JP6996135B2

JP6996135B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Info

Publication number: JP6996135B2
Application number: JP2017130704A
Authority: JP
Inventors: 聡疋田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2017-07-03
Filing date: 2017-07-03
Publication date: 2022-01-17
Anticipated expiration: 2037-07-03
Also published as: JP2019013284A; EP3438686B1; EP3438686A1; US20190000389A1; US11213255B2; EP3438686B8

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

従来、生体磁気を測定する脳磁計において、測定時の外来ノイズを除去する技術が求められている（例えば、特許文献１を参照）。

このような測定時の外来ノイズを除去する技術としては、測定信号から複数個の信号データを抽出し、抽出した信号間の時間方向の共通成分をノイズとして除去する方法が知られている。このような方法の一つの例として、例えば、ＤＳＳＰ(Dual Signal Subspace Projection)法が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。ＤＳＳＰ法は、信号処理により外来ノイズを除去する技術であり、センサの感度行列を用いて測定信号から２個の信号データを抽出し、抽出した信号間の時間方向の共通成分をノイズとして除去するアルゴリズムである。

しかしながら、従来の測定時の外来ノイズを除去する技術では、除去する際の各種パラメータをユーザが手動で設定する必要があるという問題がある。

そこで、測定時の外来ノイズの除去をより容易にすることができる技術を提供することを目的とする。

情報処理装置は、１以上のセンサーにより計測された生体磁場の測定データを取得する取得部と、前記測定データにおける所定の時刻の指定を受け付ける受付部と、前記測定データから、アルゴリズムがそれぞれ異なる複数の手法、同一のアルゴリズムで処理対象とする次元数および前記センサーの感度行列の少なくともいずれかを含むパラメータがそれぞれ異なる複数の手法、及びアルゴリズム及び前記パラメータの両方がそれぞれ異なる複数の手法の少なくとも一つを用いてノイズを除去する除去部と、前記除去部によりノイズが除去された、前記複数の手法の各々に対するデータについて、前記受付部により受け付けた時刻において前記測定データに基づいて推定される信号源による磁場と、前記測定データとの近似度合いにより、ノイズの除去結果を評価する評価部と、前記評価部による評価に基づいて、前記複数の手法のうち、前記近似度合いが最も高い一の手法を選択する選択部と、を有する。

開示の技術によれば、測定時の外来ノイズの除去をより容易にすることができる。

実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置の表示画面の一例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図１において、情報処理システム１は、複数種類の生体信号、たとえば脳磁図（ＭＥＧ：Magneto-encephalography）信号と脳波図（ＥＥＧ：Electro-encephalography）信号を計測し、表示する。情報処理システム１は、測定装置３と、データ収録サーバ４２と、情報処理装置２０を含む。情報処理装置２０は、計測で得られた信号情報（測定データ）と解析結果を表示するモニタディスプレイ２６（図２参照）を有する。ここでは、データ収録サーバ４２と情報処理装置２０が別々に描かれているが、データ収録サーバ４２の少なくとも一部を情報処理装置２０に組み込んでもよい。

被測定者は、頭に脳波測定用の電極（またはセンサ）を付けた状態で測定テーブル４に仰向けで横たわり、測定装置３のデュワ３０の窪み３１に頭部を入れる。デュワ３０は、液体ヘリウムを用いた極低温環境の保持容器であり、デュワ３０の窪み３１の内側には脳磁測定用の多数の磁気センサが配置されている。測定装置３は、電極からの脳波信号と、磁気センサからの脳磁信号を収集し、収集された生体信号（測定データ）をデータ収録サーバ４２に出力する。データ収録サーバ４２に収録された測定データは、情報処理装置２０に読み出されて表示され、解析される。一般的に、磁気センサを内蔵するデュワ３０と測定テーブル４は磁気シールドルーム内に配置されているが、図示の便宜上、磁気シールドルームを省略している。

情報処理装置２０は、複数の磁気センサからの脳磁信号の波形と、複数の電極からの脳波信号の波形を、同じ時間軸上に同期させて表示する。脳波信号は、神経細胞の電気的な活動（シナプス伝達の際にニューロンの樹状突起で起きるイオン電荷の流れ）を電極間の電圧値として表すものである。脳磁信号は、脳の電気活動により生じた微小な磁場変動を表わす。脳磁場は高感度の超伝導量子干渉計（ＳＱＵＩＤ）センサで検知される。

