スパイクソーティング装置、スパイクソーティング方法、スパイクソーティングプログラムおよび記録媒体
【課題】 複数の生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。
【解決手段】 分離行列算出部１０は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗを使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。ここで、分離行列算出部１０は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。また、分離行列算出部１０が新たな分離行列を算出したとき、独立成分波形抽出部１２は、当該新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【解決手段】 分離行列算出部１０は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗを使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。ここで、分離行列算出部１０は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。また、分離行列算出部１０が新たな分離行列を算出したとき、独立成分波形抽出部１２は、当該新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、神経細胞から測定される生体電気信号を処理するスパイクソーティング装置、スパイクソーティング方法、スパイクソーティングプログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
神経科学分野における強力な計測法として、マルチニューロン活動記録法が幅広く使用されている。この方法では、近接する多数の神経細胞（ニューロン）から、スパイク波形を同時記録する。具体的には、多数の記録電極から構成される１本の多点電極を用意し、この多点電極を用いて、狭い範囲に存在するほぼ全ての単一ニューロン活動波形を同時に検出する。
【０００３】
現在、自作可能で最も広く活用されている多点電極に、４本の記録電極を束ねたテトロード（ｔｅｔｒｏｄｅ）がある。テトロードなどの多点電極を用いてスパイク波形を記録する場合、スパイク波形を表すスパイク波形データを処理することによって、スパイク波形から単一ニューロン活動波形を分離し、抽出することが求められる。これを一般に、スパイクソーティングと呼ぶ。スパイクソーティングの段階において、スパイク波形データの取り扱いを誤ると、スパイク波形データに秘められている機能的情報を的確に読み取ることができない。そればかりか、事実とは異なる誤った結論に到達する可能性もある。
【０００４】
近接する複数の神経細胞は、時に、同時に発火する。これにより、発生したスパイク波形にオーバーラップが生じる。オーバーラップが生じると、単一ニューロン活動波形を正確に記録できない。しかし、既存のスパイクソーティング方法は、このようなスパイク波形のオーバーラップに対処できない。さらには、スパイク波形の変動などの問題にも対処できない。したがって、近接した神経細胞間の詳細な相互作用、すなわち、数ミリ秒の時間内に神経細胞間に作用している関係性を検出できない。
【０００５】
このような問題に対処するため、特許文献１には、マルチニューロン活動波形を適当な数のクラスタに分割する手法であるｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングと、観測された信号から原波形を抽出する独立成分分析法とを組み合わせたスパイクソーティング方法が開示されている。
【０００６】
非特許文献１によれば、生波形の記録に用いる記録電極の本数よりも多い数の単一ニューロン活動波形を分離できる。したがって、スパイク波形のオーバーラップや変動などの、既存のスパイクソーティングでは対処できない問題に対処できる。なお、この方法は、非特許文献２〜４にも開示されている。
【非特許文献１】独立成分分析を応用したマルチニューロン活動の解析、脳の科学、２５巻、５３〜６０頁、２００３年
【非特許文献２】Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｕｒｏｎａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ ｔｅｔｒｏｄｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ ｕｓｉｎｇ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ、４９巻、２８９〜２９８頁、２００２年
【非特許文献３】Ａ ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｓｐｉｋｅ ｓｏｒｔｉｎｇ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ−ｎｅｕｒｏｎａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｔｅｔｒｏｄ − ｈｏｗ ＩＣＡ ｃａｎ ｂｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ、Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ、４６巻、２６５〜２７２頁、２００３年
【非特許文献４】Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｓｏｒｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉ−Ｎｅｕｒｏｎａｌ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｒｅｃｏｒｄｅｄ Ｗｉｔｈ Ｔｅｔｒｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｓｅ ｏｆ Ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ Ｓｐｉｋｅｓ、Ｊ Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ、８９巻、ｐ２２４５〜２２５８頁、２００３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述した従来技術には、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離できないという問題がある。
【０００８】
一般に、単一ニューロン活動波形の形状は、時間とともに変化する可能性がある。これは、生波形の測定中に多点電極がドリフトしたり、多点電極を挿入した脳などの生体組織が移動したりすることを主要因とする。このような変化は、場合によっては、数秒単位で生ずることもある。しかし、特許文献１に記載のスパイクソーティングに基づいて単一ニューロン活動波形を分離する場合、たとえば１時間に渡って測定した生波形データを、後に数十時間かけて一括して処理する。そのため、数秒単位で単一ニューロン活動波形が変化したとしても、単一ニューロン活動波形の分離結果に現れてこない。したがって、ユーザは、単一ニューロン活動波形の短時間での変化に気づくことができない。
