢＶの関係は、（３８）式で表される。
ΔHt＝(ΔO+ΔD)/(O+D)=ΔBV/ BV_０・・・・・・・・式（３８）
　HtはＲＯＩ中の血液量、すなわちヘマトクリットで、ΔHtはヘマトクリットの変化を表す。動脈、静脈のヘマトクリットは通常　0.4から0.45である。毛細血管では、ＲＯＩが小さいほど０．２から０．８までに変化する。

　つまり、ΔHtは　最大０．２５から４までの値をとりうる。
　CW法で、光路長（ＰＬ値）が分からなくとも、 ΔHtは（３８）の式よりヘマトクリットの変化を最大ΔＢＶの値（MaxΔＢＶ）から仮設定する方法を用いることで、ΔYの時系列テータを推定算出することができる方法を考案した。

　（３８）の式から、ＲＯＩ中のヘマトクリットが低下し、ΔＢＶが低下する場合の脳反応や筋肉反応が存在することが解釈できる。

　推定計算方法として、
最大ΔHt（MaxΔHt）＝（ΔＢＶの最大変化の信号強度）/（ＲＯＩ中のＢＶの信号強度）
・・・・・・・・式（３９）
を用いて計算する。

　このとき、最大ΔHtを－１から１の範囲で任意選択肢し、代入することで、（ＲＯＩ中のＢＶの信号強度）を算出できる。

　図２５は上腕二頭筋の収縮時のΔOEとΔＢＶの時系列変化を示すグラフである。
　仮定１として計測開始時のY_０=０．７、E₀＝－０．４
　仮定２として、ヘマトクリット変化＝-０．２５とすると（３９）式から
（ＲＯＩ中のＢＶの信号強度）＝（ΔＢＶの最大変化の信号強度）/(-0.２５)
として得られる。

　上記より（３５）式は、
ΔY＝－３e/14+0.6/7
e=ΔOE/ΔBVとなる。
Y_０＝０．５（酸素飽和度５０％のとき）と仮定する。（仮に毛細血管の酸素飽和度約５０－６０％と見積もる）
D=O　Eo＝０
ΔY ＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E_０/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）
の式は、式（３０）と式（３３）から　
ΔY＝(E₀－E₁)/2 ＝－ΔE１/2=-ΔOE/ ΔBV （１/ΔHt＋１）
　＝－e（１/ΔHt＋１）・・・・・式（４０）

　ＰＬ値（光路長）が分からなくとも、 ΔHtはヘマトクリットの変化を最大ΔＢＶの値から推定するモデルを用いることで、ΔYの時系列テータを算出することができる方法を考案した。
ΔHt ＝（実測最大ΔＢＶの絶対値）/BV・・・・・式（４１）
ＢＶ＝（（実測最大ΔＢＶ絶対値）/ΔHt

　毛細血管では、ＲＯＩが小さいほど０．２から０．８までに変化すなわち、ΔHtはおおよそマイナスー４から４までの値をとりうる。

　したがって式（２６）の計測開始時をY_０=0.5とするとΔHtへのから、eの関数によって、ΔＹは変化することがわかる。

　図２６はＥ値とＹ値を一定にして算出した筋肉運動における推定ΔYの時系列変化を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸はΔYである。

　図２６より、ヘマトクリット比がΔYに大きく影響することがわかった。
　この結果から、毛細血管が血球の数を変えることで、急激な酸素濃度変化に対応していることを示唆できる。

　一方で、ΔHt＝２の仮説では、ΔＹ＝－１．２となり、起こりえないことも推定できる。
　すなわち、この推定モデルでは、ΔHtの変動幅の上限も推定できる。

　図２７はヘマトクリットを一定にして算出した筋肉運動における推定ΔYの時系列変化を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸はΔYである。

　図２７より、ヘマトクリット比が一定の時、計測開始時Y値には、ΔYに大きく影響しないことがわかった。

　この結果から、毛細血管が血球の数を変えることで、急激な酸素濃度変化に対応していることを示唆できる。
　このことは、E=０、Y=0.5として、簡略計算できることを示している。

　すなわち、式（１０）は
ΔY
＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E_０/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）
≒ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）・・・・・・・・・式（１１）
の近似式が成り立つ

　図２８（Ａ）－（Ｃ）は脳を計測して得られたΔOとΔDからΔYを算出する手順を説明するためのグラフである。

　まず、脳を計測して得られたΔOとΔDの時系列データを得る（図２８（Ａ）参照）。

　次いで、ΔOとΔDの時系列データから和と差を算出する（図２８（Ｂ）参照）。

　次いで、ΔYの式に当てはめて算出する（図２８（Ｃ）参照）。
　ΔHtは推定値、計測開始時のYからEが算出される。
　ΔHtに影響されるが、開始時のEの影響は少ないので、微小な変化を検出する以外は無視できることがほとんどである。
　ΔYは上記のΔOとΔDとは異なった時系列データをしめすことが明らかで、新しい情報を提供している。

　図２９（Ａ）はEの影響を３つの条件で推定したΔYのグラフ、（Ｂ）はΔHtの影響を３つの条件で推定したΔYのグラフである。

　図３０は脳と筋肉における上腕二頭筋運動の同時計測時のΔYの時系列変化を示しグラフであり、（Ａ）は第１次運動野上の推定ΔY及び第１次運動野周囲上の推定ΔYの時系列変化、（Ｂ）は上腕二頭筋上の推定ΔYの時系列変化を示す。

　図３０（Ａ）及び（Ｂ）からわかるように、推定ΔYによってＲＯＩの大きさに無関係に異なった３つの部位を比較することができる。

　上腕二頭筋と連動して低酸素化するのは脳の第一次運動野でその周囲はむしろ高酸素化している。さらに、安静時には第１次運動野もその周囲も低酸素化していて、ダンベルの負荷が相当強いことを示唆している。

　従来は安静時に信号のドリフトが起きてもその生理的意味合いを説明できていなかった。さらに、運動負荷の４と５では疲れて筋肉運動ができにくく補助を行っているが、脳の運動野では引き続き低酸素負荷が起こっている。

　このように、脳と筋肉の疲れ具合や働きの相互作用を推定ΔYで計測し、診断できる。

　図３１は酸素飽和度の（ΔY）について脳と筋肉を同時計測した時系列変化を示すグラフである。

　図３２は課題実行に伴う脳の複数の異なった部位での酸素飽和度の時系列変化を示すグラフである。図３２中、■が課題時を示す。

　図３３（Ａ）は横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とし、酸素飽和度Yとの関係を示すグラフ、（Ｂ）は、ＲＯＩ中の酸化型Hbの変化量（ΔO）、ＲＯＩ中の脱酸化型Hbの変化量（ΔD)とＹ角の変化量（ΔＹ角）との関係を示すグラフである。