＜ハードウェア構成＞
図２は、実施形態に係る情報処理装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：プロセッサ）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３、補助記憶装置２４、入出力インタフェース２５、及びモニタディスプレイ（表示装置）２６を有し、これらがバス２７で相互に接続されている。

ＣＰＵ２１は、情報処理装置２０の全体の動作を制御し、各種の情報処理を行う。ＣＰＵ２１はまた、ＲＯＭ２３または補助記憶装置２４に格納された情報処理プログラムを実行して、測定収録画面と解析画面の表示動作を制御する。

情報処理装置２０での処理を実現する情報処理プログラムは、記録媒体によって提供される。情報処理プログラムは、例えば、記録媒体から入出力インタフェース２５を介して補助記憶装置２４にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。

ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１のワークエリアとして用いられ、主要な制御パラメータや情報を記憶する不揮発ＲＡＭを含んでもよい。ＲＯＭ２３は、基本入出力プログラム等を記憶する。本発明の情報処理プログラムもＲＯＭ２３に保存されてもよい。

補助記憶装置２４は、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置であり、たとえば、情報処理装置２０の動作を制御する制御プログラムや、情報処理装置２０の動作に必要な各種のデータ、ファイル等を格納する。

入出力インタフェース２５は、タッチパネル、キーボード、表示画面、操作ボタン等のユーザインタフェースと、各種センサあるいはデータ収録サーバ４２からの情報を取り込み、他の電子機器に解析情報を出力する通信インタフェースの双方を含む。

モニタディスプレイ２６では、測定収録画面と解析画面が表示され、入出力インタフェース２５を介した入出力操作に応じて画面が更新される。

＜機能構成＞
次に、図３を参照し、実施形態に係る情報処理装置２０の機能構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置２０の機能構成の一例を示す図である。

情報処理装置２０は、記憶部２０１を有する。記憶部２０１は、例えば、補助記憶装置２４等を用いて実現される。

また、情報処理装置２０は、取得部２０２、受付部２０３、除去部２０４、選択部２０５、表示部２０６、及び評価部２０７を有する。これら各部は、情報処理装置２０にインストールされた１以上のプログラムが、情報処理装置２０のＣＰＵ２１に実行させる処理により実現される。

取得部２０２は、測定装置３により測定された測定データを、データ収録サーバ４２から取得する。また、取得部２０２は、デュワ３０におけるセンサの個数、各センサの位置、及び感度等のデータを、データ収録サーバ４２を介して測定装置３（若しくはデータ収録サーバ４２等の記憶部分）から取得する。

受付部２０３は、脳波を表示した画面上で、てんかんによるスパイク波形が発生した時刻の指定を医師等であるユーザから受け付ける。

除去部２０４は、取得部２０２により取得された測定データから、複数の手法の各々を用いてノイズを除去する。ここで、当該複数の手法には、例えば、アルゴリズムがそれぞれ異なる複数の手法、同一のアルゴリズムで削減次元数がそれぞれ異なる複数の手法、及びアルゴリズム及び削減次元数の両方がそれぞれ異なる複数の手法の少なくとも一つが含まれていてもよい。

また、当該複数の手法として、例えば、処理対象とする次元数、相関係数の閾値、及び使用するセンサの感度行列等といった、条件によって最適値が異なる（パラメータの少なくとも一つがそれぞれ異なる）複数の手法を用いてもよい。

評価部２０７は、除去部２０４によりノイズが除去された、当該複数の手法の各々に対するデータについて、受付部２０３により受け付けた時刻におけるノイズの除去結果を評価する。

選択部２０５は、評価部２０７による評価に基づいて、当該複数の手法のうち、一の手法を選択する。

表示部２０６は、選択部２０５により選択された手法を用いて、除去部２０４により測定データからノイズが除去されたデータをモニタディスプレイ２６の画面に表示する。また、表示部２０６は、選択部２０５により選択された手法が初期値として設定された画面を表示する。

＜処理＞
次に、図４を参照し、実施形態に係る情報処理装置２０の処理について説明する。図４は、情報処理装置２０の処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下では、アルゴリズム及び削減次元数の両方がそれぞれ異なる複数の手法のうち、一の手法を選択する例について説明する。

ステップＳ１において、受付部２０３は、評価値算出時刻の指定をユーザから受け付ける。ここで、評価値算出時刻として、例えば、脳波の波形から読み取られた、てんかんによるスパイク（棘波）の頂点の時刻等が指定される。

なお、てんかんとは、脳の神経細胞に突然発生する激しい電気的な興奮により繰り返す発作（てんかん発作）を特徴とする脳の疾患である。てんかん発作が発生した際には、複数の神経細胞が同時に電気を出すため、大きな電流が流れ、脳波の波形において所定のスパイクが測定される。

