JPH10262943A - 脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置 - Google Patents
脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置Info
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- JPH10262943A JPH10262943A JP9279216A JP27921697A JPH10262943A JP H10262943 A JPH10262943 A JP H10262943A JP 9279216 A JP9279216 A JP 9279216A JP 27921697 A JP27921697 A JP 27921697A JP H10262943 A JPH10262943 A JP H10262943A
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Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 目的とする自発脳波を計測することができる
脳波計測方法およびその装置、並びに、該計測方法を用
いて人間の自発的な意思の判別を可能とする意思伝達装
置を提供すること。 【解決手段】 キャップ型電極１により検出された各チ
ャネルの脳波データは、多チャネル増幅器２で増幅され
Ａ／Ｄ変換器４によりデジタルデータに変換される。そ
して、ディジタルバンドパスフィルタ部７で所定の周波
数成分が抽出され窓関数処理部８で各チャネルのデータ
に対し時間的な重み付けがなされ、周波数解析処理部９
で周波数領域のデータに変換される。その後、周波数帯
域差分演算部１０で各チャネルの周波数領域のデータ毎
に周波数帯域差分データと、その周波数帯域差分データ
に基づくマッピングデータが求められ、画像処理部１１
によりマッピングデータに基づく脳波トポグラフィマッ
プが表示器６に表示される。
脳波計測方法およびその装置、並びに、該計測方法を用
いて人間の自発的な意思の判別を可能とする意思伝達装
置を提供すること。 【解決手段】 キャップ型電極１により検出された各チ
ャネルの脳波データは、多チャネル増幅器２で増幅され
Ａ／Ｄ変換器４によりデジタルデータに変換される。そ
して、ディジタルバンドパスフィルタ部７で所定の周波
数成分が抽出され窓関数処理部８で各チャネルのデータ
に対し時間的な重み付けがなされ、周波数解析処理部９
で周波数領域のデータに変換される。その後、周波数帯
域差分演算部１０で各チャネルの周波数領域のデータ毎
に周波数帯域差分データと、その周波数帯域差分データ
に基づくマッピングデータが求められ、画像処理部１１
によりマッピングデータに基づく脳波トポグラフィマッ
プが表示器６に表示される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、人体の自発脳波
を計測する脳波計測方法およびその装置並びに該脳波計
測方法を用いた意思伝達装置に関する。
を計測する脳波計測方法およびその装置並びに該脳波計
測方法を用いた意思伝達装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、人間の脳波を計測し、計測し
た脳波から人間の意思を判別する方法およびその装置が
提案されている。この種の方法および装置の１つに介
中，川村，井上，小林，川上，中島による「事象関連脳
電位（ＥＲＰ）を用いたコミュニケーションのための被
選択項目の提示方法」（ヒューマンインターフェイス，
68-3 ，1996.9.12）の中で開示されている意思判別方法
がある。この方法は、感覚刺激に応じて被験者の脳波に
現れる事象関連脳電位（以下、ＥＲＰ：Event Relate b
rain Potentialという）から被験者の意思を判別する方
法である。
た脳波から人間の意思を判別する方法およびその装置が
提案されている。この種の方法および装置の１つに介
中，川村，井上，小林，川上，中島による「事象関連脳
電位（ＥＲＰ）を用いたコミュニケーションのための被
選択項目の提示方法」（ヒューマンインターフェイス，
68-3 ，1996.9.12）の中で開示されている意思判別方法
がある。この方法は、感覚刺激に応じて被験者の脳波に
現れる事象関連脳電位（以下、ＥＲＰ：Event Relate b
rain Potentialという）から被験者の意思を判別する方
法である。
【０００３】ここでＥＲＰとは、広義には、感覚刺激，
運動，認知活動など、事象と関連して記録されるあらゆ
る脳の電気活動を意味し、狭義には、何らかの刺激を受
けた時に、その刺激に含まれる心理的意味や刺激の種類
によって惹起される認知活動に関連して脳波に現われる
電位を意味する。
運動，認知活動など、事象と関連して記録されるあらゆ
る脳の電気活動を意味し、狭義には、何らかの刺激を受
けた時に、その刺激に含まれる心理的意味や刺激の種類
によって惹起される認知活動に関連して脳波に現われる
電位を意味する。
【０００４】上述した意思判別方法は、ＥＲＰの成分の
１つである選択反応電位Ｐ３００を抽出することによっ
て被験者の意思を判別している。Ｐ３００とは、上述し
たＥＲＰの一成分であり、被験者が関心を持っている情
報を含む刺激が当該被験者に与えられた時に誘発される
電位である。Ｐ３００は、例えば、被験者に文字や色視
標等の視覚刺激を提示した時、その被験者が提示された
文字や色視標から特定のものを選択し、記憶していく
際、脳の正中中心部および正中頭頂部を中心に発現す
る。また、Ｐ３００は、被験者に何らかの刺激が与えら
れた時点（以下、刺激点という）から２５０〜７００ms
ec後に脳波に現れる。
１つである選択反応電位Ｐ３００を抽出することによっ
て被験者の意思を判別している。Ｐ３００とは、上述し
たＥＲＰの一成分であり、被験者が関心を持っている情
報を含む刺激が当該被験者に与えられた時に誘発される
電位である。Ｐ３００は、例えば、被験者に文字や色視
標等の視覚刺激を提示した時、その被験者が提示された
文字や色視標から特定のものを選択し、記憶していく
際、脳の正中中心部および正中頭頂部を中心に発現す
る。また、Ｐ３００は、被験者に何らかの刺激が与えら
れた時点（以下、刺激点という）から２５０〜７００ms
ec後に脳波に現れる。
【０００５】上述した意思判別方法は、具体的には、被
験者に視覚刺激を複数回与え、その視覚刺激に応じて脳
の正中中心部および正中頭頂部から測定された脳波デー
タを、中心周波数４Ｈｚのバンドパスフィルタに通過さ
せた後、加算平均する。そして、加算平均の結果得られ
た脳波データに基づいて、刺激点から２５０〜６００ms
ecの間のピーク値と、その間の脳波波形において、正電
位の部分の面積とを求め、得られたピーク値と面積とに
基づいて被験者の選択意思を判別する。また、この判別
方法においては、刺激点から約３００〜４００msecのと
ころに大きな重みをもつ窓関数を、計測した脳波データ
に施すことによってＰ３００を強調し、その検出を容易
にしている。
験者に視覚刺激を複数回与え、その視覚刺激に応じて脳
の正中中心部および正中頭頂部から測定された脳波デー
タを、中心周波数４Ｈｚのバンドパスフィルタに通過さ
せた後、加算平均する。そして、加算平均の結果得られ
た脳波データに基づいて、刺激点から２５０〜６００ms
ecの間のピーク値と、その間の脳波波形において、正電
位の部分の面積とを求め、得られたピーク値と面積とに
基づいて被験者の選択意思を判別する。また、この判別
方法においては、刺激点から約３００〜４００msecのと
ころに大きな重みをもつ窓関数を、計測した脳波データ
に施すことによってＰ３００を強調し、その検出を容易
にしている。
【０００６】また、他の従来技術として藤岡，楢崎，藤
井による「視覚刺激に対する脳波を利用した意思伝達装
置」（12th Symposium on Human Interface, Oct.22-2
5, 1996, Yokohama）がある。この装置は、被験者に不
等式判断課題を与えた場合と、四角形の選択的課題を与
えた場合とでは、被験者の後頭部に観察される脳波の特
徴量（潜時約１２０〜１４０msec）が大きく異なる点に
着目し、その特徴量を検出することにより被験者の意思
を判別している。
井による「視覚刺激に対する脳波を利用した意思伝達装
置」（12th Symposium on Human Interface, Oct.22-2
