特許 6367890 プログラム及び情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6367890

(24)【登録日】2018年7月13日

(45)【発行日】2018年8月1日

(54)【発明の名称】プログラム及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/16 20060101AFI20180723BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20180723BHJP

   A61B 5/0476 20060101ALI20180723BHJP

   A61B 5/0488 20060101ALI20180723BHJP

   A61B 3/113 20060101ALI20180723BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/16 130

   A61B5/11

   A61B5/04 322

   A61B5/04 330

   A61B3/10 B

【請求項の数】9

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2016-209964(P2016-209964)

(22)【出願日】2016年10月26日

(65)【公開番号】特開2018-68510(P2018-68510A)

(43)【公開日】2018年5月10日

【審査請求日】2017年7月31日

(73)【特許権者】

【識別番号】302064762

【氏名又は名称】株式会社日本総合研究所

(73)【特許権者】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】劉 磊

(72)【発明者】

【氏名】中尾 政之

(72)【発明者】

【氏名】上田 一貴

【審査官】 遠藤 直恵

(56)【参考文献】

【文献】 特開平７−１１６１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−１６１６５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１４２３４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 笠川 慎矢，複雑ネットワークからの脳情報に関する信号解析，平成２７年度 修士論文 複雑ネットワークからの脳情報に関する信号解析，日本，福井工業大学大学院工学研究科，２０１６年 ２月 ４日

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／０４−５／２２

Ａ６１Ｂ ３／００−３／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得し、
取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換し、
変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出し、
前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定し、
同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

【請求項2】

前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しているか否かを判定し、かつ、該脳波成分に係る振幅又は強度と閾値との大小を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。

【請求項3】

前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、前記被検者が覚醒状態であるか否かを示す判定結果を出力する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のプログラム。

【請求項4】

判定結果に基づき、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期している前記脳波信号を計測した電極、又は該脳波成分に係る振幅又は強度が閾値以上である前記脳波信号を計測した電極を、他の電極と異なる態様で表示する前記電極の配置画像を出力する
ことを特徴とする請求項３に記載のプログラム。

【請求項5】

β帯域の脳波成分に係る振幅又は強度と第２閾値との大小を判定することで、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項6】

前記脳波信号から前記被検者の筋電図、眼球運動、又は瞬目を判別し、
判別結果に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項7】

複数人の前記被検者に係る前記脳波信号を取得し、
複数人の前記被検者それぞれについて、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、覚醒状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項8】

前記判定結果に対する評価入力を受け付け、
評価内容を前記判定結果と対応付けて記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項３〜請求項７のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項9】

被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得する取得部と、
取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換する変換部と、
変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出する抽出部と、
前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定する判定部と、
同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する第２判定部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プログラム及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

脳波に基づき人間の脳の活動状態を判定する様々な手法が提案されている。例えば特許文献１では、脳波を測定して脳波状態を解析し、解析された脳波状態に応じたパターンの音、光、振動等の出力を行うことで脳波状態を容易に把握可能な脳波測定方法等が開示されている。また、例えば特許文献２では、車輌の搭乗者に刺激を与えた場合の脳波反応を計測し、計測した脳波反応に応じて搭乗者が覚醒維持状態であるか睡眠突入状態であるかを判定する生体状態判定装置が開示されている。また、例えば特許文献３では、被検者から検出した脳波信号からα波信号及びβ波信号を分析し、α波信号に対するβ波信号の発生割合に応じて脳活動の判定を行う脳波活動定量化計測装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平０７−１１６１３９号公報

【特許文献2】特開２０１１−１１０２６１号公報

【特許文献3】特開２００１−１６１６５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一方で、近年、ＤＭＮ（Default Mode Network）という脳内ネットワークに注目が集まっている。ＤＭＮは、生体の安静状態において互いに同期して活動する複数の脳領域からなる脳内ネットワークである。ＤＭＮは、例えば外的作業を行っている場合は活動が低下するが、目を瞑って内的思考を行う場合等、安静状態において活動が増大する。ＤＭＮが活発に活動している状態では、例えばアイディアが思いつきやすい等、思考の創造性が高まると考えられている。

【0005】

従来、ＤＭＮの活動状態はｆＭＲＩ（磁気共鳴機能画像法）を用いて判定されていた。しかし、ｆＭＲＩは長時間の検査が必要であると共に、検査費用も高額であり、簡便な手法とはいえない。また、特許文献１〜３に係る発明では、ＤＭＮの活動状態を判定することはできない。

【0006】

本発明は斯かる事情によりなされたものであって、その目的とするところは、ＤＭＮの活動状態を簡便に判定することができるプログラム等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係るプログラムは、被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得し、取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換し、変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出し、前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定し、同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

【0008】

本発明に係るプログラムは、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しているか否かを判定し、かつ、該脳波成分に係る振幅又は強度と閾値との大小を判定することを特徴とする。

【0009】

本発明に係るプログラムは、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、前記被検者が覚醒状態であるか否かを示す判定結果を出力することを特徴とする。

【0010】

本発明に係るプログラムは、判定結果に基づき、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期している前記脳波信号を計測した電極、又は該脳波成分に係る振幅又は強度が閾値以上である前記脳波信号を計測した電極を、他の電極と異なる態様で表示する前記電極の配置画像を出力することを特徴とする。

【0011】

本発明に係るプログラムは、β帯域の脳波成分に係る振幅又は強度と第２閾値との大小を判定することで、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定することを特徴とする。