　図３３（Ａ）において、上の傾きY角とすると、
　酸素飽和度　Y＝１－Arctan（Y角）・・・・式（４２）
となる。

　また、図３３（Ｂ）において、酸素飽和度Yの変化は、ΔＹ角に依存しているので、
　酸素飽和度の変化ΔＹ＝Arctan（ΔY角）・・・・・・・・・式（４３）
として得られる。

　これより、酸素飽和度の変化は、酸化型Hbの変化量（ΔO）と脱酸化型Hbの変化量（ΔD)のいずれかが変化すれば起こりうる。

　ところで従来、fMRIでは、常磁性体であるΔＤの変化を検出して、反磁性体であるΔＯの変化を検出していないので、ΔＤが変化しない酸素飽和度の変化は検出していなかった。

　また、従来のＮＩＲＳの手法では、ΔＤとΔＯを別々に扱ってきただけでなく、ΔＯの変化を主要な指標にしてきたので、ｆＭＲＩやＮＩＲＳでは酸素飽和度の変化は精度を欠いていた。図３３（Ｃ）に示すようにＯＤ平面上の座標変化（ΔＯとΔＤ）によって酸素飽和度の変化が決まるので、ΔＤとΔＯから独立して酸素飽和度を算出すると正確なΔＹ角が得られず計測開始点からの変化が低下と上昇で全く逆の結果となるので、酸素飽和度変化を誤診する原因となる。ｆＭＲＩで用いられるΔＤの変化だけでは正確な酸素飽和度の変化が得られないことを示している。

（複数の部位からＮＩＲＳ計測する上での不均一なＲＯＩの問題を軽減する手法－２）
　手法－２では、Ｌ値を使って２つのリアルタイムノーマリゼーションによって単位円を二次元ダイアグラム上に描くものである。

　ここで、D=脱酸化型Hb， O=酸化型Hb，ΔD=脱酸化型Hbの変化量， ΔO=酸化型Hbの変化量として、
ΔＬ値とは、
（ΔL）^２=（脱酸化型Hbの変化量）^２＋（酸化型Hbの変化量）^２＝1/2{（ΔD －ΔO）^２＋（ΔD +ΔO）^２}・・・・・・・・・・・式（４４）
で定義される。
D=脱酸化型Hb， O=酸化型Hbが定量できる場合は、 ΔＬ値ではなく、
Ｌ値として、L=（脱酸化型Hb）^２＋（酸化型Hb）^２＝1/2{（D－O）^２＋（D +O）^２}
・・・・・・・・・・式（４５）
Ｌ値で補正してもよい。

　まず、計測部位間のＬ値をリアルタイムに算出して、複数点の中の最大Ｌ値を使って、任意秒ごとにノーマリゼーションを行う。

　または、各部位における最大Ｌ値を使って、任意秒ごとにノーマリゼーションを行う。

　次いで、最大Ｌ値による二次元調整（補正）を例えば５秒ごとに補正することで、全体を等倍率で評価できるので、一見して、どの部位が最大Ｌ値を示すチャンネルに対してX％の変化リアルタイムの変化をしているかわかる。

　例えば、筋肉と脳のΔ Lmaxの比を算出して、一方をＮ倍して二次元ダイアグラムの傾きを求める。

　筋肉ΔLmax/脳ΔLmax　＝Ｎ倍・・・・・・・・・・・・式（４６）
　この場合、筋、脳を複数点で計測してもそれそれで最大Ｌ値を算出する。

　図３４（Ａ）－（Ｃ）は筋肉のデータ（ΔD、ΔO）から最大Ｌ値を選んで単位円補正する手順を説明するためのグラフである。

　まず、データ（ΔD、ΔO）の時系列のグラフら最大Ｌ値を選択する（図３４（Ａ）参照）。

　次いで、ΔD＋ΔO　ΔD－ΔOを算出して時系列のグラフを作成する（図３４（Ｂ）参照）。

　次いで、横軸ΔD＋ΔO、縦軸ΔD－ΔOとして、最大Ｌ値が半径となる単位円を作成する（図３４（Ｃ）参照）。

　従来ＲＯＩのサイズ（測定対象の大きさ）か異なるために、部位間に変化の違いが起こっても小さな変化がＲＯＩのサイズの違いによるものか、反応の小ささによるものか、どちらか判定することができなかった。

　そこで、最大Ｌ値の補正をＲＯＩごとに設定する場合と、複数のＲＯＩの中で、最大Ｌ値を選んで設定する場合とが考えられる。

　最大Ｌ値の補正をＲＯＩごとに設定する場合は、筋肉と脳、口腔と脳など部位の違いが大きい場合に有効である。

　複数のＲＯＩの中で、最大Ｌ値を選んで設定する場合は、脳内のみ、皮膚のみなど、プローブ間距離が均一でかつＲＯＩの定量が可能な場合に有効である。

　図３５（Ａ）－（Ｃ）は脳のデータ（ΔD、ΔO）から最大Ｌ値を選んで単位円補正する手順を説明するためのグラフである。

　まず、データ（ΔD、ΔO）の時系列のグラフら最大Ｌ値を選択する（図３５（Ａ）参照）。

　次いで、ΔD＋ΔOとΔD－ΔOを算出して時系列のグラフを作成する（図３５（Ｂ）参照）。

　次いで、横軸ΔD＋ΔO、縦軸ΔD－ΔOとして、最大Ｌ値が半径となる単位円を作成する（図３５（Ｃ）参照）。

　単位円補正から４つのベクトル方向のうちどの方向に依存した揺らぎの違いと変化の大きさがわかる。

　その揺らぎの大きさから、安静時最大のΔＬ値と課題終了時のΔＬ値を重ねて描くことで、課題によって賦活化された時点が全体の％か１００倍することで分かる。

　図３４のデータと図３５のデータから、筋肉と脳のΔLmaxの比を算出して、脳の値をＮ倍して二次元ダイアグラムの傾きを求める。Ｎ倍は式（４６）を用いる。

　図３６（Ａ）はある部位のデータＡ（ΔD、ΔO、ΔD＋ΔO、ΔD－ΔO）の時系列のグラフ、（Ｂ）はデータＡについての横軸ΔＢＶ（ΔD＋ΔO）、縦軸ΔＯＥ（ΔD－ΔO）にして時系列変化（課題前、課題中、課題後）を示す二次元ダイアグラム、（Ｃ）はある部位のデータＢ（ΔD、ΔO、ΔD＋ΔO、ΔD－ΔO）の時系列のグラフ、（Ｄ）はデータＢについての横軸ΔＢＶ（ΔD＋ΔO）、縦軸ΔＯＥ（ΔD－ΔO）にして時系列変化（課題前、課題中、課題後）を示す二次元ダイアグラムである。

