JP7222176B2 - 脳波測定方法及び脳波測定装置 - Google Patents

Description

本発明は、脳波測定方法及び脳波測定装置に関する。

被験者の脳波を測定する技術として、例えば特許文献１には、被験者に取り付けられる電極を有する脳波キャップを備える脳波測定装置が記載されている。

特開２０１５－０５４２４０号公報

従来の脳波測定では、被験者の身体（例えば頭部）を計測して人手で理想的な電極位置を求めて電極を配置していた。
しかしながら、毎回理想的な位置に電極を配置できるとは限らないため、不適切な配置により測定精度の低下を招いていた。
本発明は、脳波を測定する際の電極の配置位置のズレによる測定精度の低下を抑制することを目的とする。

本発明の一態様に係る脳波測定方法は、被験者に装着した電極により被験者の脳波を測定する脳波測定方法であって、被験者に発生して脳波に混入する特徴信号が、電極を配置すべき目標位置まで伝播する第１伝播程度と、特徴信号が電極の現在の配置位置まで特徴信号が伝播する第２伝播程度とを比較し、第１伝播程度と第２伝播程度との比較結果に基づいて、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。

本発明の他の一態様に係る脳波測定方法は、被験者に装着した電極により被験者の脳波を測定する脳波測定方法であって、被験者に発生して脳波に混入する特徴信号が、電極を配置すべき目標位置まで伝播する第１伝播程度と、特徴信号が電極の現在の配置位置まで特徴信号が伝播する第２伝播程度とに基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

本発明の一態様によれば、脳波を測定する際の電極の配置位置のズレによる測定精度の低下を抑制できる。

実施形態に係る脳波測定装置の一例を示すブロック図である。 脳波の波形の一例を表すグラフである。 運動準備電位の測定方法を説明するための概略図である。 国際１０－２０法による電極配置方法を示す頭部の側面図である。 国際１０－２０法による電極配置方法を示す頭部の上面図である。 図１に示すコントローラの機能構成の第１例を示すブロック図である。 振幅値マップの一例を示すグラフである。 電極の横方向位置の調整方法の第１例の説明図である。 電極の前後方向位置の調整方法の第１例の説明図である。 第１実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 現在の電極位置で計測した脳波信号から目標位置での脳波信号へ変換する変換式Ｗの算出方法の第１例の説明図である。 現在の電極位置で計測した脳波信号から目標位置での脳波信号への変換方法の説明図である。 第２実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 減衰係数マップの一例を示すグラフである。 電極の横方向位置の調整方法の第２例の説明図である。 電極の前後方向位置の調整方法の第２例の説明図である。 第３実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 現在の電極位置で計測した脳波信号から目標位置での脳波信号へ変換する変換式Ｗの算出方法の第２例の説明図である。 第４実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 第５実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 第６実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 第７実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 図１に示すコントローラの機能構成の第２例を示すブロック図である。 第８実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。 第９実施形態に係る脳波測定方法の一例のフローチャートである。

以下、本発明の第１～第９実施形態について、図面を参照しつつ説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を貼付している。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の第１～第９実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（第１実施形態）
本発明の実施形態に係る脳波測定装置の一例として、車両に搭載され、運転者の脳波の運動準備電位を測定して運転者の行動を予測する行動予測装置の場合を例示する。ただし本発明は、このような行動予測装置に限定されず被験者の脳波を測定するための様々な脳波測定方法及び脳波測定装置に広く適用可能である。
脳波測定装置は、図１に示すように、コントローラ１と、コントローラ１に接続された脳波計２、走行状態センサ群３、周囲状況センサ群４、アクチュエータ群５及び出力装置６とを備える。コントローラ１、脳波計２、走行状態センサ群３、周囲状況センサ群４、アクチュエータ群５及び出力装置６は、有線又は無線でデータや信号、情報を互いに送受信可能である。

コントローラ１は、実施形態に係る脳波測定装置が行う動作に必要な処理を、脳波計２から出力される脳波のデータを用いて算術論理演算をし、算術論理演算の結果に応じて制御指令（制御信号）をアクチュエータ群５及び出力装置６に出力する電子制御ユニット（ＥＣＵ）等の制御回路である。コントローラ１は、例えば、プロセッサ１１と、記憶装置１２と、入出力インターフェース（図示省略）とを備える。

プロセッサ１１は、算術論理演算装置（ＡＬＵ）、制御回路（制御装置）、各種レジスタ等を含む中央演算処理装置（ＣＰＵ）等に等価なマイクロプロセッサ等の装置である。記憶装置１２は、半導体メモリやディスクメディア等からなり、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、記憶装置１２に予め記憶された、実施形態に係る脳波測定装置の動作に必要な一連の処理を示すプログラム（行動予測プログラム）をプロセッサ１１が実行し得る。

コントローラ１は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）等を有していてもよく、汎用の半導体集積回路中にソフトウェアによる処理で等価的に設定される機能的な論理回路等でも構わない。コントローラ１を構成する各部は、単一のハードウェアから構成されてもよく、それぞれ別個のハードウェアから構成されてもよい。

脳波計２は、被験者である運転者（人間）の脳波（脳活動）を検出し、検出された脳波信号（脳波データ）をコントローラ１に出力する。脳波計２は脳波計測用の電極群（複数の電極）２１、電極群２１で採集された電位変化である複数の脳波信号を増幅する増幅器２２、増幅器２２から出力された複数の脳波信号のそれぞれから所定の通過帯域の周波数成分を抽出するフィルタ２３、抽出された脳波信号のアナログデータを所定のサンプリング周期でサンプリングしてデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２４を有する。なお、脳波計２の電極群２１以外の機能の一部がコントローラ１に内蔵されていてもよい。

脳波計２は、運転者の頭部に取り付けられた複数の電極間に生じる微弱な電位差信号を運転者の脳において生じる電気活動として検出する。例えば、コントローラ１は、脳波計２により検出された各電極の脳波のデータ間の電位差信号を周波数解析することにより、運転者の脳において生じる運動準備電位（ＭＲＰ）を算出する。
運動準備電位は、思考や認知の結果として現れる脳の反応を示す事象関連電位（ＥＲＰ）の一種であり、自発的に手や脚等を動かそうとする時に発生する電位である。

運動準備電位の基礎となる脳波は運転者が実際に行動を開始する前に発生する。このため、運動準備電位は運転者が行動を開始するタイミングよりも２秒程度前から検出され、４００ｍｓ程度前からより大きく検出される。このため、運動準備電位を算出することにより、運転者が実際に行動を開始する前に運転者の行動（行動意図）を予測することができる。なお、ここでは周波数解析により運動準備電位を算出する場合を例示するが、周波数解析に限らずパターン解析でもよく、信号解析できるものであればよい。

図２は、脳波信号における特徴ベクトルの一例を示す図である。ここでは、運転者の行動開始前の脳波信号からＮ個の特徴量を抽出し、脳波の特徴ベクトルＰ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）を生成する。特徴量は、例えば一定の等間隔でサンプリングした値等を使用する。図３に示すように、過去の運動準備電位の特徴量を予めデータベース化しておき、特徴空間に配置される領域Ｄを決定する。

領域Ｄの定義は、例えば複数サンプルがあれば、ベクトル集合｛Ｐ｝の重心点を中心とし、半径を標準偏差σとする円を領域Ｄとして決定する。そして、運転者からリアルタイムで計測した運動準備電位の特徴ベクトルＰが、領域Ｄに入るか否かを判定する。ここで、特徴ベクトルＰが領域Ｄに入る場合に運動準備電位が発生していると判定し、特徴ベクトルＰが領域Ｄに入っていない場合に運動準備電位が発生していないと判定する。

図１を参照する。コントローラ１は、脳波計２により計測された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。コントローラ１は更に、運転者の行動が予測された場合、走行状態センサ群３により検出された車両の走行状況や、周囲状況センサ群４により検出された車両の周囲状況に基づいて運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

