JP6885568B2 - 選択システム、選択方法、及び、選択プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、選択システム、選択方法、及び、選択プログラムに関する。
従来から、ヘッドセットと呼ばれる頭部装着装置に、近赤外線照射部と近赤外線検出部を設け、脳表面の血流量の変化を検出し、検出されたデータをデータ処理装置で処理することで、脳の活動状態を示す情報を取得する計測システムが提供されている。
複数の利用者（被験者）に対して、様々な行動をした際の脳活動状態を計測することが行われている。ある行動をした際の脳活動状態は、当該行動に含まれる様々な性質や利用者の属性等の影響を受けていると考えられる。しかし、脳活動状態を、行動に含まれる様々な性質、利用者の属性等を考慮して解析することは、ほとんど行われていない。脳活動状態を、行動に含まれる性質、利用者の属性等を考慮して解析して、脳活動状態を活用することが求められている。
また、脳の健康を維持するために、脳機能を活性化するための様々な脳トレーニング用コンテンツがある。脳機能には、言語記憶機能、空間記憶機能、抑制機能、作業記憶機能などがある。脳トレーニング用コンテンツには、例えば、携帯端末やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置上で課題や問題等が実施されるものや、課題や問題等が用紙に出力されたものがある。利用者が脳トレーニング用コンテンツを実行することで活性化される脳機能は、利用者毎に異なる。従って、各利用者の脳活動状態に応じた、適切な脳トレーニング用コンテンツを選択することが求められる。しかし、脳トレーニング用コンテンツには多くの種類があり、利用者に合った脳トレーニング用コンテンツを選択することは難しい。
本発明は、利用者毎に適切な脳トレーニング用コンテンツを選択するシステムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、以下の手段を採用する。
即ち、第１の態様は、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者に行わせる所定の検査用コンテンツの識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される検出値に基づいて、前記利用者に前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の前記脳活動値に基づいて、前記利用者に行わせるための脳トレーニング用コンテンツを選択する選択部とを、有する選択システムとする。
即ち、第１の態様は、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者に行わせる所定の検査用コンテンツの識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される検出値に基づいて、前記利用者に前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の前記脳活動値に基づいて、前記利用者に行わせるための脳トレーニング用コンテンツを選択する選択部とを、有する選択システムとする。
開示の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されてもよい。即ち、開示の構成は、上記した態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として特定することができる。また、開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されてもよい。開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を行う情報処理装置を含むシステムとして特定されてもよい。
プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的または個別に実行される処理を含む。プログラムを記述するステップの一部が省略されてもよい。
開示の技術によれば、利用者によって測定された脳活動状態を解析する情報処理装置を提供することができる。
以下、図面を参照して実施形態について説明する。実施形態の構成は例示であり、発明の構成は、開示の実施形態の具体的構成に限定されない。発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。
〔実施形態〕
（構成例）
図１は、本発明の一実施形態に係る選択システムの構成例を示す図である。選択システム１は、所定のコンテンツを実施する利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報（脳活動波形）を取得し、利用者の脳トレーニングに適切なコンテンツを選択する。
（構成例）
図１は、本発明の一実施形態に係る選択システムの構成例を示す図である。選択システム１は、所定のコンテンツを実施する利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報（脳活動波形）を取得し、利用者の脳トレーニングに適切なコンテンツを選択する。
図１のように、選択システム１は、頭部装着装置１０−１、１０−２、１０−３と、利用者端末２０−１、２０−２、２０−３と、サーバ３０と、プリンタ４０とを有する。ここで、頭部装着装置１０−１、１０−２、１０−３を総称する場合には、頭部装着装置１０という。また、利用者端末２０−１、２０−２、２０−３を総称する場合には、利用者端末２０という。頭部装着装置１０、利用者端末２０の数は、それぞれ、３台に限定されるものではない。プリンタ４０は、利用者端末２０等による出力結果を用紙等に印刷する。ここでは、プリンタ４０は、ネットワークＮ２に接続されているが、利用者端末２０に直接接続されても、ネットワークＮ１に接続されてもよい。また、プリンタ４０は、サーバ３０に直接接続されてもよい。プリンタ４０は、印刷装置の一例である。サーバ３０と利用者端末２０とは一体化してもよい。