　上記データＡ，ＢについてＬ値の最大値Ｌmaxを算出し、Ｌ値max=1となるようなデータ補正（振幅値の標準化）を行うために、Ｌ値の逆数を算出し、この逆数を標準化の補正値とする。

　次いで、各指標（Ｏ，Ｄ，D+O， D－O）に、補正値を乗算し、標準化したデータを２Ｄ（二次元）平面（単位円グラフ）に描く。

　図３７（Ａ）はデータ AのL-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｂ）はデータＢのL-max標準化後の２Ｄグラフである。

　また、ＢＶ(D+O)やOE(D－O)で標準化する場合にも、上記と同様の手順で行われる。ただし、この場合は単位円グラフにはならない。

　図３８（Ａ）はデータ AのＢＶ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｂ）はデータ AのＯＥ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｃ）はデータＢのＢＶ-max標準化後の２Ｄグラフ、（Ｄ）はデータＢのＯＥ-max標準化後の２Ｄグラフである。

　また、リアルタイムでL-maxを標準化することも可能である。

　まず、キャリブレーション・タイム（例えば３s）を設定する。

　次いで、測定開始後、３ｓごとに計測開始時からのL-maxを上記と同様の手順で算出し、単位円にグラフを描く。

　L-maxが更新されない場合には、同様の補正値変換でグラフがリアルタイムで表示され続ける。

　L-maxが更新された場合には、それまでに表示されていたデータごと縮尺を更新し、新たな補正値変換後のグラフを表示する。

　図３９（Ａ）はデータＡについてリアルタイムでL-maxを標準化して単位円を作成する手順を示すグラフ、（Ｂ）はデータＢについてリアルタイムでL-maxを標準化して単位円を作成する手順を示すグラフである。

（複数の部位からＮＩＲＳ計測する上での不均一なＲＯＩの問題を軽減する手法－３）
　手法－３では、複数の部位（例えば、脳と筋肉）のデータの積をとる方法である。

　脳の測定値と腕の測定値とを二次元ダイアグラムで表示する場合、変化量や計測条件が異なるために、調整する必要がある。

　その１つが、（脳の変化×筋肉の変化）の時系列表示である。筋肉運動に対して、異なった反応を示す脳の部位を選び出すこともできる。

　筋肉が疲れると脳の働きが強まるが、積の最大を求めることで筋肉と脳の働きが相互に効率的に引き出せる運動やその運動の時間帯を知ることができる。トレーニングの効果を診断するのに有効である。

　図４０（Ａ）は脳と筋肉の血液量（Ｄ＋Ｏ）の積の時系列変化を示すグラフ、（Ｂ）は脳と筋肉の酸素交換量（D－O）の積の時系列変化を示すグラフである。

　図４０から、２回目の運動時では、血液量を変えないで、酸素交は換が増加していることから、脳と体の運動効率よくなっていることが分かる。

（各種生理的指標を複合的に可視化して画像化する手法－１）
　ここで、本発明者は、各種生理的指標（変化量やパラメータ）を複合的に可視化して画像化する手法をハイブリッドイメージングと呼んでいる。このハイブリッドイメージングには、脳と筋肉等複数の部位から共通の生理的指標を複合的に可視化して画像化する第１の手法と、複数の生理的指標を複合的に可視化して画像化する第２の手法とがある。

　図４２は、ハイブリッドイメージングの第１の手法の手順を説明するためのフローチャートである。

　まず、本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置を用いて、例えばO（酸化型Hb変化量），D（脱酸化型Hb変化量），OE（酸素交換量変化量），ＢＶ（血液量変化量），ｅ比（血液量変化対酸素交換量変化の比）、Ｌ値（事象内距離）等の生理的指標の値をそれぞれ脳と筋肉から求める（ステップＳ１１）。
　次いで、二次元上に、各生理的指標のダイアグラムを描く（ステップＳ１２）。
　次いで、上記のダイアグラムの傾き、すなわち相関係数を部位ごとに算出部１０により算出する（ステップＳ１３）。

　次いで、相関係数の値を－１.0から１.0で色分けして表示部９に表示する（ステップ１４）。

　次いで、課題前、課題中、課題後に分けて画像化する（ステップＳ１５）。これによって、回復期の脳代謝と筋代謝の関係もわかる。
　これが、各生理的指標の相関係数を利用した脳と筋肉活動のハイブリッドイメージングとなる。

　図４３は、各種生理的指標を説明するための二次元ダイアグラムである。

　複数のヘモグロビンをベクトル空間上の軌道として考え、ベクトルの向き（方向）とその力の大きさ（スカラー）を考慮することで、筋肉と脳の力関係をリアルタイムに計測、画像化することができる。

　酸化型ヘモグロビンの変化量（△O）と脱酸化型ヘモグロビンの変化量（△D）をベクトル空間上で計測開始点からの波運動や回転運動のダイナミクスとして捉えることで、酸化型ヘモグロビンの変化と脱酸化型ヘモグロビンの変化の両方の変化の関係を表す複数の指標を創出することができる。

　図４３中、△OE， △BV， △ L、ｅ比、Ｅ角は、生理的指標であり、それぞれ下の式により算出される。
　△[OE]=△[D]-△[O]
　△[BV]=△[D]＋△[O]
　△[L]²=△[D]²＋△[O]²
　ｅ比＝ △[OE]/ △[BV]
　Ｅ角＝Arctan(ｅ比）

　これらの△OE， △BV， △ L、ｅ比、Ｅ角を使って、脳と筋肉、あるいは脳の部位間の相関係数を求めることで、筋肉と脳の力関係をリアルタイムに計測、画像化することができる。

　図４４は、筋肉と脳からＯＥ（酸素交換量）の生理的指標を取り出して、複合的に可視化した二次元ダイアグラムの例である。縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の酸素交換量の濃度変化量（ＭＯＥ）、横軸は脳（第１次運動野や第１次運動野周囲））の酸素交換量の濃度変化量（ＣＯＥ）である。各軸の単位はmmol/lである。また、系列１は課題前の５秒間の軌跡、系列２は課題中の３６秒間の軌跡、系列３は課題後の５５秒間の軌跡をそれぞれ示す。ここで、課題は１４．５ｋｇのダンベルを上げることである。

　ここで、ｃｈ９は左脳の第１次運動野(Ｍ１)、ｃｈ２１は右脳の第１次運動野(Ｍ１)である。ｃｈ６，７，８，１０，１１，１２はｃｈ９を囲み、ｃｈ18，１９，２０，２２，２３，２４はｃｈ２１を囲み、第１次運動野（Ｍ１）の周囲の運動野である。第１次運動野(Ｍ１)では、筋肉運動でも荷重、重さに依存して働くので酸素消費が起こるが、その周囲では血液の供給が起こっても酸素を消費しないので異なった反応になる。