走行状態センサ群３は、車速センサ３１、アクセル開度センサ３２、ブレーキスイッチ３３、ステアリング操作量センサ３４及びウインカスイッチ３５を備える。車速センサ３１は、車両の車輪速から車速を検出し、検出された車速をコントローラ１に出力する。アクセル開度センサ３２は、アクセルペダルの踏み込み量から車両のアクセル開度を検出し、検出されたアクセル開度をコントローラ１に出力する。

ブレーキスイッチ３３は、車両のブレーキペダル操作の有無等のブレーキの作動状態を検出し、検出されたブレーキの作動状態をコントローラ１に出力する。ステアリング操作量センサ３４は、車両のステアリングホイールの操作角又は操向輪の操舵角をステアリング操作量として検出し、検出されたステアリング操作量をコントローラ１に出力する。ウインカスイッチ３５は、方向指示器（ウインカ）の作動状態、即ち左方向スイッチのオン／オフ、及び右方向スイッチのオン／オフを検出し、検出されたウインカの作動状態をコントローラ１に出力する。

周囲状況センサ群４は、カメラ４１、レーダ４２、地図データベース（ＤＢ）４３及び全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機４４を備える。カメラ４１は、車両の周囲の所定の範囲を撮像して画像データを取得するイメージセンサである。
カメラ４１は、例えば車室内のフロントウィンドウ上部に設けられたＣＣＤの広角カメラからなる。カメラ４１は、ステレオカメラや全方位カメラであってもよく、複数のイメージセンサを含むようにしてもよい。カメラ４１は、取得した画像データから、車両の周囲に存在する道路及び道路周辺の構造物、道路標示、標識、他車両、歩行者等を車両の周囲状況として検出し、検出された車両の周囲状況のデータをコントローラ１に出力する。

レーダ４２としては、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）や、ミリ波や超音波を用いた測距レーダを採用可能であり、例えばフロントグリル内に設けられたミリ波レーダからなる。レーダ４２は、車両の周囲の所定の範囲を走査し、車両の周囲に存在する他車両等の障害物を検出する。レーダ４２は、例えば障害物と車両との相対位置（方位）、障害物の相対速度、車両から障害物までの距離等を車両の周囲状況として検出する。レーダ４２は、検出された車両の周囲状況のデータをコントローラ１に出力する。

地図ＤＢ４３としては、半導体メモリ又はディスクメディア等の記憶媒体が使用可能である。地図ＤＢ４３は、道路種別や道路線形、車線幅員、車両の通行方向、制限速度等を含む地図情報を記憶している。なお、地図情報のデータベースをサーバで管理し、更新された地図情報の差分データだけを、例えばテレマティクスサービスを通じて取得し、地図ＤＢ４３に記憶された地図情報の更新を行ってもよい。なお、地図ＤＢ４３は、コントローラ１の記憶装置１２に内蔵されていてもよい。

ＧＰＳ受信機４４は、人工衛星から受信する電波に基づいて、車両の緯度、経度及び高度を車両の現在位置として取得する。コントローラ１は、ＧＰＳ受信機４４により取得した車両の現在位置を地図ＤＢ４３に記憶された地図と照合して、地図ＤＢ４３に記憶された地図上における車両の現在位置を取得する。コントローラ１は、地図上の車両の現在位置から、運転者等により設定された目的地までの走行経路を設定し、設定した走行経路をディスプレイの表示やスピーカの音声により運転者に提示したり、設定した走行経路に沿って車両の走行を制御したりすることができる。

例えば、コントローラ１は、車速センサ３１により検出された車速及びウインカスイッチ３５により検出されるウインカの作動状態に基づき、車両が右左折のため停止中と判定される場合に、運転者の行動が予測された場合には、発進動作及び右左折動作を支援するようにアクチュエータ群５に対して制御指令を出力する。

アクチュエータ群５は、例えばアクセル開度アクチュエータ５１、ブレーキ制御アクチュエータ５２及びステアリングアクチュエータ５３を備える。アクセル開度アクチュエータ５１は、例えば電子制御スロットルバルブからなり、コントローラ１からの制御指令の信号に基づいて車両のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータ５２は、例えばＶＤＣ（Vehicle Dynamics Control）等に用いられる油圧回路からなり、コントローラ１からの制御指令の信号に基づいて車両のブレーキの制動動作を制御する。ステアリングアクチュエータ５３は、コントローラ１からの制御指令の信号に基づいて車両のステアリングを制御する。

また、例えばコントローラ１は、運転者の行動が予測された場合に、車両の運転を支援する運転支援情報を出力するように出力装置６に対して制御指令を出力する。例えば、車両が右左折のため停止中と判定される場合に、運転者の行動が予測された場合には、右左折後の進路上で検出された物体の有無などを知らせる運転支援情報を出力するように制御指令を出力する。

出力装置６は、ディスプレイ６１及びブザー６２を備える。ディスプレイ６１及びブザー６２は、コントローラ１からの制御指令の信号に基づいて、例えば車両の発進意図を車両の周囲に提示（報知）する。
また、ディスプレイ６１及びブザー６２は、コントローラ１からの制御指令の信号に基づいて運転支援情報を出力する。

次に、脳波計測用の電極群２１の装着について説明する。脳波計２の脳波計測用の電極群２１は、人間の頭部表面に配置される。例えば、電極キャップやバンド、ネット等に電極群２１を取り付けて頭部に装着することにより、電極群２１を非侵襲的に取り付けることができる。電極群２１の取り付け方法は特に限定されず、例えば導電性ペースト等で電極を固定してもよく、針状の電極を頭皮内に挿入することもできる。

従来の脳波計測用の電極配置方法としては、国際１０－２０法に基づく電極配置方法が一般的である。国際１０－２０法に基づく電極配置方法は、図４Ａ及び図４Ｂに示すように、鼻根ＰＡと後頭結節ＰＢの間、左の耳介前点ＰＣと右の耳介前点ＰＤの間を１０％、２０％、２０％、２０％、２０％、１０％に分割し、分割した位置に２１個の電極Ｆｐ１，Ｆｐ２，Ｆ７，Ｆ３，Ｆｚ，Ｆ４，Ｆ８，Ａ１，Ｔ３，Ｃ３，Ｃｚ，Ｃ４，Ｔ４，Ａ２，Ｔ５，Ｐ３，Ｐｚ，Ｐ４，Ｔ６，Ｏ１，Ｏ２を配置する方法である。

電極Ｆｐ１，Ｆｐ２が前頭極（解剖学的には前部前頭葉）、電極Ｆ３，Ｆ４が前頭部（解剖学的には運動野）、電極Ｃ３，Ｃ４が中心部（解剖学的には中心溝）、電極Ｐ３，Ｐ４が頭頂部（解剖学的には感覚野）、電極Ｏ１，Ｏ２が後頭部（解剖学的には視覚野）、電極Ｆ７，Ｆ８が前側頭部（解剖学的には下部前頭野）、電極Ｔ３，Ｔ４が中側頭部（解剖学的には中側頭葉）、電極Ｔ５，Ｔ６が後側頭部（解剖学的には後側頭葉）、電極Ａ１，Ａ２が耳朶、電極Ｆｚが正中前頭部、電極Ｃｚが正中中心部、電極Ｐｚが正中頭頂部に位置する。

図４Ａ及び図４Ｂに破線で示すが、電極ＦＣ３，ＦＣｚ，ＦＣ４及び電極ＣＰ３，ＣＰｚ，ＣＰ４は、国際１０－２０法を拡張した拡張国際１０－２０法（１０％法）で定義される電極である。電極ＦＣ３，ＦＣｚ，ＦＣ４は、電極Ｆ３，Ｆｚ，Ｆ４と電極Ｃ３，Ｃｚ，Ｃ４との間の前頭部及び中心部にそれぞれ位置する。電極ＣＰ３，ＣＰｚ，ＣＰ４は、電極Ｃ３，Ｃｚ，Ｃ４と電極Ｐ３，Ｐｚ，Ｐ４との間の中心部及び頭頂部にそれぞれ位置する。