図２は、頭部装着装置の構成例を示す図である。頭部装着装置１０は、情報処理の側面
としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１０の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロ
セッサとメモリとを有し、メモリ上に実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェア等により処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であってもよい。また、制御部１１は、
ＣＰＵ、ＤＳＰ、専用のハードウェア回路等が混在したものであってもよい。
としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１０の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロ
セッサとメモリとを有し、メモリ上に実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェア等により処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であってもよい。また、制御部１１は、
ＣＰＵ、ＤＳＰ、専用のハードウェア回路等が混在したものであってもよい。
頭部装着装置１０は、鉢巻き状に利用者の頭部に巻きつけて装着され、固定用部材を締めつけることによって利用者の頭部に固定される構造を有する。
無線通信部１３は、所定のインターフェースによって、制御部１１およびセンサ１１５、１２５と接続される。ただし、無線通信部１３は、制御部１１を介して、センサ１１５、１２５からデータを取得する構成であってもよい。無線通信部１３は、ネットワークＮ１を介して、利用者端末２０と通信する。ネットワークＮ１は、例えば、Bluetooth（登
録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee（登録商標）等の規格にしたがったネットワークワークである。無線通信部１３が転送手段の一例である。ただし、選択システム１において、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。
録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee（登録商標）等の規格にしたがったネットワークワークである。無線通信部１３が転送手段の一例である。ただし、選択システム１において、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。
ネットワークＮ１での通信時、通信ヘッダのヘッダ部分、あるいは、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に、頭部装着装置１０を識別する識別子を埋め込んで、利用者端末２０が利用者（被験者）を識別できるようにする。
また、選択システム１において、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を設けてもよい。すなわち、頭部装着装置１０と利用者端末２０とが有線通信のインターフェースで接続されてもよい。この場合の有線通信のインターフェースに限定がある訳ではなく、選択システム１の用途に応じてＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ等の各種インターフェースを使用できる。
センサ１１５、１２５は、いずれも近赤外線を頭部に照射し、脳の大脳皮質付近で一部吸収されて散乱された近赤外線を受光し、電気信号に変換する。脳の大脳皮質は、例えば、脳の活動状態に応じて、血流量が異なる。その結果、大脳皮質の各部において、血液中の酸素と結合したヘモグロビンの量と、酸素と結合していないヘモグロビンの量が変化する。ヘモグロビンの量の変化、酸素量の変化等に起因して、大脳皮質付近での近赤外線の吸収特性、あるいは、散乱特性が変化する。センサ１１５、１２５は、このような大脳皮質付近の血流の状態に応じた近赤外線吸収率の変化あるいは透過率の変化により光量が変化する近赤外線を電気信号に変換して出力する。センサ１１５、１２５が、検出手段の一例である。
センサ１１５、１２５は、例えば、近赤外線を照射する近赤外線光源と、近赤外線を受光する受光部を含む。近赤外線光源は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diodes）、赤
外線ランプ等である。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等の光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外線光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外線光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。
外線ランプ等である。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等の光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外線光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外線光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。
図３は、利用者端末の構成例を示す図である。利用者端末２０は、頭部装着装置１０から、利用者の大脳皮質付近での近赤外線の吸収率または透過率の変化データを取得し、利
用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。利用者端末２０は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である。利用者端末２０は、ＰＣ（Personal