【0012】

本発明に係るプログラムは、前記脳波信号から前記被検者の筋電図、眼球運動、又は瞬目を判別し、判別結果に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定することを特徴とする。

【0013】

本発明に係るプログラムは、複数人の前記被検者に係る前記脳波信号を取得し、複数人の前記被検者それぞれについて、前記α帯域又はθ帯域の脳波成分が同期しており、かつ、覚醒状態であるか否かを判定することを特徴とする。

【0014】

本発明に係るプログラムは、前記判定結果に対する評価入力を受け付け、評価内容を前記判定結果と対応付けて記憶部に記憶することを特徴とする。

【0015】

本発明に係る情報処理装置は、被検者の頭部の複数位置に配置された電極を介して計測された脳波信号を取得する取得部と、取得した前記脳波信号を周波数スペクトルに変換する変換部と、変換した前記周波数スペクトルから周波数帯域別の脳波成分を抽出する抽出部と、前記複数位置の脳領域において、α帯域又はθ帯域の脳波成分が互いに同期しているか否かを判定する判定部と、同期判定の対象である前記脳波成分の周波数帯域とは異なる周波数帯域の脳波成分に基づき、又は前記脳波信号に基づき、前記被検者が覚醒状態であるか否かを判定する第２判定部とを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0016】

本発明によれば、ＤＭＮの活動状態を簡便に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】情報処理システムの構成例を示す模式図である。

【図2】端末の構成例を示すブロック図である。

【図3】機器の構成例を示すブロック図である。

【図4】電極の配置位置の一例を示す説明図である。

【図5】脳波信号の時系列データの一例を示す説明図である。

【図6】脳波信号の周波数スペクトルの一例を示す説明図である。

【図7】脳波信号のパワースペクトルの一例を示す説明図である。

【図8】ＤＭＮの判定結果に係る表示画像の一例を示す説明図である。

【図9】情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図10】実施の形態２に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。

【図11】実施の形態２に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図12】実施の形態３に係る端末の構成例を示す模式図である。

【図13】実施の形態３に係る評価ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。

【図14】実施の形態３に係る入力画面の一例を示す説明図である。

【図15】実施の形態３に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、被検者の脳波に基づいてＤＭＮの活動状態を判定する情報処理システムを一例として説明を行う。情報処理システムは、情報処理端末１、計測機器２を含む。情報処理端末１及び計測機器２は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）により通信接続されている。

【0019】

情報処理端末１は、種々の情報処理を行う情報処理装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理端末１はスマートフォンであるものとし、以下では簡潔のため、端末１と読み替える。端末１は、計測機器２から被検者の脳波に係るデータを取得し、ＤＭＮの活動状態を判定する処理を行う。

【0020】

計測機器２は、いわゆる脳波計である。具体的に計測機器２は、被検者の頭部に装着されるヘッドセット型、キャップ型等のウェアラブル装置であり、多チャンネルの脳波信号を計測する処理を行う。以下では簡潔のため、計測機器２を機器２と読み替える。機器２は多チャンネルの脳波信号を計測するべく、複数の電極２６を備え、被検者の頭部に装着された状態において電極２６が被検者頭部の所定位置に配置される。機器２は電極２６を介して被検者の脳波信号を計測し、計測した脳波信号に係るデータを端末１に出力する。

【0021】

図２は、端末１の構成例を示すブロック図である。端末１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、表示部１４、入力部１５を含む。
制御部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を含み、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、端末１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部１２はＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含み、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、機器２等と情報の送受信を行う。表示部１４は液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画面を有し、制御部１１から与えられた画像を表示する。入力部１５はタッチパネル等を含み、操作者による操作入力を受け付ける。入力部１５は、受け付けた操作内容を制御部２１に通知する。
なお、本実施の形態において端末１は上記の構成に限定されず、例えば可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部、音声の入出力を行うマイク、スピーカ等を含んでもよい。

【0022】

図３は、機器２の構成例を示すブロック図である。機器２は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、信号入力部２４、信号処理部２５、電極２６を含む。
制御部２１はＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置を含み、記憶部２２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、機器２に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部２２はＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ素子を含み、制御部２１が処理を実行するために必要なプログラム又はデータ等を記憶している。また、記憶部２２は、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部２３はアンテナ及び通信処理回路等を含み、無線ＬＡＮにより端末１等と情報の送受信を行う。なお、例えば端末１及び機器２は有線ＬＡＮにより通信を行ってもよい。

【0023】

信号入力部２４は、電極２６から脳波信号の入力を受け付ける入力インターフェイスである。信号処理部２５は、信号入力部２４に入力された脳波信号を処理するための増幅器、Ａ／Ｄ変換器等を含む処理回路である。
電極２６は、被検者の脳波信号を計測するための電極である。機器２は複数の電極２６を備え、被検者頭部に装着された状態において各電極２６が所定位置に配置される。電極２６は、脳神経細胞の活動に起因して生じる電位変化、すなわち脳波信号を検出する。

【0024】

図４は、電極２６の配置位置の一例を示す説明図である。以下では情報処理システムが実行する処理の概要について説明する。なお、以下では説明の便宜のため、端末１の処理主体は制御部１１とし、機器２の処理主体は制御部２１とする。
図４では、電極２６の配置位置を簡略化して示す。機器２に係る複数の電極２６は、脳波計測時において図４に示す各位置に配置されている。なお、図４は被検者の頭部を頭上から俯瞰した図であり、図４における上方向が被検者の正面方向である。なお、図４の配置位置は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。機器２の制御部２１は各電極２６、２６、２６…を介し、各チャンネルＣＨ１、ＣＨ２、ＣＨ３…の脳波信号、すなわち各配置位置に対応する脳領域の脳波信号を計測する。なお、Ｒｅｆ１、Ｒｅｆ２は左脳側又は右脳側の基準電位を計測するためのチャンネルであり、制御部２１はＲｅｆ１又はＲｅｆ２と各チャンネルとの電位差を計測する。

