WO2020162062A1 - 脳機能計測装置 - Google Patents

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WO2020162062A1
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rest
blood flow
measurement data
cerebral blood
flow information
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PCT/JP2019/050293
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俊平 山口
石川　亮宏
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株式会社島津製作所
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    • A61B5/4029—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the peripheral nervous systems
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Definitions

  • the present invention relates to a brain function measuring device, and more particularly to a brain function measuring device for measuring a brain function at rest.
  • a brain function measuring device that measures brain function at rest is known.
  • Such a brain function measuring device is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-116213.
  • the brain function measuring device disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2015-116213 measures the cerebral blood flow of a subject at rest, and based on the measured cerebral blood flow, a functional brain region between a plurality of predetermined regions. It is configured to calculate a specific bond (correlation).
  • the brain When measuring the cerebral blood flow of a subject, the brain may not be in a resting state even if the subject is at rest at first glance. That is, generally speaking, rest refers to a state such as sitting or lying down that is not an exercise state and does not give a positive task or external stimulus, but the apparent rest state and the rest state of brain activity are different. ..
  • the brain may not be in a resting state, such as when the subject's body is in a resting state but is thinking about something.
  • the state where the brain is in a resting state means that the subject does not feel uncomfortable external stimuli such as stress and that the subject does not think intentionally.
  • the brain function measuring device disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2015-116213 does not determine whether the brain of the subject is in a resting state when measuring the cerebral blood flow of the subject at rest. it is conceivable that. Therefore, when analyzing the functional connection of the brain region between a plurality of predetermined regions acquired from the measurement result, the measurement result when the brain is not resting may be included, and the reliability of the measurement result decreases. In addition, there is a problem that the accuracy of resting brain function analysis may be reduced.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to improve the reliability of measurement results and to analyze resting brain function.
  • An object of the present invention is to provide a brain function measuring device capable of improving accuracy.
  • the brain function measuring apparatus determines a brain blood flow information acquisition unit that acquires brain blood flow information of a subject, and determines whether or not the subject is resting. Based on the rest information acquired by the rest information acquisition unit and the rest information acquisition unit for acquiring rest information, cerebral blood flow information in a state where the rest information satisfies a predetermined condition is acquired as rest measurement data. And a control unit for controlling.
  • the brain function measuring device stores the cerebral blood flow information in a state where the rest information for determining whether or not the subject is resting, satisfies a predetermined condition.
  • a control unit that acquires time measurement data is provided. This makes it possible to suppress acquisition of cerebral blood flow information when the subject's brain is not resting, as resting measurement data. Therefore, since the reliability of the measurement result can be improved, it is possible to analyze using the measurement result with the improved reliability. As a result, the accuracy of resting brain function analysis can be improved.
  • the control unit is configured to generate the rest-time cumulative measurement data, which is an accumulation of the rest-time measurement data, based on the rest-time measurement data.
  • the brain function can be analyzed by the rest-time cumulative measurement data generated from the rest-time measurement data.
  • the brain function can be efficiently analyzed, as compared with the case where the brain function is analyzed using the data in which the resting state and the non-resting state are mixed.
  • control unit is configured to acquire one or a plurality of rest measurement data and combine the rest measurement data in the order of acquisition to generate one rest cumulative measurement data. ..
  • the control unit is configured to acquire one or a plurality of rest measurement data and combine the rest measurement data in the order of acquisition to generate one rest cumulative measurement data. ..
  • one or a plurality of rest measurement data are combined in time series, so that it becomes possible to analyze only the rest measurement data over time, and more accurately and easily analyze brain function. be able to.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit is configured to continuously acquire cerebral blood flow information during the acquisition of the rest information, the control unit, Among the continuously acquired cerebral blood flow information, the rest state information is extracted as rest measurement data, and the rest cumulative measurement data is generated based on the extracted rest measurement data. There is. According to this structure, while obtaining the rest information and the acquisition of the cerebral blood flow information in parallel, the rest measurement data is extracted from the cerebral blood flow information to generate the rest measurement data.
  • the control unit is configured to perform a process on the continuously acquired cerebral blood flow information so as to distinguish the resting state and the non-resting state based on the resting information.
  • the control unit is configured to perform a process on the continuously acquired cerebral blood flow information so as to distinguish the resting state and the non-resting state based on the resting information.
  • the control unit has a predetermined state in which the rest information satisfies a predetermined condition.
  • the cerebral blood flow information is acquired as rest measurement data.
  • the control unit is a predetermined measurement of the cumulative measuring time of the resting measurement data.
  • the measurement process is finished.
  • the measurement process can be ended based on the cumulative measurement time of the rest measurement data.
  • the rest information acquisition unit is configured to acquire heartbeat information of the subject as rest information, and the control unit controls the time interval of the heartbeat of the subject. It is configured to acquire the parasympathetic nerve activity based on the fluctuation and determine the resting state of the brain of the subject.
  • the resting state of the brain can be determined by acquiring the activity of the parasympathetic nerve based on the fluctuation of the time interval of the heartbeat. As a result, it becomes possible to determine the resting state of the brain by acquiring the heartbeat information, and thus it is possible to easily determine whether or not the brain is in the resting state.
  • the control unit acquires the HF component, which is an index of parasympathetic nerve activity, by performing power spectrum analysis on the fluctuation of the time interval of the heartbeat of the subject, and the intensity of the HF component has a predetermined intensity. It is configured to discriminate the exceeded state from the resting state of the brain.
  • the resting state of the brain can be determined based on the HF component that is an index of parasympathetic nerve activity. As a result, it is possible to determine the resting state of the brain by confirming whether or not the intensity of the HF component exceeds a predetermined intensity. Therefore, it is easier to determine whether or not the brain is in the resting state. You can
  • a brain function measuring device is a brain blood flow information acquisition unit that acquires brain blood flow information of a subject, and a rest that acquires rest information for determining whether or not the subject is resting. Based on the information acquisition unit and the rest information acquired by the rest information acquisition unit, when the subject became rest, the acquisition of cerebral blood flow information as rest measurement data was started and the subject stopped resting. At this time, a control unit that stops acquisition of cerebral blood flow information is provided.
  • the brain function measuring device uses cerebral blood flow as resting measurement data when the subject becomes rest based on the rest information acquired by the rest information acquiring unit.
  • a control unit is provided that starts acquisition of information and stops acquisition of cerebral blood flow information when the subject is no longer resting.
  • the accuracy of resting brain function analysis can be improved.
  • the cerebral blood flow information at rest is used as resting measurement data from the cerebral blood flow information acquired in a state where rest and non-rest are mixed.
  • the cerebral blood flow information can be acquired as rest measurement data without determining whether or not the subject is resting.
  • a brain function measuring device capable of improving the reliability of measurement results and improving the accuracy of resting brain function analysis. it can.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an overall configuration of a brain function measuring device according to a first embodiment of the present invention. It is a schematic diagram which shows the structure of the cerebral blood flow information acquisition part by 1st Embodiment of this invention.
  • FIG. 3 is a schematic diagram (A) for explaining cerebral blood flow data and rest measurement data and a schematic diagram (B) for explaining rest measurement data.
  • FIG. 7 is schematic diagrams (A) to (C) for explaining a process in which the control unit according to the first embodiment of the present invention determines the resting state of the brain of the subject.
  • 6 is a flowchart for explaining a process in which the brain function measuring device according to the first embodiment of the present invention generates rest-time accumulated measurement data.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining a process of generating rest-time cumulative measurement data by the brain function measuring device according to the second embodiment of the present invention. It is a schematic diagram for demonstrating the process by which the control part by the 3rd modification of this invention can identify cerebral blood flow information. 9 is a flowchart for explaining a process in which the brain function measuring device according to the third modified example of the present invention generates rest-time accumulated measurement data. It is a schematic diagram which shows the whole structure of the brain function measuring device by the 1st modification of this invention. It is a schematic diagram which shows the whole structure of the brain function measuring device by the 2nd modification of this invention.
  • the brain function measuring device 100 includes a cerebral blood flow information acquisition unit 1, a rest information acquisition unit 2, and a control unit 3.
  • the brain function measuring device 100 is, for example, a device (optical measuring device) that optically measures the brain activity of the subject P using near infrared spectroscopy (NIRS) and generates time-series measurement result data.
  • NIRS near infrared spectroscopy
  • the brain function measuring apparatus 100 is configured to measure the activity of the brain when the subject P is executing the task displayed on the display unit 4.
  • the subject P is tasked with, for example, keeping looking at the marks such as + and ⁇ displayed on the display unit 4.
  • the display unit 4 includes, for example, a liquid crystal monitor or the like.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is configured to acquire the cerebral blood flow information d1 of the subject P based on the input signal from the control unit 3. The detailed configuration of the cerebral blood flow information acquisition unit 1 will be described later.
  • the rest information acquisition unit 2 is configured to acquire rest information d5 for determining whether or not the subject P is resting. Specifically, the rest information acquisition unit 2 is configured to acquire the heartbeat information d5a (see FIG. 4A) of the subject P as the rest information d5. The rest information acquisition unit 2 is configured as a so-called input/output interface.
  • the rest information acquisition device 6 is configured to acquire the rest information d5 of the subject P based on the input signal from the control unit 3. Specifically, the rest information acquisition device 6 is configured to acquire the heartbeat information d5a of the subject P.
  • the rest information acquisition device 6 includes, for example, an electrocardiogram device.
  • the rest information acquisition device 6 includes a plurality of electrodes attached to the subject P, a control unit that generates an electrocardiogram based on the electric potential of the heart of the subject P acquired by the plurality of electrodes, and a display unit that displays the electrocardiogram generated by the control unit. Including etc.
  • the control unit 3 is configured to acquire, from the cerebral blood flow information d1, the cerebral blood flow information d1 in which the brain of the subject P is in a resting state as rest measurement data d2. Further, the control unit 3 is configured to generate the rest-time accumulated measurement data d3, which is an accumulation of the rest-time measurement data d2, based on the rest-time measurement data d2. Further, the control unit 3 is configured to output a signal for synchronizing the measurement in the cerebral blood flow information acquisition unit 1 and the rest information acquisition device 6 to each of the cerebral blood flow information acquisition unit 1 and the rest information acquisition device 6. ing.
  • the control unit 3 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit). The detailed configuration for the control unit 3 to obtain the rest-time measurement data d2 and the detailed configuration for generating the rest-time cumulative measurement data d3 will be described later.
  • the control unit 3 also includes a storage unit 7.
  • the storage unit 7 is configured to store cerebral blood flow information d1, rest information d5, rest measurement data d2, rest cumulative measurement data d3, and the like.
  • the storage unit 7 includes, for example, an HDD (Hard Disk Drive) and a non-volatile memory.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is configured to acquire the cerebral blood flow information d1 of the subject P using the measurement probes (light transmitting probe 10a and light receiving probe 10b) connected via an optical fiber. There is.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 includes a light transmission probe 10a, a light reception probe 10b, a light output unit 11, a light detection unit 12, a measurement control unit 13, and a main body control unit 14.
  • the storage unit 15 and the input/output unit 16 are provided.
