基於腦功能計測的外部環境控制裝置的製作方法

2023-05-17 04:23:11 2

專利名稱：基於腦功能計測的外部環境控制裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及基於腦功能計測的外部環境控制裝置，尤其是適合將使用光生 物計測法的信息輸入裝置的輸出信號作為進行各種控制的外部裝置的輸入信 號1^吏用的生物控制裝置的外部環境控制裝置。
背景技術：
基於稱為生物控制裝置的腦功能計測的外部環境控制裝置，通過使用光生
物計測法和生物輸入裝置，被應用到對不使用按鈕、滑鼠或者手柄的各種裝 置的控制，對根據打瞌睡或者注意力減退等身體條件的"^艮警裝置的啟動，對對 應周邊環境的裝置的意識.無意識的狀態的控制，學習效果或者康復技能恢復 的熟練度的判斷，對幼兒、病人或動物等的感覺或思考的顯示，或者發現謊言 等。
長期以來，為了對信息處理設備或遊戲機、家電設備、AV設備、運輸設 備等裝置進行操作，使用了按鈕、鍵盤或者滑鼠等各種輸入裝置。但是，這樣 的人通過手腳進行操作的輸入裝置，有時會一時妨礙集中於其他輸入的狀態、 而降低遊戲中的臨場感。此外，殘疾人等進行操作時，會產生困難。因而，多 次進行了使用從腦直接得到的信息控制設備的嘗試。
作為用於通過對腦進行計測直接得到如上所述的控制信息的方法，對在腦 上刺入電極直接讀取電信號的方法進行了研究。但是，那樣需要對人體動手術 填埋插入設備的計測(侵襲方式)中，有可能有副作用。另一方面，作為在人 體裡不使用針或手術刀等切開方法的計測方式(非侵襲方式)有陽電子斷層攝 像法(Positron Emission Tomography: PET )、功能型磁共振成像裝置(Functional Magnetic Resonance Imaging: FMRI)以及月S電;皮i十(Electroencephalograph) 等。
在專利文獻1中公開了使用腦電波，對來自腦的控制信息直接輸入到被控 制裝置的裝置。在專利文獻l中公開的裝置中，如計測心電圖時那樣，將腦電
波直接發送到輸入到信息處理裝置，來控制計算機，尤其控制遊戲機。這樣的 從腦向被控制裝置進行輸入的直接輸入裝置，使被認定為運動功能有障礙的患 者可以對外部裝置進行控制，有望對殘疾人參加社會活動作出貢獻。
而且，除了這些技術之外，使用近紅外線分光法，在多個點計測伴隨腦活 動的大腦皮質中的血液量變化，將該血液量的變化作為圖像進行顯示的技術， 已經被實用化，例如，已被非專利文獻2公開。
作為公開該領域的背景技術的文獻，在上述專利文獻l、 2之外還可以列
舉出專利文獻3-6，非專利文獻1-3。關於這些文獻的公開內容，在本發明的 課題、解決方法、或者實施方式的項中，根據需要進行說明。特開平7-124331號公報專利第3M3々53號特開平9-1498949號公報特開2000-172407號公報特開2002-119511號公報特開2005-13464號，生物光計測裝置。 Maki A et al., (1995) Spatial and temporal analysis of human motor activity using noninvasive NIR topography" Medical Physice 22， 1997-20
HYPERLINK"http:〃www.hitachi.co.ip/New/cnews/month/2005/09/0926.html" http:〃www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2005/09/0926.html 、"對面向身體完 全不能活動的ALS患者的Yes/No判定裝置"心語"進行產品化" V. N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd Ed. " , Springer 2000.

發明內容
以下，為了使本發明的課題更加明確，參照圖1至圖5，對基於腦功能計 測的外部環境控制裝置的基礎技術進行說明。圖1至圖5也是後述的說明本發 明的實施例的基本結構。圖1為說明基於腦功能計測的外部環境控制裝置的計 測方法的裝置結構例子的示意圖，也是表示在專利文獻2或非專利文獻1等公 開的計測方法的裝置結構的圖。此外，圖2為說明在固定與所述光照射器103
連接的光纖104的支架107和在與固定與所述光檢測器105連接的光纖106 的支架107之間進行傳^"的光的路徑201的圖。
圖1中，被檢測體101，在檢測時，戴上頭罩(探測器)102。該頭罩102 具有用於連接光纖104和光纖106的光纖支架107，其中，光纖104與以發光 二極體、半導體雷射器以及燈為代表的光照射器103連接，光纖106與以雪崩 光電二極體、光電子倍增管為代表的光檢測器105連接。
在光纖104或106中所示的光纖的先端108，撥開被檢測體101的頭髮輕 輕接觸到其頭皮上。這是因為若頭髮夾在光纖的先端和頭皮之間，則光傳輸功 率下降。具有多個所述光照射器103,構成在控制裝置109管理對於各種時刻 的輸出光強度的多路系統。其控制內容，有時也會用於利用傳輸電纜110發 送到與光檢測器105連4I"的信號處理裝置111，在信號處理裝置11中推斷經 過生物內部的光的強度變化。參照符號112是以個人計算機、工作站為代表的 構成輸入部的信息處理裝置，使用傳輸電纜113向控制裝置111發送控制內容， 進行使用處理結果的輸入和解析處理。解析結果顯示在顯示畫面114。參照符 號115、 116是作為信息處理裝置112的輸入裝置的鍵盤和滑鼠。
各個支架107A、 108A被固定在圖1中所示的戴在被檢測體101的頭部的 頭罩102上，光纖104、 106的先端與被檢測體的頭皮相接觸。圖2中表示人 的典型的腦的構造。該腦的結構由頭皮202、頭蓋骨203、腦脊髓液層204、 大腦皮質205等構造。眾所周知，這些生物組織，具有光的散射特性和吸收特 性，尤其頭蓋骨203的光散射特性較強。因此，從光照射器103照射的光，由 於光散射特性而被散射，此外，由於光吸收特性而漸漸失去強度，這是眾所周 知的。在這裡，圖中所示的支架107以相互間約30mm的間隔，配置成格子狀。
以這樣的配置間隔配置時，從與光照射器103連接的光纖104照射的光， 一邊反覆散射和吸收， 一邊溯尋在圖中表示成形狀210的路徑，在生物組織內 部進行傳播，到達與光檢測器105連接的光纖106之後被檢測。另外，該計測 中，針對生物組織，使用穿透性高的近紅外線(波長600nm到900nm )。圖 中的參照符號211表示伴隨大腦皮質205中的腦的活動，以血量為代表的生物 內代謝物質的濃度增加的區域。
