WO2016035719A1 - 脳活動推定装置 - Google Patents

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brain activity
facial skin
temperature data
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潤一郎 新井
泰則 小谷
太郎 戸松
淑美 大上
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ダイキン工業株式会社
国立大学法人東京工業大学
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Definitions

  • the present invention relates to a brain activity estimation apparatus for estimating human brain activity.
  • EEG electroencephalogram measurement method
  • fMRI magnetic resonance imaging method
  • NIRS near infrared spectroscopy
  • an object of the present invention is to provide a brain activity estimation apparatus that can easily estimate human brain activity.
  • the brain activity estimation device includes facial skin temperature acquisition means and brain activity estimation means.
  • the facial skin temperature acquisition means detects the skin temperature of at least a part of the human face.
  • the facial skin temperature acquisition means acquires facial skin temperature data including the detected temperature data and the position data of the detected part in time series.
  • the brain activity estimation means estimates human brain activity based on the facial skin temperature data acquired by the facial skin temperature acquisition means.
  • the brain activity estimating means decomposes the facial skin temperature data into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis, or independent component analysis. Further, the brain activity estimating means extracts, as a determination component, a component whose amplitude of the component waveform is correlated with a change at rest of the brain and activation of the brain. Then, the brain activity estimating means determines whether or not the determination component is related to the human brain activity based on the presence or absence of a temperature change in a predetermined part of the human face.
  • human brain activity is estimated based on time-series facial skin temperature data acquired by the facial skin temperature acquisition means. For this reason, in this brain activity estimation apparatus, it is possible to estimate human brain activity based on the skin temperature of the face without wearing a sensor that requires processing before wearing an electroencephalogram electrode, a probe, or the like. Therefore, human brain activity can be easily estimated as compared with the case where conventional detection methods such as electroencephalogram measurement, magnetic resonance imaging, and near infrared spectroscopy are used.
  • the brain activity estimation apparatus is the brain activity estimation apparatus according to the first aspect.
  • the facial skin temperature data includes data of a period during which a brain activity activation task is given to a human. .
  • the brain activity estimating means sets a period when the brain activity activation task is not given to a human as a resting state of the brain.
  • the brain activity estimating means sets a period during which a brain activity activation task is given to a human as brain activation.
  • the brain activity estimation means evaluates whether or not there is a correlation between the plurality of components.
  • the brain activity estimating means extracts a component evaluated as being correlated among the plurality of components as a determination component.
  • this brain activity estimation device actually creates a situation in which the human brain is activated or calmed by giving or not giving a brain activity activation task to a human, and a correlation is made based on this. The relationship is evaluated and a determination component is extracted. Therefore, it is possible to reduce the possibility that a component having low relevance to human brain activity is extracted from a plurality of components as an extraction component.
  • the brain activity estimation apparatus is the brain activity estimation apparatus according to the first aspect or the second aspect, wherein the brain activity estimation means includes temperature data included in the acquired facial skin temperature data for each predetermined time.
  • the facial skin temperature data is converted into relative temperature data.
  • the brain activity estimating means decomposes each of the acquired facial skin temperature data and the created facial skin temperature data into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis, or independent component analysis.
  • the skin temperature of the face may change due to the cool air or warm air of the air conditioner or sunlight hitting the human face, and the detected skin temperature of the face may change.
  • a change (noise) in the facial skin temperature due to an external factor not related to the brain activity is mixed into the facial skin temperature data.
  • the facial skin temperature converted into relative temperature data from the facial skin temperature data for each predetermined time corresponding to the temperature data detected by the facial skin temperature acquisition means. Data is created.
  • facial skin temperature data converted to relative temperature data is also converted into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis, or independent component analysis. Disassembled. That is, in this brain activity estimation apparatus, the facial skin temperature data converted into the relative temperature data is created, so that the relative change in the facial skin temperature at every predetermined time can be captured. For this reason, it is possible to detect a change in facial skin temperature due to an external factor not related to brain activity.
  • the brain activity estimation device is the brain activity estimation device according to any one of the first to third aspects, wherein the facial skin temperature acquisition means is an infrared thermography device.
  • the facial skin temperature acquisition means is an infrared thermography device.
  • the burden on the human being to be detected is reduced compared to the case where the skin temperature of the face is detected by attaching a sensor or the like to the face. be able to.
  • the brain activity estimation device is the brain activity estimation device according to any one of the first to fourth aspects, wherein the predetermined site is the periphery of the sinuses and / or the forehead part.
  • the brain has a mechanism that cools the brain independently of the body temperature, called a selective brain cooling mechanism (Selective Brain Cooling System).
  • a selective brain cooling mechanism it is known that heat generated by brain activity is exhausted using the forehead portion and the periphery of the sinuses.
  • the brain activity estimation apparatus determines whether or not there is a change in the temperature around the sinuses and / or the forehead in relation to the determination component correlated with the change at rest and activation of the brain. Based on this, it is determined whether or not the component is related to human brain activity. As a result, it is possible to accurately identify components related to human brain activity.
  • the brain activity estimation method includes a facial skin temperature acquisition step and a brain activity estimation step.
  • the facial skin temperature acquisition step the skin temperature of at least a part of the human face is detected, and facial skin temperature data including the detected temperature data and the position data of the detected part is acquired in time series.
  • human brain activity is estimated based on the facial skin temperature data acquired in the facial skin temperature acquisition step.
  • the brain activity estimation step includes a decomposition step, an extraction step, and a determination step.
  • the facial skin temperature data is decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis, or independent component analysis.
  • the extraction step out of a plurality of components decomposed in the decomposition step, a component whose amplitude of the component waveform is correlated with a change at rest of the brain and activation of the brain is extracted as a determination component.
  • the determination step it is determined whether or not the determination component extracted in the extraction step is related to human brain activity based on the presence or absence of a temperature change at a predetermined part of the human face.
  • human brain activity is estimated based on time-series facial skin temperature data acquired in the facial skin temperature acquisition step. For this reason, compared with the case where the conventional detection methods, such as an electroencephalogram measurement method, a magnetic resonance imaging method, and near-infrared spectroscopy, are utilized, human brain activity can be estimated simply.
  • the brain activity estimation apparatus can easily estimate human brain activity.
  • the brain activity estimation apparatus it is possible to reduce the possibility that components having low relevance to human brain activity are extracted from a plurality of components as extraction components.
  • the brain activity estimation apparatus can detect changes in facial skin temperature due to external factors not related to brain activity.
  • the brain activity estimation apparatus it is possible to reduce the burden on the human being to be detected.
  • the brain activity estimation apparatus can accurately identify components related to human brain activity.
  • the brain activity estimation apparatus can easily estimate human brain activity.
  • the figure which shows a part of result of having analyzed the facial skin temperature data obtained by the control experiment.
  • Schematic of the brain activity estimation apparatus which concerns on embodiment of this invention.
  • the flowchart which shows the flow of a process at the time of identifying the component which shows the change of the skin temperature reflecting the brain function in a brain activity estimation apparatus.
  • the brain has a mechanism that cools the brain independently of the body temperature, called a selective brain cooling mechanism (Selective Brain Cooling System).
  • a selective brain cooling mechanism it is known that heat generated by brain activity is exhausted using the forehead portion and the periphery of the sinuses. If it does so, the change of the facial skin temperature accompanying brain activity will appear in the forehead part and / or the paranasal sinuses (brows and nose part periphery).
  • the present inventors thought that if changes in the skin temperature of the human face due to this selective brain cooling mechanism can be captured, brain activity can be estimated without performing electroencephalogram measurement or the like. And if it is the skin temperature of a human face, the data can be acquired in time series, without attaching the sensor which needs pre-processing.
  • the present inventors have detected the skin temperature of the face, and converted the facial skin temperature data including the detected temperature data and the position data (coordinate data) of the detected portion into a singular value decomposition method and a principal component analysis method. Or, it can be decomposed into multiple components using the independent component analysis method, and by analyzing the decomposed multiple components using a selective brain cooling mechanism, components that show changes in skin temperature reflecting brain activity I found that I could identify it.
  • a selective brain cooling mechanism components that show changes in skin temperature reflecting brain activity I found that I could identify it.
  • the inventors of the present invention pay attention to this point, so that the present invention can estimate human brain activity without wearing a sensor that requires processing before wearing an electroencephalogram electrode or a probe. Reached.
