JPH04210046A - 生体シグナルの解析法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

［０００１１

【産業上の利用分野］本発明は、生体、とくに人体由来
の電磁シグナルの測定、さらに詳しくは、脳の活動から
発生する電場および／または磁場の測定に関する。本発
明は、一部、米国政府との契約の下になされたもので、
米国政府は、本発明に関する権利を有する。 ［０００２］ 【従来の技術】人体は、磁場を形成するが、これは、バ
イオマグネトメーターにより、外部から測定することが
できる。種々の健康状態や疾患や異常状態と相関する生
体磁場についての研究は、現在進行中であり、充分な情
報を用いて、ある種の発生生体磁場がてんかんのような
状態と関連することが、証明されている。現在の医学研
究は、脳の正常な磁場および異常な磁場についての特性
を調べることであり、かかる磁場と、脳の機能や患者の
健康との相関関係を究明することである。脳における物
理的同定可能な所定の位置が、特定なタイプの活動や機
能の原因であることは、充分に確立されている。したが
って、測定した生体磁場を、脳における特定の磁場発生
位置と相関させることは、重要である。かかる相関関係
は、疾患や変調の形成メカニズムを理解する上で、非常
に重要であり、また、かかる障害を治療する上でも重要
である。磁場センサーや電場センサーの外部からのアレ
イによりなされた、自発的な測定結果を、脳内部の特定
の位置における脳活動と相関させることは、困難である
。なぜなら、主として、脳における他の領域が、継続的
に機能しているためそれ自体の電場と磁場を発生してい
るからであり、また、部分的には、測定が、特定の位置
における活動の測定の意図をもってなされるからであり
、加えて、測定センサーおよび計測設備が、測定される
シグナルと同じ大きさのノ・イズを発生するからである
。外部から測定した特定のシグナルの発生位置が、選択
した位置なのか、他の位置なのか、または選択した位置
と他の位置との結合した位置なのか、あるいは、実際に
は測定装置のノイズ発生に由来するものか否かは、容易
に決定することができない。現在、刺激などの外部の事
象と同調する磁場および／または電磁シグナルの多数の
発生を平均化し、特定の磁場シグナルのソースを単離す
ることに、大きな信頼が寄せられている。 ［０００３］加えて、シグナル：ノイズの高い比率を有
しかつ脳の選択した位置において発生したことが確実で
あるような、自発的な脳活動からのデーターを展開させ
ることも、困難である。かかる能力を有することは、非
常に有用である。なぜなら、てんかん、発作および頭部
の損傷に関連する神経学的な変調についての研究、例え
ば、ある種の最も基本的な生命現象（例えば、注意力、
倦怠感、精神的変調、言語理解力、表現力、外部刺激に
対する応答など）についての生理学的研究を可能にさせ
るからである。外部測定値を特定の内部事象と相関させ
る重要な工程は、米国特許第４７９３３５５号において
開示されており、ここでは、センサー位置を患者の頭部
位置に関し、自動的に探索する方法を記載している。公
知の空間的感応タイプの検知器と共に、外部刺激または
自発的活動との同調のいずれかを使用した場合、この方
法は、外部測定シグナルの内部的な発生原因について、
重要な情報を提供する。この方法は、それ自体、ソース
の位置や特性の解析において限定される。なぜなら、種
々のタイプのノイズや、他の脳の機能の継続した作用が
生じるからである。また、上記方法は、自発的で非誘発
的な脳活動を調べる能力の点で、限られている。かくし
て、生体磁場を測定し、かかる磁場を脳内部の発生位置
と相関させる方法の改善が必要である。かかる方法は、
数箇所の異なる位置におけるセンサーから生じた、いく
つかの異なるシグナルのデーターを同時に得ることがで
き、これにより、全てのシグナル情報を相関可能にさせ
ることが、好ましい。また、当該方法は、目的物のシグ
ナルを識別可能でかつ他の脳シグナルや外部ノイズや装
置ノイズに対し分離可能なような、シグナル：ノイズの
高い比率を達成せねばならない。本発明は、この必要性
を全て満たし、さらに、関連する利点を提供するもので
ある。 ［０００４］

【発明の概要】本発明は、電磁シグナル、例えば、人体
が発生する電場や磁場を分析する方法を提供する。当該
方法によれば、シグナルが試験される人体内部の位置を
選別することができ、かつシグナル自体がシグナル：ノ
イズの最適な比率を有するような、優れた特性が可能で
ある。当該方法は、存在するハードウェアーで実施する
ことができ、また当該目的にとくに設計された装置を使
用することができる。 ［０００５］

