WO2014103729A1 - 生体光計測装置およびその信号分離方法 - Google Patents

生体光計測装置およびその信号分離方法 Download PDF

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木口　雅史
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Definitions

  • the present invention relates to a biological light measurement technique using visible light or near infrared light, and more particularly to a technique for separating and removing the influence of surface layer components such as skin blood flow components mixed with signal components.
  • a deep blood flow component (brain blood flow signal) mainly including a brain-derived signal and a shallow blood flow mainly including a skin-derived signal. Separation from components (skin blood flow signal) is effective.
  • ICA Independent Component Analysis
  • shallow blood flow components are removed using data measured at a plurality of light receiving positions.
  • data processing by the ICA method is performed using multiple data (short SD distance measurement data and long SD distance measurement data) measured at different distances between the irradiation point and the light receiving point (Source Detector distance: SD distance),
  • Source Detector distance SD distance
  • There is also a technique for removing a shallow blood flow component see, for example, Patent Document 1).
  • the delay time used in the TDD-ICA method varies depending on the length of the task and the subject, and the timing of changes in blood flow components differs. Therefore, the optimum delay time differs for each subject and task.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to separate the skin blood flow signal and the cerebral blood flow signal without increasing the burden on the user in separating the signal components of the deep layer region and the surface layer region in biological light measurement.
  • the purpose is to provide technology that can grasp the situation.
  • the present invention provides a plurality of candidate delays to at least one of a plurality of principal components obtained by applying principal component analysis to data measured with a short SD distance and data measured with a long SD distance. Give time. Then, for each candidate delay time given, after separating the skin blood flow signal and the cerebral blood flow signal, the ICA method is used using a plurality of data measured at different SD distances (short SD distance measurement data and long SD distance measurement data). Data processing is performed to separate the skin blood flow signal and the cerebral blood flow signal. Further, the degree of separation indicating the degree of separation of the skin blood flow signal is calculated, and the optimum delay time is determined according to the degree of separation. Also, when displaying the result of separation using the determined delay time, the cerebral blood flow signal before separation, the waveform in which the skin blood flow signal is mixed, the waveform by the cerebral blood flow signal after separation, and the skin blood flow Compare and display the waveforms of signals.
  • the user can simply compare and display the cerebral blood flow signal before separation, the waveform in which the skin blood flow signal is mixed, the waveform based on the cerebral blood flow signal after separation, and the waveform based on the skin blood flow signal. Since it is possible to confirm whether the waveform due to the cerebral blood flow signal after separation and the waveform due to the skin blood flow signal are separated, it is difficult for the user to separate the signal components of the deep layer portion and the surface layer portion in the biological light measurement. The separation of the skin blood flow signal and the cerebral blood flow signal can be grasped without increasing.
  • the biological light measuring device irradiates near-infrared light in the living body, detects light reflected from the surface of the living body or passed through the living body (hereinafter simply referred to as passing light), and an electrical signal corresponding to the intensity of the light Is a device that generates
  • the biological light measurement apparatus 100 includes a light source unit 110 that irradiates near infrared light, a light receiving unit 120 that measures passing light and converts it into an electrical signal, and the light source unit 110 and the light receiving unit 120. And a control unit 140 that processes data output from the light receiving unit.
  • the light source unit 110 irradiates a predetermined irradiation point on the subject 190 with light.
  • the light source unit 110 includes a semiconductor laser 111 that emits light of a predetermined wavelength, and a plurality of optical modules 112 each including a modulator that modulates light emitted from the semiconductor laser 111 at a plurality of different frequencies. For example, as many optical modules 112 as the number of irradiation points are provided. Output light from each optical module 112 is irradiated onto a predetermined measurement region of the subject 190 via the optical fiber 130 (irradiation light optical fiber 131).
  • the irradiation is performed through each probe of the probe holder 150 attached to the subject 190, and light is irradiated to a predetermined region of the subject 190 from a plurality of predetermined irradiation points.
  • the optical fiber 130 is fixed to the probe holder 150.
  • the probe holder 150 is fixed to, for example, the head of the subject 190.
  • the wavelength of light output from the light source unit 110 depends on the spectral characteristics of the target substance in the living body. For example, when measuring oxygen saturation and blood volume from the concentrations of hemoglobin (Hb) and oxygenated hemoglobin (HbO 2 ), one or more wavelengths are selected from light in the wavelength range of 600 nm to 1400 nm.
  • Hb hemoglobin
  • HbO 2 oxygenated hemoglobin
  • the light source unit 110 has two wavelengths corresponding to the two types of measurement targets, For example, it is configured to generate light at 780 nm and 830 nm. These two types of wavelengths of light are combined at the irradiation point and irradiated from one light irradiation position of the probe holder 150.
  • the light receiving unit 120 receives the passing light guided from the plurality of measurement points in the measurement region via the optical fiber 130 (light receiving optical fiber 132), and outputs the received light to the control unit 140 as digital data.
  • the light irradiated to the irradiation point and propagated through the subject 190 is received at a plurality of predetermined light receiving points on the subject 190 and output as measurement data.
  • Light reception is performed at a light receiving point corresponding to each irradiation point on the probe holder 150.
  • the measurement data is separated into cerebral blood flow (deep component) and skin blood flow (shallow component) using the TDD-ICA method as described later.
  • TDD-ICA method light emitted from one irradiation point is received by at least two light receiving points having different distances from the irradiation point (SD distance: Source) Detector distance).
  • SD distance Source
  • Detector distance the case where light is received at two light receiving points with different SD distances will be described.
  • any configuration may be used as long as there are a plurality of light receiving points / irradiation points and a plurality of measurement data with different SD distances are obtained.
  • a light receiving point having a longer distance from the irradiation point is referred to as a long light receiving point
  • a light receiving point having a shorter distance from the irradiation point than the long light receiving point is referred to as a short light receiving point.
  • measurement data obtained from a signal received at a short light receiving point is referred to as short measurement data
  • measurement data obtained from a signal received at a long light receiving point is referred to as long measurement data.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an arrangement example.
  • the irradiation point 151ap, the short light receiving point 151bp, and the long light receiving point 151cp are arranged.
  • the probes 151 are arranged in a lattice pattern.
  • ⁇ is a probe 151a connected to the optical fiber 131 for irradiation light connected to the light source unit 110, and is the irradiation point 151ap.
  • ⁇ and ⁇ are probes 151b and 151c connected to the light receiving optical fiber 132 connected to the light receiving unit 120, which are the short light receiving point 151bp and the long light receiving point 151cp, respectively.
  • a point on the probe holder 150 between the irradiation point 151ap and each of the short light receiving point 151bp and the long light receiving point 151cp is called a measurement point.
  • light is received by two light receiving points (short light receiving point 151bp and long light receiving point 151cp), and a deep component and a shallow component are obtained from the results, respectively.
  • a set of the irradiation point 151ap, the short light receiving point 151bp, and the long light receiving point 151cp, which obtains one set of deep component and shallow component, is called a measurement channel.
  • the light receiving unit 120 includes a light receiving unit 120 for a long light receiving point and a light receiving unit 120 for a short light receiving point, for each measurement channel, as shown in FIG.
  • each light receiving unit 120 of the present embodiment converts the received light into an electric quantity corresponding to the amount of light in order to obtain each measurement data from signals received at each short light receiving point 151bp and long light receiving point 151cp.
  • a photoelectric conversion element 121 such as a photodiode
  • a lock-in amplifier 122 that receives an electric signal from the photoelectric conversion element 121 and selectively detects a modulation signal corresponding to the light irradiation position, and outputs an output signal of the lock-in amplifier 122 digitally
  • an A / D converter 123 for converting the signal.
  • the photoelectric conversion elements 121 are provided in the number of long light receiving points and the number of short light receiving points, respectively.
  • the lock-in amplifier 122 selectively detects a modulation signal corresponding to the two wavelengths for each irradiation point 151ap of the probe holder 150.
  • the detected modulation signal indicates a change in the amount of hemoglobin. For this reason, this modulation signal is called a hemoglobin amount change signal. That is, the short measurement data and the long measurement data that are output are each a hemoglobin amount change signal.
  • the “hemoglobin amount” includes “oxygenated hemoglobin amount” and “deoxygenated hemoglobin amount”.
  • control unit 140 includes a data processing unit 400 that processes the short measurement data and the long measurement data output from the light receiving unit 120.
  • the data processing unit 400 processes the short measurement data and the long measurement data received from the light receiving unit 120 to create display data.
  • the display data to be created include, for example, oxygenated hemoglobin (oxyHb) concentration change, deoxygenated hemoglobin ( These are a graph showing changes in deoxyHb) concentration and total hemoglobin (TotalHb) concentration for each measurement channel, and an image in which these are plotted on a two-dimensional image of a subject 190.
  • oxygenated hemoglobin oxygenated hemoglobin
  • deoxygenated hemoglobin deoxygenated hemoglobin
  • the data processing unit 400 assigns a predetermined delay time T to at least one of the long measurement data and the short measurement data, and then performs independent component analysis (ICA) to extract the separated components (TDD-ICA Processing), the extracted separation component is reconfigured to separate into a deep component and a shallow component.
  • ICA independent component analysis
  • the data processing unit 400 of the present embodiment includes an analysis unit 410 that performs TDD-ICA processing, and a delay time determination unit that determines an optimal delay time (optimum delay time) to be used at this time. 420, and a display data generation unit 430 that generates display data from the deep component and the shallow component obtained by giving the optimum delay time.