  • FIG. 1A is a diagram illustrating an example of a relationship between temperature and time in acquired facial skin temperature data.
  • FIG. 1B shows the relationship between the temperature and time in the facial skin temperature data created by converting the temperature data included in the facial skin temperature data at predetermined time intervals shown in FIG. 1A into relative temperature data. It is a figure which shows an example of a relationship.
  • facial skin temperature data were obtained from 6 subjects. Specifically, the subject was seated on a chair installed in an artificial weather room maintained at a room temperature of 25 ° C., and facial skin temperature data was obtained from the entire face of the subject using an infrared thermography device.
  • the infrared thermography apparatus detects infrared radiation energy emitted from an object with an infrared camera, converts the detected infrared radiation energy into the temperature of the object surface (in this embodiment, the temperature in degrees Celsius), and the temperature.
  • This is a device capable of displaying and accumulating the distribution as facial skin temperature data (for example, image data representing the temperature distribution).
  • R300 manufactured by NEC Avio Infrared Technology Co., Ltd. was used as the infrared thermography device.
  • the infrared camera was installed in front of the subject at a point 1.5 m away from the subject.
  • the facial skin temperature data was acquired for 30 minutes.
  • the brain function activation task the subject performs calculation or psychological work such as recognition of numerical values, shapes and colors, or memory of symbols, characters or languages based on the video displayed on the display device or the like. Is mentioned.
  • a brain function activation task was given to the subject continuously for 10 minutes after 5 minutes from the start of acquisition of facial skin temperature data.
  • singular value decomposition was performed on the acquired facial skin temperature data, using SVLAB (Singular Value Decomposition) of MATLAB (registered trademark) as an analysis tool.
  • SVLAB Single Value Decomposition
  • MATLAB registered trademark
  • all facial skin temperature data (data for 30 minutes) acquired in time series are targeted, the factor is time data every 30 seconds (60 time point in 30 minutes), and the measure is the period (30 (Second) facial skin temperature data (240 ⁇ 320 pixels).
  • the facial skin temperature data X was decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and a temporal distribution V of each component, a spatial distribution U, and a singular value S indicating the size of each component were calculated.
  • V ′ is a matrix in which the rows and columns of V are exchanged.
  • the component waveform diagram of each component was analyzed for the correlation between the amplitude of the component waveform and the rest of the brain and the activation of the brain. Specifically, it was evaluated whether or not there is a correlation between the amplitude shown in the component waveform diagram of each component and the rest period / activation period of the brain. In this test, during the period of acquiring facial skin temperature data, 5 minutes from the start of data acquisition, which is a period in which no brain function activation task is given to the subject, for 5 minutes.
  • Data acquisition that is a period during which a brain function activation task is given to a subject, with a period of 15 minutes from the start of data acquisition and the time of 15 minutes from the start of data acquisition to the end of data acquisition
  • the period of 10 minutes from the time when 5 minutes passed from the start to the time when 10 minutes passed was defined as the time of brain activation.
  • the presence / absence of a correlation between the amplitude shown in the component waveform diagram of each component and the rest of the brain and the activation of the brain was evaluated.
  • statistical correlation analysis was conducted and it was judged that there was a correlation when a significance level ((alpha)) is 0.05 or less.
  • the temperature distribution chart of each component was analyzed for the presence or absence of temperature change at a predetermined part of the face. Specifically, in the temperature distribution chart of each component, it was evaluated whether there was a temperature change around the sinuses and the forehead. In addition, regarding the presence or absence of temperature changes around the sinuses and the forehead in the temperature distribution chart, the presence or absence of temperature changes by visual inspection (visual inspection) Whether there was a difference of 1 standard deviation (SD) or more was used as a reference for the presence or absence of temperature change.
  • SD standard deviation
  • the polarity (plus or minus) of the facial skin temperature data X is determined by the relationship between the spatial distribution U, the singular value S, and the time distribution V, the polarity is inverted in the component waveform diagram and temperature distribution diagram of each component. May appear. For this reason, regarding the evaluation of the component waveform diagram and the temperature distribution diagram, the polarity is not considered as an evaluation target.
  • the infrared radiation energy detected from the object is converted into temperature, and the temperature distribution is used as facial skin temperature data.
  • temperature changes that are not related to various brain activities such as facial movement and / or autonomic nerve activity are also faced. It is acquired as skin temperature data (see FIG. 1A). Therefore, in order to detect such a temperature change not related to the brain activity, relative facial skin temperature data in which the total average value of the temperature data included in the facial skin temperature data every 30 seconds is “0” is calculated.
  • the facial skin temperature data created is also subjected to singular value decomposition using the MATLAB® SVD as an analysis tool, and a component waveform diagram and temperature distribution diagram of each component according to the singular value S are created. Then, an analysis was performed to identify a component showing a change in skin temperature reflecting brain activity.
  • the facial skin temperature data acquired by the infrared thermography device is referred to as “facial skin temperature data according to the temperature conversion data”, and is converted into a temperature every predetermined time (every 30 seconds in this test).
  • the relative facial skin temperature data in which the total average value of the temperature data included in the facial skin temperature data according to the data is “0” is referred to as “facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data”.
  • Electrodes were connected to the subject's scalp to measure brain waves, and during wakefulness and consciousness became tense.
  • electrodes were arranged at six sites (F3, F4, C3, C4, Cz, Pz) based on the international method 10-20.
  • the subject's head moves up and down while the subject is given a brain function activation task. Then, the position of the subject's face with respect to the infrared camera changes.
  • a control test was performed on one subject. In the control test to verify the influence of the subject's movement when acquiring the facial skin temperature data, the facial skin temperature data of the subject is acquired using the infrared thermography device as in the above test, but the brain function activation task is Subjects were asked to press the keyboard at random times even when they were not given (ie, when the brain was at rest).
  • the facial skin temperature data according to the temperature conversion data obtained by the control experiment and the facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data are also subjected to singular value decomposition using the MATLAB® SVD as an analysis tool. Then, a component waveform diagram and a temperature distribution diagram of each component according to the singular value S were created, and an analysis for identifying a component showing a change in skin temperature reflecting brain activity was performed.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams showing a part of the result of analyzing facial skin temperature data according to temperature conversion data.
  • FIG. 2A shows a component waveform diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 2B shows a temperature distribution diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 3A shows a component waveform diagram of the component 3 of the subject 1.
  • FIG. 3B shows a temperature distribution diagram of the component 3 of the subject 1.
  • 4 and 5 are diagrams illustrating a part of the result of analyzing the facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data.
  • FIG. 4A shows a component waveform diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 4B shows a temperature distribution diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 4A shows a component waveform diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 4B shows a temperature distribution diagram of the component 2 of the subject 1.
  • FIG. 5A shows a component waveform diagram of the component 3 of the subject 1.
  • FIG. 5B shows a temperature distribution diagram of the component 3 of the subject 1.
  • 6 and 7 are diagrams showing the relationship between the amplitude of the component waveform and the electroencephalogram.
  • FIG. 6 is a diagram showing the amplitude of the component waveform of the component 2 of the subject 1 and the amplitude of the ⁇ wave among the measured brain waves.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the amplitude of the component waveform of the component 3 of the subject 1 and the amplitude of the ⁇ wave among the measured brain waves.
  • FIG. 8 is a diagram showing a part of the result of analyzing the facial skin temperature data obtained in the control experiment.
  • FIG. 8A shows a component waveform diagram of component 3.
  • FIG. 8B shows a temperature distribution diagram of the component 3.
  • Table 1 shows the analysis results of facial skin temperature data for each subject.
  • time-series facial skin temperature data obtained from the test subject is decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and as a result of analyzing each decomposed component, component 3 of the plurality of components is a component related to brain activity. Admitted.
  • time-series facial skin temperature data is decomposed into multiple components by singular value decomposition, components that correlate with brain rest / activation are extracted from the decomposed multiple components, and selective brain cooling mechanism is selected for the extracted components It was found that the component showing the change in skin temperature reflecting the brain activity can be identified from a plurality of components by performing the analysis using. From this, the present inventors have obtained the knowledge that brain activity can be estimated based on the skin temperature of the human face.
  • Brain Activity Estimation Device a brain activity estimation device according to an embodiment of the present invention that has been completed by the present inventors will be described.