  • the light-transmitting probe 10a and the light-receiving probe 10b of the cerebral blood flow information acquisition unit 1 are attached to the probe-fixing holder 5 mounted on the head of the subject P, respectively, so that the head surface of the subject P is predetermined. Placed in position.
  • the light output unit 11 is configured to be able to output a plurality of measurement lights to the light transmitting probe 10a in the wavelength range of near infrared light.
  • the light output unit 11 includes, for example, a semiconductor laser.
  • the light detection unit 12 is configured to acquire and detect the measurement light incident on the light receiving probe 10b via an optical fiber.
  • the photodetector 12 includes, for example, a photomultiplier tube.
  • the measurement control unit 13 performs brain function measurement by the measurement probes (light transmitting probe 10a and light receiving probe 10b) arranged on the head of the subject P.
  • the main body control unit 14 is a computer including a CPU and a memory, and executes various programs stored in the storage unit 15 to function as the main body control unit 14 of the cerebral blood flow information acquisition unit 1. It is configured.
  • the storage unit 15 is composed of, for example, an HDD, and can store the control program executed by the main body control unit 14 and setting information, as well as the cerebral blood flow information d1 obtained as a result of the measurement.
  • the input/output unit 16 is an interface for connection with an external device such as the brain function measuring device 100.
  • the light output unit 11 emits the measurement light in the wavelength region of near-infrared light from the light transmission probe 10a arranged on the head surface of the subject P. Then, the light detection unit 12 acquires the intensity (amount of received light) of the measurement light by making the measurement light reflected in the head incident on the light receiving probe 10b arranged on the head surface and detecting the light.
  • a plurality of light transmitting probes 10a and a plurality of light receiving probes 10b are provided, and are attached to a holder 5 for fixing each probe at a predetermined position on the head surface.
  • the measurement control unit 13 determines the oxygenated hemoglobin, deoxygenated hemoglobin, and total hemoglobin based on the intensity (received amount) of the measurement light of a plurality of wavelengths (for example, three wavelengths of 780 nm, 805 nm, and 830 nm) and the absorption characteristics of hemoglobin. Measure the amount of change in.
  • the measurement control unit 13 is configured to acquire the cerebral blood flow information d1 of the subject P by acquiring the change amount of hemoglobin.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 outputs the acquired cerebral blood flow information d1 to the control unit 3 of the brain function measuring device 100 via the input/output unit 16.
  • FIG. 3A is a schematic diagram of the cerebral blood flow information d1 of the subject P.
  • the cerebral blood flow information d1 illustrated in FIG. 3A includes rest measurement data d2 when the brain of the subject P is resting and non-restoration data when the brain of the subject P is not resting (non-resting state). It includes resting measurement data d4.
  • the cerebral blood flow information d1 in the non-resting state is hatched.
  • the control unit 3 acquires, based on the rest information d5 acquired by the rest information acquisition unit 2, the cerebral blood flow information d1 in a state where the rest information d5 satisfies a predetermined condition, as the rest measurement data d2. Is configured. Specifically, the control unit 3 is configured to acquire, from the cerebral blood flow information d1, the cerebral blood flow information d1 in which the brain of the subject P is determined to be in a resting state as rest measurement data d2. There is. The method by which the control unit 3 determines the resting state of the brain will be described later.
  • the control unit 3 obtains rest measurement data d2a, rest measurement data d2b, rest measurement data d2c, rest measurement data d2d, and rest measurement data d2e from the cerebral blood flow information d1. Each is configured to get.
  • the control unit 3 is configured to acquire a plurality of rest measurement data d2 and combine the rest measurement data d2 in the order of acquisition to generate one rest cumulative measurement data d3.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is configured to continuously acquire the cerebral blood flow information d1 while the rest information d5 is being acquired, and the control unit 3 is continuously acquired. Resting state information is extracted as resting measurement data d2 from the cerebral blood flow information d1, and resting cumulative measurement data d3 is generated based on the extracted resting measurement data d2.
  • the control unit 3 combines a plurality of acquired rest measurement data d2 (rest measurement data d2a to d2e) in the order of acquisition to generate one rest cumulative measurement data d3. It is configured. Therefore, the rest-time cumulative measurement data d3 includes only each rest-time measurement data d2 obtained by removing the non-rest-time measurement data d4 (d4a to d4d) from the cerebral blood flow information d1.
  • the control unit 3 is configured to acquire the cerebral blood flow information d1 as the rest measurement data d2 when the rest information d5 satisfies the predetermined condition for a predetermined time or more. ing. Further, the control unit 3 is configured to end the measurement process when the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 reaches a predetermined measurement time. In the first embodiment, the cumulative measurement time is set to 8 minutes, for example. Further, since the rest measurement data d2 does not have continuous measurement times (time stamps), the control unit 3 is configured to re-assign the time stamps in the combined order when the rest cumulative measurement data d3 is generated. ing.
  • the control unit 3 is configured to store the acquired cerebral blood flow information d1, the rest information d5, the rest measurement data d2, and the generated cumulative rest measurement data d3 in the storage unit 7. There is. Further, since the cerebral blood flow information d1 includes the rest measurement data d2 and the non-rest measurement data d4, the cerebral blood flow information d1 can be data of a time longer than a predetermined measurement time. ..
  • FIG. 4A is a schematic diagram of a graph g1 showing the rest information d5 of the subject P acquired by the rest information acquisition device 6.
  • the horizontal axis of the graph g1 is time (seconds), and the vertical axis is potential (mV).
  • FIG. 4B is a schematic diagram of a graph g2 showing a change in the RR interval of the rest information d5 (a change in the heartbeat time interval d6).
  • the horizontal axis of the graph g2 is the number of beats (corresponding to the time axis), and the vertical axis is the RR interval.
  • the RR interval is the interval between the adjacent R waves 20 in the graph g1.
  • FIG. 4A is a schematic diagram of a graph g1 showing the rest information d5 of the subject P acquired by the rest information acquisition device 6.
  • the horizontal axis of the graph g1 is time (seconds), and the vertical axis is potential (mV).
  • FIG. 4B is a schematic diagram of
  • 4C is a schematic diagram of a graph g3 showing the result of the power spectrum analysis of the graph g2 showing the fluctuation of the RR interval of the rest information d5.
  • the horizontal axis of the graph g3 is the frequency, and the vertical axis is the spectral density (PSD: Power Spectral Density) (msec 2 /Hz).
  • the control unit 3 is configured to acquire the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat of the subject P based on the heartbeat information d5a of the subject P acquired as the rest information d5. Specifically, the control unit 3 is configured such that a predetermined number of heartbeats of the subject P is set as one group, and the fluctuation d6 of the heartbeat time interval is acquired based on the RR interval of the heartbeat information d5a in one group. Has been done.
  • the predetermined number of heartbeats included in one group is, for example, 128 points.
  • the control unit 3 is configured to acquire the activity of the parasympathetic nerve based on the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat of the subject P and determine the resting state of the brain of the subject P. Specifically, as shown in FIG. 4B, the control unit 3 indicates the fluctuation of the RR interval from the heartbeat information d5a (rest information d5) of the subject P as an index of the fluctuation d6 of the heartbeat time interval.
  • the graph g2 is acquired. Then, the control unit 3 acquires the graph g3 by analyzing the power spectrum of the graph g2.
  • the power spectrum analysis means to obtain a frequency spectrum indicating the intensity of the frequency component included in the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat by Fourier transforming the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat.
  • the high frequency peak is the HF component 21, and the low frequency peak is the LF component 22.
  • the HF component 21 reflects parasympathetic activity and the LF component 22 reflects sympathetic activity.
  • the resting state of the brain is a state in which the intensity of the HF component 21 exceeds a predetermined threshold in the power spectral density (graph g3).
  • the control unit 3 acquires the HF component 21, which is an index of parasympathetic nerve activity, by performing a power spectrum analysis on the fluctuation d6 (graph g2) of the time interval of the heartbeat of the subject P, and also the HF component.
  • a state in which the intensity of 21 exceeds a predetermined intensity Th is determined to be a resting state of the brain. That is, the case where the rest information d5 satisfies the predetermined condition is a state in which the intensity of the HF component 21 exceeds the predetermined intensity Th.
  • the HF component 21 is a frequency component included in the band of the frequency of about 0.20 to about 0.40 Hz in the graph g3.
  • control unit 3 is configured to shift the range for acquiring the heart rate from the heartbeat information d5a by one point at a time to the data measured later to generate the graph g3. Therefore, the control unit 3 can determine the resting state of the brain of the subject P over time.
  • step S1 the control unit 3 outputs a data acquisition start signal to the cerebral blood flow information acquisition unit 1 and the rest information acquisition device 6 based on the input operation of the operator. Then, in step S2, the control unit 3 acquires the cerebral blood flow information d1 and the rest information d5. Thereafter, the process proceeds to step S3.
  • step S3 the control unit 3 acquires the HF component 21 based on the rest information d5. Then, in step S4, it is determined whether or not the brain of the subject P is in a resting state. That is, the control unit 3 determines whether or not the brain of the subject P is at rest depending on whether or not the intensity of the HF component 21 exceeds a predetermined intensity Th. If the brain of the subject P is resting, the process proceeds to step S5. If the brain of the subject P is in a non-resting state, the process proceeds to step S8.
  • step S5 the control unit 3 determines whether the resting state of the brain of the subject P is for a predetermined time or longer. When the resting state of the brain of the subject P is equal to or longer than the predetermined time, the process proceeds to step S6. When the resting state of the brain of the subject P is less than the predetermined time, the process proceeds to step S7.
  • step S6 the control unit 3 turns on the resting state flag indicating that the brain of the subject P is resting. Specifically, when the control unit 3 determines that the brain of the subject P is in a resting state, the control unit 3 stores a value indicating the resting state (for example, 1) in the storage unit 7. Then, the process returns to step S2.
  • a value indicating the resting state for example, 1
  • step S7 the control unit 3 turns off the resting state flag. Specifically, when it is determined that the brain of the subject P is in a non-resting state, the control unit 3 sets the value (for example, 1) indicating the resting state stored in the storage unit 7 to the non-resting state. Is overwritten with a value (for example, 0). If the resting state flag is not turned on, the process returns to step S2.
  • step S8 the control unit 3 determines whether or not the starting point of the rest measurement data d2 is set in the cerebral blood flow information d1.
  • the process proceeds to step S9. If the starting point of the resting measurement data d2 is not set in the cerebral blood flow information d1, the process returns to step S2.
  • step S9 the control unit 3 acquires the rest measurement data d2. Specifically, the control unit 3 acquires the cerebral blood flow information d1 during the period in which the brain of the subject P continues to be in a resting state, as resting measurement data d2. Then, in step S10, the control unit 3 turns off the resting state flag. Thereafter, the process proceeds to step S11.
  • step S11 the control unit 3 determines whether or not the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 exceeds a predetermined time. If the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 exceeds the predetermined time, the process proceeds to step S12. When the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 does not exceed the predetermined time, the process returns to step S9.
  • step S12 the control unit 3 generates one rest-time cumulative measurement data d3 from the plurality of rest-time measurement data d2, and ends the process.