【0025】

例えば端末１の制御部１１は、入力部１５を介して脳波計測の計測条件（例えばサンプリング時間）等の入力を受け付ける。計測条件の入力を受け付けた場合、制御部１１は、脳波計測を行う旨の指令信号を生成し、機器２に送信する。指令信号を受信した場合、機器２の制御部２１は、電極２６を介して脳波信号の計測を行う。具体的には、電極２６は各チャンネルの脳領域における脳神経細胞の活動に起因して発生する電位変化を検知する。検知した電位変化に係る信号は信号処理部２５において処理され、制御部２１に与えられる。制御部２１は、計測した脳波信号に係るデータを端末１に出力する。

【0026】

図５は、脳波信号の時系列データの一例を示す説明図である。図５では、機器２により計測された脳波信号の時系列データを示す。図５において横軸は計測時間（ｓ）を、縦軸は電圧（μＶ）を示す。なお、図５では便宜上、各チャンネルのデータを縦方向にずらして図示している。従って、例えばＣＨ２の電圧値が必ずしもＣＨ１の電圧値より大きいことを意味するものではない。
図５に示すように、脳波信号は電圧値の時系列変化として計測される。脳波信号に基づいて、被検者の生体活動に関して種々の情報が観測可能である。例えば４００ｓ前後の時間において、ＣＨ１、ＣＨ２、ＣＨ３、ＣＨ１２、ＣＨ１３、ＣＨ１４等の脳波信号が大きく変化している。当該変化は、被検者の瞬目によるノイズが脳波信号に混入したためと考えられる。また、６００ｓ前後の時間においてＣＨ１、ＣＨ２等の脳波信号が大きく変化している。当該変化は、被検者の閉眼動作によるノイズが脳波信号に混入したためと考えられる。

【0027】

また、８００〜１２００ｓの時間において、脳波信号に係る電圧値が小刻みに変動している。当該変動は、比較的周波数の小さいα帯域（例えば８〜１３Ｈｚ）の脳波信号の含有量が多いためと考えられる。すなわち、該当するチャンネルに対応する脳領域において、比較的周波数の大きいβ波（例えば１３Ｈｚ以上）に対するα波の含有割合が大きいため、周波数の小さいα波成分の発生が小刻みな変動として観測されたものと考えられる。このように、脳波信号の時系列データから、α波、β波、θ波（例えば４〜８Ｈｚ）、δ波（例えば１〜４Ｈｚ）の発生が観測可能である。

【0028】

端末１の制御部１１は、当該脳波信号に基づいて被検者のＤＭＮの活動状態を判定する。具体的に制御部１１は、ＤＭＮを構成する複数の脳領域においてα帯域の脳波信号が互いに同期しているか否か等を判定する。

【0029】

図６は、脳波信号の周波数スペクトルの一例を示す説明図である。図６では、横軸が周波数（Ｈｚ）を、縦軸が脳波信号の大きさ（ｄＢ）を示す。制御部１１は、機器２から取得した脳波信号の時系列データを周波数スペクトルに変換する。具体的に制御部１１は、当該時系列データに対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）の演算処理を実行し、脳波信号を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換する。図６では、ＣＨ１の脳波信号について変換処理を行った周波数スペクトルの一例を示す。図６に示すように、時間領域のデータであった脳波信号が周波数領域に変換されている。

【0030】

制御部１１は、当該周波数スペクトルから周波数帯域別の信号成分を抽出する。例えば制御部１１は、α帯域、β帯域、θ帯域、δ帯域、その他の周波数帯域に分けて、各周波数帯域の信号成分を抽出する。具体的に制御部１１は、周波数スペクトルを各周波数帯域に係るバンド幅に分けるバンドパスフィルタ処理を実行し、各周波数成分を抽出する。図６において、各周波数帯域を破線により分けて示す。制御部１１は、各周波数帯域のうちα帯域に属する信号成分に基づき、以下の判定を行う。

【0031】

制御部１１は、電極２６が配置されている複数位置の脳領域において、α帯域の信号成分が互いに同期しているか否かを判定する。例えば制御部１１は、図４で示したＣＨ１、ＣＨ５、ＣＨ７、ＣＨ１４、ＣＨ１０、ＣＨ８で計測された脳波信号のα波成分について位相解析を実行し、各チャンネルのα波成分に係る位相の同期性を判断する。ＣＨ１、ＣＨ５、ＣＨ７等はそれぞれ、内側前頭前野、側頭葉、後頭葉等に対応するチャンネルである。当該複数の脳領域は、ＤＭＮを構成する脳領域であると考えられている。従って、制御部１１は各脳領域のα波成分の同期性を判定することで、ＤＭＮの該当領域が互いに同期して活動しているか否かを判定する。なお、上記でＤＭＮ該当領域とした脳領域は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。
また、上記で制御部１１は左脳側のＣＨ１、ＣＨ５、ＣＨ７、及び右脳側のＣＨ１４、ＣＨ１０、ＣＨ８の両方について同期性を判定したが、右脳又は左脳のいずれか一方のみを判定対象として処理を行ってもよい。以下の処理においても同様である。