  • the brain activity estimation apparatus according to the present invention is not limited to the following embodiments, and can be appropriately changed without departing from the scope.
  • FIG. 9 is a schematic diagram of the brain activity estimation apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the flow of processing when the brain activity estimating apparatus 10 identifies a component indicating a change in skin temperature reflecting the brain function.
  • the brain activity estimation device 10 is a device for estimating an individual's brain activity from the skin temperature of the face of the individual (subject). As shown in FIG. 9, the brain activity estimation apparatus 10 includes a facial skin temperature acquisition unit 20 and a brain activity estimation unit 30.
  • the facial skin temperature acquisition means 20 detects the skin temperature of at least a part of the individual's face, and acquires facial skin temperature data including the detected temperature data and the position data of the detected part in time series (step S1).
  • the facial skin temperature acquisition means 20 of this embodiment is an infrared thermography apparatus, and has the infrared camera 21 and the process part 22, as shown in FIG.
  • the infrared camera 21 is for detecting infrared radiant energy emitted from an individual's face. In this embodiment, it is assumed that the infrared camera 21 detects infrared radiation energy from the entire face of the individual.
  • the processing unit 22 converts the infrared radiant energy detected by the infrared camera 21 into temperature to obtain temperature data, and the temperature distribution of the facial skin temperature over the entire face using the position where the infrared radiant energy is detected as position data (coordinate data).
  • a diagram is created, and the created temperature distribution diagram is processed as facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data.
  • the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data is accumulated in a storage unit (not shown) included in the processing unit 22.
  • the temperature distribution map of the facial skin temperature in the entire face is created in the processing unit 22, but the present invention is not limited to this, and facial skin including at least the periphery of the sinuses and / or the forehead part is included.
  • a temperature distribution map of temperature may be created, and this may be used as facial skin temperature data according to the temperature conversion data.
  • the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data is acquired by the facial skin temperature acquisition means 20
  • a brain function activation task is given to the individual for a certain period. That is, the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20 includes data for a period during which a brain function activation task is given to an individual.
  • the brain function activation task given to an individual is not particularly limited as long as it is estimated that the brain is in an activated state. For example, depending on the purpose of use of the brain activity estimation apparatus 10 You may be comprised so that the content may be determined suitably.
  • the brain activity estimation means 30 estimates human brain activity based on the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20.
  • the brain activity estimation unit 30 includes a conversion unit 31, an analysis unit 32, and an estimation unit 33, as shown in FIG.
  • the conversion unit 31 converts the temperature data included in the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data into relative temperature data, and responds to the facial skin temperature data based on the converted relative temperature data, that is, relative temperature conversion data. Facial skin temperature data is created (step S2). Specifically, the conversion unit 31 uses the average value of the temperature data included in the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data every predetermined time (for example, 30 seconds) as a reference value, and converts the temperature data into a relative value. Convert to temperature data. And the conversion part 31 produces the face skin temperature data according to relative temperature conversion data using the converted relative temperature data and position data.
  • the analysis unit 32 converts the facial skin temperature data according to the time-series temperature conversion data and the facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis, or independent component analysis. Decompose (step S3).
  • the analysis unit 32 applies the SVLAB of MATLAB (registered trademark) for each of the facial skin temperature data according to the acquired temperature conversion data and the facial skin temperature data according to the converted relative temperature conversion data. Use as an analysis tool to perform singular value decomposition.
  • the singular value decomposition is performed with the factor of time data for a predetermined period (for example, 30 seconds) for the facial skin temperature data according to the temperature conversion data acquired in time series and the facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data,
  • the measure is performed as facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data in that period and facial skin temperature data corresponding to the relative temperature conversion data.
  • each of the facial skin temperature data according to the temperature conversion data and the facial skin temperature data according to the relative temperature conversion data is decomposed into a plurality of components, and the time distribution, spatial distribution, and A singular value indicating the magnitude is calculated.
  • the analysis unit 32 determines whether or not each component satisfies the first condition and the second condition in order to identify a component indicating a change in skin temperature reflecting brain activity from a plurality of components decomposed by singular value decomposition. (Step S4a, Step S4b, Step S5a, and Step S5b). In the present embodiment, the analysis unit 32 first determines whether or not the first condition is satisfied for each component based on the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data (step S4a), and in step S4a. It is determined whether or not the second condition is satisfied for the component based on the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data determined to satisfy the first condition (step S4b).
  • the first condition is satisfied only for components that match the components determined to satisfy the first condition and the second condition in step S4a and step S4b. (Step S5a), and then the second condition is satisfied for the component based on the facial skin temperature data corresponding to the relative temperature conversion data determined to satisfy the first condition in Step S5a. It is determined whether it has been performed (step S5b).
  • the order of the determination in the analysis unit 32 is not limited to this embodiment.
  • each component based on the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data and the facial skin temperature corresponding to the relative temperature conversion data It may be determined whether or not each component based on the data satisfies the first condition and the second condition, and a component having a matching determination result may be finally extracted.
  • the first condition is a condition that the amplitude of the component waveform of the component decomposed by the singular value decomposition is correlated with a change at rest of the brain and activation of the brain.
  • the analysis unit 32 extracts a component that satisfies the first condition from the plurality of components as a determination component. In the present embodiment, there is a certain period during which the brain function activation task is given to an individual while acquiring facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data. The analysis unit 32 activates the brain function with the period when the brain function activation task is not given to the individual as the rest of the brain and the period when the brain function activation task is given to the individual as the brain activation.
  • the period during which the assignment is given and the period when the assignment is not given and the component waveform of each component are compared and analyzed.
  • the analysis unit 32 uses the comparison analysis result based on the component waveform data to evaluate whether or not there is a correlation between the component waveform of each component and the resting time and activation of the brain. Among them, the component evaluated as having a correlation is extracted as a determination component that satisfies the first condition. On the other hand, the analysis unit 32 determines that a component evaluated as having no correlation among the plurality of components is not a component that does not satisfy the first condition and shows a temperature change reflecting human brain activity (step S6).
  • the brain function activation task is given to the individual for a certain period when acquiring the facial skin temperature data according to the temperature conversion data, and based on this, the analysis unit 32 extracts the determination component.
  • the content of the first condition that is, the determination component extraction means in the analysis unit 32 is not limited to this.
  • the analysis unit 32 detects the detection result and each component.
  • a determination component may be extracted from a plurality of components by comparing and evaluating the component waveform. Note that the criterion for determining whether or not the first condition is satisfied by the analysis unit 32 is appropriately determined by simulation, experiment, desktop calculation, or the like according to the purpose of use of the brain activity estimation apparatus 10 or the like.
  • the second condition is a condition that there is a temperature change in a predetermined part of the human face in the extracted determination component.
  • the analysis unit 32 determines a component that satisfies the second condition among the determination components as a component that is highly likely to be related to human brain activity, and extracts it as a candidate component. That is, the analysis unit 32 determines whether or not the determination component is related to human brain activity based on the presence or absence of a temperature change at a predetermined part of the human face. Specifically, the analysis unit 32 determines whether a temperature change has occurred around the sinuses and / or the forehead based on the extracted temperature distribution data of the determination component, and the temperature change has occurred.
  • the determination component is a component that is highly likely to be related to human brain activity that satisfies the second condition, and is extracted as a candidate component.
  • the analysis unit 32 does not satisfy the second condition and shows a change in skin temperature reflecting brain activity. It is determined that it is not a component (step S6). Note that the criterion for determining whether or not the second condition is satisfied by the analysis unit 32 is appropriately determined by simulation, experiment, desktop calculation, or the like according to the purpose of use of the brain activity estimation apparatus 10 or the like.
  • the analysis part 32 identifies the component determined to satisfy
  • the estimation unit 33 estimates the human brain activity based on the component identified by the analysis unit 32 as the component indicating the change in skin temperature reflecting the human brain activity. Specifically, the estimation unit 33 is based on the component waveform data of the component identified by the analysis unit 32, and when the facial skin temperature data is acquired, whether the individual's brain is in an active state or the brain is active. Estimate whether it was not in the state.
  • the brain activity estimation apparatus 10 can estimate human brain activity based on the facial skin temperature. Then, the estimation result by the estimation unit 33 is displayed on a display or the like, so that it is possible to know whether the individual's brain is in an active state or in an inactive state.