  • the brain function measuring device 100 determines whether or not the subject P is resting and the cerebral blood flow information acquisition unit 1 that obtains the cerebral blood flow information d1 of the subject P. Based on the rest information d5 acquired by the rest information acquisition unit 2 and the rest information acquisition unit 2 for acquiring the rest information d5 for the cerebral blood flow information d1 in a state where the rest information d5 satisfies a predetermined condition, The control unit 3 acquires the rest measurement data d2. This makes it possible to suppress acquisition of the cerebral blood flow information d1 when the brain of the subject P is not resting as the rest measurement data d2. Therefore, since the reliability of the measurement result can be improved, it becomes possible to analyze using the measurement result with the improved reliability. As a result, the accuracy of resting brain function analysis can be improved.
  • control unit 3 is configured to generate the rest-time cumulative measurement data d3, which is an accumulation of the rest-time measurement data d2, based on the rest-time measurement data d2. ..
  • the brain function can be analyzed by the rest-time cumulative measurement data d3 generated from the rest-time measurement data d2.
  • the brain function can be efficiently analyzed, as compared with the case where the brain function is analyzed using the data in which the resting state and the non-resting state are mixed.
  • a plurality of rest measurement data d2 are acquired, and the rest measurement data d2 are combined in the order of acquisition to generate one rest cumulative measurement data d3.
  • the rest-time cumulative measurement data d3 which is obtained by combining the rest-time measurement data d2 in time series.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is configured to continuously acquire the cerebral blood flow information d1 during the acquisition of the rest information d5, and the control unit 3 Extracts resting information from the continuously acquired cerebral blood flow information d1 as resting measurement data d2, and generates resting cumulative measurement data d3 based on the extracted resting measurement data d2. Is configured to.
  • the rest measurement data d2 is extracted from the cerebral blood flow information d1 to generate the rest accumulated measurement data d3. be able to.
  • the rest measurement data d2 can be extracted from the continuously acquired cerebral blood flow information d1 without switching whether or not the cerebral blood flow information d1 is acquired. Can be prevented from becoming complicated.
  • the control unit 3 acquires the cerebral blood flow information d1 as the rest measurement data d2 when the rest information d5 satisfies the predetermined condition for the predetermined time or longer. Is configured to. Accordingly, even when the brain is in a resting state, it is possible to suppress the acquisition as resting measurement data d2 when the resting state of the brain is less than the predetermined time. As a result, for example, when the rest measurement data d2 cannot be treated as significant data because the resting state of the brain is shortened, for example, the resting state and the non-resting state are alternately repeated, the resting cumulative measurement data is obtained. It becomes possible to suppress the extraction of the rest measurement data d2 to generate d3. Therefore, it is possible to further improve the reliability of the rest-time accumulated measurement data d3, so that the accuracy of the brain function analysis can be further improved.
  • control unit 3 is configured to end the measurement process when the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 reaches the predetermined measurement time.
  • the measurement process can be terminated based on the cumulative measurement time of the rest measurement data d2.
  • usability convenience of the operator
  • the control unit 3 can be improved as compared with the case where the operator ends the measurement process when the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 reaches a predetermined time. ..
  • the rest information acquisition unit 2 is configured to acquire the heartbeat information d5a of the subject P as the rest information d5, and the control unit 3 controls the heartbeat information of the subject P.
  • the activity of the parasympathetic nerve is acquired based on the variation d6 of the time interval of, and the resting state of the brain of the subject P is determined.
  • the resting state of the brain can be determined by acquiring the activity of the parasympathetic nerve based on the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat.
  • the power spectrum analysis of the fluctuation d6 of the time interval of the heartbeat of the subject P acquires the HF component 21 that is an index of parasympathetic nerve activity, and the HF component 21. Is determined to be a resting state of the brain.
  • the resting state of the brain can be determined based on the HF component 21 that is an index of parasympathetic nerve activity.
  • a brain function measuring apparatus 200 according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1, 6 and 7.
  • the control unit 30 causes the continuously acquired brain.
  • the blood flow information d1 is configured to be processed so that the rest state and the non-rest state can be distinguished based on the rest information d5.
  • the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
  • the control unit 30 uses the rest information d5 for the continuously acquired cerebral blood flow information d1.
  • the resting state and the non-resting state are distinguished from each other.
  • FIG. 6(A) is a schematic diagram showing an example in which the cerebral blood flow information d1 that has been continuously acquired is subjected to a process that makes it possible to distinguish between a resting state and a non-resting state.
  • the control unit 30 adds the time stamp t (time stamps t0 to t9) to the cerebral blood flow information d1.
  • the processing for enabling the resting state and the non-resting state in the cerebral blood flow information d1 to be discriminated is performed.
  • the time stamps t0, t2, t4, t6 and t8 indicate the starting point of the rest measurement data d2.
  • the time stamps t1, t3, t5, t7, and t9 indicate the end points of the rest measurement data d2.
  • the cerebral blood flow information d1 between the time stamp t5, the cerebral blood flow information d1 between the time stamp t6 and the time stamp t7, and the cerebral blood flow information d1 between the time stamp t8 and the time stamp t9 are respectively rested.
  • the time measurement data d2 (rest measurement data d2a to d2e).
  • control unit 30 is configured to display the cerebral blood flow information d1 that has been subjected to the processing that makes it possible to distinguish between a resting state and a non-resting state on a display unit (not shown). .. Therefore, an operator such as a doctor or a technician can obtain knowledge such as the distribution of the resting state in the cerebral blood flow information d1 by checking the cerebral blood flow information d1 displayed on the display unit.
  • the display unit includes, for example, a liquid crystal monitor.
  • step S1 the control unit 30 acquires the rest measurement data d2. Thereafter, the processing proceeds to step S12.
  • step S12 the control unit 30 adds the time stamp t (time stamps t0 to t9) to the continuously acquired cerebral blood flow information d1 at the location corresponding to the rest measurement data d2. After that, the process proceeds from step S10 to step S12, the control unit 30 generates the rest-time accumulated measurement data d3, and ends the process.
  • the control unit 30 performs a process for distinguishing the resting state and the non-resting state from the continuously acquired cerebral blood flow information d1 based on the resting information d5. It is configured to give. Thereby, the data from the start to the end of the brain function test of the subject P can be acquired. As a result, it becomes possible to analyze the brain function using the measurement results of the entire brain function test, so that the brain function can be easily analyzed. Further, since it is possible to distinguish the resting state and the non-resting state of the brain in the continuously acquired cerebral blood flow information d1, it is possible to distinguish the resting state and the non-resting state of the brain in the cerebral blood flow information d1. Knowledge such as distribution can be obtained.
  • a brain function measuring apparatus 500 (see FIG. 1) according to a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1, 8 and 9.
  • the control unit 31 uses the resting information. Based on the rest information d5 acquired by the acquisition unit 2, when the subject P is resting, the acquisition of the cerebral blood flow information d1 as the rest measurement data d2 is started, and the subject P is not resting. In addition, the acquisition of the cerebral blood flow information d1 is configured to be stopped.
  • the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
  • the brain function measuring apparatus 500 includes a cerebral blood flow information acquisition unit 1 that acquires cerebral blood flow information d1 of the subject P, and rest information for determining whether the subject P is resting. Based on the rest information acquisition unit 2 that acquires d5, and the rest information d5 acquired by the rest information acquisition unit 2, when the subject P becomes rest, acquisition of cerebral blood flow information d1 as rest measurement data d2. And a control unit 31 that stops acquisition of the cerebral blood flow information d1 when the subject P stops resting.
  • the control unit 31 acquires the rest information d5 of the subject P.
  • the control unit 31 determines whether or not the brain of the subject P is in a resting state based on the resting information d5.
  • the configuration of the control unit 31 that determines whether the brain of the subject P is in a resting state is the same as that of the control unit 3 in the first embodiment, and thus detailed description will be omitted.
  • control unit 31 is configured to output the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 to the cerebral blood flow information acquisition unit 1 based on the resting state of the brain of the subject P. .. Specifically, the control unit 31 is configured to output a cerebral blood flow information acquisition start signal d9a to the cerebral blood flow information acquisition unit 1 when the brain of the subject P is in a resting state. .. Further, the control unit 31 is configured to output a cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b to the cerebral blood flow information acquisition unit 1 when the brain of the subject P is not in a resting state.
  • the period from when the cerebral blood flow information acquisition start signal d9a is output to when the cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b is output is the rest period d7 (d7a to d7e).
  • the period from the output of the cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b to the output of the cerebral blood flow information acquisition start signal d9a is the non-rest period d8 (d8a to d8e).
  • the control unit 31 is configured to acquire the cerebral blood flow information d1 during the rest period d7 (d7a to d7e) as rest measurement data d2 (d2a to d2e) and generate the rest cumulative measurement data d3. ..
  • step S ⁇ b>1 the control unit 31 outputs a data acquisition start signal to the rest information acquisition device 6 based on the input operation of the operator.
  • step S13 the control unit 31 acquires the rest information d5. Thereafter, the process proceeds to step S3.
  • step S3 the control unit 3 acquires the HF component 21 based on the rest information d5.
  • step S14 the control unit 31 determines the resting state of the brain of the subject P based on the HF component 21, and notifies the cerebral blood flow information acquisition unit 1 of the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 (cerebral blood flow).
  • the flow information acquisition start signal d9a or the cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b) is output.
  • step S15 the control unit 31 determines whether or not the rest information acquisition stop signal d10 has been input.
  • the processing ends.
  • the process proceeds to step S13.
  • step S1 the control unit 31 outputs a data acquisition start signal to the cerebral blood flow information acquisition unit 1 based on the input operation of the operator.
  • the process of step S1 in the process performed by the rest information acquisition device 6 and the process of step S1 in the process performed by the cerebral blood flow information acquisition unit 1 are performed in synchronization.
  • step S16 the control unit 31 determines whether or not the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 has been input.
  • the process proceeds to step S17.
  • the control unit 31 repeats the process of step S16.
  • step S17 the control unit 31 determines whether the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 is the cerebral blood flow information acquisition start signal d9a or the cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b.
  • the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 is the cerebral blood flow information acquisition start signal d9a
  • the process proceeds to step S18.
  • the cerebral blood flow information acquisition control signal d9 is the cerebral blood flow information acquisition stop signal d9b
  • the process proceeds to step S19.
  • step S18 the cerebral blood flow information acquisition unit 1 starts to acquire the cerebral blood flow information d1 as the rest measurement data d2. If the cerebral blood flow information acquisition unit 1 has started to acquire the cerebral blood flow information d1 when the process proceeds to step S18, the process of step S18 is omitted.
  • step S19 the cerebral blood flow information acquisition unit 1 stops acquisition of the cerebral blood flow information d1 in step S19. If the cerebral blood flow information acquisition unit 1 has not started acquiring the cerebral blood flow information d1 when the process proceeds to step S19, the process of step S19 is omitted.
  • step S11 the control unit 31 determines whether or not the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 exceeds a predetermined time.
  • the process proceeds to step S20.
  • the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 does not exceed the predetermined time, the process proceeds to step S16.
  • step S20 the control unit 31 outputs a rest information acquisition stop signal d10 to the rest information acquisition device 6 and ends the process.