眾所周知，血液由各種各樣的物質構成，但其中血紅素(含氧血紅素和脫
氧血紅素)吸收計測中使用的近紅外線。其結果，增加血量時，被檢測的光的
強度衰減，這是眾所周知的。即，通過^r測該檢測光的變化，可以推斷血量。 該推斷法的詳細的記述，記載在非專利文獻l中。
記載在非專利文獻1的生物光計測裝置的比較大的優點為，將這樣的光照 射器和光檢測器2維地配置在被檢測體的頭皮上。其結果，可以使伴隨腦活動 的血液量變化的分布可視化。
圖3為與光照射器103連接的光纖支架107A的配置位置301 (圖中以白 色圓圈表示)和與光檢測器105連接的光纖支架107B的配置位置302 (圖中 的黑色圓圈)的說明圖。這些照射'檢測用的各個支架以約30mm的間隔在空 間上交互配置。根據圖2，光路經的形狀210的寬度，在與光照射器103連接 的光纖支架107A的配置位置301和與光檢測器105連接的光纖支架107B的 配置位置302的中點的正下方的位置303成為最大。因此，已知針對血液量變 化的靈敏度，在該中點成為最大。因而，將該中點(圖中以X軸表示)稱為 抽樣點303。將通過一對光纖所檢測到的血液量變化的位置信息作為給出的 點。
圖3中，僅對代表與光照射器13連接的光纖支架107A的配置位置301、 與光檢測器105連接的光纖支架107B的配置位置302以及抽樣點303的兩個 配置位置及一個抽樣點附加了參照符號。其他的支架的配置位置及抽樣點也同 樣以白色圓圈或者黑色圓圈以及X記號進行了表示，由此可見，在圖3的例 中，按照8個輸入器和8個檢測器，存在34個抽樣點。使用該24個抽樣點的 信息可以實現如圖4中例示的腦活動的可^f見化。
圖4中表示在空間上插補各抽樣點的血液量變化而得到的外形圖像401 的一例。該圖像既可以得到某個時刻的血液量變化的空間分布，，也可以對腦 活動期間中的血液量變化的平均值進行圖像化。如圖4所示，若使用生物光計 測裝置，就可以計測腦的活動。此外，如圖中所示，該圖像可以疊加顯示照射 用光纖支架107A的配置位置301、檢測用光纖支架107B的配置位置302以 及採樣點303的分布。因此，可以推斷定域化的腦活動的位置。
該計測法中，使用微弱的光，戴上頭罩就可以進行計測，由此可以安全性 高地且以自由的姿勢面對檢查。因此，可以對從嬰幼兒到老人為止的範圍比較
廣的年齡層的人進行計測。例如，在長期以來使用於計測中的使用的磁共振成 像裝置或陽電子放射型斷層攝像法中，不允許在計測中身體移動，尤其計測嬰 幼兒時，為了抑制活動，有時會投射麻醉或者鎮靜劑。這樣的情況，計測出正 確的腦功能的活性化比較困難。此外，不管兒童還是高齡者， 一般被檢測者在 被封閉的空間不能活動身體的狀態下接收檢查，因此，存在精神方面也是跟通 常的生活條件不同的問題。對腦電波的計測，可以比較穩定的進行，但嚴重地 受到電磁波的影響，因此為了穩定的動作，有時需要電磁屏蔽板。與此相對， 使用光的光計測裝置中，因可以以自由的環境或者自由的姿勢進行;險查，因此， 在以前的腦功能計測裝置中在計測困難的狀況下也可以使用。
專利文獻3或專利文獻4中提出了 ，利用通過紅外線對這樣的大腦皮質的 血液量的變動量進行計測的技法，對外部設備進行控制的例子。該專利中，利 用了這樣的知識即如用布洛德曼(brodmann)的腦地圖所表示的那樣，以不 同的細胞結構區域分割人類的腦，而且，各區域分擔不同的功能。例如，從橫 向看腦的話，幹預自發的運動(手、指、腳等)的區域為最上部，幹預感覺、 視覺等的區域為後腦部，幹預語言的區域為左半部的規定部，分別分擔。發表 了使用這樣的計測裝置的功能，因神經方面的疾病不能活動肌肉的患者用的意 思傳達裝置(非專利文獻3和專利文獻5)。這是通過針對額部的兩個地方使 用近紅外分光法，在頭中，測量進行計算處理或唱歌等行為時的腦血流量的變 動的裝置。
在用於從多個通道的數據傳導條件判斷時的手法中，有稱為支持向量機的 手法。基於非專利文獻4中敘述的內容，對該手法的概說進行說明。假設存在 N個學習教據(x， y)，該學習數據(x， y)是由具有d次元的信息的矢量x 和表示賦予其學習規則的值{+1, -l)的離散值y的組合所表現的。圖5中表示 其示意圖。圖5中用白色圓圈記號所示的數據501表達以y=l所示的學習狀態 1,用黑色圓圈記號所示的數據502表達以y=-l所示的學習狀態2。
此時，為了分離學習數據1和2，將圖5的D-l次元的超平面503 (以公 式1表現)定義為滿足公式2中所示的最佳化條件。 [公式1]
formula see original document page 9
這等於將超平面定義成與兩個群的距離相等。此外，在不能用D-l次元的 平面進行分離時，使用正的斯勒格(slug)變數定義成以下所示(軟邊緣soft margin )。此外，已知，根據變換公式做成新的希爾伯特空間，在該空間進行 支持向量機的最佳化的方法(核心技巧，KernelTrick)。
如專利文獻1和2所公開的那樣，通過在頭罩中設置更多的傳感器，使可 計測的腦活動的種類增多。因此，就有可能提高設備控制的自由度。但是，在 頭罩設置多個傳感器時，戴上一次不一定全部傳感器總是正常工作。例如，存 在在光纖的接觸先端部分108夾上頭髮時，光譜在此處被大幅吸收，檢測器的 精度嚴重惡化的情況。為了避免這些，在專利文獻5中提案了對各傳感器的光 強度一邊進行確認一邊戴上頭罩的方法。
這樣，在考慮到將期待可以以多樣的用途有效地被利用的生物光計測裝 置，要提供給外部設備的驅動或通信的用途時，最重要的課題之一是計測和分 析單元的穩定性。做成可以方便地戴上頭罩，而且在短時間內可以計測，這樣， 就會成為不給利用者增加負擔的裝置。
但是，試圖使用該信號對設備進行控制時，人類的腦的結構和從其可以得 到的反應信號中，個人差異或傳感器設置的不定性的要素比較大，因此該點成 為該技術實用化時的主要的課題。作為該個人差異的例子，有皮膚的厚度、頭 發的配置、頭蓋骨的物理大小和形狀的不同、腦的功能定域化的區域的邊界的 幾何誤差、血管的結構的不同和基於該血管結構的不同的在血量變化的反應的 不同等。此外，即使同樣給出了同樣的計算的同樣的課題，既有在視覺給出解 的人，也有以音韻求解的人。因此，對始終適合任何人的反應圖形，作為劃一 的一般論預先進行規定，存在很多困難的情況。
然後，根據圖1中所示的頭罩12的設置狀態，存在計測地方的一部分不 能很好的被計測的情況。這點，在如前面所述、支架17A、 17B位於頭髮多的地方附有光纖的接觸部的時候尤為顯著。此外，隨著重新戴上頭罩12，所設 置的光源的傳感器的位置有微小的不同，或者頭罩12壓迫頭皮的程度不同， 因此，有時信號的精度會產生變化。而且，還存在由於使用者的姿勢等，針對 腦的血量的變動的脈的影響量會變動的情況。
