特開 2022-68432 判定装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022068432

(43)【公開日】2022-05-10

(54)【発明の名称】判定装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/372 20210101AFI20220427BHJP

   A61B 5/16 20060101ALI20220427BHJP

【ＦＩ】

A61B5/04 322

A61B5/16 120

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020177101

(22)【出願日】2020-10-22

(71)【出願人】

【識別番号】520412431

【氏名又は名称】ＰＧＶ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100126000

【弁理士】

【氏名又は名称】岩池 満

(74)【代理人】

【識別番号】100190621

【弁理士】

【氏名又は名称】崎間 伸洋

(72)【発明者】

【氏名】水原 善史

(72)【発明者】

【氏名】吉本 秀輔

(72)【発明者】

【氏名】江連 耕太郎

(72)【発明者】

【氏名】劉 イ直

【テーマコード（参考）】

4C038

4C127

【Ｆターム（参考）】

4C038PP03

4C038PR00

4C038PS03

4C038VA17

4C038VB02

4C127AA03

4C127DD00

4C127GG10

4C127LL08

(57)【要約】

【課題】特定の事象を経験した被験者の脳波の傾向を容易に判定できる判定装置及びプログラムを提供すること。
【解決手段】２つの事象を体験した被験者Ｐの事象ごとの脳波について、２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置１であって、被験者Ｐの脳波データを取得する脳波データ取得部１１と、２つの事象について、取得した脳波データを用いて分類を試行する分類部１４と、試行された分類結果について、事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部１５と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

２つの事象を体験した被験者の事象ごとの脳波について、前記２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置であって、
前記被験者の脳波データを取得する脳波データ取得部と、
２つの前記事象について、取得した前記脳波データを用いて分類を試行する分類部と、
試行された分類結果について、前記事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部と、
を備える判定装置。

【請求項2】

分類可能な前記被験者について、分類に寄与した脳波の特徴を特定する特定部をさらに備える請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記判定部は、複数の前記被験者に関して特定された前記脳波の特徴に基づいて、複数の前記被験者に共通する特徴があるか否かを判定する請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項4】

２つの事象を体験した被験者の事象ごとの脳波について、前記２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置としてコンピュータを動作させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
記被験者の脳波データを取得する脳波データ取得部、
２つの前記事象について、取得した前記脳波データを用いて分類を試行する分類部、
試行された分類結果について、前記事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部、
として機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、判定装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、被験者から計測された脳波を用いて、被験者の状態を判断することが実施されている。例えば、人から得られた脳波を用いて、人の感性を評価する評価装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－２０２０３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、同じ事象を経験した被験者から得られる脳波について、被験者ごとに異なるのが一般的である。そのため、単純に、脳波から特定の事象を体験しているか否かを判断することは難しい。一方で、特定の事象に対して脳波による分類を可能か否かが判定できれば、特定の事象に対する脳波の傾向を見る上で有効である。そして、脳波の傾向を用いることができれば、例えば、脳波によって事象を判定するＡＩモデルを構築することが可能になる。

【0005】

本発明は、上記従来の実状に鑑みてなされたものであり、特定の事象を経験した被験者の脳波の傾向を容易に判定できる判定装置及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は、２つの事象を体験した被験者の事象ごとの脳波について、前記２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置であって、記被験者の脳波データを取得する脳波データ取得部と、２つの前記事象について、取得した前記脳波データを用いて分類を試行する分類部と、試行された分類結果について、前記事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部と、を備える判定装置に関する。

【0007】

また、判定装置は、分類可能な前記被験者について、分類に寄与した脳波の特徴を特定する特定部をさらに備えるのが好ましい。

【0008】

また、前記判定部は、複数の前記被験者に関して特定された前記脳波の特徴に基づいて、複数の前記被験者に共通する特徴があるか否かを判定するのが好ましい。

【0009】

また、本発明は、２つの事象を体験した被験者の事象ごとの脳波について、前記２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置としてコンピュータを動作させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記被験者の脳波データを取得する脳波データ取得部、２つの前記事象について、取得した前記脳波データを用いて分類を試行する分類部、試行された分類結果について、前記事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部、として機能させるプログラムに関する。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、特定の事象を経験した被験者の脳波の傾向を容易に判定できる判定装置及びプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の第１実施形態に係る判定装置によって判定される脳波データの取得態様を示す概略図である。