5, 1996, Yokohama）がある。この装置は、被験者に不
等式判断課題を与えた場合と、四角形の選択的課題を与
えた場合とでは、被験者の後頭部に観察される脳波の特
徴量（潜時約１２０〜１４０msec）が大きく異なる点に
着目し、その特徴量を検出することにより被験者の意思
を判別している。
【０００７】ここで、不等式判断課題とは、被験者にご
く簡単な正しい不等式（例えば、「４＞３」等）や誤っ
た不等式（例えば、「６＜３」等）を提示し、提示され
た不等式の正誤を判断させる課題をいう。また、四角形
の選択的課題とは、被験者に例えば白い四角形または赤
い四角形をランダムに提示し、白い四角形が提示された
回数を頭の中で数えさせるという課題である。
く簡単な正しい不等式（例えば、「４＞３」等）や誤っ
た不等式（例えば、「６＜３」等）を提示し、提示され
た不等式の正誤を判断させる課題をいう。また、四角形
の選択的課題とは、被験者に例えば白い四角形または赤
い四角形をランダムに提示し、白い四角形が提示された
回数を頭の中で数えさせるという課題である。
【０００８】上述した２つの課題を被験者に提示してお
くと共に、yes/noで回答可能な質問を被験者に与え、そ
の回答をいずれかの課題を行うことによって示すという
取り決めをしておき、その時に被験者の後頭部に現れる
脳波から人間のyes/noによる二者択一の意思決定を判別
している。
くと共に、yes/noで回答可能な質問を被験者に与え、そ
の回答をいずれかの課題を行うことによって示すという
取り決めをしておき、その時に被験者の後頭部に現れる
脳波から人間のyes/noによる二者択一の意思決定を判別
している。
【０００９】すなわち、この意思伝達装置は、被験者の
後頭部から採取された脳波を４回加算してその平均を取
り、得られた脳波パターンにＦＦＴ（fast Fourier tra
nsform）処理を施し、その結果から被験者が不等式判断
課題を行ったのか、それとも四角形の選択課題を行った
のか、言い換えれば、yesかnoかを判別している。
後頭部から採取された脳波を４回加算してその平均を取
り、得られた脳波パターンにＦＦＴ（fast Fourier tra
nsform）処理を施し、その結果から被験者が不等式判断
課題を行ったのか、それとも四角形の選択課題を行った
のか、言い換えれば、yesかnoかを判別している。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】ところで、前述した意
思判別方法および意思伝達装置においては、Ｐ３００
や、刺激点から約１２０〜１４０msec後の脳波パターン
等、いずれも外部からの刺激に応じて出現する誘発脳波
を計測することにより、人間の意思決定を判断している
ため、被験者の自発的な意思を判別することができなか
った。すなわち、例えば、被験者が自らの手や足等を動
かす際になされる意思決定を判別することができなかっ
た。
思判別方法および意思伝達装置においては、Ｐ３００
や、刺激点から約１２０〜１４０msec後の脳波パターン
等、いずれも外部からの刺激に応じて出現する誘発脳波
を計測することにより、人間の意思決定を判断している
ため、被験者の自発的な意思を判別することができなか
った。すなわち、例えば、被験者が自らの手や足等を動
かす際になされる意思決定を判別することができなかっ
た。
【００１１】また、人間の脳波は非常に微弱な電気信号
であると共に、ブレインノイズと呼ばれるランダムな脳
波波形が含まれているため、Ｓ／Ｎ比がとりにくく、目
的とする脳波データの採取が非常に困難である。前述し
た意思判別方法および意思伝達装置においては、特定の
誘発脳波を計測しており、刺激点、および、目的とする
誘発脳波の発生時刻が明確であるため、計測した脳波を
加算平均するという手法を用いて十分なＳ／Ｎ比を得る
ことが可能である。しかしながら、被験者の自発的な意
思を判別する場合、被験者の自発の行為の際に発生する
脳波（以下、自発脳波という）を計測する必要があり、
従来の脳波検出方法および脳波検出装置のように、脳波
を検出するに当たり加算平均を行ったとしても、結局は
ノイズ同士の加算となってしまい、目的とする自発脳波
を検出することは不可能であった。
であると共に、ブレインノイズと呼ばれるランダムな脳
波波形が含まれているため、Ｓ／Ｎ比がとりにくく、目
的とする脳波データの採取が非常に困難である。前述し
た意思判別方法および意思伝達装置においては、特定の
誘発脳波を計測しており、刺激点、および、目的とする
誘発脳波の発生時刻が明確であるため、計測した脳波を
加算平均するという手法を用いて十分なＳ／Ｎ比を得る
ことが可能である。しかしながら、被験者の自発的な意
思を判別する場合、被験者の自発の行為の際に発生する
脳波（以下、自発脳波という）を計測する必要があり、
従来の脳波検出方法および脳波検出装置のように、脳波
を検出するに当たり加算平均を行ったとしても、結局は
ノイズ同士の加算となってしまい、目的とする自発脳波
を検出することは不可能であった。
【００１２】この発明は上述した事情に鑑みてなされた
もので、目的とする自発脳波を計測することができる脳
波計測方法およびその装置、並びに、該計測方法を用い
て人間の自発的な意思の判別を可能とする意思伝達装置
を提供することを目的としている。
もので、目的とする自発脳波を計測することができる脳
波計測方法およびその装置、並びに、該計測方法を用い
て人間の自発的な意思の判別を可能とする意思伝達装置
を提供することを目的としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、頭皮表面上において複数箇所の脳波データを検出
し、該検出した複数の脳波データから各々所定の周波数
成分を抽出し、該所定の周波数成分データの各々に対し
て、共通した時間的な重み付けをした後、周波数領域の
データに変換し、該周波数領域のデータの各々について
周波数帯域差分データを求め、該周波数帯域差分データ
に基づいて脳波トポグラフィを表示することを特徴とす
る脳波計測方法である。
は、頭皮表面上において複数箇所の脳波データを検出
し、該検出した複数の脳波データから各々所定の周波数
成分を抽出し、該所定の周波数成分データの各々に対し
て、共通した時間的な重み付けをした後、周波数領域の
データに変換し、該周波数領域のデータの各々について
周波数帯域差分データを求め、該周波数帯域差分データ
に基づいて脳波トポグラフィを表示することを特徴とす
る脳波計測方法である。
【００１４】請求項２に記載の発明は、頭皮表面上に複
数配置され、各配置箇所における脳波データを検出する
複数の脳波検出手段と、該複数の脳波検出手段によって
検出された各脳波データから所定周波数領域の脳波デー
タをそれぞれ抽出するバンドパスフィルタ手段と、該バ
ンドパスフィルタ手段によって抽出された各所定周波数
領域の脳波データに対して、共通した時間的な重み付け
を行う重み付け手段と、該重み付け手段によって重み付
けされた各脳波データを、周波数領域のデータに変換す
る変換手段と、該周波数領域のデータに基づいて周波数
帯域差分データを求め、該求めた周波数帯域差分データ
から脳波トポグラフィを作成するためのマッピングデー
タを生成するマッピングデータ生成手段と、該マッピン
グデータに基づいて脳波トポグラフィを表示する表示手
段とを具備することを特徴とする脳波計測装置である。
数配置され、各配置箇所における脳波データを検出する
複数の脳波検出手段と、該複数の脳波検出手段によって
検出された各脳波データから所定周波数領域の脳波デー
タをそれぞれ抽出するバンドパスフィルタ手段と、該バ
ンドパスフィルタ手段によって抽出された各所定周波数
領域の脳波データに対して、共通した時間的な重み付け
を行う重み付け手段と、該重み付け手段によって重み付
けされた各脳波データを、周波数領域のデータに変換す
る変換手段と、該周波数領域のデータに基づいて周波数
帯域差分データを求め、該求めた周波数帯域差分データ
から脳波トポグラフィを作成するためのマッピングデー
タを生成するマッピングデータ生成手段と、該マッピン
グデータに基づいて脳波トポグラフィを表示する表示手
段とを具備することを特徴とする脳波計測装置である。
【００１５】請求項３に記載の発明は、請求項２に記載
の脳波計測装置において、前記表示手段が、所定時間毎
の脳波トポグラフィを所定数、時系列に並べて表示する
ことを特徴とする。
の脳波計測装置において、前記表示手段が、所定時間毎