  • the brain function measuring device 500 determines the brain blood flow information acquisition unit 1 that acquires the brain blood flow information d1 of the subject P and whether or not the subject P is resting. Based on the rest information d5 acquired by the rest information acquisition unit 2 and the rest information acquisition unit 2 for acquiring rest information d5 for the rest, the cerebral blood flow as rest measurement data d2 when the subject P becomes rest.
  • the control unit 31 starts acquisition of the information d1 and stops acquisition of the cerebral blood flow information d1 when the subject P stops resting.
  • the resting cerebral blood flow information d1 is acquired from the cerebral blood flow information d1 acquired in a state where rest and non-rest are mixed. Unlike the configuration that is acquired as the time measurement data d2, after acquiring the cerebral blood flow information d1, the cerebral blood flow information d1 is acquired as the rest time measurement data d2 without determining whether or not the subject P is resting. can do.
  • control unit 3 has shown an example of the configuration in which the heartbeat information d5a of the subject P is acquired as the rest information d5. Is not limited to this.
  • control unit 3 control unit 30, control unit 31
  • the control unit 3 may be configured to acquire the change in sweating of the subject P, the change in respiratory rate, and the like as the rest information d5.
  • the control unit 3 may be configured to acquire any information as long as the information can determine whether the brain of the subject P is quiet.
  • control unit 3 when the control unit 3 (control unit 30, control unit 31) has accumulated the rest measurement data d2 for more than 8 minutes, it calculates the rest accumulation measurement data d3.
  • the example of the configuration to generate is shown, but the present invention is not limited to this.
  • the cumulative measurement time of the rest measurement data d2 may be any time.
  • control unit 3 has shown an example of the configuration in which one rest-time cumulative measurement data d3 is generated from a plurality of rest-time measurement data d2.
  • the invention is not limited to this.
  • the control unit 3 when one rest measurement data d2 exceeds a predetermined cumulative measurement time, the control unit 3 (control unit 30) generates the rest cumulative measurement data d3 from one rest measurement data d2. May be configured.
  • control unit 3 control unit 30
  • the configuration may be such that the control unit 3 (control unit 30) does not generate the rest-time accumulated measurement data d3. In that case, it is sufficient to generate the cerebral blood flow information d1 shown in FIG.
  • control unit 3 control unit 30
  • the control unit 3 does not have to combine the rest measurement data d2 in the order of acquisition.
  • the rest-time measurement data d2 does not have to combine the rest measurement data d2 in the order of acquisition.
  • the rest-time accumulated measurement data d3 becomes time-series data. Therefore, it is preferable to combine the rest-time measurement data d2 in the order of acquisition.
  • control unit 3 (control unit 30) generates the rest-time accumulated measurement data d3 when the accumulated measurement time of the rest-time measurement data d2 exceeds a predetermined time.
  • control unit 3 may be configured to generate the rest-time accumulated measurement data d3 at an arbitrary accumulated measurement time based on the input operation of the operator.
  • control unit 3 determines that the brain of the subject P is in a resting state when the intensity of the HF component 21 exceeds the predetermined intensity Th.
  • the present invention is not limited to this. For example, based on the ratio of the LF component 22 (see FIG. 4) and the HF component 21, which is the frequency component of about 0.04 to about 0.15 Hz of the graph g3 obtained by power spectrum analysis of the heartbeat information d5a of the subject P, It may be configured to determine the resting state of the brain of the subject P.
  • the control unit 30 adds the marker 40 (markers 40a to 40e) to the cerebral blood flow information d1 so that the resting state and the non-resting state can be distinguished.
  • the marker 40 markers 40a to 40e
  • the present invention is not limited to this.
  • the color of the rest measurement data d2 and the color of the non-rest measurement data d4 may be changed so that the rest state and the non-rest state can be distinguished. Any configuration may be used as long as the resting state and the non-resting state can be identified.
  • control unit 3 control unit 30
  • the present invention is not limited to this.
  • the number of heartbeats included in one group when the fluctuation d6 of the heartbeat time interval is acquired may be set arbitrarily.
  • the brain function measuring apparatus 100 (brain function measuring apparatus 200) acquires the cerebral blood flow information d1 by using NIRS is shown, but the present invention is not limited to this. Not limited.
  • the brain function measuring apparatus 100 (brain function measuring apparatus 200) may be configured to acquire the cerebral blood flow information d1 by fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) or SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography). ..
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is the cerebral blood flow information acquisition device that acquires the cerebral blood flow information d1
  • the present invention is not limited to this.
  • I can't.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 may be configured as an input/output interface for acquiring the cerebral blood flow information d1 acquired by the cerebral blood flow information acquisition device 8.
  • the cerebral blood flow information acquisition unit 1 is the cerebral blood flow information acquisition device 8 and the rest information acquisition unit 2 is the input/output interface in the above-described first and second embodiments, the present example has been described.
  • the brain function measurement device 400 may be configured to include the cerebral blood flow information acquisition device 8, the rest information acquisition device 6, and the control unit 3.
  • the control unit 3 causes the cerebral blood flow information acquisition device 8 and the rest information acquisition device 6 to determine the cerebral blood flow information d1 and It may be configured to acquire the rest information d5.
  • the control part 3 (31) acquires an HF component based on the fluctuation
  • the control unit 3 (30) acquires the rest measurement data d2 in parallel with the acquisition of the cerebral blood flow information d1, and generates the rest cumulative measurement data d3.