　図４５（Ａ）は図４４におけるチャンネルｃｈ９のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＯＥの経時的な移動（回転）をベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の酸素交換量の濃度変化量（ＭＯＥ）、横軸は脳（第１次運動野）の酸素交換量の濃度変化量（ＣＯＥ）である。各軸の単位はmmol/lである。

　図４５（Ａ）からわかるように、指標ＯＥについては、ＭＯＥとＣＯＥの最大値の時点が異なり、ＭＯＥ（２０秒の時点で最大）がＣＯＥ（３６秒の時点で最大）より１６秒ほど早く最大値をとる。この２つの時間差は、筋肉と脳の活動性に時間的の違いがあることを示す。

　また、図４５（Ｂ）に示すベクトル表示により、運動課題中でも脳と筋肉の酸素代謝の関係が変化していることを診断することができる。

　図４６（Ａ）は図４４におけるチャンネルｃｈ１０のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＯＥの移動（回転）を経時的にベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の酸素交換量の濃度変化量（ＭＯＥ）、横軸は脳（第１次運動野周囲）の酸素交換量の濃度変化量（ＣＯＥ）である。各軸の単位はmmol/lである。

　図４６（Ａ）からわかるように、指標ＯＥについては、ＭＯＥとＣＯＥの最大値の時点が異なり、ＭＯＥ（２５秒の時点で最大）がＣＯＥ（３６秒の時点で最大）より１１秒ほど早く最大値をとる。この２つの時間差は、筋肉と脳の活動性に時間的の違いがあることを示す。

　また、図４６（Ｂ）に示すベクトル表示により、運動課題中でも脳と筋肉の酸素代謝の関係が変化していることを診断することができる。

　図４５（Ａ）及び図４６（Ａ）中の式及びＲ２については、相関係数（ピアソンの積率相関係数）の二乗であり、指定された区間で最小二乗法によって、近似直線を引き、回帰直線を求める。相関係数ｒが１，－１に近いほど相関は強くなり、０に近いほど相関は弱くなる。

　図４７は、筋肉と脳からＢＶ（血液量）の生理的指標を取り出して、二次元上に複合化して描いた二次元ダイアグラムの例である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の血液量の濃度変化量（ＭＢＶ）、横軸は脳（第１次運動野や第１次運動野周囲））の血液量の濃度変化量（ＣＢＶ）である。各軸の単位はmmol/lである。また、系列１は課題前の５秒間の軌跡、系列２は課題中の３６秒間の軌跡、系列３は課題後の５５秒間の軌跡をそれぞれ示す。ここで、課題は１４．５ｋｇのダンベルを上げることである。

　図４８（Ａ）は図４７におけるチャンネルｃｈ９のダイアグラムを示す詳細図、（Ｂ）はＢＶの経時的な移動（一次線形）をベクトル表示した図である。ここで、縦軸は筋肉（上腕二頭筋）の血液量の変化量（ＭＢＶ）、横軸は脳（第１次運動野）の血液量の濃度変化量（ＣＢＶ）である。各軸の単位はmmol/lである。

　図４８（Ａ）からわかるように、指標ＢＶについては、ＭＢＶとＣＢＶの最大値の時点が一致している。

　また、図４８（Ｂ）に示すベクトル表示により、課題中は同じ向きを示し、課題終了とともに正反対の向きを示すことがわかる。

　図４９は、１４．５kgのダンベルを両手の持ち上げる課題の最中３６秒間の右上腕二頭筋の1カ所と脳の１４箇所の部位（左脳のｃｈ６－ｃｈ１２、右脳のｃｈ１８－ｃｈ２４）で△OEと△BVを指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ａ）は筋肉（△OE）と脳（△OE）の相関係数を示し、（Ｂ）は筋肉（△BV）と脳（△BV）の相関係数を示し、（Ｃ）は筋肉（△OE）と脳（△BV）の相関係数を示し、（Ｄ）は筋肉（△BV）と脳（△OE）の相関係数を示す。

　図４９（Ａ）では、△OEは脳の２箇所で相関係数０．６以上の正の相関を示しているが、ほかの部位は負の相関を示した。これは、筋肉の酸素消費の上昇と一致して脳でも酸素消費が上昇する部位はＣｈ９とｃｈ２１の第１次運動野（Ｍ１）で限定していると診断できる。

　図４９（Ｂ）では、△BVは筋肉と脳の１４箇所で相関係数０．８以上を示している。筋肉の血液量の増加と脳全体の血液量の増加が連動して上昇していることを示す。筋肉圧も脳圧も同時に上昇することを意味する。

　図４９（Ｃ）では、筋肉の△OEと脳の△BVは相関係数０．６前後の値を示している。

　図４９（Ｄ）では、筋肉の△BV と脳の△OEはＣｈ９とｃｈ２１で正の相関を示し、ほかの脳部位で負の相関を示した。これは、筋肉の充血、パンピングと連動してｃｈ９、Ｃｈ２１の第１次運動野（Ｍ１）で酸素消費が増加することを示している。さらに、脳の部位では、酸素消費が起こらない部位でも、酸素消費を低下させて連動して活動していることを示している。

　図５０は筋肉と脳のＥ角，Ｌ値を指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ｅ）は筋肉（Ｅ）と脳（Ｅ）の相関係数を示し、（Ｆ）は筋肉（Ｌ）と脳（Ｌ）の相関係数を示し、（Ｇ）は筋肉（Ｅ）と脳（Ｌ）の相関係数を示し、（Ｈ）は筋肉（Ｌ）と脳（Ｅ）の相関係数を示す。

　図５０（Ｅ）では、右脳のｃｈ２１と左脳のｃｈ９は、いずれも第１次運動野（Ｍ１）であるが、筋肉のＥ角と正相関したのは右脳の第１次運動野のＣｈ２１であると診断できる。筋肉の酸素消費効率は脳の酸素消費効率と強く関係していると診断される。

　図５０（Ｆ）では、筋肉と脳のＬ値同士は、0.6以上の相関を全部で示したので、この指標では部位の特徴がなく同じように反応する。

　図５０（Ｇ）では、筋肉のＥ角と脳のＬ値は相関性が全くなく、独立した現象であることが診断される。すなわち、脳の働きの大きさと筋肉の酸素消費効率とは関係なかったことがわかる。

　図５０（Ｈ）では、筋肉のＬ値と脳のＥ角はＣｈ９とｃｈ２１で正の相関を示し、ほかの脳部位で負の相関を示し、筋肉の動きが、脳の酸素消費効率と関係していることが診断できる。