脳波の計測方法としては、単極誘導法、双極誘導法及び平均基準電極法が採用できる。単極誘導法は、耳朶の電極等を基準電極として、この基準電極と頭部表面の電極（探査電極）との間の電位差を測定する方法である。双極誘導法は、頭部表面の各電極の２点の電位差を測定する方法である。平均基準電極法は、すべての電極を結んだ点を基準電極として、この基準電極と頭部表面の電極（探査電極）と間の電位差を測定する方法である。

被験者の脳波を精度よく測定するためには、電極群２１を、例えば図４Ａ及び図４Ｂに示すような所定の配置位置に正確に装着する必要がある。従来は、脳波測定の知識がある者が被験者の頭の大きさを計測して装着位置を決定することにより、理想的な配置位置に電極を装着していた。
このため、繰り返し脳波を測定する場合（例えば日常的に脳波を測定する場合）のように、脳波測定の知識がある者に配置位置を毎回決定してもらうことが困難な場合、理想的な位置からずれた位置に電極群２１が配置されて測定精度が低下するおそれがある。また、脳波測定の知識がある者であっても配置位置がずれるおそれがある。

そこで、本発明の実施形態では、所定の特徴信号を被験者に発生させて被験者の脳波信号に特徴信号を混入する。脳波信号に混入させる特徴信号は、例えば、アーティファクトであってよく、瞬目動作により生じる瞬目信号や、上下や左右の眼球運動により生じる眼筋電位であってよい。
そして、特徴信号を電極群２１で検出し、電極群２１に含まれる各電極（以下、単に「各電極」と表記する）まで伝播した特徴信号の伝播程度を測定する。

特徴信号は伝播距離に応じて減衰するため、伝播程度は電極位置に依存する。したがって、理想的な電極の配置位置で検出した特徴信号の伝播程度と、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極を装着した配置位置で検出した特徴信号の伝播程度とを比較することにより、実際の測定時の電極の位置が理想的な位置からずれているか否かを判断できる。

具体的には、まず、予め理想的な電極の配置位置（すなわち電極群２１を配置すべき目標位置）に電極群２１を配置する。このとき、脳波測定の知識がある者が運転者の頭の大きさを計測して目標位置を決定してよい。
この状態で特徴信号を被験者に発生させ、目標位置まで伝播する特徴信号の第１伝播程度を測定して記録しておく。以下、電極群２１を配置すべき目標位置を単に「目標位置」と表記する。
例えば、特徴信号が混入した脳波を各電極により測定し、測定された脳波に含まれる特徴信号を検出することにより、各電極の目標位置までのそれぞれの伝播程度を測定してよい。

次に、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に、再び電極群２１を装着する。このとき、目標位置に電極群２１を配置したときのように厳密に運転者の頭の大きさを計測して配置位置を決定する必要はなく、例えば運転者自身で電極群２１を装着してもよい。このように、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１を配置した位置を、以下「現在の配置位置」と表記する。
この状態で特徴信号を被験者に発生させて、各電極の現在の配置位置まで伝播する特徴信号の第２伝播程度を測定する。
そして、第１伝播程度と第２伝播程度とを比較することにより現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。したがって、検出したずれが小さくなるように配置位置を調整すれば、理想的な配置位置とのずれを低減もしくは無くすことができる。

以下、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出するコントローラ１の機能構成を説明する。
図５を参照する。コントローラ１は、伝播程度判定部７０と、脳波データベース（ＤＢ）７１と、位置ずれ検出部７２と、変換式決定部７３と、近似部７４と、予測部７５を備える。
例えばコントローラ１は、記憶装置１２に格納されたコンピュータプログラムをプロセッサ１１で実行することにより伝播程度判定部７０と、位置ずれ検出部７２と、変換式決定部７３と、近似部７４と、予測部７５の機能を実現してよい。

伝播程度判定部７０は、脳波計２で測定して得られた脳波信号を入力する。伝播程度判定部７０は、脳波計２から入力した脳波信号に混入した特徴信号を検出し、その振幅値を、各電極の配置位置まで伝播した特徴信号の伝播程度として判定する。
伝播程度判定部７０は、目標位置に配置された電極群２１により検出した脳波信号に基づいて判定した伝播程度を、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。
伝播程度判定部７０は、図６に示すような振幅値マップを第１伝播程度として脳波データベース７１に記録してよい。振幅値マップは、鼻根から各電極Ｆｚ、Ｃｚ、Ｐｚ、Ｏｚ、…までのそれぞれの距離と各電極において検出した特徴信号の振幅値に基づいて求められた、鼻根から距離と振幅値との関係を示す。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極群２１により検出した脳波信号に基づいて判定した伝播程度を、第２伝播程度として位置ずれ検出部７２へ出力する。
位置ずれ検出部７２は、第１伝播程度を脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、第１伝播程度と第２伝播程度とを比較し、比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
例えば、位置ずれ検出部７２は、第１伝播程度と第２伝播程度との比較結果に基づいて前後方向の位置ずれを検出してよい。

例えば位置ずれ検出部７２は、図７Ｂに示すように、現在の配置位置で検出した特徴信号の振幅値と振幅値マップとの比較に基づいて前後方向の位置ずれを検出してよい。図７Ｂの例の場合、電極Ｆｚの現在の配置位置で検出した振幅値は目標位置での振幅値よりも小さく、目標位置よりも後方に距離Ｌだけずれた位置Ｓ１における振幅値マップ上の振幅値と等しい。このため、電極Ｆｚの現在の配置位置は、目標位置よりも後方に距離Ｌだけずれていると検出してよい。一方で電極Ｃｚの現在の配置位置で検出した振幅値は目標位置での振幅値よりも大きいため、目標位置よりも前方にずれていると検出してよい。

また、例えば位置ずれ検出部７２は、左右対称に（すなわち図４Ｂに示す鼻根ＰＡと後頭結節ＰＢを結ぶ直線Ｌ１に対して線対称に）配置された２つの電極の第２伝播程度を比較し、比較結果に基づいて横方向の位置ずれを検出してもよい。
例えば瞬目信号の場合には、左右対称に配置された２つの電極（例えば電極Ｃ３及びＣ４）までの伝播程度は互いに等しくなる。したがって、これらの電極位置での第２伝播程度の差を横方向の位置ずれとして検出できる。

位置ずれ検出部７２は、検出した現在の配置位置と目標位置とのずれを、例えば出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。
例えば図７Ａに示すように、左右対称に配置された２つの電極について、現在の電極位置でそれぞれ検出した振幅値の比較結果を、横方向の位置ずれとしてディスプレイ６１に表示してよい。
また例えば図７Ｂに示すように、振幅値マップと現在の配置位置で検出した特徴信号の振幅値との比較結果を前後方向の位置ずれとしてディスプレイ６１に表示してよい。

ディスプレイ６１に表示された比較結果を参照することにより、現在の配置位置と目標位置とのずれを低減もしくは無くすように配置位置を調整することができる。
各電極の配置位置を調整する際には、第１ステップとして各電極の横方向位置を調整する。
例えば、第１ステップでは、左右対称に配置された２つの電極で検出された振幅値が等しくなるように電極の横方向位置を調整する。このとき、電極の前後方向位置は変更しない。
図７Ａの例では、左側部に配置される電極Ｃ３での振幅値が右側部に配置される電極Ｃ４での振幅値よりも小さいため、電極Ｃ３及びＣ４が目標位置より左側にずれていることが分かる。このため、電極Ｃ３及びＣ４を右側へ移動することにより、これらの振幅値が等しくする。

次に、第２ステップとして各電極の前後方向位置を調整する。
例えば、第２ステップでは、各電極で測定される振幅値が、振幅値マップとして記憶された目標位置での振幅値と等しくなるように電極の前後方向位置を調整する。
図７Ｂの例では、電極Ｆｚの現在の配置位置で検出した振幅値は目標位置での振幅値よりも小さく、目標位置よりも後方に距離Ｌだけずれていると考えられる。したがって、電極Ｆｚの配置位置を前方に距離Ｌだけ移動することにより、電極Ｆｚでの振幅値を目標位置での振幅位置と等しくする。