の脳波トポグラフィを所定数、時系列に並べて表示する
ことを特徴とする。
【００１６】請求項４に記載の発明は、頭皮表面上の複
数箇所から検出された脳波データから、一次運動野，捕
足運動野，運動前野で生じる脳波変化を含む頭部脳波変
化を、面分布情報として検出し、この面分布情報の時系
列変化パターンと、予め人体四肢各部位の運動と関連づ
けて体系化された変化パターンとを比較し、人体四肢を
動かそうとする意思および動かそうとしている部位を判
断し、その判断結果に基づいて各種機器の制御するため
の制御信号を出力することを特徴とする意思伝達方法で
ある。
数箇所から検出された脳波データから、一次運動野，捕
足運動野，運動前野で生じる脳波変化を含む頭部脳波変
化を、面分布情報として検出し、この面分布情報の時系
列変化パターンと、予め人体四肢各部位の運動と関連づ
けて体系化された変化パターンとを比較し、人体四肢を
動かそうとする意思および動かそうとしている部位を判
断し、その判断結果に基づいて各種機器の制御するため
の制御信号を出力することを特徴とする意思伝達方法で
ある。
【００１７】請求項５に記載の発明は、人間の意思に応
じて被制御機器を制御するための制御信号を発生する意
思伝達装置において、頭皮表面上に複数配置され、各配
置箇所における脳波データを検出する複数の脳波検出手
段と、該複数の脳波検出手段によって検出された各脳波
データから所定周波数領域の脳波データをそれぞれ抽出
するバンドパスフィルタ手段と、該バンドパスフィルタ
手段によって抽出された各所定周波数領域の脳波データ
に対して、共通した時間的な重み付けを行う重み付け手
段と、該重み付け手段によって重み付けされた各脳波デ
ータを、周波数領域のデータに変換する変換手段と、該
周波数領域のデータに基づいて周波数帯域差分データを
求め、該求めた周波数帯域差分データから脳波トポグラ
フィを作成するためのマッピングデータを生成するマッ
ピングデータ生成手段と、該マッピングデータの時間経
過に伴う変化パターンを認識する変化パターン認識手段
と、人体四肢の各部位の運動開始意思と関連付けて体系
化された前記変化パターンと同等の変化パターンを予め
複数記憶した記憶手段と、前記変化パターン認識手段に
よって認識された変化パターンと、前記記憶手段に記憶
された複数の変化パターンを比較し、一致した変化パタ
ーンがあった場合、運動開始意思が生じたことを示す信
号、および、前記記憶手段に記憶された該一致変化パタ
ーンに関連付けられた四肢の部位を示す情報を出力する
比較判断手段と、前記比較判断手段から出力された情報
および信号に応じて、前記被制御機器に対する制御信号
を発生する制御信号発生手段とを具備することを特徴と
する。
じて被制御機器を制御するための制御信号を発生する意
思伝達装置において、頭皮表面上に複数配置され、各配
置箇所における脳波データを検出する複数の脳波検出手
段と、該複数の脳波検出手段によって検出された各脳波
データから所定周波数領域の脳波データをそれぞれ抽出
するバンドパスフィルタ手段と、該バンドパスフィルタ
手段によって抽出された各所定周波数領域の脳波データ
に対して、共通した時間的な重み付けを行う重み付け手
段と、該重み付け手段によって重み付けされた各脳波デ
ータを、周波数領域のデータに変換する変換手段と、該
周波数領域のデータに基づいて周波数帯域差分データを
求め、該求めた周波数帯域差分データから脳波トポグラ
フィを作成するためのマッピングデータを生成するマッ
ピングデータ生成手段と、該マッピングデータの時間経
過に伴う変化パターンを認識する変化パターン認識手段
と、人体四肢の各部位の運動開始意思と関連付けて体系
化された前記変化パターンと同等の変化パターンを予め
複数記憶した記憶手段と、前記変化パターン認識手段に
よって認識された変化パターンと、前記記憶手段に記憶
された複数の変化パターンを比較し、一致した変化パタ
ーンがあった場合、運動開始意思が生じたことを示す信
号、および、前記記憶手段に記憶された該一致変化パタ
ーンに関連付けられた四肢の部位を示す情報を出力する
比較判断手段と、前記比較判断手段から出力された情報
および信号に応じて、前記被制御機器に対する制御信号
を発生する制御信号発生手段とを具備することを特徴と
する。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態について説明する。かかる実施の形態は、本発
明の一態様を示すものであり、何らこの発明を限定する
ものではなく、本発明の範囲内で任意に変更可能であ
る。図１に本実施形態における脳波計測装置の構成を示
す。この図において、１は被験者の頭部に装着されるキ
ャップ型電極である。また、本実施形態の場合、キャッ
プ型電極１のキャップ１ａには、３１個の電極１ｂ，１
ｂ，…が設けられており、これら電極を被験者の頭皮に
接触させて頭部各部の脳波を検出している。
実施形態について説明する。かかる実施の形態は、本発
明の一態様を示すものであり、何らこの発明を限定する
ものではなく、本発明の範囲内で任意に変更可能であ
る。図１に本実施形態における脳波計測装置の構成を示
す。この図において、１は被験者の頭部に装着されるキ
ャップ型電極である。また、本実施形態の場合、キャッ
プ型電極１のキャップ１ａには、３１個の電極１ｂ，１
ｂ，…が設けられており、これら電極を被験者の頭皮に
接触させて頭部各部の脳波を検出している。
【００１９】ここで、上述した電極の配置について図２
を参照して説明する。図２は、キャップ型電極１を装着
した状態で被験者の頭部を上方から見おろした時の電極
配置を示す図であり、この図では各電極位置を二次元平
面上に展開した形態で表している。また、同図中、上方
が前（すなわち顔面側）となり、下方が後ろ（すなわち
後頭部側）となる。本実施形態において、各電極を、国
際式１０−２０法に準じた１９の部位（図中、PF1,PF2,
F3,F4,F7,F8,Fz,C3,C4,Cz,P3,P4,Pz,T3,T4,T5,T6,O1,O2
の位置）と、method combinatorial nomenclature に準
じた１２の部位（図中、AF3,AF4,FC1,FC2,FC5,FC6,CP1,
CP2,CP5,CP6,PO3,PO4 の位置）に配置した。また、同図
において電極が配置されなかった部位（図中、A,B,C,D,
Fpz,Oz,AF7,AF8,FT9,FT10,TP9,TP10,PO7,PO8）の電位
は、近傍の電極の電位から数学的補間式によって算出す
ることも可能である。
を参照して説明する。図２は、キャップ型電極１を装着
した状態で被験者の頭部を上方から見おろした時の電極
配置を示す図であり、この図では各電極位置を二次元平
面上に展開した形態で表している。また、同図中、上方
が前（すなわち顔面側）となり、下方が後ろ（すなわち
後頭部側）となる。本実施形態において、各電極を、国
際式１０−２０法に準じた１９の部位（図中、PF1,PF2,
F3,F4,F7,F8,Fz,C3,C4,Cz,P3,P4,Pz,T3,T4,T5,T6,O1,O2
の位置）と、method combinatorial nomenclature に準
じた１２の部位（図中、AF3,AF4,FC1,FC2,FC5,FC6,CP1,
CP2,CP5,CP6,PO3,PO4 の位置）に配置した。また、同図
において電極が配置されなかった部位（図中、A,B,C,D,
Fpz,Oz,AF7,AF8,FT9,FT10,TP9,TP10,PO7,PO8）の電位
は、近傍の電極の電位から数学的補間式によって算出す
ることも可能である。
【００２０】図１に戻り、２は多チャネル増幅器であ
り、中継ボックス３を介して３１個の電極１ｂ，１ｂ，
…から出力される各脳波データを個々に増幅し、３１チ
ャネルの脳波データとして出力する。４はＡ／Ｄ変換器
であり、多チャネル増幅器２から出力された３１チャネ
ルの脳波データを所定のサンプリング周期で各々サンプ
リングし、ディジタルデータに変換する。ここで、本実
施形態ではサンプリング周期を５msecとする。
り、中継ボックス３を介して３１個の電極１ｂ，１ｂ，
…から出力される各脳波データを個々に増幅し、３１チ
ャネルの脳波データとして出力する。４はＡ／Ｄ変換器
であり、多チャネル増幅器２から出力された３１チャネ
ルの脳波データを所定のサンプリング周期で各々サンプ
リングし、ディジタルデータに変換する。ここで、本実
施形態ではサンプリング周期を５msecとする。
【００２１】５は信号処理装置であり、Ａ／Ｄ変換器４
から出力された各チャネルのディジタルデータに各種デ