　図５１は筋肉と脳のＯ（ΔＯ），Ｄ（ΔＤ）を指標として相関係数をグラフ化したものであり、（Ｉ）は筋肉（△Ｄ）と脳（△Ｄ）の相関係数を示し、（Ｊ）は筋肉（△Ｏ）と脳（△Ｏ）の相関係数を示し、（Ｋ）は筋肉（△Ｄ）と脳（△Ｏ）の相関係数を示し、（Ｌ）は筋肉（△Ｏ）と脳（△Ｄ）の相関係数を示す。

　図５１（Ｉ）では、筋肉と脳のＤの変化量は、ｃｈ１０を除き0.6以上の相関性を示すことがわかる。

　図５１（Ｊ）では、筋肉と脳ではＯの変化は０．６の相関性で一致性が乏しいことがわかる。

　図５１（Ｋ）では、筋肉とＤと脳のＯの変化量が強く相関していると診断できる。特に、第１次運動野（Ｍ１）とその周囲では相関性の符号（正負）が異なった。

　図５１（Ｌ）では、筋肉のＯと脳のＤでは、ｃｈ１０のみが高い相関を示した。Ｃｈ１０は、第１次運動野（Ｍ１）とは異なった動態を示しながら筋肉運動と関係していることがわかる。

　図５２は、筋肉と脳における各生理的指標（O，D，OE，BV，Ｌ値，Ｅ角）同士の相関係数の時系列変化を－１.0から１.0で色分けして表示した図である。色分けについては、例えば赤色（相関係数1.0）、オレンジ色（相関係数0.75）、黄色（相関係数0.5）、緑色（相関係数0.0）、水色（相関係数－0.75）、青色（相関係数－1.0）のように相関係数に応じて色が変化するようにしている。

　図５２において、各マスの中はｃｈが７個配置されたものを可視化しており、２つ並んでいる左側のマスは左脳の７つのチャンネル（ｃｈ６－ｃｈ１２）、右側のマスは右脳の７つのチャンネル（ｃｈ１８－ｃｈ２４）をそれぞれ示す。

　図５２の図は、生体の異なった部位間の機能を同時に可視化するハイブリッドイメージングであり、脳は筋肉に指令しているだけでなく筋肉と脳のフィードバックシステムが診断できる。

　すなわち、筋肉と脳の相関係数の関係から、脳の複数部位と筋肉運動の指標がそれぞれ影響しあって動いていることが診断できる。このことから、筋肉の指標を見て運動量、運動パターン、時間を調節しながら行うことで、脳の部位に選択的に酸素消費を起こさせ、脳活動、脳トレーニングができる。

　従来の筋電図等では、筋肉が動かない時の代謝状態が評価できないが、本発明では、脳と筋肉の同時計測によって回復過程の脳と筋肉の状態評価が診断できる。

　なお、図５２において、酸素交換量ＯＥの図が一番顕著に変化がでている。ＯＥの図では、脳の第１次運動野（Ｍ１）と筋肉の両方でＯＥの値が高い。図４９（Ａ）のグラフを参照すると、筋肉が動くために脳には酸素を使って指令を出す部位があり、それが、第１次運動野（Ｍ１）であると診断できる。すなわち、オレンジ色の部位が最も酸素消費をしている脳部位であり、かつ筋肉運動と密接に関係していることがわかる。

　このとき第１次運動野の周囲が正反対の青色を示しているので、Ｍ１以外の脳部位は筋肉の動きと連動して、酸素を使わない正反対の動きを示したと診断できる。

　このように、必ずしも１つの脳部位で筋肉に動きを支えているのではなく、直接関わらない部位は間接的に脳活動をうまくいくように酸素を使わない動きをしていることがわかる。この傾向は、回復期でもある。
　一方、血液量ＢＶを参照すると、ほとんど同様に高血圧を示している。

（Ｅ角を使った脳と筋肉の二次元ダイアグラム）
　筋肉と脳のＥ角同士がなす角は、以下の式（４７）でＥハイブリッド角（ＥＨ角、ダブルＥ角）として定義される。
　Eハイブリッド角(ＥＨ角）＝Arctan(Em/Eb)
　　　　　　　　　　　　＝ Arctan{(MOE/MBV)/(COE/CBV)}
　　　　　　　　　　　　＝Arctan（MOEｘCBV)/(MBVxCOE)・・・式（４７）

　図５３は、横軸を脳（脳の第１次運動野Ｍ１）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。

　図５３に示す二次元ダイアグラムから得られる筋肉と脳のＥ角の比からなる「ＥＨ角」によって、脳と筋肉の相互関係が８つの象限に区分できて、定量的に、かつ経時的に診断、画像化できる。

　図５３で、第１象限では、脳も筋肉もヘモグロビン変化に対する酸素交換効率が高い。第１象限Ｂでは筋肉が脳より、第１象限Ａでは脳が筋肉より効率よく活動している。
　第２象限では、筋肉の活動は低下し脳が効率よく活動している

　第３象限では、脳も筋肉も活動が低下している。
　第４象限では、脳の活動は低下し、筋肉が効率よく活動している

　図５４は筋肉と脳のそれぞれのＥ角を用いたｃｈ６－ｃｈ１２の二次元ダイアグラムである。ここで、縦軸は筋肉のＥ角（度）、横軸は脳の筋肉（度）である。

　また、系列１は課題前の５秒間の軌跡、系列２は課題中（ダンベルも持ち上げる等）の３６秒間の軌跡、系列３は課題後の５５秒間の軌跡をそれぞれ示す。
　ここで、課題は１４．５ｋｇのダンベルを上げることである。

　図５５はｃｈ６－ｃｈ１２のＥＨ角の時系列変化を示すグラフである。ここで、横軸は時間（秒）、縦軸はＥＨ角（度）である。また、横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図５５から、Ｃｈ９は課題中４５－９０度のＥＨ角を示し、第１象限Ｂであり、他の部位は課題中９０－１３５度のＥＨ角を示し、第４象限Ｂであることがわかる。

　図５６はｃｈ１８－ｃｈ２４のＥＨ角の時系列変化を示すグラフである。ここで、横軸は時間（秒）、縦軸はＥＨ角（度）である。

　また、横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図５６から、Ｃｈ２１は課題中４５－９０度のＥＨ角を示し、第１象限Ｂであり、他の部位は課題中９０－１３５度のＥＨ角を示し、第４象限Ｂであることがわかる。

　このようにＥＨ角は、それぞれの臓器、あるいは部位の酸素交換効率を二次元上に示した状態で、その２つの角度の相互関係を読み取り診断することができる。この筋肉と脳のＥ角を用いた二次元ベクトルのダイアグラム上の筋肉と脳のＥ角の比から、脳と筋肉の相互関係が８つの象限に区分でき、定量的に、かつ経時的に診断、画像化できる。また、象限ごとに、脳と筋肉の働きの関係性が明らかになる。