同様に、電極Ｃｚの現在の配置位置で検出した振幅値は目標位置での振幅値よりも大きいため、目標位置よりも前方にずれていると考えられる。したがって、電極Ｃｚの配置位置を後方に移動することにより、電極Ｃｚでの振幅値を目標位置での振幅位置と等しくする。
このように各電極の横方向位置及び前後方向位置を修正した後に、予測部７５は、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。予測部７５は、採取した脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

運転者の行動が予測された場合、予測部７５は、走行状態センサ群３により検出された車両の走行状況や、周囲状況センサ群４により検出された車両の周囲状況に基づいて運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。
なお、変換式決定部７３と、近似部７４の機能については後述する。

次に、図８のフローチャートを参照しながら、第１実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ１において運転者の頭部の目標位置に電極群２１を装着する。ステップＳ２において特徴信号を運転者に発生させる。ステップＳ３において目標位置の置かれた電極群２１により脳波を測定する。

ステップＳ４において伝播程度判定部７０は、ステップＳ３で電極群２１により測定した運転者の脳波信号に混入した特徴信号の振幅値を検出する。ステップＳ５において伝播程度判定部７０は、鼻根から距離と特徴信号の振幅値との関係を表す振幅値マップを作成し、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ６において、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に運転者の頭部に電極群２１を装着する。ステップＳ７において特徴信号を運転者に発生させる。ステップＳ８において現在の配置位置に置かれた電極群２１により脳波を測定する。
ステップＳ９において伝播程度判定部７０は、ステップＳ８で電極群２１により測定した運転者の脳波信号に混入した特徴信号の振幅値を、現在の配置位置まで伝播した特徴信号の第２伝播程度として検出する。

位置ずれ検出部７２は、振幅値マップを脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、振幅値マップと第２伝播程度とを比較し、比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置との前後方向の位置ずれを検出する。また位置ずれ検出部７２は、左右対称に配置された２つの電極の第２伝播程度を比較し、比較結果に基づいて横方向の位置ずれを検出する。

位置ずれ検出部７２は、検出した現在の配置位置と目標位置とのずれを、出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。
ステップＳ１０及びＳ１１では、ディスプレイ６１に表示された現在の配置位置と目標位置とのずれを参照して、電極群２１の位置ずれを修正する。第１ステップとしてステップＳ１０において電極群２１の横方向位置を調整する。第２ステップとしてステップＳ１１において電極群２１の前後方向位置を調整する。
電極群２１の配置位置を修正した後に、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。この脳波信号から運動準備電位を算出することにより、予測部７５は運転者の行動を予測する。

（第１実施形態の効果）
（１）第１実施形態の脳波測定方法は、被験者に装着した電極群２１により被験者の脳波を測定する。このとき、電極群２１で得られる脳波信号に混入する特徴信号を被験者に発生させる。そして、電極を配置すべき目標位置まで特徴信号が伝播する第１伝播程度と、電極の現在の配置位置まで特徴信号が伝播する第２伝播程度とを比較する。第１伝播程度と第２伝播程度との比較結果に基づいて、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。

これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出することが可能になり、検出したずれに基づいて現在の配置位置を修正できるので、毎回理想的な目標位置に電極群２１を配置できる。この結果、脳波の測定精度を向上できる。また、こうして採取した脳波信号に基づいて被験者の脳活動を測定することにより、脳活動の測定精度を向上できる。例えば、運動準備電位などの事象関連電位を精度よく算出して、運転者の行動の予測精度を向上できる。

（２）伝播程度判定部７０は、第１伝播程度及び第２伝播程度として、特徴信号の振幅値を検出する。
これにより、特徴信号の振幅値を用いて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出することが可能になり、検出したずれに基づいて、毎回理想的な目標位置に電極群２１を配置できので、脳波の測定精度を向上できる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る脳波測定装置は、目標位置まで特徴信号が伝播する第１伝播程度と、電極の現在の配置位置まで特徴信号が伝播する第２伝播程度とに基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
例えば、第１実施形態と同様に、目標位置まで伝播した特徴信号の振幅Ａ１と現在の配置位置まで伝播した特徴信号の振幅Ａ２を、それぞれ第１伝播程度及び第２伝播程度として検出する。

次に図９Ａに示すように、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Ｗを、Ｗ＝Ａ１／Ａ２により算出する。
そして図９Ｂに示すように、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の振幅Ａ１を、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。次に伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１が現在の配置位置に配置されたときに検出した特徴信号の振幅Ａ２を、第２伝播程度として変換式決定部７３へ出力する。

変換式決定部７３は、脳波データベース７１に第１伝播程度として記録された振幅Ａ１を読み出し、変換式Ｗ（＝Ａ１／Ａ２）を算出する。変換式決定部７３は、変換式Ｗを近似部７４へ出力する。
近似部７４は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。

予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は、車両の走行状況や車両の周囲状況に基づいて運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１０のフローチャートを参照しながら、第２実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ２０～Ｓ２３の処理は、図８のステップＳ１～Ｓ４の処理と同様である。ステップＳ２４において伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の振幅Ａ１を、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ２５～Ｓ２８の処理は、図８のステップＳ６～Ｓ９の処理と同様である。ステップＳ２９において伝播程度判定部７０は、電極群２１が現在の配置位置に配置されたときに検出した特徴信号の振幅Ａ２を、第２伝播程度として変換式決定部７３へ出力する。変換式決定部７３は、脳波データベース７１に第１伝播程度として記録された振幅Ａ１を読み出し、変換式Ｗ（＝Ａ１／Ａ２）を算出する。
ステップＳ３０において近似部７４は、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第２実施形態の効果）
第２実施形態の脳波測定方法は、被験者に装着した電極群２１により被験者の脳波を測定する。このとき、電極群２１で得られる脳波信号に混入する特徴信号を被験者に発生させる。そして、電極を配置すべき目標位置まで特徴信号が伝播する第１伝播程度と、電極の現在の配置位置まで特徴信号が伝播する第２伝播程度とに基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。また、こうして採取した脳波信号に基づいて被験者の脳活動を測定することにより、脳活動の測定精度を向上できる。例えば、運動準備電位などの事象関連電位を精度よく算出して、運転者の行動の予測精度を向上できる。

（第３実施形態）
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態に係る脳波測定装置は、第１実施形態の振幅値の代わりに、それぞれの電極の位置まで伝播した特徴信号の減衰係数を伝播程度として算出する。
ここで「減衰係数」は、特徴信号の入力値に対する電極位置での検出値の比として算出する。特徴信号の入力値は、例えば脳波に混入する眼電位の大きさは毎回等しいと仮定して、理想的な目標位置に配置した電極群で検出した眼電位から推定してよい。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに脳波計２から入力した脳波信号に混入したそれぞれの特徴信号を検出し、これら検出値を特徴信号の入力値で除した第１減衰係数Ｒ１を、各電極の配置位置まで伝播した特徴信号の第１伝播程度として算出する。
伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに算出した第１減衰係数Ｒ１を脳波データベース７１に記録する。
伝播程度判定部７０は、図１１に示すような減衰係数マップを第１伝播程度として脳波データベース７１に記録してよい。減衰係数マップは、鼻根から距離と第１減衰係数Ｒ１との関係を示す。

図５を参照する。次に伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１が配置されたときに算出した第２減衰係数Ｒ２を、第２伝播程度として位置ずれ検出部７２へ出力する。
位置ずれ検出部７２は、第１減衰係数Ｒ１を脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、第１減衰係数Ｒ１と第２減衰係数Ｒ２とを比較し、比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
例えば、位置ずれ検出部７２は、第１減衰係数Ｒ１と第２減衰係数Ｒ２との比較結果に基づいて前後方向の位置ずれを検出してよい。

