WO2022230365A1 - 信号ベクトル導出装置、方法、プログラム、記録媒体 - Google Patents

信号ベクトル導出装置、方法、プログラム、記録媒体 Download PDF

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vector
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coefficient
signal vector
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祐史 緒方
朋則 柳田
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株式会社アドバンテスト
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    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/02Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux
    • G01R33/0206Three-component magnetometers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/242Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/02Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux

Definitions

  • the present invention relates to measurement of signals such as magnetic fields.
  • Patent Document 1 Non-Patent Document 1
  • Non-Patent Document 2 Non-Patent Document 2
  • An object of the present invention is to improve the measurement accuracy of signals such as magnetic fields.
  • a signal vector deriving apparatus receives a signal represented by a vector having a predetermined direction, receives measurement results from a plurality of sensors that measure mutually orthogonal three-axis components, and derives the direction of the vector.
  • the measurement result of the sensor is proportional to the sum of each of the three axial components of the vector multiplied by a first coefficient, and the measurement result of the sensor and the first coefficient multiplied by the second coefficient a spectrum derivation unit for deriving a spectrum obtained based on the sum of the multiplied values and a spectrum having a maximum value at a voxel in which a signal source that outputs the signal exists; an orientation derivation unit that derives the orientation of the vector based on the obtained second coefficient.
  • the signal vector derivation device configured as described above receives a signal represented by a vector having a predetermined direction, receives measurement results from a plurality of sensors that measure components of three mutually orthogonal axes, and receives the direction of the vector. is derived.
  • the measurement result of the sensor is proportional to the sum of each of the three axial components of the vector multiplied by a first factor.
  • the spectrum derivation unit is a spectrum obtained based on the measurement result of the sensor and the sum of the values obtained by multiplying the first coefficient by the second coefficient, the voxel having the signal source that outputs the signal. Derive the spectrum that takes the maximum value at .
  • An orientation derivation unit derives the orientation of the vector based on the second coefficients used to obtain the spectrum.
  • the vector may be a magnetic dipole moment or an electric dipole moment.
  • the vector may be an electric dipole moment, and the component of the vector in the same direction as the component of the measurement result may be zero.
  • the first coefficient may be determined based on the positional relationship between each of the voxels and each of the sensors.
  • any one or two of the second coefficients may be 0.
  • the signal vector derivation device may obtain the spectrum according to the MUSIC method.
  • the spectrum derivation section may derive the spectrum based on the eigenvector of the noise subspace obtained from the measurement result of the sensor.
  • the sum of the values obtained by multiplying the first coefficient by the second coefficient may be the transfer function in the MUSIC method.
  • the signal vector derivation device may have two or more local maxima.
  • the signal vector derivation device may include a position derivation unit that derives the position of the voxel where the signal source exists based on the spectrum.
  • the position derivation unit may derive the position of the voxel where the signal source exists based on the maximum value of each of the spectra in each voxel. good.
  • the position derivation unit determines the center of gravity of the voxel having a value within a predetermined range from the maximum value among the maximum values while increasing the predetermined range. until the value obtained by adding 1 to the number of times the center of gravity changes by more than a predetermined amount becomes the number of signal sources, clustering the voxels for which the center of gravity is obtained by the number of signal sources; Among the voxels, the one having the maximum value of the spectrum may be set as the position of the voxel where the signal source exists.
  • the signal vector deriving apparatus further reduces the size of the voxel based on the position of the voxel in which the signal source exists, which has already been derived by the position derivation unit, and further reduces the size of the voxel in which the signal source exists. may be derived.
  • the present invention is a signal vector derivation method that receives a signal represented by a vector having a predetermined direction, receives measurement results from a plurality of sensors that measure mutually orthogonal three-axis components, and derives the direction of the vector.
  • a signal vector derivation method in which the sensor measurement result is proportional to the sum of each of the three axial components of the vector multiplied by a first factor, wherein the sensor measurement result and the first factor are
  • a spectrum deriving step of deriving a spectrum obtained based on the sum of the values obtained by multiplying the second coefficients and having a maximum value at a voxel in which the signal source that outputs the signal is present; and an orientation derivation step of deriving the orientation of the vector based on the second coefficients used to derive the signal vector.
  • the present invention receives a signal represented by a vector having a predetermined direction, receives the measurement results of a plurality of sensors that measure mutually orthogonal three-axis components, and performs signal vector derivation processing for deriving the direction of the vector.
  • the measurement result of the sensor is proportional to the sum of each of the components of the three axes of the vector multiplied by a first coefficient
  • the signal vector derivation process includes: A spectrum obtained based on the measurement result of the sensor and the sum of the values obtained by multiplying the first coefficient by the second coefficient, and having a maximum value at a voxel where the signal source that outputs the signal exists.
  • a program comprising: a spectrum derivation step of deriving a spectrum; and an orientation derivation step of deriving the orientation of the vector based on the second coefficient used to obtain the spectrum.
  • the present invention receives a signal represented by a vector having a predetermined direction, receives the measurement results of a plurality of sensors that measure mutually orthogonal three-axis components, and performs signal vector derivation processing for deriving the direction of the vector.
  • a computer-readable recording medium storing a program for executing a computer-readable recording medium in which the measurement result of the sensor is proportional to the sum of each of the three-axis components of the vector multiplied by a first coefficient.
  • the signal vector derivation process is a spectrum obtained based on the measurement result of the sensor and the sum of the values obtained by multiplying the first coefficient by the second coefficient, and outputs the signal
  • FIG. 1 is a perspective view of a voxel V and a magnetic sensor MS according to an embodiment of the invention
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of a signal vector derivation device 1 according to an embodiment of the present invention
  • FIG. It is an example of the graph of the maximum value P.
  • FIG. 1 is a perspective view of a voxel V and a magnetic sensor MS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the signal vector derivation device 1 according to the embodiment of the present invention.
  • signal source S1 and signal source S2 output signals.
  • the signal is represented by a vector m with a given direction.
  • Vector m is, for example, the magnetic dipole moment.
  • the number of signal sources is, for example, two, it may be three or more as long as it is less than the number of magnetic sensors MS. However, it is assumed that the signals output from the respective signal sources have different frequencies or phases.
  • Signal source S1 and signal source S2 are located at different voxels V, respectively. Note that each of the 1000 voxels V is denoted as V1 to V1000.
  • a plurality of (for example, 64 in 8 rows and 8 columns) magnetic sensors MS receive signals (for example, magnetic dipole moments) and measure the components Bx, By, and Bz of the three mutually orthogonal axes X, Y, and Z. .
  • Each of the 64 magnetic sensors MS is denoted as MS1 to MS64.