【図2】第１実施形態の判定装置の構成を示すブロック図である。

【図3】第１実施形態の判定装置の脳波データ取得部によって取得される脳波データを示すグラフである。

【図4】第１実施形態の判定装置の特徴量生成部によって作成される各特徴量の内容を示す表である。

【図5】第１実施形態の判定装置の特徴量作成部によって作成される周波数に関して特徴量を示すグラフである。

【図6】第１実施形態の判定装置の判定部によって判定された結果を示す表である。

【図7】第１実施形態の判定装置の特定部によって特定された特徴量を示すグラフである。

【図8】第１実施形態の判定装置の動作を示すフローチャートである。本発明の第２実施形態に係る判定装置の構成を示すブロック図である。

【図9】本発明の第２実施形態に係る判定装置の構成を示すブロック図である。

【図10】第２実施形態の判定装置の分類について動作の流れ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】

【0012】

以下、本発明の各実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて、図１から図１０を参照して説明する。
まず、各実施形態に係る判定装置１及びプログラムの概要について説明する。

【0013】

判定装置１は、被験者Ｐによって体験された事象について、脳波を用いて分類可能か否かを判定する装置である。判定装置１は、例えば、被験者Ｐによって体験された２つの事象について、脳波を用いて分類可能か否かを判定する装置である。換言すると、判定装置１は、２つの事象に対応する脳波について、違いを検出できるか否かを判定する装置である。

【0014】

判定装置１は、図１に示すように、１つめの事象として暗算が実施された例を示す。また、以下の各実施形態では、２つめの事象としてストループテストが実施された例を示す。

【0015】

［第１実施形態］
次に、本発明の第１実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて、図１から図８を参照して説明する。
判定装置１は、２つの事象を体験した被験者Ｐの事象ごとの脳波について、２つの事象を分類可能な否か判定する装置である。判定装置１は、図１に示すように、脳波データ取得部１１と、脳波データ格納部１２と、特徴量生成部１３と、分類部１４と、判定部１５と、特定部１６と、出力部１７と、を備える。

【0016】

脳波データ取得部１１は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。脳波データ取得部１１は、被験者Ｐの脳波データを取得する。脳波データ取得部１１は、被験者Ｐごとに、例えば、２つの脳波データを取得する。脳波データ取得部１１は、例えば、図２に示すような脳波データを取得する。また、脳波データ取得部１１は、２つの脳波と事象との対応関係を示す識別情報を取得する。脳波データ取得部１１は、例えば、事象の体験時刻を識別情報として取得する。また、脳波データ取得部１１は、例えば、被験者Ｐの性別、事象の試行回数、年齢等を識別情報として取得する。

【0017】

脳波データ格納部１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶媒体である。脳波データ格納部１２は、取得した脳波データを格納する。また、脳波データ格納部１２は、脳波データに紐づけて、取得した識別情報を格納する。

【0018】

特徴量生成部１３は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。特徴量生成部１３は、取得した脳波に基づいて、特徴量を生成する。特徴量生成部１３は、例えば、図４に示すように、ガンマ波、ハイ－ベータ波、ロー－ベータ波、ハイ－アルファ波、ミドル－アルファ、ロー－アルファ波、シータ波、ＰＧＶ、Ｅｌａｐｓｅ、Ｃｙｃｌｅ、Ｓｅｘ、及びＧｅｎの各項目に関する特徴量を生成する。特徴量生成部１３は、ガンマ波からシータ波までの各項目について、図５に示すような周波数ごとに分類したグラフを特徴量として生成する。特徴量生成部１３は、例えば、事象を体験中の所定の時間（例えば、２秒間隔で１秒間オーバーラップするような間隔）で、複数の特徴量を生成する。また、特徴量生成部１３は、２つの事象を複数回繰り返すことにより、複数の特徴量を生成する。

【0019】

分類部１４は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。分類部１４は、２つの事象について、取得した脳波データを用いて分類を試行する。分類部１４は、例えば、生成された特徴量に対して任意に重み付けを実施することにより、２つの事象間の脳波データの違いを分類する。分類部１４は、例えば、脳波の違いを比較的よく示すと思われる特徴量について、重要度の重み付けを実施する。分類部１４は、特徴量に重み付けを実施することにより、２つの脳波データの違いをより顕在化する修正を実施する。