例えば位置ずれ検出部７２は、図１２Ｂに示すように、現在の配置位置で検出した第２減衰係数Ｒ２と減衰係数マップとの比較に基づいて前後方向の位置ずれを検出してよい。図１２Ｂの例の場合、電極Ｆｚの現在の配置位置で検出した第２減衰係数Ｒ２は目標位置での第１減衰係数Ｒ１よりも小さく、目標位置よりも後方に距離Ｌだけずれた位置Ｓ１における減衰係数マップ上の振幅値と等しい。このため、電極Ｆｚの現在の配置位置は、目標位置よりも後方に距離Ｌだけずれていると検出してよい。一方で電極Ｃｚの現在の配置位置で検出した第２減衰係数Ｒ２は目標位置での第１減衰係数Ｒ１よりも大きいため、目標位置よりも前方にずれていると検出してよい。

また、例えば位置ずれ検出部７２は、左右対称に配置された２つの電極の第２減衰係数Ｒ２を比較し、比較結果に基づいて横方向の位置ずれを検出してもよい。
例えば瞬目信号の場合には、左右対称に配置された２つの電極（例えば電極Ｃ３及びＣ４）までの減衰係数は互いに等しくなる。したがって、これらの電極位置での第２減衰係数Ｒ２の差を横方向の位置ずれとして検出できる。
位置ずれ検出部７２は、検出した現在の配置位置と目標位置とのずれを、例えば出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。

例えば図７Ａに示すように、左右対称に配置された２つの電極について、現在の配置位置についてそれぞれ算出された第２減衰係数Ｒ２の比較結果を、横方向の位置ずれとしてディスプレイ６１に表示してよい。
また図７Ｂに示すように、減衰係数マップと現在の配置位置について算出した第２減衰係数との比較結果を前後方向の位置ずれとしてディスプレイ６１に表示してよい。
ディスプレイ６１に表示された比較結果を参照することにより、現在の配置位置と目標位置とのずれを低減もしくは無くすように配置位置を調整することができる。配置位置の調整方法は、第１実施形態と同様である。

各電極の横方向位置及び前後方向位置を修正した後に、予測部７５は、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。予測部７５は、採取した脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１３のフローチャートを参照しながら、第３実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ４０～Ｓ４２の処理は、図８のステップＳ１～Ｓ３の処理と同様である。ステップＳ４３において伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の第１減衰係数Ｒ１を算出する。ステップＳ４４において伝播程度判定部７０は、鼻根から距離と第１減衰係数Ｒ１との関係を表す減衰係数マップを作成し、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ４５～Ｓ４７の処理は、図８のステップＳ６～Ｓ８の処理と同様である。ステップＳ４８において伝播程度判定部７０は、現在の配置位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の第２減衰係数Ｒ２を算出する。
位置ずれ検出部７２は、減衰係数マップを脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、減衰係数マップと第２減衰係数Ｒ２とを比較し、比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置との前後方向の位置ずれを検出する。また位置ずれ検出部７２は、左右対称に配置された２つの電極の第２減衰係数Ｒ２を比較し、比較結果に基づいて横方向の位置ずれを検出する。

位置ずれ検出部７２は、検出した現在の配置位置と目標位置とのずれを、出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。
ステップＳ４９及びＳ５０では、ディスプレイ６１に表示された現在の配置位置と目標位置とのずれを参照して、電極群２１の位置ずれを修正する。第１ステップとしてステップＳ４９において電極群２１の横方向位置を調整する。第２ステップとしてステップＳ５０において電極群２１の前後方向位置を調整する。
電極群２１の配置位置を修正した後に、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。この脳波信号から運動準備電位を算出することにより、予測部７５は運転者の行動を予測する。

（第３実施形態の効果）
第３実施形態の脳波測定方法は、第１伝播程度及び第２伝播程度としてそれぞれ算出された特徴信号の第１減衰係数Ｒ１及び第２減衰係数Ｒ２の比較結果に基づいて、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
これにより、特徴信号の減衰係数を用いて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出することが可能になり、検出したずれに基づいて、毎回理想的な目標位置に電極群２１を配置できので、脳波の測定精度を向上できる。

（第４実施形態）
次に、第４実施形態を説明する。第４実施形態に係る脳波測定装置は、第２実施形態の振幅値の代わりに、第１減衰係数Ｒ１と第２減衰係数Ｒ２に基づいて現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
例えば、図１４に示すように現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Ｗ（＝Ｒ１／Ｒ２）を算出する。そして、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の第１減衰係数Ｒ１を、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。次に伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１が現在の配置位置に配置されたときに検出した特徴信号の第２減衰係数Ｒ２を、第２伝播程度として変換式決定部７３へ出力する。

変換式決定部７３は、脳波データベース７１に記録された第１減衰係数Ｒ１を読み出し、変換式Ｗ（＝Ｒ１／Ｒ２）を算出する。変換式決定部７３は、変換式Ｗを近似部７４へ出力する。
近似部７４は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。
予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１５のフローチャートを参照しながら、第４実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ６０～Ｓ６３の処理は図１３のステップＳ４０～Ｓ４３の処理と同様である。ステップＳ６４において伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した特徴信号の第１減衰係数Ｒ１を、第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ６５～Ｓ６８の処理は図１３のステップＳ４５～Ｓ４８の処理と同様である。ステップＳ６９において伝播程度判定部７０は、電極群２１が現在の配置位置に配置されたときに検出した特徴信号の第２減衰係数Ｒ２を、第２伝播程度として変換式決定部７３へ出力する。変換式決定部７３は、脳波データベース７１に記録された第２減衰係数Ｒ２を読み出し、変換式Ｗ（＝Ｒ１／Ｒ２）を算出する。
ステップＳ７０において近似部７４は、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第４実施形態の効果）
第４実施形態の脳波測定方法は、第１伝播程度及び第２伝播程度としてそれぞれ算出された特徴信号の第１減衰係数Ｒ１及び第２減衰係数Ｒ２に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を特徴信号の減衰係数を用いて補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。

（第５実施形態）
次に、第５実施形態を説明する。第５実施形態に係る脳波測定装置は、電極群２１の各電極の検出信号から特徴信号を抽出する独立成分分析（ICA:Independent Component Analysis）によって、第１伝播程度及び第２伝播程度を算出する。そして、第１伝播程度と第２伝播程度の比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
例えば、各電極で検出した脳波信号Ｘ＝（ｘ１、ｘ２、…ｘｎ）から独立成分Ｓ＝（ｓ１、ｓ２、…ｓｎ）を求める正方行列Ｗ０を、独立成分分析を用いて予測することにより、脳波信号Ｘを独立成分Ｓに分解する。ここで脳波信号ｘ１、ｘ２、…ｘｎは、電極群２１の各電極のそれぞれの検出信号を示す。

次に、独立成分Ｓ＝（ｓ１、ｓ２、…ｓｎ）から特徴信号に対応するいずれかの独立成分ｓｘを選択する。
そして、正方行列Ｗ０を構成する行ベクトルのうち、脳波信号Ｘ＝（ｘ１、ｘ２、…ｘｎ）に乗じて特徴信号ｓｘ＝ｗ１×ｘ１＋ｗ２×ｘ２＋…＋ｗｎ×ｘｎを抽出する行ベクトル（ｗ１、ｗ２、…ｗｎ）の各成分ｗ１、ｗ２、…ｗｎを算出する。
以下、脳波信号Ｘから特徴信号ｓｘを算出する行ベクトルを「復元作用素」と表記し、その成分ｗ１、ｗ２、…ｗｎを、各電極に対する「重み」と表記する。

各電極までの特徴信号の伝播距離が大きいほど（すなわち伝播した特徴成分が小さくなるほど）、重みｗ１、ｗ２、…ｗｎはより大きくなる。したがって、重みｗ１、ｗ２、…ｗｎは、各電極の配置位置まで伝播した特徴信号の伝播程度を示す。
そこで、目標位置に配置された各電極で検出した脳波信号Ｘ１から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ１＝（ｗ１１、ｗ１２、…ｗ１ｎ）を算出し、その重みｗ１１、ｗ１２、…ｗ１ｎを、各電極の目標位置まで伝播した特徴信号の第１伝播程度とする。

