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)
まず、図1〜図8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の全体構成について説明する。第1実施形態では、脳機能計測装置100は、近赤外分光法(NIRS)による光計測(脳機能計測)を行う光計測装置である。
図1に示すように、第1実施形態による脳機能計測装置100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1aおよび受光プローブ1b)を用いて、被験者の脳活動を計測する機能を有する。また、脳機能計測装置100は、3次元位置計測を行う位置計測器2を備え、位置計測器2によって計測された位置情報を取得可能なように構成されている。
位置計測器2は、たとえば磁場式(磁気式)の3次元デジタイザからなる。位置計測器2は、計測制御処理を行う制御器(本体)21と、制御器21に接続されたトランスミッタ(磁場発生部)22およびレシーバ(磁場検出部)23とを備える。位置計測器2は、トランスミッタ22により磁場を発生し、レシーバ23により磁場を検出することにより、レシーバ23の3次元位置座標を計測する。レシーバ23はたとえばペン型のデバイスであり、レシーバ23の先端部を計測対象に接触させて計測処理を実行することにより、その接触位置の3次元座標を取得することが可能となっている。
脳機能計測装置100の送光プローブ1aおよび受光プローブ1bは、それぞれ、被験者の頭部に装着されたプローブ固定用のホルダ3に取り付けられることにより、被験者の頭部表面上の所定位置に配置される。そして、脳機能計測装置100は、送光プローブ1aから近赤外光の波長領域の計測光を照射し、被験者の頭内で反射した計測光を受光プローブ1b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。取得した計測光の強度に基づいて、脳活動に伴うヘモグロビン量(酸素化ヘモグロビン、脱酸素化へグロビンおよび総ヘモグロビン)の変化を取得することができる。これにより、脳機能計測装置100は、脳活動に伴うヘモグロビン量の変化、すなわち血流量の変化や酸素代謝の活性化状態を非侵襲で取得することが可能である。光計測では、送光プローブ1aおよび受光プローブ1bのペアによって構成される計測点(計測チャンネル1c、図6参照)毎に、脳活動が計測される。計測データは、脳機能計測におけるレスト期間に対するタスク期間の相対的なヘモグロビン変化量として取得される。
図2に示すように、ホルダ3は、等間隔(たとえば3cm)で行列状に配列された多数の取付穴3aを有しており、それぞれの取付穴3aに1つずつ計測プローブを挿入して固定することが可能となっている。このため、送光プローブ1aと受光プローブ1bとの間隔(すなわち、取付穴3a間の距離)は、一定となっている。送光プローブ1aおよび受光プローブ1bは、各取付穴3aに対して、行および列の各方向に交互に並ぶように配置される。これにより、隣接する送光プローブ1aと受光プローブ1bとの間に計測点(計測チャンネル1c、図6参照)が形成される。使用者は、計測したい部位(前頭部、頭頂部、側頭部、後頭部など)に応じて取付穴3aへのプローブ配置を決定し、計測プローブをホルダ3に取り付ける。
次に、脳機能計測装置100の装置構成について詳細に説明する。
図3に示すように、脳機能計測装置100は、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。また、脳機能計測装置100は、表示部17および操作部18と、光ファイバを介して接続された上記の送光プローブ1aおよび受光プローブ1bとを備えている。光出力部11、光検出部12および計測制御部13は、本発明の「計測手段」の一例である。
光出力部11は、半導体レーザーを光源として備え、近赤外光の波長領域で複数波長の計測光を送光プローブ1aに出力可能に構成されている。光検出部12は、光電子増倍管を検出器として備え、受光プローブ1b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は検出した計測光に応じた受光量信号を出力する。
計測制御部13は、被験者の頭部に配置された計測プローブ(送光プローブ1aおよび受光プローブ1b)により脳機能計測を行う機能を有する。計測制御部13は、本体制御部14により設定される計測条件や計測パラメータに従って、光出力部11および光検出部12の動作制御を行う。また、計測制御部13は、光出力部11の点灯および消灯のタイミングを制御するとともに、光検出部12から受光量信号を取得する。
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、脳機能計測装置100の本体制御部14として機能するように構成されている。すなわち、脳機能計測装置100は、装置構成上は、本体制御部14、記憶部15、入出力部16、表示部17および操作部18を含むコンピュータ(PC)を備えている。そして、このコンピュータにより、光出力部11、光検出部12および計測制御部13を含む計測機構の制御が行われる。