  • the control unit 140 includes a processing result by the data processing unit 400, for example, a display unit 142 that displays the created image and data necessary for processing by the data processing unit 400. And a storage unit 143 for storing the processing results and an input unit 141 for inputting various commands necessary for the operation of the biological light measurement apparatus 100 are connected.
  • Each function realized by the control unit 140 is realized by loading a program stored in advance in the storage unit 143 into a memory and executing it by a CPU included in the control unit 140. It may be realized by hardware such as PLD (Programmable Logic Device).
  • the short light receiving point 151bp and the long light receiving point 151cp are arranged at an SD distance of 15 mm (short SD distance) and 30 mm (long SD distance), respectively.
  • the light 300 irradiated from the light source unit 110 via the irradiation point 151ap is incident on the scalp and propagates in all directions in the tissue.
  • the light 300 (301) received at the short light receiving point 151bp is transmitted through a shallower portion on average than the light 300 (302) received at the long light receiving point 151cp.
  • the partial average optical path length in each layer of the head changes.
  • the SD distance is approximately 10 mm or more and 40 mm or less
  • the partial optical path length of the scalp has a small SD distance dependency, but gray matter has a substantially linear SD distance dependency.
  • NIRS Near-Infrared Spectroscopy
  • the NIRS signal intensity is the same as the blood flow change, the site where the blood flow change occurs Is proportional to the partial optical path length. For this reason, as the SD distance increases, the brain-derived component (brain blood flow) in the NIRS measurement signal increases, but the skin-derived component (skin blood flow) is expected not to change.
  • the short measurement data does not include the brain in the light propagation path as much as the long measurement data. Therefore, the relationship between the short measurement data, the long measurement data, the cerebral blood flow, and the skin blood flow is expressed by the following equations (1) and (2).
  • the ICA method skin blood flow and cerebral blood flow are extracted as independent components from two or more measurement data.
  • the ICA method is a method that extracts multiple independent components from signals received at multiple measurement points and separates them into brain-derived components or skin-derived components. It is an analysis technique that can separate There are multiple signal sources, which is effective for analyzing multipoint measured data.
  • the SD distances of the plurality of measurement data to be acquired may be equal distances, but if the measurement data includes both long SD data and short SD data, the contribution rate using the method disclosed in Patent Document 1 By performing the calculation, the separation can be performed with higher accuracy.
  • the TDD-ICA process executed by the analysis unit 410 is a ICA method that separates the deep and shallow components, and uses multiple data measured at two different SD distances to give a delay time to at least one of the data. The accuracy is improved by processing.
  • TDD-ICA processing in order to extract independent components, the principal components are repeatedly rotated so that the secondary correlations between the signals taking into account multiple time differences are all zero.
  • To make all the secondary correlations 0 is to simultaneously diagonalize a plurality of covariance matrices corresponding to each time difference. A plurality of time differences are obtained by dividing a given delay time T into a predetermined number.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the TDD-ICA process executed by the analysis unit 410 of the present embodiment.
  • the analysis unit 410 performs principal component analysis (PCA: Principal Component Analysis) on the short measurement data 512 and the long measurement data 511 and separates them into principal components C 1 and C 2 .
  • PCA Principal Component Analysis
  • the analysis unit 410 performs a reconstruction process on the first separation component 521 and the second separation component 522 after data analysis, and the deep blood flow waveform (depth component) 531 and Separated into a shallow blood flow waveform (shallow component) 532.
  • the depth contribution ratio is a value indicating the ratio of the separation components 521 and 522 contributing to the deep blood flow.
  • the analysis unit 410 uses this depth contribution rate to calculate a deep blood flow waveform 531 and subtracts the deep blood flow waveform 531 from the measurement waveform (entire component) to calculate a shallow blood flow waveform 532.
  • the analysis unit 410 performs the TDD-ICA process on the long measurement data 511 and the short measurement data 512 for each measurement channel.
  • the delay time determination unit 420 determines the optimum delay time (optimum delay time) Tbest to be given to at least one of the obtained long measurement data and short measurement data as described above.
  • the delay time determination unit 420 prepares a plurality of candidate delay times T in advance, and causes the analysis unit 410 to calculate the deep component 531 and the shallow component 532 when each delay time is given. Then, using the result, the degree of separation is calculated as an index indicating the degree of separation between the deep component 531 and the shallow component 532. Then, the optimum delay time Tbest is determined from the candidate delay times T.
  • the candidate delay time T that maximizes the degree of separation is determined as the optimum delay time Tbest.
  • the separation degree is an index for judging whether the processing result is good or bad.
  • a wide area coefficient is used for the degree of separation.
  • the regionality coefficient is defined as, for example, an average value of root mean square (RMS) of hemoglobin changes of all channels divided by a standard deviation.
  • RMS root mean square
  • the degree of separation is calculated as the difference between the wideness coefficient and the shallow component. This is because the skin blood flow shown by the shallow blood flow waveform moves in the same manner as a whole, and thus has a wide area, and the cerebral blood flow shown by the deep blood flow waveform is partially active. It uses the low nature.
  • the degree of separation may be calculated from the deep component and shallow component of oxygenated hemoglobin (oxyHb), or may be calculated from the deep component and shallow component of deoxygenated hemoglobin (deoxyHb), or both It may be calculated from the deep component and the shallow component. You may comprise so that it can select from which it calculates.
  • the measurement result of another biological signal for example, LDF (Laser Doppler Flowmeter) may be used to calculate from a correlation with a shallow component.
  • the resolution may be calculated using the task synchronism of the deep signal or the shallow signal.
  • time series data is divided for each trial, and the average of correlation coefficients in all combinations in which two trials are selected from trial times is calculated as the task synchronization. This is particularly effective for obtaining deep signals with high reproducibility.
  • the degree of separation may be calculated using the correlation between oxygenated and deoxygenated hemoglobin changes (oxyHb, deoxyHb) in the deep signal or the shallow signal.
  • the difference in correlation coefficient between oxygenated and deoxygenated hemoglobin changes (oxyHb, deoxyHb) in the deep signal and the shallow signal is calculated as the degree of separation. This is particularly effective for isolating systemic signals and the like that have been reported to show a positive correlation between oxygenated hemoglobin changes and deoxygenated hemoglobin changes.
  • the degree of separation may be calculated from the correlation coefficient between the waveform estimated from the hemodynamic response function and the deep signal or shallow signal.
  • the brain activity waveform is estimated by convolution of a hemodynamic response function and a rectangular wave of a period.
  • the above degree of separation calculation method may be selectable by the user, or may be analyzed simultaneously by a plurality of calculation methods.
  • the delay time determining unit 420 stores the calculated degree of separation in the storage unit 143 in association with the candidate delay time T.
  • the calculation result may be presented to the user, that is, displayed on the display unit 142.
  • An example of the display screen (separation degree display screen 600) in this case is shown in FIG.
  • the separation degree display screen 600 includes a candidate delay time display area 601 and a separation degree display area 602 for displaying the separation degree of each candidate delay time T.
  • a predetermined candidate delay time is 3, 5, 10, 20, or 30 seconds.
  • the separation degree display area 602 only the separation degree regarding the oxygenated hemoglobin concentration change (oxyHb) may be displayed, and further, the deoxygenated hemoglobin concentration change (deoxyHb), the total hemoglobin concentration change (Total), The degree of separation may be displayed. Further, the display mode of the set of candidate delay time and separation degree indicating the best separation degree (maximum value) may be changed so as to be distinguishable from others.
  • the display data generation unit 430 gives display data to be displayed on the display unit 142 from the deep component 531 and the shallow component 532 obtained by the analysis unit 410 by giving the optimum delay time Tbest determined by the delay time determination unit 420. Is generated.
  • the display data is a comparison of the waveform of the cerebral blood flow signal before separation, the waveform of the mixed skin blood flow signal, the waveform of the cerebral blood flow signal after separation, and the waveform of the skin blood flow signal.
  • the waveforms of the component, the deep component 531 and the shallow component 532 at least one waveform and the optimum delay time Tbest are included. Further, the ratio of the deep component 531 to the whole may be further included.
  • the waveform of the component before separation is generated from the length measurement data 511.
  • the result display screen 700 includes a waveform display field 701 for displaying the waveform of each component, a ratio display field 702 for displaying the ratio of the deep component to the whole, and an information display for displaying the optimum delay time Tbest.
  • the waveform display field 701 the waveform of the deep component (depth blood flow waveform 711) for each measurement channel, the waveform of the shallow component (shallow blood flow waveform 712), and the waveform before separation, A waveform (total blood volume 713) obtained from the length measurement data is displayed. That is, display data is generated for each of the deep component and the shallow component obtained from the short measurement data and the long measurement data received by the set of a plurality of irradiation points, short light reception points, and long light reception points, and the waveform display field 701 Is displayed.
  • the waveform display field 701 may be arranged to display a map in accordance with the position of the long measurement data measurement point or the short measurement data measurement point.
  • the ratio display column 702 the ratio of the deep component is displayed for each measurement channel for each of oxygenated hemoglobin (oxyHb) and deoxygenated hemoglobin (deoxyHb).
  • the indication may be either oxygenated hemoglobin (oxyHb) or deoxygenated hemoglobin (deoxyHb). You may comprise so that the object to display can be selected.