同様に、現在の配置位置に配置された電極で検出した脳波信号Ｘ２から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ２＝（ｗ２１、ｗ２２、…ｗ２ｎ）を算出し、その重みｗ２１、ｗ２２、…ｗ２ｎを、各電極の現在の配置位置まで伝播した特徴信号の第２伝播程度とする。
そして、これらの重みｗ１１とｗ２１との比較結果、重みｗ１２とｗ２２との比較結果、…重みｗ１ｎとｗ２ｎとの比較結果に基づいて、各電極の現在の配置位置と目標位置とのそれぞれのずれを検出する。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに脳波計２から入力した脳波信号Ｘ１を、独立成分分析を用いて独立成分Ｓ１へ分解する。伝播程度判定部７０は、独立成分Ｓ１のうち、脳波信号Ｘ１から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ１を第１伝播程度として選択し、脳波データベース７１に記録する。
次に伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１が配置されたときに脳波計２から入力した脳波信号Ｘ２を、独立成分分析を用いて独立成分Ｓ２へ分解する。伝播程度判定部７０は、脳波信号Ｘ２から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ２を第２伝播程度として選択し、第２伝播程度として位置ずれ検出部７２へ出力する。

位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ１を脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ１と復元作用素Ｗ２とを比較し、比較結果に基づいて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
例えば、位置ずれ検出部７２は、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式φ１（＝ｗ２１／ｗ１１）、φ２（＝ｗ２２／ｗ１２）、…φｎ（＝ｗ２ｎ／ｗ１ｎ）を算出する。変換式φ１、φ２、…φｎを総称して変換式Φと表記する。

位置ずれ検出部７２は、変換式Φに基づいて前後方向の位置ずれを検出してよい。例えば、Φ＞１の場合には、現在の配置位置まで伝播した特徴信号が目標位置まで伝播した特徴信号に比べて小さく、したがって現在の配置位置が目標位置よりも後方にずれていると判定してよい。反対に、Φ＜１の場合には、現在の配置位置が目標位置よりも前方にずれていると判定してよい。Φ＝１の場合に現在の配置位置と目標位置との位置ずれがないと判定してよい。

例えば位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ２の重みｗ２１、ｗ２２、…ｗ２ｎのうち左右対称に配置された２つの電極の重みを比較し、比較結果に基づいて横方向の位置ずれを検出してもよい。
例えば瞬目信号の場合には、左右対称に配置された２つの電極（例えば電極Ｃ３及びＣ４）までの伝播程度は互いに等しくなる。したがって、これらの電極に対する重みの比φｔを横方向の位置ずれとして算出してよい。

例えば、電極Ｃ３及びＣ４に対する重みをそれぞれｗ２３及びｗ２４として、これらの比φｔ＝ｗ２３／ｗ２４を算出する。
φｔ＞１の場合には、左側部に配置される電極Ｃ３に伝播した特徴信号が、右側部に配置される電極Ｃ４まで伝播した特徴信号よりも小さいため、電極Ｃ３及びＣ４が目標位置まで左側へずれていると判定してよい。反対に、φｔ＜１の場合には、電極Ｃ３及びＣ４が目標位置よりも右側にずれていると判定してよい。φｔ＝１の場合には、電極Ｃ３及びＣ４が図４Ｂに示す鼻根ＰＡと後頭結節ＰＢを結ぶ直線Ｌ１に対して左右対称に配置されていると判定してよい。

位置ずれ検出部７２は、検出した現在の配置位置と目標位置とのずれを、例えば出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。
ディスプレイ６１に表示された比較結果を参照することにより、現在の配置位置と目標位置とのずれを低減もしくは無くすように配置位置を調整することができる。
各電極の配置位置を調整する際には、第１ステップとして各電極の横方向位置を調整する。

例えば、第１ステップでは、左右対称に配置された２つの電極に対する重みの比φｔが１となるように（すなわちこれらの重みが等しくなるように）電極の横方向位置を調整する。このとき、電極の前後方向位置は変更しない。
上記の電極Ｃ３及びＣ４の例では、φｔ＞１の場合には電極Ｃ３及びＣ４が目標位置まで左側へずれている。この場合には電極Ｃ３及びＣ４を右側へ移動することによりφｔを１にする。反対に、φｔ＜１の場合には電極Ｃ３及びＣ４を左側へ移動することによりφｔを１にする。

次に、第２ステップとして各電極の前後方向位置を調整する。
例えば、第２ステップでは、変換式Φが１となるように各電極の前後方向位置を調整する。例えば、Φ＞１の場合には、現在の配置位置が目標位置よりも後方にずれている。この場合には電極を前方に移動することにより変換式Φを１にする。反対に、Φ＜１の場合には、電極を後方に移動することにより変換式Φを１にする。

このように各電極の横方向位置及び前後方向位置を修正した後に、予測部７５は、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。予測部７５は、採取した脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１６のフローチャートを参照しながら、第５実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ８０～Ｓ８２の処理は、図８のステップＳ１～Ｓ３の処理と同様である。ステップＳ８３において伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した脳波信号Ｘ１を、独立成分分析を用いて独立成分Ｓ１へ分解する。ステップＳ８４において伝播程度判定部７０は、独立成分Ｓ１のうち、脳波信号Ｘ１から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ１を第１伝播程度として選択する。ステップＳ８５において伝播程度判定部７０は復元作用素Ｗ１を脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ８６～Ｓ８８の処理は、図８のステップＳ６～Ｓ８の処理と同様である。
ステップＳ８９において伝播程度判定部７０は、電極群２１が現在の配置位置に配置されたとき検出した脳波信号Ｘ２を、独立成分分析を用いて独立成分Ｓ２へ分解する。ステップＳ９０において伝播程度判定部７０は、独立成分Ｓ２のうち、脳波信号Ｘ２から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ２を第２伝播程度として選択する。

ステップＳ９１において位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ１を脳波データベース７１から読み出す。位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ１と復元作用素Ｗ２とを比較して、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Φを算出する。
また、位置ずれ検出部７２は、復元作用素Ｗ２の重みのうち左右対称に配置された２つの電極に対する重みの比φｔを算出する。位置ずれ検出部７２は、変換式Φ及び重みの比φｔを出力装置６のディスプレイ６１へ出力する。

ステップＳ９２では、ディスプレイ６１に表示された現在の配置位置と目標位置とのずれを参照して電極群２１の位置ずれを修正する。第１ステップとして重みの比φｔに基づいて電極群２１の横方向位置を調整する。第２ステップとして変換式Φに基づいて電極群２１の前後方向位置を調整する。
電極群２１の配置位置を修正した後に、脳波計２により運転者の脳波信号を採取する。この脳波信号から運動準備電位を算出することにより、予測部７５は運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

（第５実施形態の効果）
第５実施形態の脳波測定方法は、電極の検出信号から特徴信号を抽出する独立成分分析によって算出された第１伝播程度及び第２伝播程度に基づいて、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
これにより、独立成分分析を用いて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出することが可能になり、検出したずれに基づいて、毎回理想的な目標位置に電極群２１を配置できので、脳波の測定精度を向上できる。

（第６実施形態）
次に、第６実施形態を説明する。第６実施形態に係る脳波測定装置は、電極群２１の各電極の検出信号から特徴信号を抽出する独立成分分析によって算出した第１伝播程度及び第２伝播程度に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

例えば、第１伝播程度及び第２伝播程度として算出した復元作用素Ｗ１及びＷ２に基づいて、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Φを算出する。
そして、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、目標位置に電極群２１が配置されたときに検出した脳波信号Ｘ１から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ１を算出する。
伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ１を第１伝播程度として脳波データベース７１に記録する。
次に伝播程度判定部７０は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に電極群２１が現在の配置位置に配置されたときに検出した脳波信号Ｘ２から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ２を算出する。
伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ２を第２伝播程度として変換式決定部７３へ出力する。
変換式決定部７３は、脳波データベース７１に記録された復元作用素Ｗ１を読み出して変換式Φ、すなわちφ１（＝ｗ２１／ｗ１１）、φ２（＝ｗ２２／ｗ１２）、…φｎ（＝ｗ２ｎ／ｗ１ｎ）を算出する。変換式決定部７３は、変換式Φを近似部７４へ出力する。