記憶部15は、たとえばHDD(ハードディスクドライブ)からなり、本体制御部14が実行する制御プログラム15aや設定情報を格納するとともに、計測の結果得られた計測データ15bを記憶することが可能である。また、第1実施形態では、後述するテンプレート脳データ15cや、位置計測器2により計測された位置情報(基準点位置情報、計測点位置情報)15dが記憶部15に格納されている。計測データ15bには、個々の計測チャンネル1cの計測データ41と、後述する関心脳領域ROIの領域計測データ42とが含まれる。また、入出力部16は、位置計測器2などの外部機器との接続用インターフェースである。本体制御部14は、この入出力部16を介して、位置計測器2から計測された位置情報を取得する。なお、テンプレート脳データ15cは、本発明の「標準化脳データ」の一例である。
表示部17は、液晶ディスプレイなどからなり、計測データ画面やその他の設定画面などを表示する。操作部18は、キーボードおよびマウスなどにより構成される。
ここで、第1実施形態では、図4に示すように、本体制御部14は、記憶部15に記憶された制御プログラム15aを実行することによって、基準位置情報取得部14a、計測点位置情報取得部14b、推定位置算出部14c、計測点抽出部14d、および、データ算出部14eとして機能するように構成されている。これらの各部の処理によって、第1実施形態による脳機能計測装置100は、個々の計測点(計測チャンネル1c)毎に得られる計測データ41を、ユーザにより指定された関心脳領域ROI(Region Of Interest)の領域計測データ42として再構成する処理を行うように構成されている。
基準位置情報取得部14aは、入出力部16(図3参照)を介して、位置計測器2(図1参照)により計測された被験者の頭部の基準位置情報(第1基準位置情報)を取得するように構成されている。基準位置情報は、被験者の頭部の代表的な基準点の3次元位置座標である。脳機能計測におけるプローブ配置は、国際10−20法に従って設定されることが多く、第1実施形態の基準点は、この国際10−20法における鼻根(Nz)、左右耳介前点(AR、AL)および後頭結節(Iz)の4点(図示せず)を含む。位置計測器2および基準位置情報取得部14aは、本発明の「基準位置取得手段」の一例である。
計測点位置情報取得部14bは、計測プローブ(送光プローブ1aおよび受光プローブ1b)による計測点位置情報を取得するように構成されている。位置計測器2および計測点位置情報取得部14bは、本発明の「計測位置取得手段」の一例である。
計測点位置情報は、計測プローブの3次元位置に基づいて取得される計測点(計測チャンネル1c)の3次元位置座標である。具体的には、計測プローブ(送光プローブ1aおよび受光プローブ1b)が取り付けられるホルダ3の取付穴3aに位置計測器2のレシーバ23を挿入(図2参照)して、プローブ先端と頭表とが接触する位置を計測することにより、各計測プローブの3次元位置座標が取得される。送光プローブ1aおよび受光プローブ1bのペアによって計測点(計測チャンネル1c)が構成されるため、計測点位置情報取得部14bは、送光プローブ1aおよび受光プローブ1bのペアの中点位置(3次元位置座標)を、計測点位置情報として算出する。
推定位置算出部14cは、脳の構造を標準化したテンプレート脳データ15cにおける基準位置情報(第2基準位置情報)と、基準位置情報取得部14aにより取得した被験者の基準位置(第1基準位置情報)と、計測点位置情報取得部14bにより取得した計測点位置(計測点位置情報)とに基づいて、テンプレート脳データ15c上での計測プローブ(送光プローブ1aおよび受光プローブ1b)による推定計測点位置Eを算出するように構成されている。推定位置算出部14cは、本発明の「位置算出手段」の一例である。
具体的には、推定位置算出部14cは、基準位置情報取得部14aにより取得した4点の基準位置座標(Nz、AR、ALおよびIz)と、テンプレート脳データ15c上での対応する基準位置の座標(Nz、AR、ALおよびIz)とを照合することにより、位置計測器2の計測座標系からテンプレート脳データ15cの脳座標系への座標変換のための係数を決定する。
テンプレート脳データ15cとしては、たとえばMNI(Montreal Neurological Institute)により作成されたMNI Brain(MNI標準脳)のデータが利用可能である。テンプレート脳データ15cでは、テンプレート脳(標準脳)における位置が標準脳座標系によって表現される。標準脳座標系としては、タライラッハ座標系や、MNI座標系などが知られており、上記のMNI標準脳はMNI座標系によって表される。