Computer）、スマートフォン、携帯電話、タブレット型端末、カーナビゲーション装置
、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。利用者端末２０は、例えば、フィットネスクラブ、学習塾などに設置され得る。
用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。利用者端末２０は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である。利用者端末２０は、ＰＣ（Personal
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、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。利用者端末２０は、例えば、フィットネスクラブ、学習塾などに設置され得る。
利用者端末２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、無線通信部２３と、公衆回線通信部２４と、表示部２５と、操作部２６と、出力部２７と、撮像部２８と、測位部２９と、物理センサ部２Ａを有する。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、利用者端末２０としての処理を実行する。利用者端末２０としての処理とは、例えば、上記利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ２１が算出手段の一例である。
メモリ２２は、ＣＰＵ２１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ２１が処理するデータを記憶する。メモリ２２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。
無線通信部２３は、頭部装着装置１０の無線通信部１３と同様である。無線通信部２３が受信手段の一例である。また、利用者端末２０は、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を有してもよい。
公衆回線通信部２４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上のサーバ、例えば、サーバ３０等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。ネットワークＮ２が携帯電話網である場合には、公衆回線通信部２４は、携帯電話網の基地局を介してネットワークＮ２に接続する。ただし、ネットワークＮ２は、インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網とインターネットを含むネットワークであってもよい。インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網は、例えば、通信事業者が提供する光ネットワーク、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等である。ネットワークＮ２が公衆無線ネットワークの一例である。また、公衆回線通信部２４が公衆無線通信手段の一例である。ただし、選択システム１において、ネットワークＮ２が公衆回線網に限定される訳ではなく、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)等の構内ネットワーク、企業、事業者、役所、学校、研究機関等の専用回線、ＶＰＮ(Virtual Private Network)等の広域ネットワークであってもよい。以下、企業、事業者、役所、学
校、研究機関等を企業等ともいう。
校、研究機関等を企業等ともいう。
表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ２１からの出力情報を表示する。操作部２６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部２７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。撮像部２８は、例えば、固体撮像素子を含むカメラである。固体撮像素子としては、ＣＣＤ（Charge-coupled device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等を利用できる。
測位部２９は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、ＧＰＳ
衛星からの電波を受信し、現在位置（緯度、経度等）、時刻等を算出する。ただし、測位部２９としては、ＧＰＳ受信機を有するものに限定される訳ではない。例えば、公衆回線通信部２４が携帯電話網である場合には、測位部２９は、携帯電話基地局からの距離を基に測位を実行してもよい。
衛星からの電波を受信し、現在位置（緯度、経度等）、時刻等を算出する。ただし、測位部２９としては、ＧＰＳ受信機を有するものに限定される訳ではない。例えば、公衆回線通信部２４が携帯電話網である場合には、測位部２９は、携帯電話基地局からの距離を基に測位を実行してもよい。
物理センサ部２Ａは、例えば、加速度センサ、あるいは角加速度センサ等である。ただし、物理センサ部２Ａは、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、または水圧センサであってもよい。
図４は、サーバの構成例を示す図である。サーバ３０は、ネットワークＮ２に接続される。サーバ３０は、一般的な情報処理装置である。情報処理装置は、演算及び制御を行うＣＰＵ、演算等で使用されるデータ等を格納するメモリ及び記憶部、利用者等からの情報の入力を受け付ける入力部、画像や音声等により情報を出力する出力部、他の装置等と情報の送受信を行う通信部等を有する。サーバ３０は、ＰＣ、ワークステーション（ＷＳ、Work Station）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。