【0032】

制御部１１は上記の同期判定処理を行うと共に、当該複数の脳領域においてα帯域の信号成分の振幅と所定の閾値との大小を判定する処理を行う。具体的に制御部１１は、ＣＨ１、ＣＨ５等の各チャンネルについて、α帯域に含まれる１０Ｈｚ程度の周波数に係る信号成分の大きさの絶対値をα波成分の振幅値として取る。制御部１１は、各チャンネルの当該振幅値が所定の閾値以上であるか否かを判定する。これにより、制御部１１は、ＤＭＮに該当する複数の脳領域についてα波成分の振幅が閾値以上であるか否かを判定する。同期判定処理と併せて振幅の大小に係る判定処理を行うことで、制御部１１は、ＤＭＮに該当する複数領域が同期しながら活発に活動している状態であるか否かを判定する。

【0033】

なお、上記で制御部１１はα波成分の振幅が閾値以上であるか否かを判定したが、閾値を超過するか否かを判定してもよいことは勿論である。また、判定対象とする数値はα波成分の振幅ではなく、後述するα波成分の信号強度であってもよい。

【0034】

図７は、脳波信号のパワースペクトルの一例を示す説明図である。図７において、縦軸は各周波数帯域の信号成分の強度を示している。
制御部１１は、上記のα波成分に係る判定処理を行うと同時に、被検者が脳波計測時において覚醒状態であるか否かを判定する。例えば制御部１１は、上記の同期判定の対象であるα帯域とは異なるβ帯域の信号成分に基づき、被検者が覚醒状態であるか否かを判定する。

【0035】

具体的に制御部１１は、上記で抽出した各周波数帯域の信号成分について信号強度のピーク値、平均値等を取ることでパワースペクトルを算出する。制御部１１は、α帯域、β帯域、θ帯域等の周波数帯域別の強度を算出する。図７では、ＣＨ１の脳波信号のパワースペクトルを示す。
制御部１１は、上記で算出したβ波成分の強度と、所定の第２閾値との大小を判定する。例えば制御部１１は、ＤＭＮに係る複数の脳領域においてβ波成分の強度が第２閾値以上であるか否かを判定する。β波は、被検者が覚醒状態から睡眠状態に突入すると減退する傾向がある。そこで制御部１１は、β波成分の強度に基づき覚醒状態であるか否かを判定する。

【0036】

なお、上記で制御部１１はβ波成分に基づき覚醒判定を行ったが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば制御部１１は、θ波、δ波等に基づき判定を行ってもよい。また、例えば制御部１１は、機器２から取得した脳波信号に基づき、筋電図、眼球運動、瞬目等を判別することで被検者が覚醒状態であるか否かを判定してもよい。例えば制御部１１は、予めモデリングされている脳波信号の発生パターンと、計測された脳波信号の発生パターンとを比較し、高振幅の持続性筋電図が発生したか否かを判定する。また、例えば制御部１１は、同様に脳波信号の発生パターンを分析し、レム睡眠初期に発生する急速眼球運動、入眠初期に発生する緩徐眼球運動等を判別してもよい。また、例えば制御部１１は、被検者の瞼に近いチャンネルでの脳波信号の急激な時系列変化を判別することで、被検者の瞬目を判別してもよい。このように、制御部１１は脳波だけでなく、脳波信号から観測可能な生体情報を判別して被検者の覚醒状態を判定してもよい。

【0037】

上述の如く制御部１１は、α波成分の同期判定、振幅の大小判定、被検者の覚醒判定を行う。複数の脳領域においてα波成分が同期しており、振幅が閾値以上であり、かつ、被検者が覚醒状態であると判定した場合、制御部１１は、被検者のＤＭＮが活動状態にあると判定する。制御部１１は、当該判定結果を被検者等に対して通知する。

【0038】

図８は、ＤＭＮの判定結果に係る表示画像の一例を示す説明図である。ＤＭＮの活動状態に係る判定結果を被検者等に通知する場合、制御部１１は単にＤＭＮが活動状態にある旨をテキスト等により表示してもよいが、図８に示す形で画像表示を行うとより好適である。具体的に制御部１１は、図４と同様に各チャンネルの位置を示す配置画像において、ＤＭＮが活動状態にある様子を再現して表示する。

【0039】

例えば制御部１１は、α波成分の同期判定に係る判定結果に基づき、α波成分が同期している脳波信号を計測したチャンネル（電極２６）を、他のチャンネルと異なる態様で表示する。例えば制御部１１は、α波成分が同期しているチャンネルを点滅表示し、その他は点滅表示を行わない。なお、図８では点滅表示を行っている様子をハッチングにより示している。なお、表示態様は点滅表示によるもの限定されず、例えば色の変更、明暗の変更等により表示態様を異ならせてもよい。被検者等は図８に示す配置画像を参考に、ＤＭＮが同期している様子を簡単に把握することができる。

【0040】

また、例えば制御部１１は、α波成分が同期しているチャンネルではなく、α波成分の振幅が閾値以上であると判定されたチャンネルを配置画像上に示してもよい。具体的に制御部１１は、α波成分の振幅の大小に係る判定結果に基づき、α波成分の振幅が閾値以上である脳波信号を計測したチャンネルを、その他のチャンネルと異なる態様で配置画像上に表示する。例えば制御部１１は、α波成分の大小に応じて各チャンネルの色を変更する。これにより、被検者等はα波成分の活動が活発なチャンネルを簡単に判別することができる。
なお、例えば制御部１１は、α波成分の同期性、又は振幅の大小のいずれかの判定結果だけを表示可能とするだけでなく、いずれの判定結果も表示可能とするべく、入力部１５により受け付けた操作内容に基づき、表示画像を各判定結果に係る夫々の配置画像に切り替えることとしてもよい。