  • the control unit 3 (30) may be configured to acquire the resting time measurement data d2 and acquire the resting cumulative measurement data d3 after acquiring the cerebral blood flow information d1.

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Abstract

この脳機能計測装置（１００）は、被験者（Ｐ）の脳血流情報（ｄ１）を取得する脳血流情報取得部（１）と、被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報（ｄ５）を取得する安静情報取得部（２）と、安静情報取得部により取得された安静情報に基づいて、安静情報が所定の条件を満たした状態における脳血流情報を、安静時計測データ（ｄ２）として取得する制御部（３）とを備える。

Description

脳機能計測装置
　本発明は、脳機能計測装置に関し、特に、安静時の脳機能を計測する脳機能計測装置に関する。
　従来、安静時の脳機能を計測する脳機能計測装置が知られている。このような脳機能計測装置は、たとえば、特開２０１５－１１６２１３号公報に開示されている。
　特開２０１５－１１６２１３号公報に開示されている脳機能計測装置は、安静時の被験者の脳血流量を計測し、計測した脳血流量に基づいて、複数の所定領域間の脳領域の機能的な結合（相関関係）を算出するように構成されている。
特開２０１５－１１６２１３号公報
　ここで、被験者の脳血流量を計測する際に、一見して被験者が安静にしている場合であっても、脳が安静状態でない場合がある。つまり、一般に安静とは、座位または臥位など、運動状態でなく、積極的な課題や外部刺激を与えない状態を指すが、外見的な安静状態と脳活動の安静状態とは異なるものである。たとえば、被験者の身体が安静状態であっても、何か考え事をしている場合など、脳が安静状態でない場合がある。なお、脳が安静状態であるとは、被験者がストレスなど、不快となる外部刺激などを感じていない状態であるとともに、被験者が意図的に思考していない状態のことを意味する。
　しかしながら、特開２０１５－１１６２１３号公報に開示されている脳機能計測装置では、安静時における被験者の脳血流量を計測する際に、被験者の脳が安静状態であるか否かを判別していないと考えられる。したがって、計測結果から取得した複数の所定領域間の脳領域の機能的な結合を解析する際に、脳が安静状態でない場合の計測結果が含まれる可能性があり、計測結果の信頼性が低下するとともに、安静時脳機能の解析の精度が低下する可能性があるという問題点がある。
　この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、計測結果の信頼性を向上させることが可能であるとともに、安静時脳機能の解析の精度を向上させることが可能な脳機能計測装置を提供することである。
　上記目的を達成するために、この発明の第１の局面における脳機能計測装置は、被験者の脳血流情報を取得する脳血流情報取得部と、被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報を取得する安静情報取得部と、安静情報取得部により取得された安静情報に基づいて、安静情報が所定の条件を満たした状態における脳血流情報を、安静時計測データとして取得する制御部とを備える。
　この発明の第１の局面における脳機能計測装置は、上記のように、被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報が所定の条件を満たした状態における脳血流情報を、安静時計測データとして取得する制御部を備える。これにより、被験者の脳が安静でない場合の脳血流情報が安静時計測データとして取得されることを抑制することが可能となる。したがって、計測結果の信頼性を向上させることができるので、信頼性を向上させた計測結果を用いて解析することが可能となる。その結果、安静時脳機能の解析の精度を向上させることができる。
　上記第１の局面における脳機能計測装置において、好ましくは、制御部は、安静時計測データに基づいて、安静時計測データを累積した安静時累積計測データを生成するように構成されている。このように構成すれば、安静時計測データから生成された安静時累積計測データによって脳機能の解析を行うことができる。その結果、安静状態と非安静状態とが混在したデータを用いて脳機能の解析を行う場合と比較して、効率的に脳機能の解析を行うことができる。
　この場合、好ましくは、制御部は、１つまたは複数の安静時計測データを取得するとともに、安静時計測データを取得順に結合し、１つの安静時累積計測データを生成するように構成されている。このように構成すれば、安静時計測データを時系列に結合した安静時累積計測データを用いて脳機能の解析を行うことができる。その結果、１つまたは複数の安静時計測データが時系列に結合しているので、安静時計測データだけを経時的に解析することが可能となり、より正確にかつ容易に脳機能の解析を行うことができる。
　上記安静時累積計測データを生成する構成において、好ましくは、脳血流情報取得部は、安静情報の取得中に脳血流情報を継続的に取得するように構成されており、制御部は、継続的に取得された脳血流情報のうち、安静状態の情報を安静時計測データとして抽出するとともに、抽出した安静時計測データに基づいて、安静時累積計測データを生成するように構成されている。このように構成すれば、安静情報の取得と、脳血流情報の取得とを並行して行いながら、脳血流情報から安静時計測データを抽出することにより安静時累積計測データを生成することができる。その結果、脳の安静状態、非安静状態に応じて脳血流情報を取得するか否かを切り替えて、安静状態における脳血流情報のみを安静時計測データとして取得する場合と比較して、脳血流情報を取得するか否かを切り替えずに、継続的に取得された脳血流情報から安静時計測データを抽出することが可能となるので、計測処理の制御が複雑になることを抑制することができる。
　この場合、好ましくは、制御部は、継続的に取得された脳血流情報に対して、安静情報に基づいて安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている。このように構成すれば、被験者の脳機能検査の開始から終了までのデータを取得することができる。その結果、脳機能検査全体の計測結果を用いて脳機能の解析を行うことが可能となるので、脳機能の解析を容易に行うことができる。また、継続的に取得された脳血流情報において、脳の安静状態と非安静状態とを識別することが可能となるので、脳血流情報における脳の安静状態と非安静状態との分布などの知見を得ることができる。
　上記継続的に取得された脳血流情報から安静時計測データを抽出し、安静時累積計測データを生成する構成において、好ましくは、制御部は、安静情報が所定の条件を満たした状態が所定時間以上の場合に、脳血流情報を安静時計測データとして取得するように構成されている。このように構成すれば、脳が安静状態であった場合でも、脳の安静状態が所定時間未満の場合には、安静時計測データとして取得することを抑制することができる。その結果、たとえば、安静状態と非安静状態とが交互に繰り返すなど、脳の安静状態が短くなることにより、安静時計測データを有意なデータとして取り扱うことができない場合に、安静時累積計測データを生成するために安静時計測データを抽出することを抑制することが可能となる。したがって、安静時累積計測データの信頼性をより一層向上させるとことが可能となるので、脳機能の解析の精度をより一層向上させることができる。
　上記継続的に取得された脳血流情報から安静時計測データを抽出し、安静時累積計測データを生成する構成において、好ましくは、制御部は、安静時計測データの累積計測時間が所定の計測時間に達した場合、計測処理を終了するように構成されている。このように構成すれば、安静時計測データの累積計測時間に基づいて計測処理を終了させることができる。その結果、たとえば、安静時計測データの累積計測時間が所定時間に達した場合に操作者が計測処理を終了させる場合と比較して、ユーザビリティ（操作者の利便性）を向上させることができる。
　上記第１の局面における脳機能計測装置において、好ましくは、安静情報取得部は、安静情報として、被験者の心拍情報を取得するように構成されており、制御部は、被験者の心拍の時間間隔の変動に基づいて副交感神経の活動を取得し、被験者の脳の安静状態を判別するように構成されている。このように構成すれば、心拍の時間間隔の変動に基づいて副交感神経の活動を取得することにより、脳の安静状態を判別することができる。その結果、心拍情報を取得することにより脳の安静状態を判別することが可能となるので、脳が安静状態か否かを容易に判別することができる。
　この場合、好ましくは、制御部は、被験者の心拍の時間間隔の変動をパワースペクトル解析することにより、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分を取得するとともに、ＨＦ成分の強度が所定の強度を超えた状態を脳の安静状態と判別するように構成されている。このように構成すれば、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分に基づいて、脳の安静状態を判別することができる。その結果、ＨＦ成分の強度が所定の強度を超えているか否かを確認することにより脳の安静状態を判別することが可能となるので、脳が安静状態か否かをさらに容易に判別することができる。
　この発明の第２の局面における脳機能計測装置は、被験者の脳血流情報を取得する脳血流情報取得部と、被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報を取得する安静情報取得部と、安静情報取得部により取得された安静情報に基づいて、被験者が安静となった際に、安静時計測データとして脳血流情報の取得を開始するとともに、被験者が安静でなくなった際に、脳血流情報の取得を停止する制御部とを備える。
　この発明の第２の局面における脳機能計測装置は、上記のように、安静情報取得部により取得された安静情報に基づいて、被験者が安静となった際に、安静時計測データとして脳血流情報の取得を開始するとともに、被験者が安静でなくなった際に、脳血流情報の取得を停止する制御部を備える。これにより、上記第１の局面における脳機能計測装置と同様に、安静時脳機能の解析の精度を向上させることができる。また、被験者が安静時にのみ脳血流情報を取得するため、安静時と非安静時とが混在している状態において取得した脳血流情報から安静時の脳血流情報を安静時計測データとして取得する構成と異なり、脳血流情報を取得した後において、被験者が安静であるか否かを判別することなく、脳血流情報を安静時計測データとして取得することができる。
　本発明によれば、上記のように、計測結果の信頼性を向上させることが可能であるとともに、安静時脳機能の解析の精度を向上させることが可能な脳機能計測装置を提供することができる。
本発明の第１実施形態による脳機能計測装置の全体構成を示す模式図である。 本発明の第１実施形態による脳血流情報取得部の構成を示す模式図である。 脳血流量データおよび安静時計測データを説明するための模式図（Ａ）および安静時累積計測データを説明するための模式図（Ｂ）である。 本発明の第１実施形態による制御部が被験者の脳の安静状態を判別する処理を説明するための模式図（Ａ）～（Ｃ）である。 本発明の第１実施形態による脳機能計測装置が安静時累積計測データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２実施形態による制御部が脳血流情報を識別可能にする処理を説明するための模式図である。 本発明の第２実施形態による脳機能計測装置が安静時累積計測データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第３変形例による制御部が脳血流情報を識別可能にする処理を説明するための模式図である。 本発明の第３変形例態による脳機能計測装置が安静時累積計測データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１変形例による脳機能計測装置の全体構成を示す模式図である。 本発明の第２変形例による脳機能計測装置の全体構成を示す模式図である。
　以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
　［第１実施形態］
　図１～図５を参照して、本発明の第１実施形態による脳機能計測装置１００の構成について説明する。
　（脳機能計測装置の構成）
　まず、図１を参照して、本発明の第１実施形態による脳機能計測装置１００の構成について説明する。
　図１に示すように、脳機能計測装置１００は、脳血流情報取得部１と、安静情報取得部２と、制御部３とを備えている。
　脳機能計測装置１００は、たとえば、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）を用いて被験者Ｐの脳活動を光学的に計測し、時系列の計測結果データを生成する装置（光計測装置）である。
　第１実施形態では、脳機能計測装置１００は、被験者Ｐが表示部４に表示されたタスクを実行している際の脳の活動を計測するように構成されている。被験者Ｐには、たとえば、表示部４に表示された＋や◎などのマークを見続けるタスクが課される。表示部４は、たとえば、液晶モニタなどを含む。
　脳血流情報取得部１は、制御部３からの入力信号に基づいて、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１を取得するように構成されている。脳血流情報取得部１の詳細な構成については後述する。
　安静情報取得部２は、被験者Ｐが安静であるか否かを判定するための安静情報ｄ５を取得するように構成されている。具体的には、安静情報取得部２は、安静情報ｄ５として、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａ（図４（Ａ）参照）を取得するように構成されている。安静情報取得部２は、いわゆる入出力インターフェースとして構成されている。
　安静情報取得装置６は、制御部３からの入力信号に基づいて、被験者Ｐの安静情報ｄ５を取得するように構成されている。具体的には、安静情報取得装置６は、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａを取得するように構成されている。安静情報取得装置６は、たとえば、心電図装置を含む。安静情報取得装置６は、被験者Ｐに取り付ける複数の電極と、複数の電極が取得した被験者Ｐの心臓の電位に基づいて心電図を生成する制御部と、制御部が生成した心電図を表示する表示部などを含む。
　制御部３は、脳血流情報ｄ１のうち、被験者Ｐの脳が安静状態の脳血流情報ｄ１を、安静時計測データｄ２として取得するように構成されている。また、制御部３は、安静時計測データｄ２に基づいて、安静時計測データｄ２を累積した安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。また、制御部３は、脳血流情報取得部１および安静情報取得装置６における計測を同期させる信号を、脳血流情報取得部１および安静情報取得装置６のそれぞれに出力するように構成されている。制御部３は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などを含む。制御部３が安静時計測データｄ２を取得する詳細な構成および安静時累積計測データｄ３を生成する詳細な構成については後述する。
