平成20（2008）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	20−共研−2063		分野分類			統計数理研究所内分野分類			j
						主要研究分野分類			6
研究課題名	NIRSデータの時系列解析
フリガナ 代表者氏名	ミツヤ　レイコ 三家　礼子				ローマ字		MITSUYA REIKO
所属機関	早稲田大学
所属部局	国際情報通信研究センター　河合研究室
職　　名	客員准教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		0千円		研究参加者数		4　人

研究目的と成果（経過）の概要

近年，脳機能を計測する方法として，NIRS（Near-infrared Spectroscopy）が様々な研究場面で用いられている．特に人間の感性，認知，判断のメカニズムなどを解明することが期待されている．だが，そのための有効な方法論が確立されていないのが現状である．そこで，本研究ではNIRS計測から得られるデータが時系列データであることに着目して，これらの解析に有効な方法であると考えられるトレンド解析，平滑化のために移動平均を応用して，ノイズ除去およびその後のデータ処理を行うことを目的として，解析の試みを行った．その結果，未だに解析方法が確立されていないNIRSデータの解析を試み，その手法を提案した．まず，取得したNIRSデータの対象となるチャンネルにおけるデータにトレンド解析を用いてトレンド波の抽出を行う．トレンド解析を用いる目的は，NIRSデータに含まれる心拍データの除去を行うことにある．心拍データの確認は，ARモデルによる周波数解析で行うことが可能である．従来の研究で問題とされてきた心拍に関する低周波揺らぎについても，ARモデルにより次数決定，AIC算出、あるいは簡易的に装置にすでに用意されたフィルタを用いることにより解決する可能性が期待できる．さらにトレンド波の平滑化を行うためにデータの移動平均法を用いる．従来の解析手法は測定後の原データに移動平均を用いている．本研究における移動平均はトレンド解析後の真のデータに平均移動法を適用している．また，移動平均のための適切な項数をデータ数の10％とする．データ数の決定であるが，あくまでも実験結果の対象とするNIRSデータは，膨大なため，一回の平滑化でデータの時間的変化を確認することが容易でない．従って，データの特性からある規準を設け，項数を全データの10％とした．けれども，この項数は，サンプリング間隔やタスクによって変則的になる．移動平均にて除去されたデータについては，今後，原データと移動平均を行った後のデータとの差分をさらに詳細に解析する予定である．今まで，NIRSデータの実験結果に被験者間の統一性が見られない場合が多々あった．が，これらの手法の流れを用いることにより，データをマクロに把握することが可能となった．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

三家礼子，盛川浩志，栗原俊介，河合隆史，田村義保，時系列解析によるNIRS データの信号処理，ヒューマンインタフェース学会誌，Vol.11(2)，2009.（掲載決定）

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
河合　隆史	早稲田大学
田村　義保	統計数理研究所
盛川　浩志	早稲田大学