  • the candidate delay time adopted as the optimum delay time and its degree of separation are displayed.
  • FIG. 8 is a processing flow of the delay time determination process of the present embodiment.
  • the delay time determination unit 420 assigns a predetermined candidate delay time to at least one of a plurality of principal components obtained by applying principal component analysis to the short measurement data and the long measurement, and the analysis unit includes the deep component and The separation of the shallow component and the calculation of the degree of separation, which is an index indicating the degree of separation, are repeated while changing the candidate delay time, and the candidate delay time with the best index is set as the optimal candidate delay time.
  • ⁇ This process starts after acquiring short measurement data and long measurement data for all measurement channels.
  • M is an integer of 1 or more
  • i is a counter for counting the candidate delay time
  • the i-th candidate delay time is T [i].
  • the number of measurement channels is N (N is an integer of 1 or more).
  • j is a counter for counting the number of measurement channels.
  • the delay time determination unit 420 causes the analysis unit 410 to perform TDD-ICA processing for each measurement channel j using T [i] as the candidate delay time.
  • the analysis unit 410 performs TDD-ICA processing on the short measurement data SSD [j] and the long measurement data LSD [j] acquired in the measurement channel j (step S1003), and for the measurement channel j, the deep component DEP Obtain [i, j] and shallow component SHA [i, j].
  • the deep component DEP [i, j] and the shallow component SHA [i, j] are obtained for the oxygenated hemoglobin amount, the deoxygenated hemoglobin amount, and the total hemoglobin amount, respectively.
  • the analysis unit 410 stores the obtained deep component DEP [i, j] and shallow component SHA [i, j] in the storage unit 143 in association with the candidate delay time T [i] and the measurement channel j. (Step S1004).
  • the delay time determination unit 420 repeats the processing of step S1003 and step S1004 for the data of all measurement channels (steps S1005 and S1006).
  • Delay time determining section 420 uses the deep component and shallow component of all measurement channels of T [i] as the candidate delay time, and calculates the degree of separation SEP [i] based on the candidate delay time T [i] (step S1007). ). As the degree of separation, for example, the above-described regionality coefficient is calculated.
  • the delay time determination unit stores the calculated degree of separation SEP [i] in the storage unit 143 in association with the candidate delay time T [i].
  • the delay time determination unit 420 repeats the above processing for all candidate delay times (steps S1008 and S1009).
  • the delay time determination unit 420 determines the optimum delay time Tbest based on the degree of separation of the obtained candidate delay times (step S1010).
  • the candidate delay time with the maximum value of the degree of separation is selected as the optimum delay time.
  • the display data generation unit 430 reads the deep component DEP [Tbest, j] and the shallow component SHA [Tbest, j] stored in the storage unit 143 in association with the optimum delay time Tbest, and displays a result display screen as display data 700 is generated and displayed on the display unit 142 (step S1011).
  • the delay time determination unit 420 performs the separation process for each measurement channel, but is not limited thereto. You may comprise so that the separation process of all the measurement channels may be performed in parallel.
  • the optimal delay time is determined as the optimal delay time among the predetermined candidate delay times, but the determination of the optimal delay time is not limited to this.
  • the candidate delay time Tbest with the maximum degree of separation may be determined, and then the vicinity of the best candidate delay time Tbest may be searched, and the delay time with the best degree of separation may be set as the optimum delay time.
  • a plurality of times within a predetermined range centering on the candidate delay time Tbest are set as new candidate delay times in the vicinity of the best candidate delay time Tbest. Then, the TDD-ICA analysis is performed on each candidate delay time as described above, and the degree of separation is calculated from the result.
  • the TDD-ICA analysis is performed by the analysis unit 410, and the delay time determination unit 420 performs calculation of the degree of separation and determination of the optimum delay time.
  • the best delay time can be set as the optimum delay time, not limited to the predetermined candidate delay time.
  • the optimum delay time Tbest is determined using the degree of separation as an index for separating two different signals.
  • the degree of mixing indicating the degree of mixing of two signals opposite to the separation may be used as the separation index. If the degree of mixing is defined as the reciprocal of the degree of separation, the delay time determination unit 420 selects the candidate delay time with the smallest value of the degree of mixing as the optimum delay time Tbest using the above-described wideness factor.
  • the candidate delay time may not be determined in advance. For example, the time for each predetermined time interval ⁇ t from 0 (sec) may be set as the candidate delay time. In this case, it is assumed that the maximum candidate delay time does not exceed the total measurement time S (sec) for acquiring the short measurement data and the long measurement data of the present embodiment.
  • an optimal delay time may be calculated in advance based on the total measurement time S and the stimulation period of the measured data and set as a candidate delay time. At this time, for example, the total measurement time S or half of the stimulation period may be set as the candidate delay time.
  • the data giving the candidate delay time that is, the data to be analyzed in FIG. 5 is a plurality of principal components in the principal component analysis, but is not limited thereto.
  • the original measurement data may be data obtained by a method using a signal separation method such as factor analysis, multiple regression analysis, or cluster analysis.
  • the terms “cerebral blood flow component” and “skin blood flow component” used here are names for convenience, and independent components separated formally by the gradient of the weight value with respect to the SD distance in the above method, and separated. NIRS signal reconstructed from a plurality of independent components. Therefore, for example, the “cerebral blood flow component” may include a fluctuation component of blood in the blood vessel in the skull, in addition to the biological signal of the deep tissue including the brain. Further, the “skin blood flow component” may include a non-brain-derived component, that is, a systemic biological signal, apparatus noise, noise due to body movement, or the like in addition to a biological signal of a shallow tissue. .
  • the delay time determination unit automatically determines the best delay time among the predetermined candidate delay times, but the present invention is not limited to this.
  • the user may designate the optimum delay time by looking at the separation degree of each candidate delay time displayed on the separation degree display screen 600.
  • the degree-of-separation display screen 600 includes a designation accepting button that accepts designation of the optimum delay time.
  • the separation degree display screen 600 receives a candidate delay time input and displays a candidate delay time input area 603 and an input delay time separation that displays the separation degree based on the inputted candidate delay time.
  • a degree display area 604 is further provided.
  • the delay time determination unit 420 calculates the degree of separation for the newly input candidate delay time and displays it in the input delay time separation degree display area 604. Also at this time, the degree of separation is calculated using a result obtained by causing the analysis unit 410 to calculate the deep component and the shallow component using the short measurement data and the long measurement data for each channel.
  • the delay time determination unit 420 may be configured to calculate and display the degree of separation every time the user inputs a new numerical value in the candidate delay time input area 603.
  • a determination button 605 that accepts the user's intention to determine the optimum delay time may be provided.
  • the delay time determination unit 420 sets the candidate delay time input in the candidate delay time input area 603 as the optimum delay time.
  • the separation degree display screen 600 may include a reception field 606 for receiving an instruction to automatically determine the optimum delay time (Auto Set) or manual determination (Manual Set).
  • automatic determination is a method in which the delay time determination unit 420 automatically determines the optimal delay time from predetermined candidate delay times, and manual determination (Manual Set) is input by the user. This is a method of determining from the candidate delay time.
  • the separation degree display screen 600 may include a START button 607 that receives an instruction to start the delay time determination process, and a progress bar 608 that indicates the progress of the delay time determination process.
  • the delay time is uniquely set.
  • the optimum delay time varies depending on the length of measurement data acquisition time, the task, and the like, it is difficult to confirm whether the set delay time is the best, and it is difficult to find the optimum value.
  • an optimum delay time is determined from a plurality of predetermined candidate delay times. Thereby, a user's setting burden can be reduced. Further, the degree of separation for each candidate delay time is calculated, and the optimum candidate delay time is automatically determined. Thereby, the setting burden by the user is further reduced. At this time, by setting the candidate delay time with the maximum degree of separation as the optimum delay time, the accuracy of separation is also improved. Furthermore, by searching for the vicinity of the candidate delay time that maximizes the degree of separation and setting the delay time with a higher degree of separation as the optimum delay time, the accuracy of separation is further increased. Moreover, according to this embodiment, since the separation degree of each candidate delay time is displayed, the user can easily grasp the separation degree for each delay time. Furthermore, since the user can set the candidate delay time and the degree of separation of the set candidate delay time is also presented to the user, the user can set the delay time for obtaining the desired degree of separation. The degree of freedom of delay time setting by the user is increased.
  • the optimum delay time can be easily set, and the user's setting burden can be reduced.
  • the optimum delay time can be determined without increasing the burden on the user, and the separation process is performed using the delay time, so that the separation accuracy is improved.
  • the results are displayed so that the deep component, shallow component, and total component can be compared for each measurement channel.
  • the user can easily grasp how much the deep component or the shallow component is included in the original waveform.
  • the degree of separation which is an index indicating the degree of separation, is also displayed. Therefore, according to the present embodiment, the user can clearly indicate whether the analysis is good or bad for the delay time, the degree of separation, and the waveform after separation.
  • a plurality of candidate delay times are given to one of the data with a short SD distance and the data with a long SD distance acquired in advance. Then, for each candidate delay time to be given, after separation by the TDD-ICA method, an analysis unit 410 that calculates the degree of separation indicating the degree of separation of the skin blood flow signal, and a delay that determines the optimum delay time according to the degree of separation.