　また、制御部３は、記憶部７を含んでいる。記憶部７は、脳血流情報ｄ１、安静情報ｄ５、安静時計測データｄ２および安静時累積計測データｄ３などを記憶するように構成されている。記憶部７は、たとえば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）や不揮発性のメモリなどを含む。
　（脳血流情報取得部の構成）
　次に、図２を参照して、脳血流情報取得部１の構成について説明する。
　脳血流情報取得部１は、光ファイバを介して接続された計測プローブ（送光プローブ１０ａおよび受光プローブ１０ｂ）を用いて、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１、を取得するように構成されている。
　図２に示すように、脳血流情報取得部１は、送光プローブ１０ａと、受光プローブ１０ｂと、光出力部１１と、光検出部１２と、計測制御部１３と、本体制御部１４と、記憶部１５と、入出力部１６とを備えている。
　脳血流情報取得部１の送光プローブ１０ａおよび受光プローブ１０ｂは、それぞれ、被験者Ｐの頭部に装着されたプローブ固定用のホルダ５に取り付けられることにより、被験者Ｐの頭部表面上の所定位置に配置される。
　光出力部１１は、近赤外光の波長領域で複数の計測光を送光プローブ１０ａに出力可能に構成されている。光出力部１１は、たとえば、半導体レーザーを含む。光検出部１２は、受光プローブ１０ｂに入射した計測光を、光ファイバを介して取得し検出するように構成されている。光検出部１２は、たとえば、光電子倍増管を含む。
　計測制御部１３は、被験者Ｐの頭部に配置された計測プローブ（送光プローブ１０ａおよび受光プローブ１０ｂ）により脳機能計測を行う。本体制御部１４は、ＣＰＵやメモリなどから構成されるコンピュータであり、記憶部１５に格納された各種プログラムを実行することにより、脳血流情報取得部１の本体制御部１４として機能するように構成されている。記憶部１５は、たとえばＨＤＤからなり、本体制御部１４が実行する制御プログラムや設定情報を格納するとともに、計測の結果得られた脳血流情報ｄ１を記憶することが可能である。また、入出力部１６は、脳機能計測装置１００などの外部機器との接続用インターフェースである。
　第１実施形態では、光出力部１１は、近赤外光の波長領域の計測光を被験者Ｐの頭部表面上に配置した送光プローブ１０ａから照射する。そして、光検出部１２は、頭部内で反射した計測光を頭部表面上に配置した受光プローブ１０ｂに入射させて検出することにより、計測光の強度（受光量）を取得する。送光プローブ１０ａおよび受光プローブ１０ｂは、それぞれ複数設けられ、頭部表面上の所定位置に各プローブを固定するためのホルダ５に取り付けられる。計測制御部１３は、複数波長（たとえば、７８０ｎｍ、８０５ｎｍおよび８３０ｎｍの３波長）の計測光の強度（受光量）とヘモグロビンの吸光特性とに基づいて、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビンおよび総ヘモグロビンの変化量を計測する。計測制御部１３は、ヘモグロビンの変化量を取得することにより、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１を取得するように構成されている。脳血流情報取得部１は、取得した脳血流情報ｄ１を、入出力部１６を介して脳機能計測装置１００の制御部３へ出力する。
　（安静時計測データｄ２の取得および安静時累積計測データの生成）
　次に、図３を参照して、制御部３が安静時計測データｄ２を取得する構成および制御部３が安静時累積計測データｄ３を生成する構成について説明する。
　図３（Ａ）は、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１の模式図である。図３（Ａ）に示す脳血流情報ｄ１は、被験者Ｐの脳が安静となっている場合の安静時計測データｄ２と、被験者Ｐの脳が安静でない（非安静状態である）場合の非安静時計測データｄ４とを含んでいる。なお、図３（Ａ）では、便宜上、非安静状態の脳血流情報ｄ１（非安静時計測データｄ４）に対して斜線のハッチングを付している。
　身体的な安静状態と異なり、脳の安静状態は必ずしも被験者Ｐが自由にコントロールできるわけはない。そのため、脳の安静状態は所望の計測時間の間継続するとは限らず、図３（Ａ）に示すように断続的に生じ得る。そこで、制御部３は、安静情報取得部２により取得された安静情報ｄ５に基づいて、安静情報ｄ５が所定の条件を満たした状態における脳血流情報ｄ１を、安静時計測データｄ２として取得するように構成されている。具体的には、制御部３は、脳血流情報ｄ１のうち、被験者Ｐの脳が安静状態であると判断された脳血流情報ｄ１を安静時計測データｄ２として取得するように構成されている。なお、制御部３が脳の安静状態を判別する方法については後述する。
　図３に示す例では、制御部３は、脳血流情報ｄ１から、安静時計測データｄ２ａ、安静時計測データｄ２ｂ、安静時計測データｄ２ｃ、安静時計測データｄ２ｄ、および安静時計測データｄ２ｅをそれぞれ取得するように構成されている。
　また、第１実施形態では、制御部３は、複数の安静時計測データｄ２を取得するとともに、安静時計測データｄ２を取得順に結合し、１つの安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。具体的には、脳血流情報取得部１は、安静情報ｄ５の取得中に脳血流情報ｄ１を継続的に取得するように構成されており、制御部３は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１のうち、安静状態の情報を安静時計測データｄ２として抽出するとともに、抽出した安静時計測データｄ２に基づいて、安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。
　図３に示す例では、制御部３は、取得した複数の安静時計測データｄ２（安静時計測データｄ２ａ～ｄ２ｅ）を取得した順に結合し、１つの安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。したがって、安静時累積計測データｄ３には、脳血流情報ｄ１から非安静時計測データｄ４（ｄ４ａ～ｄ４ｄ）が除かれた各安静時計測データｄ２のみが含まれる。
　また、第１実施形態では、制御部３は、安静情報ｄ５が所定の条件を満たした状態が所定時間以上の場合に、脳血流情報ｄ１を安静時計測データｄ２として取得するように構成されている。また、制御部３は、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定の計測時間に達した場合、計測処理を終了するように構成されている。なお、第１実施形態では、累積計測時間は、たとえば、８分に設定されている。また、各安静時計測データｄ２は、計測時間（タイムスタンプ）が連続でないため、制御部３は、安静時累積計測データｄ３を生成した際に、結合した順にタイムスタンプを振り直すように構成されている。
　第１実施形態では、制御部３は、取得した脳血流情報ｄ１、安静情報ｄ５、安静時計測データｄ２および生成した安静時累積計測データｄ３を、記憶部７に記憶するように構成されている。また、脳血流情報ｄ１には、安静時計測データｄ２と、非安静時計測データｄ４とが含まれているため、脳血流情報ｄ１は、所定の計測時間よりも長い時間のデータとなりうる。
　（安静状態の判別）
　次に、図４を参照して、第１実施形態による制御部３が、被験者Ｐの脳が安静状態か否かを判別する構成について説明する。
　図４（Ａ）は、安静情報取得装置６によって取得された被験者Ｐの安静情報ｄ５を示すグラフｇ１の模式図である。グラフｇ１の横軸は時間（秒）であり、縦軸は電位（ｍＶ）である。図４（Ｂ）は、安静情報ｄ５のＲＲ間隔の変動（心拍の時間間隔の変動ｄ６）を示すグラフｇ２の模式図である。グラフｇ２の横軸は拍動回数（時間軸に相当）であり、縦軸はＲＲ間隔である。なお、ＲＲ間隔とは、グラフｇ１において、隣り合うＲ波２０同士の間隔のことである。図４（Ｃ）は、安静情報ｄ５のＲＲ間隔の変動を示すグラフｇ２のパワースペクトル解析の結果を示すグラフｇ３の模式図である。グラフｇ３の横軸は周波数であり、縦軸は、スペクトル密度（ＰＳＤ：Ｐｏｗｅｒ　Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｄｅｎｓｉｔｙ）（ｍｓｅｃ２／Ｈｚ）である。
　第１実施形態では、制御部３は、安静情報ｄ５として取得された被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａに基づいて、被験者Ｐの心拍の時間間隔の変動ｄ６を取得するように構成されている。具体的には、制御部３は、被験者Ｐの心拍の所定数を１つのグループとして、１グループ内における心拍情報ｄ５ａのＲＲ間隔に基づいて、心拍の時間間隔の変動ｄ６を取得するように構成されている。１グループに含める心拍の所定数は、たとえば、１２８点である。
　第１実施形態では、制御部３は、被験者Ｐの心拍の時間間隔の変動ｄ６に基づいて副交感神経の活動を取得し、被験者Ｐの脳の安静状態を判別するように構成されている。具体的には、図４（Ｂ）に示すように、制御部３は、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａ（安静情報ｄ５）から、心拍の時間間隔の変動ｄ６の指標として、ＲＲ間隔の変動を示すグラフｇ２を取得する。そして、制御部３は、グラフｇ２をパワースペクトル解析することにより、グラフｇ３を取得する。なお、パワースペクトル解析とは、心拍の時間間隔の変動ｄ６をフーリエ変換することより、心拍の時間間隔の変動ｄ６に含まれる周波数成分の強度を示す周波数スペクトルを取得することを意味する。
　ＲＲ間隔のパワースペクトル密度（グラフｇ３）では、２つのピークが形成される。これらの２つのピークが形成される周波数成分のうち、高周波数のピークをＨＦ成分２１、低周波数のピークをＬＦ成分２２とする。ＨＦ成分２１は、副交感神経の活動を反映し、ＬＦ成分２２は、交感神経の活動を反映する。副交感神経が優位の場合、脳はリラックスした安静状態にあるとされる。したがって、本明細書では、脳の安静状態とは、パワースペクトル密度（グラフｇ３）において、ＨＦ成分２１の強度が所定の閾値を超える状態であるとする。
　具体的には、制御部３は、被験者Ｐの心拍の時間間隔の変動ｄ６（グラフｇ２）をパワースペクトル解析することにより、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分２１を取得するとともに、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えた状態を脳の安静状態と判別するように構成されている。すなわち、安静情報ｄ５が所定の条件を満たした場合とは、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えている状態のことである。なお、ＨＦ成分２１は、グラフｇ３のうち、周波数が約０．２０から約０．４０Ｈｚの帯域に含まれる周波数成分のことである。
　また、制御部３は、心拍情報ｄ５ａから心拍数を取得する範囲を１点ずつ後に計測されたデータにずらしてグラフｇ３を生成するように構成されている。したがって、制御部３は、経時的に被験者Ｐの脳の安静状態の判別を行うことができる。
　（安静時累積計測データの生成処理）
　次に、図５を参照して、第１実施形態による制御部３が安静時累積計測データｄ３を生成する一連の処理について説明する。
　ステップＳ１において、制御部３は、操作者の入力操作に基づいて、脳血流情報取得部１および安静情報取得装置６に対して、データ取得開始の信号を出力する。その後、ステップＳ２において、制御部３は、脳血流情報ｄ１および安静情報ｄ５を取得する。その後、処理はステップＳ３へ進む。
　ステップＳ３において、制御部３は、安静情報ｄ５に基づいて、ＨＦ成分２１を取得する。その後、ステップＳ４において、被験者Ｐの脳が安静状態か否かを判別する。すなわち、制御部３は、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えているか否かによって、被験者Ｐの脳が安静状態か否かを判別する。被験者Ｐの脳が安静状態の場合は、処理はステップＳ５へ進む。被験者Ｐの脳が非安静状態の場合は、処理はステップＳ８へ進む。
　ステップＳ５において、制御部３は、被験者Ｐの脳の安静状態が所定時間以上であるか否かを判断する。被験者Ｐの脳の安静状態が所定時間以上の場合、処理はステップＳ６へ進む。被験者Ｐの脳の安静状態が所定時間未満の場合、処理はステップＳ７へ進む。
　ステップＳ６において、制御部３は、被験者Ｐの脳が安静状態であることを示す安静状態フラグをＯＮ状態にする。具体的には、制御部３は、被験者Ｐの脳が安静状態であると判別した場合には、安静状態を示す値（たとえば、１）を記憶部７に記憶する。その後、処理はステップＳ２へ戻る。
　ステップＳ７において、制御部３は、安静状態フラグをＯＦＦ状態にする。具体的には、制御部３は、被験者Ｐの脳が非安静状態であると判別した場合には、記憶部７に記憶されている安静状態を示す値（たとえば、１）を、非安静状態を示す値（たとえば、０）に上書きする。なお、安静状態フラグがＯＮ状態にされていない場合は、処理はステップＳ２へ戻る。
　ステップＳ８において、制御部３は、脳血流情報ｄ１に安静時計測データｄ２の始点が設定されているか否かを判別する。脳血流情報ｄ１に安静時計測データｄ２の始点が設定されている場合、処理はステップＳ９へ進む。脳血流情報ｄ１に安静時計測データｄ２の始点が設定されていない場合、処理はステップＳ２へ戻る。
　ステップＳ９において、制御部３は、安静時計測データｄ２を取得する。具体的には、制御部３は、被験者Ｐの脳が安静状態を継続している期間の脳血流情報ｄ１を、安静時計測データｄ２として取得する。その後、ステップＳ１０において、制御部３は、安静状態フラグをＯＦＦ状態にする。その後、処理はステップＳ１１へ進む。
　その後、ステップＳ１１において、制御部３は、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えているかを判別する。安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えている場合、処理はステップＳ１２へ進む。安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えていない場合、処理はステップＳ９へ戻る。
　ステップＳ１２において、制御部３は、複数の安静時計測データｄ２から１つの安静時累積計測データｄ３を生成し、処理を終了する。
　（第１実施形態の効果）
　第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