ィジタル処理を施し、採取した脳波データに基づいた脳
波トポグラフィマップを表示器６に表示する。ここで、
脳波トポグラフィマップとは、各電極で計測された脳波
を、頭皮表面の電位活動として平面的に等電位図で表示
したものをいう。脳波トポグラフィマップは、脳波を脳
構造物と関連づけて理解できる画像として提示するた
め、脳の各部位の活動や時間経過に伴う活動部位の移動
等を容易に観測することができる点で有用である。
から出力された各チャネルのディジタルデータに各種デ
ィジタル処理を施し、採取した脳波データに基づいた脳
波トポグラフィマップを表示器６に表示する。ここで、
脳波トポグラフィマップとは、各電極で計測された脳波
を、頭皮表面の電位活動として平面的に等電位図で表示
したものをいう。脳波トポグラフィマップは、脳波を脳
構造物と関連づけて理解できる画像として提示するた
め、脳の各部位の活動や時間経過に伴う活動部位の移動
等を容易に観測することができる点で有用である。
【００２２】上述した信号処理装置５において、まず、
Ａ／Ｄ変換器４から出力された各チャネルのディジタル
データは、ディジタルバンドパスフィルタ部７に入力さ
れる。このディジタルバンドパスフィルタ部７は、非巡
回型の理想フィルタを用いており、通過帯域は、サンプ
リング周波数の１／２の周波数までの間で、検出しよう
としている脳波の元となるニューロンの発火部位、また
は、その動作パターンに応じた周波数帯域に設定され
る。このディジタルバンドパスフィルタ部７を通過する
ことにより、以後、各チャネルのディジタルデータのう
ち、ディジタルバンドパスフィルタ部に設定された通過
帯域の周波数成分に対してのみディジタル処理が施され
る。
Ａ／Ｄ変換器４から出力された各チャネルのディジタル
データは、ディジタルバンドパスフィルタ部７に入力さ
れる。このディジタルバンドパスフィルタ部７は、非巡
回型の理想フィルタを用いており、通過帯域は、サンプ
リング周波数の１／２の周波数までの間で、検出しよう
としている脳波の元となるニューロンの発火部位、また
は、その動作パターンに応じた周波数帯域に設定され
る。このディジタルバンドパスフィルタ部７を通過する
ことにより、以後、各チャネルのディジタルデータのう
ち、ディジタルバンドパスフィルタ部に設定された通過
帯域の周波数成分に対してのみディジタル処理が施され
る。
【００２３】そして、ディジタルバンドパスフィルタ部
７から出力された各チャネルのディジタルデータは、窓
関数処理部８において、各チャネル毎に５１２ポイント
単位で窓関数処理が施される。ここで、各ポイント間の
時間はサンプリング周期に等しく、よって、５１２ポイ
ントは時間にしてして２．５６sec となる。これによ
り、各チャネルのデータに対して共通した時間的な重み
付けがなされる。
７から出力された各チャネルのディジタルデータは、窓
関数処理部８において、各チャネル毎に５１２ポイント
単位で窓関数処理が施される。ここで、各ポイント間の
時間はサンプリング周期に等しく、よって、５１２ポイ
ントは時間にしてして２．５６sec となる。これによ
り、各チャネルのデータに対して共通した時間的な重み
付けがなされる。
【００２４】上述した窓関数処理に用いられる窓関数を
図３に示す。この図において、縦軸は重み付け係数、横
軸はポイントを示している。また、この図から分かるよ
うに、窓関数処理がなされる５１２ポイント分のディジ
タルデータのうち、中心のポイント（２５６ポイント
目）に最も高い重み付けがなされている。この窓関数処
理を行うことにより、これ以降行われる処理において、
中心のポイントからはずれたディジタルデータの影響を
受けにくくしている。
図３に示す。この図において、縦軸は重み付け係数、横
軸はポイントを示している。また、この図から分かるよ
うに、窓関数処理がなされる５１２ポイント分のディジ
タルデータのうち、中心のポイント（２５６ポイント
目）に最も高い重み付けがなされている。この窓関数処
理を行うことにより、これ以降行われる処理において、
中心のポイントからはずれたディジタルデータの影響を
受けにくくしている。
【００２５】なお、この窓関数処理は、計測開始時刻か
ら５１２ポイント単位で１サンプリングタイミング毎に
１ポイントずつシフトしながら行われる。すなわち、計
測開始後、１ポイント目から５１２ポイント目までのデ
ータに対して図３に示す窓関数処理を行い、次のサンプ
リングタイミングで２ポイント目から５１３ポイント目
のデータに対して同様の窓関数処理を行う、といった動
作を順次行っている。
ら５１２ポイント単位で１サンプリングタイミング毎に
１ポイントずつシフトしながら行われる。すなわち、計
測開始後、１ポイント目から５１２ポイント目までのデ
ータに対して図３に示す窓関数処理を行い、次のサンプ
リングタイミングで２ポイント目から５１３ポイント目
のデータに対して同様の窓関数処理を行う、といった動
作を順次行っている。
【００２６】次に、図３の窓関数によって重み付けされ
た５１２ポイント毎のデータは、周波数解析処理部９に
おいて、サンプリングタイミング毎にそれぞれ、時間領
域から周波数領域のデータに変換される。ここでは、高
速フーリエ変換を用いているが、その他各種の周波数解
析手法（例えば最大エントロピー法（maximum entropy
method））が利用できる。そして、各サンプリングタイ
ミング毎に５１２ポイント分の周波数領域データに変換
されたデータは、順次、周波数帯域差分演算部１０へ入
力され、次に示す（１）式により周波数帯域差分データ
が求められる。
た５１２ポイント毎のデータは、周波数解析処理部９に
おいて、サンプリングタイミング毎にそれぞれ、時間領
域から周波数領域のデータに変換される。ここでは、高
速フーリエ変換を用いているが、その他各種の周波数解
析手法（例えば最大エントロピー法（maximum entropy
method））が利用できる。そして、各サンプリングタイ
ミング毎に５１２ポイント分の周波数領域データに変換
されたデータは、順次、周波数帯域差分演算部１０へ入
力され、次に示す（１）式により周波数帯域差分データ
が求められる。
【数１】
【００２７】（１）式において、ｉはサンプリングタイ
ミング、ｆ（ｉ）はサンプリングタイミングｉにおける
周波数帯域差分データ、Ｆｎは各サンプリングタイミン
グにおける３１チャネル各々の周波数領域データの最大
レベル値である。
ミング、ｆ（ｉ）はサンプリングタイミングｉにおける
周波数帯域差分データ、Ｆｎは各サンプリングタイミン
グにおける３１チャネル各々の周波数領域データの最大
レベル値である。
【００２８】上述した（１）式により、周波数帯域差分
演算部１０は、各チャネル毎の周波数帯域差分データ、
言い換えれば、電極１ｂ，１ｂ，…に各々対応した周波
数帯域差分データを求める。すなわち、各電極毎にサン
プリングタイミングｉ＋１からｉ＋１００までの周波数
領域データの最大レベル平均値と、サンプリングタイミ
ングｉからｉ＋９９までの最大レベル平均値とを求め、
その差を取ったものが各サンプリングタイミング毎に得
られる。このように、周波数帯域差分データを求めるこ
とにより、被験者の脳波個人差（ＤＣレベル）の影響を
低減し、また、本実施形態の脳波計測装置によって得ら
れる脳波トポグラフィマップにおける辺縁領域を強調す
ることができる。
演算部１０は、各チャネル毎の周波数帯域差分データ、
言い換えれば、電極１ｂ，１ｂ，…に各々対応した周波
数帯域差分データを求める。すなわち、各電極毎にサン
プリングタイミングｉ＋１からｉ＋１００までの周波数
領域データの最大レベル平均値と、サンプリングタイミ
ングｉからｉ＋９９までの最大レベル平均値とを求め、
その差を取ったものが各サンプリングタイミング毎に得
られる。このように、周波数帯域差分データを求めるこ
とにより、被験者の脳波個人差（ＤＣレベル）の影響を
低減し、また、本実施形態の脳波計測装置によって得ら
れる脳波トポグラフィマップにおける辺縁領域を強調す
ることができる。
【００２９】なお、（１）式右辺において、それぞれ平
均を取るサンプル数を１００としているが、この数は周
波数帯域差分演算部１０の処理能力等に応じて適宜変化
させてもよい。すなわち、例えば平均を取るサンプル数
を１５０とした場合、サンプリングタイミングｉ＋１〜
ｉ＋１５０の周波数領域データの最大レベル平均値か
ら、サンプリングタイミングｉ〜ｉ＋１４９の最大レベ
ル平均値を減算した値を周波数帯域差分データとする。
均を取るサンプル数を１００としているが、この数は周