  • an analysis unit 410 that calculates the degree of separation indicating the degree of separation of the skin blood flow signal, and a delay that determines the optimum delay time according to the degree of separation
  • the waveform before separation, the waveform based on the cerebral blood flow signal after separation, and the waveform based on the skin blood flow signal are compared and displayed on the display unit 142.
  • a display data generation unit 430 that generates display data to be displayed.
  • one or a plurality of light source units 110 that irradiate light to a predetermined irradiation point on the subject 190, and the light that has been irradiated to the irradiation point and propagated inside the subject 190, Light is received at a predetermined light receiving point on the object 190, and the distance between the irradiation point for measuring short measurement data and the light receiving point is the distance between the irradiation point and the light receiving point for measuring long measurement data.
  • One set or a plurality of sets of light receiving units 120 that output at least the short measurement data and the length measurement data obtained from the received signal, and the short measurement data and the long measurement data.
  • a data processing unit 400 that performs processing, and a display unit 142 that displays the short measurement data and the long measurement data processed by the data processing unit 400 and analysis data thereof, and the data processing unit 400 includes: Short Perform an independent component analysis including a process of assigning a delay time to at least one of a plurality of principal components obtained by calculation using at least one of constant data and the length measurement data, extract a separated component, and extract the separated component
  • An analysis unit 410 that separates into a deep component and a shallow component by reconfiguration, a delay time determination unit 420 that determines a delay time from candidate delay times indicated in the process of assigning the delay time, and the delay time
  • a display data generation unit 430 that generates display data to be displayed on the display unit from the deep component and the shallow component obtained by applying.
  • the user can easily confirm the result and can grasp the numerical value.
  • the method of presenting the condition / result to the user which has not been conventionally considered, is improved in the technique of separating the signal components of the deep layer portion and the surface layer portion by the biological light measurement. Therefore, the user can easily and accurately perform analysis in the biological light measurement.
  • the light received at two light receiving points with different SD distances of the short light receiving point and the long light receiving point is used to separate the deep component and the shallow component.
  • the score is not limited to two. It may be 3 or more.
  • the short measurement data and the long measurement data may be measured with a probe arrangement having two or more irradiation points for one light receiving point, and each measurement data includes one irradiation point and one light receiving point. It may be measured in pairs.
  • the data processing unit 400 is included in the control unit 140 of the biological light measurement apparatus 100, but is not limited thereto. It may be constructed on an information processing device that can transmit and receive data to and from the biological light measurement device 100 and is independent of the biological light measurement device 100.
  • 100 biological light measuring device 110 light source unit, 111 semiconductor laser, 112 optical module, 120 light receiving unit, 121 photoelectric conversion element, 122 lock-in amplifier, 123 A / D converter, 130 optical fiber, 131 optical fiber for irradiation light, 132 optical fiber for light reception, 140 control unit, 141 input unit, 142 display unit, 143 storage unit, 150 probe holder, 151 probe, 151a irradiation point, 151b short light reception point, 151c long light reception point, 190 subject, 300 light, 301 light, 302 light, 400 data processing unit, 410 analysis unit, 420 delay time determination unit, 430 display data generation unit, 511 long measurement data, 512 short measurement data, 521 first separation component, 522 second separation component, 531 Deep component, 532 shallow component, 600 separability display screen, 601 candidate delay time display area, 602 separability display area, 603 candidate delay time input area, 604 input delay time separability display area, 605 decision button , 606 reception section, 607 ST

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Abstract

　生体光計測でTDD-ICA法を用いて表層部位からの信号成分を分離するにあたり、ユーザの負担を増やすことなく、皮膚血流信号と脳血流信号の分離の精度を高める技術を提供するために、本発明は、予め取得したSD距離の短いデータおよびSD距離の長いデータのいずれか一方に、複数の候補遅延時間を与える。そして、与える候補遅延時間毎に、TDD-ICA法により分離後、皮膚血流信号の分離の度合いを示す分離度を算出する解析部410と、分離度に応じて最適な遅延時間を決定する遅延時間決定部420と、決定した遅延時間を用いて分離した結果を表示する際、分離前の波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形を表示部142に比較表示するための表示データを生成する表示データ生成部430と、を備える。