　第１実施形態では、上記のように、脳機能計測装置１００は、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１を取得する脳血流情報取得部１と、被験者Ｐが安静であるか否かを判別するための安静情報ｄ５を取得する安静情報取得部２と、安静情報取得部２により取得された安静情報ｄ５に基づいて、安静情報ｄ５が所定の条件を満たした状態における脳血流情報ｄ１を、安静時計測データｄ２として取得する制御部３とを備える。これにより、被験者Ｐの脳が安静でない場合の脳血流情報ｄ１が安静時計測データｄ２として取得されることを抑制することが可能となる。したがって、計測結果の信頼性を向上させることができので、信頼性を向上させた計測結果を用いて解析することが可能となる。その結果、安静時脳機能の解析の精度を向上させることができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、制御部３は、安静時計測データｄ２に基づいて、安静時計測データｄ２を累積した安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。これにより、安静時計測データｄ２から生成された安静時累積計測データｄ３によって脳機能の解析を行うことができる。その結果、安静状態と非安静状態とが混在したデータを用いて脳機能の解析を行う場合と比較して、効率的に脳機能の解析を行うことができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、複数の安静時計測データｄ２を取得するとともに、安静時計測データｄ２を取得順に結合し、１つの安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。これにより、安静時計測データｄ２を時系列に結合した安静時累積計測データｄ３を用いて脳機能の解析を行うことができる。その結果、複数の安静時計測データｄ２が時系列に結合しているので、安静時計測データｄ２だけを経時的に解析することが可能となり、より正確にかつ容易に脳機能の解析を行うことができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、脳血流情報取得部１は、安静情報ｄ５の取得中に脳血流情報ｄ１を継続的に取得するように構成されており、制御部３は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１のうち、安静状態の情報を安静時計測データｄ２として抽出するとともに、抽出した安静時計測データｄ２に基づいて、安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。これにより、安静情報ｄ５の取得と、脳血流情報ｄ１の取得とを並行して行いながら、脳血流情報ｄ１から安静時計測データｄ２を抽出することにより安静時累積計測データｄ３を生成することができる。その結果、脳の安静状態、非安静状態に応じて脳血流情報ｄ１を取得するか否かを切り替えて、安静状態における脳血流情報ｄ１のみを安静時計測データｄ２として取得する場合と比較して、脳血流情報ｄ１を取得するか否かを切り替えずに、継続的に取得された脳血流情報ｄ１から安静時計測データｄ２を抽出することが可能となるので、計測処理の制御が複雑になることを抑制することができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、制御部３は、安静情報ｄ５が所定の条件を満たした状態が所定時間以上の場合に、脳血流情報ｄ１を安静時計測データｄ２として取得するように構成されている。これにより、脳が安静状態であった場合でも、脳の安静状態が所定時間未満の場合には、安静時計測データｄ２として取得することを抑制することができる。その結果、たとえば、安静状態と非安静状態とが交互に繰り返すなど、脳の安静状態が短くなることにより、安静時計測データｄ２を有意なデータとして取り扱うことができない場合に、安静時累積計測データｄ３を生成するために安静時計測データｄ２を抽出することを抑制することが可能となる。したがって、安静時累積計測データｄ３の信頼性をより一層向上させるとことが可能となるので、脳機能の解析の精度をより一層向上させることができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、制御部３は、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定の計測時間に達した場合、計測処理を終了するように構成されている。これにより、安静時計測データｄ２の累積計測時間に基づいて計測処理を終了させることができる。その結果、たとえば、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間に達した場合に操作者が計測処理を終了させる場合と比較して、ユーザビリティ（操作者の利便性）を向上させることができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、安静情報取得部２は、安静情報ｄ５として、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａを取得するように構成されており、制御部３は、被験者Ｐの心拍の時間間隔の変動ｄ６に基づいて副交感神経の活動を取得し、被験者Ｐの脳の安静状態を判別するように構成されている。これにより、心拍の時間間隔の変動ｄ６に基づいて副交感神経の活動を取得することにより、脳の安静状態を判別することができる。その結果、心拍情報ｄ５ａを取得することにより脳の安静状態を判別することが可能となるので、脳が安静状態か否かを容易に判別することができる。
　また、第１実施形態では、上記のように、被験者Ｐの心拍の時間間隔の変動ｄ６をパワースペクトル解析することにより、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分２１を取得するとともに、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えた状態を脳の安静状態と判別するように構成されている。これにより、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分２１に基づいて、脳の安静状態を判別することができる。その結果、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えているか否かを確認することにより脳の安静状態を判別することが可能となるので、脳が安静状態か否かをさらに容易に判別することができる。
　［第２実施形態］
　次に、図１、図６および図７を参照して、本発明の第２実施形態による脳機能計測装置２００について説明する。脳血流情報ｄ１から安静時計測データｄ２を抽出し、安静時累積計測データｄ３を生成する第１実施形態とは異なり、第２実施形態では、制御部３０は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１に対して、安静情報ｄ５に基づいて安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている。なお、上記第１実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、説明を省略する。
　脳血流情報ｄ１の取得と安静情報ｄ５の取得とを並行して行う第２実施形態では、制御部３０は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１に対して、安静情報ｄ５に基づいて安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている。
　図６（Ａ）は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１に対して、安静状態と非安静状態とを識別可能にする処理を施した例を示す模式図である。
　図６（Ａ）に示すように、第２実施形態では、制御部３０は、被験者Ｐの脳が安静状態の場合、脳血流情報ｄ１にタイムスタンプｔ（タイムスタンプｔ０～ｔ９）を付与することにより、脳血流情報ｄ１における安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている。なお、図６（Ａ）に示す例では、タイムスタンプｔ０、ｔ２、ｔ４、ｔ６およびｔ８が、安静時計測データｄ２の始点を示している。また、図６（Ａ）に示す例では、タイムスタンプｔ１、ｔ３、ｔ５、ｔ７およびｔ９が、安静時計測データｄ２の終点を示している。
　すなわち、図６（Ａ）に示す例では、タイムスタンプｔ０とタイムスタンプｔ１との間の脳血流情報ｄ１、タイムスタンプｔ２とタイムスタンプｔ３との間の脳血流情報ｄ１、タイムスタンプｔ４とタイムスタンプｔ５との間の脳血流情報ｄ１、タイムスタンプｔ６とタイムスタンプｔ７との間の脳血流情報ｄ１、タイムスタンプｔ８とタイムスタンプｔ９との間の脳血流情報ｄ１が、それぞれ安静時計測データｄ２（安静時計測データｄ２ａ～ｄ２ｅ）である。
　また、第２実施形態では、制御部３０は、安静状態と非安静上とを識別可能にする処理を施された脳血流情報ｄ１を、図示しない表示部に表示するように構成されている。したがって、医師や技師等の操作者は、表示部に表示された脳血流情報ｄ１を確認することにより、脳血流情報ｄ１における安静状態の分布などの知見を得ることができる。表示部は、たとえば、液晶モニタなどを含む。
　（安静時累積計測データの生成処理）
　次に、図７を参照して、第２実施形態による制御部３０が安静時累積計測データｄ３を生成する一連の処理について説明する。なお、ステップＳ１～ステップＳ１２の処理は、第１実施形態と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。
　ステップＳ１～ステップＳ９において、制御部３０は、安静時計測データｄ２を取得する。その後、処理はステップＳ１２へ進む。
　ステップＳ１２において、制御部３０は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１に対して、安静時計測データｄ２に対応する箇所に、タイムスタンプｔ（タイムスタンプｔ０～ｔ９）を付与する。その後、処理はステップＳ１０～ステップＳ１２と進み、制御部３０は、安静時累積計測データｄ３を生成し、処理を終了する。
　なお、第２実施形態のその他の構成は、上記第１実施形態と同様である。
　（第２実施形態の効果）
　第２実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
　第２実施形態では、上記のように、制御部３０は、継続的に取得された脳血流情報ｄ１に対して、安静情報ｄ５に基づいて安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている。これにより、被験者Ｐの脳機能検査の開始から終了までのデータを取得することができる。その結果、脳機能検査全体の計測結果を用いて脳機能の解析を行うことが可能となるので、脳機能の解析を容易に行うことができる。また、継続的に取得された脳血流情報ｄ１において、脳の安静状態と非安静状態とを識別することが可能となるので、脳血流情報ｄ１における脳の安静状態と非安静状態との分布などの知見を得ることができる。
　なお、第２実施形態のその他の効果は、上記第１実施形態と同様である。
　［第３実施形態］
　次に、図１、図８および図９を参照して、本発明の第３実施形態による脳機能計測装置５００（図１参照）について説明する。脳血流情報ｄ１から安静時計測データｄ２を抽出し、安静時累積計測データｄ３を生成する第１実施形態とは異なり、第３実施形態では、制御部３１（図１参照）は、安静情報取得部２により取得された安静情報ｄ５に基づいて、被験者Ｐが安静となった際に、安静時計測データｄ２として脳血流情報ｄ１の取得を開始するとともに、被験者Ｐが安静でなくなった際に、脳血流情報ｄ１の取得を停止するように構成されている。なお、上記第１実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、説明を省略する。
　図１に示すように、脳機能計測装置５００は、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１を取得する脳血流情報取得部１と、被験者Ｐが安静であるか否かを判別するための安静情報ｄ５を取得する安静情報取得部２と、安静情報取得部２により取得された安静情報ｄ５に基づいて、被験者Ｐが安静となった際に、安静時計測データｄ２として脳血流情報ｄ１の取得を開始するとともに、被験者Ｐが安静でなくなった際に、脳血流情報ｄ１の取得を停止する制御部３１とを備える。
　図８（Ａ）に示すように、第３実施形態では、制御部３１は、被験者Ｐの安静情報ｄ５を取得する。制御部３１は、安静情報ｄ５に基づいて、被験者Ｐの脳が安静状態であるか否かを判定する。なお、制御部３１が、被験者Ｐの脳が安静状態であるか否かを判定する構成は、上記第１実施形態における制御部３と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　第３実施形態では、制御部３１は、被験者Ｐの脳の安静状態に基づいて、脳血流情報取得部１に対して、脳血流情報取得制御信号ｄ９を出力するように構成されている。具体的には、制御部３１は、被験者Ｐの脳が安静状態である場合に、脳血流情報取得部１に対して、脳血流情報取得開始信号ｄ９ａを出力するように構成されている。また、制御部３１は、被験者Ｐの脳が安静状態でない場合に、脳血流情報取得部１に対して、脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂを出力するように構成されている。
　すなわち、図８（Ａ）に示す例では、脳血流情報取得開始信号ｄ９ａが出力された後、脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂが出力されるまでの期間が、安静期間ｄ７（ｄ７ａ～ｄ７ｅ）である。また、脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂが出力された後、脳血流情報取得開始信号ｄ９ａが出力されるまでの期間が、非安静期間ｄ８（ｄ８ａ～ｄ８ｅ）である。制御部３１は、安静期間ｄ７（ｄ７ａ～ｄ７ｅ）における脳血流情報ｄ１を、安静時計測データｄ２（ｄ２ａ～ｄ２ｅ）として取得し、安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されている。
　（安静時累積計測データの生成処理）
　次に、図９を参照して、第３実施形態による制御部３１が安静時累積計測データｄ３を生成する一連の処理について説明する。なお、ステップＳ１、ステップＳ３、およびステップＳ１１の処理は、上記第１実施形態と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。なお、以下では、便宜上、安静情報取得装置６による処理と、脳血流情報取得部１による処理とを、個々に説明するが、実際にはこれらの処理は並行して行われる。
　（安静情報取得装置における処理）
　ステップＳ１において、制御部３１は、操作者の入力操作に基づいて、安静情報取得装置６に対して、データ取得開始の信号を出力する。次に、ステップＳ１３において、制御部３１は、安静情報ｄ５を取得する。その後、処理はステップＳ３へ進む。
　ステップＳ３において、制御部３は、安静情報ｄ５に基づいて、ＨＦ成分２１を取得する。その後、ステップＳ１４において、制御部３１は、ＨＦ成分２１に基づいて被験者Ｐの脳の安静状態を判別し、脳血流情報取得部１に対して、脳血流情報取得制御信号ｄ９（脳血流情報取得開始信号ｄ９ａ、または、脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂ）を出力する。
　次に、ステップＳ１５において、制御部３１は、安静情報取得停止信号ｄ１０が入力されたか否かを判定する。安静情報取得停止信号ｄ１０が入力された場合、処理は、終了する。安静情報取得停止信号ｄ１０が入力されていない場合、処理は、ステップＳ１３へ進む。
　（脳血流情報取得部による処理）