  • the vector r is a directional vector from the signal source (magnetic dipole) to the magnetic sensor MS
  • the magnetic flux density B (function of the vector r) measured by the magnetic sensor MS is expressed by the formula ( 1).
  • ⁇ 0 is the magnetic constant.
  • the vector r can be said to be the positional relationship between each of the voxels V (V1 to V1000) and each of the magnetic sensors MS MS1 to MS64.
  • Equation (2) Bx is expressed as in Equation (2) below.
  • rx, ry, and rz are the X, Y, and Z components of vector r, respectively.
  • mx, my, and mz are the X, Y, and Z components of vector m, respectively.
  • equation (2) is expressed as equation (2').
  • the measurement result Bx of the magnetic sensor MS is the sum (vx1mx+vx2my+vx3mz) obtained by multiplying each of the components mx, my, and mz of the three axes X, Y, and Z of the vector m by vx1, vx2, and vx3 (first coefficient). be proportional.
  • equation (3) is expressed as equation (3').
  • the measurement result By of the magnetic sensor MS is the sum (vy1mx+vy2my+vy3mz) obtained by multiplying each of the components mx, my, and mz of the three axes X, Y, and Z of the vector m by vy1, vy2, and vy3 (first coefficient). be proportional.
  • Equation (1) Bz is expressed as in Equation (4) below.
  • equation (4) is expressed as equation (4').
  • the measurement result Bz of the magnetic sensor MS is the sum (vz1mx+vz2my+vz3mz) obtained by multiplying each of the components mx, my, and mz of the three axes X, Y, and Z of the vector m by vz1, vz2, and vz3 (first coefficient). be proportional.
  • vx1, vx2, vx3, vy1, vy2, vy3, vz1, vz2, vz3 (first coefficients) are obtained by referring to formulas (2) to (4) and formulas (2') to (4'), It is defined based on the vector r.
  • the signal vector derivation device 1 includes a relative position recording unit 11, a first coefficient derivation unit 12, a transfer function derivation unit 13, a noise eigenvector derivation unit 14, a spectrum derivation unit 16 , an orientation derivation unit 18 and a position derivation unit 19 .
  • the signal vector derivation device 1 receives the measurement results of the plurality of sensors MS1 to MS64 and derives the direction of the vector m.
  • the relative position recording unit 11 records a vector r, which is the relative position between each 1000 voxels V and each of the magnetic sensors MS MS1 to MS64.
  • the first coefficient deriving unit 12 reads the vector r from the relative position recording unit 11 and derives the first coefficients vx1, vx2, vx3, vy1, vy2, vy3, vz1, vz2, vz3 (equations (2) to (4 ) and formulas (2′)-(4′)).
  • Equation (5) the first coefficient vx1 is expressed as in Equation (5) below.
  • Equation (5) vx1 for the magnetic sensor MS1 is written on the first line, vx1 for the magnetic sensor MS2 is written on the second line, . . . , and vx1 for the magnetic sensor MS64 is written on the 64th line. Furthermore, in Equation (5), vx1 for voxel V1 is shown in the first column, vx1 for voxel V2 is shown in the second column, .
  • the element vx1 (1, 1000) at the 1st row and 1000th column of Equation (5) means vx1 for magnetic sensor MS1 and voxel V1000. That is, vx1 (1, 1000) can be obtained by substituting the vector r as the direction vector from voxel V1000 to the magnetic sensor MS1 into the coefficient of mx in equation (2).
  • the other first coefficients vx2, vx3, vy1, vy2, vy3, vz1, vz2, and vz3 take 1000 ⁇ 64 values.
  • the first coefficient vx1 can be used as it is, it is normalized as shown in the following equation (6) and used in subsequent processing.
  • h indicates a row and n indicates a column. That is, the first coefficient vx1 of the h-th row, n-th column is divided by the sum of the squares of the first coefficients vx1 of the 1st, 2nd, . Let the first coefficient vx1 be the row n-th column.
  • the first coefficient derivation unit 12 outputs the normalized first coefficient as described above.
  • the noise eigenvector derivation unit 14 obtains eigenvectors of the noise subspace from the measurement results Bx, By, and Bz of the magnetic sensor MS according to the MUSIC method.
  • X(t)x is obtained from the measurement result Bx of the magnetic sensor MS as shown in the following formula (7).
  • t is the time when the measurement was performed. T means transpose.
  • X(t)x describes Bx measured at time t1 on the first line, Bx measured at time t2 on the second line, . . . Bx measured at time tN on the N line, and It is a matrix obtained by transposing a matrix in which Bx measured by the magnetic sensor M1 in the first column, Bx measured by the magnetic sensor M2 in the second column, . . . and Bx measured by the magnetic sensor M64 in the 64th column .
  • Equation (8) Using X(t)x, find the correlation matrix as shown in Equation (8) below.
  • the eigenvector ex of the noise subspace is a 64-by-1 vector. There are 62 eigenvectors ex of the noise subspace corresponding to small eigenvalues.
  • the eigenvector ey of the noise subspace can also be obtained in the same manner.
  • an eigenvector corresponding to a small eigenvalue is obtained and set as the eigenvector ey of the noise subspace.
  • the eigenvector ey of the noise subspace is a 64-by-1 vector. There are 62 eigenvectors ey of the noise subspace corresponding to small eigenvalues.
  • the eigenvector ez of the noise subspace can be similarly obtained.
  • an eigenvector corresponding to a small eigenvalue is obtained and set as the eigenvector ez of the noise subspace.
  • the eigenvector ez of the noise subspace is a 64-by-1 vector. There are 62 eigenvectors ez of the noise subspace corresponding to small eigenvalues.
  • the transfer function derivation unit 13 derives the transfer functions vx, vy and vz as in the following equations (9), (10) and (11).
  • a sum of values obtained by multiplying the first coefficients vx1, vx2, vx3 by the second coefficients ax, bx, cx, respectively, is derived (see formula (9)).
  • a derivation result is called a transfer function vx.
  • a sum of values obtained by multiplying the first coefficients vy1, vy2 and vy3 by the second coefficients ay, by and cy is derived (see formula (10)).
  • a derivation result is called a transfer function vy.
  • the transfer functions vx, vy, and vz are transfer functions in the MUSIC method.
  • all of the second coefficients may be values other than zero.
  • any one or two of the second coefficients may be 0.
  • vk corresponding to these be vk1, vk2, . . . , vk13, respectively.
  • the spectrum derivation unit 16 derives a spectrum that takes a maximum value at the voxel V where the signal sources S1 and S2 exist. Such spectrum is obtained according to the MUSIC method. There are two spectral maxima corresponding to the number of signal sources. If the number of signal sources is three or more, there are also three or more spectral maxima.