Description

生体光計測装置およびその信号分離方法
　本発明は、可視光または近赤外光を用いた生体光計測技術に関し、特に、信号成分に混合する皮膚血流成分などの表層成分の影響を分離、除去する技術に関する。
　生体光計測装置を用いた脳機能計測では、血流情報のうち、脳由来の信号を主に含む深部血流成分(脳血流信号)と、皮膚由来の信号を主に含む浅部血流成分(皮膚血流信号)との分離が有効である。深部血流成分と浅部血流成分信号の分離には、独立成分分析(ICA(Independent Component Analysis))法と呼ばれる手法がある。ICA法では、複数の受光位置で計測したデータを用いて、浅部血流成分を除去する。
　また、異なる照射点と受光点との距離(Source Detector距離:SD距離)で計測したデータ(短SD距離の測定データおよび長SD距離の測定データ)を複数用いてICA法によるデータ処理を行い、浅部血流成分を除去する手法もある(例えば、特許文献1参照)。
　また、ICA法適用時にデータに遅延時間を与えて計算を行うTDD(Time Delayed Decorrelation)-ICA法を用いることにより、高精度に独立成分を抽出できることが知られている(例えば、非特許文献1参照)。
国際公開第2012/005303号
A.Ziehe and K.-R.Muller:"TDSEP - an efficient algorithm for blind separation using time structure"，In Proceedings of 1998 International Conference on Artificial Neural Networks(ICANN’98)，1988，pp.675-680
　TDD-ICA法で用いる遅延時間は、タスクの長さや被検体により、血流成分の変化のタイミングが異なるため、最適な遅延時間は被検体毎・タスク毎に異なる。
　しかしながら、経験のあるユーザにとっても、この計測毎に適切な遅延時間の設定は試行錯誤であり、適切な遅延時間が設定できるまでの工数は負担であるし、経験の少ないユーザには遅延時間の設定が困難である。また、遅延時間を設定したとしても、ユーザは、その設定された遅延時間により、適切に皮膚血流信号を分離できているか否かが、把握できない。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、生体光計測で深層部位と表層部位の信号成分を分離するにあたり、ユーザの負担を増やすことなく、皮膚血流信号と脳血流信号の分離を把握可能な技術を提供することを目的とする。
　本発明は、予め取得したSD距離の短い配置で計測したデータおよびSD距離の長い配置で計測したデータに主成分分析を適用して得られた複数の主成分の少なくとも一方に、複数の候補遅延時間を与える。そして、与える候補遅延時間毎に、皮膚血流信号と脳血流信号を分離後、異なるSD距離で計測したデータ(短SD距離の測定データおよび長SD距離の測定データ)を複数用いてICA法によるデータ処理を行い、皮膚血流信号と脳血流信号とに分離する。さらに、皮膚血流信号の分離の度合いを示す分離度を算出し、分離度に応じて最適な遅延時間を決定する。また、決定した遅延時間を用いて分離した結果を表示する際、分離前の脳血流信号、皮膚血流信号が混合している波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形を比較表示する。
　本発明によれば、分離前の脳血流信号、皮膚血流信号が混合している波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形を比較表示するだけでユーザが分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形が分離しているか否かを確認できるので、生体光計測で深層部位と表層部位の信号成分を分離するにあたり、ユーザの負担を増やすことなく、皮膚血流信号と脳血流信号の分離を把握できる。
本発明の実施形態の生体光計測装置の全体を示すブロック図 本発明の実施形態のプローブ配置の一例を説明するための説明図 本発明の実施形態のデータ処理部400の機能ブロック図 長短2つのSD距離で受光した結果から深部成分と浅部成分とを分離する原理を説明するための説明図 遅延時間を用いたTDD-ICA法による分離手法を説明するための説明図 本発明の実施形態の分離度表示画面を説明するための説明図 本発明の実施形態の結果表示画面を説明するための説明図 本発明の実施形態の遅延時間決定処理のフローチャート
　以下、本発明を適用する実施形態について説明する。なお、発明の実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは、明示しない限り同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
　最初に、本実施形態の生体光計測装置について説明する。生体光計測装置は、近赤外光を生体内に照射し、生体の表面近傍から反射或いは生体内を通過した光(以下、単に通過光という)を検出し、光の強度に対応する電気信号を発生する装置である。この生体光計測装置100は、図1に示すように、近赤外光を照射する光源部110と、通過光を計測し、電気信号に変換する受光部120と、光源部110及び受光部120の駆動を制御するとともに、受光部から出力されたデータを処理する制御部140と、を備える。
　光源部110は、被検体190上の予め定められた照射点に光を照射する。光源部110は、所定の波長の光を放射する半導体レーザ111と、半導体レーザ111が放射する光を複数の異なる周波数で変調する変調器をそれぞれ備える複数の光モジュール112とを備える。光モジュール112は、例えば、照射点の数だけ設けられる。各光モジュール112からの出力光は、それぞれ光ファイバ130(照射光用光ファイバ131)を介して被検体190の所定の計測領域に照射される。
　照射は、被検体190に取り付けられるプローブホルダ150の各プローブを介して行われ、予め定められた複数の照射点から被検体190の所定の領域に光を照射する。光ファイバ130は、プローブホルダ150に固定される。プローブホルダ150は、被検体190の例えば、頭部に固定される。
　光源部110から出力される光の波長は、生体内の注目物質の分光特性に応じたものとする。例えば、ヘモグロビン(Hb)と酸素化ヘモグロビン(HbO2)の濃度から、酸素飽和度や血液量を計測する場合は、600nm～1400nmの波長範囲の光の中から1あるいは複数波長選択して用いる。
　例えば、測定対象を、酸素化ヘモグロビン(HbO2:oxyHb)と脱酸素化ヘモグロビン(deoxyHb)の2種類とする場合、光源部110は、この2種類の測定対象に対応する、2種類の波長、例えば780nm及び830nmの光を発生するように構成される。これら2種類の波長の光は照射点で合成され、プローブホルダ150の一つの光照射位置から照射される。
　受光部120は、計測領域の複数の計測箇所から光ファイバ130(受光用光ファイバ132)を介して誘導された通過光を受光し、デジタルデータとして制御部140へ出力する。本実施形態では、照射点に照射され、被検体190内部を伝播した光を、被検体190上の予め定めた複数の受光点において受光し、測定データとして出力する。受光は、プローブホルダ150上の、各照射点に対応する受光点において行う。
　本実施形態では、後述のようにTDD-ICA法を用い、測定データを、脳血流(深部成分)と、皮膚血流(浅部成分)とに分離する。このTDD-ICA法では、1の照射点から照射された光を、当該照射点からの距離(SD距離:Source Detector距離)が異なる、少なくとも2つの受光点で受光する。本実施形態では、SD距離の異なる2つの受光点で受光する場合について説明するが、受光点・照射点が複数存在して、SD距離の異なる複数の測定データを得る構成であれば良い。
　以下、照射点からの距離が長い方の受光点を長受光点、照射点からの距離が、長受光点より短い方の受光点を短受光点と呼ぶ。また、短受光点で受光した信号から得た測定データを短測定データ、長受光点で受光した信号から得た測定データを長測定データと呼ぶ。
　上記複数のSD距離を実現するプローブホルダ150内の、光源部110および受光部120に接続される各プローブ151の配置例を説明する。図2は、配置例を説明するための図である。
　本実施形態では、深部血流成分と浅部血流成分を分離するために、複数のSD距離による計測を実現するよう、かつ、受光する光が灰白質及び頭皮をともに伝播するよう、各々の照射点151ap、短受光点151bp、および長受光点151cpは配置される。具体的には、図2に示すように、各プローブ151は、格子状に配置される。図中▲は、光源部110に接続される照射光用光ファイバ131に接続されるプローブ151aであり、上記照射点151apである。また、図中■および●は、受光部120に接続される受光用光ファイバ132に接続されるプローブ151b、151cであり、それぞれ、上記短受光点151bp、および長受光点151cpである。
　なお、プローブホルダ150上の、照射点151apとそれぞれの短受光点151bpおよび長受光点151cpとの間の点を計測点と呼ぶ。また、照射点151ap毎に、2つの受光点(短受光点151bpおよび長受光点151cp)で受光し、その結果から、それぞれ、深部成分および浅部成分を得る。本実施形態では、1組の深部成分および浅部成分を得る、照射点151ap、短受光点151bpおよび長受光点151cpの組を、測定チャンネルと呼ぶ。
　本実施形態では、受光部120は、図1に示すように、測定チャンネル毎に、長受光点用の受光部120と、短受光点用の受光部120とをそれぞれ備える。
　なお、本実施形態の各受光部120は、各短受光点151bpおよび長受光点151cp、で受光した信号から各測定データを得るため、受光した光を、それぞれ光量に対応する電気量に変換するフォトダイオード等の光電変換素子121と、光電変換素子121から電気信号を受信して光照射位置に対応した変調信号を選択的に検出するロックインアンプ122と、ロックインアンプ122の出力信号をデジタル信号に変換するA/D変換器123とを備える。
　光電変換素子121は、それぞれ、長受光点の数、短受光点の数、設けられる。ロックインアンプ122は、プローブホルダ150の照射点151ap毎の、上記二波長に対応した変調信号を選択的に検出する。検出される変調信号は、ヘモグロビン量の変化を示す。
このため、この変調信号をヘモグロビン量変化信号と呼ぶ。すなわち、出力される短測定データおよび長測定データは、それぞれ、ヘモグロビン量変化信号である。なお、この「ヘモグロビン量」は、「酸素化ヘモグロビン量」と「脱酸素化ヘモグロビン量」とを含む。
　制御部140は、図1に示すように、受光部120が出力する短測定データおよび長測定データに対して処理を行うデータ処理部400を備える。データ処理部400は、受光部120から受信した短測定データおよび長測定データを処理し、表示データを作成する。
　短測定データおよび長測定データがヘモグロビン量変化信号である場合、作成する表示データは、例えば、脳血流成分および皮膚血流成分それぞれの、酸素化ヘモグロビン(oxyHb)濃度変化、脱酸素化ヘモグロビン(deoxyHb)濃度変化、および総ヘモグロビン(TotalHb)濃度変化を、測定チャンネル毎に示すグラフや、これらを被検体190の二次元画像上にプロットした画像である。