近似部７４は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Φを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。
予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。
運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１７のフローチャートを参照しながら、第６実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ１００～Ｓ１１０の処理は、図１６のステップＳ８０～Ｓ９０の処理と同様である。ステップＳ１１１において変換式決定部７３は、復元作用素Ｗ１を脳波データベース７１から読み出す。変換式決定部７３は、復元作用素Ｗ１と復元作用素Ｗ２とを比較して、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Φを算出する。
ステップＳ１１２において近似部７４は、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Φを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第６実施形態の効果）
第６実施形態の脳波測定方法は、電極群２１の各電極の検出信号から特徴信号を抽出する独立成分分析によって算出した第１伝播程度及び第２伝播程度に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を、独立成分分析を用いて特徴信号の減衰係数を用いて補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。

（第７実施形態）
次に、第７実施形態を説明する。上記の通り、独立成分分析を用いて求めた復元作用素の重みは、各電極までの特徴信号の伝播距離が大きいほど（すなわち特徴成分が減衰するほど）重みｗ１、ｗ２、…ｗｎはより大きくなる。
そこで、第７実施形態に係る脳波測定装置は、独立成分分析を用いて求めた復元作用素Ｗ１及びＷ２の重みに基づいて、目標位置まで伝播した特徴信号の第１減衰係数Ｒ１と電極の現在の配置位置まで伝播した特徴信号の第２減衰係数Ｒ２とを求め、これらをそれぞれ第１伝播程度及び第２伝播程度とする。減衰係数として、例えば重みの逆数を算出してよい。
そして、第１減衰係数Ｒ１と第２減衰係数Ｒ２に基づいて現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

図５を参照する。伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ１に基づいて、各電極の目標位置まで伝播した特徴信号の第１減衰係数ｒ１１＝１／ｗ１１、ｒ１２＝１／ｗ１２、…ｒ１ｎ＝１／ｗ１ｎを算出する。第１減衰係数ｒ１１、ｒ１２、…ｒ１ｎを総称して「第１減衰係数Ｒ１」と表記する。伝播程度判定部７０は、第１減衰係数Ｒ１を脳波データベース７１に記録する。
次に、伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ２に基づいて、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置した各電極の現在の配置位置まで伝播した特徴信号の第２減衰係数ｒ２１＝１／ｗ２１、ｒ２２＝１／ｗ２２、…ｒ２ｎ＝１／ｗ２ｎを算出する。第２減衰係数ｒ２１、ｒ２２、…ｒ２ｎを総称して「第２減衰係数Ｒ２」と表記する。

変換式決定部７３は、脳波データベース７１に記録された第１減衰係数Ｒ１を読み込む。変換式決定部７３は、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Ｗ（＝Ｒ１／Ｒ２）、すなわちｒ１１／ｒ２１、ｒ１２／ｒ２２、…ｒ１ｎ／ｒ２ｎを算出する。変換式決定部７３は、変換式Ｗを近似部７４へ出力する。
近似部７４は、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。

近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図１８のフローチャートを参照しながら、第７実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ１２０～Ｓ１２３の処理は、図１６のステップＳ８０～Ｓ８３の処理と同様である。ステップＳ１２４において伝播程度判定部７０は、独立成分Ｓ１のうち、脳波信号Ｘ１から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ１を第１伝播程度として選択する。伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ１に基づいて、各電極の目標位置まで伝播した特徴信号の第１減衰係数Ｒ１を求める。ステップＳ１２５において伝播程度判定部７０は、第１減衰係数Ｒ１を脳波データベース７１に記録する。

ステップＳ１２６～Ｓ１２９の処理は、図１６のステップＳ８６～Ｓ８９の処理と同様である。ステップＳ１３０において伝播程度判定部７０は、独立成分Ｓ２のうち、脳波信号Ｘ２から特徴信号ｓｘを抽出する復元作用素Ｗ２を第２伝播程度として選択する。伝播程度判定部７０は、復元作用素Ｗ２に基づいて、現在の配置位置まで伝播した特徴信号の第２減衰係数Ｒ２を求める。
ステップＳ１３１において変換式決定部７３は、脳波データベース７１に記録された第１減衰係数Ｒ１を読み込む。変換式決定部７３は、現在の配置位置の各電極で検出した脳波信号を各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための変換式Ｗ（＝Ｒ１／Ｒ２）を算出する。
ステップＳ１３２において近似部７４は、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を脳波計２から読み込む。近似部７４は、読み込んだ脳波信号に変換式Ｗを乗ずることにより、目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第７実施形態の効果）
第７実施形態の脳波測定方法は、独立成分分析によって求めた復元作用素Ｗ１及びＷ２に基づいて第１減衰係数Ｒ１及び第２減衰係数Ｒ２を算出し、これら第１減衰係数Ｒ１及び第２減衰係数Ｒ２に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を、特徴信号の減衰係数を用いて補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。

（第８実施形態）
次に、第８実施形態を説明する。第８実施形態に係る脳波測定装置は、実際の脳活動の測定時に配置された電極の脳波信号から各目標位置にて検出される脳波信号へ変換するための学習モデルＷを、機械学習によって算出する。
例えば、目標位置に配置された電極で検出した特徴信号を目的変数とし、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に現在の配置位置の電極で検出した特徴信号を説明変数として学習させた学習モデルＷを算出する。
その後、学習モデルＷに基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する。

図１９を参照する。コントローラ１は、変換式決定部７３と、近似部７４と、予測部７５と、脳波データ記録部７６とを備える。例えばコントローラ１は、記憶装置１２に格納されたコンピュータプログラムをプロセッサ１１で実行することにより、変換式決定部７３と、近似部７４と、予測部７５と、脳波データ記録部７６の機能を実現してよい。

脳波データ記録部７６は、特徴信号が混入した脳波信号を、電極群２１が目標位置に配置された脳波計２から入力して脳波データベース７１へ記録する。変換式決定部７３は、目標位置に配置された電極群２１で検出した脳波信号を脳波データベース７１から読み出し、目的変数として入力する。
変換式決定部７３は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から、特徴信号が混入した脳波信号を説明変数として入力する。

変換式決定部７３は、これら目的変数と説明変数に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定するための学習モデルＷを機械学習により算出する。
学習モデルＷは、例えば実際の脳活動の測定時に配置された電極群２１の脳波信号Ｘ＝（ｘ１、ｘ２、…ｘｎ）から、目標位置に配置された電極群２１で検出される脳波信号Ｙ＝（ｙ１、ｙ２、…ｙｎ）を推定するための近似多項式関数であってよい。変換式決定部７３は、機械学習により多項式関数の各係数等のパラメータを学習してよい。学習方法は、例えば重回帰分析や、ディープラーニング、ニューラルネットワーク等であってよい。
このように、変換式決定部７３は、多項式関数の係数を算出することにより電極の現在の配置位置と目標位置との位置ずれを検出する。

近似部７４は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から脳波信号を入力する。近似部７４は、変換式決定部７３が算出した学習モデルＷに基づいて、入力した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。
予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図２０のフローチャートを参照しながら、第８実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ１４０～Ｓ１４２の処理は、図８のステップＳ１～Ｓ３の処理と同様である。ステップＳ１４３において脳波データ記録部７６は、特徴信号が混入した脳波信号を、電極群２１が目標位置に配置された脳波計２から入力し、脳波データベース７１へ記録する。

ステップＳ１４４～Ｓ１４６の処理は、図８のステップＳ６～Ｓ８の処理と同様である。ステップＳ１４７において変換式決定部７３は、ステップＳ１４３で記録した脳波信号を目的変数として入力する。変換式決定部７３は、特徴信号が混入した脳波信号を、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から入力し、説明変数とする。変換式決定部７３は、これら目的変数と説明変数に基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定するための学習モデルＷを機械学習により算出する。