【発明の詳細な説明は、多数の電磁センサーのアレイを
利用すると共に、人体内部の電磁波ソースの機能につい
て、かかるアレイの個々のセンサーについての組み合わ
せていないデーターから得られるものよりも、より良好
な情報を得るための方法を提供する。本発明は、またセ
ンサーのアレイの出力を、センサーやソースや人体の特
性やこれらの相対的位置に基づき人体内部の特定の位置
の測定に最適で有用なセンサーを効率的に決定するよう
な方法で、数学的に組み合わせる方法を提供する。個々
のセンサーの出力を、重み付けをし、相互に加えて、仮
想センサー出力を決定し、異なる仮想センサーは、所定
のセンサーアレイから決定することができる。本発明に
よれば、患者の脳から発生するシグナルを検知し、評価
するプロセスは、以下の工程からなる：フィールド・セ
ンサーを、患者の頭部に対し外部であって所定の位置に
、配置させる工程；上記センサーの各々により検知され
たシグナル強度を測定する工程；上記センサーの各々に
より検知されたシグナル強度を、センサーの重み付け係
数と掛は合わせて、仮想センサーの、各センサーへの寄
与を決定する工程；仮想センサーの、各センサーへの寄
与を相互に加える工程。本発明は、人体に対し外部のセ
ンサーのアレイの各々により集めた応答データーの組合
わせを利用する。センサーは、磁場または電場に感応す
ることができ、本明細書において用いられる「電磁」な
る語は、シグナル、検知器などについての全般的な記載
として用い、これにより、両方のタイプの現象を包含す
る。組み合わせたデーターは、処理して、脳または他の
ソースにおいて選択した位置から生成したシグナルの最
適な特性を達成することができる。種々の方法でセンサ
ーの当該応答データーを組み合わせることにより、人体
の異なる経路での同時的発生は、それ自体および相互に
関連させて、理解することができる。本発明の方法を用
いて、脳、心臓、筋肉組織、神経などを含め、電磁シグ
ナルが発生する人体の任意の部分を測定することができ
る。脳の選択した位置で発生した電磁場に対応する仮想
センサーのシグナルを計算するには、所定の位置で所定
の時間で各センサーにより測定したシグナル強度を、セ
ンサー用に決定した重み付け係数と掛は合わせ、次いで
シグナル強度と重み付け係数の積の全てを加える。重み
付け係数は、公式化した数学的モデルまたは、好ましく
はセンサーの実際の測定値と共に、センサーの相対的な
位置および方向、人体における選択した位置、およびリ
ード・フィールド（ｌｅａｄ　　ｆｉｅｌｄ）として知
られたセンサーの空間感応性から、算出する。この最後
の文章から、このタイプの分析の記載に用いる用語、［
リード・フィールド・合成法Ｊ（Ｌ　Ｆ　Ｓ）とする。 ［０００６１本発明の方法の１つの望ましい特徴は、個
々の身体センサーのシグナルの重み付けした組み合わせ
から達成された仮想センサーの特性は、当該測定データ
ーを用い、変化させて、仮想センサーの種々の位置に対
する応答を調整することができる。したがって、第１セ
ツトの重み付け係数を用い、仮想センサーは、人体にお
ける第１位置を調べるのに、向けられ、第２セツトの重
み付け係数を用い、人体の第２位置を調べるのに、向け
られ、両方の場合、センサーのアレイからの実際の測定
データーの１つのセットを用いる。別の望ましい特徴は
、再度重み付け係数を提出する数学的モデルを用い、仮
想センサーを調整して、特定位置のシグナル：ノイズの
最適な比率を得ることである。シグナル二ノイズの比率
は、仮想センサーの脳に対する感応性を目的物以外の領
域で低下させるかまたは望ましくない環境シグナルを含
め、影響ある装置ノイズを減少させることで、改善する
ことができる。この能力により、仮想センサーは、人体
の理解に不適用であった公知の処理理論および得られえ
た複雑なシグナルを利用することができる。仮想センサ
ーは、磁場および電場センサーの両方からのデーターを
、測定単位がソース強度である仮想センサーと組み合わ
せる手段を提供する。この組み合わせにより、当該タイ
プの独立したセンサーの活性またはその位置を決定する
ことができる。仮想センサー・シグナルは、仮想センサ
ーに向けられた、脳内の特定ソースにおいて発生しうる
全てのセンサーにより同時に測定されたシグナル強度の
量として、説明することができる。 （０００７１本発明の方法は、存在するバイオマグネト
メーター、例えば米国特許第４７９３３５５号開示のも
の、およびバイオマグネチック・チクノロシイ・インコ
ーボレイション（サンジエゴ、カリホルニア）から市販
のものを使用することができる。これらのバイオマグネ
トメーターは、多量の５ＱＵＩＤ−タイプのセンサーを
、実験下の患者の頭部周囲の種々の位置に設けられたア
レイにおいて、提供する。各センサーの応答シグナルは
、別々に記録され、前記方法を用いて、組み合わせ、仮
想センサーの応答を算出する。しかしながら、リード・
フィールド法の利用に最適に設置されるような、他のセ
ンサーアレイを作成することもできる。とくに、磁気お
よび電気シグナルを測定する、電磁センサーの大きなア
レイは、人体内の特定位置で発生のシグナルの大きさに
ついて、より正確な情報を提供する。本発明の他の特徴
および利点は、以下のより詳細な記載および好ましい具
体例と共に、実施例により本発明の詳細な説明した添付
の図面を参照しながら、明らかにする。 ［０００８］ 【図面の説明】図１は、シングル・ループの磁気センサ
ーの感度の模式的斜視図、図２は、脳内ソースの磁場の
模式的斜視図、図３は、脳ソースの磁場を測定するセン
サーの配置を示す模式的斜視図、図４は、脳の種々のソ
ースの磁場を測定するセンサーの配置を示す模式的斜視
図、図５は、センサーアレイの測定を組み合わせる方法
を示す模式的斜視図、図６は、生体磁場データーの３７
チヤンネルについての時間関数としてシグナル強度、２
チヤンネルのＥＥＧデーター、および空間フィルターリ
ング計算の結果を示すグラフ、図７は、生体磁場データ
ーの１チヤンネルについての時間関数としてシグナル強
度、２チヤンネルのＥＥＧデーター、および空間フィル
ターリング計算の結果を示すグラフ、図８は、てんかん
状態時の脳内の位置の関数としての画像強度のプロット
を示すグラフ、図９は、脳シグナルのリード・フィール
ド合成法実施のモデル・ベースプロセスを示すブロック
図、図１０は、脳シグナルのリード・フィールド合成法
実施の増大したプロセスを示すブロック図、図１１は、
ヒト頭部に近接した位置のセンサーについての時間の関
数としての測定したシグナルを示すグラフである。 ［０００９］