推定位置算出部14cは、図5に示すように、得られた座標変換係数を用いて、計測点位置情報取得部14bにより取得した計測点位置(位置計測器2の計測座標系)を、テンプレート脳データ15cの脳座標系(標準脳座標系)へ座標変換することにより、テンプレート脳データ15c上での計測チャンネル1cの推定計測点位置Eを算出する。
座標変換においては、拡大縮小や平行移動を含む剛体変換やシアー変換を含むアフィン変換と、非線形変換(ノンアフィン変換)とが行われることにより、4つの基準点から得られる被験者個人の脳形状が、テンプレート脳の形状に合わせ込まれる。この結果、被験者個人の計測点位置が、テンプレート脳においてどの位置に相当するか(テンプレート脳に置き換えた場合の推定計測点位置E)が、取得される。また、推定位置算出部14cは、得られた推定計測点位置Eが、ブロードマン脳地図上において含まれる脳領域番号と、その脳領域番号に含まれる確率を算出するように構成されている。ブロードマン脳地図は、脳組織を52の領域に区分して番号付けを行ったものである。
このような位置計測器2の計測座標系からテンプレート脳の座標系への座標変換(推定計測点位置Eの算出)処理と、推定計測点位置Eに対応する脳領域を特定する処理とは、いわゆるレジストレーションと呼ばれる統計処理であり、SPM(NIRS−SPM:NIRS−Statistical Parametric Mapping)などの統計ソフトウェアにおいて実現されている。図5には、位置計測器2により得られた被験者個人の計測点位置に基づいて算出した推定計測点位置Eを、テンプレート脳データ15c上にプロットした変換結果の例を示している。すなわち、図2の破線で囲まれた4行4列分の取付穴3aに計測プローブを取り付けて計測を行うと、図6に示すように送光プローブ1aと受光プローブ1bとの間の合計24点の計測チャンネル1cにおいて計測値が取得される。これらの各計測チャンネル1cについてテンプレート脳データ15c上にプロットした変換結果が、図5の24個の推定計測点位置E(E1〜E24)となる。
図4に示すように、計測点抽出部14dは、算出した推定計測点位置Eと、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置情報とに基づいて、テンプレート脳データ15c上における関心脳領域ROIに対応する計測点(計測チャンネル1c)を抽出するように構成されている。この際、計測点抽出部14dは、複数の脳領域の中からユーザによる関心脳領域ROIの選択を受け付けるか、または、テンプレート脳データ15c上でのユーザによる関心脳領域ROIの中心位置指定を受け付けることにより、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置情報を取得するように構成されている。計測点抽出部14dは、本発明の「計測点抽出手段」の一例である。
関心脳領域ROIの選択を受け付ける場合、選択対象となる脳領域としては、たとえばブロードマン脳領域を採用することができる。計測点抽出部14dは、たとえば表示部17にブロードマンの脳領域番号および名称などを選択可能に表示し、操作部18を介したユーザの選択操作によって、関心脳領域ROIとなる脳領域番号を特定する。記憶部15には、テンプレート脳データ15cにおける各ブロードマン脳領域の位置座標が記憶されており、計測点抽出部14dは、選択された脳領域番号に基づいて関心脳領域ROIの位置座標を取得する。
また、関心脳領域ROIの位置指定を受け付ける場合、計測点抽出部14dは、表示部17に図7に示したテンプレート脳データ15cの画面を表示し、操作部18を介したユーザのポインティング操作によって、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの中心位置Cの指定を受け付ける。これにより、計測点抽出部14dは、中心位置座標に基づいて関心脳領域ROIの位置座標を取得する。
関心脳領域ROIが特定されると、計測点抽出部14dは、関心脳領域ROIに対応する計測点(計測チャンネル1c)を抽出するように構成されている。具体的には、ブロードマン脳領域番号の選択によって関心脳領域ROIが特定された場合、計測点抽出部14dは、操作部18を介して、ユーザから確率閾値(図示せず)の入力を受け付ける。そして、計測点抽出部14dは、推定計測点位置Eが関心脳領域ROIとして選択された脳領域に含まれる確率が、設定された確率閾値以上となる計測チャンネル1cを、関心脳領域ROIに対応する計測点として抽出する。
また、テンプレート脳データ15cにおける位置指定によって関心脳領域ROIが特定された場合(図7参照)には、計測点抽出部14dは、操作部18を介して、ユーザから距離閾値Thの入力を受け付ける。そして、計測点抽出部14dは、テンプレート脳データ15c上において、関心脳領域ROIとして指定された中心位置Cから、設定された距離閾値Thの範囲内に推定計測点位置Eが位置する計測チャンネル1cを、関心脳領域ROIに対応する計測点として抽出する。図6および図7では、関心脳領域ROIとして指定された中心位置Cから距離閾値Thの範囲内に存在する計測チャンネル1c(13ch、16ch、20ch)を抽出した例を示している。