此外，對於每一計測地點，頭蓋骨的厚度或者皮膚的色素狀態等條件不同， 因此在表皮和骨等區域中吸收光的程度，按個人、計測地方而不同。根據該理 由，在近紅外分光法中，不能將在每一計測點所觀測的數據作為絕對值直接進 行比較。在光計測的運用中，在實際設置了計測設備的狀態下，將測定開始點 的某個瞬間規定為零點，將來自其狀態的相對的變化值作為計測結果的信息來 對待。與該問題相關，在不能進行通過人體內部的光路徑的完全的計測、推斷 的現有的技術中，為了僅基於計測內容的絕對值穩定地判斷頭罩的設置狀態充 滿了困難。
由這些理由，在相當於計測的測定精度或誤差的要素中，因每個人、每個 測定會產生偏差。例如，在某個計測地點，由於基於腦的功能的定域性的理由 容易做出反應的要素和可檢測反應的精度的再現性高的要素，存在互相不同的 情況。即，由於本來可以正確計測時，表示強烈的反應，但因光輸入輸出器具 的(圖1的光纖支架107)設置狀態容易變壞而往往比較難計測的計測地方、 或所計測的反應弱但裝置17的設置狀態始終穩定的計測地方等不同的理由， 存在很多對於計測的反覆的穩定性顯現波動的狀況。由於存在隨每個這樣的計 測地方而不同的可靠性的波動，因此，僅僅劃一地單純使用支持向量機等既存 手法，很難保持條件判斷的穩定性。
本發明的目的是，實現基於提高針對計測的反覆的穩定性而提高了可靠性 的腦功能計測的外部環境控制裝置。
在本發明中，將由各傳感器所採取的信息分割成個別的信息處理模塊，分 別獨立進行處理，各自獨立反映反映了功能定域性或脈搏信息的信息。按每一 該信息處理模塊的要素，對每一頭罩的設置的可靠性精度的反覆程度或與被檢 測者的思考活動相應的反應的信號檢測的強度進行分析、分類、管理，將每個 人的信息追加保存到介質。由此，避免一個地方的傳感器的不良影響到整個系 統，結合從各功能模塊是否發揮功能的檢查結果導出的可靠性精度，對該模塊
貢獻給最終信息輸出的加權進行切換，或者向利用者給出催促任務的變更的指 示。
根據本發明，即使與過去的歷史相比，不能得到適合的信號時，也可以分 離是基於伴隨課題的執行的生物反應的問題的，還是基於裝置的接觸的，可以 對修正傳感器的接觸的地方和作為其環境下的命令要進行的適當的思考課題 進行選擇。此外，通過將基於個人的執行履歷的學習參數，按每一功能要素的 成分長期保存、成長，做成引導更加穩定的舉動的接口環境，使其在其它的計 測環境中也可以繼承。


圖1為說明基於腦功能計測的外部環境控制裝置的計測方法的裝置結構 例子的示意圖。
圖2為說明在固定與光照射器連接的光纖的支架和固定與光檢測器連接 的光纖的支架之間傳播的光的路徑的圖。
圖3為與光照射器連接的光纖支架的配置位置和與光檢測器連接的光纖 支架的配置位置的說明圖。
圖4為通過說明格子狀配置的多個雷射器和傳感器確定血量圖形的變化 地方的例子的圖。
圖5為線性分離多次元的信息的手法的概念圖。意圖。
圖7為表示實施例1的運用順序的流程圖。
圖8為說明進行信息處理的模塊的結構的系統結構圖。
圖9為可以安裝使用的通用信息處理設備的模塊圖。
圖IO為實現計算階段的子例行程序的流程圖。
圖11為課題的畫面數據例的說明圖。
圖12為可以通過血量的計測得到的數據例的說明圖。
圖13為存儲過去的履歷信息的數據例的說明圖。
圖14為提示代理的啟動狀態、催促選擇的畫面例的說明圖。
圖15為實現操作階段的子例行程序的流程圖。
圖16為實現反映更新階段的子例行程序的流程圖。
圖17為說明在反映更新階段中作為操作對象表示的畫面例的圖。
圖18為說明在反映更新階段中作為操作對象使用的設備的一例的圖。
圖19為說明在反映更新階段中作為操作對象使用的設備的其他一例的圖。
圖20為記錄了用於調出圖8中表示的過濾處理的、數據內容的框圖。 圖21為表示使用圖20的結果，計算表示目前的腦活動狀態的評價值的算
法的流程圖。
符號說明
101被檢測者
102傳感器固定用頭罩(探測器，光纖支架)
103近紅外雷射射出器
104雷射傳送用光纖
105光檢測器
106檢測用光纖
107光纖支架(固定器具)
108光纖先端器具
109雷射輸出控制設備
110雷射輸出信息傳送用電纜
111檢測器控制設備
112測定部的信息處理設備
113測定信息傳送用電纜
114測定部的畫面監^L器
115測定部的#:盤
116測定部的滑鼠
202頭皮
203頭蓋骨
204腦脊髓液
205大腦皮質
210紅外雷射的通過^^徑
211伴隨腦活動代謝量變化的大腦皮質區域
301照射用光纖的配置位置
302 ^r測用光纖的配置位置
303採樣點(計測點)
401腦活動活躍被糹企測的位置
501被分類為狀態1的數據的矢量位置
502被分類為狀態-1的數據的矢量位置
503分離狀態1和狀態-1的超平面
601信息處理部的信息處理設備
603輸出部的信息處理設備
604履歷信息介質的讀取器
605履歷信息介質
606輸出部的信息處理設備控制用滑鼠
607模塊組合信息的讀取器
608才莫塊組合信息的介質
701在實施例1的系統開始處理
702傳感器頭罩的設置步驟
703計測階段模式的步驟
704代理反應和推薦任務的顯示步驟
705重新設置和課題開始的選擇步驟
706實時操作階段模式的步驟
707實施例1的結束處理
801取樣器模塊
802 —次代理模塊
803 二次代理模塊 804三次代理模塊 805偽代理模塊 806合成器模塊
901中央信息處理單元 902接口控制部 卯3外部存儲設備 904圖像輸出裝置 905區域網連接裝置 906主存儲裝置 907才喿作系統 908執行程序 909顯示信息內容 910顯示監視器 911輸入設備 912外部介質訪問裝置 913網絡
1001計測階段的開始步驟
1002計測階段的初始化處理步驟
1003待機處理步驟
1004課題任務提示步驟
1005課題執行中的血量信息計測步驟
1006課題任務的結束處理
1007利用者的休息待機步驟
1008循環結束判定
1009分析.保存步驟
1010計測階段的結束步驟
1101語言想起^果題的畫面例
1102計算課題的畫面例
1103 motorization task的畫面例
1104默歌唱課題的畫面例
1105課題結束宣告畫面的例
1201課題執行期間
1203課題開始時刻
1204課題結束時刻
1206血量向上階^:的開始時刻
1207血量向上階段的結束時刻
1211事前期間
1212執行期間
1213結束後期間
1301設定信息欄
1302任務信息欄
1303代理的評價信息欄