【好ましい具体例の記載】本発明の方法は、人体の任意
および全ての部部分からの磁場および電場シグナルの測
定と共に、使用することができる。脳から発生したシグ
ナルは、非常に興味深く、好ましい具体例は、この適用
に向けられたものである。当該方法は、しかし、より全
般的に適用することができる。脳で発生の磁気または電
気シグナルを検出するのに使用されるセンサーは、全て
のかかるセンサーが同様であるが、指向特性を示し、か
つシグナル発生位置に対するセンサーの人体での位置、
センサーの方向、およびシグナルのソース特性に依存す
るシグナル感度を有する。一般に、シングルループ磁場
センサー２０についての図１に示すように、センサーか
らのシグナルの発生源を遠くすれば、シグナルに対する
感度は、より少なくなる。センサー２０の下方に図示の
曲線により示されるような、感度は、ループの軸２２に
沿って軸方向の距離を増加させれば、減少し、同様に軸
２２から半径方向の距離を増加させても減少する。１図
のパターンは、かかる感度の変形例を示す。センサー設
計の別の態様によれば、センサーループを大きくすれば
、測定される小さな均一磁場に対し、感度は増大する。 なぜなら、より大きな磁力線が当該ループを通過しつる
からである。しかしながら、センサーの配置は、特定の
シグナルに対する感度に影響を与える。予め、発生源の
位置および測定される特定のシグナルの方向を知りうる
場合、シグナルの測定に使用されるセンサーの最適な設
計および配置を選択することができる。しかしながら、
かかる選択は、全般的な目的の方法では不可能であり、
また多数の位置のシグナルを同時またはほぼ同時に測定
する場合も、不可能である。 ［００１０１以下の実施例は、脳の既知ソースのセンサ
−選択の原則を説明する。脳は、脳に由来する電流の結
果として、磁場シグナルを発生する。図２は、ヒト頭部
３２内のソース３０により生成した磁場を示す。ソース
３０由来の磁場は、紙面に対し垂直方向であってソース
３０に位置した神経単位に沿って通過する中性電流によ
り、生成する。磁力線３４は、頭蓋骨から、センサーが
位置する外部環境において形成される。図３は、同じソ
ースを示すが、ただし、磁場測定用に配置した外部ルー
プセンサーを示す。電流源３０上に直接配置したセンサ
ー４０は、シグナルを記録しない。なぜなら、磁力線３
４（図３では省略、図２と同じ）が、センサー４０のル
ープを通過しないからである。センサー４２は、Ｎ極上
方に位置し、最大プラスシグナルを記録する。センサー
４４は、Ｓ極上方に位置し、最大マイナスシグナルを記
録する。より大きなセンサー４６は、Ｎ極とＳ極に対し
対称的に配置され、感度を高めて磁場を均一するが、セ
ンサー４６は、シグナルを記録しない。なぜなら、セン
サーのループを通過する総磁力線束がゼロだからである
。 脳発生シグナルの測定の際に直面する実際的な問題は、
図２および図３に図示の具体例のようなシグナルソース
の位置や方向がわからないことである。図４は、ソース
が２つの場合の検知上の問題の状態および本発明の分析
法の発生源を示す。２つのソース４８および５０がある
場合、４８Ｎおよび４８３極上に置いたセンサー５２お
よび５４は、かかるソースに対し最も感応的であるが、
他のソース５０によるある種のシグナルを検出すること
ができる。同様に、ソース５０の５ＯＮおよび５０Ｓ上
に置いたセンサー５６および５８は、ソース５０に対し
最も感応的であるが、他のソース４８によるある種のシ
グナルを検出することができる。センサー５９は、セン
サー４８または５０のいずれかについて多量の情報を提
供しないように、配置することができる。 ［００１１］したがって、センサー５６．５８．および
５９の読み取りを用いて、ソース５０に対し不感応性の
センサー５２および５４を測定した場合、ソース４８の
最適な測定を得ることができた。この結果は、ソース５
０から生じた妨害シグナルを減じることにより、達成す
ることができ、センサー５６および５８により最も良好
に検出されるように、センサー５２および５４により検
出されたシグナルからであり、これは、所望のソース４
８に対し最大限に応答する。即ち、全てのセンサーから
のシグナルを合する割合および符号を知ることにより、
最適な測定を、特定のソースについて得ることができ、
望まないソースからの妨害は、抑制することができる。 同様な原理は、センサー５６および５８（これは、主と
してソース５０についての情報を伝達する）およびセン
サー５２．５４および５９（これは、主としてソース４
８からの情報を伝達する）を利用することにより、ソー
ス５０からの最適な測定を得るのに、保持することがで
きる。図４の比較的簡単な実施例についてさえも、検出
の際の問題は、センサーが選択したソース位置および方
向での場の測定に最適な位置に配置しなければ、より困
難になる。センサー５２．５４，５６，５８．５９のア
レイが選択したソースの測定用に最適に配置されねば、
ある種のまたは全てのセンサーからのデーターの利用す
るある種の方法を選択して、かかるソースを測定せねば
ならない。原則として、センサー５２．５４．５６．５
８．５９のアレイの感度は、脳の特定の位置および方向
におけるソースから発生したシグナルに対し最適な感度
となるように、調節またはチューニングすることができ
る。かかるチューニングの達成法は、４図の非常に簡単
な具体例（センサー４８および５０の位置および方向が
特定な場合）から明白である。この方法は、予めわかっ
ていない位置および方向を有する脳における多数のソー
スシグナルのようなより複雑な場合や、比較的少数のセ
ンサーがセンサーアレイに存在の場合や、センサーがシ
グナルの測定に最適に配置されることが予めわからない
場合には、明白ではない。本発明は、センサーのアレイ
により形成したデーターを利用して、人体内部の選択し
たソースに対し最適な感度を示す「仮想」センサーを合
成する方法を提供する。 ［００１２］センサーの空間的感度（１図参照）および
センサー配置の幾何学的図形の実在性（図２〜４参照）