サーバ３０は、ＣＰＵ３１と、メモリ３２と、公衆回線通信部３４と、表示部３５と、操作部３６と、出力部３７を有する。ＣＰＵ３１は、メモリ３２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、サーバ３０としての処理を実行する。サーバ３０としての処理とは、例えば、上記脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ３１が算出手段の一例である。
メモリ３２は、ＣＰＵ３１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ３１が処理するデータを記憶する。メモリ３２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。また、メモリ３２には、利用者の個人情報を含む個人情報テーブルＴ１０が格納される。
図５は、個人情報テーブルの例を示す図である。図５の個人情報テーブルＴ１０には、利用者の識別子（ＩＤ）、氏名、住所、生年月日、身長、体重、性別、疾患（脳梗塞、糖尿病等）、既往症等の個人情報が、利用者毎に対応付けられて、格納される。
公衆回線通信部３４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上の装置、例えば、利用者端末２０等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。また、公衆回線通信部３４が公衆無線通信手段の一例である。
表示部３５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ３１からの出力情報を表示する。操作部３６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部３７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。
〈動作例〉
本実施形態の選択システムの動作例について説明する。
図６は、本実施形態の選択システムの動作フローの例を示す図である。本実施形態の選択システム１の頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者（被験者）の頭部に装着されており、脳活動状態（脳血流量）を測定できる状態である。頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者端末２０に接続されている。頭部装着装置１０のキャリブレーション等は既に行われているとする。利用者端末２０では、既に、被検者の情報が入力又は選択されており、被験者が特定されているとする。利用者端末２０は、サーバ３０に接続されている。利用者端末２０は、利用者、または、利用者の脳活動をトレーニングするトレーナによって操作される。
本実施形態の選択システムの動作例について説明する。
図６は、本実施形態の選択システムの動作フローの例を示す図である。本実施形態の選択システム１の頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者（被験者）の頭部に装着されており、脳活動状態（脳血流量）を測定できる状態である。頭部装着装置１０は、それぞれ、利用者端末２０に接続されている。頭部装着装置１０のキャリブレーション等は既に行われているとする。利用者端末２０では、既に、被検者の情報が入力又は選択されており、被験者が特定されているとする。利用者端末２０は、サーバ３０に接続されている。利用者端末２０は、利用者、または、利用者の脳活動をトレーニングするトレーナによって操作される。
Ｓ１０１では、利用者端末２０は、頭部装着装置１０に利用者の脳活動状態の測定を開始させる。脳活動状態は、例えば、所定のサンプリング周波数で測定される。各頭部装着
装置１０は、センサ１１５及び１２５により利用者の脳活動状態を測定し、無線通信部１３を介して、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２０に送信する。利用者端末２０は、無線通信部２３を介して頭部装着装置１０から脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を受信すると、メモリ２２等の記憶手段に格納する。ここで、検出値は、測定された値そのものでもよいし、測定された値を利用者端末２０に送信しやすいように処理した情報でもよいし、又は一定期間に測定された値をまとめた情報などでもよい。検出値は、頭部装着装置１０が頭部の血流変化を測定した値に基づいた値であればよい。検出値は、脳活動波形であっても、脳活動値であってもよい。
装置１０は、センサ１１５及び１２５により利用者の脳活動状態を測定し、無線通信部１３を介して、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２０に送信する。利用者端末２０は、無線通信部２３を介して頭部装着装置１０から脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を受信すると、メモリ２２等の記憶手段に格納する。ここで、検出値は、測定された値そのものでもよいし、測定された値を利用者端末２０に送信しやすいように処理した情報でもよいし、又は一定期間に測定された値をまとめた情報などでもよい。検出値は、頭部装着装置１０が頭部の血流変化を測定した値に基づいた値であればよい。検出値は、脳活動波形であっても、脳活動値であってもよい。