1304合成器輸出的評價信息欄
1400代理反應和推薦任務的提示畫面
1401人體頭部的3D模型
1402對應計測點的標記
1403代理特徵信息
1405過去履歷信息中的平均評價值
1406課題信息
1407本設定中的評價值
1407過去履歷信息中的平均評價值
1408再計測選擇l^4醜
1409選擇決定按4醜
1501操作階段模式的開始處理
1502初始化處理步驟
1503畫面顯示步驟
1504手法選擇步驟
1505反映更新的子例行程序處理步驟
1506休息時間的提示步驟
1507結束條件判定步驟
1508分析、保存的步驟
1509操作階段模式的結束步驟
1601反映更新例行程序的開始處理
1602初始化處理步驟
1603初始畫面的提示步驟
1604待機步驟
1605信息分析步驟
1606畫面和內部信息的更新步驟
1607得點的加算步驟
1608結束條件判定步驟
1609得點的顯示步驟
1610向學習數據的反映步驟
1611反映更新例行程序的結束處理
1700反映更新例行程序的畫面例
1701光標
1702目標地點
1801妒臂
1802物品
1803傳送帶
1804傳送帶上的孔
1805物品排出器
1806物品回收器
1807物品回收器
蘭燈
1902聲源
具體實施例方式
以下，參照圖面，對本發明的基於生物光計測的外部控制設備的實施例進 《亍詳細的i兌明。
意圖。與圖1中所示的構成要素同樣的功能中，附加了相同的參照符號。實施
例1的計算處理機構的系統由輸入部112、信息處理部601以及輸出部602 的各信息處理設備構成。該信息處理設備互相由網絡連接，可以交換輸入輸出 結果。該系統的信息處理設備可以使用已廣泛知道的PC (個人計算機、個人 電腦)或組裝式的微型計算機模塊等通用計算設備。
此外，對輸入部112、信息處理部601、輸出部(輸出模塊)602的處理， 在同一信息處理設備中可以作為軟體模塊進行安裝，但本實施例中為了解說功 能和容易進行說明，以分立的信息處理設備的形式表示。此外，用於對輸出部
601的調出的畫面監視器603，設置在被檢測者101的前面。配置有記錄被檢 測者101的計測履歷的內容的介質605和用於向信息處理部601傳輸該內容的 讀取器604。
此外，介質608中表示有在信息處理部601中使用的模塊的組合種類的信 息，當信息處理設備601啟動時，從讀取器607讀入該信息。此外，該信息可 以由手動輸入接口 606變更。
實施例1的裝置對叫做學習階段模式和實時操作階段模式的兩個模式進 行切換來動作。使用圖7的流程圖，對本實施例的整個設備的運用順序進行記 述。在計測階段模式中，本裝置對進行給出被檢測者的課題時的腦血量的狀態 進行計測，生成在實時操作模式中使用的參數。在實時操作模式中，使用所計 測的腦血流量的狀態和在學習階段模式中做成的參數，類推被檢測者目前正進 行的課題，執行向對被檢測者所提示的環境的操作。被檢測者把握該環境操作 的狀態的同時切換課題，執行成為目的的行為。在實時才乘作模式中，也根據該 行為執行的實績的程度，重新設定參數。以下，對各種^^莫式中的設備的行為進 行記載。
開始實施例1的運行(步驟701 )，利用者101將作為傳感器的光計測裝 置的頭罩107設置在頭部(步驟702)。之後，在學習階段模式(步驟703 )中 確認各代理的動作狀態，從目前的反應的達成程度類推代理的反應量(步驟 704)。根據其類推結果，向利用者提示使用任務的變更或者重新設置光纖支架 (也稱為探測器支架)的勸告(步驟705 )。利用者101結合這些提示，決定 是否對光探測支架107進行重新設置、使用的任務,移到實時操作階段模式(步
驟706)。以下對各個步驟的具體內容進行解說。
在信息處理裝置601中，將從光探測支架107作為信號發送來的測定腦的 各部位中的血量的變動的值作為輸入，變換為輸出模塊602的輸入值的算法部 分作為程序被保存。在計測階段模式中，有進行參數設定處理的反饋動作的程 序，和在實時操作階段模式中在輸出模塊602所使用的程序，計算模塊在該兩 種模式中被共有使用。首先，記述在該信息處理部601中進行的該計算處理算 法的內容。
圖8為說明進行信息處理的模塊的構造的系統結構圖，也是以圖式表示構 成上述的信息處理過程的模塊的圖。該系統由三個構成要素構成。模塊801 從輸入部112發送來的信息接收各計測點的計測數據。此外，具有保持其過去 的值的功能。以下，將該模塊801稱為"取樣器"。對存儲在該取樣器的信息 進行過濾處理的部分為分析部分803、 804。
在該圖8中被記載為"Agent"的各模塊(802、 803、 804、 805 )作為後 述的各種過濾器部品安裝在程序上，以後將這些稱為"代理"。而且，綜合部 分805根據重疊的線性和，對各個代理的輸出信息進行綜合，發送到外部輸出 602，或者用於參數設定的計算。以後將該部分稱為"合成器"。整體的連接構 造採取多階層的像神經系統網絡那樣的樹構造，各代理模塊的輸入輸出為時間 序列數據，由在腦血流量的生物計測中特化的功能的過濾處理和通用的過濾器 運算處理構成。
首先，對進行過濾器處理的代理模塊進行敘述。代理802、 803、 804、 805 為接收實時變化的時間序列信息，對其信息以一定的算法進行變換，輸出被變 換的時間序列信息的單位模塊。這些代理802、 803、 804、 805為以實時更新 的時間序列信息作為輸入，始終輸出被處理的結果。此外，這些模塊可以具有 設置的定數，根據來自合成器部分的反饋或來自手動輸入接口 606的手動輸 入，對其值進行變更/設定來進行最佳化處理。
對代理，糹艮據功能分為一次代理802、 二次代理803、三次代理804和偽 代理805的模塊來進行管理。對某個計測點的血量變化的時間序列信息直接進 行處理而輸出的模塊稱為一次代理。 一次代理802,可以對於含氧血紅素的血 量、脫氧血紅素的血量、合計的血紅素的血量、從含氧血紅素的血量減掉脫氧
血紅素的血量的值的、各自而做成。
此外，將取入多個一次代理輸出的結果，基於給出的算法，輸出處理結果
的模塊稱為二次代理803。 二次代理對來自其他多個代理的輸出作為自己的輸 入來進行接收處理。
此外，將反映從合成器獲得的學習參數，將一次和二次代理的結果進行非 線性變換，加工成使對應於利用者的思考狀態的變化的反應容易分離的模塊， 稱為三次代理804。
此外，不直接反映來自存儲在取樣器的腦血流量的數據，但在運算上可以 虛擬地作為代理模塊使用的模塊稱為偽代理模塊805。
以下列舉作為一次代理被使用的算法的例子。
頻率截止代理是通過截止高頻成分和低頻成分，只選出成為對象的頻率 的成分的信息，作為輸出的模塊。