  • facial skin temperature data is further acquired by the facial skin temperature acquisition means 20 after the component indicating the change in skin temperature reflecting the brain activity is identified in the analysis unit 32, in the brain activity estimation device 10. Furthermore, the acquired facial skin temperature data is decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and only the identified components are analyzed, so that the individual's brain is in an active state when the facial skin temperature data is acquired. It may be estimated whether or not the brain was inactive. By using such a brain activity estimation apparatus 10 to control equipment such as an air conditioner, it is possible to approach an indoor environment suitable for the individual.
  • human brain activity is estimated based on facial skin temperature data corresponding to time-series temperature conversion data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20. For this reason, it is possible to estimate human brain activity based on the skin temperature of the face without wearing a sensor that requires processing before wearing an electroencephalogram electrode, a probe, or the like. Therefore, human brain activity can be estimated easily compared to the case where conventional detection methods such as electroencephalogram measurement, magnetic resonance imaging, and near infrared spectroscopy are used.
  • the manufacturing cost can be reduced as compared with a brain activity estimation apparatus including a device used in a conventional detection method.
  • an average value of all temperature data included in time-series facial skin temperature data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20 is calculated, and analysis of facial skin temperature data according to the calculated average value is performed.
  • the average approach of estimating human brain activity by performing the facial skin temperature data contains noise other than what actually reflects brain activity, and the influence of noise becomes relatively large by analyzing the temperature data of a part of the body, The average approach could not accurately estimate brain activity.
  • the present inventors decomposed the time series facial skin temperature data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20 into a plurality of components by singular value decomposition, principal component analysis or independent component analysis, We came up with a component analysis approach to identify components related to brain activity from the decomposed components.
  • the component analysis approach since all temperature data are decomposed, noise-containing components can be removed, and as a result, the brain activity can be accurately estimated as compared with the average value approach.
  • the brain activity estimation apparatus 10 of the present invention medical diagnosis such as early detection of dementia can be easily performed.
  • the brain activity estimation apparatus 10 of the present invention can be used for objective comfort evaluation, or can be applied to evaluation of learning effect, objective evaluation of interest, and false detection apparatus.
  • the analysis unit 32 performs a comparative analysis on the detection results of human movements known to be related to activation / rest of the brain, such as eye movement or tapping, and the component waveforms of the respective components.
  • this brain activity estimation device can be used for evaluation of sleepiness during driving of the automobile.
  • the brain function activation task is given to the individual for a certain period. That is, in the present embodiment, a situation is created in which the human brain is activated or calmed by actually giving or not giving a brain function activation task to an individual. Then, the facial skin temperature data acquired in this way is decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and the correlation between the component waveform and the brain activation time and rest time is evaluated and correlated for each component. A component is extracted from a plurality of components as a determination component.
  • a predetermined component specified in advance by experiments or the like is extracted from a plurality of components as an extraction component
  • a plurality of components that are less relevant to human brain activity are extracted as a plurality of extraction components.
  • the possibility of being extracted from the components can be reduced.
  • facial skin temperature data corresponding to relative temperature conversion data based on temperature data converted from the facial skin temperature data for each predetermined time corresponding to the temperature conversion data to relative temperature data is created.
  • the facial skin temperature data not only the facial skin temperature data corresponding to the temperature conversion data acquired by the facial skin temperature acquisition means 20, but also the relative temperature data based on the temperature data converted to the relative temperature data.
  • the facial skin temperature data is also decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and analysis for each component is performed. For this reason, a component including a change in facial skin temperature due to an external factor not related to brain activity can be removed as a noise component. This makes it possible to accurately identify components related to human brain activity.
  • the facial skin temperature acquisition means 20 in this embodiment is an infrared thermography apparatus. For this reason, facial skin temperature data can be acquired in a state where the subject individual is not touched, that is, in a non-contact state. Therefore, compared with the case where the sensor is attached to the face and the temperature data of the skin of the face is detected, the burden on the subject individual can be reduced.
  • the brain has a selective brain cooling mechanism that cools the brain independently of body temperature.
  • a selective brain cooling mechanism it is known that heat generated by brain activity is exhausted using the forehead portion and the periphery of the sinuses. If it does so, the change of the facial skin temperature accompanying brain activity will appear in the forehead part and / or the paranasal sinuses (brows and nose part periphery).
  • the determination component determines whether or not a temperature change has occurred in the vicinity of the sinuses and / or the forehead for the determination component that correlates the component waveform with the rest of the brain and the activation of the brain. . Therefore, it is possible to accurately determine whether or not the component extracted as the determination component is a component related to human brain activity.
  • the brain activity estimating means 30 has the conversion unit 31, and facial skin temperature data corresponding to the relative temperature conversion data is created by the conversion unit 31.
  • the analysis part 32 respond
  • the facial skin temperature data is also decomposed into a plurality of components by singular value decomposition, and each component is analyzed.
  • the brain activity estimating means 30 may not have the conversion unit 31. In this case, it is possible to omit processing for creating facial skin temperature data corresponding to the relative temperature conversion data or analyzing data based on the facial skin temperature data corresponding to the relative temperature conversion data.
  • the brain activity estimation means 30 has a conversion unit 31 as in the above embodiment, and the analysis unit 32 performs facial skin temperature acquisition means.
  • a plurality of facial skin temperature data corresponding to the relative temperature data based on the temperature data converted to the relative temperature data as well as the facial skin temperature data corresponding to the temperature converted data acquired by 20 are obtained by singular value decomposition. It is desirable that each component is analyzed after being decomposed into these components.
  • the facial skin temperature acquisition means 20 in the above embodiment is an infrared thermography device that can acquire temperature data in a non-contact state with an object.
  • the facial skin temperature acquisition means is infrared. It is not limited to a thermography device.
  • the facial skin temperature acquisition means may be a device including a temperature sensor.
  • a temperature sensor is attached to a predetermined part of an individual's face, and time-series facial skin temperature data is based on temperature data detected by the temperature sensor and position data of the part where the temperature sensor is attached. May be acquired.
  • the temperature sensor does not require pre-wearing processing like an electroencephalogram electrode.
  • conventional detection methods such as measurement, magnetic resonance imaging, and near infrared spectroscopy, data can be easily acquired. Thereby, human brain activity can be estimated simply.
  • the present invention can easily estimate human brain activity, it can be effectively applied to a device that needs to estimate human brain activity.