Ｓ１０２では、利用者端末２０は、頭部装着装置１０を装着した利用者に所定の検査用コンテンツを行わせる。所定の検査用コンテンツとは、例えば、記憶力試験、聴覚試験、視覚試験などである。利用者がコンテンツを行うとは、当該利用者が試験等に解答することである。所定の検査用コンテンツは、特定のアプリケーションにおける特定の行動であってもよい。各検査用コンテンツは、それぞれ、所定の脳機能を検査できるコンテンツである。１つの検査用コンテンツが、複数種類の脳機能を検査できるコンテンツであってもよい。アプリケーションには、例えば、脳トレーニングアプリケーションが含まれる。各所定の検査用コンテンツには、それぞれ、あらかじめ、固有の識別子が割り当てられている。また、各利用者には、あらかじめ、固有の識別子が割り当てられている。例えば、利用者端末２０は、記憶力試験を行わせる際、表示部２５に問題を表示させ、操作部２６により問題の解答を入力させる。また、利用者端末２０は、各種試験の問題をプリンタ４０により用紙に印刷して出力して、利用者に試験を行わせてもよい。また、利用者端末２０は、所定の検査用コンテンツとしての所定の行動の開始の合図及び終了の合図を、画像や音声により表示部２５や出力部２７を通じて出力する。利用者端末２０は、所定の検査用コンテンツとしての所定の運動の開始の合図及び終了の合図の操作の入力を、操作部２６を通じて、受け付けてもよい。利用者端末２０は、利用者に、複数の所定の検査用コンテンツを行わせてもよい。複数の所定の検査用コンテンツを行わせる場合、利用者端末２０は、所定の検査用コンテンツと所定の検査用コンテンツとの間に、所定のインターバルを設けて、利用者の脳活動状態を安定させてもよい。前の検査用コンテンツを行っている際の脳活動と後の検査用コンテンツを行っている際の脳活動とが影響し合わないようにするためである。検査用コンテンツは、利用者端末２０のメモリ２２等の記憶手段に格納される。利用者端末２０が、利用者のトレーナに向けて利用者の脳活動状態をリアルタイムに表示し、トレーナが、利用者の脳活動状態を見ながら、利用者の脳活動状態が活発になるようにアドバイスしてもよい。利用者端末２０は、脳活動状態を表示する端末と、利用者が検査用コンテンツを行う端末とに別れてもよい。これにより、利用者は検査用コンテンツを行うことに集中することができる。
Ｓ１０３では、利用者端末２０は、所定の検査用コンテンツの実施が終了すると、頭部装着装置１０に利用者の脳活動状態の測定を停止させる。利用者端末２０は、脳活動状態を示す検出値を、例えば、時系列データとして、時刻情報、所定の検査用コンテンツの識別子、利用者の識別子等と共に、メモリ２２等の記憶手段に格納する。利用者端末２０は、常時、測定結果としての脳活動状態を示す検出値を取得し、所定の検査用コンテンツを行わせている間の脳活動状態を示す検出値を抽出してもよい。検出値（脳活動波形）は、例えば、脳血流量の時間変化、脳血流量の時間微分である。検出値は、脳血流量の平均値、脳血流量の時間微分の平均値であってもよい。検出値は、脳活動値であってもよい。脳活動値は、例えば、脳活動波形の振幅幅（最大値と最小値との差）、脳活動波形の変化量積算値、脳活動波形の変化速度、脳活動波形の繰り返し再現性等によって、算出される。脳活動値は脳活動の度合いを示す値であり、脳活動値が大きいほど、脳が活発に活動していることを示す。また、利用者端末２０は、利用者毎に、Ｓ１０２で行った検査用コンテンツを実施している際の脳活動状態を示す検出値を、検査用コンテンツ毎に、メモリ２２等の記憶手段に格納してもよい。利用者端末２０は、利用者毎に、Ｓ１０２で行った検査
用コンテンツを実施している際の脳活動状態を示す検出値を、脳機能毎に、メモリ２２等の記憶手段に格納してもよい。このとき、検出値が検査用コンテンツに依存して脳機能毎に分解される。
用コンテンツを実施している際の脳活動状態を示す検出値を、脳機能毎に、メモリ２２等の記憶手段に格納してもよい。このとき、検出値が検査用コンテンツに依存して脳機能毎に分解される。
図７は、測定結果テーブルの例を示す図である。図７の測定結果テーブルＴ２０では、利用者ＩＤと所定の検査用コンテンツの名称と各検査用コンテンツに対する脳活動状態を示す検査値とが、対応付けられて格納されている。測定結果テーブルＴ２０には、複数の所定の検査用コンテンツについて、利用者ＩＤ及び脳活動状態を示す検査値が含まれる。また、各測定結果には、測定日時が対応付けられてもよい。例えば、利用者ＩＤ「１００１」では、検査用コンテンツ「視覚」の検査値が「３」、検査用コンテンツ「視覚」の検査値が「１」、検査用コンテンツ「短期記憶」の検査値が「５」として、格納されている。検査用コンテンツの名称の代わりに、脳機能の名称であってもよい。ここで、ある検査用コンテンツの検査値が高いことは、当該検査用コンテンツに対応する脳機能が活発に活動していることを示す。測定結果テーブルＴ２０は、検査用コンテンツの試験結果（視覚試験の結果、聴覚試験の結果等）を、各検査値と対応付けて格納してもよい。
ここでは、脳活動は、視覚機能、聴覚機能、短期記憶の属性を含むとする。脳活動は、運動機能、長期記憶の属性を含んでもよい。脳活動の属性とは、脳活動に備わっている固有の性質、特性、特徴等である。脳活動の属性（脳活動属性）は、主に、身体の機能に対応する属性である。視覚機能は、目から視覚情報を取得する機能である。聴覚機能は、耳から音響情報を取得する機能である。運動機能は、手や足等を動作させる機能である。短期記憶は、記憶の対象の提示後、数秒から数十秒程度の期間、保持される記憶である。長期記憶は、記憶の対象の提示後、短期記憶が保持される期間よりも長い期間、保持される記憶である。脳活動の属性の種類は、これらに限定されるものではなく、脳活動には、さらに多くの種類の属性が含まれ得る。
また、脳活動の各属性は、固有の脳活動波形（基本波形）を有しているとしてもよい。即ち、例えば、利用者の目から視覚情報が取得されたとき（視覚機能が使用されたとき）、脳活動波形には、視覚機能に固有の脳活動波形が含まれるとする。ただし、脳活動の各属性の基本波形は、数学的に厳密な独立性を必須とするものではない。頭部装着装置１０によって測定される脳活動波形は、脳活動の各属性の基本波形の和であるとする。脳活動波形に含まれる脳活動の基本波形の大きさは、脳活動の各属性が使用された程度に応じた大きさに依存する。