【0020】

判定部１５は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。判定部１５は、試行された分類結果について、事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する。判定部１５は、例えば、図６に示すように、生成された複数の特徴量について、２つの事象ごとに、いずれの事象であるかの予想と、正しい予想であったか否かについて判定する。判定部１５は、例えば、分類結果である暗算の特徴量について、暗算の事象と合致する場合に、暗算に関して、予想値と実際とが合致していると判定する。一方、判定部１５は、分類結果であるストループテストの特徴量について、ストループテストの事象と合致する場合に、ストループテストに関して、予想値と実際とが合致していると判定する。判定部１５は、全ての特徴量の判定の結果、合致していると判定される特徴量が所定の閾値よりも大きい場合に、分類可能であると判定する。判定部１５は、例えば、実際の値と、予想値との比較から出力されてもよい。

【0021】

特定部１６は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。特定部１６は、分類可能な被験者Ｐについて、分類に寄与した脳波の特徴を特定する。特定部１６は、例えば、図４に示す特徴量に関して、図７に示すように、実際に重み付けを実施した特徴量について特定する。

【0022】

出力部１７は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。出力部１７は、例えば、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置に対して、判定結果を出力する。また、出力部１７は、特定された特徴量について出力する。

【0023】

次に、判定装置１の動作について、図８のフローチャートを用いて説明する。
まず、脳波データ取得部１１は、脳波を取得する（ステップＳ１）。次いで、特徴量生成部１３は、特徴量を生成する（ステップＳ２）。次いで、分類部１４は、特徴量の分類を実施する（ステップＳ３）。

【0024】

次いで、判定部１５は、分類可能であるか否かを判定する（ステップＳ４）。分類可能である場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、処理は、ステップＳ５に進む。一方、分類可能でない場合（ステップＳ５：ＮＯ）、処理は、ステップＳ８に進む。

【0025】

ステップＳ５において、判定部１５は、分類可能であると判定する。次いで、特定部１６は、分類に寄与した特徴量を特定する（ステップＳ６）。次いで、出力部１７は、分類結果及び特定した特徴量を出力する（ステップＳ７）。これにより、本フローによる処理は終了する。

【0026】

ステップＳ８において、判定部１５は、分類不能であると判定する。処理は、ステップＳ７に進む。

【0027】

次に、プログラムについて説明する。
判定装置１に含まれる各構成は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

【0028】

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、表示プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

【0029】

以上、本実施形態に係る判定装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（１）２つの事象を体験した被験者Ｐの事象ごとの脳波について、２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置１であって、被験者Ｐの脳波データを取得する脳波データ取得部１１と、２つの事象について、取得した脳波データを用いて分類を試行する分類部１４と、試行された分類結果について、事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部１５と、を備える。
また、２つの事象を体験した被験者Ｐの事象ごとの脳波について、２つの事象を分類可能か否か判定する判定装置１としてコンピュータを動作させるプログラムであって、コンピュータを、被験者Ｐの脳波データを取得する脳波データ取得部１１、２つの事象について、取得した脳波データを用いて分類を試行する分類部１４、試行された分類結果について、事象ごとに、取得された脳波の特徴を分類可能であるか否かを判定する判定部１５、として機能させる。
これにより、特定の事象を経験した被験者Ｐの脳波の傾向を容易に判定できる。また、２つの事象に対して興味を示す被験者Ｐを容易に判定することができる。例えば、２つの事象についてあまり興味がない被験者Ｐにとって、２つの事象の体験には大きな差がない場合がある。この場合、脳波に大きな差が表れず、脳波の分類について判定できないことを容易に判定できる。一方、この逆であれば、２つの事象ごとに脳波の違いを判定することにより、興味のある被験者Ｐであることを容易に判定することができる。
（２）また、判定装置１は、分類可能な被験者Ｐについて、分類に寄与した脳波の特徴を特定する特定部１６をさらに備える。これにより、分類部１４によって試行された分類に関して、実際に分類できた脳波について、その分類に寄与した特徴量を容易に認識することができる。