の両方を考慮すると、全般的測定法の条件が、ある種の
明白な矛盾したハードウェアーの必要につながることが
明らかとなる。小径のセンサーが、頭蓋骨に近接した浅
い位置からのシグナルの良好な解析の達成に望ましいが
、他方、大きな径のセンサーは、深い位置からのシグナ
ルの良好な解析の達成に望ましい。センサーは、所定の
方法で、ある種のソースの測定に効率的に再配置可能と
すべきであり、他方、最適な位置にあるソースの測定に
は継続して固定すべきである。本発明の方法によれば、
これらの明白は矛盾を、任意のセンサーの人体上での移
動または再配置をおこなうことなく多数のセンサーから
のデーターの全ての利用して選択した位置から生成した
磁気シグナルを代表とするシングルのスカラー数におい
て達することにより、満たすことができる。５図に示す
ように、センサー５２．５４，５６，５８．５９のよう
なセンサー類により測定した各応答シグナル強度は、ま
ず、検出し、要すれば、エレメント６０．６２．６４．
６６．６８各々として示されるシグナルコンディショナ
ーにより調整、増幅する。かかる検出およびシグナル調
整装置は、当該分野でよくしられており、存在するセン
サーに使用される。各センサーの調節シグナルは、それ
自体特定の符号化型み付け係数（Ｗｓ　ｚ　、　Ｗｓ４
．　Ｗｓ６．　Ｗ５ｓ　、　Ｗｓ９そいて図示）により
、増幅する（各々、個々には操作７０．７２゜７４．７
６．７８で増幅）。符号（正または負）の重み付け係数
は、増幅操作の実施において考慮する。負の電み付け係
数は、発生源シグナルのものとは反対の極性のスカラー
積をもたらす。得られた算術積の各々は、アッダー８０
に送られ、これは、５つのセンサー５２．５４，５６．
５８．５９についてそれらを相互に加える。得られた合
計は、仮想センサー８２条件付スカラーシグナルとして
送られる。好ましい方法では、シグナルコンディショナ
ー６０．６２．６４．６６．６８からの符号をデジタル
化し、デジタルコンピューターに供給し、これは、マル
チプライヤ−機能７０，７２，７４，７６．７８を実施
し、機能８０を、デジタル・ホーマットに加える。（前
述の実施例では、５つのセンサーのみ詳細に述べたが、
本発明はこれに限定されない。好ましくは、大きなセン
サーアレイを用いて、ソースの解析を改善し、本発明の
方法は、３７のセンサーアから得られたデーターを用い
て、テストした。）Ｍみ付けシグナル法の合計の効果は
、図４を参照して、理解することができる。ソース４８
から発生する磁場の測定に関し、センサー５９は、はと
んど全く有用な情報を集めずに、実際にはほとんどソー
ス４８に対する脳のノイズを測定する。センサー５９の
重み付け係数は、小さな値である。センサー５２および
５４は、他方、非常に多くの情報を、センサー４８につ
いて集め、その重み付け係数は、大きく、反対の符号か
らなる。センサー５６および５８は、最も困難な態様の
分析を示す。なぜなら、それらは、少数の有用な情報を
センサー４８について提供するが、ソース５０（これは
、ソース４８により生成したシグナルの実験を試みた場
合、ノイズを考慮せねばならない）のような他のソース
から生じた脳のノイズを多量に提供するからである。セ
ンサー５６．５８の重み付け係数は、センサー５２．５
４と反対の符号である。 ［００１３］センサー５２，５４，５６，５８．５９か
ら集めた当該データーを用い、センサー５０について最
適な情報を合成することができる。再度、センサー５９
の重み付け係数は小さい。なぜなら、それは、センサー
５０の分析に有用な情報に対し殆ど貢献しないからであ
る。 しかし、この場合、センサー５６．５８の重み付け係数
は、大きい。なぜなら、それらは、ソース５０の測定に
最適に配置されるからである。ソース５２．５４の重み
付け係数は、反対の符号である。なぜなら、それらは、
ある種の有用な情報を集めるが、ソース４８（これは、
この場合、目的物のソース５０に関するノイズが考慮さ
れる）および他のソースからの脳ノイズを反射するから
である。センサー５２．５４，５６，５８．５９のアレ
イにより集めた情報は、さらに他の重み付け係数と組み
合わせて、４図に図示しない他のソースを測定すること
ができる。図４の仮定実施例において、センサー５９は
、異なる位置の他のセンサーについて、ソース４８また
は５０のいずれかの測定の使用に殆ど貢献しないが、か
かるセンサー５９は、最も高度に重み付けしたセンサー
となり、任意のまたは全てのセンサー５２．５４，５６
．５８は、より低い重み付けであり、異なる符号である
。センサー５２．５４，５６，５８．５９を用いる１セ
ツトのみの実際的な人体の測定を、行い、ソース４８．
５０の情報を得る。当該解析法によれば、異なる重み付
け係数を用い、種々の方法で合される測定が可能であり
、個々のソースについての情報を得ることができる。そ
のため、コンピューターを計算に使用の場合、センサー
を用いる測定が可能になり、測定した値をコンピュータ
ーに保存でき、次いで、測定したおよび保存した実験デ
ーターを用い、大量の計算を行い、これにより、同時に
単一の当該物における異なるソースにより生成した磁気
の符号についての情報を推測することができる。センサ
ーのその後の実験結果は、同様に保存、処理し、時間の
経過につれて、個々の操作およびソース間の相互作用の
両方に関し、各ソースの操作の理解が可能になる。示し
た実施例は、リード・フィールド・合成法の概念上の基
本を示した。しかし、それらは、目的に応じ、当該方法
の原理および可能性の説明に、複雑でなくなされる。ソ
ース４８．５０のベクトル特性、ソース操作のタイプ、
および大気の磁気透過性および導電性、頭蓋骨および脳
内体は、議論しない。正確なセンサー位置および方向、
および詳細な脳の幾何学的図形は、いずれも、本明細書
の記載に加えない。リード・フィールド合成法のより一
般的な手段は、電磁ソースおよびセンサーの相互作用の
数学的研究を要する。脳における磁気センサーの電流源
に対する応答は、以下の式：１のように、センサーコイ
ルにおいて誘発された電流Ｉに正比例する：［００１４
］