　本実施形態では、データ処理部400は、長測定データおよび短測定データの少なくとも一方に所定の遅延時間Tを付与した後、独立成分解析(ICA)を行い、分離成分を抽出し(TDD-ICA処理)、抽出した分離成分を再構成することにより、深部成分と浅部成分とに分離する。
　このため、本実施形態のデータ処理部400は、図3に示すように、TDD-ICA処理を行う解析部410と、この時用いる最適な遅延時間(最適遅延時間)を決定する遅延時間決定部420と、最適遅延時間を付与することにより得た深部成分および浅部成分とから、表示データを生成する表示データ生成部430と、を備える。
　なお、図1に示すように、本実施形態の制御部140には、データ処理部400による処理結果、例えば、作成した画像を表示する表示部142と、データ処理部400の処理に必要なデータや処理結果を記憶するための記憶部143と、生体光計測装置100の動作に必要な種々の指令を入力するための入力部141とが接続される。
　また、制御部140が実現する各機能は、記憶部143に予め格納されたプログラムを、制御部140が備えるCPUが、メモリにロードして実行することにより実現される。
なお、PLD(Programmable Logic Device)等のハードウェアにより実現されてもよい。
　ここで、解析部410が行うTDD-ICA処理の説明に先立ち、2つのSD距離で受光した結果から脳深部成分と浅部成分とに分離する原理を説明する。2つのSD距離で受光する場合の計測断面の例を図4に示す。短受光点151bpおよび長受光点151cpを、それぞれ、SD距離15mm(短SD距離)と30mm(長SD距離)に配置する。光源部110から照射点151apを介して照射される光300は、頭皮上から入射され、組織内において四方八方に伝播する。短受光点151bpで受光する光300(301)は、長受光点151cpで受光する光300(302)に比べて、平均的に浅い部分を透過する。
　組織中の平均光路長が異なることにより、頭部各層における部分平均光路長が変化する。SD距離がおよそ10mm以上40mm以下であれば、頭皮の部分光路長にはSD距離依存性は小さいが、灰白質にはほぼ線形的なSD距離依存性があることが知られている。
また、送信する光に近赤外光(Near InfraRed)を用いる近赤外分光法(Near‐InfraRed Spectroscopy:NIRS)では、NIRS信号強度は血流変化が同じであれば、血流変化が生じる部位の部分光路長に比例する。このため、SD距離が大きくなると、NIRS計測信号における脳由来成分(脳血流)は大きくなるが、皮膚由来成分(皮膚血流)は変化しないことが予想される。
　すなわち、短測定データには、光の伝播路に脳が、長測定データほど含まれない。従って、短測定データ、長測定データ、脳血流および皮膚血流の関係は、以下の式(1)、式(2)で表される。
　　長測定データ＝皮膚血流＋脳血流(多)・・・(1)
　　短測定データ＝皮膚血流＋脳血流(少)・・・(2)
よって、脳血流を、式(1)および式(2)から、長測定データから短測定データを減算することにより得る方法もある。
　ICA法では、2つ以上の測定データから、皮膚血流および脳血流をそれぞれ独立成分として抽出する。ICA法は、複数の測定点で受光した結果の信号から複数の独立成分を抽出し、それらを脳由来成分もしくは皮膚由来成分に分離する方法であり、先験情報無しに、線形混合された信号を分離することができる解析手法である。信号源が複数あり、多点計測されたデータの解析に有効とされる。
　このとき、取得する複数の測定データのSD距離は等距離でも良いが、測定データに長SDデータ及び短SDデータの両方を含む方法であれば、特許文献1に開示の方法を用いて寄与率計算を行なうことにより、より精度よく分離することが可能となる。
　解析部410が実行するTDD―ICA処理は、深部成分と浅部成分とを分離するICA法において、異なる2つのSD距離で計測した複数のデータを用いて、少なくとも一方のデータに遅延時間を与えて処理することで、精度を高めたものである。
　TDD-ICA処理では、独立成分を抽出するため、複数の時間差を考慮した各信号間の2次相関が全て0となるよう、主成分を繰り返し回転させる。2次相関を全て0とするとは、各時間差に対応する複数の共分散行列を同時に対角化することである。複数の時間差は、与えられた遅延時間Tを、予め定めた数に分割することにより得る。
　図5は、本実施形態の解析部410が実行するTDD-ICA処理を説明するための図である。解析部410は、まず、短測定データ512および長測定データ511に対し、主成分解析(PCA:Principal Component Analysis)を行い、主成分C1、C2に分離する。
　そして、主成分C1、C2の少なくとも一方に、1または複数の遅延量を与える。与える遅延量は、与えられた遅延時間TをK(Kは1以上の整数)分割して得た単位遅延時間dtを用い、k×dt(k＝0、1、2、・・・K)で表される。なお、遅延時間Tは、予め記憶部143に記憶される。そして、遅延量が付与された主成分C1、C2を独立成分分析により相関行列にし、同時対角化し、2つの成分に分離する。この操作をデータ解析とし、データ解析によってここで得られる2つの分離成分を、それぞれ、第一分離成分521、第二分離成分522と呼ぶ。
　詳細は特許文献1に記載があるが、解析部410は、データ解析後の第一分離成分521および第二分離成分522に対し、再構成処理を行い、深部血流波形(深部成分)531および浅部血流波形(浅部成分)532に分離する。再構成処理においては、分離後の第一分離成分521および第二分離成分522の、深部寄与率を計算する。深部寄与率は、各分離成分521、522が、深部血流に寄与する割合を示す値である。この深部寄与率を用い、解析部410は、深部血流波形531を算出し、測定波形(全体成分)から、深部血流波形531を減算し、浅部血流波形532を算出する。
　なお、解析部410は、上記TDD-ICA処理を、測定チャンネル毎の長測定データ511および短測定データ512に対して行う。
　遅延時間決定部420は、上述のように、得られた長測定データおよび短測定データの少なくともいずれか一方に付与する、最適な遅延時間(最適遅延時間)Tbestを決定する。本実施形態では、遅延時間決定部420は、予め複数の候補遅延時間Tを用意し、解析部410に、各遅延時間を付与した場合の、深部成分531および浅部成分532を算出させる。そして、その結果を用い、深部成分531と浅部成分532との分離の度合いを示す指標として分離度を算出する。そして、候補遅延時間Tの中から最適遅延時間Tbestを決定する。本実施形態では、分離度が最大となる候補遅延時間Tを、最適遅延時間Tbestと決定する。
　分離度は、前記処理結果の良し悪しを判断する指標である。本実施形態では、分離度に、例えば、広域性係数を用いる。広域性係数は、例えば全チャンネルのヘモグロビン変化の二乗平均平方根(root mean square:RMS)の平均値を標準偏差で割ったものとして定義される。分離度は、深部成分と浅部成分の広域性係数の差として算出する。これは、浅部血流波形で示される皮膚血流は、全体的に同じ動きをするため、広域性が高く、深部血流波形で示される脳血流は、部分的に活動するため、広域性が低いことを利用するものである。
　なお、分離度は、酸素化ヘモグロビン(oxyHb)の深部成分および浅部成分から算出してもよいし、脱酸素化ヘモグロビン(deoxyHb)の深部成分および浅部成分から算出してもよいし、両方の深部成分および浅部成分から算出してもよい。いずれから算出するか、選択可能なように構成してもよい。また、他の生体信号、例えば、LDF(Laser Doppler Flowmeter:レーザドップラ血流計)の測定結果を用い、浅部成分との相関などから算出するよう構成してもよい。
　さらに、分離度は、被検体が繰り返し課題を遂行する場合には、深部信号または浅部信号の課題同期性を用いて算出してもよい。その場合は、例えば深部信号において、試行毎に時系列データを分割し、試行回から2試行を選ぶ全ての組み合わせにおける相関係数の平均を課題同期性として算出する。課題再現性の高い深部信号を得るために特に有効である。
　さらに、深部信号または浅部信号の，酸素化，脱酸素化ヘモグロビン変化(oxyHb、deoxyHb)間の相関関係を利用して分離度を算出してもよい。その場合は、例えば深部信号と浅部信号における酸素化、脱酸素化ヘモグロビン変化(oxyHb、deoxyHb)間の相関係数の差を分離度として算出する。酸素化ヘモグロビン変化と脱酸素化ヘモグロビン変化が正の相関を示す場合が報告されている全身性信号等を分離するために特に有効である。
　さらに、ヘモダイナミックレスポンスファンクション(Hemodynamic response function)から推定される波形と深部信号もしくは浅部信号との相関係数で分離度を算出しても良い。その場合、例えば、ヘモダイナミックレスポンスファンクションと期間の矩形波との畳みこみ(コンボリューション)により脳活動波形を推定する。
　以上の分離度算出方法は、ユーザが選択できるようにしてもよく、複数の算出方法で同時に解析するようにしても良い。
　なお、遅延時間決定部420は、算出した分離度を候補遅延時間Tに対応付けて記憶部143に記憶する。算出結果をユーザに提示、すなわち表示部142に表示するように構成してもよい。この場合の表示画面(分離度表示画面600)例を図6に示す。
　図6に示すように、分離度表示画面600は、候補遅延時間表示領域601と、各候補遅延時間Tの分離度を表示する分離度表示領域602と、を備える。ここでは、一例として、予め定めた候補遅延時間が、3、5、10、20、30秒の場合を示す。分離度表示領域602には、酸素化ヘモグロビン濃度変化(oxyHb)に関する分離度のみを表示してもよいし、さらに、脱酸素化ヘモグロビン濃度変化(deoxyHb)と、総ヘモグロビン濃度変化(Total)と、のそれぞれの分離度を表示してもよい。また、最もよい分離度(最大値)を示す候補遅延時間および分離度の組の表示態様を、他と識別可能なように変えて表示してもよい。
　表示データ生成部430は、遅延時間決定部420が決定した最適遅延時間Tbestを付与することにより、前記解析部410が得た深部成分531および浅部成分532から、表示部142に表示する表示データを生成する。表示データは、分離前の脳血流信号、皮膚血流信号が混合している波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形を比較表示するもので、分離前の成分、深部成分531および浅部成分532それぞれの波形のうち、少なくとも1つの波形と、最適遅延時間Tbestとを含む。また、深部成分531の、全体に対する割合をさらに含んでもよい。分離前の成分の波形は、長測定データ511から生成する。
　この場合、表示データ生成部430により生成され、表示部142に表示される結果表示画面700の例を図7に示す。
　図7に示すように、結果表示画面700は、各成分の波形を表示する波形表示欄701と、深部成分の全体に対する割合を表示する割合表示欄702と、最適遅延時間Tbestを表示する情報表示欄703とを備える。