  • Brain activity estimation apparatus DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Brain activity estimation apparatus 20 Facial skin temperature acquisition means 30 Brain activity estimation means

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Abstract

 脳活動推定装置(10)は、顔面皮膚温度取得手段(20)と、脳活動推定手段(30)と、を備える。顔面皮膚温度取得手段(20)は、人間の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する。脳活動推定手段(30)は、顔面皮膚温度取得手段(20)により取得された顔面皮膚温度データに基づき人間の脳活動を推定する。脳活動推定手段(30)は、顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する。脳活動推定手段(30)は、複数の成分のうちその成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を、判定用成分として抽出する。脳活動推定手段(30)は、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。

Description

脳活動推定装置
 本発明は、人間の脳活動を推定するための脳活動推定装置に関する。
 従来より、特許文献1(特開2013-176406号公報)に開示されているような脳波計測法(EEG)、磁気共鳴画像法(fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging)、又は近赤外線分光法(NIRS)によって検出されたデータを利用して、人間の脳活動を推定することが試みられている。
 しかしながら、検出方法として脳波計測法や近赤外線分光法が採用される場合には、被験者に対して前処理の必要な電極やプローブを装着する必要がある。また、検出方法として磁気共鳴画像法が採用される場合には、MRI室でなければ測定することができない。すなわち、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの検出方法を採用してデータを検出する場合、その準備段階で必要な作業が繁雑であったり、検出時の条件が限定されたりするという問題がある。
 そこで、本発明の課題は、簡便に人間の脳活動を推定することのできる脳活動推定装置を提供することにある。
 本発明の第1観点に係る脳活動推定装置は、顔面皮膚温度取得手段と、脳活動推定手段と、を備える。顔面皮膚温度取得手段は、人間の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出する。顔面皮膚温度取得手段は、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する。脳活動推定手段は、顔面皮膚温度取得手段により取得された顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動を推定する。また、脳活動推定手段は、顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する。さらに、脳活動推定手段は、複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を、判定用成分として抽出する。そして、脳活動推定手段は、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。
 本発明の第1観点に係る脳活動推定装置では、顔面皮膚温度取得手段によって取得された時系列の顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動が推定される。このため、この脳活動推定装置では、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを装着しなくても、顔面の皮膚温度に基づいて人間の脳活動を推定することができる。したがって、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法が利用される場合と比較して、簡便に人間の脳活動を推定することができる。
 本発明の第2観点に係る脳活動推定装置は、第1観点の脳活動推定装置において、顔面皮膚温度データには、人間に対して脳活動賦活課題が与えられている期間のデータが含まれる。脳活動推定手段は、人間に対して脳活動賦活課題が与えられていない期間を脳の安静時とする。脳活動推定手段は、人間に対して脳活動賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時とする。そして、脳活動推定手段は、複数の成分について、相関関係にあるか否かを評価する。さらに、脳活動推定手段は、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、判定用成分として抽出する。このため、この脳活動推定装置では、人間に対して脳活動賦活課題を与えたり与えなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり安静化したりする状況を実際に作り、これに基づいて相関関係が評価されて判定用成分が抽出される。したがって、人間の脳活動と関連性の低い成分が抽出用成分として複数の成分から抽出されるおそれを低減することができる。
 本発明の第3観点に係る脳活動推定装置は、第1観点又は第2観点の脳活動推定装置において、脳活動推定手段は、取得された所定時間毎の顔面皮膚温度データに含まれる温度データを相対的な温度データに換算した顔面皮膚温度データを作成する。そして、脳活動推定手段は、取得された顔面皮膚温度データ及び作成した顔面皮膚温度データのそれぞれについて、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する。
 ここで、空調機の冷気や暖気又は太陽光等が人間の顔面に当たることで顔面の皮膚温度が変化し、検出される顔面の皮膚温度が変化することがある。このような場合には、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化(ノイズ)が、顔面皮膚温度データに混入してしまうことになる。
 本発明の第3観点に係る脳活動推定装置では、顔面皮膚温度取得手段により検出された温度データに応じた所定時間毎の顔面皮膚温度データから、相対的な温度データに換算された顔面皮膚温度データが作成される。そして、検出された温度データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された顔面皮膚温度データについても、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解される。すなわち、この脳活動推定装置では、相対的な温度データに換算された顔面皮膚温度データが作成されることで、所定時間毎における顔面の皮膚温度の相対的な変化を捉えることができる。このため、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化を検出することができる。
 本発明の第4観点に係る脳活動推定装置は、第1観点から第3観点のいずれかの脳活動推定装置において、顔面皮膚温度取得手段は、赤外線サーモグラフィ装置である。この脳活動推定装置では、赤外線サーモグラフィ装置によって顔面の皮膚温度が検出されるため、顔面にセンサ等を装着して顔面の皮膚温度が検出されるよりも、検出対象となる人間の負担を軽減することができる。
 本発明の第5観点に係る脳活動推定装置は、第1観点から第4観点のいずれかの脳活動推定装置において、所定部位は、副鼻腔周辺及び/又は前額部である。
 ここで、脳には、選択的脳冷却機構(Selective Brain Cooling System)という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺を用いて排熱していることが知られている。
 本発明の第5観点に係る脳活動推定装置では、脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係のある判定用成分について、副鼻腔周辺及び/又は前額部の温度変化の有無に基づき人間の脳活動に関連している成分であるか否かが判定される。これにより、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定することができる。
 本発明の第6観点に係る脳活動推定方法は、顔面皮膚温度取得ステップと、脳活動推定ステップと、を備える。顔面皮膚温度取得ステップは、人間の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する。脳活動推定ステップは、顔面皮膚温度取得ステップにおいて取得された顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動を推定する。また、脳活動推定ステップは、分解ステップと、抽出ステップと、判定ステップと、を含む。分解ステップでは、顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する。抽出ステップでは、分解ステップにおいて分解した複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を判定用成分として抽出する。判定ステップでは、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、抽出ステップにおいて抽出した判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。
 本発明の第6観点に係る脳活動推定方法では、顔面皮膚温度取得ステップにおいて取得された時系列の顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動が推定される。このため、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法が利用される場合と比較して、簡便に人間の脳活動を推定することができる。
 本発明の第1観点に係る脳活動推定装置では、簡便に人間の脳活動を推定することができる。
 本発明の第2観点に係る脳活動推定装置では、人間の脳活動と関連性の低い成分が抽出用成分として複数の成分から抽出されるおそれを低減することができる。
 本発明の第3観点に係る脳活動推定装置では、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化を検出することができる。
 本発明の第4観点に係る脳活動推定装置では、検出対象となる人間の負担を軽減することができる。
 本発明の第5観点に係る脳活動推定装置では、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定することができる。
 本発明の第6観点に係る脳活動推定装置では、簡便に人間の脳活動を推定することができる。
顔面皮膚温度データにおける温度と時間との関係の一例を示す図。 温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 成分2の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 成分3の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 本発明の実施形態に係る脳活動推定装置の概略図。 脳活動推定装置において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れを示すフローチャート。
 本発明の実施形態を説明する前に、まず、本発明者らが本発明を為すにあたって重要な基礎となった、本発明者らによる知見について説明する。
 (1)本発明者らによる知見の要点
 人間の脳活動には、人間の知的活動(認知活動等)及び情動活動(快/不快等の活動)が反映されていることが知られている。そして、従来より、人間の脳活動を推定する試みがされているが、この場合、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用されることが多い。
 ところで、検出方法として、例えば、脳波計測法が採用される場合には、被験者に対して脳波電極を装着する必要がある。そして、脳波電極を装着する際には皮膚と電極との間の抵抗を小さくする必要があるため、皮膚を研磨する処理を行ったり電極にペーストを塗布したりする等の作業が必要になる。また、磁気共鳴画像法が採用される場合には、MRI室以外での測定が不可能であるとともに、測定室内に金属を持ち込むことができない等の測定条件に制約がある。さらに、近赤外線分光法が採用される場合には、被験者に対してプローブを装着する必要があるが、プローブを長時間装着することで被験者が痛みを感じたり、被験者の髪とプローブとの接触具合によっては正確に検出できなかったりすることがある。このように、人間の脳活動を測定するために従来の検出方法が採用される場合、脳波電極やプローブ等を装着する際の前処理が必要であったり、測定条件が限定されたりする等、被験者に与える負担が大きくなる。
 したがって、被験者の負担を軽減し、かつ簡便に人間の脳活動を推定できる手段の開発が求められている。
 ところで、脳には、選択的脳冷却機構(Selective Brain Cooling System)という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺を用いて排熱していることが知られている。そうすると、脳活動に伴う顔面皮膚温度の変化は、前額部及び/又は副鼻腔周辺(眉間及び鼻部周辺)に出現することになる。