【数１】 式中、ベクトルＧ（ベクトルｒ）およびベクトルＨ（ベ
クトルｒ）は、位置ベクトルｒのソース電流により誘発
されたセンサーのリード・フィールドおよび磁場である
。ベクトルＧ（ベクトルｒ）は、センサーの特性で、ベ
クトルＨ（ベクトルｒ）は、以下のようにソースおよび
媒体特性から算出する。センサーアレイのセンサー出力
を、ベクトルＳとして示し、各センサーの調和されるお
もみを、等しい次元のベクトルＷで示す場合、スカラー
シグナル出力シグナルＶは、以下の式：２のように、お
もみとセンサー出力ベクトルのドツト積である：

【数２】 したがって、センサーのアレイの重み付け出力の合計に
より決定される仮想センサーのリード・フィールドは、
以下の式：３のようになる：

【数３】 ターゲット・ソースを含め、脳のシグナルの全ての有効
なソースのモデル、ΩおよびＭセンサーのアレイについ
て、ダラム行列は、以下の式：４で計算する：式中、（
ｉ、ｊ、−１，・・・、Ｍ）およびＧｉは、ソース空間
の積分点におけるｉｔｈ検出器の応答に関するグリーン
の関数である。グリーン関数を、所望のターゲットソー
ス、ベクトルＧｔについて特定することにより、１組の
係数ベクトルＷを、以下の式：５で算出することができ
る：

【数５】 この問題を解決する方法は、測定される脳または人体の
他の部分の数学的モデルを公式化することであり、以下
に説明する。好ましい方法は、測定値自体を用い、重み
付け係数を展開することである。くつかのセンサーに対
するソースの電位をより増加させると、シングル・シグ
ナルを識別するのが、より困難になり、当該解法の「不
鮮明」につながる。しかし、問題の範囲を減じれば、任
意の特定の測定期間、実際に操作するものにソース数の
限定より、より正確な解法につながる。共分散行列Ｃｉ
Ｊは、以下の式：６で示される：

【数６】 式中、Ｘｉは、所定の期間ｄｉの間にセンサーが受けた
シグナルであり、ベクトルＸｉは、積分時間Ｔの間のか
かるセンサーの平均シグナルである。スケールファクタ
ー以外、共分散行列は、ダラム行列の「ローカルな」（
時間的な意味において）推定量である。２つの行列は、
ダラム行列はソースの点で、共分散行列はセンサーの点
で、同様な情報を含む。それらは、各々、各ソースに対
する各センサーのリード・フィールドまたは応答の相関
関係を示す。共分散行列ニゲラム行列のスケールファク
ターは、ターゲット位置におけるトランスファー関数が
単一でなければならない条件（すなわち、ベクトルＷ・
ベクトルＧｔ＝１）により、算出する。非スケールリー
ド・フィールド合成法の係数、αは、以下の式ニアで示
される：

【数７】 トランスファー関数の限定の使用により、共分散行列ニ
ゲラム行列のスケールファクターは、ベクトルＧｔ・ベ
クトルαである。スケール化リード・フィールド合成法
の係数は、したがって以下の式：８または式：９で示さ
れる：