  • the spectrum is the sum of the measurement results Bx, By, and Bz of the magnetic sensor MS (the eigenvectors ex, ey, and ez of the noise subspace obtained from) and the value obtained by multiplying the first coefficient by the second coefficient (i.e. , transfer functions vx, vy, vz) (equations (9), (10), and (11)) by the spectrum derivation unit 16.
  • the spectrum derivation unit 16 derives a spectrum based on the transfer functions vx, vy, vz output by the transfer function derivation unit 13 and the eigenvectors ex, ey, ez of the noise subspace output by the noise eigenvector derivation unit 14 .
  • the spectrum derivation unit 16 derives the spectrum Px1 as follows. (1) There are 62 eigenvectors ex (vectors of 64 rows and 1 column) in the noise subspace. These vectors ex are arranged in 62 columns to make ex a matrix of 64 rows and 62 columns. (2) Transpose the matrix ex and multiply it by the transfer function vx1 (matrix of 64 rows and 1000 columns). That is, ex T vx1 is obtained. This results in a matrix of 62 rows and 1000 columns. (3) Square each component of the matrix obtained in (2). (4) The matrix elements obtained in (3) are summed column by column and arranged in one row to obtain a matrix of one row and 1000 columns. For example, the first row Q column + second row Q column + . (where Q is an integer from 1 to 1000). (5) Taking the reciprocal of each component of the matrix obtained in (4) yields a spectrum Px1 (a matrix of 1 row and 1000 columns).
  • Each column of spectrum Px1 corresponds to voxels V1 to V1000. Other spectra are similar.
  • the spectrum derivation unit 16 also derives spectra Px2, Px3, . . . , Px13.
  • the spectra Px2, Px3, . . . , Px13 can be derived by replacing the transfer function vx1 in the above (2) with vx2, vx3, .
  • the spectrum derivation unit 16 derives spectra Py1, Py2, Py3, . . . , Py13. If the eigenvector ex of the noise subspace in the above (1) is replaced by ey, and the transfer function vx1 in the above (2) is replaced by vy1, vy2, vy3, . can be derived.
  • the spectrum derivation unit 16 derives spectra Pz1, Pz2, Pz3, . . . , Pz13. If the eigenvector ex of the noise subspace in the above (1) is replaced by ez, and the transfer function vx1 in the above (2) is replaced by vz1, vz2, vz3, . can be derived.
  • the spectrum output by the spectrum derivation unit 16 is represented by the following equation (12).
  • a column (corresponding to a voxel) having a maximum value appears as the number of signal sources (two), so the voxel corresponding to that column is the voxel in which the signal sources S1 and S2 exist.
  • a method for detecting columns with local maxima is described below.
  • FIG. 3 is an example of a graph of the maximum value P.
  • the vertical axis indicates spectral values
  • the horizontal axis indicates voxels (V1 to V1000).
  • the value of the maximum value P (spectrum) at voxel V750 is SP1 (maximum value), and the value of the maximum value P (spectrum) at voxel V250 is SP2 (maximum value). However, it is assumed that SP1 is greater than SP2.
  • the position derivation unit 19 calculates the center of gravity of the voxel having a value within a predetermined range from the maximum value SP1 of the maximum value P (for example, the value of the maximum value P is 0.95 SP1 or more) while increasing the predetermined range.
  • the value of the maximum value P is 0.95 SP1 or more ⁇ 0.90 SP1 or more ⁇ 0.85 SP1 or more ⁇ 0.05 SP1 widens the predetermined range by 0.05 SP1).
  • the number of signal sources (2) is obtained by adding 1 to the value.
  • the center of gravity of voxels in the vicinity of the maximum value SP1 is approximately voxel V750.
  • the center of gravity of the voxel becomes considerably smaller than voxel V750. Then, since the center of gravity changes more than a predetermined amount, the value obtained by adding 1 to the number of times (1 time) is the number of signal sources (2).
  • cluster the voxels for which the center of gravity is obtained by the number of signal sources (two). For example, Kmeans clustering of unsupervised machine learning is performed, and the number of signal sources is labeled.
  • the one with the maximum spectrum value is taken as the position of the voxel where the signal source exists.
  • the position derivation unit 19 further reduces the size of the voxel based on the already derived position of the voxel where the signal source exists, and derives the position of the voxel where the signal source exists. may In this way, the position of the voxel where the signal source exists can be calculated with high precision and high speed.
  • the direction derivation unit 18 receives Px13 (Py13 or Pz13) in the 750th column (voxel V750) and Px4 (Px4 or Pz4) is given.
  • the vector (1, 1, -1) is a vector with an X component of 1, a Y component of 1, and a Z component of -1.
  • the vector (1,1,0) is a vector with an X component of 1, a Y component of 1, and a Z component of 0.
  • the vector r is read from the relative position recording unit 11 by the first coefficient deriving unit 12, and the first coefficients vx1, vx2, vx3, vy1, vy2, vy3, vz1, vz2, vz3 are derived (equation (2) (4) and formulas (2')-(4')).
  • the first coefficient takes 1000 ⁇ 64 values (see formula (5)), is normalized (see formula (6)), and is given to the transfer function deriving unit 13 .
  • the transfer function deriving unit 13 derives transfer functions vx, vy, vz based on the first coefficients and the second coefficients ax, bx, cx, ay, by, cy, az, bz, cz (equation (9) , see equations (10) and (11)).
  • the noise eigenvector derivation unit 14 derives the eigenvectors ex, ey, and ez of the noise subspace from the measurement results Bx, By, and Bz of the magnetic sensor MS according to the MUSIC method.
  • the spectrum derivation unit 16 Based on the transfer functions vx, vy, vz and the eigenvectors ex, ey, ez of the noise subspace, the spectrum derivation unit 16 derives the spectra Px1, Px2, Px3, . . . , Px13, Py1, Py2, Py3, . Pz2, Pz3, . . . , Pz13 are derived (see equation (12)).
  • the position deriving unit 19 obtains the maximum value P of the values of each spectrum in each voxel (that is, the maximum value in each column of formula (12)) (see formula (13) and FIG. 3). Based on the maximum value P, the voxels 250, 750 in which the signal sources S1, S2 are located are derived.
  • the orientation derivation unit 18 derives the orientation of the vector m based on the second coefficient used to obtain Pkj corresponding to the signal sources S1 and S2.
  • the measurement accuracy of signals such as magnetic fields is improved.
  • the direction of vector m can be measured only when the direction of vector m is parallel to the X, Y, or Z directions. If the direction of vector m is parallel to another direction, e.g., vector (1,1,0) (i.e., the vector with X component 1, Y component 1, Z component 0), then the direction of vector m is Cannot measure.
  • the signal vector is the magnetic dipole moment, but the signal vector is not limited to the magnetic dipole moment.