波数帯域差分演算部１０の処理能力等に応じて適宜変化
させてもよい。すなわち、例えば平均を取るサンプル数
を１５０とした場合、サンプリングタイミングｉ＋１〜
ｉ＋１５０の周波数領域データの最大レベル平均値か
ら、サンプリングタイミングｉ〜ｉ＋１４９の最大レベ
ル平均値を減算した値を周波数帯域差分データとする。
【００３０】そして、各周波数帯域差分データに基づい
て、各電極位置間（測定点間）の周波数帯域差分データ
が補間演算され、４８×４８マトリクスのマッピングデ
ータとして画像処理部１１に出力される。そして、画像
処理部１１において、入力されたマッピングデータに基
づいて４８×４８マトリクスの画像データが順次生成さ
れ、さらに、所定時間間隔で時系列に所定数のマトリク
ス画像データを配置した画像データが生成されて表示器
６に出力される。
て、各電極位置間（測定点間）の周波数帯域差分データ
が補間演算され、４８×４８マトリクスのマッピングデ
ータとして画像処理部１１に出力される。そして、画像
処理部１１において、入力されたマッピングデータに基
づいて４８×４８マトリクスの画像データが順次生成さ
れ、さらに、所定時間間隔で時系列に所定数のマトリク
ス画像データを配置した画像データが生成されて表示器
６に出力される。
【００３１】ここで、表示器６に表示される画像例を図
４に示す。この画像例では、図中、イ〜ヲの順序で得ら
れた１２のマトリクス画像を１００ｍｓ間隔で時系列に
表示している。また、各々のマトリクス画像は、バンド
パスフィルタ部７で設定された周波数帯域における脳波
トポグラフィマップを示しており、その周波数帯域にお
いて、１サンプリング周期時間内に脳電位の変化した脳
の部位を、その変化量に応じた色および濃度で表示して
いる。例えば、１サンプリング周期時間内に脳電位が増
加した部位については青で、また、減小した部位につい
ては赤で表示し、それぞれの色の濃淡によって増減の度
合い（変化量）を表現する。このような表示を行うこと
により、脳の各部位における自発脳波のレベル変化量、
および、時間の経過に伴う変化量の遷移をより明確に把
握することが可能となる。
４に示す。この画像例では、図中、イ〜ヲの順序で得ら
れた１２のマトリクス画像を１００ｍｓ間隔で時系列に
表示している。また、各々のマトリクス画像は、バンド
パスフィルタ部７で設定された周波数帯域における脳波
トポグラフィマップを示しており、その周波数帯域にお
いて、１サンプリング周期時間内に脳電位の変化した脳
の部位を、その変化量に応じた色および濃度で表示して
いる。例えば、１サンプリング周期時間内に脳電位が増
加した部位については青で、また、減小した部位につい
ては赤で表示し、それぞれの色の濃淡によって増減の度
合い（変化量）を表現する。このような表示を行うこと
により、脳の各部位における自発脳波のレベル変化量、
および、時間の経過に伴う変化量の遷移をより明確に把
握することが可能となる。
【００３２】なお、上述した脳波計測装置においては、
脳波を検出する手段として電極を用いたが、これに限ら
ず、例えば、頭皮から輻射される赤外光を利用して脳波
を検出する手段や、超伝導磁石を用いたＳＱＵＩＤ等の
非接触センサを用いて脳波を検出しても良い。また、計
測チャネル数も３１チャネルに限らず、それ以上でもそ
れ以下でも可能である。計測チャネル数が少数の場合に
は、隣接ポイントから補間を用いて見かけ上、計測チャ
ネル数を増加させることもできる。
脳波を検出する手段として電極を用いたが、これに限ら
ず、例えば、頭皮から輻射される赤外光を利用して脳波
を検出する手段や、超伝導磁石を用いたＳＱＵＩＤ等の
非接触センサを用いて脳波を検出しても良い。また、計
測チャネル数も３１チャネルに限らず、それ以上でもそ
れ以下でも可能である。計測チャネル数が少数の場合に
は、隣接ポイントから補間を用いて見かけ上、計測チャ
ネル数を増加させることもできる。
【００３３】さらに、信号処理装置５の代わりにパーソ
ナルコンピュータを用い、プログラムの実行によって信
号処理装置５の各部における処理と同等の処理を行うよ
うにしても良い。また、上記プログラムは、フロッピー
ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ（ディジタルビデオデ
ィスク），ＤＡＴ（ディジタルオーディオテープ）用テ
ープ等の記録媒体によって提供されてもよい。
ナルコンピュータを用い、プログラムの実行によって信
号処理装置５の各部における処理と同等の処理を行うよ
うにしても良い。また、上記プログラムは、フロッピー
ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ（ディジタルビデオデ
ィスク），ＤＡＴ（ディジタルオーディオテープ）用テ
ープ等の記録媒体によって提供されてもよい。
【００３４】また、周波数帯域差分演算部１０における
周波数帯域差分データの算出式は、前述した（１）式の
他、次に示す（２）式によって求めてもよい。
周波数帯域差分データの算出式は、前述した（１）式の
他、次に示す（２）式によって求めてもよい。
【数２】
【００３５】（２）式において、右辺第１項のＦ
(i+100) は、ｉ＋１００番目のサンプリングタイミング
における３１チャネル各々の周波数領域データの最大レ
ベル値を示している。また、右辺第２項では、サンプリ
ングタイミングｉからｉ＋９９までの周波数領域データ
の最大レベル平均値を算出している。したがって、
（２）式では、ｉ＋１００番目のサンプリングタイミン
グで取得した周波数領域データの最大レベル値から、ｉ
〜ｉ＋９９番目のサンプリングタイミングで取得した周
波数領域データの最大レベル値の平均値を減算すること
で、周波数帯域差分データを求めている。
(i+100) は、ｉ＋１００番目のサンプリングタイミング
における３１チャネル各々の周波数領域データの最大レ
ベル値を示している。また、右辺第２項では、サンプリ
ングタイミングｉからｉ＋９９までの周波数領域データ
の最大レベル平均値を算出している。したがって、
（２）式では、ｉ＋１００番目のサンプリングタイミン
グで取得した周波数領域データの最大レベル値から、ｉ
〜ｉ＋９９番目のサンプリングタイミングで取得した周
波数領域データの最大レベル値の平均値を減算すること
で、周波数帯域差分データを求めている。
【００３６】この（２）式を用いて周波数帯域差分デー
タを算出した場合、（１）式に比べ、脳波パターンを検
出する際のＳ／Ｎ比をより向上させることができる。な
お、（２）式の右辺第２項において、平均を取るサンプ
ル数を１００としているが、この数は、周波数帯域差分
演算部１０の処理能力等に応じて適宜変化させてもよ
い。また、その場合、サンプル数に応じて右辺第１項の
周波数領域データの最大レベル値のサンプリングタイミ
ングも変更する。すなわち、例えばサンプル数を１５０
とした場合、右辺第１項は、ｉ＋１５０番目のサンプリ
ングタイミングにおける３１チャネル各々の周波数領域
データの最大レベル値を用いる。
タを算出した場合、（１）式に比べ、脳波パターンを検
出する際のＳ／Ｎ比をより向上させることができる。な
お、（２）式の右辺第２項において、平均を取るサンプ
ル数を１００としているが、この数は、周波数帯域差分
演算部１０の処理能力等に応じて適宜変化させてもよ
い。また、その場合、サンプル数に応じて右辺第１項の
周波数領域データの最大レベル値のサンプリングタイミ
ングも変更する。すなわち、例えばサンプル数を１５０
とした場合、右辺第１項は、ｉ＋１５０番目のサンプリ
ングタイミングにおける３１チャネル各々の周波数領域
データの最大レベル値を用いる。
【００３７】次に、上述した脳波計測装置を利用した意
思伝達装置について説明する。以下に説明する意思伝達
装置は、人が運動を行う前に、運動を行おうとする意思
を判断し、その結果に基づいて各種機器の制御手段を駆
動することによって、人の運動意思を伝達する装置であ
る。以下に、この意思伝達装置の原理を説明する。
思伝達装置について説明する。以下に説明する意思伝達
装置は、人が運動を行う前に、運動を行おうとする意思
を判断し、その結果に基づいて各種機器の制御手段を駆
動することによって、人の運動意思を伝達する装置であ
る。以下に、この意思伝達装置の原理を説明する。
【００３８】一般に、人が自発的な運動を行う際、その
運動開始に先行して大脳皮質の一次運動野，捕足運動
野，運動前野と呼ばれる各部位における脳活動に変化が
生じることが最近の研究により明らかになっている。ま