サーバ３０は、各所定の検査用コンテンツに対して、利用者が所定の検査用コンテンツを行った場合に想定される脳活動波形を、あらかじめ、設定していてもよい。定められる脳活動波形は、脳活動の各属性の固有の脳活動波形の和として表される。ある１つの所定の検査用コンテンツ（ａｐｐ１）に定められる脳活動波形Ｓａｐｐ１（ある１つの所定の検査用コンテンツを行った際の脳活動波形）は、例えば、次のように表される。
ここで、Ｘａは脳活動の属性の１つである視覚機能の固有の脳活動波形（基本波形）、Ｘｂは聴覚機能の基本波形、Ｘｃは運動機能の基本波形、Ｘｄは短期記憶の基本波形、Ｘｅは長期記憶の基本波形である。また、Ｍａ１は当該検査用コンテンツ（ａｐｐ１）に対する視覚機能の重み（属性値）、Ｍｂ１は当該検査用コンテンツに対する聴覚機能の重み、Ｍｃ１は当該検査用コンテンツに対する運動機能の重み、Ｍｄ１は当該検査用コンテン
ツに対する短期記憶の重み、Ｍｅ１は当該検査用コンテンツに対する長期記憶の重みである。検査用コンテンツに対する脳活動の属性の重みは、当該属性について期待される脳活動の大きさを示す量である。検査用コンテンツに対する脳活動の属性の重みは、検査用コンテンツの脳活動状態の傾向を示す。ある検査用コンテンツにおいてある脳活動の属性の重み（属性値）が大きいほど、当該検査用コンテンツを行った際に当該脳活動の属性の機能がより活発に機能することを意味する。各属性の重みは、検査用コンテンツの製作者を支援するツール、あるいは、試験問題、アプリケーションプログラム等の設計者によって、あらかじめ、設定される。後述の脳トレーニング用コンテンツについても同様である。これらのツール、アプリケーションプログラム等は、利用者端末２０その他の制御機器で提供される。
ツに対する短期記憶の重み、Ｍｅ１は当該検査用コンテンツに対する長期記憶の重みである。検査用コンテンツに対する脳活動の属性の重みは、当該属性について期待される脳活動の大きさを示す量である。検査用コンテンツに対する脳活動の属性の重みは、検査用コンテンツの脳活動状態の傾向を示す。ある検査用コンテンツにおいてある脳活動の属性の重み（属性値）が大きいほど、当該検査用コンテンツを行った際に当該脳活動の属性の機能がより活発に機能することを意味する。各属性の重みは、検査用コンテンツの製作者を支援するツール、あるいは、試験問題、アプリケーションプログラム等の設計者によって、あらかじめ、設定される。後述の脳トレーニング用コンテンツについても同様である。これらのツール、アプリケーションプログラム等は、利用者端末２０その他の制御機器で提供される。
利用者端末２０は、記憶手段に格納される脳活動状態を示す検出値を、検査用コンテンツ（脳機能）の識別子、利用者の識別子、時刻情報等とともに、公衆回線通信部２４を介して、サーバ３０に送信する。利用者端末２０は、測定結果テーブルＴ２０をサーバ３０に送信してもよい。
サーバ３０は、各利用者端末２０から、脳活動状態を示す検出値、検査用コンテンツ（脳機能）の識別子、利用者の識別子、時刻情報等を、公衆回線通信部３４を介して、受信する。サーバ３０は、メモリ３２に、受信した脳活動状態を示す検出値を、所定の検査用コンテンツ（脳機能）の識別子（ＩＤ）、利用者の識別子（ＩＤ）、時刻情報等に対応づけて、格納する。サーバ３０のメモリ３２には、様々な利用者の、様々な所定の検査用コンテンツを行った際の、検出値が、蓄積される。サーバ３０は、検出値と、所定の検査用コンテンツ（脳機能）の識別子と、当該検査用コンテンツの開始時刻と、当該検査用コンテンツの終了時刻と、当該検査用コンテンツを行った利用者の識別子とを対応付けて、メモリ３２に格納してもよい。サーバ３０のメモリ３２には、特定の利用者が特定の検査用コンテンツを行った際の検出値を抽出できるように、検出値等が格納されていればよい。
Ｓ１０４では、サーバ３０は、各検査用コンテンツに対する脳活動状態を示す検出値等に基づいて、利用者が脳活動を活発にするのに適切な脳トレーニング用コンテンツを選択する。脳トレーニング用コンテンツとは、記憶力試験、聴覚試験、視覚試験、動画視聴、ゲームのプレイ、音楽鑑賞、運動、飲食、瞑想、睡眠、ヨガ、アプリケーションのプレイ等である。利用者が脳トレーニング用コンテンツを行うとは、利用者が試験等への解答、音楽鑑賞、アプリケーションのプレイ等を行うことである。脳トレーニング用コンテンツは、特定のアプリケーションにおける特定の行動であってもよい。アプリケーションには、例えば、脳トレーニングアプリケーションが含まれる。脳トレーニング用コンテンツに対する脳活動の属性の重みは、サーバ３０のメモリ３２に、重みテーブルＴ３０として、格納されている。
図８は、重みテーブルの例を示す図である。図７の重みテーブルＴ３０では、脳トレーニング用コンテンツの名称と検査用コンテンツ（脳機能）の重み（属性値）とが、対応付けられて格納されている。重みテーブルＴ３０には、複数の脳トレーニング用コンテンツについての、各検査用コンテンツの重みが含まれる。例えば、脳トレーニング用コンテンツの名称「コンテンツＡ」では、検査用コンテンツ「視覚」の重み（属性値）が「３」、検査用コンテンツ「聴覚」の重みが「０」、検査用コンテンツ「短期記憶」の重みが「２」として、格納されている。脳トレーニング用コンテンツを実施した時に、活発に活動する脳機能に対応する検査用コンテンツの重みが高くなるようになっている。
サーバ３０は、測定結果である利用者の検査用コンテンツ毎の検出値と、各脳トレーニング用コンテンツの検査用コンテンツ毎の重みとを比較して、相関が高い脳トレーニング用コンテンツを、重みテーブルＴ３０から選択する。利用者の脳活動状況は、外界からの