移動平均代理是對得出的長周期的移動平均和短周期的移動平均之間的 差的結果作為輸出的模塊。
指數移動平均代理是對得出的長周期的指數移動平均和短周期的指數移 動平均之間的差的結果作為輸出的模塊。
此外，設置有由與腦反應的血量信息同步輸入的、來自外部的信息驅動的 偽代理805。該偽代理是參照腦血流量的反應以外，但以與一次代理同樣的順 序進行處理的模塊。這些模塊輸出的值，可以像一次代理那樣，作為向二次以 後的模塊的輸入來使用。以下列舉該例子。
刺激提示代理是在外部的刺激提示裝置中，進行在課題開始的時間成為 1、課題結束的同時成為O的輸出的舉動的模塊。
外部脈搏代理是從腦以外的其他位置採集脈的信息，反映其結果的模塊。
運動加速度代理是對附在利用者的身體的加速度計測器的絕對值作為輸 出的代理。
二次代理模塊，將一次代理或偽代理的輸出作為輸入來接收，進行變換。 以下列舉可以使用在該二次代理的模塊的算法的例子。
差分代理是對某一次代理的輸出和該代理在一定時間之前輸出的值進行 比較，將差作為輸出的模塊。
左右差代理是針對在某個計測位置的一次代理的輸出，取與位於腦的反
對面的計測位置的代理的輸出之間的差，作為輸出的才莫塊。
平均差代理是針對在某個計測位置的一次代理的輸出，取得與全部計測 位置的代理的輸出平均之間的差，作為輸出的模塊。
發散代理是針對在某個計測位置的一次代理的輸出，得出與配置在其周 圍的計測位置的代理的輸出平均之間的差，作為輸出的模塊。
頻率解析代理是將根據頻率解析從被計測的代理的輸出中抽出規定的成
分的絕對量的時間序列作為輸出的模塊。
脈搏成分代理是根據頻率解析從被計測的代理的輸出中抽出被看作為脈 搏的成分後，將其時間序列作為輸出的模塊。
以下說明可以使用在三次代理模塊的算法的例子。
功能定域性代理是按每一腦的功能定域性部分集中對應於覆蓋其功能範 圍的通道的代理，關於在後述的課題執行中取得的反應信息，使用對支持向量 機等多次元信息進行處理的機構進行加權，抽出其特徵的代理。在布洛德曼的 腦地圖中作為覆蓋N域的範圍，定義測定區域，或者在腦電波計測中所用的 10/20法等為代表的其他的腦功能映射的定式化，或者按照從區域推斷的功能， 定義為如在標準的頭部構造的90%中覆蓋語言域的代理等。
按照功能確定代理的對象區域時，腦功能和頭形狀隨每一被;險測者而不 同，因存在每個人的頭的大小不同等個人差異要素，選擇包含個人差異對其全 部的區域進行覆蓋的區域的通道。對某個被檢測者設置頭罩來進行計測時，假 定語言部域能的區域被區域R1包含。但是，假設位於通過區域R1、 10-20法 推測的平均的語言區域的附近，而且是對語言關聯的任務有強關聯的計測點的 集合。此外，對其他被檢測者設置了探測器17時，語言部域能的區域被區域 R2包含。此時，區域R1和區域R2不一定是一致的。為了防備這樣的情況， 以在事前檢查中對多數的被檢查者進行設置時的和集合定義區域，，將該區域 作為功能定域性代理的初始值。
標準偏差的歸一化代理是針對某個代理的輸出，始終計算移動平均和移 動標準偏差，將從目前的輸出結果減去移動平均的值除以移動標準偏差，來歸 一化輸出的模塊。
基於脈搏的歸一化代理是針對某個代理的輸出，始終計算相當於脈搏的
成分的振幅，用其值除以上述代理的輸出，來歸一化輸出的模塊。
S形(sigmoid)變換代理是針對某個代理的輸出，使用公式3的S形變 換的處理，來強調成為分離對象的值域，進行輸出的模塊。 [公式3]
formula see original document page 21AND代理是接收兩個代理的輸出，輸出其兩個代理的積的模塊。 最大值代理是接收多個代理的輸出，輸出其最大值的模塊。 各代理模塊，只是逐次執行的靜態過濾處理，每個代理重複針對輸入做成 輸出的動作。該過濾處理的結果，對是否與規定的活動一致，進行評價計算， 合成器部分進行結合其評價的加權等處理，這樣，可以變換成用於推斷初次思 考活動的狀態的特徵值。合成器部分針對合計M個的各代理，乘以M次元的 加權值W= (wl,w2，.，.wM)來求其合計，對於輸出模塊輸出其結果。該加權 適應作為指令的例子所準備的思考任務的個數C，準備多個種類。
該"加權值"被保存在介質605,啟動時被讀取到裝置601。在初始狀態 中，保存有對平均的利用者進行過學習的參數，但在計測階段模式中每當進行 測量活動和代理的舉動的一致的操作時，存儲計測結果，使用其計測結果，來 適應個人的特性改良加權值，或者可以動態做成適應此時的設定的加權參數。 此外，加權，可以準備超過作為指令的例子被準備的思考任務的數C的 加權W的組。這樣的例子，在使用全部代理的輸出值，對與任務的適合率進 行計算的學習計算時，變數的次元過多，在適當的計算時間內不能收斂學習計 算時是有效的。在這種情況下，通過對每一預定的部分集合進行上述的學習的 計算，而且加算其學習結果，可以作成精度更高的學習模塊。為了該加權值的 合成，可以通過稱為助推(Boosting)機械手法等進行尋求。
上述的算法，作為在圖6中表示為輸出部的信息處理設備602上的程序模 塊而執行。在圖9中表示了可以執行這樣的程序的通用計算機的構成例子。進 行研究處理的CPU部分901，通過傳輸數據的總線與接口部分902、用於存儲 長期的數據的外部存儲裝置903 (半導體介質、光介質、磁介質等)、圖像處
理裝置904、連接區域網(LAN)的設備905以及主存儲906連接，啟動時從 外部存儲裝置卯3向主存儲器讀入作業系統907、執行程序908、顯示信息的 內容資源909等。從圖像輸出裝置操作顯示監視器910，關於以鍵盤、滑鼠為 代表的一般的輸入設備911和訪問外部介質的裝置912等的安裝，可以按原樣 使用廣泛使用的技術。此外，關於經由區域網913交換信息處理設備112或信 息處理裝置602的信息的技術也被廣泛使用。假設圖6中的信息處理設備 112、 601、 602全部為具有這樣的功能的處理設備。
圖20為記錄了用於調出圖8中表示的過濾處理的數據內容的框圖。這些 數據內容存儲在外部存儲903，執行時作為主存儲906上的執行程序908的一 部分被讀入。2001為管理模塊的結合狀態的例行程序(routine),保持有如圖 8所示的樹構造。2002為調出模塊程序的功能的例行程序，通過以該例行程序 定義的順序調出模塊程序的各API函數，進行過濾的計算處理。2003為前述 的各模塊程序本身。在該模塊程序中，對例行程序2001定義的輸入關係進行 設定，決定實際的舉動。2004為在前述的說明中作為合成器表示的對全部模 塊的輸出進行合計的例行程序，基於存儲在2005的加權的信息來輸出線性和， 從而導出全部評價函數的輸出結果。