【0030】

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて、図９及び図１０を参照して説明する。第２実施形態の説明にあたって、前述の実施形態と同一の構成要件については同一符号を付し、その説明を省略もしくは簡略化する。

【0031】

第２実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、判定部１５によって判定可能とされた被験者Ｐのうち、複数の被験者Ｐについて、分類可能か否かを判定するものである。
第２実施形態に係る判定装置１は、図９に示すように、抽出部１８をさらに備える点で、第１実施形態と異なる。

【0032】

抽出部１８は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。抽出部１８は、２つの事象に関して分類可能と判定された被験者Ｐについて、脳波データを抽出する。抽出部１８は、例えば、脳波データ格納部１２に格納されている脳波データのうち、分類可能と判定された脳波データを抽出する。

【0033】

判定部１５は、複数の被験者Ｐに関して特定された脳波の特徴に基づいて、複数の被験者Ｐに共通する特徴があるか否かを判定する。判定部１５は、例えば、複数の被験者Ｐについて、特定された特徴のうち、共通の特徴があるか否かを判定する。

【0034】

次に、判定装置１の分類動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
まず、抽出部１８は、脳波を抽出する（ステップＳ１１）。次いで、判定部１５は、共通する特徴があるか否かを判定する（ステップＳ１２）。共通する特徴がある場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、処理は、ステップＳ１３に進む。一方、共通の特徴がない場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、処理は、ステップＳ１５に進む。

【0035】

ステップＳ１３において、判定部１５は、分類可能と判定する。次いで、出力部１７は、判定結果を出力する（ステップＳ１４）。これにより、本フローによる処理は、終了する。

【0036】

ステップＳ１５において、判定部１５は、分類不能と判定する。次いで、処理は、ステップＳ１４に進む。

【0037】

以上、本実施形態に係る判定装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（３）判定部１５は、複数の被験者Ｐに関して特定された脳波の特徴に基づいて、複数の被験者Ｐに共通する特徴があるか否かを判定する。これにより、複数の被験者Ｐに共通の特徴があるか否かを容易に判定できる。例えば、１つの事象に対して、多くの被験者Ｐに総じてみられる特徴を抽出することが可能となる。一方、逆に、共通の特徴がない場合、２つの事象を判定できるものの、１つの事象については、被験者Ｐごとに多様性があることを容易に判定することができる。

【0038】

以上、本発明の判定装置及びプログラムの好ましい各実施形態につき説明したが、本開示は、上述の実施形態に制限されるものではなく、適宜変更が可能である。

【0039】

例えば、上記第１実施形態において、判定装置１は、特定部１６を備えるとしたが、これに制限されない。判定装置１は、特定部１６を備えずともよい。特定部１６は、判定装置１とは別に設けられてもよい。

【0040】

また、上記各実施形態において、判定装置１は、味覚分類装置、嗅覚分類装置等として用いられ得る。判定装置１は、例えば、食料、飲料等の評価装置として用いられ得る。

【0041】

また、上記実施形態において、脳波データは、時系列データに限らず、周波数データに変換されたデータとして取得されてもよい。

【0042】

また、上記実施形態において、判定装置は、例えば、２種類の甘いものについて、２つの事象として捉えて脳波を判定する。被験者Ｐが甘いもの好きである場合、２種類の甘いものごとに味の違いを判別でき、脳波に違いが出ることが期待される。一方、被験者Ｐが甘いものを好きでない場合、２種類の甘いものごとに味の違いを判別できない可能性がある。判定装置１は、このような被験者Ｐの趣向に応じた脳波の違いについて、分類可能か否かを判定するものである。これにより、被験者Ｐの趣向を判定することができる。

【0043】

また、上記実施形態において、分類部１４は、過去の分類に基づいて分類を試行してもよい。また、分類部１４は、判定部として動作する装置とは別の装置で実行されてもよい。分類部１４は、いわゆる前向き試験として、分類方法を別のデータとして作成してもよい。また、分類部１４は、例えば、２つの事象のそれぞれに関する脳波データの特徴の出現傾向が予めわかっている場合に、出現傾向に関する情報を取得して、取得した出現傾向に基づいて脳波データの分類を試行してもよい。

【符号の説明】

【0044】

１ 判定装置
１１ 脳波データ取得部
１４ 分類部
１５ 判定部
１６ 特定部
Ｐ 被験者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】