刺激による影響により、常時変化するため、毎日同じ脳活動状態から脳活動状態の測定をすることができるとは限らない。例えば、測定当日の測定直前までに利用者にとって何か良いことがあると、その日の脳活動状況は活発に働くこともある。そのため、同じレベルの問題を出題しても、正答率が異なることもあり得る。検査用コンテンツを用いて日々利用者の脳活動状況を測定することは、利用者の脳活動の活発化を図る上で重要な役割を果たす。相関の高低は、例えば、各検査用コンテンツの検出値と重みとの差の２乗の和の小大により表される。和が小さいほど、相関が高くなる。和と重みとは、それぞれあらかじめ規格化されていてもよい。相関の高低は、他の方法により算出されてもよい。これにより、サーバ３０は、利用者の脳活動がより活発になる脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。また、サーバ３０は、相関が低い脳トレーニング用コンテンツを選択してもよい。これにより、サーバ３０は、利用者の脳活動が活発でない脳機能をトレーニングする脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。サーバ３０は、利用者の試験の正答率が低い検査用コンテンツに対応する脳機能の重みが高い脳トレーニング用コンテンツを選択してもよい。これにより、サーバ３０は、脳活動が活発であって試験の正答率が低い脳機能に関連する脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。サーバ３０は、選択した脳トレーニング用コンテンツの情報を、利用者端末２０に通知する。
刺激による影響により、常時変化するため、毎日同じ脳活動状態から脳活動状態の測定をすることができるとは限らない。例えば、測定当日の測定直前までに利用者にとって何か良いことがあると、その日の脳活動状況は活発に働くこともある。そのため、同じレベルの問題を出題しても、正答率が異なることもあり得る。検査用コンテンツを用いて日々利用者の脳活動状況を測定することは、利用者の脳活動の活発化を図る上で重要な役割を果たす。相関の高低は、例えば、各検査用コンテンツの検出値と重みとの差の２乗の和の小大により表される。和が小さいほど、相関が高くなる。和と重みとは、それぞれあらかじめ規格化されていてもよい。相関の高低は、他の方法により算出されてもよい。これにより、サーバ３０は、利用者の脳活動がより活発になる脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。また、サーバ３０は、相関が低い脳トレーニング用コンテンツを選択してもよい。これにより、サーバ３０は、利用者の脳活動が活発でない脳機能をトレーニングする脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。サーバ３０は、利用者の試験の正答率が低い検査用コンテンツに対応する脳機能の重みが高い脳トレーニング用コンテンツを選択してもよい。これにより、サーバ３０は、脳活動が活発であって試験の正答率が低い脳機能に関連する脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。サーバ３０は、選択した脳トレーニング用コンテンツの情報を、利用者端末２０に通知する。
どのようにして利用者のために選択する脳トレーニング用コンテンツのレベル（難易度）を決定するのかについて説明する。同じレベルの脳トレーニング用コンテンツを連続して提供すれば、正答率が常に向上するとは限らない。また、異なるレベルの脳トレーニング用コンテンツを組み合わせて提供すると、同じレベルの脳トレーニング用コンテンツにおける正答率や脳活動に差異が生ずることもある。ここで利用者の脳活動が活発に働かなくなったときに注目する。脳活動が低下して正答率も下がるとき、利用者はその脳トレーニング用コンテンツのレベルが難しいと感じてしまい、脳活動が低下してしまったと判断する。この場合には、脳トレーニング用コンテンツのレベルを１つ下げる。脳活動が低下したにも関わらず正答率が上がるとき、利用者はその脳トレーニング用コンテンツのレベルが易しいと感じてしまい、脳活動が低下してしまったと判断する。この場合には、脳トレーニング用コンテンツのレベルを１つ上げる。逆に、脳活動がより活発に働いている場合、正答率が上昇しても低下しても、利用者は提供されている脳トレーニング用コンテンツに興味を示していると判断し、脳トレーニング用コンテンツのレベルを維持し続ける。
Ｓ１０５では、利用者端末２０は、選択された脳トレーニング用コンテンツの情報を、サーバ３０から受信する。利用者端末２０は、選択された脳トレーニング用コンテンツをプリンタ４０により用紙に印刷して出力する。利用者端末２０は、選択された脳トレーニング用コンテンツの各種試験の問題を出力して、利用者に試験を行わせる。利用者は、印刷された試験の問題を持ち帰って、利用者端末２０がなくても、脳トレーニング用コンテンツを実施することができる。また、利用者端末２０は、利用者の脳活動状態を示す検出値をプリンタ４０により用紙に印刷して出力してもよい。このとき、利用者端末２０は、過去の検出値とともに、最後に測定した検出値を出力してもよい。利用者は、過去の検出値と最後に測定した検出値とを比較することで、脳トレーニングによる成果を確認することができる。出力には、脳トレーニング用コンテンツにおける試験の正答率が含まれてもよい。脳トレーニング用コンテンツは、利用者端末２０のメモリ２２等の記憶手段に格納される。
また、利用者端末２０は、脳トレーニング用コンテンツとして、記憶力試験を行わせる際、表示部２５に問題を表示させ、操作部２６により問題の解答を入力させてもよい。利用者端末２０は、動画視聴を行わせる際には、表示部２５に動画を表示させ、出力部２７に動画に伴う音声を出力させて、利用者に動画を視聴させる。また、利用者端末２０は、ゲームのプレイを行わせる際には、表示部２５及び出力部２７にゲーム用の画像や音声を出力させ、操作部２６により利用者にゲームを操作させることにより、ゲームのプレイを
行わせる。
行わせる。
また、サーバ３０は、検出値（脳活動値）を、利用者の属性毎に算出して、利用者端末２０に通知してもよい。例えば、サーバ３０は、２０歳以上の男性が所定の検査用コンテンツ「聴覚」を行った際の脳活動値を算出する際、所定の検査用コンテンツ「聴覚」の脳活動波形を抽出し、当該脳活動波形に対応付けられる利用者の中から、個人情報テーブルＴ１０等を用いて、２０歳以上の男性を抽出し、抽出された利用者の脳活動波形を用いて、脳活動値を算出する。これにより、特定の条件における脳活動値や脳活動値の分布を算出することができる。サーバ３０は、算出された脳活動値や脳活動値の分布を、メモリ３２に格納する。サーバ３０は、メモリ３２に格納された脳活動値、脳活動値の分布を、利用者端末２０に送信する。利用者端末２０は、受信した脳活動値、脳活動値の分布を、表示部２５及び／又は出力部２７の表示手段等により表示したり、プリンタ４０により用紙に印刷したりして出力する。利用者は、自身の検出値と自身と同様の属性を有する利用者の検出値とを比較することができる。また、利用者は、例えば、全体における自身の順位などを、把握することができる。さらに、同一の利用者が同一の検査用コンテンツを行った際の、自分の過去の検出値と、自分の現在の検出値とを比較することで、利用者は、過去の自分と比較した現在の脳活動の状態を確認することができる。