圖21為表示使用圖20的數據，計算表示目前的腦活動狀態的評價值的算 法的流程圖。對於每一秒進行數次的數據的採樣的每一個，由2101調用在後 臺動作的線程程序，進行一連串的分析處理。2102為基於存儲在模塊2001的 數據調用代理模塊和其輸入部的作業。此時，被調用的模塊為一次代理時，在 其輸入中使用來自對應的取樣器的信息；被調用的模塊為二次或者三次代理 時，作為其輸入，使用對應的其他代理的輸出信息。針對那些輸入，在步驟 2002中調用按每一代理所定義的算法，計算輸出的內容(步驟2103)。該計算 的內容在步驟2104中被保存在緩衝器中。該被保存的值作為向其他代理的輸 入信息被使用，從合成器為了最終輸出計算調用時進行參照。針對2001中被 登錄的模塊的要素，反覆執行從2102到2104的處理(步驟2105)。
例行程序2004將各代理模塊的輸出值乘以從數據2005讀入的加權的值， 輸出合計(步驟2106、 2107)。將該信號寫入最新的緩衝區域，結束線程處理 (步驟2108)。在後面講述的各評價的處理中，使用寫入該緩沖區域的最新數 據。
在該圖21中記載的動作處理中，在步驟2106中^皮讀入的數據2005,在 實時操作階段中的執行時，基於學習階段模式的調查結果進行改寫處理。關於 該順序和手法，在後述的學習階段模式的動作順序中進行記載。
繼續對具體使用在以上的過濾處理對每一數據採樣所作成的實時評價函 數，在學習階段模式中被執行的設備的舉動進行說明。存儲在信息處理設備 602的內容數據中，包含有C個說明提示利用者可以在心中執行的思考課題的 內容的例子，通過將各個內容作為思考活動執行，起到作為"命令指令"的作 用。該內容模塊可以通過畫面顯示、語音顯示、點字等觸覺顯示的手法進行安 裝。作為這樣的任務的例子有在心裡唱歌，做動手指的姿勢，做減算等計算， 做接字遊戲等處理。
在圖11中記載了用畫面提示各個課題的內容的畫面例子。各個分別是接 字遊戲課題1101、心算課題1102、動手指的姿勢的課題1103、唱歌的課題1104 的顯示畫面例子。此外，可以在課題結束的時刻，提示像1105那樣的結束的 畫面，來催促利用者結束課題。
圖10為說明實現計算階段的子例行程序處理的流程圖。首先，對圖10 的各種初始化處理步驟1002進行說明。插入個人信息介質時，進行數據的讀 入，開始設備的驅動。該介質中保存有利用者過去運用該設備時的數據。關於 該設備的保存方法和使用方法，在後述的順序中進行敘述。從圖1中所示的光 照射器(投影機)才殳射雷射。同時開始接收機105的計測，計測設備112將信 息寫入到記錄，同時向信息處理設備601發送。此後，在步驟1010中在將計 測設為OFF之前，周期性地對各計測位置的N1RS傳感器進行計測，從各波 長的通過光強度，運算氧化、還原及總血紅素濃度，繼續進行向信息處理裝置 601的發送。此外，在信息處理裝置601中使用作為作業系統(OS)的一般性 的功能被廣泛已知的線程程序設計的技法接收該信息，更新取樣器801的信息 並繼續。
在待機處理步驟1003中，在監視器603中顯示按一定時間閃亮的標記。 該標記表示指出注視的地方和呼吸的時刻。該步驟，到利用者101的血量的變 動穩定為止，反覆一定時間。利用者在此期間放鬆，不過多地進行特定的智力
活動而進行等待。
接著，對課題提示步驟1004進行說明。監視器603的畫面中提示作業任 務的畫面1101-1104中的任意一個。在本實施例中，前面所迷的四個種類的任 意課題內容以隨機的順序進行選擇，在畫面上進行提示，向利用者發出催促利 用者執行該課題的提示。
在圖形計測步驟1005中，採:EF又利用者按照在畫面603的指示進行活動時 的腦血流量的變化數據。在圖12中舉出該採集數據的例子。執行這些任務時 取得的數據逐次送到代理功能，被變換的值作為時間序列信息被保存。
在經過一定時間的階段，對指示課題的結束的畫面1105進行提示(結束 處理步驟1006)。接著，進入使被;險測者休息的階段(休息處理步驟1007)。 在此期間，也繼續進行計測，結束執行課題後回到平常狀態的腦血流量的變化 數據在取樣器中作為數據留下。此外，繼續進行代理和合成器的動作，將其舉 動作為記錄數據暫時保存在主存儲器上。將以上的步驟重複規定的次數。
在本實施例中，舉了變換順序對全部的任務各進行一次的例子，但此時進 行任務列表的一部分，或者可以使規定的任務執行一次以上。但最理想的是設 定的任務的多個種類全部被執行。
針對進行的課題，代理模塊，在圖10的步驟1009中對是否與精神功能的 活動一致地活動，進行評價。圖12為表示時間序列的圖。時間序列是將代理 的輸出值表示在縱軸，將經過時間表示在橫軸時間的圖表。關於像開始/結束 精神功能的活動那樣進行提示的時刻的時間信息，經由圖9的網絡913接收來 取得。
針對圖12中的作為橫軸的時間軸，該圖中的參照符號1203表示提示開始 課題的時刻(時刻tl),該圖中的參照符號1204表示提示結束課題的時刻(時 刻t2)。此外，參照符號1202表示從時刻tl到一定時間之前的時刻t0,參照 符號1205表示從時刻t2到一定時間之後的時刻t3。
針對這些時刻，假定從活動的開始/結束到能看到血量的變動為止所需的 時間的延遲量分別為A1、 A2。但是，關於A1、 A2的值，將從0秒到10秒 左右等、預先根據生物計測的知識MJt的適當的幅度作為定義域。將可觀察血 量的變動的時間部分的從tl+厶l (時刻1206)到t2+A2 (時刻1207)作為區
域A (1212),將匯總血量的變動返回到的時間部分(tO tl+Al ) 1211、 (t2+ △ 2~t3) 1213作為區域B。
此時，作為決定延遲時間的值A1、 A2的基準，在區域A和區域B各自 中，從定義域的範圍中探索、決定滿足使計算時間序列的平均值(Pl、 P2) 時的差的絕對值、I Pl-P2 I -PO最大值的Al、 A2。
如圖12中所看到的，在區域A的期間中代理的值也在變化。計算該變動 量的平均和標準偏差，將其值作為al。此外，取得區域B期間的該變動的標 準偏差，將其值作為a2。針對反覆某個一連串的計測的數據i,將P0/(al+o2) 的值作為該計測數據的評價值E (g, t， s)。在這裡，g為代理的序號，t為在 所執行思考的任務的種類，s為表示其設定中的傳感器的設置狀態的索引值。 針對各代理和關於合成器的最終輸出值，分別進行該計算。
進行計算後，對介質605，對數據E、 a的值進行保存。圖13為表示存儲 其數據的信息的保存的一例的數據構造的圖。對於每次的設定，給出帶有順序 的序號，在圖13的欄1301中記述了其值。此外，將進行設定的時刻保存在欄 1302。對於每次設定，執行多個任務，在欄1303中分別保存有任務的種類、 時刻、結果的評價值。從這些履歷數據可以得到每個任務的分散量和每個設定 的分散量。