　図7においては、波形表示欄701には、測定チャンネル毎の深部成分の波形(深部血流波形711)と、浅部成分の波形(浅部血流波形712)と、分離前の波形として、長測定データから得た波形(総血液量713)が表示される。すなわち、複数の照射点、短受光点および長受光点の組で受光したそれぞれの短測定データおよび長測定データから得た深部成分および浅部成分毎に、表示データが生成され、波形表示欄701に表示される。波形表示欄701は、長測定データ計測点、もしくは短測定データ計測点の位置に合わせ、マップ表示するよう配置されてもよい。
　また、割合表示欄702には、酸素化ヘモグロビン(oxyHb)および脱酸素化ヘモグロビン(deoxyHb)毎に、深部成分の割合を、測定チャンネル毎に表示する。表示は、酸素化ヘモグロビン(oxyHb)および脱酸素化ヘモグロビン(deoxyHb)のいずれか一方であってもよい。表示する対象を選択可能なよう構成してもよい。
　情報表示欄703には、最適遅延時間として採用した候補遅延時間と、その分離度とを表示する。
　次に、上記遅延時間決定部420による遅延時間決定処理の流れを説明する。図8は、本実施形態の遅延時間決定処理の処理フローである。遅延時間決定部420は、短測定データおよび長測定に主成分分析を適用して得られた複数の主成分の少なくとも一つに、予め定めた候補遅延時間を付与し、解析部に深部成分と浅部成分とに分離させ、分離の度合いを示す指標である分離度を算出することを、候補遅延時間を変えて繰り返し、指標が最良の候補遅延時間を最適候補遅延時間とする。
　本処理は、全測定チャンネルの、短測定データおよび長測定データを取得後、開始する。ここでは、一例として、候補遅延時間がM個(Mは1以上の整数)与えられたものとして説明する。iは、候補遅延時間をカウントするカウンタとし、i番目の候補遅延時間をT[i]とする。また、測定チャンネル数は、N個(Nは1以上の整数)とする。jは、測定チャンネル数をカウントするカウンタとする。
　遅延時間決定部420は、カウンタを初期化(i＝1、j＝1)する(ステップS1001)。そして、遅延時間決定部420は、i番目の候補遅延時間T[i]を設定する(ステップS1002)。
　遅延時間決定部420は、解析部410に、候補遅延時間にT[i]を用い、測定チャンネルj毎に、TDD-ICA処理を行わせる。まず、解析部410は、測定チャンネルjで取得した短測定データSSD[j]および長測定データLSD[j]に対し、TDD-ICA処理を行い(ステップS1003)、測定チャンネルjについて、深部成分DEP[i，j]と浅部成分SHA[i，j]とを得る。本実施形態では、酸素化ヘモグロビン量、脱酸素化ヘモグロビン量、総ヘモグロビン量それぞれの、深部成分DEP[i，j]および浅部成分SHA[i，j]を得る。解析部410は、得られた各深部成分DEP[i，j]および浅部成分SHA[i，j]を、候補遅延時間T[i]および測定チャンネルjに対応づけて、記憶部143に記憶する(ステップS1004)。遅延時間決定部420は、ステップS1003およびステップS1004の処理を、全測定チャンネルのデータに対し、繰り返す(ステップS1005、S1006)。
　遅延時間決定部420は、候補遅延時間にT[i]の全測定チャンネルの深部成分および浅部成分を用い、当該候補遅延時間T[i]よる分離度SEP[i]を算出する(ステップS1007)。分離度として、例えば、上述の広域性係数を算出する。遅延時間決定部は、算出した分離度SEP[i]を、候補遅延時間T[i]に対応づけて記憶部143に記憶する。遅延時間決定部420は、以上の処理を、全候補遅延時間について、繰り返す(ステップS1008、S1009)。
　遅延時間決定部420は、得られた各候補遅延時間の、分離度に基づき、最適遅延時間Tbestを決定する(ステップS1010)。分離度として、上記広域性係数を用いた場合、分離度が最大の値となる候補遅延時間を最適遅延時間として選択する。
　表示データ生成部430は、最適遅延時間Tbestに対応づけて記憶部143に記憶される、深部成分DEP[Tbest，j]および浅部成分SHA[Tbest，j]を読出し、表示データとして結果表示画面700を生成し、表示部142に表示する(ステップS1011)。
　なお、上記遅延時間決定処理では、遅延時間決定部420は、測定チャンネル毎に分離処理を行っているが、これに限られない。全測定チャンネルの分離処理を、並行して行うよう構成してもよい。
　また、上記実施形態では、予め定めた候補遅延時間の中から、分離度が最良のものを最適遅延時間としているが、最適遅延時間の決定は、これに限られない。例えば、分離度が最大となる候補遅延時間Tbestを決定し、その後、最良の候補遅延時間Tbestの近傍を探索し、最も分離度の良い遅延時間を最適遅延時間としてもよい。
　探索は、例えば、最良の候補遅延時間Tbestの近傍として、候補遅延時間Tbestを中心とした所定範囲の複数の時間を、新たな候補遅延時間とする。そして、各候補遅延時間に対し、上記同様、TDD-ICA解析を行い、その結果から分離度を算出する。TDD-ICA解析は、解析部410が行い、分離度の算出および最適遅延時間の決定は、遅延時間決定部420が行う。
　これにより、予め定めた候補遅延時間に限らず、最良の遅延時間を最適遅延時間に設定することができる。
　なお、本実施形態では、2つの異なる信号の分離の指標として分離度を用い、最適遅延時間Tbestを決定しているが、これに限られない。例えば、分離とは反対の、2つの信号の混合度合いを示す混合度を分離の指標に用いてもよい。混合度を分離度の逆数と定義すれば、遅延時間決定部420は、上記広域性係数を用い、混合度が最小の値となる候補遅延時間を最適遅延時間Tbestとして選択する。
　さらに、候補遅延時間を予め定めておかなくてもよい。例えば、0(sec)から、予め定めた時間間隔Δt毎の時間を、候補遅延時間としてもよい。この場合、最大の候補遅延時間は、本実施形態の短計測データおよび長計測データを取得する総計測時間S(sec)を越えないものとする。
　また、最適な遅延時間は、総計測時間Sや刺激期間の影響を受ける。従って、測定されたデータの総計測時間Sや刺激期間により最適な遅延時間を予め算出して候補遅延時間として設定しても良い。このとき、例えば、総計測時間Sや刺激期間の半分の時間を候補遅延時間に設定してもよい。
　なお、本実施形態では、候補遅延時間を与えるデータ、すなわち、図5においてデータ解析の対象とするデータは、主成分分析における複数の主成分としているが、これに限られない。元の測定データでも、因子分析、重回帰分析、クラスター分析等の信号分離手法を用いた方法により得たデータであってもよい。
　また、ここで用いた用語「脳血流成分」、「皮膚血流成分」は便宜上の呼称であり、前記手法でSD距離に対する重み値の勾配により形式的に分離された独立成分、および分離された複数の独立成分より再構成されたNIRS信号である。よって、例えば、「脳血流成分」に、脳を含む深部組織の生体信号以外にも、頭骨中の血管内の血液の変動成分が含まれる可能性も考えられる。また、「皮膚血流成分」には、浅部組織の生体信号以外にも、非脳由来成分、つまり、全身性の生体信号、あるいは装置ノイズ、あるいは体動によるノイズ等を含む可能性がある。
　上記実施形態では、予め定めた候補遅延時間の中から、分離度が最良のものを、遅延時間決定部が自動的に最適遅延時間と決定しているが、これに限られない。例えば、分離度表示画面600に表示される各候補遅延時間の分離度を見て、ユーザが最適遅延時間を指定するよう構成してもよい。この場合は、分離度表示画面600は、最適遅延時間の指定を受け付ける、指定受付ボタンを備える。
　さらに、ユーザが、新たに候補遅延時間を入力可能なよう構成してもよい。この場合、分離度表示画面600は、図6に示すように、候補遅延時間の入力を受け付ける、候補遅延時間入力領域603と、当該入力された候補遅延時間による分離度を表示する入力遅延時間分離度表示領域604をさらに備える。遅延時間決定部420は、新たに入力された候補遅延時間について、分離度を算出し、入力遅延時間分離度表示領域604に表示する。このときも、分離度は、解析部410に、チャンネル毎の短測定データおよび長測定データを用いて深部成分および浅部成分を計算させた結果を用いて算出する。
　なお、この場合、遅延時間決定部420は、ユーザが候補遅延時間入力領域603に新たな数値を入力する毎に、分離度を算出し、表示するよう構成してもよい。この場合、ユーザによる最適遅延時間決定の意思を受け付ける決定ボタン605を備えてもよい。遅延時間決定部420は、ユーザが決定ボタン605の押下を受け付けた際、候補遅延時間入力領域603に入力されている候補遅延時間を、最適遅延時間とする。
　分離度表示画面600は、最適遅延時間を自動決定(Auto Set)するか、手動決定(Manual Set)するかの指示を受け付ける受付欄606を備えていてもよい。なお、自動決定(Auto Set)は、予め定めた候補遅延時間の中から、遅延時間決定部420が自動的に最適遅延時間を決定する手法であり、手動決定(Manual Set)は、ユーザが入力した候補遅延時間から決定する手法である。
　また、分離度表示画面600は、遅延時間決定処理を開始する指示を受け付ける、STARTボタン607、遅延時間決定処理の進捗状況を示すプログレスバー608を備えてもよい。
　特許文献1に開示の方法では、遅延時間は一意に設定している。しかしながら、最適な遅延時間は計測データ取得時間の長さやタスクなどにより異なるため、設定された遅延時間が最良のものであるかを確かめるのは難しく、最適値を探すことは困難であった。
　以上説明したように、本実施形態によれば、予め定めた複数の候補遅延時間の中から、最適な遅延時間を決定する。これにより、ユーザの設定負担を軽減することができる。また、候補遅延時間毎の分離度を算出し、自動的に最適な候補遅延時間を決定する。これにより、ユーザによる設定負担は、さらに、軽減される。このとき、分離度が最大となる候補遅延時間を最適遅延時間とすることにより、分離の精度も高まる。さらに、分離度が最大となる候補遅延時間近傍を探索し、より分離度の高い遅延時間を最適遅延時間とすることにより、さらに分離の精度も高まる。また、本実施形態によれば、各候補遅延時間の分離度が表示されるため、ユーザは、遅延時間毎の分離度を容易に把握することができる。
さらに、ユーザが候補遅延時間を設定することも可能であり、設定した候補遅延時間の分離度もユーザに提示されるため、ユーザは、所望の分離度を得る遅延時間を設定することができる。ユーザによる遅延時間設定の自由度が高まる。
　すなわち、本実施形態によれば、最適な遅延時間を容易に設定することができ、ユーザの設定負担を軽減することができる。ユーザの負担を増やすことなく、最適な遅延時間を決定でき、それを用いて分離処理がなされるため、分離の精度が高まる。
　また、結果の表示は、測定チャンネル毎に、深部成分、浅部成分および全体成分を比較可能なように表示する。これにより、ユーザは、オリジナル波形に、どの程度深部成分または浅部成分が含まれているか、容易に把握できる。また、このとき、分離の度合いを示す指標である分離度も合わせて表示する。従って、本実施形態によれば、用いた遅延時間、分離度、分離後の波形について、解析の良し悪しがユーザに分かりやすいよう明示される。
　本実施形態によれば、予め取得したSD距離の短いデータおよびSD距離の長いデータのいずれか一方に、複数の候補遅延時間を与える。そして、与える候補遅延時間毎に、TDD-ICA法により分離後、皮膚血流信号の分離の度合いを示す分離度を算出する解析部410と、分離度に応じて最適な遅延時間を決定する遅延時間決定部420と、決定した遅延時間を用いて分離した結果を表示する際、分離前の波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形を表示部142に比較表示するための表示データを生成する表示データ生成部430と、を備える。