上記の実施形態の構成は、可能な限りこれらを組み合わせて実施され得る。
上記の実施形態の構成は、可能な限りこれらを組み合わせて実施され得る。
（実施形態の作用、効果）
本実施形態の選択システムにおいて、利用者端末２０は、利用者に所定の検査用コンテンツを行わせている際の脳活動状態を、頭部装着装置１０によって測定する。サーバ３０は、利用者端末２０から送信される脳活動状態を取得する。サーバ３０は、測定された脳活動状態に基づいて、より適切な脳トレーニング用コンテンツを選択する。利用者端末２０は、選択された脳トレーニング用コンテンツの試験の問題等を、プリンタ４０で用紙に印刷して出力する。
本実施形態の選択システムにおいて、利用者端末２０は、利用者に所定の検査用コンテンツを行わせている際の脳活動状態を、頭部装着装置１０によって測定する。サーバ３０は、利用者端末２０から送信される脳活動状態を取得する。サーバ３０は、測定された脳活動状態に基づいて、より適切な脳トレーニング用コンテンツを選択する。利用者端末２０は、選択された脳トレーニング用コンテンツの試験の問題等を、プリンタ４０で用紙に印刷して出力する。
本実施形態の選択システムによれば、検査用コンテンツを行った際の脳活動値に基づいて、適切な脳トレーニング用コンテンツを選択することができる。
１０ 頭部装着装置
１１ 制御部
１３ 無線通信部
１１５ センサ
１２５ センサ
２０ 利用者端末
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 無線通信部
２４ 公衆回線通信部
２５ 表示部
２６ 操作部
２７ 出力部
２８ 撮像部
２９ 測位部
２Ａ 物理センサ部
３０ サーバ
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３４ 公衆回線通信部
３５ 表示部
３６ 操作部
３７ 出力部
４０ プリンタ
１１ 制御部
１３ 無線通信部
１１５ センサ
１２５ センサ
２０ 利用者端末
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 無線通信部
２４ 公衆回線通信部
２５ 表示部
２６ 操作部
２７ 出力部
２８ 撮像部
２９ 測位部
２Ａ 物理センサ部
３０ サーバ
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３４ 公衆回線通信部
３５ 表示部
３６ 操作部
３７ 出力部
４０ プリンタ
Claims (6)
- 利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者に行わせる所定の検査用コンテンツの識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けて格納する記憶部と、
前記記憶部に格納される前記検出値に基づいて、前記利用者に前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の前記脳活動値と正答率を組合わせた結果に基づいて、前記利用者に行わせるための脳トレーニング用コンテンツを選択する選択部とを、有する選択システム。 - 前記選択部は、前記利用者の前記算出部で算出された前記脳活動値が低下したとき、前記脳トレーニング用コンテンツのレベルを変更する請求項１記載の選択システム。
- 前記選択部が選択した脳トレーニング用コンテンツを用紙に出力する印刷部を備える請求項１又は２に記載の選択システム。
- 前記印刷部は、前記算出部が算出した前記脳活動値を前記用紙に出力する
請求項３に記載の選択システム。 - コンピュータが、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者に行わせる所定の検査用コンテンツの識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けられた前記検出値に基づいて、前記利用者に前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出し、
算出された前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の前記脳活動値と正答率を組合わせた結果に基づいて、前記利用者に行わせるための脳トレーニング用コンテンツを選択する
ことを実行する選択方法。 - コンピュータが、
利用者の頭部の血流量を検出した検出値と、前記検出値が検出されるときに前記利用者に行わせる所定の検査用コンテンツの識別子と、前記利用者の識別子とを対応付けられた前記検出値に基づいて、前記利用者に前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の、前記利用者の脳活動の状態の程度を示す脳活動値を算出し、
算出された前記所定の検査用コンテンツを行わせた際の前記脳活動値と正答率を組合わせた結果に基づいて、前記利用者に行わせるための脳トレーニング用コンテンツを選択する
ことを実行するための選択プログラム。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016189987A JP6885568B2 (ja) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | 選択システム、選択方法、及び、選択プログラム |
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