然而，設定s在每次進行重新設置時變化。此外，t為表示任務的種類的 變數。重複數據的測定時，只存儲測定次數和代理的數的之積E (1)。結束針 對課題的各設置的計測步驟703後，進行針對目前的設定s的狀態的評價值的 推斷處理(步驟704)。關於各代理，對這次的測定結果和過去的平均結果進 行比較，計算目前的設定中的反應的可靠性精度。以下表示使用針對各任務的 結果履歷的信息，從某個規定的設定中的反應附加評價的手法的一例。
根據圖7中的步驟703和其過去的運用，關於各個代理的過去的履歷被變 換成參數後的內容保存在介質內。如上所述，g為代理的序號。t為任務的序 號、s為表示設定的狀態的值。將關於收容在資料庫的過去的履歷的信息表示 為E(g， t, s， k)。將這些作為，表示在某個條件[g, t， s]的條件中得到的第 k個測定結果的內容。
此時，認為E(g, t， s， k)是遵照某個概率分布，以t, g作為變數變化的值。針對該E(g， t， s, k),將就其在規定的任務t和代理g的基礎上進行 的計測、求得的全部履歷的平均的值作為E0 (g， t)，保存在介質605。此外， 將其標準偏差作為a (g， t)同樣進行保存。此外，將在該a (g, t)上乘以 定數的值作為A(g， t)，作為對以後的代理的課題任務的反應基準值使用。
從該履歷代理向任務反應的敏銳度，以以下所述的順序進行評價。將平均 值對Eo(g， t)除以A(g, t)的值作為B(g, t)。該值大於1時，判斷為該 代理g是對任務t顯著地表示正的反應的代理，給出正的加權值W(g, t)=B (g， t) -1.0。此外，B(g, t)小於-l時，為負的加權值W(g, t)=B(g， t)+1.0。除此以外的情況，考慮為可以觀測正的反應、負的反應兩方的不穩定 的狀態，定義為W(g, t)=0.0。這些信息，也被保存在介質605。
在某個設定s的基礎上，取出執行某個課題t的數據El (g， t, s， k)時， 使用保存在該介質605的信息，對評價設定s的狀態的方法進行說明。假設 El (g, t， s， k)為關於s， k的變動，基於平均EO(g， t)、標準分布or(g, t)的正態分布的概率分布的1個樣本，建立解消假設，進行檢驗處理。
該檢驗結果為顯著時，在這次的設定s的變化被判斷為與通常的設定環境 相比顯著地不同。此時，再次重複相同t的條件的課題，增加k的數，再進行 檢驗。該結果也是顯著時，為了在畫面603中顯示針對任務t的代理g的舉動 是異常的意思，在畫面上圖示提示與作為代理g的輸入使用的取樣器相關的傳
感器的位置。
上述的檢驗結果不是顯著時，在這次的設定s的變化，作為代理g的舉動， 被判斷為在許可範圍內，把關於k的El (g， t， s， k)的平均值作為E2 (g， t),與前面步驟相同，將從E2 (g, t) -A (t, g)的絕對值減去1的值作為這 次設定環境中的W (t， g)使用。
關於全部代理g和任務t的上述的測試結束後，將W1 (t, g)的數據關 於t平均和分散。該Wl (t, g)值的平均和到目前為止的履歷的差顯著變大 時，沒有正確進行代理的狀態收集的可能性比較高。
因此，再次進行代理g的舉動異常的意思的顯示，將與作為代理g的輸入 使用的取樣器相關的傳感器的位置圖示在畫面進行提示，催促選擇不使用該代 理進行以下的作業，或是重新設定再執行計測階段。關於Wl (t， g)的數據
g取平均、分散。該值的平均和到目前為止的履歷的差顯著變大時，任務的執 行狀態不穩定的可能性比較高。因此，顯示成績壞的任務，向利用者101再確 認關於執行該任務時的環境狀態是否有問題。利用者101再確認任務執行時的 狀態，進行再計測，或者避免其時點的設定中將該任務作為指令使用，在該分
析處理中，變更讀入主存儲上的數據2005的值，以使相應的代理的加權下降 一定比率。
通過使用這樣的手法，產生幾點益處。第一個益處是關於傳感器的接觸可 以避免過多的要求。即使傳感器的地方沒有接觸時，在不參照重要的代理時， 即使放置也可以在實時操作階段中進行動作。第二個益處是為了穩定的推斷， 關於需要多個湊試次數的A (g, t)可以使用過去的履歷信息。第三個益處是 可以計算區分A^因於反覆執行和任務執行的問題，還是起因於代理的反應的 問題的基準。
根據步驟703 (計測階段模式)的結果，進行關於代理的反應狀態的計算， 對取得作為目的的信息中推測為成為問題的傳感器的部分進行顯示，以及對在 目前的反應狀態中可以高效率取得的課題的組合進行顯示。在圖14中表示該 顯示畫面的例子。圖14為顯示器603的畫面，在畫面的左側中，由三次元才莫 型作成的標準的人類模型1401上配置有表示計測點的標記1402。在畫面的右 側中，顯示有與身體信息關聯的代理1403和與思考課題相關聯附有的信息 1406的列表，表示這次計測中的可靠性精度1404、 1407和根據履歷計算的標 準的可靠性精度1405、 1408。
該可靠性精度的值可以按原樣使用由計算得到的的數據，也可以變換成 IOO分滿分的值等提高娛樂性。當利用者選擇該列表的要素中的一個時，由對 應於與該代理的分析關聯附有的計測點的標記1402的顏色反映。此外，選擇 與思考課題相關聯的列表要素時，將權重的量和顏色的濃度對應起來進行反 映。此外，此時前面步驟703中計算的這次的傳感器的可靠性精度，作為標記 的點滅速度被顯示。
利用者確認與該任務相關的可靠性精度的結果，在重新設置傳感器重新進 行計測時，選擇重新計算的控制按鈕1408,從步驟702開始重新進行。此外， 在發現認為可以滿足作為適當的指令動作的可靠性精度的課題時，選擇選擇決
定控制按鈕1409,進入下一步的實時操作階段模式(步驟705 )。
在實時操作階段模式(步驟706)中，利用者根據自己的意願進行使腦的 血量變動的思考活動，反映其結果，變更顯示。這樣利用者通過觀察反映的結 果的同時進行活動，有為了實現適當的操作，催促有意識的反饋的效果。以下， 根據寫在圖15的模塊圖，對在實時操作模式中的設備的舉動進行說明。
在初始化步驟1502中，進行前面所述的在反映更新處理步驟中必要的變 數的初始化。此外，對步驟703和步驟704中保存的過去的學習數據進行讀入。 在畫面顯示步驟1503中，顯示與前面的步驟704中顯示的畫面類似的選擇畫 面。此外，在手法選擇處理步驟1504中，將在前面的步驟704中計算、在步 驟705中顯示的各思考課題的可靠性精度提示在監視器603的畫面上。利用者 選捧其中的任意一個。作為傳達後述的反映更新步驟1505中的命令的指令， 執行其思考課題，由此，可以進行操作。