  • the vector of signals may be, for example, the electric dipole moment (vector p).
  • the magnetic flux density B (function of vector r) measured by the magnetic sensor MS is expressed as in Equation (14).
  • Equation (14) Bx is expressed as in Equation (15) below.
  • px, py, and pz are the X, Y, and Z components of vector p, respectively.
  • vx1 be the coefficient of px in equation (15)
  • vx2 be the coefficient of py
  • vx3 be the coefficient of pz.
  • the measurement result Bx of the magnetic sensor MS is the sum (vx1px+vx2py+vx3pz) obtained by multiplying each of the components px, py, and pz of the three axes X, Y, and Z of the vector p by vx1, vx2, and vx3 (first coefficient). be proportional.
  • the component (px) of the vector in the same direction (X direction) as the component of the measurement result Bx is 0, and the first coefficient vx1 multiplied by it is 1.
  • the measurement result By of the magnetic sensor MS is the sum (vy1px+vy2py+vy3pz) obtained by multiplying each of the components px, py, and pz of the three axes X, Y, and Z of the vector p by vy1, vy2, and vy3 (first coefficient). be proportional.
  • the vector component (py) in the same direction (Y direction) as the component of the measurement result By is 0, and the first coefficient vy2 multiplied by it is 1.
  • Equation (17) Bz is expressed as in Equation (17) below.
  • equation (17) is expressed as equation (17').
  • the measurement result Bx of the magnetic sensor MS is the sum (vz1px+vz2py+vz3pz) obtained by multiplying each of the components px, py, and pz of the three axes X, Y, and Z of the vector p by vz1, vz2, and vz3 (first coefficient). be proportional.
  • the vector component (pz) in the same direction (Z direction) as the component of the measurement result Bz is 0, and the first coefficient vz3 multiplied by it is 1.
  • the configuration and operation of the signal vector derivation device 1 are the same as in the case where the signal vector is the magnetic dipole moment (vector m), and the description is omitted.
  • the above embodiment can be realized as follows.
  • a computer equipped with a CPU, a hard disk, a media (USB memory, CD-ROM, etc.) reading device is equipped with the above parts, such as the relative position recording unit 11, the first coefficient derivation unit 12, the transfer function derivation unit 13, and the noise eigenvector derivation.
  • a medium recording a program for realizing the unit 14, the spectrum derivation unit 16, the orientation derivation unit 18, and the position derivation unit 19 is read and installed in the hard disk.
  • Such a method can also realize the above function.

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Abstract

【課題】磁場などの信号の測定精度を向上する。 【解決手段】信号ベクトル導出装置1は、所定の方向を有するベクトルm(磁気双極子モーメント)により表される信号を受け、互いに直交する3軸X、Y、Zの成分Bx、By、Bzを測定する複数のセンサMS1~MS64の測定結果を受けてベクトルmの向きを導出する。信号ベクトル導出装置1は、センサの測定結果Bx、By、Bzと、第一係数vk1、vk2、vk3に第二係数ak、bk、ckを乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、信号を出力する信号源S1、S2の存在するボクセルVで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出部16と、スペクトルを得るために用いられた第二係数ak、bk、ckに基づき、ベクトルの向きを導出する向き導出部18とを備える。

Description

信号ベクトル導出装置、方法、プログラム、記録媒体
 本発明は、磁場などの信号の測定に関する。
 従来より、磁場の測定結果から信号源の位置を推定する方法(例えば、部分空間法(MUSIC法, SF, WSF等))が知られている(特許文献1、非特許文献1および非特許文献2を参照)。また、生体に関する磁場を測定することも知られている(特許文献2、特許文献3および特許文献4を参照)。
特表2009-534103号公報 特開2009-172088号公報 特開2007-20594号公報 特開2002-28143号公報 Ishii H., Niki N., Nakaya Y., Nishitani H., Kang Y.M. (2000) "Algorithm for Magnetocardiography Analysis Based on Multi Channel SQUID and Thoracic MR Images" In: Aine C.J., Stroink G., Wood C.C., Okada Y., Swithenby S.J. (eds) Biomag 96. Springer, New York, NY. pp. 261-262. H. Kudo; T. Maemura; T. Saito "Multiple Signal Source Localization from Spatio-Temporal Magnetocardiogram" Proceedings of 1994 IEEE Nuclear Science Symposium - NSS'94 pp. 1832-1836
 本発明は、磁場などの信号の測定精度の向上を課題とする。
 本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出するものであり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例し、前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出部と、前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出部とを備えるように構成される。