続いて、選択部２０５は、最良評価値の値を０に初期化し、予め設定されたリストにおける先頭のアルゴリズムを、「評価対象のアルゴリズム」として選択する（ステップＳ２）。ここで、当該リストに含まれる各アルゴリズムは、例えば、ＤＳＳＰ法や、測定信号からセンサの感度行列を用いて複数個の信号データを抽出し、抽出した信号間の時間方向の共通成分をＳＳＰ(Signal Subspace Projection)によりノイズとして除去する方法（ＴＳＳＰ法）等でもよい。

続いて、選択部２０５は、評価対象のアルゴリズムにおける削減次元数を０に初期化（設定）する（ステップＳ３）。

続いて、選択部２０５は、評価対象のアルゴリズムにおける削減次元数を１つ増加させる（ステップＳ４）。

続いて、除去部２０４は、当該削減次元数を用いて、評価対象のアルゴリズムによるノイズ除去処理を行う（ステップＳ５）。ノイズ除去処理については後述する。

続いて、評価部２０７は、ノイズ除去処理の結果に対して、ユーザから指定された評価値算出時刻での評価値を算出する（ステップＳ６）。ここで、評価部２０７は、評価値を算出するため、例えば、当該評価値算出時刻におけるダイポール（電流双極子）の推定を行うようにしてもよい。この場合、評価部２０７は、脳の中心位置を予め設定された位置と仮定することにより、脳を導電性溶液がつまった球体とみなした時のサルバス（Sarvas）の式を用いた簡易な推定を行うようにしてもよい。これにより、電流双極子を推定する処理をより高速化できる。

または、評価部２０７は、空間フィルター法や、スパースコーディング等の方法を用いてもよい。

そして、評価部２０７は、推定した結果に対し、ＧｏＦ(Goodness of Fit)を用いて、評価値を算出してもよい。この場合、評価部２０７は、信号源を単一の電流双極子と仮定して推定した信号源から計算される磁場（「所定の磁場」の一例）と、実際に測定（観測）された測定データから推定した電流双極子による磁場との近似度合いを、推定の信頼性指標とし、以下の式（１）によりＧｏＦを算出してもよい。

ここで、Ｘｉは実測磁場強度であり、Ｙｉは推定磁場強度である。なお、ＧｏＦの代わりに相関係数（Correlation Coefficient）等を用いて評価値を算出してもよい。

続いて、選択部２０５は、算出した評価値が、記憶されている最良評価値よりも高いか否かを判定する（ステップＳ７）。

算出した評価値が、記憶されている最良評価値よりも高くない場合（ステップＳ７でＮＯ）、後述するステップＳ９の処理に進む。

算出した評価値が、記憶されている最良評価値よりも高い場合（ステップＳ７でＹＥＳ）、選択部２０５は、算出した評価値を、最良評価値として記憶部２０１に記憶するとともに、当該最良評価値を算出した際の評価対象のアルゴリズム、及び削減次元数を記憶部２０１に記憶する（ステップＳ８）。

続いて、選択部２０５は、評価対象のアルゴリズムにおける削減次元数が、予め設定された所定値であるか否かを判定する（ステップＳ９）。

削減次元数が当該所定値でない場合（ステップＳ９でＮＯ）、ステップＳ４の処理に進む。

削減次元数が当該所定値である場合（ステップＳ９でＹＥＳ）、選択部２０５は、上述したリストにおいて、「評価対象のアルゴリズム」として未選択のアルゴリズムが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０）。

未選択のアルゴリズムが登録されている場合（ステップＳ１０でＹＥＳ）、選択部２０５は、当該未選択のアルゴリズムを、「評価対象のアルゴリズム」として選択し（ステップＳ１１）、ステップＳ３の処理に進む。

未選択のアルゴリズムが登録されていない場合（ステップＳ１０でＮＯ）、除去部２０４は、ステップＳ８で記憶部２０１に記憶した、最良評価値を算出した際の評価対象のアルゴリズム、及び削減次元数を用いて、ノイズ除去処理を実行し（ステップＳ１２）、処理を終了する。なお、ステップＳ１２によりノイズが除去されたデータは、表示部２０６によりモニタディスプレイ２６の画面に表示される。

なお、ステップＳ１２において、除去部２０４によりノイズ除去処理を実行する代わりに、ステップＳ５における当該評価対象のアルゴリズム、及び当該削減次元数を用いたノイズ除去処理の結果を記憶しておき、出力するようにしてもよい。