反映更新處理步驟1505的動作，由子例行程序模塊執行。以圖16的流程 對該模塊的安裝的一例進行說明。在圖17中表示在該模塊執行的畫面的影像 例子。在畫面1700中提示利用者操作的光標1701和目標位置1702。目標位 置1702被提示在背景畫面上，該背景畫面在每一更新，以一定的速度向下方 向滾動。
在步驟1602中進行初始化處理。將光標1701的位置配置在畫面上中央位置。
在步驟1603中，將初始畫面提示在監視器603。
在步驟1604中為了維持移動速度，進行短時間的待機處理。該待機處理 進行數十毫秒 數百毫秒左右。在該畫面更新處理的待機中，也繼續進行對腦 血流量數據進行計側。
在步驟1605中，將最新時刻的血量狀態的計測數據提交給前述的設備601
的信號處理系統，對輸出結果進行計算。在該處理中，利用延遲代理等動作時， 結合保存在取樣器801中的過去的框中的血量狀態的信息，用於進行判斷。
在步驟1606中進行信息的更新。根據以上的輸出值，左右移動光標的位 置數據。此外，向下移動背景畫面。按照被更新的信息，更新畫面。
在步驟1607中進行狀態的評價。光標的位置數據被包含在目標位置1702
的區域內時，加算得點。
作為結束條件，確認規定的點數和規定的時間滿足一定的基準的狀況。沒
有滿足結束條件時，重複以上的步驟1604 1607。滿足結束條件時，進入步驟 1610。
在步驟1610中，在監視器603的畫面上通告實時搜查階段的結束，對得 點進行計算，顯示結果。此外，為了在以後的步驟1508中向學習數據反映該 試行的結果，暫時保存在變數區域中(步驟1610)。
在以上，結束圖15的子例行程序1505。緊接著，進入使被檢測者休息的 階段(休息處理步驟1506)。但是，此期間也繼續計測，結束課題的執行後回 到平常狀態的腦血流量的變動數據保存在電子記錄中。
對上述的步驟1503-1506之間的處理，重複規定次數(例如5次等)。達 到規定次數時，結束搜查階段模式。將這次的操作階段706中的平均得點保存 在介質605。
此外，與在介質內所保存的目前為止進行的計測中的得點的平均值或分散 比較，將在其結果乘以定數項的值作為這次計測的補正值，針對表示實際被使 用的各代理的設置狀態的值S (i)進行加算。以上，結束操作階段模式(步驟 1509)。
根據實施例1，由腦功能計測裝置計測定域化的腦功能，將計測信號作為 向外部裝置的輸入信號使用時，用結合本人的學習深度或傳感器的不穩定性並 結合了每日不同的代理的狀況的組合來使用針對命令指令用的課題選擇和訓 練。
實施例2
在實施例2中，在計算機內，通過實際設備執行實時操作階段模式中的子 例行程序模塊。圖18為說明實際操作的設備的一例的構成圖。在實施例2中， 代替實施例1中的光標位置數據，關於鏟形狀的選擇設備1801,控制臂1801A 的位置和角度。如實施例1中背景移動那樣，實施例2中裝載物品1802的傳 送帶1803沿粗箭頭方向移動。物品1802從物品排出器1805定期被排出到傳 送帶1803。傳送帶1803上孔1804空著，通過在適當的時刻，將臂1S(MA移 動到孔1804上，這樣，就可以將物品從傳送帶1803落到第一回收器1S06上。通過選擇設備1801,將沒有落到第一回收器1806的物品落到第二回收器1807。 圖19為可以作為安裝設備使用的通用信息處理設備的框圖。安裝設備 1900,為根據本發明實際操作的通用信息處理設備的其他的一例。在該通用信 息處理設備中設置有多個燈1901和聲源1902。在步驟1505中，將目前的血 量信息提供給信息處理設備602,計算與思考課題一致的量，並結合該被計算 的值，變化燈的光量、聲源的音量'聲音的高度。通過始終進行該變化，可以 表示作為由利用者自發的操作來驅動的簡易的樂器的功能。
才艮據實施例2，在由光腦功能計測裝置計測定i或化的腦功能，將計測信號 作為向通用信息處理設備的輸入信號使用時，用結合本人的學習深度或傳感器
課題選擇和訓練。
權利要求
1.一種基於腦功能計測的外部環境控制裝置，其根據使用設置在頭部的外部的多通道的光纖支架用近紅外分光法取得的腦的多個部位的血量狀態的狀態變化，對外部設備進行控制，其特徵在於，具有第一單元，其對於由所述光纖支架在所述腦的各多個部位作為時序信息取得的血量信息的變化，按腦的各區域部位、脈搏、腦的左右差異及其時間差分等每一生物功能，獨立地處理信息並對結果進行判定、抽出；第二單元，其做成對所述模塊各自輸出的值、根據在被控制裝置所提示的課題進行加權的合計而得到的代表值，使用對該代表值再次進行了過濾處理的值，對外部設備進行控制。
2. 根據權利要求1所述的基於腦功能計測的外部環境控制裝置，其特徵 在於，具有多個第三單元，其用於在將所述光纖支架設置在頭部時，進行使腦血量變動的課題，分別抽出腦的各部位、脈搏、腦的左右差異以及時間差分等生物信 自 評價、判定單元，其用於評價、判定對每一所述第三單元具有的所述課題反應的檢測精度；保存單元，其用於將所述評價、判定單元的評價、判定結果保存在個人信 息保存用的外部介質；重新計算單元，其用於根據在所述外部介質保存的過去的履歷中的課題的 多個評價成績的平均值、分散值，對每一所述第三單元的可靠性精度進行重新 計算並保存。
3. 根據權利要求2所述的基於腦功能計測的外部環境控制裝置，其特徵在於， 具有評價比較單元，其用於對多個評價成績中的某次被檢測出的課題的反應的 評價成績和根據在所述外部介質所保存的過去的履歷中的課題的平均值、分散值進行比較； 並具有監視器，其用於根據所述評價比較單元的比較結果，推測所述頭部的頭皮、 所述光纖支架的設置狀態和所述重新計算單元的計測精度，結合所述光纖支架 的設置狀態，進行對所述外部設備最適合的控制的課題的提示以及用於催促強 化所述加權後應使用的所述第三單元的選擇或者重新設置的畫面顯示。
全文摘要
本發明的目的為提供一種基於腦功能計測的外部環境控制裝置。目的是進行提高對反覆計測的穩定性來提高了可靠性的基於腦功能計測的設備的操作。模塊(801)(取樣器)從輸入部發送來的被檢測者的腦血流量信息，接收各計測點的計測數據。對存儲在該取樣器的信息，通過二次代理(803)、三次代理(804)進行過濾處理後進行分析。合成器(802)根據加權線性和，對各代理的輸出信息進行綜合，作為外部輸出(602)發送到設備，操作該設備。
文檔編號G05B15/02GK101359220SQ20081008154
公開日2009年2月4日 申請日期2008年2月29日 優先權日2007年7月31日
發明者宇都木契, 敦 牧 申請人:株式會社日立製作所