 上記のように構成された信号ベクトル導出装置は、所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出するものである。前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する。スペクトル導出部が、前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出する。向き導出部が、前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記ベクトルが、磁気双極子モーメントまたは電気双極子モーメントであるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記ベクトルが、電気双極子モーメントであり、前記測定結果の成分と同じ方向の前記ベクトルの成分が0であるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記第一係数が、前記ボクセルの各々と前記センサの各々との間の位置関係に基づき定められるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記第二係数のいずれか一つまたは二つが0であるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記スペクトルが、MUSIC法に則して求められるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記スペクトル導出部が、前記センサの測定結果から求められたノイズ部分空間の固有ベクトルに基づき前記スペクトルを導出するようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和が、MUSIC法における伝達関数であるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記極大値が2つ以上存在するようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記スペクトルに基づき、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出する位置導出部を備えるようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記位置導出部が、各ボクセルにおいて前記スペクトルの各々がとる値の最大値に基づき、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出するようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記位置導出部が、前記最大値の内でも最大の値から所定の範囲内の値をとるボクセルの重心を、前記所定の範囲を増やしながら、前記重心が所定量を超えて変化する回数に1を加えた値が前記信号源の個数になるまで、求め、前記重心を求めた前記ボクセルを、前記信号源の個数だけクラスタリングし、クラスタリングされた前記ボクセルの内で、前記スペクトルが最大の値をとるものを前記信号源の存在するボクセルの位置とするようにしてもよい。
 なお、本発明にかかる信号ベクトル導出装置は、前記位置導出部が既に導出した前記信号源の存在するボクセルの位置に基づき、さらに、ボクセルの大きさを小さくして、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出するようにしてもよい。
 本発明は、所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出方法であり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する信号ベクトル導出方法であって、前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程とを備えた信号ベクトル導出方法である。
 本発明は、所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例するプログラムであって、前記信号ベクトル導出処理が、前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程とを備えたプログラムである。
 本発明は、所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体であり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する記録媒体であって、前記信号ベクトル導出処理が、前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程とを備えた記録媒体である。
本発明の実施形態にかかるボクセルVおよび磁気センサMSの斜視図である。 本発明の実施形態にかかる信号ベクトル導出装置1の構成を示す機能ブロック図である。 最大値Pのグラフの一例である。
 以下、本発明の実施形態を図面を参照しながら説明する。
 図1は、本発明の実施形態にかかるボクセルVおよび磁気センサMSの斜視図である。図2は、本発明の実施形態にかかる信号ベクトル導出装置1の構成を示す機能ブロック図である。
 図1を参照して、信号源S1および信号源S2が信号を出力する。信号は、所定の方向を有するベクトルmにより表される。ベクトルmは、例えば、磁気双極子モーメントである。なお、信号源の個数は、例えば2個であるが、磁気センサMSの個数未満であれば3個以上であってもよい。ただし、各信号源の出力する信号は、互いに周波数または位相が異なっているものとする。
 また、信号源S1および信号源S2が存在する空間内の位置は、ボクセルV(例えば、10×10×10=1000個のボクセル)により表される。信号源S1および信号源S2は、それぞれ異なるボクセルVに位置している。なお、1000個のボクセルVの各々を、V1~V1000と表記する。
 複数(例えば、8行8列の64個)の磁気センサMSは、信号(例えば、磁気双極子モーメント)を受け、互いに直交する3軸X、Y、Zの成分Bx、By、Bzを測定する。なお、64個の磁気センサMSの各々を、MS1~MS64と表記する。
 ここで、ベクトルrを、信号源(磁気双極子)から磁気センサMSまでの方向ベクトルとすると、磁気センサMSにより測定される磁束密度B(ベクトルrの関数)は、ビオサバールの法則により、式(1)のように表される。ただし、μ0は、磁気定数である。また、ベクトルrは、ボクセルVの各々(V1~V1000)と、磁気センサMSの各々MS1~MS64との間の位置関係といえる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
 式(1)より、Bxは、以下の式(2)のように表される。ただし、rx、ry、rzは、それぞれ、ベクトルrのX成分、Y成分、Z成分である。また、mx、my、mzは、それぞれ、ベクトルmのX成分、Y成分、Z成分である。
 
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
 
 ここで、式(2)のmxの係数をvx1、myの係数をvx2、mzの係数をvx3とすると、式(2)は、式(2’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Bxは、ベクトルmの3軸X、Y、Zの成分mx、my、mzの各々にvx1、vx2、vx3(第一係数)を乗じたものの和(vx1mx+vx2my+vx3mz)に比例することなる。
 式(1)より、Byは、以下の式(3)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
 ここで、式(3)のmxの係数をvy1、myの係数をvy2、mzの係数をvy3とすると、式(3)は、式(3’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Byは、ベクトルmの3軸X、Y、Zの成分mx、my、mzの各々にvy1、vy2、vy3(第一係数)を乗じたものの和(vy1mx+vy2my+vy3mz)に比例することなる。
 式(1)より、Bzは、以下の式(4)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
 ここで、式(4)のmxの係数をvz1、myの係数をvz2、mzの係数をvz3とすると、式(4)は、式(4’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Bzは、ベクトルmの3軸X、Y、Zの成分mx、my、mzの各々にvz1、vz2、vz3(第一係数)を乗じたものの和(vz1mx+vz2my+vz3mz)に比例することなる。
 なお、vx1、vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3(第一係数)は、式(2)~(4)および式(2’)~(4’)を参照して、ベクトルrに基づき定められている。
 図2を参照して、本発明の実施形態にかかる信号ベクトル導出装置1は、相対位置記録部11、第一係数導出部12、伝達関数導出部13、雑音固有ベクトル導出部14、スペクトル導出部16、向き導出部18、位置導出部19を備える。