 そこで、本発明者らは、この選択的脳冷却機構による人間の顔面の皮膚温度の変化を捉えることができれば、脳波測定等を行わなくても脳活動を推定することができる、と考えた。そして、人間の顔面の皮膚温度であれば、前処理の必要なセンサを装着することなく、そのデータを時系列で取得することができる。
 しかしながら、人間の顔面の皮膚温度は、外気温度及び/又は自律神経の活動等の様々な要因の影響を受けて変化することが知られている。このため、顔面の皮膚温度データに基づいて脳活動を推定しようとすると、検出した顔面の皮膚温度が脳活動のみを反映しているかどうかを判断することは、非常に困難である。
 本発明者らは、鋭意検討した結果、顔面の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及び検出部位の位置データ(座標データ)を含む顔面皮膚温度データを、特異値分解法、主成分分析法、或いは独立成分分析法を用いて複数の成分に分解し、分解した複数の成分について選択的脳冷却機構を利用した解析等を行うことで、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定することができることを見いだした。すなわち、顔面皮膚温度データに基づいて人間の脳活動を推定しようとする場合には、顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解することが有効であることが判明した。そして、本発明者らは、この点に着目することで、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを装着しなくても、人間の脳活動を推定することのできる本発明に到達した。
 (2)顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法
 図1(a)は、取得した顔面皮膚温度データにおける温度と時間との関係の一例を示す図である。図1(b)は、図1(a)に示す所定時間毎の顔面皮膚温度データに含まれる温度データを相対的な温度データに換算して作成された顔面皮膚温度データにおける温度と時間との関係の一例を示す図である。
 次に、本発明者らが上記の知見を得るに際して用いた顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法について説明する。
 今回の試験では、6名の被験者から顔面皮膚温度データを取得した。具体的には、室温25℃を維持した人工気象室内に設置した椅子に被験者を座らせて、赤外線サーモグラフィ装置を用いて、被験者の顔面全体から顔面皮膚温度データを取得した。赤外線サーモグラフィ装置は、対象物から出ている赤外線放射エネルギーを赤外線カメラで検出し、検出した赤外線放射エネルギーを対象物表面の温度(本実施形態では、摂氏での温度)に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データ(例えば、温度分布を表した画像データ)として表示、蓄積することが可能な装置である。なお、今回の試験では、赤外線サーモグラフィ装置として、NEC Avio 赤外線テクノロジー株式会社製のR300を使用した。また、赤外線カメラは、被験者の正面であって、被験者から1.5m離れた地点に設置した。そして、顔面皮膚温度データは、30分間取得した。
 また、今回の試験では、顔面皮膚温度データを取得している間に、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。これにより、脳の安静時の顔面皮膚温度データ、及び脳の賦活時の顔面皮膚温度データを取得した。
 ここで、脳機能賦活課題としては、被験者が表示装置等に表示された映像に基づいて、計算、又は、数値、形状及び色の認知、或いは、記号、文字ないし言語の記憶などの心理的作業が挙げられる。今回の試験では、脳機能賦活課題として「かけ算の暗算」を採用し、被験者に、表示装置に筆算形式で表示される数字を計算させ、その回答をキーボードに入力させる作業を課した。なお、今回の試験では、顔面皮膚温度データの取得開始から5分経過後から10分間継続して、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。
 顔面皮膚温度データの解析としては、取得した顔面皮膚温度データを対象として、MATLAB(登録商標)のSVD(Singular Value Decomposition)を分析ツールとして用いて特異値分解を行った。特異値分解では、時系列で取得した全ての顔面皮膚温度データ(30分間のデータ)を対象とし、要因を30秒毎の時間データ(30分間で60 time point)とし、測度をその期間(30秒間)における顔面皮膚温度データ(240×320 pixels)とした。そして、特異値分解により、顔面皮膚温度データXを、複数の成分に分解し、それぞれの成分の時間分布Vと、空間分布Uと、各成分の大きさを示す特異値Sとを算出した。なお、これらの関係は、以下の式で表される。また、V’は、Vの行と列とを入れ替えた行列である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 そして、特異値分解によって求められた各成分の時間分布V及び空間分布Uをグラフにプロットし、各成分の成分波形図と温度分布図とを作成した。
 さらに、作成した各成分の成分波形図及び温度分布図について、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。
 各成分の成分波形図については、その成分波形の振幅と、脳の安静時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。具体的には、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の安静期間/脳の賦活期間との間に相関関係があるか否かを評価した。今回の試験では、顔面皮膚温度データを取得している期間のうち、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間であるデータ取得開始時点から5分が経過した時点までの5分間の期間、及びデータ取得開始時から15分が経過した時点からデータ取得終了時点までの15分間の期間を脳の安静時とし、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられている期間であるデータ取得開始時から5分が経過した時点から10分が経過した時点までの10分間の期間を脳の賦活時とした。そして、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の安静時及び脳の賦活時との相関関係の有無について評価した。なお、相関関係の有無については、統計的相関分析を行い、有意水準(α)が0.05以下の場合に相関があると判断した。
 各成分の温度分布図については、顔面の所定部位における温度変化の有無について解析した。具体的には、各成分の温度分布図において、副鼻腔周辺及び前額部における温度変化があるか否かを評価した。なお、温度分布図における副鼻腔周辺及び前額部の温度変化の有無については、目視(visual inspection)による温度変化の有無、もしくは副鼻腔周辺及び前額部の温度が測定データ全体の平均温度から1標準偏差(SD)以上異なるか否かを温度変化の有無の基準とした。
 なお、空間分布U、特異値S及び時間分布Vの値の関係で、顔面皮膚温度データXの極性(プラスマイナス)が決定するため、各成分の成分波形図及び温度分布図において極性が反転して現れることがある。このため、成分波形図及び温度分布図の評価に関して、極性については評価対象としないこととした。
 ここで、この赤外線サーモグラフィ装置では、上述しているように、対象物から検出された赤外線放射エネルギーを温度に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データとしている。ところで、人間を対象として赤外線サーモグラフィ装置を用いて顔面の皮膚温度を取得する場合、顔面の動き及び/又は自律神経の活動等の様々な脳活動とは関連しない温度変化(いわゆるノイズ)についても顔面皮膚温度データとして取得してしまう(図1(a)参照)。そこで、このような脳活動とは関連しない温度変化を検出するために、30秒毎の顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「0」とした相対的な顔面皮膚温度データを作成し、作成した顔面皮膚温度データについても、MATLAB(登録商標)のSVDを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Sに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。
 なお、以下より、説明の便宜上、赤外線サーモグラフィ装置で取得した顔面皮膚温度データを「温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」といい、所定時間毎(今回の試験では30秒毎)の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「0」とした相対的な顔面皮膚温度データを「相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」という。
 また、6名の被験者のうちの1名に対しては、赤外線サーモグラフィ装置による顔面皮膚温度の検出の他に、被験者の頭皮上に電極を接続して脳波を測定し、覚醒時や意識が緊張した時に現れる波形として知られているβ波(14~30Hzの周波数の脳波)の振幅と、成分波形図の振幅との間の相関関係についても評価した。なお、脳波測定では、国際式10-20法に基づき、6つの部位(F3、F4,C3、C4、Cz、Pz)に電極を配置した。
 ところで、被験者に脳機能賦活課題が与えられている間、被験者の頭が上下に動くことが考えられる。そうすると、赤外線カメラに対する被験者の顔面の位置が変化することになる。この顔面の位置の変化が皮膚温度の変化に影響しているか否かを検証するために、被験者1名に対して対照試験を行った。顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きの影響を検証するための対照試験では、上記試験と同様に赤外線サーモグラフィ装置を用いて被験者の顔面皮膚温度データを取得するが、脳機能賦活課題が与えられていない間(すなわち、脳の安静時)についてもランダムなタイミングでキーボードを押す作業を被験者に課した。この対照実験によって得られた温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについても、MATLAB(登録商標)のSVDを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Sに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。
 (3)顔面皮膚温度データの解析結果
 図2及び図3は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図2(a)は、被験者1の成分2の成分波形図を示している。図2(b)は、被験者1の成分2の温度分布図を示している。図3(a)は、被験者1の成分3の成分波形図を示している。図3(b)は、被験者1の成分3の温度分布図を示している。図4及び図5は、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図4(a)は、被験者1の成分2の成分波形図を示している。図4(b)は、被験者1の成分2の温度分布図を示している。図5(a)は、被験者1の成分3の成分波形図を示している。図5(b)は、被験者1の成分3の温度分布図を示している。図6及び図7は、成分波形の振幅と、脳波との関係を示す図である。図6は、被験者1の成分2の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図7は、被験者1の成分3の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図8は、対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図8(a)は、成分3の成分波形図を示している。図8(b)は、成分3の温度分布図を示している。
 表1は、各被験者に対する顔面皮膚温度データの解析結果を示したものである。
 上記の顔面皮膚温度データの解析によって得られた結果から、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により分解して得られた複数の成分のうち、成分2及び/又は成分3と、人間の脳活動との間に有意な相関があることが確認された。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
 また、図6及び図7に示すように、脳波解析の結果から、成分2及び成分3の各成分波形の振幅と、脳波のβ波の振幅との間に有意な相関が確認された。
 さらに、対照実験では、顔面皮膚温度データを取得している間に被験者に動きがある状態であっても、成分3と人間の脳活動との間に有意な相関があった(図8参照)。このことから、複数の成分のうち、成分3については、顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きが影響していないことが認められた。
 これらの結果から、本発明者らは、以下の知見を得た。
 被験者から取得した時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した各成分について解析した結果、複数の成分のうちの成分3が脳活動に関連する成分であると認められた。すなわち、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳の安静/賦活と相関のある成分を抽出し、抽出した成分について選択的脳冷却機構を利用した解析を行うことで、複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定することができることが判明した。このことから、本発明者らは、人間の顔面の皮膚温度に基づいて、脳活動を推定することができる、という知見を得た。