図4に示すように、データ算出部14eは、抽出された関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cにおける計測制御部13による計測データ41に基づいて、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出するように構成されている。データ算出部14eは、本発明の「計測データ算出手段」の一例である。
ここで、第1実施形態では、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cが複数抽出された場合に、データ算出部14eは、抽出された複数の計測チャンネル1cの計測データ41について、推定計測点位置Eに応じた重み係数を加味した加算平均(加重平均)を行うことにより、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出するように構成されている。この際、データ算出部14eは、関心脳領域ROIの位置座標と推定計測点位置Eとの間の距離、または、推定計測点位置Eが関心脳領域ROIに属する確率に基づいて、抽出された計測チャンネル1c毎の重み係数を決定するように構成されている。
すなわち、テンプレート脳データ15cにおける位置指定によって関心脳領域ROIが特定された場合には、データ算出部14eは、関心脳領域ROIの中心位置Cの座標と推定計測点位置Eとの間の距離dに基づいて重み係数を決定する。
具体的には、たとえば図8に示した関心脳領域ROIの中心位置Cに対して、13ch、16chおよび20chの3つの計測チャンネル1cが抽出されたとする。データ算出部14eは、関心脳領域ROIの中心位置Cの位置座標と、各計測チャンネル1cの推定計測点位置Eとの間の距離d1、d2およびd3を、それぞれ算出する。そして、得られた距離d(d1〜d3)の値と下式(1)とにより、重み係数P(n)を算出する。
P(n)=1/d(n)R ・・・ (1)
ここで、べき乗指数Rは2以上の整数である。d(n)は、関心脳領域ROIの中心位置Cと推定計測点位置Eとの間の距離である。また、nは、抽出された計測チャンネル1cのうち、n番目の計測チャンネルであることを示している。
一方、ブロードマンの脳領域番号の選択によって関心脳領域ROIが特定された場合には、データ算出部14eは、推定計測点位置Eが関心脳領域ROIに属する確率に基づいて重み係数を決定する。この場合、重み係数P(n)は、各計測チャンネルの確率の値そのものを、重み係数として用いることができる。たとえば図8に示すように、ブロードマンの脳領域番号のある番号(A番領域とする)を関心脳領域ROIに指定した場合に、13ch、16chおよび20chの各計測チャンネル1cがA番領域に属する確率が、それぞれ、50%(13ch)、90%(16ch)および60%(20ch)であったとする。データ算出部14eは、この確率の値をそのまま各チャンネルの重み係数P(n)として用いる。
重み係数が得られると、データ算出部14eは、下式(2)に示す重み係数を加味した加算平均(加重平均)により、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出するように構成されている。
ROI={ΣP(n)×X(n)}/ΣP(n) ・・・ (2)
ここで、X(n)は、n番目の計測チャンネル1cの計測データ41のそれぞれのサンプリング時間における計測値である。
上式(2)では、重み係数P(n)によって、推定計測点位置Eとの間の距離dが大きい(または推定計測点位置EがROIに含まれる確率が小さい)計測チャンネル1cほど、その計測チャンネル1cの計測値が領域計測データ42に与える影響が小さくなる。
以上のような構成により、脳機能計測装置100は、個々の計測チャンネルから関心脳領域ROIに属する計測チャンネルを抽出して、関心脳領域ROI全体としての領域計測データ42を算出する。
次に、図1、図4および図9を参照して、第1実施形態の脳機能計測装置100による関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出処理について説明する。以下の制御処理は、脳機能計測装置100の本体制御部14(基準位置情報取得部14a、計測点位置情報取得部14b、推定位置算出部14c、計測点抽出部14d、および、データ算出部14e)(図4参照)によって実行される。
まず、図9のステップS1において、基準位置情報取得部14a(図4参照)は、位置計測器2(図1参照)により計測された被験者の基準位置情報(第1基準位置情報)を取得する。具体的には、ユーザが位置計測器2を用いて被験者の基準位置(Nz、AR、ALおよびIz)の位置計測を行い、基準位置情報取得部14aは、得られた基準位置情報を位置計測器2から取得する。