【数８】

【数９】 この結果は、重要である。なぜなら、ボディ・フィール
ド・シグナルの統計学的尺度である共分散行列Ｃ１ｊを
、−膜化された逆理論（インバース・セオリイ）と組み
合わせて、最適な能ノイズ減少係数、ベクトルＷを算出
することができる。 ［００１５］この方法は、５よりもむしろ３７のセンサ
ーについて議論したような方法を用い、３７チヤンネル
のバイオマグネトメーターの実際のテスト結果を評価す
るものである。頭部表面および脳物体内部の部位に関す
るセンサーの相対的な人体上の位置は、実時間で測定す
ることかできると同時に、場の測定を、米国特許第４７
９６３５５号記載の方法または他の許容可能な方法で、
行うことができる。一般に、一連のベクトルは、相互の
地点および位置を決定でき、′３５５号特許に開示の構
造により、実時間を測定してかかるベクトル位置の情報
を決定、保存することができる。頭部の外部表面の幾何
学的図形は、゛３５５特許開示の方法で、測定、記録す
ることができる。図６〜図８は、この評価の結果のいく
つかを示す。図６は、脳内の特定の選択位置について、
情報を別々にフィルターした解析（底部のライン）、２
チヤンネルのＥＥＧデーターおよび３７チヤンネルの生
体地場データー（頂部の３７のライン）についての時間
関数としてのシグナル強度を示す。図の中央部分におい
て、事象の発生を、ある種のチャンネルから識別するこ
とができるが、その大きさおよび時間は、容易に決定で
きない。空間的にフィルターした結果は、明確に、事象
の時間における位置を、主ピークとして示す。このよう
に空間的フィルターすることは、フィルターしなければ
測定データーにおいて測定が困難なような、事象の事実
を確認するのに、有用である。図７は、シグナルの強度
を時間の関数として示し、この場合、拡大スケールで、
生体磁気シグナルチャンネル、チャンネル３５（頂部ラ
イン）、および２つのＥＥＧチャンネル（中央の２つの
ライン）のみを、データー全ての解析からの空間的フィ
ルター結果（底部ライン）と共に示す。事象の事実は、
全ての曲線において可視的であるが、その発生は、空間
的フィルター計算において最も明確に決定される。事象
のピークのより明確な決定は、事象が明確に生じた時間
に関し、測定データーから達したものとは、異なる結論
をもたらす。この結果は、空間的フィルターを用いて脳
内の位置だけでなく時間の発生時間をも従来可能であっ
たよりもより正確に決定可能なことを、示唆する。脳内
のある位置における事象は、他の位置に伝達して他の事
象を誘発させるので、事象の位置および時間の両方が、
非常に重要である。空間的フィルターを用いる別のデー
ターの解析法は、強度の空間的地図を作成することであ
る。 地図作成は、測定データーのシグナルセットを使用し次
いで空間的フィルター計算を実施して脳内でのより速い
地点の各位置において生じるシグナルを測定することで
、達成される。解析結果は、瞬時における空間的事象に
ついてのフェイルス・カラーまたはグレイ・スケール画
像として、非常に容易に見ることができる。この実施の
ため、シグナルの強度は、色彩範囲またはグレイ・スケ
ールと関連させて、モニターまたはプロッター上に示す
ことができる。図８は、５つの色彩範囲で示した、てん
かん状態の間にとったデーターのプロットである。 （より強い空間的分解能は、より濃い色彩で達成された
）。外部から測定したシグナルは、２つの空間的に別個
のものから生じたことを示すと共に、脳内では明瞭に関
連した位置であることを示す。当該事象のこの詳細な構
造は、３７チヤンネルのデーターの可視的な調査からは
明白ではなく、測定データーに基づき事象の従来からの
ダイポールモデル化から測定したものでもない。てんか
んの前、その間およびその後において、図８のような一
連のプロットを作成することにより、脳内の事象の空間
的および時間的の展開を決定し、「動き」として示すこ
とができる。これらの結果は、事象の発生域および関連
域を時間の経過に従い測定する研究者や治療法を求めて
いる医師にとって、興味深いものである。 ［００１６１図９には、別の重み付け係数の決定法を示
す。人体測定センサーのシグナルおよび算出した玉み付
け係数は、乗法および加算関数として供給され、これは
、空間的フィルター９０と呼ぶ。本発明の方法では、フ
ィルターは、脳の特定の容量（ソース）から生じたシグ
ナルを、選択的に単離、解析する。結果は、仮想センサ
ー出力９２であり、これを、次いで、他の仮想出力シグ
ナルまたは生理学的事象または刺激について、調べる。 この方法では、重み付け係数Ｗの計算は、脳および外部
センサーの磁気ソースの相互作用の数学的モデルを用い
て、なされる。これらの解析の結果は、選択された重み
付け係数の形で示される。重み付け係数は、磁気活動と
脳および外部センサー構造の間での相互作用の数学的モ
デルから、算出する（図中では９４として示す）。脳の
モデルは、付随的な仮定が、この方法では必要である。 容量コンダクタ−内の電流による電位および磁場を支配
する物理法則は、公知であり、頭部のモデル化法を用い
、電位および場の計算に役立つ。脳の最も現実的な数学
的モデルに要する考慮には、制限的ではないがセンサー
位置、方向、リード・フィールドを含む、モデル９４の
入力として示されるもの、脳および頭蓋骨の磁気に対す
る幾何学的図形および応答、脳および頭蓋骨の導電性、
脳の電流源の特性、およびターゲットソースの幾何学的
図形および方向が包含される。外部センサーの頭部セン
サーとの相互作用の特性は、センサーの感度パターンお
よびソースフィールドの知識を要するが、また、電磁場
による媒体の作用および該媒体の理解が必要である。ヒ
トの頭部は、複雑な形態の頭蓋骨内の所定形状の脳物質
であるが、この頭部は、種々の方法でモデル化すること
ができる。簡単なものの１つは、頭蓋骨の作用を大幅に
無視することである。別法として、頭蓋骨を考慮にいれ
、球体として理想化することである。本発明のリード・
フィールド合成法は、かかるモデルの任意のものを利用
することができ、用いられる重み付け係数を得ることが
できる。現時点での好ましいモデルは、有限メツシュモ
デルであり、ここにおいて、頭蓋骨の外形を測定し、デ
ジタル化する。頭蓋骨の内面は、測定地点からの頭蓋骨
自体の厚さを減じることにより、かかるデジタル化から
得られる。内面は、頭蓋骨内に含まれる均一と仮定した
脳の境界を提供する。このモデルでは、電流源は、素子
電流ダイポールとして記載する。このモデルは、本明細
書に記載のような、有用な結果を提供し、容易に利用可
能なコンピュタ−について実施することができる。より
複雑な有限要素モデルが公知であり、一般に、より正確
であるが、現在ではやや好ましくない。なぜなら、必要
な計算時間が長いからである。 ［００１７］リード・フィールド合成法のこの具体例は
、任意の特定のモデルの使用に依存しないものと、理解
すべきである。新規モデルが開発されたり、より強力な
計算力が利用可能になったりするので、より複雑なモデ
ルでも利用可能になると、思われる。これらの場合、重
み付け係数は、有限メツシュモデルのものから変化させ
ることができが、センサーアレイの出力を組み合わせる
ための、線形組み合わせファクターとして、使用される
。有限メツシュモデルの展開を継続すると、境界つけら
れた等質コンダクタ−内の１次電流源による磁場の解は
、以下の文献かられかる：エフ・グリンスツパンおよび
デイ・ビイ・ゲセトウイッツ、モデル・スタデイ・オブ
・ザ・マグネトカリジオグラム、バイオフィジックス・
ジャーナル（Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃｓ　　Ｊｏｕｒｎａｌ
）、１３巻、９１１〜９２５頁、１９７３年〕。電流ダ
イポールソースの結果を言い替えると、電磁場Ｂ　（ｒ
）は、目的物の表面電位、Ｖ（ｒｓ）および導電率σを
用い、以下の式：１０で示される：

【数１０】 式中、ベクトルＢ。（無限同質的に導電する空間内のベ
クトルｒ。における電流ダイポール、ベクトルＱにより
生成した測定地点ベクトル「における磁場）は、以下の
式：％式％：

【１１】 表面Ｓの電位は、以下の式：１２で示される：

【数１２
】 式中、ｄΩ（ベクトルｒｓ’　）は、表面要素ｄｓ（ベ
クトルｒｓ）によりベクトルｒｓにおいて対する立体角
、および■。は、電流ダイポールベクトルＱにより無限
均質的に導電する空間内の電位であり以下の式：１３で
示される：