【0041】

また、判定結果に係る上記の出力態様は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば制御部１１は、上述の如く、ＤＭＮが活動状態にあるか否かをテキスト形式で表示してもよい。また、例えば制御部１１は、各チャンネルで計測された脳波信号の位相、振幅等の数値を表示してもよい。また、図６、図７等で示したように、制御部１１は分析結果をグラフ表示してもよい。このように、本実施の形態において判定結果に係る出力態様は特に限定されない。

【0042】

また、例えば制御部１１は、ＤＭＮの活動状態に係る判定結果を出力するだけでなく、判定結果を記憶部１２に登録しておいてもよい。この場合、例えば制御部１１は、ＤＭＮに係る脳領域の位置情報（判定対象とした各チャンネルの座標）、計測した脳波信号の位相、振幅等に係る情報、計測日時を示す時間情報を互いに対応付けて記憶部１２に記憶する。これにより、被検者のＤＭＮに係る活動状態のデータを記録することができる。

【0043】

図９は、情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に基づいて、情報処理システムが実行する処理内容について説明する。
例えば端末１から脳波計測を開始すべき旨の指令信号を受信した場合、機器２の制御部２１は以下の処理を実行する。制御部２１は、被検者の頭部の複数位置に配置された電極２６を介して脳波信号を計測する（ステップＳ１１）。具体的には、電極２６は被検者の脳に係る複数の脳領域に対応する位置に配置されており、脳神経細胞の活動に起因して発生する電位変化を検知する。制御部２１は、各電極２６が検知した電位変化を脳波信号として計測する。制御部２１は、計測した脳波信号に係るデータを端末１に出力する（ステップＳ１２）。

【0044】

端末１の制御部１１は、機器２で計測された脳波信号に係るデータを取得する（ステップＳ１３）。制御部１１は、予め定められているサンプリング時間を経過したか否かを判定する（ステップＳ１４）。サンプリング時間を経過していないと判定した場合（Ｓ１４：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１１に戻す。サンプリング時間を経過したと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、取得した脳波信号に係る時系列データを周波数スペクトルに変換する（ステップＳ１５）。例えば制御部１１は、当該時系列データに対してＦＦＴの演算処理を実行し、脳波信号のデータを時間領域から周波数領域に変換する。制御部１１は、各電極２６において計測された各脳波信号の時系列データに対し、変換処理を実行して周波数スペクトルを得る。制御部１１は、変換した周波数スペクトルから周波数帯域別の信号成分を抽出する（ステップＳ１６）。具体的に制御部１１は、α帯域、β帯域、θ帯域、δ帯域、その他の周波数帯域に分けるバンドパスフィルタ処理を実行し、各周波数帯域の信号成分を抽出する。制御部１１は、各電極２６において計測された脳波信号について上記の抽出処理を行う。

【0045】

制御部１１は、電極２６が配置されている複数位置の脳領域において、α帯域の信号成分が互いに同期しているか否かを判定する（ステップＳ１７）。具体的に制御部１１は、複数の電極２６のうち、ＤＭＮを構成する脳領域に対応する位置に配置された電極２６で計測された脳波信号について、α帯域の信号成分の位相解析を行い、互いに同期しているか否かを判定する。例えば図４で示した例の場合、制御部１１は、ＤＭＮ該当領域である内側前頭前野、側頭葉、後頭葉に対応するＣＨ１、ＣＨ５、ＣＨ７等のα波成分について位相解析を行い、互いに同期しているか否かを判定する。つまり制御部１１は、ＤＭＮを構成する複数の脳領域についてα波の同期性を判定する。なお、上記でＤＭＮ該当領域とした脳領域は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。

【0046】

α帯域の信号成分が同期していると判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、電極２６が配置されている複数位置の脳領域において、α帯域の信号成分の振幅と閾値との大小を比較する（ステップＳ１８）。具体的に制御部１１は、各位置で計測されたα波成分の振幅が所定の閾値以上であるか否かを判定する。なお、制御部１１はα波成分の信号強度の大小を比較してもよい。

【0047】

α帯域の信号成分の振幅が閾値以上であると判定した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ１７の同期判定の対象であるα帯域とは異なる周波数帯域の信号成分に基づき、計測時において被検者が覚醒状態であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。具体的に制御部１１は、β帯域の信号成分の強度と第２閾値との大小を比較することで判定を行う。例えば制御部１１は、いずれかの電極２６で計測された脳波信号のβ波成分について、強度が第２閾値以上であるか否かを判定する。なお、制御部１１はβ波成分ではなく、脳波信号が示すその他の生体情報に基づいて判定を行ってもよい。例えば制御部１１は脳波信号の解析を行い、高振幅の持続性筋電図、急速眼球運動、瞬目等の有無を判別する。制御部１１は、上記の判別結果に応じて被検者が覚醒状態であるか否かを判定してもよい。