た、本出願人が行った実験により、上述した脳波計測装
置によって計測された脳波トポグラフィマップにおい
て、被験者が実際に運動を行う前に、運動野を中心とし
た前頭葉部分に顕著な変化が認められたと共に、その時
点の脳波トポグラフィマップが、運動を行おうとした四
肢の部位に応じて明確に異なることが明らかになった。
運動開始に先行して大脳皮質の一次運動野，捕足運動
野，運動前野と呼ばれる各部位における脳活動に変化が
生じることが最近の研究により明らかになっている。ま
た、本出願人が行った実験により、上述した脳波計測装
置によって計測された脳波トポグラフィマップにおい
て、被験者が実際に運動を行う前に、運動野を中心とし
た前頭葉部分に顕著な変化が認められたと共に、その時
点の脳波トポグラフィマップが、運動を行おうとした四
肢の部位に応じて明確に異なることが明らかになった。
【００３９】そこで、以下に述べる意思伝達装置は、一
次運動野，捕足運動野，運動前野で生じる脳波変化を含
む頭部脳波変化を、面分布情報（すなわち、前述した脳
波計測装置によって計測された脳波トポグラフィマッ
プ）として検出し、この面分布情報の時系列変化パター
ンと、予め人体四肢各部位の運動と関連づけて体系化さ
れた変化パターンとを比較し、人体四肢を動かそうとす
る意思（以下、運動開始意思という）、さらには、動か
そうとしている部位を判断し、その判断結果に基づいて
各種機器の制御を行う。
次運動野，捕足運動野，運動前野で生じる脳波変化を含
む頭部脳波変化を、面分布情報（すなわち、前述した脳
波計測装置によって計測された脳波トポグラフィマッ
プ）として検出し、この面分布情報の時系列変化パター
ンと、予め人体四肢各部位の運動と関連づけて体系化さ
れた変化パターンとを比較し、人体四肢を動かそうとす
る意思（以下、運動開始意思という）、さらには、動か
そうとしている部位を判断し、その判断結果に基づいて
各種機器の制御を行う。
【００４０】次に、図５を参照して上記意思伝達装置の
構成について説明する。なお、この図において、図１に
示す脳波計測装置の各部に相当する構成については、同
一の符号を付し、その説明を省略する。また、図５に示
す意思伝達装置において、図１の脳波計測装置と異なる
部分は以下の通りである。ここで、上述した意思伝達装
置において、バンドパスフィルタ部７の通過帯域は、前
述したように、検出内容に応じて実験的に調整されるべ
きものであるが、従来の検出では用いられていない３０
Ｈｚから５０Ｈｚまでの高い周波数帯域を含ませて、最
終的に２０Ｈｚから５０Ｈｚに設定されている。
構成について説明する。なお、この図において、図１に
示す脳波計測装置の各部に相当する構成については、同
一の符号を付し、その説明を省略する。また、図５に示
す意思伝達装置において、図１の脳波計測装置と異なる
部分は以下の通りである。ここで、上述した意思伝達装
置において、バンドパスフィルタ部７の通過帯域は、前
述したように、検出内容に応じて実験的に調整されるべ
きものであるが、従来の検出では用いられていない３０
Ｈｚから５０Ｈｚまでの高い周波数帯域を含ませて、最
終的に２０Ｈｚから５０Ｈｚに設定されている。
【００４１】１２は変化パターン認識部であり、周波数
帯域差分演算部１０から出力される２０Ｈｚ〜５０Ｈｚ
の周波数における４８×４８マトリクスのマッピングデ
ータに基づいて、該マッピングデータの時間経過に伴う
変化パターン（以下、単に変化パターンという）を認識
する。１３は変化パターン記憶部であり、実験等によっ
て得られた、人体四肢の各部位の運動開始意思と関連付
けて体系化された変化パターンを予め複数記憶してい
る。
帯域差分演算部１０から出力される２０Ｈｚ〜５０Ｈｚ
の周波数における４８×４８マトリクスのマッピングデ
ータに基づいて、該マッピングデータの時間経過に伴う
変化パターン（以下、単に変化パターンという）を認識
する。１３は変化パターン記憶部であり、実験等によっ
て得られた、人体四肢の各部位の運動開始意思と関連付
けて体系化された変化パターンを予め複数記憶してい
る。
【００４２】１４は比較判断部であり、変化パターン認
識部１２によって認識された変化パターンと、変化パタ
ーン記憶部１３に記憶された変化パターンとを順次比較
し、変化パターン認識部１２によって認識された変化パ
ターンと一致する変化パターンが、変化パターン記憶部
１３に記憶された変化パターンの中にあった場合、運動
開始意思が生じたことを示す運動開始意思発生信号、お
よび、変化パターン記憶部１３に記憶されていた、一致
した変化パターンに関連付けられた四肢の部位を示す部
位情報を出力する。
識部１２によって認識された変化パターンと、変化パタ
ーン記憶部１３に記憶された変化パターンとを順次比較
し、変化パターン認識部１２によって認識された変化パ
ターンと一致する変化パターンが、変化パターン記憶部
１３に記憶された変化パターンの中にあった場合、運動
開始意思が生じたことを示す運動開始意思発生信号、お
よび、変化パターン記憶部１３に記憶されていた、一致
した変化パターンに関連付けられた四肢の部位を示す部
位情報を出力する。
【００４３】１５は制御信号発生部であり、比較判断部
１４から出力され部位情報、および、運動開始意思発生
信号に応じて、被制御機器（例えば、コンピュータやテ
レビゲーム専用機、電子楽器、義手・義足等）に対する
制御信号を発生する。
１４から出力され部位情報、および、運動開始意思発生
信号に応じて、被制御機器（例えば、コンピュータやテ
レビゲーム専用機、電子楽器、義手・義足等）に対する
制御信号を発生する。
【００４４】上述した意思伝達装置により、例えば、キ
ャップ型電極１を装着した被験者が右手を動かそうとし
た場合、変化パターン認識部１２において、その意思の
発現に伴うマッピングデータの変化パターンが認識され
る。そして、認識された変化パターンは、比較判断部１
４において、変化パターン記憶部１３に記憶された変化
パターンと順次比較され、その結果、運動開始意思およ
び運動しようとする四肢の部位（この場合右手）が判断
される。その結果、制御信号発生部１５からは、図示せ
ぬ被制御機器に対して被験者が右手を動かした時に実施
すべき処理または動作に対応した制御信号が出力され
る。
ャップ型電極１を装着した被験者が右手を動かそうとし
た場合、変化パターン認識部１２において、その意思の
発現に伴うマッピングデータの変化パターンが認識され
る。そして、認識された変化パターンは、比較判断部１
４において、変化パターン記憶部１３に記憶された変化
パターンと順次比較され、その結果、運動開始意思およ
び運動しようとする四肢の部位（この場合右手）が判断
される。その結果、制御信号発生部１５からは、図示せ
ぬ被制御機器に対して被験者が右手を動かした時に実施
すべき処理または動作に対応した制御信号が出力され
る。
【００４５】このように、上述した意思伝達装置によっ
て、被験者が実際に運動を行う前に、各種機器に対し、
運動を行おうとする部位およびその意思に応じた制御信
号を出力することができる。これにより、例えば、意思
によるコンピュータ、テレビゲーム専用機、電子楽器等
の制御、または、スムーズに作動する義手・義足の実現
が可能となる。
て、被験者が実際に運動を行う前に、各種機器に対し、
運動を行おうとする部位およびその意思に応じた制御信
号を出力することができる。これにより、例えば、意思
によるコンピュータ、テレビゲーム専用機、電子楽器等
の制御、または、スムーズに作動する義手・義足の実現
が可能となる。
【００４６】なお、上述した意思伝達装置の変化パター
ン記憶部１３および比較判断部１４としては、ニューラ
ルネット等の学習判断構成を利用することができる。パ
ーセブトロン等ニューラルネットの構成は、生体の神経
構成をシミュレートした電気的思考判断回路であって、
一般に、入力層、中間層、出力層からなる。この入力層
および出力層に、実際に考えた、運動しようとする四肢
の部位情報と、その際に実際に得られるマッピングデー
タとに、時系列を付与することを繰り返し学習させれ
ば、中間層構造に学習結果に基づく関連づけ情報が蓄積
されていき、これが変化パターン記憶部１３に記憶され
る変化パターンとなり、また、比較判断手段１４として
も機能させることができる。
ン記憶部１３および比較判断部１４としては、ニューラ
ルネット等の学習判断構成を利用することができる。パ
ーセブトロン等ニューラルネットの構成は、生体の神経
構成をシミュレートした電気的思考判断回路であって、
一般に、入力層、中間層、出力層からなる。この入力層