【数１３】 エム・ニス・ハマライネンおよびジエイ・サルバアスの
文献〔フィーシイビリティ・オブ・ホモゲナス・ヘッド
・モデル・イン・ザ・インターブリチージョン・オブ・
ニュウロマグネチック・フィールド（Ｐｈｓ、　Ｍｅｄ
、　Ｂｉ。 １．３２巻９１〜９７頁１９８７年）〕に記載のごとく
、境界（バウンダリイ（ｂｏｕｎｄａｒｙ）　）を、３
角形要素からなる有限メツシュにより示すと、最初に示
した式は、以下の式：１４で示される：

【数１４】 式中、ベクトルＣｉは、３角形要素の中央地点、ｎは、
外側を示す法ベクトル、ΔＳｉは、１ｔｈ３角形表面要
素である。同様に、■（ベクトルｒｓ）の式は、中央地
点Ｃｉにおけるｊｔｈ３角形要素により対する立体角に
ω！ｊをレッティング（ｌｅｔｔｉｎｇ）することによ
り分離した形態で示す。 各小面における電位は、以下の式：１５で示される：

【
数１５】 この式は、以下の表面要素電位の線形方程式で表面要素
電位を変形したのちに、解く。

【数１６】 特定の解は、ＡｉｊをＡ’ｉｊ＋１／ｎで置換させるこ
とで、得られる。系の式は、行列反転で解き、表面電位
は、分離Ｂ「方程式に置換して戻す。異なるモデルは、
展開により、いくつかの重み付け係数を算出することが
できる。まず、異なるモデルを脳の種々の部分に適用す
ることができる。第２に、モデル自体は、用いた仮定お
よびその解法に用いた数学的方法について、精密さを要
す。 多くの理論を用いるにつれて、モデルはより複雑になり
、現実的になり、その使用は、その解法に利用される数
学的方法により、限定される。 ［００１８］リード・フィールド合成法の付加的な展開
は、図１０に示す。位置決定情報を自動化した方法で得
るため、′３５５特許の位置指示装置を用いる。他のソ
ースからの直接的な画像データーを、幾何学的図形解析
法で用いた。加えて、適応解析可能出力、番号９５を設
けた。即ち、コンピュタ−は、用いたモデル、該モデル
の仮定または計算に用いた値を変更して、これらの変化
がより合致した結果を生ずるか否かを決定することがで
きる。増加したモデルは、さらにバッカス−ジルベルト
（Ｂａｃｋｕｓ−Ｇｉｌｂｅｌｔ）最適化、番号９６を
備える。特定の位置に関連したシグナル確認する際の基
本的な問題は、脳におけるノイズソースおよび電位シグ
ナルの数が、かかるシグナルの測定用に脳の外部にアレ
イ付設されたセンサーの数よりも著しく多いことである
。そのため、脳および装置ノイズの観点から、ターゲッ
トの位置と関連するシグナルについての、ある主の不正
確さが、常に伴う。バッカスおよびジルベルトの理論は
、センサーにより実験したノイズの解決法の選択に関す
る。この理論の検討は、アール・エル・パーカーの刊行
物〔インンバース（ｉｎｖｅｒｓｅ）理論の理解、Ａｎ
ｎ、　Ｒｅｖ、　Ｅａｒｔｈ　　Ｐｌａｎｅｔ、　　Ｓ
ｃｉ、　　５巻３５〜６４頁１９７７年〕に見られる。 この方法は、効果的に、前記した解法から得られた空間
フィルターベクトルを回転させて、妨害ソースから離し
、これにより、フィルターベクトルに対するノイズソー
スの投射（プロジェクション）を最小化し、他方、ター
ゲットソースの投射をできるだけ大きく維持する。三次
元モデルのバッカス−ジルベルト理論を展開すると、最
適な重み付けベクトル（ベクトルＷ）は、行列の最小を
解くことで、わかる。

【数１７】 ただし、

【数１８１ 式中、ＡｌｊおよびＢｌｊは以下の式：１９で示される
：【数１９】 「。は、頭部または人体内の任意の地点、ｒ（ｔ）は、
ターゲット位置、即ち特定の目的物の域である。各変数
についてラグランジの乗数法および微分の使用は、未知
の重み付けベクトルの行列式を簡単にする。これらの重
みを乗数法に、例えば図５のＷ５２　、　Ｗ５４　、　
Ｗ５６　、　Ｗ５８　、　Ｗ５９に使用する。 ［００１９］好ましい具体例に関し記載の方法は、１４
のセンサーで行った脳シグナルの記録解析に適用した。 行った実験は、外部可聴刺激のヒト脳の応答を１４のセ
ンサーで測定し、記録した。図１１は、１４の人体セン
サーの１つからからの出力シグナルの例示であり、この
場合、かかるセンサーは、抹消神経の１つについて配置
させたので、最適な配置と思われる。（他の１３の人体
センサーは、また出力シグナルを、時間関数として発生
し、これを記録したが、これらのシグナルは、本明細書
に記載しない）。可聴刺激に対する応答について決定し
た脳座標を用い、空間フィルターを、好ましい具体例に
ついての方法により計算し、１４の出力シグナルに適用
した。図１２は、計算した仮想シグナルであり、１４の
個々のセンサー出力シグナルの重み付けした合計として
算出したものである。可聴刺激に対する応答は、０．０
秒で適用したもので、この応答は、人体センサーの図形
（図１１）において脳ノイズから識別できなく、他の人
体センサー図形のいずれにおいても識別できない。しか
し、脳応答は、仮想センサー図形（図１２）では明確に
識別することができる。この結果は、脳ノイズは、目的
物のソースシグナルの識別可能な本発明の方法で充分に
抑制できたことを、証明する。外部刺激に対する脳の応
答を測定する、この能力を用いれば、可聴シグナル、可
聴シグナルの反復または他の実験ファクターの変化によ
る脳応答の変化を測定する実験を行うことができる。リ
ード・フィールド合成法または空間フィルター法は、適
当なセンサーを用い、人体内、とくに脳または心臓で発
生した磁気シグナルまたは電気シグナルの仮想新規な解
析法を提供する。本発明の方法を用いれば、センサーか
ら集めたデーターを解析し、目的物ソースの挙動を計算
し、他方、脳の内外の他のソースの作用を最小にする。 本発明の具体例は、説明のために詳細に記載したもので
、種々の変形例は、発明の精神および範囲を越えない限
り、なすことができる。したがって、本発明は、特許請
求の範囲以外のものには限定されない。