【0048】

被検者が覚醒状態であると判定した場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、制御部１１は、被検者のＤＭＮが活動状態である旨を示す判定結果を出力する（ステップＳ２０）。例えば制御部１１は、図８で例示したように、各電極１２の配置位置を示す配置画像を表示し、α波成分が同期している脳波信号を計測した電極１２を、他の電極１２と表示態様を異ならせて表示する。なお、制御部１１はα波成分の同期性ではなく、振幅の大小に応じて表示態様が異なるように配置画像を表示してもよい。また、制御部１１は判定結果を出力するだけでなく、各電極２６で計測された脳波信号のα波成分に係る位相、強度等の数値を出力してもよい。α帯域の信号成分が同期していないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、α帯域の信号成分の振幅が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、又は被検者が覚醒状態でないと判定した場合（Ｓ１９：ＮＯ）、制御部１１は、被検者のＤＭＮが不活動状態である旨を示す判定結果を出力する（ステップＳ２１）。ステップＳ２０又はＳ２１の処理を実行した後、制御部１１は一連の処理を終了する。

【0049】

なお、上記ではα波成分の信号の大きさの絶対値を振幅値として取り、該振幅の大小を判定することとしたが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えば端末１は、判定前後に亘るα波成分の大きさの相対値に基づいて判定を行ってもよい。この場合、例えば端末１は、ＤＭＮに係る判定処理を行う前に、機器２を介して開眼覚醒状態における被検者の脳波信号を計測して記憶しておく。すなわち端末１は、検査前における被検者の脳波信号のサンプルデータを計測する。そして端末１は、上記と同じく閉眼覚醒状態における被検者の脳波信号を計測する。端末１は、計測された脳波信号の大きさをサンプルデータに係る大きさで除算することで、判定開始前後に亘る相対値を算出する。端末１は、当該相対値に基づいて振幅の大小に係る判定を行う。これにより、上記と同じくＤＭＮの活動状態を判定することができると共に、各被検者の個体差を考慮して正確な判定を行うことが期待できる。

【0050】

また、上記で制御部１１はα帯域の信号成分について判定処理を行ったが、判定対象とする信号成分の周波数帯域にはθ帯域を含めてもよい。

【0051】

また、上記で制御部１１はα帯域の信号成分について振幅の大小に係る判定処理を行ったが、当該判定処理は行わず、α波成分の同期性、及び被検者の覚醒状態のみに基づいてＤＭＮが活動状態にあるか否かを判定してもよい。すなわちα波成分の振幅が閾値以上であるか否かは、ＤＭＮの活動状態に係る判定基準とせずともよい。
また、上記で制御部１１は、α帯域の信号成分について同期判定処理を行った後で被検者の覚醒判定処理を行ったが、覚醒判定処理を行った後で同期判定処理を行ってもよい。すなわち、一連の判定処理の順序は限定されない。

【0052】

以上より、本実施の形態１によれば、ＤＭＮの活動状態を簡便に判定することができる。

【0053】

また、本実施の形態１によれば、α帯域の信号成分の同期性だけでなく、当該信号成分の振幅又は強度の大小を判定することで、ＤＭＮの活動状態をより正確に判定することができる。

【0054】

また、本実施の形態１によれば、判定結果を自動的に通知することができる。

【0055】

また、本実施の形態１によれば、判定結果に応じた電極１２の配置画像上に表示することで、判定結果を分かり易く通知することができる。

【0056】

また、本実施の形態１によれば、β帯域の信号成分に基づいて被検者の覚醒状態を判定することで、脳波信号が示す生体情報のうち、脳波に係る生体情報のみに基づいて判定を行うことができる。

【0057】

また、本実施の形態１によれば、筋電図、眼球運動、瞬目等の生体情報に基づいて覚醒状態を判定することもできる。

【0058】

（実施の形態２）
本実施の形態では、複数人の被検者について並行してＤＭＮの活動状態を判定する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図１０は、実施の形態２に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態は、例えば複数人が参加する会議のように、被検者が複数人いる場合に適用することができる。本実施の形態に係る情報処理システムは、被検者の人数に合わせて機器２を複数備える。機器２、２、２…は、複数人の被検者がそれぞれ装着する。各機器２の制御部２１は、各被検者の脳波計測を行い、脳波信号に係るデータを順次端末１に出力する。

【0059】

端末１の制御部１１は、複数人の被検者に係る脳波信号のデータを機器２、２、２…から取得する。制御部１１はサンプリング時間が経過するまで脳波信号の取得処理を行い、脳波信号の時系列データを記憶部１２に記憶する。

【0060】

制御部１１は、複数人の被検者それぞれについてＤＭＮの活動判定処理を行う。例えば制御部１１は、サンプリング時間を経過した場合、複数人の被検者それぞれの脳波信号の時系列データについて周波数解析を行い、周波数帯域別の信号成分を抽出する。制御部１１は、抽出したα波成分が同期しているか否かを、被検者毎に判定する。同様に、制御部１１はα波成分の振幅の大小に係る判定処理、β波成分の信号強度の大小に係る判定処理を、被検者毎に判定する。そして制御部１１は、上記の各判定結果に応じて、ＤＭＮが活発に活動している状態であるか否かを被検者毎に判定する。このように制御部１１は、同時的に脳波計測を行った複数人の被検者それぞれについて、ＤＭＮの活動状態に係る判定を行う。

【0061】

全ての被検者について判定処理が完了した場合、制御部１１は、複数人の被検者それぞれの判定結果を出力する。例えば制御部１１は、被検者毎のＤＭＮの活動又は不活動を示す判定結果を、並列的に表示部１４に表示する。具体的には図１０に示すように、制御部１１は、各被検者の氏名等に対応する形で、各被検者のＤＭＮに係る判定結果を表示する。これにより、例えば会議時に併せて本情報処理システムによる脳波計測を会議参加者に対して実施することで、どの参加者のＤＭＮが活発に活動していたか、すなわち創造性を発揮していたかを客観的に評価するための参考指標を提供することができる。