 (4)脳活動推定装置
 次に、上記に説明した知見に基づいて、本発明者らが完成するに至った本発明の一実施形態に係る脳活動推定装置について説明する。なお、本発明に係る脳活動推定装置は、以下の実施形態に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
 図9は、本発明の実施形態に係る脳活動推定装置10の概略図である。図10は、脳活動推定装置10において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れを示すフローチャートである。
 脳活動推定装置10は、個人(被験者)の顔面の皮膚温度から、個人の脳活動を推定するための装置である。脳活動推定装置10は、図9に示すように、顔面皮膚温度取得手段20と、脳活動推定手段30と、を備える。
 顔面皮膚温度取得手段20は、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する(ステップS1)。なお、本実施形態の顔面皮膚温度取得手段20は、赤外線サーモグラフィ装置であり、図9に示すように、赤外線カメラ21と、処理部22と、を有する。赤外線カメラ21は、個人の顔面から出ている赤外線放射エネルギーを検出するためのものである。そして、本実施形態では、赤外線カメラ21は、個人の顔面全体から赤外線放射エネルギーを検出しているものとする。処理部22は、赤外線カメラ21によって検出した赤外線放射エネルギーを温度に変換して温度データとし、赤外線放射エネルギーの検出された部位を位置データ(座標データ)とした顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図を作成し、作成した温度分布図を温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして処理する。温度換算データに応じた顔面皮膚温度データは、処理部22の有する記憶部(図示せず)に蓄積される。
 ここで、本実施形態では、処理部22において、顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図が作成されているが、これに限定されず、少なくとも副鼻腔周辺及び/又は前額部を含む顔面皮膚温度の温度分布図が作成され、これが温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとされてもよい。
 また、本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段20により温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられる。すなわち、顔面皮膚温度取得手段20により取得される温度換算データに応じた顔面皮膚温度データには、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれていることになる。なお、個人に対して与えられる脳機能賦活課題としては、脳が賦活状態になると推定されるものであれば特に限定されるものではなく、例えば、脳活動推定装置10の利用目的に応じてその内容が適宜決定されるよう構成されていてもよい。
 脳活動推定手段30は、顔面皮膚温度取得手段20により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動を推定する。具体的には、脳活動推定手段30は、図9に示すように、換算部31と、解析部32と、推定部33と、を有する。
 換算部31は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データを相対的な温度データに換算し、換算した相対的な温度データに基づく顔面皮膚温度データすなわち相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する(ステップS2)。具体的には、換算部31は、所定時間毎(例えば、30秒)の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの平均値を基準値として、該温度データを相対的な温度データに換算する。そして、換算部31は、換算した相対的な温度データ及び位置データを利用して、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する。
 解析部32は、時系列の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する(ステップS3)。本実施形態では、解析部32は、取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び換算した相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを対象として、MATLAB(登録商標)のSVDを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。特異値分解は、時系列で取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについて、要因を所定期間(例えば、30秒)毎の時間データとし、測度をその期間における温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして行われる。そして、特異値分解により、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。
 また、解析部32は、特異値分解によって分解した複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するために、各成分が第1条件及び第2条件を満たすか否かを判定する(ステップS4a、ステップS4b、ステップS5a、及びステップS5b)。なお、本実施形態では、解析部32において、まず、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分について第1条件が満たされているか否かが判定され(ステップS4a)、ステップS4aにおいて第1条件が満たされていると判定された
温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第2条件が満たされているか否かが判定される(ステップS4b)。そして、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分のうちステップS4a及びステップS4bにおいて第1条件及び第2条件を満たすと判定された成分と一致する成分についてのみ第1条件が満たされているか否かが判定され(ステップS5a)、その後、ステップS5aにおいて第1条件が満たされていると判定された相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第2条件が満たされているか否かが判定される(ステップS5b)。しかしながら、解析部32における該判定の順序は本実施形態に限定されるものではなく、例えば、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分とが、第1条件及び第2条件を満たすか否かがそれぞれ判定され、判定結果の一致する成分が最終的に抽出されてもよい。
 第1条件とは、特異値分解によって分解した成分の成分波形の振幅が、脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある、という条件である。解析部32は、複数の成分のうち、第1条件を満たす成分を、判定用成分として抽出する。なお、本実施形態では、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを取得している間に、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間が一定期間ある。解析部32は、個人に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、脳機能賦活課題が与えられている期間及び与えられていない期間と、各成分の成分波形とを比較解析する。解析部32は、成分波形データに基づく比較解析結果を利用して、各成分の成分波形と脳の安静時及び脳の賦活時とが相関関係にあるか否かを評価し、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、第1条件を満たす判定用成分として抽出する。一方、解析部32は、複数の成分のうち相関関係にないと評価した成分を、第1条件を満たさず人間の脳活動を反映した温度変化を示す成分ではないと判定する(ステップS6)。
 ここで、本実施形態では、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データの取得時に個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられており、これに基づき解析部32は判定用成分を抽出しているが、第1条件の内容、すなわち解析部32における判定用成分の抽出手段はこれに限定されない。例えば、予め実験等がされていることで複数の成分のうち脳の安静時及び脳の賦活時と相関関係にある成分波形を示す成分が特定されている場合には、解析部32は、複数の成分から特定されている該成分を判定用成分として抽出する。また、脳活動推定装置において眼球運動又はまたたき等の脳の賦活/安静に関連することが知られている人間の動作が検出される場合には、解析部32が、この検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分を抽出してもよい。なお、解析部32による第1条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動推定装置10の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。
 第2条件は、抽出した判定用成分において、人間の顔面の所定部位における温度変化がある、という条件である。解析部32は、判定用成分のうち、第2条件を満たす成分を、人間の脳活動に関連している可能性の高い成分と判定し、候補成分として抽出する。すなわち、解析部32は、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。具体的には、解析部32は、抽出した判定用成分の温度分布データに基づき、副鼻腔周辺及び/又は前額部において温度変化が生じているか否かを判定し、温度変化が生じている場合には該判定用成分が第2条件を満たす人間の脳活動に関連する可能性の高い成分であると判定し、候補成分として抽出する。一方で、解析部32は、副鼻腔周辺及び/又は前額部において温度変化が生じていない場合には、該判定用成分は第2条件を満たさず脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定する(ステップS6)。なお、解析部32による第2条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動推定装置10の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。
 そして、解析部32は、ステップS5bにおいて第2条件を満たすと判定した成分を、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定する(ステップS7)。すなわち、ステップS7において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定される成分は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、の間で一致している成分ということになる。なお、両解析で一致していない候補成分については、ステップS6において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定されている。
 推定部33は、解析部32において人間の脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定された成分に基づいて、人間の脳活動を推定する。具体的には、推定部33は、解析部32において同定された成分の成分波形データに基づいて、顔面皮膚温度データの取得時に、個人の脳が活動状態にあったのか、或いは脳が活動していない状態にあったのかを、推定する。
 このような構成によって、この脳活動推定装置10では、顔面の皮膚温度に基づいて、人間の脳活動を推定することができる。そして、推定部33による推定結果がディスプレイ等に表示されることで、個人の脳が活動している状態にあるのか、或いは、活動していない状態にあるのかを知ることができる。
 また、解析部32において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分が同定された後、さらに顔面皮膚温度取得手段20により顔面皮膚温度データが取得される場合には、脳活動推定装置10において、さらに取得された顔面皮膚温度データが特異値分解により複数の成分に分解され、同定された成分のみが解析されることで、その顔面皮膚温度データの取得時にその個人の脳が活動状態にあったのか、或いは脳が活動していない状態にあったのかが推定されてもよい。このような脳活動推定装置10を利用して空調機等の設備機器を制御することで、その個人に合った室内環境に近づけることができる。
 (5)特徴
 (5-1)