　ステップＳ１において、制御部３１は、操作者の入力操作に基づいて、脳血流情報取得部１に対して、データ取得開始の信号を出力する。なお、安静情報取得装置６による処理におけるステップＳ１の処理と、脳血流情報取得部１による処理におけるステップＳ１の処理とは、同期して行われる。
　次に、ステップＳ１６において、制御部３１は、脳血流情報取得制御信号ｄ９が入力されたか否かを判定する。脳血流情報取得制御信号ｄ９が入力された場合、処理は、ステップＳ１７へ進む。脳血流情報取得制御信号ｄ９が入力されていない場合、制御部３１は、ステップＳ１６の処理を繰り返す。
　ステップＳ１７において、制御部３１は、脳血流情報取得制御信号ｄ９が脳血流情報取得開始信号ｄ９ａであるか、脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂであるかを判定する。脳血流情報取得制御信号ｄ９が脳血流情報取得開始信号ｄ９ａである場合、処理は、ステップＳ１８へ進む。脳血流情報取得制御信号ｄ９が脳血流情報取得停止信号ｄ９ｂである場合、処理は、ステップＳ１９へ進む。
　処理がステップＳ１８に進んだ場合、ステップＳ１８において、脳血流情報取得部１は、安静時計測データｄ２として脳血流情報ｄ１の取得を開始する。なお、処理がステップＳ１８に進んだ際に、脳血流情報取得部１が脳血流情報ｄ１の取得を開始している場合には、ステップＳ１８の処理は省略される。また、処理がステップＳ１９に進んだ場合、ステップＳ１９において、脳血流情報取得部１は、脳血流情報ｄ１の取得を停止する。なお、処理がステップＳ１９に進んだ際に、脳血流情報取得部１が脳血流情報ｄ１の取得を開始していない場合には、ステップＳ１９の処理は省略される。
　次に、ステップＳ１１において、制御部３１は、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えているかを判別する。安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えている場合、処理はステップＳ２０へ進む。安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定時間を超えていない場合、処理はステップＳ１６へ進む。
　ステップＳ２０において、制御部３１は、安静情報取得装置６に対して、安静情報取得停止信号ｄ１０を出力し、処理を終了する。
　なお、第３実施形態のその他の構成は、上記第１実施形態と同様である。
　（第３実施形態の効果）
　第３実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
　第３実施形態では、上記のように、脳機能計測装置５００は、被験者Ｐの脳血流情報ｄ１を取得する脳血流情報取得部１と、被験者Ｐが安静であるか否かを判別するための安静情報ｄ５を取得する安静情報取得部２と、安静情報取得部２により取得された安静情報ｄ５に基づいて、被験者Ｐが安静となった際に、安静時計測データｄ２として脳血流情報ｄ１の取得を開始するとともに、被験者Ｐが安静でなくなった際に、脳血流情報ｄ１の取得を停止する制御部３１とを備える。これにより、上記第１実施形態における脳機能計測装置１００と同様に、安静時脳機能の解析の精度を向上させることができる。また、被験者Ｐが安静時にのみ脳血流情報ｄ１を取得するため、安静時と非安静時とが混在している状態において取得した脳血流情報ｄ１から安静時の脳血流情報ｄ１を安静時計測データｄ２として取得する構成と異なり、脳血流情報ｄ１を取得した後において、被験者Ｐが安静であるか否かを判別することなく、脳血流情報ｄ１を安静時計測データｄ２として取得することができる。
　なお、第３実施形態のその他の効果は、上記第１実施形態と同様である。
　（変形例）
　なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく、請求の範囲によって示され、さらに請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
　たとえば、上記第１～第３実施形態では、制御部３（制御部３０、制御部３１）が、安静情報ｄ５として、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａを取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、制御部３（制御部３０、制御部３１）は、被験者Ｐの発汗の変化や、呼吸数の変化などを、安静情報ｄ５として取得するように構成されていてもよい。制御部３（制御部３０）は、被験者Ｐの脳が安静か否かを判別することが可能な情報であれば、どのような情報を取得するように構成されていてもよい。
　また、上記第１～第３実施形態では、制御部３（制御部３０、制御部３１）が、安静時計測データｄ２の累積計測時間が８分を超えた場合、安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。安静時計測データｄ２の累積計測時間は任意の時間でよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が、複数の安静時計測データｄ２から１つの安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、１つの安静時計測データｄ２が所定の累積計測時間を超えるような場合は、制御部３（制御部３０）は、１つの安静時計測データｄ２から安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されていてもよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。制御部３（制御部３０）が安静時累積計測データｄ３を生成しない構成であってもよい。その場合、図６（Ａ）に示す脳血流情報ｄ１を生成するだけでよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が安静時計測データｄ２を取得順に結合し、安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、制御部３（制御部３０）は、安静時計測データｄ２を取得順に結合しなくてもよい。しかし、安静時計測データｄ２を取得順に結合することにより、安静時累積計測データｄ３が時系列のデータとなるため、安静時計測データｄ２を取得順に結合することが好ましい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が、安静時計測データｄ２の累積計測時間が所定の時間を超えた場合に、安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、制御部３（制御部３０）は、操作者の入力操作に基づいて、任意の累積計測時間で安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されていてもよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が、ＨＦ成分２１の強度が所定の強度Ｔｈを超えている場合に、被験者Ｐの脳が安静状態であると判断する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、被験者Ｐの心拍情報ｄ５ａをパワースペクトル解析したグラフｇ３の約０．０４から約０．１５Ｈｚの周波数成分である、ＬＦ成分２２（図４参照）とＨＦ成分２１との比率に基づいて、被験者Ｐの脳の安静状態を判別するように構成されていてもよい。
　また、上記第２実施形態では、制御部３０が、脳血流情報ｄ１に対して、標識４０（標識４０ａ～４０ｅ）を付与することにより、安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施す構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、安静時計測データｄ２の色と、非安静時計測データｄ４の色とを変更することにより、安静状態および非安静状態を識別可能にするように構成されていてもよい。安静状態および非安静状態を識別可能にすることができれば、どのような処理を行う構成であってもよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（制御部３０）が、被験者Ｐの心拍の１２８点を１グループとして心拍の時間間隔の変動ｄ６を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。心拍の時間間隔の変動ｄ６の取得する際の１グループに含める心拍の数は、任意に設定すればよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、脳機能計測装置１００（脳機能計測装置２００）がＮＩＲＳを用いて脳血流情報ｄ１を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、脳機能計測装置１００（脳機能計測装置２００）は、ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　Ｍａｇｎｅｔｉｃ　Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ　Ｉｍａｇｉｎｇ）やＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｐｈｏｔｏｎ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などにより脳血流情報ｄ１を取得するように構成されていてもよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、脳血流情報取得部１が脳血流情報ｄ１を取得する脳血流情報取得装置である構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、図１０に示すように、脳機能計測装置１００（脳機能計測装置２００）と、脳血流情報取得装置８と、安静情報取得装置６とを備える、脳機能計測システム３００として構成されていてもよい。脳機能計測システム３００として構成されている場合、脳血流情報取得部１は、脳血流情報取得装置８が取得した脳血流情報ｄ１を取得する入出力インターフェースとして構成すればよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、脳血流情報取得部１が脳血流情報取得装置８であり、安静情報取得部２が入出力インターフェースである構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、図１１に示すように、脳機能計測装置４００は、脳血流情報取得装置８と、安静情報取得装置６と、制御部３とを含むように構成されていてもよい。脳機能計測装置４００が脳血流情報取得装置８と安静情報取得装置６とを含む場合、制御部３は、脳血流情報取得装置８および安静情報取得装置６から、脳血流情報ｄ１および安静情報ｄ５を取得するように構成すればよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（３１）が、被験者Ｐの心拍の時間感覚の変動に基づいて、ＨＦ成分を取得し、被験者Ｐの安静状態を判別するとともに、被験者Ｐの安静状態に基づいて、安静時計測データｄ２を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。被験者Ｐの安静状態にかかわらず、所定期間の安静時計測データｄ２が取得されるまで、脳血流情報ｄ１を取得してもよい。
　また、上記第１および第２実施形態では、制御部３（３０）が、脳血流情報ｄ１の取得と並行して、安静時計測データｄ２を取得し、安静時累積計測データｄ３を生成する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、制御部３（３０）は、脳血流情報ｄ１を取得した後に、安静時計測データｄ２を取得し、安静時累積計測データｄ３を生成するように構成されていてもよい。
　１　脳血流情報取得部
　２　安静情報取得部
　３、３０、３１　制御部
　２１　ＨＬ成分
　１００、２００　脳機能計測装置
　ｄ１　脳血流情報
　ｄ２　安静時計測データ
　ｄ３　安静時累積計測データ
　ｄ５　安静情報
　ｄ５ａ　心拍情報
　ｄ６　心拍の時間間隔の変動
　Ｐ　被験者
　Ｔｈ　所定の強度

Claims (10)

  1. 　被験者の脳血流情報を取得する脳血流情報取得部と、
    　被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報を取得する安静情報取得部と、
    　前記安静情報取得部により取得された前記安静情報に基づいて、前記安静情報が所定の条件を満たした状態における前記脳血流情報を、安静時計測データとして取得する制御部とを備える、脳機能計測装置。
  2. 　前記制御部は、前記安静時計測データに基づいて、前記安静時計測データを累積した安静時累積計測データを生成するように構成されている、請求項１記載の脳機能計測装置。
  3. 　前記制御部は、１つまたは複数の前記安静時計測データを取得するとともに、前記安静時計測データを取得順に結合し、１つの前記安静時累積計測データを生成するように構成されている、請求項２に記載の脳機能計測装置。
  4. 　前記脳血流情報取得部は、前記安静情報の取得中に前記脳血流情報を継続的に取得するように構成されており、
    　前記制御部は、継続的に取得された前記脳血流情報のうち、安静状態の情報を前記安静時計測データとして抽出するとともに、
    　抽出した前記安静時計測データに基づいて、前記安静時累積計測データを生成するように構成されている、請求項２に記載の脳機能計測装置。
  5. 　前記制御部は、継続的に取得された前記脳血流情報に対して、前記安静情報に基づいて安静状態および非安静状態を識別可能にする処理を施すように構成されている、請求項４に記載の脳機能計測装置。
  6. 　前記制御部は、前記安静情報が所定の条件を満たした状態が所定時間以上の場合に、前記脳血流情報を前記安静時計測データとして取得するように構成されている、請求項４に記載の脳機能計測装置。
  7. 　前記制御部は、前記安静時計測データの累積計測時間が所定の計測時間に達した場合、計測処理を終了するように構成されている、請求項４に記載の脳機能計測装置。
  8. 　前記安静情報取得部は、前記安静情報として、被験者の心拍情報を取得するように構成されており、
    　前記制御部は、被験者の心拍の時間間隔の変動に基づいて副交感神経の活動を取得し、被験者の脳の安静状態を判別するように構成されている、請求項１に記載の脳機能計測装置。
  9. 　前記制御部は、被験者の心拍の時間間隔の変動をパワースペクトル解析することにより、副交感神経の活動の指標であるＨＦ成分を取得するとともに、
    　前記ＨＦ成分の強度が所定の強度を超えた状態を脳の安静状態と判別するように構成されている、請求項８に記載の脳機能計測装置。
  10. 　被験者の脳血流情報を取得する脳血流情報取得部と、
    　被験者が安静であるか否かを判別するための安静情報を取得する安静情報取得部と、
    　前記安静情報取得部により取得された前記安静情報に基づいて、被験者が安静となった際に、安静時計測データとして前記脳血流情報の取得を開始するとともに、被験者が安静でなくなった際に、前記脳血流情報の取得を停止する制御部とを備える、脳機能計測装置。
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