 信号ベクトル導出装置1は、複数のセンサMS1~MS64の測定結果を受けてベクトルmの向きを導出する。
 相対位置記録部11は、ボクセルVの各々1000個と、磁気センサMSの各々MS1~MS64との間の相対位置であるベクトルrを記録する。
 第一係数導出部12は、相対位置記録部11からベクトルrを読み出し、第一係数vx1、vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3を導出する(式(2)~(4)および式(2’)~(4’)を参照)。
 例えば、第一係数vx1は、以下の式(5)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
 ベクトルrは、ボクセルVの位置と磁気センサMSの位置とによって定まるので、1000×64通りの値をとる。よって、第一係数vx1も、1000×64通りの値をとる。式(5)においては、1行目に磁気センサMS1に関するvx1、2行目に磁気センサMS2に関するvx1、…、64行目に磁気センサMS64に関するvx1を表記している。さらに、式(5)においては、1列目にボクセルV1に関するvx1、2列目にボクセルV2に関するvx1、…、1000列目にボクセルV1000に関するvx1を表記している。例えば、式(5)の1行1000列目の要素vx1(1,1000)は、磁気センサMS1およびボクセルV1000に関するvx1を意味する。すなわち、ベクトルrを、ボクセルV1000から磁気センサMS1までの方向ベクトルとして、式(2)のmxの係数に代入すると、vx1(1,1000)を求めることができる。
 他の第一係数vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3も同様に、1000×64通りの値をとる。
 なお、第一係数vx1は、そのまま用いることも考えられるが、以下の式(6)のように正規化して、以後の処理に使用する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
 ただし、hは行、nは列を示す。すなわち、h行n列目の第一係数vx1を、1、2、…64行n列目の第一係数vx1を2乗して合計し1/2乗したもので割ったものを新たにh行n列目の第一係数vx1とする。
 他の第一係数vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3も同様に、正規化する。
 第一係数導出部12は、上記のようにして正規化した第一係数を出力する。
 雑音固有ベクトル導出部14は、磁気センサMSの測定結果Bx、By、Bzから、MUSIC法に則して、ノイズ部分空間の固有ベクトルを求める。
 まず、磁気センサMSの測定結果Bxから以下の式(7)のように、X(t)xを求める。ただし、tは測定を行った時間である。Tは転置を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
 X(t)xは、1行目に時間t1に測定されたBx、2行目に時間t2に測定されたBx、…、N行目に時間tNに測定されたBxを記載し、かつ、1列目に磁気センサM1により測定されたBx、2列目に磁気センサM2により測定されたBx、…、64列目に磁気センサM64により測定されたBxを記載した行列を転置した行列である。
 X(t)xを用いて、以下の式(8)のように相関行列を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
 ただし、Eはアンサンブル平均を意味する。式(8)により、64行64列の行列が得られる。式(8)により得られた相関行列の固有値および固有ベクトルを求める。このようにして得られた固有値のうち、信号源の個数(2個)の分は、大きな値となるが、残りの固有値(64-2=62個)は小さな値となる。そこで、小さな値の固有値に対応する固有ベクトルを求め、ノイズ部分空間の固有ベクトルexとする。ノイズ部分空間の固有ベクトルexは、64行1列のベクトルである。ノイズ部分空間の固有ベクトルexは、小さな値の固有値に対応して62個存在する。
 なお、ノイズ部分空間の固有ベクトルeyも同様に求めることができる。まず、式(7)のBxをByに置き換え、式(7)および式(8)のX(t)xをX(t)yに置き換えて、式(8)により相関行列を求める。あとは、同様に、小さな値の固有値に対応する固有ベクトルを求め、ノイズ部分空間の固有ベクトルeyとする。ノイズ部分空間の固有ベクトルeyは、64行1列のベクトルである。ノイズ部分空間の固有ベクトルeyは、小さな値の固有値に対応して62個存在する。
 また、ノイズ部分空間の固有ベクトルezも同様に求めることができる。まず、式(7)のBxをBzに置き換え、式(7)および式(8)のX(t)xをX(t)zに置き換えて、式(8)により相関行列を求める。あとは、同様に、小さな値の固有値に対応する固有ベクトルを求め、ノイズ部分空間の固有ベクトルezとする。ノイズ部分空間の固有ベクトルezは、64行1列のベクトルである。ノイズ部分空間の固有ベクトルezは、小さな値の固有値に対応して62個存在する。
 伝達関数導出部13は、以下の式(9)、式(10)および式(11)のように、伝達関数vx、vyおよびvzを導出する。第一係数vx1、vx2、vx3に、それぞれ第二係数ax、bx、cxを乗じて得られた値の和を導出する(式(9)参照)。導出結果を、伝達関数vxという。第一係数vy1、vy2、vy3に、それぞれ第二係数ay、by、cyを乗じて得られた値の和を導出する(式(10)参照)。導出結果を、伝達関数vyという。第一係数vz1、vz2、vz3に、それぞれ第二係数az、bz、czを乗じて得られた値の和を導出する(式(11)参照)。導出結果を、伝達関数vzという。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
 なお、伝達関数vx、vyおよびvzは、MUSIC法における伝達関数である。
 また、第二係数は、いずれも0以外の値であってもよい。例えば、ax=bx=cx=1(すなわち、vx=vx1+vx2+vx3)でもよいし、ay=by=1、cy=-1(すなわち、vy=vy1+vy2-vy3)でもよいし、az=1、bz=-1、cz=1(すなわち、vz=vz1-vz2+vz3)でもよい。
 ただし、第二係数のいずれか一つまたは二つが0であってもよい。例えば、ax=1、bx=cx=0(すなわち、vx=vx1)でもよいし、ax=bx=1、cx=0(すなわち、vx=vx1+vx2)でもよい。
 ここで、(ak、bk、ck)(ただし、k=x、y、z)が、(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)、(1,1,0)、(1,-1,0)、(0,1,1)、(0,1,-1)、(1,0,1)、(-1,0,1)、(1,1,1)、(-1,1,1)、(1,-1,1)、(1,1,-1)の13種類あるものとする。これらに対応するvkをそれぞれ、vk1、vk2、…、vk13とする。
 例えば、(ax、bx、cx)が、(1,0,0)である場合、vx=vx1である。(ax、bx、cx)が、(1,1,0)である場合、vx=vx4=vx1+vx2である。(ax、bx、cx)が、(1,1,-1)である場合、vx=vx13=vx1+vx2-vx3である。
 例えば、(ay、by、cy)が、(1,0,0)である場合、vy=vy1である。(ay、by、cy)が、(1,1,0)である場合、vy=vy4=vy1+vy2である。(ay、by、cy)が、(1,1,-1)である場合、vy=vy13=vy1+vy2-vy3である。
 例えば、(az、bz、cz)が、(1,0,0)である場合、vz=vz1である。(az、bz、cz)が、(1,1,0)である場合、vz=vz4=vz1+vz2である。(az、bz、cz)が、(1,1,-1)である場合、vz=vz13=vz1+vz2-vz3である。
 スペクトル導出部16は、信号源S1、S2の存在するボクセルVで極大値をとるスペクトルを導出する。このようなスペクトルは、MUSIC法に則して求められる。スペクトルの極大値は、信号源の個数に対応して、2つある。なお、信号源の個数が3つ以上あれば、スペクトルの極大値も3つ以上ある。
 スペクトルは、磁気センサMSの測定結果Bx、By、Bz(から求められたノイズ部分空間の固有ベクトルex、ey、ez)と、第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和(すなわち、伝達関数vx、vy、vz)(式(9)、(10)、(11))とに基づき、スペクトル導出部16により導出される。スペクトル導出部16は、伝達関数導出部13の出力する伝達関数vx、vy、vzと、雑音固有ベクトル導出部14の出力するノイズ部分空間の固有ベクトルex、ey、ezとに基づきスペクトルを導出する。
 スペクトル導出部16は、以下のようにして、スペクトルPx1を導出する。
(1)ノイズ部分空間の固有ベクトルex(64行1列のベクトル)は、62個存在するが、これらのベクトルexを62列並べて、exを64行62列の行列とする。
(2)行列exを転置し、伝達関数vx1(64行1000列の行列)に乗じる。すなわち、exvx1を求める。これは、62行1000列の行列となる。
(3)(2)で得た行列の各成分を2乗する。