【図面の簡単な説明】

【図１】　シングル・ループの磁気センサーの感度の模
式的斜視図、

【図２】　脳内ソースの磁場の模式的斜視図、

【図３】
　脳ソースの磁場を測定するセンサーの配置を示す模式
的斜視図、

【図４】　脳の種々のソースの磁場を測定するセンサー
の配置を示す模式的斜視図、

【図５】　センサーアレイの測定を組み合わせる方法を
示す模式的斜視図、

【図６１　生体磁場データーの３７チヤンネルについて
の時間関数としてシグナル強度、２チヤンネルのＥＥＧ
データー、および空間フィルターリング計算の結果を示
すグラフ、 【図７】　生体磁場データーの１チヤンネルについての
時間関数としてシグナル強度、２チヤンネルのＥＥＧデ
ーター、および空間フィルターリング計算の結果を示す
グラフ、

【図８】　てんかん状態時の脳内の位置の関数としての
画像強度のプロットを示すグラフ、

【図９】　脳シグナルのリード・フィールド合成法実施
のモデル・ベースプロセスを示すブロック図、

【図１０
】　脳シグナルのリード・フィールド合成法実施の増大
したプロセスを示すブロック図、

【図１１】　ヒト頭部
に近接した位置のセンサーについての時間の関数として
の測定したシグナルを示すグラフ。

【符号の説明】

３２：頭部 ２０、　３０．　４０．４２．　４４．　４６．　５２
．　５４．　５６．５８，５９：センサー

【図１】

【図６】

【図９】

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】生体内の地点から発生したシグナルを検知
   し、評価するにあたり、フィルード・センサーのアレイ
   を、かかる生体外部の所定の位置に配置し、かかるセン
   サー各々から検知したシグナル強度を測定し、センサー
   各々から検知した上記シグナル強度を、当該センサーの
   重み付け係数とかけあわせて、これにより、当該各セン
   サーについて仮想センサーの寄与を決定し、次いで各セ
   ンサーについて仮想センサーの当該寄与を相互に加えて
   、仮想センサーのシグナルを決定することを特徴とする
   方法。
2. 【請求項２】各センサーの重み付け係数を、少なくとも
   部分的に、センサーアレイにより検知したシグナル強度
   により決定する請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】重み付け係数、ベクトルＷを、式：２０【
   数２０】 脂 〔式中、Ｃｉｊは、各センサーの測定シグナルについて
   の共分散行列、およびベクトルＧＴは、特定地点におけ
   る各センサー感度の行列を意味する。〕で示される行列
   形式で算出する請求項１記載の方法。
4. 【請求項４】各重み付け係数を、以下の工程により決定
   する請求項１記載の方法：測定される生体部分の幾何学
   的図形を、特徴付けし、生体内のありうるソースから発
   生する磁場の特性を、特徴付けし、磁場が形成される媒
   体を、特徴付し、生体内のソースに対する電磁センサー
   のアレイ応答の数学的モデルを公式化し、次いで重み付
   け係数を、かかるモデルから算出する。
5. 【請求項５】各センサーの重み付け係数を、ターゲット
   ソースの仮想シグナルに対する寄与を当該ターゲットソ
   ースから発生したものではないシグナルに対し最適化す
   べく、上記数学的モデルを用いて選択する請求項４記載
   の方法。
6. 【請求項６】数学的モデルが、有限メッシュモデルであ
   る請求項４記載の方法。
7. 【請求項７】加算工程ののちに、乗法および加算工程を
   、生体内の異なる多数の地点について繰り返す、付加的
   な工程を含む請求項１記載方法。
8. 【請求項８】繰り返し工程ののちに、空間的プロット上
   に、空間の地点について測定された仮想センサーのシグ
   ナルを表示する請求項７記載の方法。
9. 【請求項９】繰り返し工程ののちに、測定、乗法および
   加算工程を、異なる時間において測定したシグナルにつ
   いて繰り返す請求項７記載の方法。
10. 【請求項１０】各センサーが、磁場センサーである請求
    項１記載の方法。
11. 【請求項１１】各センサーが、電場センサーである請求
    項１記載の方法。
12. 【請求項１２】センサーを、患者の頭部付近に配置する
    請求項１記載の方法。
13. 【請求項１３】ンサーを、患者の胸部付近に配置する請
    求項１記載の方法。
14. 【請求項１４】繰り返し工程ののちに、仮想センサーの
    シグナルを、生理学的活動と相関させる請求項１記載の
    方法。
15. 【請求項１５】生体から発生した電磁シグナルを検知し
    、評価するにあたり、電磁場センサーのアレイを、かか
    る生体の外部の所定の位置に配置し、かかるセンサー各
    々のシグナルを測定し、ついで上記測定工程でなされた
    測定値から、各センサーに適用可能な重み付け係数を決
    定し、センサー各々から検知した上記シグナル強度を、
    当該センサーの重み付け係数とかけあわせて、これによ
    り、当該各センサーについて仮想センサーの寄与を決定
    し、次いで、各センサーについて仮想センサーの当該寄
    与を相互に加えて、仮想センサーのシグナルを決定する
    ことを特徴とする方法。
16. 【請求項１６】重み付け係数、ベクトルＷを、式：２１
    【数２１】 ▲数式、化学式、表等があります▼ 〔式中、Ｃｉｊは、各センサーの測定シグナルについて
    の共分散行列、およびベクトルＧＴは、特定地点におけ
    る各センサー感度の行列を意味する。〕で示される行列
    形式で算出する請求項１５記載の方法。