　また、課題の負荷が酸素効率からみて脳と筋肉に十分作用しているか否かをみて運動を変えることができる。

　図５７（Ａ）は、横軸を脳（脳の第１次運動野周囲）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、９．５ｋｇのダンベルをあげる前と後で同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムであり、（Ｂ）は、横軸を脳（脳の第１次運動野）のＥ角（度）、縦軸を筋肉（腕の二頭筋）のＥ角（度）として、９．５ｋｇのダンベルをあげる前と後で同時計測して経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。図中、○は課題中のデータ、●は安静時と課題後のデータである。

　図５７（Ａ）及び（Ｂ）からわかるように、ダンベルの重量が上がると運動野とその周囲の部位では９０度からマイナス９０度で囲まれた範囲にプロットが集まる。特に、９．５ｋｇのダンベル運動で、脳の運動野ではゼロと９０度で囲まれた領域に集まることがわかる。

　課題中に９０度内に入る確率が高くなったことで、９０度内は多血であるので、脳圧も筋肉圧も上昇して、血液量が上がった状態で運動をしていることを示す。

　逆に言えば、この枠外では、まだ、それほど血液量を増やす調節反応をしなくとも対応できる負荷だったが、ダンベル９ｋｇを持ち上げる運動では、血液量を増やす調節反応まで課題がきつくなってきて、しっかりと筋肉も脳も使えている状態にあることがわかる。

（各種生理的指標を複合的に可視化して画像化する手法－２）
　図５８は、ハイブリッドイメージングの第２の手法の手順を説明するためのフローチャートである。

　まず、本発明の実施形態例に係る生体機能診断装置を用いて、例えばO（酸化型Hb変化量），D（脱酸化型Hb変化量），OE（酸素交換量変化量），ＢＶ（血液量変化量），ｅ比（血液量変化対酸素交換量変化の比）、Ｌ値（事象内距離）等の生理的指標の値をそれぞれ脳と筋肉から求める（ステップＳ２１）。
　次いで、算出部１１０により各生理的指標の乗算を部位ごとに行う（ステップＳ２２）。

　次いで、乗算値を時系列に表示部に表示する（ステップＳ２３）。
　次いで、部位ごとの乗算値を値の大きさで色分けして表示部９に表示する（ステップＳ２４）。

　次いで、例えばＯＥ同士の積算値とＢＶ同士の積算値をＯＥ－ＢＶの二次元ダイアグラム上に描く（ステップＳ２５）。
　これが、各生理的指標の乗算値を利用した脳と筋肉活動のハイブリッドイメージングとなる。

　（筋肉と脳のＯＥ，ＢＶの積を使った２次元ダイアグラム診断）
　脳と筋肉を同時に計測したことで、ＯＥとＢＶの両者の積によって示される最大値を示すことができる。ＯＥの積では、右上腕二頭筋を動かすことに寄与している運動領域が明確になる

　乗算したＯＥとＢＶのなす角は、以下の式（４８）でハイブリッド角と定義でされる。
　ハイブリッド角(Ｈ角）＝Arctan{(MOEｘCOE)/(MBVｘCBV)}・・・式（４８）

　ハイブリッド角（Ｈ角）は、脳と筋肉が同時に働いている最中の酸素交換効率を表し、ゼロから９０度までより効率よく働いかを表す。

　図５９は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）及び酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＢＶ、ＯＥの積である。横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図６０は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）及び酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＢＶ、ＯＥの積である。横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図６１は筋肉のＭＢＶとＭＯＥの時系列変化を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＭＢＶ、ＭＯＥの値である。横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図６２は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）の酸素交換量の濃度変化量ＯＥと右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の血液量の濃度変化量ＢＶの積（ＭＯＥ＊ＣＢＶ）の時系列変化を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＭＯＥ＊ＣＢＶの積である。横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。
　図６２では、すべてのｃｈから、筋肉のＯＥと脳のＢＶが運動中上昇して線形性を示して正の相関を示しており、筋肉運動が脳全体の脳血液量を増やすことがわかる。

　図６３は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）の血液量の濃度変化量ＢＶと右脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ１８－ｃｈ２４）の酸素交換量の濃度変化量ＯＥの積（ＭＢＶ＊ＣＯＥ）の時系列変化を示すグラフである。横軸は時間（秒）、縦軸はＭＢＶ＊ＣＯＥの積である。横軸に沿った太線は課題中の期間を示す。

　図６３では、第１次運度野（Ｍ１）のＣｈ２１について筋肉の血液量ＭＢＶと脳の酸素交換量ＣＯＥが運動中に線形性を示し正の相関を示しており、第１次運度野（Ｍ１）の周囲は負の相関を示した。

　図６４は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）を横軸、酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）を縦軸にして、経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムである。
　なお、図中、pretaskは課題前の５秒間の軌跡、taskは課題中の３６秒間の軌跡、posttaskは課題後の５５秒間の軌跡を示す。

　図６４では、左脳の第１次運動野(Ｍ１)のｃｈ９におけるハイブリッド角（Ｈ角）が課題中に最大酸素交換効率を示し。ｃｈ９の周囲はむしろ負の酸素交換効率を示し、酸素交換が低い関係を示している。

　また、２つの臓器が連動して働いているとき最も効率の良い酸素消費が行われた時間（２０秒）がわかる。

（筋肉と脳のＯＥ，ＢＶの積を使った二次元ダイアグラムによる診断）
　脳と筋が消費した負荷量（生理的な酸素消費負荷量（MOE＊COE）あるいは、血液負荷量（MBV*CBV)）が、生体の中枢と末梢を総合したエネルギー負荷量を表すので、これらをリアルタイムで表示する可視化には十分な意義がある。

１）乗算されたＯＥと乗算されたＢＶの増加ピークが同時でない、
２）筋肉のＯＥと、脳のＯＥの増加ピークが同じでない、
という結果も明らかである。

　この診断には次のような効果を奏する。
　１）時系列的には、課題中のＢＶとＯＥの増加曲線が第１次運動野Ｍ１(左脳のｃｈ９または右脳のｃｈ２１）で一致せず、２つが独立的に調節されているということ（ＢＶよりＯＥが早く増加すること）がわかる。

　２）筋肉のＯＥ増加が、脳よりも早く、筋肉のＯＥ増加が、脳のＯＥ増加のトリガーになっているかもしれないということ等が、同時に計測してわかる。

　乗算によるイメージング（画像化）をすることで、脳と筋肉が消費した負荷量（生理的な酸素消費負荷量）が診断できる。

　３）脳と筋肉の二次元平面上のBVxOEは、ベクトルの外積（面積）で、脳と筋肉が出力したパワーが面積が得られる。Ｄ－Ｏなら、脳と筋の両方のＯＥ負荷量を反映した中枢と末梢を総合したＯＥ負荷量が乗算したことで新たに診断できる。