および出力層に、実際に考えた、運動しようとする四肢
の部位情報と、その際に実際に得られるマッピングデー
タとに、時系列を付与することを繰り返し学習させれ
ば、中間層構造に学習結果に基づく関連づけ情報が蓄積
されていき、これが変化パターン記憶部１３に記憶され
る変化パターンとなり、また、比較判断手段１４として
も機能させることができる。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１および請
求項２に記載の発明によれば、頭皮表面上において複数
箇所の脳波データを検出し、該検出した複数の脳波デー
タから各々所定の周波数成分を抽出し、該所定の周波数
成分データの各々に対して、共通した時間的な重み付け
をした後、周波数領域のデータに変換し、該周波数領域
のデータの各々について周波数帯域差分データを求め、
該周波数帯域差分データに基づいて脳波トポグラフィマ
ップを表示するので、脳波個人差の影響が低減され、か
つ、脳波トポグラフィマップの辺縁領域を強調すること
ができる共に、脳活動の変化の度合いに応じて作成され
た脳波トポグラフィマップを表示するので、脳の各部位
における自発脳波のレベル変化量、および、時間の経過
に伴う変化量の遷移をより明確に把握することができ、
目的とする自発脳波の検出および解析が容易となる。
求項２に記載の発明によれば、頭皮表面上において複数
箇所の脳波データを検出し、該検出した複数の脳波デー
タから各々所定の周波数成分を抽出し、該所定の周波数
成分データの各々に対して、共通した時間的な重み付け
をした後、周波数領域のデータに変換し、該周波数領域
のデータの各々について周波数帯域差分データを求め、
該周波数帯域差分データに基づいて脳波トポグラフィマ
ップを表示するので、脳波個人差の影響が低減され、か
つ、脳波トポグラフィマップの辺縁領域を強調すること
ができる共に、脳活動の変化の度合いに応じて作成され
た脳波トポグラフィマップを表示するので、脳の各部位
における自発脳波のレベル変化量、および、時間の経過
に伴う変化量の遷移をより明確に把握することができ、
目的とする自発脳波の検出および解析が容易となる。
【００４８】また、請求項３に記載の発明によれば、所
定時間毎の上記脳波トポグラフィを所定数、時系列に並
べて表示するので、脳の各部位における自発脳波のレベ
ル変化量、および、時間の経過に伴う変化量の遷移をよ
り明確に把握することが可能となる。
定時間毎の上記脳波トポグラフィを所定数、時系列に並
べて表示するので、脳の各部位における自発脳波のレベ
ル変化量、および、時間の経過に伴う変化量の遷移をよ
り明確に把握することが可能となる。
【００４９】さらに、請求項４および請求項５に記載の
発明によれば、頭皮表面上の複数箇所から検出された脳
波データから、一次運動野，捕足運動野，運動前野で生
じる脳波変化を含む頭部脳波変化を、面分布情報として
検出し、この面分布情報の時系列変化パターンと、予め
人体四肢各部位の運動と関連づけて体系化された変化パ
ターンとを比較し、人体四肢を動かそうとする意思およ
び動かそうとしている部位を判断し、その判断結果に基
づいて各種機器の制御するための制御信号を出力するの
で、人間が実際に運動を行う前に、運動を行おうとする
部位およびその意思に応じた制御信号を各種機器に対し
て出力することができる。これにより、例えば、意思に
よるコンピュータ、テレビゲーム専用機、電子楽器等の
制御、または、スムーズに作動する義手・義足の実現等
が可能となる。
発明によれば、頭皮表面上の複数箇所から検出された脳
波データから、一次運動野，捕足運動野，運動前野で生
じる脳波変化を含む頭部脳波変化を、面分布情報として
検出し、この面分布情報の時系列変化パターンと、予め
人体四肢各部位の運動と関連づけて体系化された変化パ
ターンとを比較し、人体四肢を動かそうとする意思およ
び動かそうとしている部位を判断し、その判断結果に基
づいて各種機器の制御するための制御信号を出力するの
で、人間が実際に運動を行う前に、運動を行おうとする
部位およびその意思に応じた制御信号を各種機器に対し
て出力することができる。これにより、例えば、意思に
よるコンピュータ、テレビゲーム専用機、電子楽器等の
制御、または、スムーズに作動する義手・義足の実現等
が可能となる。
【図１】 この発明の一実施形態による脳波計測装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】 同脳波計測装置のキャップ型電極における各
電極の配置を説明するための平面図である。
電極の配置を説明するための平面図である。
【図３】 同脳波計測装置の窓関数処理部において使用
される窓関数を示すグラフである。
される窓関数を示すグラフである。
【図４】 同脳波計測装置による計測結果の表示内容の
一例を説明するための説明図である。
一例を説明するための説明図である。
【図５】 同脳波計測装置の一部構成を利用した意思伝
達装置の構成を示すブロック図である。
達装置の構成を示すブロック図である。
１……キャップ型電極、２……多チャネル増幅器、３…
…中継ボックス、４……Ａ／Ｄ変換器、５……信号処理
装置、６……表示器、７……ディジタルバンドパスフィ
ルタ部、８……窓関数処理部、９……周波数解析処理
部、１０……周波数帯域差分演算部、１１……画像処理
部、１２……変化パターン認識部、１３……変化パター
ン記憶部、１４……比較判断部、１５……制御信号発生
部。
…中継ボックス、４……Ａ／Ｄ変換器、５……信号処理
装置、６……表示器、７……ディジタルバンドパスフィ
ルタ部、８……窓関数処理部、９……周波数解析処理
部、１０……周波数帯域差分演算部、１１……画像処理
部、１２……変化パターン認識部、１３……変化パター
ン記憶部、１４……比較判断部、１５……制御信号発生
部。
Claims (5)
- 【請求項１】 頭皮表面上において複数箇所の脳波デー
タを検出し、 該検出した複数の脳波データから各々所定の周波数成分
を抽出し、 該所定の周波数成分データの各々に対して、共通した時
間的な重み付けをした後、周波数領域のデータに変換
し、 該周波数領域のデータの各々について周波数帯域差分デ
ータを求め、 該周波数帯域差分データに基づいて脳波トポグラフィを
表示することを特徴とする脳波計測方法。 - 【請求項２】 頭皮表面上に複数配置され、各配置箇所
における脳波データを検出する複数の脳波検出手段と、 該複数の脳波検出手段によって検出された各脳波データ
から所定周波数領域の脳波データをそれぞれ抽出するバ
ンドパスフィルタ手段と、 該バンドパスフィルタ手段によって抽出された各所定周
波数領域の脳波データに対して、共通した時間的な重み
付けを行う重み付け手段と、 該重み付け手段によって重み付けされた各脳波データ
を、周波数領域のデータに変換する変換手段と、 該周波数領域のデータに基づいて周波数帯域差分データ
を求め、該求めた周波数帯域差分データから脳波トポグ
ラフィを作成するためのマッピングデータを生成するマ
ッピングデータ生成手段と、 該マッピングデータに基づいて脳波トポグラフィを表示
する表示手段とを具備することを特徴とする脳波計測装
置。 - 【請求項３】 前記表示手段は、 所定時間毎の脳波トポグラフィを所定数、時系列に並べ
て表示することを特徴とする請求項２に記載の脳波計測
装置。 - 【請求項４】 頭皮表面上の複数箇所から検出された脳
波データから、一次運動野，捕足運動野，運動前野で生
じる脳波変化を含む頭部脳波変化を、面分布情報として
検出し、この面分布情報の時系列変化パターンと、予め
人体四肢各部位の運動と関連づけて体系化された変化パ
ターンとを比較し、人体四肢を動かそうとする意思およ
び動かそうとしている部位を判断し、その判断結果に基
づいて各種機器の制御するための制御信号を出力するこ
とを特徴とする意思伝達方法。 - 【請求項５】 人間の意思に応じて被制御機器を制御す
るための制御信号を発生する意思伝達装置において、 頭皮表面上に複数配置され、各配置箇所における脳波デ
ータを検出する複数の脳波検出手段と、 該複数の脳波検出手段によって検出された各脳波データ
から所定周波数領域の脳波データをそれぞれ抽出するバ
ンドパスフィルタ手段と、 該バンドパスフィルタ手段によって抽出された各所定周
波数領域の脳波データに対して、共通した時間的な重み
付けを行う重み付け手段と、 該重み付け手段によって重み付けされた各脳波データ
を、周波数領域のデータに変換する変換手段と、 該周波数領域のデータに基づいて周波数帯域差分データ
を求め、該求めた周波数帯域差分データから脳波トポグ