【0062】

なお、例えば制御部１１は、ＤＭＮの活動又は不活動を示す判定結果だけでなく、ＤＭＮが活動状態にある時間帯を併せて表示してもよい。例えば制御部１１は、被検者のＤＭＮが活動状態にあると判定した場合、当該判定時点の時刻を一時的に記憶部１２に記憶しておく。その後、制御部１１は継続して脳波信号を機器２から取得し、ＤＭＮの活動状態に係る判定処理を実行する。すなわち制御部１１は、ＤＭＮの活動状態を継続して監視する。被検者のＤＭＮが活動状態から不活動状態になったと判定した場合、当該判定時点の時刻を記憶する。これにより、制御部１１はＤＭＮが活動状態である時間帯を判別し、被検者の氏名等と対応付けて表示部１４に表示する。以上より、制御部１１はＤＭＮが活発に活動している時間帯を被検者毎に割り出し、参考指標として提供することができる。

【0063】

図１１は、実施の形態２に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。複数人の被検者がそれぞれ装着する機器２、２、２…が、計測した脳波信号を端末１に出力した後（ステップＳ１２）、端末１の制御部１１は以下の処理を実行する。
制御部１１は、複数人の被検者に係る脳波信号のデータを機器２、２、２…から取得する（ステップＳ２０１）。すなわち制御部１１は、各被検者が装着しており、各被検者の脳波計測を行う各機器２から出力された脳波信号のデータを順次取得する。制御部１１は、処理をステップＳ１４に移行する。

【0064】

サンプリング時間を経過したと判定した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、各被検者の脳波信号の時系列データを周波数スペクトルに変換する（ステップＳ２０２）。さらに制御部１１は、各被検者の脳波信号に係る周波数スペクトルから、周波数帯域別の信号成分を抽出する（ステップＳ２０３）。

【0065】

制御部１１は、複数の被検者のうち一の被検者について、α帯域の信号成分が同期しているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。同期していると判定した場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、制御部１１は、当該一の被検者についてα帯域の信号成分の振幅と閾値との大小を判定する（ステップＳ２０５）。α波成分の振幅が閾値以上であると判定した場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、制御部１１は、計測時において当該一の被検者が覚醒状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。例えば制御部１１は、ステップＳ２０３で抽出した、当該一の被検者のβ波成分の強度に基づき判定を行う。

【0066】

当該一の被検者が覚醒状態であると判定した場合（Ｓ２０６：ＹＥＳ）、制御部１１は、当該一の被検者のＤＭＮが活動状態にあると判定し、判定結果を記憶部１２に記憶しておく（ステップＳ２０７）。すなわち制御部１１は、当該一の被検者について、α帯域の信号成分が同期しており、振幅が閾値以上であり、かつ、覚醒状態である旨の判定結果を記憶しておく。

【0067】

α帯域の信号成分が同期していないと判定した場合（Ｓ２０４：ＮＯ）、α帯域の信号成分の振幅が閾値未満であると判定した場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、又は当該一の被検者が覚醒状態でないと判定した場合（Ｓ２０６：ＮＯ）、制御部１１は、当該一の被検者のＤＭＮが不活動状態にあると判定し、判定結果を記憶部１２に記憶しておく（ステップＳ２０８）。

【0068】

制御部１１は、全ての被検者についてステップＳ２０４〜Ｓ２０８の判定処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ２０９）。判定処理を実行していない被検者がいると判定した場合（Ｓ２０９：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ２０４に戻す。制御部１１は当該一の被検者とは異なる別の被検者についてステップＳ２０４〜Ｓ２０８の処理を行う。これにより、制御部１１は脳波計測を行った全ての被検者についてＤＭＮの活動判定処理を行う。

【0069】

全ての被検者について判定処理を実行したと判定した場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、制御部１１は、複数人の被検者に係る判定結果を出力する（ステップＳ２１０）。例えば制御部１１は、被検者毎のＤＭＮの活動又は不活動を示す判定結果を、並列的に表示部１４に表示する。制御部１１は、一連の処理を終了する。

【0070】

以上より、本実施の形態２によれば、複数人についてＤＭＮの活動状態を並行して判定することができる。

【0071】

（実施の形態３）
本実施の形態では、ＤＭＮの活動状態に係る判定結果に被検者等の評価を付して記録する形態について述べる。
図１２は、実施の形態３に係る端末１の構成例を示す模式図である。端末１の記憶部１２は、評価ＤＢ１２１を記憶している。評価ＤＢ１２１は、後述するように被検者により入力される評価内容を、ＤＭＮに係る判定結果と対応付けて記憶している。

【0072】

図１３は、実施の形態３に係る評価ＤＢ１２１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。評価ＤＢ１２１は、日時列、判定列、点数列、コメント列を含む。日時列は、脳波計測を行った日時を記憶している。判定列は、日時と対応付けて、当該日時に行った脳波計測データより判定されるＤＭＮの活動状態の判定結果を記憶している。例えば判定列は、ＤＭＮが活動状態にあると判定された場合は「１」を、ＤＭＮが不活動状態であると判定された場合は「０」を記憶している。点数列及びコメント列は、日時と対応付けて、被検者により入力される評価内容を記憶している。具体的には、点数列は後述する入力項目への入力内容に応じた評価点数を記憶している。コメント列は、被検者により入力されるテキストデータを記憶している。