≪ノイズ除去処理≫
次に、ステップＳ５の除去部２０４によるノイズ除去処理の一例について説明する。以下では、センサにより測定された信号から、センサの感度行列であるリードフィールド行列（Lead Field Matrix、磁場導出行列）を用いて、２個の信号データを抽出し、抽出した信号間の時間方向の共通成分をＳＳＰでノイズとして除去する方法について説明する。

まず、除去部２０４は、以下の式（２）、（３）により、対称行列であるＧ１、Ｇ２をそれぞれ算出する。

ここで、Ｌ１、Ｌ２は、それぞれ、当該２個の信号に基づくリードフィールド行列である。また、ＸＴは、行列Ｘの転置行列を表す。

続いて、除去部２０４は、以下の式（４）、（５）により、Ｐ１、Ｐ２をそれぞれ算出する

ここで、ＳＶＧ（Ｘ）は、Ｘの特異値分解（Singular Value Decomposition）である。

続いて、算出したＰ１、Ｐ２を用いて、以下の式（６）、（７）によりＢ１、Ｂ２をそれぞれ算出する。

ここで、Ｉは、単位行列である。

続いて、除去部２０４は、以下の式（８）により、Ｂ２の固有値Ｓ、及びＶを算出する。

続いて、除去部２０４は、以下の式（９）により、ノイズを除去する。

ここで、Ｙはノイズが除去された後の信号であり、Ｘはノイズが含まれる混合信号（測定データ）であり、Ｖｎは、例えば、固有値Ｓが大きい順に上位ｎ番目までのＶの成分である。ここで、ｎが、上述した「削減次元数」の一例である。

図５は、情報処理装置２０の表示画面の一例を示す図である。図５の例では、選択ラジオボタン５０１にて、ＤＳＳＰ、及びＴＳＳＰのうち、除去部２０４により用いられるノイズ除去のためのアルゴリズムを選択する操作を受け付ける。

また、ノイズ除去の強度を指定するための入力欄５０２にて、除去部２０４により用いられるノイズ除去のためのアルゴリズムにて使用される削減次元数を入力（若しくは選択）する操作を受け付ける。

また、領域５０３には、取得部２０２により取得された測定データが表示される。図５の例では、縦軸が信号の強度（振幅）、横軸が時間である。この領域５０３上で、受付部２０３は、上述したステップＳ１における、評価値算出時刻の指定をユーザから受け付ける。アイコン（アノテーション）５０４は、ユーザから指定された領域５０３上の位置を示す。アイコン５０４の横軸上の位置により、評価値算出時刻が指定される。

選択部２０５は、上述したステップＳ１２で用いられた、最良評価値のアルゴリズム、及び削減次元数を、図５に示す選択ラジオボタン５０１、及び入力欄５０２にそれぞれ初期値として設定し、表示部２０６に表示させる。

なお、選択ラジオボタン５０１、及び入力欄５０２の値は、ユーザによって変更可能である。変更された場合、受付部２０３は、変更された設定値を受け付け、除去部２０４は、変更された設定値に応じたアルゴリズム、及び削減次元数にて、ノイズ除去処理を行う。これにより、システムが自動的に選択した最適な値を初期値として参考にしつつ、ユーザが意図したパラメータの値を選択できる。

また、表示部２０６は、領域５０５において、除去部２０４により、選択ラジオボタン５０１、及び入力欄５０２にそれぞれ設定された値に応じてノイズ除去処理をされた結果に基づいて推定された電流双極子のデータを表示する。また、表示部２０６は、領域５０６において、除去部２０４により選択ラジオボタン５０１、及び入力欄５０２にそれぞれ設定された値に応じてノイズ除去処理をされた結果に基づく磁場等高線図を表示する。

＜まとめ＞
従来の測定時の外来ノイズを除去する技術では、除去する際の各種パラメータをユーザが手動で設定する必要があるという問題がある。例えば、測定信号から複数個の信号データを抽出し、抽出した信号間の時間方向の共通成分をノイズとして除去する方法では、ノイズによって最適な削減次元数が変化するため、ユーザが試行錯誤して削減次元数を選択しなければならないという問題がある。例えば、ＤＳＳＰ法では、測定信号から抽出した２個の信号データ間の時間方向の基底間の相関度により削減する次元数を決定しているが、ノイズによって最適な相関度が変化するため、相関度だけでは必ずしも最適な削減次元数が決定できるわけではない。