　図６５（Ａ）は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）の血液量の濃度変化量ＢＶ同士の積（ＭＢＶ＊ＣＢＶ）の時系列変化を色分けして表示した図、（Ｂ）は酸素交換量の濃度変化量ＯＥ同士の積（ＭＯＥ＊ＣＯＥ）の時系列変化を色分けして表示した図である。

　図６５において、各マスの中はｃｈが７個配置されたものを可視化している。

　色分けについては、例えば図６５（Ａ）では、赤色（積の値1000）、オレンジ色（積の値750）、黄色（積の値500）、緑色（積の値0.0）、水色（積の値－500）、青色（積の値－1000）のように積の値の大きさに応じて色が変化するようにしている。

　図６５（Ｂ）では、例えば赤色（積の値2000）、オレンジ色（積の値1500）、黄色（積の値1000）、緑色（積の値0.0）、水色（積の値－1000）、青色（積の値－2000）のように積の値の大きさに応じて色が変化するようにしている。

　図６５の図は、生体の異なった部位間の機能を同時に可視化するハイブリッドイメージングである。

　図６６（Ａ）は、１４．５ｋｇのダンベルを持ち上げる課題を行った際における筋肉（腕の二頭筋）と左脳の第１次運動野及び周囲（ｃｈ６－ｃｈ１２）のＬ値同士の積の時系列変化を色分けして表示した図、（Ｂ）はハイブリッド角（Ｈ角）の時系列変化を色分けして表示した図である。

　図６６において、各マスの中はｃｈが７個配置されたものを可視化している。

　色分けについては、例えば図６６（Ａ）では、赤色（積の値2500）、オレンジ色（積の値1750）、黄色（積の値1250）、緑色（積の値0.0）、水色（積の値－1250）、青色（積の値－2500）のように積の値の大きさに応じて色が変化するようにしている。

　図６６（Ｂ）では、例えば赤色（角度90）、オレンジ色（角度65）、黄色（角度45）、緑色（角度0.0）、水色（角度－45）、青色（角度－90）のようにＨ角の角度の大きさに応じて色が変化するようにしている。

　図６６の図は、生体の異なった部位間の機能を同時に可視化するハイブリッドイメージングである。

　図６６（Ａ）に示すように、Ｌ値同士の値が高い部位が、第１次運動野（Ｍ１）に一致していて、かつ運動を継続すると徐々に上昇し。終了すると一気に平坦化するので、脳と筋か同時に活動していることとどれだけ強く活動していることがわかる。３０秒と示された画像かピークをしめしている。

　図６６（Ｂ）に示すように、ハイブリッド角（Ｈ角）は、脳と筋が酸素を消費してもっとも効率よく働いている時間を選び出すことで診断することができる。

　この場合は運動開始後、２０秒である事がわかる。すなわち、Ｈ角は「異なった部位、臓器同士が連動して働く際の酸素交換効率を定量的に診断、測定する指標として優れている。

　（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１２は、上記生体機能診断装置Ｋの制御部７の上記の処理を実行させることを特徴とするものである。

　このプログラム１２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。

　例えば、明細書及び図面に記載された各種生理的指標（変化量、パラメータ）の種類、調整部１１による生理的指標の調整の程度、比較・調整すべき生理的指標同士の組み合わせ、生理的指標同士の相関係数、生理的指標同士の乗算の組み合わせ等は例示であり、これに限定されるものではない。

　また、「生体の生体機能の異なる複数の部位」とは、調整部１１によって生理的指標同士を調整しなければならないほど生体機能が異なっている部位であり、筋肉と脳だけでなく、脳の異なる部位、筋肉の異なる部位（例えば腕と足）等も含まれる。

　さらに、３以上の部位の生理的指標を算出、調整し、三次元の立体的な画像で表示部９に表示してもよい。

　本発明の生体機能診断装置及びプログラムは、脳と筋肉、脳の異なる箇所、筋肉の異なる箇所等生体機能の異なる複数の部位の生体機能を同時に計測し、診断し、画像化して表示するために用いられる。

Ｋ：生体機能診断装置
１：生体用プローブ
２：装置本体
３：光量調節部
４：選択調節部
６：Ａ／Ｄ変換部
７：制御部
８：記憶部
９：表示部
１０：算出部
１１：調整部
１２：プログラム