ステップＳ１４８において近似部７４は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から脳波信号を入力する。近似部７４は、変換式決定部７３が算出した学習モデルＷに基づいて、入力した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第８実施形態の効果）
（１）第８実施形態の脳波測定方法は、目標位置に配置された電極で検出した特徴信号を目的変数とし現在の配置位置の電極で検出した特徴信号を説明変数として学習させた学習モデルにより、現在の配置位置と目標位置とのずれを検出する。
これにより、機械学習を用いて現在の配置位置と目標位置とのずれを検出することが可能になり、検出したずれに基づいて、毎回理想的な目標位置に電極群２１を配置できので、脳波の測定精度を向上できる。

（２）第８実施形態の脳波測定方法は、目標位置に配置された電極で検出した特徴信号を目的変数とし現在の配置位置の電極で検出した特徴信号を説明変数として学習させた学習モデルに基づいて、現在の配置位置の電極で検出した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を、機械学習を用いて特徴信号の減衰係数を用いて補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。

（第９実施形態）
次に、第９実施形態を説明する。第９実施形態に係る脳波測定装置は、目標位置に配置された電極の検出信号から特徴信号を抽出する第１学習モデルＷ１と、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の検出信号から特徴信号を抽出する第２学習モデルＷ２と、を機械学習により算出する。
第１学習モデルＷ１及び第２学習モデルＷ２は、例えば独立成分分析において脳波信号から独立成分を分離する上述の正方行列Ｗ０と同様の変換式であってよい。
そして、第１学習モデルＷ１及び第２学習モデルＷ２に基づいて、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する変換式Φを算出する。変換式Φは、例えば第６実施形態又は第７実施形態と同様に算出してよい。

図１９を参照する。変換式決定部７３は、電極群２１が目標位置に配置された脳波計２から、特徴信号が混入した脳波信号を入力して、入力した脳波信号から特徴成分を抽出する第１学習モデルＷ１を機械学習により算出する。変換式決定部７３は、算出した第１学習モデルＷ１を脳波データベース７１へ記録する。
次に、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から、特徴信号が混入した脳波信号を入力して、入力した脳波信号から特徴成分を抽出する第２学習モデルＷ２を機械学習により算出する。

変換式決定部７３は、第６実施形態や第７実施形態と同様にして、第１学習モデルＷ１と第２学習モデルＷ２とを比較することにより、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の脳波信号を補正（近似）することにより目標位置にて検出される脳波信号を推定する変換式Φを算出する。
近似部７４は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から脳波信号を入力する。近似部７４は、変換式決定部７３が算出した変換式Φに基づいて、入力した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。近似部７４は、推定された脳波信号を予測部７５へ出力する。
予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。運転者の行動が予測された場合、予測部７５は運転者の行動意図を推定し、アクチュエータ群５及び出力装置６に対して車両の運転を支援するための制御指令を出力する。

次に、図２１のフローチャートを参照しながら、第９実施形態に係る脳波測定方法の一例を説明する。
ステップＳ１５０～Ｓ１５２の処理は、図８のステップＳ１～Ｓ３の処理と同様である。ステップＳ１５３において変換式決定部７３は、電極群２１が目標位置に配置された脳波計２から入力した脳波信号から特徴成分を抽出する第１学習モデルＷ１を算出する。ステップＳ１５４において変換式決定部７３は、第１学習モデルＷ１を脳波データベース７１へ記録する。

ステップＳ１５５～Ｓ１５７の処理は、図８のステップＳ６～Ｓ８の処理と同様である。ステップＳ１５８において変換式決定部７３は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から入力した脳波信号から特徴成分を抽出する第２学習モデルＷ２を算出する。ステップＳ１５９において変換式決定部７３は、第１学習モデルＷ１と第２学習モデルＷ２とを比較することにより、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する変換式Φを算出する。
近似部７４は、実際の脳活動の測定に際して電極群２１が配置された脳波計２から脳波信号を入力する。近似部７４は、変換式決定部７３が算出した変換式Φに基づいて、入力した脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。予測部７５は、推定された脳波信号から運動準備電位を算出することにより、運転者の行動を予測する。

（第９実施形態の効果）
第９実施形態の脳波測定方法は、目標位置に配置された電極の検出信号から特徴信号を抽出する第１学習モデルＷ１と、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の検出信号から特徴信号を抽出する第２学習モデルＷ２と、を機械学習により算出する。そして第１学習モデルＷ１と第２学習モデルＷ２との比較結果に基づいて、実際に被験者の脳活動の測定を行う際に配置された電極の脳波信号から目標位置にて検出される脳波信号を推定する。
これにより、現在の配置位置と目標位置とのずれにより生じる脳波信号の誤差を、機械学習により求めた特徴信号の減衰係数を用いて補正して、理想的な位置に電極を配置したときに得られる波形を近似することができるので、脳波の測定精度を向上できる。

発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１…コントローラ、２…脳波計、３…走行状態センサ群、４…周囲状況センサ群、５…アクチュエータ群、６…出力装置、１１…プロセッサ、１２…記憶装置、２１…電極群、２２…増幅器、２３…フィルタ、２４…変換器、３１…車速センサ、３２…アクセル開度センサ、３３…ブレーキスイッチ、３４…ステアリング操作量センサ、３５…ウインカスイッチ、４１…カメラ、４２…レーダ、４３…地図データベース、４４…全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、５１…アクセル開度アクチュエータ、５２…ブレーキ制御アクチュエータ、５３…ステアリングアクチュエータ、６１…ディスプレイ、６２…ブザー、７０…伝播程度判定部、７１…脳波データベース、７２…検出部、７３…変換式決定部、７４…近似部、７５…予測部、７６…脳波データ記録部

Claims (7)

1. 被験者に装着した電極により前記被験者の脳波を測定する脳波測定方法であって、
   前記被験者に発生して前記脳波に混入する特徴信号が、前記電極を配置すべき目標位置まで伝播する第１伝播程度と、前記特徴信号が前記電極の現在の配置位置まで前記特徴信号が伝播する第２伝播程度とに基づいて、前記現在の配置位置の前記電極で検出した脳波信号から前記目標位置にて検出される脳波信号を推定することを特徴とする脳波測定方法。
2. 前記第１伝播程度及び前記第２伝播程度として、前記電極で検出した前記特徴信号の減衰係数を算出することを特徴とする請求項１に記載の脳波測定方法。
3. 前記電極の検出信号から前記特徴信号を抽出する独立成分分析によって、前記第１伝播程度及び前記第２伝播程度を算出することを特徴とする請求項１に記載の脳波測定方法。
4. 前記第１伝播程度及び前記第２伝播程度として、前記電極で検出した前記特徴信号の振幅値を検出することを特徴とする請求項１に記載の脳波測定方法。
5. 前記目標位置に配置された前記電極で検出した前記特徴信号を目的変数とし前記現在の配置位置の前記電極で検出した前記特徴信号を説明変数として学習させた学習モデルに基づいて、前記現在の配置位置の前記電極で検出した脳波信号から前記目標位置にて検出される脳波信号を推定することを特徴とする請求項１に記載の脳波測定方法。
6. 前記目標位置に配置された前記電極の検出信号から前記特徴信号を抽出する第１学習モデルと、前記現在の配置位置の前記電極の検出信号から前記特徴信号を抽出する第２学習モデルと、を機械学習により算出し、
   前記第１学習モデルと前記第２学習モデルとの比較結果に基づいて、前記現在の配置位置の前記電極で検出した脳波信号から前記目標位置にて検出される脳波信号を推定することを特徴とする請求項１に記載の脳波測定方法。
7. 被験者に装着した電極により前記被験者の脳波を測定する脳波計と、
   前記被験者に発生して前記脳波に混入する特徴信号が、前記電極を配置すべき目標位置まで伝播する第１伝播程度と、前記特徴信号が前記電極の現在の配置位置まで前記特徴信号が伝播する第２伝播程度とに基づいて、前記現在の配置位置の前記電極で検出した脳波信号から前記目標位置にて検出される脳波信号を推定するコントローラと、
   を備えることを特徴とする脳波測定装置。

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