また、使用できるノイズ除去手法が複数ある場合、ノイズ除去手法によってうまく除去できるノイズが異なるため、複数のノイズ除去手法から最適なものを選んだ方がより良いノイズ除去が行えるが、従来は、ユーザが試行錯誤して最適なノイズ除去手法を選択しなければならないという問題がある。

上述した本実施形態によれば、測定データから、複数の手法の各々を用いてノイズを除去し、所定の時刻におけるノイズの除去結果の評価に基づいて、当該複数の手法のうち、一の手法を選択する。これにより、測定時の外来ノイズの除去をより容易にすることができる。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

例えば、情報処理装置２０の各機能部は、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。

１情報処理システム
３測定装置
４測定テーブル
２０情報処理装置
２０１記憶部
２０２取得部
２０３受付部
２０４除去部
２０５選択部
２０６表示部
２０７評価部
２６モニタディスプレイ
３０デュワ
４２データ収録サーバ（データ収録装置）

特許第４８７５６９６号公報

K.Sekihara, Y.Kawabata, S.Ushio, S.Sumiya, S.Kawabata, Y.Adachi, S.S.Nagarajan, Dual signal subspace projection (DSSP): a novel algorithm for removing large interference in biomagnetic measurements, Journal of Neural Engineering Volume 13 Number 3, (2016)

Claims

１以上のセンサーにより計測された生体磁場の測定データを取得する取得部と、
前記測定データにおける所定の時刻の指定を受け付ける受付部と、
前記測定データから、アルゴリズムがそれぞれ異なる複数の手法、同一のアルゴリズムで処理対象とする次元数および前記センサーの感度行列の少なくともいずれかを含むパラメータがそれぞれ異なる複数の手法、及びアルゴリズム及び前記パラメータの両方がそれぞれ異なる複数の手法の少なくとも一つを用いてノイズを除去する除去部と、
前記除去部によりノイズが除去された、前記複数の手法の各々に対するデータについて、前記受付部により受け付けた時刻において前記測定データに基づいて推定される信号源による磁場と、前記測定データとの近似度合いにより、ノイズの除去結果を評価する評価部と、
前記評価部による評価に基づいて、前記複数の手法のうち、前記近似度合いが最も高い一の手法を選択する選択部と、
を有する情報処理装置。
前記取得部は、電極を介して計測された脳波のデータをさらに取得し、
前記受付部は、前記脳波を表示した画面上で、てんかんによるスパイク波形が発生した時刻の指定を受け付ける、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記評価部は、前記近似度合いを用いてＧｏＦ（ＧｏｏｄｎｅｓｓｏｆＦｉｔ）によりノイズの除去結果を評価する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記選択部により選択された一の手法が初期値として設定された画面を表示する表示部を有する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
情報処理装置が、
１以上のセンサーにより計測された生体磁場の測定データを取得するステップと、
前記測定データにおける所定の時刻の指定を受け付けるステップと、
前記測定データから、アルゴリズムがそれぞれ異なる複数の手法、同一のアルゴリズムで処理対象とする次元数および前記センサーの感度行列の少なくともいずれかを含むパラメータがそれぞれ異なる複数の手法、及びアルゴリズム及び前記パラメータの両方がそれぞれ異なる複数の手法の少なくとも一つを用いてノイズを除去するステップと、
ノイズが除去された、前記複数の手法の各々に対するデータについて、前記受け付けた時刻において前記測定データに基づいて推定される信号源による磁場と、前記測定データとの近似度合いにより、ノイズの除去結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて、前記複数の手法のうち、前記近似度合いが最も高い一の手法を選択するステップと、
を実行する情報処理方法。
コンピュータに、
１以上のセンサーにより計測された生体磁場の測定データを取得するステップと、
前記測定データにおける所定の時刻の指定を受け付けるステップと、
前記測定データから、アルゴリズムがそれぞれ異なる複数の手法、同一のアルゴリズムで処理対象とする次元数および前記センサーの感度行列の少なくともいずれかを含むパラメータがそれぞれ異なる複数の手法、及びアルゴリズム及び前記パラメータの両方がそれぞれ異なる複数の手法の少なくとも一つを用いてノイズを除去するステップと、
ノイズが除去された、前記複数の手法の各々に対するデータについて、前記受け付けた時刻において前記測定データに基づいて推定される信号源による磁場と、前記測定データとの近似度合いにより、ノイズの除去結果を評価するステップと、
前記評価に基づいて、前記複数の手法のうち、前記近似度合いが最も高い一の手法を選択するステップと、
を実行させるプログラム。