(4)(3)で得た行列の成分を列ごとに合計し、1行に並べて、1行1000列の行列を得る。例えば、(3)で得た行列の1行Q列目+2行Q列目+…+62行Q列目が、(4)で得られる1行1000列の行列の1行Q列目の成分となる(ただし、Qは1~1000の整数)。
(5)(4)で得た行列の各成分の逆数をとると、スペクトルPx1(1行1000列の行列)が得られる。
 なお、スペクトルPx1の各列は、ボクセルV1~V1000に対応する。他のスペクトルも同様である。
 スペクトル導出部16は、スペクトルPx2、Px3、…、Px13も導出する。スペクトルPx2、Px3、…、Px13は、上記(2)における伝達関数vx1を、vx2、vx3、…、vx13に置き換えれば、導出することができる。
 スペクトル導出部16は、スペクトルPy1、Py2、Py3、…、Py13を導出する。上記(1)におけるノイズ部分空間の固有ベクトルexをeyに置き換え、上記(2)における伝達関数vx1を、vy1、vy2、vy3、…、vy13に置き換えれば、スペクトルPy1、Py2、Py3、…、Py13を導出することができる。
 スペクトル導出部16は、スペクトルPz1、Pz2、Pz3、…、Pz13を導出する。上記(1)におけるノイズ部分空間の固有ベクトルexをezに置き換え、上記(2)における伝達関数vx1を、vz1、vz2、vz3、…、vz13に置き換えれば、スペクトルPz1、Pz2、Pz3、…、Pz13を導出することができる。
 位置導出部19は、スペクトルPx1、Px2、Px3、…、Px13、Py1、Py2、Py3、…、Py13、Pz1、Pz2、Pz3、…、Pz13に基づき、信号源S1、S2の存在するボクセルVの位置を導出する。
 スペクトル導出部16の出力するスペクトルは、以下の式(12)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
 各ボクセルにおいてスペクトルの各々がとる値の最大値P(すなわち、式(12)の各列における最大値)を求める(式(13)を参照)。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
 Pにおいて、極大値をとる列(ボクセルに対応)が信号源の個数(2つ)現れるので、その列に対応するボクセルが、信号源S1、S2の存在するボクセルである。極大値をとる列の検出法を、以下に説明する。
 図3は、最大値Pのグラフの一例である。図3において、縦軸はスペクトルの値、横軸はボクセル(V1~V1000)を示す。
 図3を参照して、ボクセルV750において最大値P(のスペクトル)の値がSP1(極大値)、ボクセルV250において最大値P(のスペクトル)の値がSP2(極大値)をとるものとする。ただし、SP1がSP2よりも大きいものとする。
 位置導出部19は、最大値Pの内でも最大の値SP1から所定の範囲内(例えば、最大値Pの値が0.95SP1以上)の値をとるボクセルの重心を、所定の範囲を増やしながら(例えば、最大値Pの値が0.95SP1以上→0.90SP1以上→0.85SP1以上→…というように0.05SP1ずつ所定の範囲を広げる)、重心が所定量を超えて変化する回数に1を加えた値が信号源の個数(2個)になるまで、求める。
 最大値Pの内でも最大の値SP1から近傍におけるボクセルの重心は、おおむねボクセルV750である。しかし、最大の値SP1から所定の範囲が広がって、SP2を含むようになると、ボクセルの重心がボクセルV750から、かなり小さくなる。すると、重心が所定量を超えて変化するので、その回数(1回)に1を加えた値が信号源の個数(2個)になるので、ボクセルの重心を求めることを終了する。
 次に、重心を求めたボクセルを、信号源の個数(2個)だけクラスタリングする。例えば、教師なし機械学習のKmeansクラスタリングを行い、信号源の数だけラベリングする。
 最後に、クラスタリングされたボクセルの内で、スペクトルが最大の値をとるものを信号源の存在するボクセルの位置とする。
 なお、位置導出部19は、このようにして既に導出した信号源の存在するボクセルの位置に基づき、さらに、ボクセルの大きさを小さくして、信号源の存在するボクセルの位置を導出するようにしてもよい。このようにして、信号源の存在するボクセルの位置を、高精度かつ高速に計算することができる。
 向き導出部18は、位置導出部19から信号源S1、S2に対応する(すなわち、Pにおいて極大値をとる)Pkj(ただし、k=x、y、zかつj=1、2、3、…)を受ける。さらに、向き導出部18は、信号源S1、S2に対応するPkjを得るために用いられた第二係数に基づき、ベクトルmの向きを導出する。
 例えば、向き導出部18に、位置導出部19から信号源S1およびS2に対応するスペクトルとして、750列目(ボクセルV750)のPx13(Py13またはPz13)および250列目(ボクセルV250)のPx4(Px4またはPz4)が与えられたとする。
 すると、向き導出部18は、ボクセルV750の信号源S1におけるベクトルmの向きとして、Px13(Py13またはPz13)を得るために用いられた第二係数(ak、bk、ck)(ただし、k=x、y、z)は、(1,1,-1)である。よって、向き導出部18は、ボクセルV750の信号源S1におけるベクトルmの向きを、ベクトル(1,1,-1)に平行であると導出する。ただし、ベクトル(1,1,-1)は、X成分1、Y成分1、Z成分-1のベクトルである。
 さらに、向き導出部18は、ボクセルV250の信号源S2におけるベクトルmの向きとして、Px4(Px4またはPz4)を得るために用いられた第二係数(ak、bk、ck)(ただし、k=x、y、z)は、(1,1,0)である。よって、向き導出部18は、ボクセルV250の信号源S2におけるベクトルmの向きを、ベクトル(1,1,0)に平行であると導出する。ただし、ベクトル(1,1,0)は、X成分1、Y成分1、Z成分0のベクトルである。
 次に、本発明の実施形態の動作を説明する。
 第一係数導出部12により、相対位置記録部11からベクトルrが読み出され、第一係数vx1、vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3が導出される(式(2)~(4)および式(2’)~(4’)を参照)。
 なお、第一係数は、1000×64通りの値をとり(式(5)参照)、正規化されて(式(6)参照)、伝達関数導出部13に与えられる。
 伝達関数導出部13によって、第一係数および第二係数ax、bx、cx、ay、by、cy、az、bz、czに基づき、伝達関数vx、vy、vzが導出される(式(9)、式(10)および式(11)参照)。
 雑音固有ベクトル導出部14によって、磁気センサMSの測定結果Bx、By、Bzから、MUSIC法に則して、ノイズ部分空間の固有ベクトルex、ey、ezが導出される。
 スペクトル導出部16により、伝達関数vx、vy、vzおよびノイズ部分空間の固有ベクトルex、ey、ezに基づき、スペクトルPx1、Px2、Px3、…、Px13、Py1、Py2、Py3、…、Py13、Pz1、Pz2、Pz3、…、Pz13が導出される(式(12)参照)。
 位置導出部19により、各ボクセルにおいてスペクトルの各々がとる値の最大値P(すなわち、式(12)の各列における最大値)が求められる(式(13)および図3を参照)。最大値Pに基づき、信号源S1、S2の存在するボクセル250、750が導出される。
 向き導出部18により、信号源S1、S2に対応するPkjを得るために用いられた第二係数に基づき、ベクトルmの向きが導出される。
 本発明の実施形態によれば、磁場などの信号の測定精度が向上する。
 例えば、伝達関数vkが、vk1、vk2、vk3のみである場合、ベクトルmの向きが、X方向、Y方向またはZ方向に平行な場合しか、ベクトルmの向きを測定できない。ベクトルmの向きが、それ以外の向き、例えば、ベクトル(1,1,0)(すなわち、X成分1、Y成分1、Z成分0のベクトル)に平行である場合は、ベクトルmの向きを測定できない。
 しかし、本発明の実施形態によれば、伝達関数vkが、vk1、vk2、vk3、…、vk13と多くの種類があるので、ベクトルmの向きが、X方向、Y方向およびZ方向に平行ではない場合であっても、ベクトルmの向きを測定できる。
 なお、本発明の実施形態においては、信号のベクトルを磁気双極子モーメントであるとしてきたが、信号のベクトルは磁気双極子モーメントに限定されない。信号のベクトルは、例えば、電気双極子モーメント(ベクトルp)であってもよい。
 磁気センサMSにより測定される磁束密度B(ベクトルrの関数)は、式(14)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
 式(14)より、Bxは、以下の式(15)のように表される。ただし、px、py、pzは、それぞれ、ベクトルpのX成分、Y成分、Z成分である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
 ここで、式(15)のpxの係数をvx1、pyの係数をvx2、pzの係数をvx3とすると、式(15)は、式(15’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Bxは、ベクトルpの3軸X、Y、Zの成分px、py、pzの各々にvx1、vx2、vx3(第一係数)を乗じたものの和(vx1px+vx2py+vx3pz)に比例することなる。ただし、測定結果Bxの成分と同じ方向(X方向)のベクトルの成分(px)は0であり、それに乗じられる第一係数vx1は1である。