Claims

　生体の生体機能の異なる複数の部位にそれぞれ光を照射し、出射する光を受光する複数の生体用プローブと、前記複数の生体用プローブ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装置本体とを有し、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、
　前記装置本体は、前記複数の各生体用プローブからの光情報に基づいて、酸化型ヘモグロビンの濃度変化量と脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量又はこれらの関係から導きだされる各種パラメータを含む生理的指標を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記生体の異なる部位に対応する生理的指標同士を比較可能に調整する調整部と、前記調整部によって調整された情報に基づいて画像表示する表示部とを有する、
　ことを特徴とする生体機能診断装置。
　前記調整部は、生体機能の異なる複数の部位における同一の生理的指標同士を比較可能に調整す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。
　前記調整部は、生体機能の異なる複数の部位における異なる生理的指標同士を比較可能に調整す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。
　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における前記生理的指標同士の相関係数を算出し、
　前記表示部は、前記相関係数に関する情報を表示する、
　ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における同一の生理的指標同士を乗算し、
　前記表示部は、前記乗算値に関する情報を表示する、
　ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、生体機能の異なる複数の部位における異なる生理的指標同士を乗算し、
　前記表示部は、前記乗算値に関する情報を表示する、
　ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記生体の生体機能の異なる複数の部位は、少なくとも脳の部位と筋肉の部位とを含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記生体の生体機能の異なる複数の部位は、少なくとも脳の異なる２つの部位を含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶを式（１）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ΔBV=Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]・・・・式（１）
　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。
　前記算出部は、脳と筋肉における血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶ同士の関係を示す二次元ベクトルのダイアグラムから、任意の関心領域（ＲＯＩ）中の筋肉血液量最大時間、脳血液量最大時間を算出する、
　ことを特徴とする請求項９に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥを式（２）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ΔOE=Δ[Hb]―Δ[HbO₂]・・・・式（２）
　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。
　前記算出部は、脳と筋肉における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥ同士の関係を示す二次元ベクトルのダイアグラムから、任意の関心領域（ＲＯＩ）中の筋肉酸素消費最大時間、脳酸素消費最大時間を算出する、
　ことを特徴とする請求項１１に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素交換量ＯＥの濃度変化量ΔＯＥと血液量ＢＶの濃度変化量ΔＢＶの比である比ｅを式（３）で算出する、
　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。
ｅ＝ΔOE/ΔBV=（Δ[Hb]―Δ[HbO₂] ）/（Δ[Hb]＋Δ[HbO₂]）・・・・・式（３）
　ここで、Δ[Hb]は、脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO₂]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。
　前記算出部は、Ｅ角を式（３ａ）で算出することを特徴とする請求項１３に記載の生体機能診断装置。
　Ｅ角＝Arctan(e)・・・式（３ａ）
　前記算出部は、生体の異なる２つの部位のうち一方の部位の第１のＥ角を縦軸、他方の部位の第２のＥ角を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第１のＥ角と第２のＥ角のなす角度であるＥハイブリッド角（ＥＨ角）を、式（３ｂ）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１４に記載の生体機能診断装置。
　ＥＨ角＝Arctan(第１のＥ角／第２のＥ角)・・・式（３ｂ）
　前記算出部は、２つの異なる部位における同一の生理的指標同士を乗算し、一方の部位の第１の乗算値を縦軸、他方の部位の第２の乗算値を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第１の乗算値と第２の乗算値のなす角度である第１のハイブリッド角（Ｈ１角）を、式（３ｃ）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　Ｈ１角＝Arctan(第１の乗算値／第２の乗算値)・・・式（３ｃ）
　前記算出部は、２つの異なる部位における異なる生理的指標同士を乗算し、一方の部位の第３の乗算値を縦軸、他方の部位の第４の乗算値を横軸として経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムにおいて、第３の乗算値と第４の乗算値のなす角度である第２のハイブリッド角（Ｈ２角）を、式（３ｄ）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　Ｈ２角＝Arctan(第３の乗算値／第４の乗算値)・・・式（３ｄ）
　前記算出部は、脳と筋肉の複数の関心領域（ＲＯＩs）における運動時の脳筋肉酸素負担率ＢＭ比１とスカラーＰＬ値１（パワー値）を二次元ダイアグラム上からと式（４）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ＢＭ比１＝［筋肉の酸素交換量ＭＯＥ変化量］／［脳の酸素交換量ＣＯＥ変化量］・・・・式（４）
　前記算出部は、脳と筋肉の複数の関心領域（ＲＯＩs）における運動時の脳筋肉血液量負担率ＢＭ比２とスカラーＰＬ値２（パワー値）を二次元ダイアグラム上からと式（５）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ＢＭ比２＝［筋肉の血液量ＭＢＶ変化量］／［脳の血液量ＣＢＶ変化量］・・・・式（５）
　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とする二次元ダイアグラムから、酸素飽和度YをＯＤ平面上の傾きY角として、式（６）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至１９のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　酸素飽和度　Y＝１－Arctan（Y角）・・・・式（６）
　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とする二次元ダイアグラムから、計測開始点E_０の総ヘモグロビン量（D+O）に対する酸素交換量（D－O）の割合として定義されるＥ比（血液量対酸素交換量の比）を式（７）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２０のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
Ｅ＝（Ｄ－Ｏ）／（Ｄ＋Ｏ）・・・・・・・・・・・式（７）　
　前記算出部は、横軸をＲＯＩ中の酸化型Hb量（O）、縦軸をＲＯＩ中の脱酸化型Hb量（D)とし、酸素飽和度Yの変化と酸化型Hbの変化量（ΔO）、脱酸化型Hbの変化量（ΔD)の関係を示すグラフから、酸素飽和度Yの変化ΔＹを式（８）で算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２１のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　酸素飽和度の変化ΔＹ＝Arctan（ΔY角）・・・・・・・・・・・式（８）
　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素飽和度の推定変化量ΔＹを実測値である血液量の最大変化量（ＭａｘΔＢＶ）に対応する任意の推定値の最大ヘマトクリットの変化（ＭａｘΔＨｔ）から式（９）でＲＯＩ中の計測開始点の血液量（BV_０）を算出する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２２のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ＭａｘΔHt＝Ｍａｘ(ΔO+ΔD)/(O+D)=ＭａｘΔBV/ BV_０・・・・・・式（９）
　前記ＭａｘΔＢＶは、複数のＲＯＩ中で最大の変化を選択することを特徴とする請求項２３に記載の生体機能診断装置。
　任意のＲＯＩに対して推定ヘマトクリット値を設定することを特徴とする請求項２３に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、関心領域（ＲＯＩ）における酸素飽和度の推定変化量ΔＹをＲＯＩ中の計測開始点の血液量（BV_０）を算出し、式（１０）または式（１１）に代入して求め、
　前記調整部は、異なる部位におけるΔＹの時系列の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２５のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　ΔY ＝ (－１/2)(ΔOE/( BV_０+ΔBV）＋(E_０/2)(ΔBV/( BV_０+ΔBV）・・・・式（１０）
　≒(－１/2)ΔOE/( BV_０+ΔBV）・・・・・・・・式（１１）
　ここで、ΔＯＥは酸素交換量の濃度変化量、BV_０は計測開始点の血液量、ΔＢＶは血液量の濃度変化量、E_０は計測開始点の総ヘモグロビン量（D+O）に対する酸素交換量（D－O）の割合として定義されるＥ比（血液量対酸素交換量比）である。
　前記調整部は、異なる部位におけるΔＹの時系列の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整することを特徴とする請求項２６に記載の生体機能診断装置。
　前記算出部は、式（１２）で定義されるＬ値を算出し、
　前記調整部は、計測されたΔＬ値の最大値に基づいて、異なる部位の前記生理的指標同士を同じ大きさの単位円で比較表示できるように調整する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２７のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
(ΔＬ)^２＝Δ[Hb]^２＋Δ[HbO₂]^２・・・・・・・式（１２）
　前記調整部は、異なる部位同士の前記生理的指標同士の積の変化を示すグラフを前記表示部で表示できるように調整する、
　ことを特徴とする請求項１乃至２８のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記表示部は、縦軸を前記生理的指標、横軸を時間として時系列変化を示すグラフを表示することを特徴とする請求項１乃至２９のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記表示部は、異なる２つの前記生理的指標の一方を縦軸、他方を横軸として、経時的にプロットして得られる二次元ダイアグラムを表示することを特徴とする請求項１乃至３０のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記表示部は、前記生理的指標の値の大きさに応じて色分けして表示された画像を表示することを特徴とする請求項１乃至３１のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記表示部は、安静時、前記生体への課題の負荷時、回復時の前記生理的指標の変化を同一のグラフ上で表示することを特徴とする請求項１乃至３２のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記表示部は、安静時、前記生体への課題の負荷時、回復時の前記生理的指標の変化をベクトル空間上のヘモグロビン関連のパラメータの波動、及び回転運動としての動態として、その方向と力の変化をそれぞれ異なるグラフ、または画像表示で表示することを特徴とする請求項１乃至３３のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置。
　前記請求項１乃至３４のいずれか１つの項に記載の生体機能診断装置の装置本体の処理を実行させることを特徴とするプログラム。