【０００９】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離するスパイクソーティング装置、スパイクソーティング方法、スパイクソーティングプログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るスパイクソーティング装置は、上記の課題を解決するために、複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング装置であって、上記複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する分離行列算出手段と、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出手段と、上記分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えており、上記分離行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出し、上記分離行列算出手段が上記新たな分離行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、当該新たな分離行列、および上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴としている。
【００１１】
上記の構成によれば、本装置は、複数の記録電極からなる多点電極によって神経細胞から測定される複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離する。このとき、本装置は、独立成分分析法にしたがって、生波形から単一ニューロン活動波形を分離する。
【００１２】
また、本装置は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。さらに、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する。これにより、算出した分離行列および無相関化行列を使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。ここで、本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。さらに、この新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００１３】
以上の処理によって、本装置は、所定の単位時間ごとに、分離行列を更新する。これにより、更新した分離行列を使用することによって、新たな生波形から新たな独立成分波形を抽出する。本装置は、この新たな独立成分波形を、新たな単一ニューロン活動波形とする。すなわち、単位時間ごとに、抽出した単一ニューロン活動波形を更新する。これにより、本装置は、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで抽出する効果を奏する。
【００１４】
このように、本装置は、十分実用的な時間で、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離できる。したがって、ユーザは、本装置による分離結果に基づき、単一ニューロン活動波形の経時的変化を確認できる。たとえば、ユーザは、単一ニューロン活動波形が数百ミリ秒〜数秒単位の短い時間で変化したとしても、その変化を確認できる。
【００１５】
本発明に係るスパイクソーティング方法は、上記の課題を解決するために、複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形を処理するスパイクソーティング装置において、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング方法であって、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出ステップと、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、独立成分分析法に基づき、新たな分離行列を算出する分離行列算出ステップと、上記算出される新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン活動波形抽出ステップとを含んでいることを特徴としている。
【００１６】
この方法によれば、上述したスパイクソーティング装置と同様の作用効果を奏する。
【００１７】
また、本発明に係るスパイクソーティング装置では、上記複数の記録電極は、１１本であることが好ましい。この構成により、本装置は、複数の生波形から、１１以下の数の単一ニューロン活動波形を分離できる。ここで、記録電極の数が１０本の場合、単一ニューロン活動波形の分離率が６５％となる。一方、記録電極の数が１０本よりも多い場合、分離率は、９０％以上となる。そのため、本装置は、スパイク波形のクラスタリング等の処理を行わなくても、充分に高い分離率で、単一ニューロン活動波形を分離できる効果を奏する。
【００１８】
また、本発明に係るスパイクソーティング装置では、上記無相関化行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出し、上記無相関化行列算出手段が上記新たな無相関化行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、上記新たな分離行列、および、上記新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することが好ましい。
【００１９】
上記の構成によれば、本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出する。これにより、本装置は、算出した新たな分離行列、および、新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００２０】
このように本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、使用する無相関化行列を切り替える。すなわち、処理する複数の生波形が新しくなって、波形に含まれるノイズが変化したとしても、そのノイズを低減できる新たな無相関化行列を使用する。これにより、本装置は、リアルタイムで分離する単一ニューロン活動波形のノイズをより低減できる効果を奏する。
【００２１】
なお、上記スパイクソーティング装置は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記スパイクソーティング装置をコンピュータにおいて実現するスパイクソーティングプログラム、およびそのスパイクソーティングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明に係るスパイクソーティング装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する分離行列算出手段と、分離行列算出手段が新たな分離行列を算出したとき、当該新たな分離行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えているため、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の一実施形態について、図１〜図７を参照して以下に説明する。
【００２４】
本発明のスパイクソーティング装置１は、少なくとも１２個の記録電極を含む多点電極を用いて、神経細胞から測定される複数の生波形データを処理する装置である。ユーザは、図２に示すドデカトロード２０（Ｄｏｄｅｃａｔｒｏｄｅ）などの多点電極を用いて、神経細胞からマルチニューロン活動を記録する。そして、記録したマルチニューロン活動を、スパイクソーティング装置１に入力する。これにより、スパイクソーティング装置１は、入力されたマルチニューロン活動の生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。
【００２５】
まず、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データの取得方法を簡単に説明する。図２は、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データの取得に使用するドデカトロード２０の一構成例を示す図である。この図に示すように、本実施形態では、ユーザは、複数のマイクロワイヤ３０からなるドデカトロード２０を使用する。図２に示すドデカトロード２０は、１２本のマイクロワイヤ３０からなる。
【００２６】