ステップS2において、計測点位置情報取得部14b(図4参照)は、位置計測器2により計測されたプローブ位置座標を取得する。具体的には、ユーザが位置計測器2を用いてプローブ位置の位置計測を行い、計測点位置情報取得部14bは、得られたプローブ位置情報を位置計測器2から取得する。そして、計測点位置情報取得部14bは、ステップS3において、計測チャンネル1cを構成する送光プローブ1aおよび受光プローブ1bのペアの中点位置を、計測点位置座標として算出する。
ステップS4において、推定位置算出部14c(図4参照)は、基準位置情報取得部14aにより取得した4点の基準位置座標(Nz、AR、ALおよびIz)と、テンプレート脳データ15c上での基準位置(第2基準位置情報)の座標(Nz、AR、ALおよびIz)とを照合することにより、座標変換係数を決定する。
ステップS5において、推定位置算出部14cは、得られた座標変換係数を用いて計測点位置座標を座標変換することにより、テンプレート脳データ15c上での各計測チャンネル1cの推定計測点位置Eを算出(推定)する。この際、推定位置算出部14cは、各推定計測点位置Eが含まれるブロードマン脳領域番号と、その脳領域に推定計測点位置Eが含まれる確率も算出する。以上のステップS1〜S5により、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1c(計測点)を抽出するための位置取得および変換処理が完了する。
続いて、ステップS6において、計測点抽出部14d(図4参照)は、ユーザから関心脳領域ROIの位置情報(ブロードマン脳領域番号または位置指定)および閾値情報(確率閾値または距離閾値Th)を受け付け、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cを抽出する。
また、ステップS7では、データ算出部14e(図4参照)は、関心脳領域ROIの位置座標と推定計測点位置Eとの間の距離d、または、推定計測点位置Eが関心脳領域ROIに属する確率に基づいて、抽出された計測チャンネル1cの重み係数P(n)を決定する。
ここで、本体制御部14は、計測制御部13を制御して、送光プローブ1aおよび受光プローブ1bによる被験者の脳機能計測を実施する。これにより、抽出された計測チャンネル1cの計測データ41(計測値X(n))が所定のサンプリング時間毎に取得される。そして、ステップS8において、データ算出部14eは、算出した重み係数P(n)と、抽出された計測チャンネル1cの計測値X(n)との重み付き加算平均(加重平均)処理(上式(2)参照)により、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出する。
算出された関心脳領域ROIの領域計測データ42は、ステップS9において、本体制御部14により表示部17に表示されるとともに、記憶部15に記憶される。なお、個々の計測チャンネル1cの計測データ41も記憶部15に記憶される。本体制御部14は、たとえば図8に示したトレンドグラフ形式で、関心脳領域ROIの領域計測データ42を表示する。その後、ステップS10において、本体制御部14は、ユーザにより選択された次の関心脳領域ROIがあるか否かを判断する。次の関心脳領域ROIがある場合には、本体制御部14は、次の関心脳領域ROIについてステップS6〜S9の処理を実行する。次の関心脳領域ROIがなければ、脳機能計測の終了とともに、関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出が終了する。
なお、図9のフローチャートに示した制御処理は、計測プローブ(送光プローブ1aおよび受光プローブ1b)による計測動作と並行して、関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出をリアルタイムで行う例について示している。脳機能計測装置100は、この他にも、予め計測および記憶しておいた各計測チャンネル1cの計測データ41に対して、関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出を事後的な処理として行うことも可能である。この場合には、ステップS1〜S5の処理を、計測プローブによる計測動作の前または後に実施して記憶しておくことができる。そして、ステップS6〜S9において関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出を行う場合には、記憶しておいた推定計測点位置Eや各計測チャンネル1cの計測データ41を記憶部15から読み込めばよい。