 人間の脳活動を推定するために、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用される場合、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを用いなければならなかったり、測定場所に制約が生じたりする。また、これら検出方法に用いられる機器は、非常に高額であるため、これら機器を備える脳活動推定装置を製造しようとすると製造コストが大きくなってしまう。
 本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段20により取得された時系列の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動が推定される。このため、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを装着しなくても、顔面の皮膚温度に基づいて人間の脳活動を推定することができる。したがって、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法が利用される場合と比較して、簡便に人間の脳活動を推定することができている。
 また、本実施形態では、顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出できればよいため、従来の検出方法に用いられる機器を備える脳活動推定装置と比較して、製造コストを抑えることができる。
 ところで、既存の研究として、顔面皮膚温度取得手段20により取得された時系列の顔面皮膚温度データに含まれる全温度データの平均値を算出し、算出した平均値に応じた顔面皮膚温度データの解析を行うことで人間の脳活動を推定する、という平均値的アプローチが行われていた。しかしながら、顔面皮膚温度データには実際に脳活動を反映しているもの以外のノイズが含まれており、身体の一部の温度データが分析されることでノイズの影響が比較的大きくなるため、平均値的アプローチでは脳活動を正確に推定することができなかった。
 そこで、本発明者らは、鋭意検討した結果、顔面皮膚温度取得手段20により取得された時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳活動と関連する成分を同定する成分分析的アプローチを行うことを考えついた。成分分析的アプローチでは、全ての温度データを分解していくため、ノイズを含む成分を除去することができ、この結果、平均値的アプローチと比較して正確に脳活動を推定することができる。
 さらに、本発明の脳活動推定装置10を利用することで、認知症の早期発見等の医療診断を簡便に行うことができる。また、本発明の脳活動推定装置10を、客観的な快適性の評価に利用したり、学習の効果の評価や興味の客観的評価、及び虚偽検出装置等にも応用したりすることができる。さらに、脳活動推定装置において、解析部32が、眼球運動又はまたたき等の脳の賦活/安静に関連することが知られている人間の動作の検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分が抽出される場合には、この脳活動推定装置を自動車の運転時の眠気の評価に利用することができる。
 (5-2)
 ところで、時系列の顔面皮膚温度データが取得される際に、人間に対して実際に脳機能賦活課題が与えられたり与えられなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり安静化したりする状況が作られている場合、各成分の成分波形と脳の賦活時及び安静時との間に相関関係のある成分は、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分である可能性が高い成分であるといえる。
 本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段20により温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられている。すなわち、本実施形態では、個人に対して実際に脳機能賦活課題を与えたり与えなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり安静化したりする状況が作られている。そして、このように取得された顔面皮膚温度データが特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についてその成分波形と脳の賦活時及び安静時との相関関係が評価され、相関関係にある成分が判定用成分として複数の成分から抽出される。このため、例えば、予め実験等により特定された所定の成分が抽出用成分として複数の成分から抽出される場合と比較して、人間の脳活動と関連性の低い成分が抽出用成分として複数の成分から抽出されるおそれを低減することができている。
 (5-3)
 空調機の冷気や暖気又は太陽光等が人間の顔面に当たることで、顔面の皮膚温度が変化し、検出される顔面の皮膚温度も変化することがある。そうすると、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化(ノイズ)が、顔面皮膚温度データに混入してしまうおそれがある。
 本実施形態では、温度換算データに応じた所定時間毎の顔面皮膚温度データから相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが作成される。相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが作成されることで、所定時間毎における顔面の皮膚温度の相対的な変化を捉えることができる。このため、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化を検出することができる。
 また、本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段20により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についての解析が行われる。このため、脳活動とは関連しない外的要因による顔面皮膚温度の変化を含む成分を、ノイズ成分として除去することができる。これにより、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定することができている。
 (5-4)
 本実施形態における顔面皮膚温度取得手段20は、赤外線サーモグラフィ装置である。このため、対象となる個人に接触しない状態で、すなわち非接触の状態で、顔面皮膚温度データを取得することができる。したがって、顔面にセンサを装着して顔面の皮膚の温度データが検出される場合と比較して、対象となる個人の負担を軽減することができている。
 (5-5)
 脳には、選択的脳冷却機構という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺を用いて排熱していることが知られている。そうすると、脳活動に伴う顔面皮膚温度の変化は、前額部及び/又は副鼻腔周辺(眉間及び鼻部周辺)に出現することになる。
 本実施形態では、その成分波形と脳の安静時及び脳の賦活時とが相関する判定用成分について、副鼻腔周辺及び/又は前額部において温度変化が生じているか否かが判定されている。このため、判定用成分として抽出された成分が人間の脳活動に関連する成分であるか否かを精度よく判定することができている。
 (6)変形例
 (6-1)変形例A
 上記実施形態では、脳活動推定手段30が換算部31を有しており、換算部31によって相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが作成されている。そして、解析部32が、顔面皮膚温度取得手段20により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解し、各成分についての解析を行っている。
 これに代えて、脳活動推定手段30が換算部31を有していなくてもよい。この場合、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成したり、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づくデータの解析を行ったりする処理を省くことができる。
 ただし、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定するためには、上記実施形態のように脳活動推定手段30が換算部31を有しており、解析部32によって、顔面皮膚温度取得手段20により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についての解析が行われるほうが望ましい。
 (6-2)変形例B
 上記実施形態における顔面皮膚温度取得手段20は、対象物と非接触の状態で温度データを取得することができる赤外線サーモグラフィ装置である。
 しかしながら、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得することができれば、顔面皮膚温度取得手段は赤外線サーモグラフィ装置に限定されない。
 例えば、顔面皮膚温度取得手段が温度センサを含む装置であってもよい。具体的には、個人の顔面の所定部位に温度センサを装着し、温度センサによって検出される温度データと、温度センサを装着した部位の位置データとに基づいて、時系列の顔面皮膚温度データが取得されてもよい。このように、温度センサにより対象となる個人に接触した状態で顔面皮膚温度データが取得される場合であっても、温度センサは脳波電極等のように装着前の処理が必要ではないため、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法と比較して、簡便にデータを取得することができる。これにより、簡便に人間の脳活動を推定することができる。
 本発明は、簡便に人間の脳活動を推定することができるため、人間の脳活動を推定する必要のある装置への適用が有効である。
  10   脳活動推定装置
  20   顔面皮膚温度取得手段
  30   脳活動推定手段
特開2013-176406号公報

Claims (6)

  1.  人間の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する顔面皮膚温度取得手段(20)と、
     前記顔面皮膚温度取得手段により取得された前記顔面皮膚温度データに基づき、前記人間の脳活動を推定する脳活動推定手段(30)と、
    を備え、
     前記脳活動推定手段は、
     前記顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解し、
     前記複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を判定用成分として抽出し、
     前記人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、前記判定用成分が前記人間の脳活動に関連しているか否かを判定する、
    脳活動推定装置(10)。
  2.  前記顔面皮膚温度データには、前記人間に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれており、
     前記脳活動推定手段は、
     前記人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の安静時とし、前記人間に対して前記脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、前記複数の成分について前記相関関係にあるか否かを評価し、
     前記複数の成分のうち前記相関関係にあると評価した成分を前記判定用成分として抽出する、
    請求項1に記載の脳活動推定装置。
  3.  前記脳活動推定手段は、
     取得された所定時間毎の前記顔面皮膚温度データに含まれる前記温度データを相対的な温度データに換算した顔面皮膚温度データを作成し、
     取得された前記顔面皮膚温度データ及び作成した顔面皮膚温度データのそれぞれについて、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する、
    請求項1又は2に記載の脳活動推定装置。
  4.  前記顔面皮膚温度取得手段は、赤外線サーモグラフィ装置である、
    請求項1から3のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。
  5.  前記所定部位は、副鼻腔周辺及び/又は前額部である、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の脳活動推定装置。
  6.  人間の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する顔面皮膚温度取得ステップ(S1)と、
     顔面皮膚温度取得ステップにおいて取得された前記顔面皮膚温度データに基づき、前記人間の脳活動を推定する脳活動推定ステップと、
    を備え、
     前記脳活動推定ステップは、
     前記顔面皮膚温度データを特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する分解ステップ(S3)と、
     前記分解ステップにおいて分解した前記複数の成分のうち、その成分波形の振幅が脳の安静時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある成分を判定用成分として抽出する抽出ステップ(S4a)と、
     前記人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、前記抽出ステップにおいて抽出した前記判定用成分が前記人間の脳活動に関連しているか否かを判定する判定ステップ(S4b)と、
    を含む、
    脳活動推定方法。
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