【0073】

図１４は、実施の形態３に係る入力画面の一例を示す説明図である。入力画面は、ＤＭＮの活動状態に係る判定結果に対する評価入力を受け付ける画面である。例えば端末１の制御部１１は、脳波信号に基づきＤＭＮの活動状態に関する判定処理を実行した場合、図１４に示す入力画面を表示部１４に表示する。なお、図１４ではＤＭＮが活動状態にあると判定した場合の入力画面を示している。本実施の形態において、例えば脳波計測を受けた被検者自らが、入力画面を介して評価入力を行う。

【0074】

入力画面は、例えばＤＭＮの活動状態に係る判定結果を示すテキストを含む。当該判定結果を参照することで、被検者等はＤＭＮが活発に活動している状態であるか否かを確認することができる。また、入力画面は、当該判定結果に対する評価入力を行うための入力項目１３１、コメント欄１３２を含む。入力項目１３１は、デフォルトで定められている複数の評価項目であり、評価を行う指標がチェックボックスと共に示される。当該指標は、例えば脳波計測時において被検者が新たなアイディアを思い付いたか否か、忘れていた記憶を想起したか否か等であり、被検者の創造性、創作性を問う指標である。なお、当該指標は一例であって、ＤＭＮの活動状態を主観的に評価できる指標であればよい。被検者は、脳波計測時において当該指標を満たしていたと考えた場合、チェックボックスへの入力を行う。制御部１１は、各入力項目１３１について評価入力を受け付ける。また、コメント欄１３２は、被検者が任意にコメントを入力するためのテキスト入力欄である。被検者は、上記の入力項目１３１以外にも、自由な自己評価をテキスト形式で入力することができる。
なお、上記では被検者が評価入力を行う場合を想定したが、入力者は被検者ではなくその他の第三者であってもよい。

【0075】

制御部１１は、受け付けた評価内容を、上記のＤＭＮの活動状態に係る判定結果と対応付けて記憶する。例えば制御部１１は、複数の入力項目１３１への入力数を点数換算し、評価点数を算出する。制御部１１は当該評価点数を、ＤＭＮの活動又は不活動の判定結果と対応付けて評価ＤＢ１２１に記憶する。同様にして、制御部１１はコメント欄１３２に入力されたコメントに係るテキストデータを、判定結果と対応付けて評価ＤＢ１２１に記憶する。

【0076】

図１５は、実施の形態３に係る情報処理システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に基づき、本実施の形態に係る情報処理システムが実行する処理内容について説明する。
被検者が覚醒状態であると判定した場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、端末１の制御部１１は、ＤＭＮが活動状態にある旨を示す判定結果と共に、当該判定結果に対する評価入力を受け付ける入力画面を出力する（ステップＳ３０１）。すなわち制御部１１は、図１４で例示した入力画面を表示部１４に表示する。入力画面は、例えばデフォルトで定められている入力項目１３１、被検者が任意にコメントを入力するコメント欄１３２等を含む。α帯域の信号成分が同期していないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、α帯域の信号成分の振幅が閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、又は被検者が覚醒状態でないと判定した場合（Ｓ１９：ＮＯ）、制御部１１は、ＤＭＮが不活動状態である旨を示す判定結果と共に、当該判定結果に対する評価入力を受け付ける入力画面を出力する（ステップＳ３０２）。すなわち制御部１１は、図１４で例示した入力画面を表示部１４に表示する。

【0077】

制御部１１は、ステップＳ３０１又はＳ３０２で出力した判定結果に対する評価入力を受け付ける（ステップＳ３０３）。具体的に制御部１１は、入力画面を介して、脳波計測時において被検者が創造性、創作性を発揮していたか否かの評価入力を受け付ける。例えば制御部１１は、被検者自らによる自己評価の入力を受け付ける。なお、当該評価入力は被検者以外の第三者による評価入力であってもよい。制御部１１は、入力画面の入力項目１３１においてＤＭＮに係る複数の指標項目を示し、当該指標を満たしていたか否かの評価の選択入力を受け付ける。また、制御部１１は、コメント欄１３２において、被検者による任意のテキスト入力を受け付ける。

【0078】

制御部１１は、受け付けた評価入力の内容を、ステップＳ３０１又はＳ３０２に係る判定結果と対応付けて記憶部１２に記憶する（ステップＳ３０４）。例えば制御部１１は、ＤＭＮの活動又は不活動に係る判定結果と対応付けて、上記の入力項目１３１への選択入力内容に応じた評価点数を評価ＤＢ１２１に記憶する。また、例えば制御部１１は、判定結果と対応付けて、被検者によるテキスト入力内容、すなわちコメントを評価ＤＢ１２１に記憶する。制御部１１は、一連の処理を終了する。

【0079】

以上より、本実施の形態３によれば、ＤＭＮの活動状態に係る判定結果と対応付けて、被検者等により入力される評価内容を記憶する。すなわち評価ＤＢ１２１には、端末１が判定した客観的な判定内容と、被検者等が評価した主観的な評価内容とが併せて記憶される。これにより、被検者のＤＭＮの活動状態について、より効果的な振り返りが可能となる。

【0080】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0081】

１ 端末
１１ 制御部
１２ 記憶部
Ｐ プログラム
１２１ 評価ＤＢ
１３ 通信部
１４ 表示部
１５ 入力部
２ 機器
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 通信部
２４ 信号入力部
２５ 信号処理部
２６ 電極
１３１ 入力項目
１３２ コメント欄

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】