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、脳の構造を標準化したテンプレート脳データ15cにおける基準位置情報と、取得した被験者の基準位置情報と、取得した計測点位置情報とに基づいて、テンプレート脳データ15c上での計測プローブによる推定計測点位置Eを算出する推定位置算出部14cと、算出したテンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eと、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置情報とに基づいて、テンプレート脳データ15c上における関心脳領域ROIに対応する計測チャンネルを抽出する計測点抽出部14dとを設けることによって、被験者から実測した個人差を含む計測点位置を、個人差のないテンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eに置き換えた上で、関心脳領域ROIに対応する計測点を抽出することができる。これにより、個々の計測点において計測される脳部位が被験者によって異なる場合でも、個人差のないテンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eに基づいて関心脳領域ROIに対応する計測点(計測チャンネル1c)を適切に選択することができる。また、たとえばユーザが関心脳領域ROIの位置情報を指定すれば対応する計測チャンネル1cを抽出することができるので、ユーザが個々の計測チャンネル1cの位置と関心脳領域ROIの位置とを照らし合わせる必要がなく、ユーザの利便性を向上させることもできる。
また、第1実施形態では、上記のように、抽出された複数の計測チャンネル1cにおける計測データ41について、推定計測点位置Eに応じた重み係数P(n)を加味した加算平均(加重平均)により、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出するようにデータ算出部14eを構成する。これにより、算出される関心脳領域ROIの領域計測データ42の信頼性を向上させることができる。
具体的には、たとえば図8の13ch、16chおよび20chに加えて、17chの計測チャンネル1cが抽出された場合に、17chの計測チャンネル1cが被験者の脳形状の個人差によって実際には関心脳領域ROIには含まれていないとする。このように被験者個人について、抽出した計測チャンネル1cが実際に関心脳領域ROIに含まれているか否かを厳密に判断するのは困難である。この場合に、単純な加算平均により領域計測データ42を算出する場合には、13ch、16ch、20chおよび17chの計測データ41が全て均等重みで算入される結果、領域計測データ42に対する関心脳領域ROI以外の計測値(17chの計測データ)の混入の影響が大きくなる。これに対して、17chの計測チャンネルの推定計測点位置Eと関心脳領域ROIの中心位置Cとの距離d4(d4>d1、d2、d3)に応じた重み係数P(n)を用いて関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出することによって、関心脳領域ROI以外の計測値(17chの計測データ)が領域計測データ42へ与える影響を相対的に小さくすることができる。この結果、被験者の個人差に起因して実際には関心脳領域ROIには含まれていない計測データ41が混入した場合にも、関心脳領域ROI以外の計測値の混入による影響を抑制することができるので、関心脳領域ROIの領域計測データ42の信頼性を向上させることができる。なお、確率に基づく重み係数の場合も同様である。
また、第1実施形態では、上記のように、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置から、所定の距離閾値Thの範囲内に推定計測点位置Eが位置する計測チャンネル1cを、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cとして抽出するように計測点抽出部14dを構成する。これにより、距離閾値Thに基づいて容易に計測チャンネル1cの抽出を行うことができる。また、この場合、ユーザはテンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置(位置座標)と距離閾値Thとを指定するだけで、容易に、所望の関心脳領域ROIに含まれる計測チャンネル1cを抽出することができる。
また、第1実施形態では、上記のように、推定計測点位置Eがテンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIに属する確率が所定の確率閾値以上となる計測チャンネル1cを、関心脳領域ROIに対応する計測点として抽出するように計測点抽出部14dを構成する。これにより、確率閾値に基づいて容易に計測チャンネル1cの抽出を行うことができる。また、この場合、ユーザはテンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROI(ブロードマン領域番号)と確率閾値とを指定するだけで、容易に、所望の関心脳領域ROIに含まれる計測チャンネル1cを抽出することができる。