 式(14)より、Byは、以下の式(16)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
 ここで、式(16)のpxの係数をvy1、pyの係数をvy2、pzの係数をvy3とすると、式(16)は、式(16’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Byは、ベクトルpの3軸X、Y、Zの成分px、py、pzの各々にvy1、vy2、vy3(第一係数)を乗じたものの和(vy1px+vy2py+vy3pz)に比例することなる。ただし、測定結果Byの成分と同じ方向(Y方向)のベクトルの成分(py)は0であり、それに乗じられる第一係数vy2は1である。
 式(14)より、Bzは、以下の式(17)のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
 
 ここで、式(17)のpxの係数をvz1、pyの係数をvz2、pzの係数をvz3とすると、式(17)は、式(17’)のように表される。すると、磁気センサMSの測定結果Bxは、ベクトルpの3軸X、Y、Zの成分px、py、pzの各々にvz1、vz2、vz3(第一係数)を乗じたものの和(vz1px+vz2py+vz3pz)に比例することなる。ただし、測定結果Bzの成分と同じ方向(Z方向)のベクトルの成分(pz)は0であり、それに乗じられる第一係数vz3は1である。
 信号ベクトル導出装置1の構成および動作は、信号のベクトルが磁気双極子モーメント(ベクトルm)の場合と同様であり、説明を省略する。
 また、上記の実施形態は、以下のようにして実現できる。CPU、ハードディスク、メディア(USBメモリ、CD-ROMなど)読み取り装置を備えたコンピュータに、上記の各部分、例えば相対位置記録部11、第一係数導出部12、伝達関数導出部13、雑音固有ベクトル導出部14、スペクトル導出部16、向き導出部18および位置導出部19を実現するプログラムを記録したメディアを読み取らせて、ハードディスクにインストールする。このような方法でも、上記の機能を実現できる。
 1 信号ベクトル導出装置
 11 相対位置記録部
 12 第一係数導出部
 13 伝達関数導出部
 14 雑音固有ベクトル導出部
 16 スペクトル導出部
 18 向き導出部
 19 位置導出部
 MS 磁気センサ
 V ボクセル
 B 磁束密度
 vx1、vx2、vx3、vy1、vy2、vy3、vz1、vz2、vz3 第一係数
 ak、bk、ck 第二係数
 vk1、vk2、…、vk13 伝達関数
 S1、S2 信号源
 m ベクトル(磁気双極子モーメント)
 ex、ey、ez ノイズ部分空間の固有ベクトル
 P 最大値

Claims (16)

  1.  所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出装置であり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する信号ベクトル導出装置であって、
     前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出部と、
     前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出部と、
     を備えた信号ベクトル導出装置。
  2.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記ベクトルが、磁気双極子モーメントまたは電気双極子モーメントである、
     信号ベクトル導出装置。
  3.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記ベクトルが、電気双極子モーメントであり、
     前記測定結果の成分と同じ方向の前記ベクトルの成分が0である、
     信号ベクトル導出装置。
  4.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記第一係数が、前記ボクセルの各々と前記センサの各々との間の位置関係に基づき定められる、
     信号ベクトル導出装置。
  5.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記第二係数のいずれか一つまたは二つが0である、
     信号ベクトル導出装置。
  6.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記スペクトルが、MUSIC法に則して求められる、
     信号ベクトル導出装置。
  7.  請求項6に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記スペクトル導出部が、前記センサの測定結果から求められたノイズ部分空間の固有ベクトルに基づき前記スペクトルを導出する、
     信号ベクトル導出装置。
  8.  請求項6に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和が、MUSIC法における伝達関数である、
     信号ベクトル導出装置。
  9.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記極大値が2つ以上存在する、
     信号ベクトル導出装置。
  10.  請求項1に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記スペクトルに基づき、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出する位置導出部を備えた信号ベクトル導出装置。
  11.  請求項10に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記位置導出部が、各ボクセルにおいて前記スペクトルの各々がとる値の最大値に基づき、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出する信号ベクトル導出装置。
  12.  請求項11に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記位置導出部が、
     前記最大値の内でも最大の値から所定の範囲内の値をとるボクセルの重心を、前記所定の範囲を増やしながら、前記重心が所定量を超えて変化する回数に1を加えた値が前記信号源の個数になるまで、求め、
     前記重心を求めた前記ボクセルを、前記信号源の個数だけクラスタリングし、
     クラスタリングされた前記ボクセルの内で、前記スペクトルが最大の値をとるものを前記信号源の存在するボクセルの位置とする、
     信号ベクトル導出装置。
  13.  請求項10に記載の信号ベクトル導出装置であって、
     前記位置導出部が既に導出した前記信号源の存在するボクセルの位置に基づき、さらに、ボクセルの大きさを小さくして、前記信号源の存在するボクセルの位置を導出する、
     信号ベクトル導出装置。
  14.  所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出方法であり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する信号ベクトル導出方法であって、
     前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、
     前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程と、
     を備えた信号ベクトル導出方法。
  15.  所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例するプログラムであって、
     前記信号ベクトル導出処理が、
     前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、
     前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程と、
     を備えたプログラム。
  16.  所定の方向を有するベクトルにより表される信号を受け、互いに直交する3軸の成分を測定する複数のセンサの測定結果を受けて前記ベクトルの向きを導出する信号ベクトル導出処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体であり、前記センサの測定結果が、前記ベクトルの前記3軸の成分の各々に第一係数を乗じたものの和に比例する記録媒体であって、
     前記信号ベクトル導出処理が、
     前記センサの測定結果と、前記第一係数に第二係数を乗じて得られた値の和とに基づき得られるスペクトルであって、前記信号を出力する信号源の存在するボクセルで極大値をとるスペクトルを導出するスペクトル導出工程と、
     前記スペクトルを得るために用いられた前記第二係数に基づき、前記ベクトルの向きを導出する向き導出工程と、
     を備えた記録媒体。
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