　具体的には、被検体190上の予め定められた照射点に光を照射する1つまたは複数の光源部110と、前記照射点に照射され、前記被検体190内部を伝播した光を、前記被検体190上の予め定めた受光点において受光し、短測定データを測定するための前記照射点と前記受光点との距離は、長測定データを測定するための前記照射点と前記受光点との距離よりも短くなるよう配置され、受光した信号から得られる前記短測定データおよび前記長測定データを少なくとも出力する1組または複数組の受光部120と、前記短測定データおよび長測定データに対し、処理を行うデータ処理部400と、前記データ処理部400によって処理された前記短測定データおよび長測定データとそれらの解析データを表示する表示部142と、を備え、前記データ処理部400は、前記短測定データおよび前記長測定データの少なくとも一方を用いた演算により得た複数の主成分の少なくとも一つに遅延時間を付与する過程を含む独立成分解析を行い、分離成分を抽出し、当該分離成分を再構成することにより深部成分と浅部成分とに分離する解析部410と、前記遅延時間を付与する過程で示された候補遅延時間から遅延時間を決定する遅延時間決定部420と、前記遅延時間を付与することにより得た深部成分および浅部成分とから、前記表示部に表示する表示データを生成する表示データ生成部430と、を備える。
　このため、ユーザは、結果の確認が容易であるとともに、数値で把握することができる。このように、本実施形態によれば、生体光計測で深層部位と表層部位の信号成分を分離させる手法において、従来考慮されていなかった、ユーザへの条件・結果の提示方法が改善される。従って、ユーザは、生体光計測において、分析を容易に正確に行うことが可能となる。
　なお、上記実施形態では、短受光点と長受光点との2つのSD距離の異なる受光点で受光した光を用い、深部成分と浅部成分とを分離しているが、SD距離の異なる受光点数は、2つに限られない。3以上であってもよい。さらに、短測定データおよび長測定データは、受光点1つに対して2つ以上の照射点を有するプローブ配置で測定したものでも良く、各々の測定データが、1つの照射点と1つの受光点との対で測定したものでも良い。
　また、上記実施形態では、データ処理部400は、生体光計測装置100の制御部140が備えるものとしているが、これに限られない。生体光計測装置100と、データの送受信が可能な、生体光計測装置100から独立した情報処理装置上に構築されていてもよい。
　100　生体光計測装置、110　光源部、111　半導体レーザ、112　光モジュール、120　受光部、121　光電変換素子、122　ロックインアンプ、123　A/D変換器、130　光ファイバ、131　照射光用光ファイバ、132　受光用光ファイバ、140　制御部、141　入力部、142　表示部、143　記憶部、150　プローブホルダ、151　プローブ、151a　照射点、151b　短受光点、151c　長受光点、190　被検体、300　光、301　光、302　光、400　データ処理部、410　解析部、420　遅延時間決定部、430　表示データ生成部、511　長測定データ、512　短測定データ、521　第一分離成分、522　第二分離成分、531　深部成分、532　浅部成分、600　分離度表示画面、601　候補遅延時間表示領域、602　分離度表示領域、603　候補遅延時間入力領域、604　入力遅延時間分離度表示領域、605　決定ボタン、606　受付欄、607　STARTボタン、608　プログレスバー、700　結果表示画面、701　波形表示欄、702　割合表示欄、703　情報表示欄、711　深部血流波形、712　浅部血流波形、713　総血液量

Claims (15)

  1. 　被検体上の予め定められた照射点に光を照射する1つまたは複数の光源部と、
    　前記照射点に照射され前記被検体内部を伝播した光を、前記被検体上の予め定めた受光点において受光し、短測定データを測定するための前記照射点と前記受光点との距離が長測定データを測定するための前記照射点と前記受光点との距離よりも短くなるよう配置され、受光した信号から得られる前記短測定データおよび前記長測定データの少なくとも一方を出力する1対または複数対の受光部と、
    　前記短測定データおよび長測定データに対し、処理を行うデータ処理部と、
    　前記データ処理部によって処理された前記短測定データおよび長測定データとそれらの解析データを表示する表示部と、を備え、
    　前記データ処理部は、
    　前記短測定データおよび前記長測定データの少なくとも一方を用いた演算により得た複数の主成分の少なくとも一つに遅延時間を付与する過程を含む独立成分解析を行い、分離成分を抽出し、当該分離成分を再構成することにより深部成分と浅部成分とに分離する解析部と、
    　前記遅延時間を付与する過程で示された候補遅延時間から遅延時間を決定する遅延時間決定部と、
    　前記遅延時間を付与することにより得た深部成分および浅部成分とから、前記表示部に表示する表示データを生成する表示データ生成部と、を備えたことを特徴とする生体光計測装置。
  2. 　前記遅延時間決定部は、前記候補遅延時間の中で、前記深部成分と前記浅部成分との分離の度合いを示す分離度が最大となる前記候補遅延時間を、最適な遅延時間と決定すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  3. 　前記遅延時間決定部は、前記深部成分と前記浅部成分との分離の度合いを示す分離度が最大となる候補遅延時間の近傍の予め定めた時間範囲の予め定めた1以上の時間をさらに候補遅延時間とし、それぞれについて前記分離度を算出し、当該分離度が最大となる前記候補遅延時間を、最適な遅延時間と決定すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  4. 　前記遅延時間決定部は、ユーザから少なくとも1つの前記候補遅延時間の入力を受け付け、当該候補遅延時間の前記深部成分と前記浅部成分との分離の度合いを示す分離度を算出して前記表示部に表示すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  5. 　前記遅延時間決定部は、ユーザから前記候補遅延時間の指定を受け付け、当該指定された候補遅延時間を、前記遅延時間と決定すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  6. 　前記データ処理部は、前記遅延時間決定部が決定した前記遅延時間を付与することにより得た前記深部成分および前記浅部成分から、前記表示部に表示する表示データを生成する表示データ生成部をさらに備え、
    　前記表示データは、前記決定した遅延時間を付与することにより得た分離成分の波形、深部成分の波形、および浅部成分の波形の少なくとも1つと、当該遅延時間と、を含むこと
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  7. 　前記短測定データおよび前記長測定データは、酸素化ヘモグロビン濃度変化、脱酸素化ヘモグロビン濃度変化、および、総ヘモグロビン濃度変化の少なくとも一つであり、
    　前記解析部は、短測定データおよび前記長測定データとして得た各濃度変化それぞれの前記分離成分、前記深部成分および前記浅部成分を算出し、
    　前記表示データは、前記各濃度変化それぞれの、前記深部成分の割合を含むこと
    　を特徴とする請求項6記載の生体光計測装置。
  8. 　前記データ処理部は、前記浅部成分の分布の指標と前記深部成分の分布の指標との差より、前記深部成分および前記浅部成分との分離の度合いを示す分離度を算出し、前記表示部に当該分離度を表示すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  9. 　前記分布の指標は、それぞれの成分の時系列データから算出される二乗平均平方根の、全計測点の平均を全計測点の標準偏差で割ったものであること
    　を特徴とする請求項8記載の生体光計測装置。
  10. 　前記表示データ生成部は、前記短測定データおよび前記長測定データから得た前記深部成分および前記浅部成分毎に、前記表示データを生成し、表示すること
    　を特徴とする請求項6記載の生体光計測装置。
  11. 　前記表示データ生成部は、決定した遅延時間を用いて分離した結果を表示する際、分離前の脳血流信号、皮膚血流信号が混合している波形、分離後の脳血流信号による波形、および皮膚血流信号による波形が比較表示されるよう前記表示データを生成すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  12. 　前記表示データ生成部が生成する表示データは、前記遅延時間を自動決定するか手動決定するかの指示を受け付ける受付欄を備えること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  13. 　前記遅延時間決定部は、前記候補遅延時間の中で、前記深部成分と前記浅部成分との混合の度合いを示す混合度が最小となる前記候補遅延時間を、最適な遅延時間と決定すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  14. 　前記遅延時間決定部は、前記深部成分と前記浅部成分との混合の度合いを示す混合度が最小となる候補遅延時間の近傍の予め定めた時間範囲の予め定めた1以上の時間をさらに候補遅延時間とし、それぞれについて前記混合度を算出し、当該混合度が最小となる前記候補遅延時間を、最適な遅延時間と決定すること
    　を特徴とする請求項1記載の生体光計測装置。
  15. 　1つまたは複数の光源部によって、被検体上の予め定められた照射点に光を照射するステップと、
    　前記照射点に照射され前記被検体内部を伝播した光を、短測定データを測定するための前記照射点と受光点との距離が長測定データを測定するための前記照射点と受光点との距離よりも短くなるよう前記受光点が前記被検体上に配置された1組または複数組の受光部によって、前記被検体上の予め定めた前記受光点において受光し、当該受光した信号から得られる前記短測定データおよび前記長測定データの少なくとも一方を出力するステップと、
    　データ処理部によって、前記短測定データおよび長測定データに対し、処理を行うデータ処理ステップと、
    　表示部に前記データ処理部によって処理された前記短測定データおよび長測定データとそれらの解析データを表示するステップと、を有し
    　前記データ処理ステップは、
    　解析部によって、前記短測定データおよび前記長測定データの少なくとも一方を用いた演算により得た複数の主成分の少なくとも一つに遅延時間を付与する過程を含む独立成分解析を行い、分離成分を抽出し、当該分離成分を再構成することにより深部成分と浅部成分とに分離するステップと、
    　遅延時間決定部によって、遅延時間を付与する過程で示された候補遅延時間から遅延時間を決定するステップと、
    　表示データ生成部によって、前記遅延時間を付与することにより得た深部成分および浅部成分とから、前記表示部に表示する表示データを生成するステップと、を含むことを特徴とする生体光計測装置の信号分離方法。
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