また、第1実施形態では、上記のように、データ算出部14eは、関心脳領域ROIの位置と推定計測点位置Eとの間の距離、または、推定計測点位置Eが関心脳領域ROIに属する確率に基づいて、抽出された計測チャンネル1cの重み係数P(n)を決定するように構成されている。このように構成すれば、抽出された計測チャンネル1cが関心脳領域ROIに含まれる可能性に応じた適切な重み付けを行うことができるので、算出される関心脳領域ROIの領域計測データ42の信頼性をより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、複数のブロードマン脳領域からユーザによる関心脳領域ROIの選択を受け付けるか、または、テンプレート脳データ15c上でのユーザによる関心脳領域ROIの位置指定を受け付けることにより、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置情報を取得するように計測点抽出部14dを構成する。これにより、ユーザは、ブロードマン領域番号による関心脳領域ROIの選択や、表示部16の表示画面上での関心脳領域ROIの位置指定などの簡便な方法によって、容易に、所望の関心脳領域ROIに含まれる計測チャンネル1cを抽出することができる。また、関心脳領域ROIの計測データ解析は、ブロードマン脳地図によって分類される脳機能領域との関係で検討されることが多いことから、ブロードマン領域番号によって関心脳領域ROIの選択を行えることは、ユーザにとって利便性が高い。
(第2実施形態)
次に、図10を参照して、本発明の第2実施形態による脳機能計測用データ処理装置について説明する。第2実施形態では、計測データ41の計測と、関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出との両方を行う脳機能計測装置100の例を示した上記第1実施形態とは異なり、脳機能計測装置から取得した被験者の計測データに基づいて関心脳領域ROIの領域計測データ42の算出を行う脳機能計測用データ処理装置の例について説明する。なお、第2実施形態において、上記第1実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。
図10に示すように、第2実施形態による脳機能計測用データ処理装置(以下、「データ処理装置」という)200は、装置構成上は、本体制御部114、記憶部115、入出力部116、表示部117および操作部118を備えるコンピュータ(PC)から構成されている。また、データ処理装置200は、位置計測器2を備え、位置計測器2によって計測された位置情報を入出力部116を介して取得可能に構成されている。また、データ処理装置200は、入出力部116を介して、脳機能計測装置100によって計測された各計測チャンネル1cの計測データ41を取得可能に構成されている。
データ処理装置200の本体制御部114は、記憶部115に記憶された制御プログラム15aを実行することによって、基準位置情報取得部14a、計測点位置情報取得部14b、推定位置算出部14c、計測点抽出部14d、および、データ算出部14eとして機能するように構成されている。これらの基準位置情報取得部14a、計測点位置情報取得部14b、推定位置算出部14c、計測点抽出部14d、および、データ算出部14eの構成(機能)は、上記第1実施形態と同様である。
また、データ処理装置200の記憶部115、入出力部116、表示部117および操作部118の構成は、それぞれ、上記第1実施形態における脳機能計測装置100の記憶部15、入出力部16、表示部17および操作部18と同様である。本体制御部114および脳機能計測装置100は、本発明の「計測データ取得手段」の一例である。
このような構成により、データ処理装置200は、位置計測器2によって計測された位置情報(基準位置情報およびプローブ位置情報)と、テンプレート脳データ15cとに基づいて、テンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eを算出する。また、データ処理装置200は、操作部118を介して、ユーザからの関心脳領域ROIの選択(または位置指定)および閾値(距離閾値Thまたは確率閾値)の入力を受け付け、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cを抽出する。そして、データ処理装置200は、脳機能計測装置100から個々の計測チャンネル1cの計測データ41を取得するとともに、抽出された計測チャンネル1cの計測データ41について、推定計測点位置Eに応じた重み係数P(n)を加味した加算平均(加重平均)処理を行うことにより、関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出する。