ラフィを作成するためのマッピングデータを生成するマ
ッピングデータ生成手段と、 該マッピングデータの時間経過に伴う変化パターンを認
識する変化パターン認識手段と、 人体四肢の各部位の運動開始意思と関連付けて体系化さ
れた前記変化パターンと同等の変化パターンを予め複数
記憶した記憶手段と、 前記変化パターン認識手段によって認識された変化パタ
ーンと、前記記憶手段に記憶された複数の変化パターン
を比較し、一致した変化パターンがあった場合、運動開
始意思が生じたことを示す信号、および、前記記憶手段
に記憶された該一致変化パターンに関連付けられた四肢
の部位を示す情報を出力する比較判断手段と、 前記比較判断手段から出力された情報および信号に応じ
て、前記被制御機器に対する制御信号を発生する制御信
号発生手段とを具備することを特徴とする意思伝達装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9279216A JPH10262943A (ja) | 1997-01-24 | 1997-10-13 | 脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9-11694 | 1997-01-24 | ||
| JP1169497 | 1997-01-24 | ||
| JP9279216A JPH10262943A (ja) | 1997-01-24 | 1997-10-13 | 脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10262943A true JPH10262943A (ja) | 1998-10-06 |
Family
ID=26347181
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9279216A Pending JPH10262943A (ja) | 1997-01-24 | 1997-10-13 | 脳波計測方法およびその装置並びに該計測方法を用いた意思伝達方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10262943A (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006524157A (ja) * | 2003-03-20 | 2006-10-26 | フラウンホーファー−ゲゼルシャフト ツア フォルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング エー ファウ | 車両内の搭乗者支援による装置を始動する方法 |
| JP2007202882A (ja) * | 2006-02-03 | 2007-08-16 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 活動補助システム |
| JP2007268034A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Ritsumeikan | 生体信号計測方法及び装置 |
| US7336991B2 (en) | 2003-09-26 | 2008-02-26 | Nihon Kohden Corporation | Multi-channel biological signal telemetry systems |
| JP2009172088A (ja) * | 2008-01-23 | 2009-08-06 | Yokogawa Electric Corp | 脳活動解析方法。 |
| JP2010051356A (ja) * | 2008-08-26 | 2010-03-11 | Keio Gijuku | 運動関連電位信号検出システム、それに用いられるヘッドセット、及び、それを用いたシステムユニット |
| JP2010119660A (ja) * | 2008-11-20 | 2010-06-03 | Shimadzu Corp | 生体測定装置 |
| JP2011110261A (ja) * | 2009-11-27 | 2011-06-09 | Toyota Motor Corp | 生体状態判定装置 |
| CN105561596A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-11 | 广州大学 | 一种意念坦克游戏装置 |
| WO2017031891A1 (zh) * | 2015-08-21 | 2017-03-02 | 小米科技有限责任公司 | 播放控制方法、装置及终端 |
| US11420071B2 (en) | 2017-04-11 | 2022-08-23 | Peaklogic, Inc. | Minimum neuronal activation threshold transcranial magnetic stimulation at personalized resonant frequency |
| CN116616771A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-22 | 成都市第四人民医院 | 多通道简易精神状态检测方法、装置及*** |
-
1997
- 1997-10-13 JP JP9279216A patent/JPH10262943A/ja active Pending
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006524157A (ja) * | 2003-03-20 | 2006-10-26 | フラウンホーファー−ゲゼルシャフト ツア フォルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング エー ファウ | 車両内の搭乗者支援による装置を始動する方法 |
| US7336991B2 (en) | 2003-09-26 | 2008-02-26 | Nihon Kohden Corporation | Multi-channel biological signal telemetry systems |
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| JP2010119660A (ja) * | 2008-11-20 | 2010-06-03 | Shimadzu Corp | 生体測定装置 |
| JP2011110261A (ja) * | 2009-11-27 | 2011-06-09 | Toyota Motor Corp | 生体状態判定装置 |
| WO2017031891A1 (zh) * | 2015-08-21 | 2017-03-02 | 小米科技有限责任公司 | 播放控制方法、装置及终端 |
| US9848796B2 (en) | 2015-08-21 | 2017-12-26 | Xiaomi Inc. | Method and apparatus for controlling media play device |
| CN105561596A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-11 | 广州大学 | 一种意念坦克游戏装置 |
| CN105561596B (zh) * | 2015-12-22 | 2018-04-13 | 广州大学 | 一种意念坦克游戏装置 |
| US11420071B2 (en) | 2017-04-11 | 2022-08-23 | Peaklogic, Inc. | Minimum neuronal activation threshold transcranial magnetic stimulation at personalized resonant frequency |
| CN116616771A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-22 | 成都市第四人民医院 | 多通道简易精神状态检测方法、装置及*** |
| CN116616771B (zh) * | 2023-05-23 | 2024-01-26 | 成都市第四人民医院 | 多通道简易精神状态检测方法、装置及*** |
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