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、テンプレート脳データ15cにおける基準位置情報と、取得した被験者の基準位置情報と、取得した計測点位置情報とに基づいて、テンプレート脳データ15c上での計測プローブによる推定計測点位置Eを算出する推定位置算出部14cと、テンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eと、テンプレート脳データ15cにおける関心脳領域ROIの位置情報とに基づいて、関心脳領域にROI対応する計測チャンネルを抽出する計測点抽出部14dとを設けることによって、上記第1実施形態による脳機能計測装置100と同様に、テンプレート脳データ15c上での推定計測点位置Eに基づいて関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1c(計測点)を適切に選択することができる。また、ユーザが個々の計測チャンネル1cの位置と関心脳領域ROIの位置とを照らし合わせる必要がなく、ユーザの利便性を向上させることもできる。
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。
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特許請求の範囲によって示され、さらに特許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が含まれる。
たとえば、上記第1および第2実施形態では、近赤外分光法(NIRS)により光計測を行う脳機能計測装置(光計測装置)の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば、電極プローブを用いて脳波計測を行う脳機能計測装置(脳波計)に本発明を適用してもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、磁場式デジタイザからなる位置計測器2を用いた例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、磁場式デジタイザ以外の他の位置計測器によって基準位置情報やプローブ位置情報を計測してもよい。たとえば、光学式デジタイザを用いてもよいし、計測位置にマーカーを取り付けて、ステレオカメラや距離画像センサなどを用いて位置計測を行ってもよい。また、被検者のMRI画像を用いて位置計測を行ってもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、上式(1)に示した重み係数を用いる例を示したが、本発明はこれに限られない。重み係数は、上式(1)以外の算出式を用いて決定してもよい。重み係数は、推定計測点位置Eに応じて、関心脳領域ROIに含まれる可能性が小さくなるほど、重みが小さくなるように決定されれば、どのような算出方法によって算出されてもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、上式(2)に示した重み係数を加味した加算平均処理(加重平均)によって関心脳領域ROIの領域計測データ42を算出する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、加算平均(加重平均)以外の他の算出式を用いて領域計測データ42を算出してもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、テンプレート脳データ15cとして、MNI Brain(MNI標準脳)を例示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、MNI標準脳以外のテンプレート脳データを用いてもよい。テンプレート脳データとして、MNI以外の他の研究機関が提供するデータを利用してもよいし、複数の被験者の脳構造を統計的に処理(標準化)して作成した独自のテンプレート脳データを用いてもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、ブロードマン脳領域番号を選択する方法か、または、テンプレート脳データ15c上での位置指定を行う方法により、関心脳領域ROIを指定する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、これら以外の他の方法によって関心脳領域ROIを指定してもよい。たとえば、標準脳座標系における位置座標(座標値)を指定してもよい。また、ブロードマン脳領域以外の他の脳領域分類にしたがって、関心脳領域ROIを指定してもよい。脳領域分類は、たとえば独自の分類方法によって区分されたものでもよい。
また、上記第1および第2実施形態では、関心脳領域ROIに対応する計測チャンネル1cを抽出する際に、確率閾値または距離閾値をユーザが入力する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば関心脳領域ROIの位置に応じた閾値を予め設定しておき、関心脳領域ROIが指定されると、対応する閾値を自動で設定する構成であってもよい。