図２に示すドデカトロード２０の製造方法を簡単に説明する。直径８μｍのマイクロワイヤ３０を１２本、一つに束ねる。１つに束ねた１２本のマイクロワイヤ３０を、約２００回転、よじることによって、先端経を約６０〜８０μｍに仕上げる。これにより、ドデカトロード２０の先端径は、４本のマイクロワイヤ３０からなるテトロードの先端経と、ほぼ同様になる。たとえば、テトロードの先端経は平均で約６０μｍであり、ドデカトロード２０の先端径は平均で約７０μｍである。
【００２７】
このように、ドデカトロード２０は、テトロードに比べて、先端径がほぼ同一である一方、先端に含んでいるマイクロワイヤ３０の数が３倍になる。すなわち、ドデカトロード２０の計測点数は、テトロードのそれよりも多い。
【００２８】
ユーザは、図２に示すドデカトロード２０を、可動式慢性埋め込み用のマイクロドライブに取り付ける。このマイクロドライブを操作して、ユーザは、ドデカトロード２０をたとえばラットの脳内に挿入する。このとき、ラットは自由に動き回れるようになっている。挿入後、１時間に渡り、ラット海馬および体性感覚野の神経細胞から、ドデカトロード２０を通じてマルチニューロン活動を記録する。本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれから、生波形を１つずつ記録する。したがって、１本のドデカトロード２０から、１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれに由来する１２個の生波形を記録できる。
【００２９】
１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれから記録された生波形を、増幅器に入力する。増幅器は、入力された生波形を２０００倍に増幅し、増幅後の生波形をＡＤ変換器に入力する。ＡＤ変換器は、入力された生波形を、２５ｋＨｚのサンプリングレートで、デジタルデータに変換する。さらに、ＡＤ変換器は、デジタル化により生成した生波形データを、スパイクソーティング装置１に入力する。スパイクソーティング装置１は図示しない記憶部を備えており、入力された生波形データを、この記憶部にいったん保存する。
【００３０】
スパイクソーティング装置１は、入力された生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形を分離する。なお、本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０を通じて、１２個の生波形データが記録する。そこで、これらの１２個の生波形データを、それぞれ、第１〜第１２チャンネルの生波形データと表現する。すなわち、第１マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第１チャンネルの生波形データ（第１生波形データ）と表現する。また、第２マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第２チャンネルの生波形データ（第２生波形データ）と表現する。また、第３マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第３チャンネルの生波形データ（第３生波形データ）と表現する。このように、第ｎマイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第ｎチャンネルの生波形データ（第ｎ生波形データ）と表現する（ｎは１以上１２以下の整数）。
【００３１】
本実施形態におけるスパイクソーティング装置１は、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。このリアルタイム分離を実現するスパイクソーティング装置１の構成について、図１を参照して以下に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るスパイクソーティング装置１の構成を示すブロック図である。この図に示すように、スパイクソーティング装置１は、分離行列算出部１０（分離行列算出手段）、無相関化行列算出部１１（無相関化行列算出手段）、独立成分波形抽出部１２（単一ニューロン波形抽出手段）、およびタイムスタンプ抽出部１３（タイムスタンプ抽出手段）を備えている。
【００３２】
分離行列算出部１０は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から分離行列Ｗを生成する。このとき分離行列算出部１０は、独立成分分析法のアルゴリズムにしたがう。また、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗを表すデータを生成する。
【００３３】
無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から無相関化行列Ｐを生成する。このとき無相関化行列算出部１１は、主成分分析法のアルゴリズムにしたがう。また、無相関化行列算出部１１は、無相関化行列Ｐを表すデータを生成する。
【００３４】
独立成分波形抽出部１２は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から独立成分波形を抽出する。このとき、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０が生成した分離行列Ｗと、無相関化行列算出部１１が生成した無相関化行列Ｐとを用いて、生波形から独立成分波形を抽出する。また、独立成分波形抽出部１２は、抽出した独立成分波形を表すデータを生成する。なお、スパイクソーティング装置１は、独立成分波形抽出部１２が抽出した独立成分波形を、単一ニューロン活動波形とみなす。
【００３５】
タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形抽出部１２が生成した独立成分波形データに基づき、所定の演算を実行することによって、独立成分波形からスパイク波形を抽出する。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したスパイク波形に現れる負ピーク値を算出し、この負ピーク値の出現時間をタイムスタンプとする。また、タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを表すデータを生成する。
【００３６】
上述したように、スパイクソーティング装置１は、入力された生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。このデータ処理の流れについて、以下に詳細に説明する。
【００３７】
図１に示すように、スパイクソーティング装置１の分離行列算出部１０に、測定した生波形を表す生波形データが入力される。ここで、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データは、記録された時間順に電圧値が並んでいる配列データである。ここでいう「時間」とは、生波形データの記録を開始してからの経過時間を意味する。
【００３８】
スパイクソーティング装置１は、最初に初期化処理を実行する。この初期化処理を、スパイクソーティング装置１は、１０秒分の生波形データに基づき実行する。すなわち、まず、生波形の測定を開始してから１０秒が経過する間での間に取得した生波形データが、分離行列算出部１０に入力される。生波形をデジタル化する際のサンプリングレートが２５ｋＨｚであるため、分離行列算出部１０には、それぞれ２５０，０００個の電圧値からなる初期生波形データｄ０が、１２個、入力される。図４に示すように、分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０から、分離行列Ｗ１を算出する。このとき、分離行列算出部１０は、独立成分分析法のアルゴリズムに基づき、分離行列Ｗ１を算出する。
【００３９】
ここで分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０が表す生波形の特性に基づき、後述する独立成分波形抽出部１２が抽出する独立成分波形の数を決定する。本実施形態では、分離行列算出部１０は、１２個の生波形から１２個の独立成分波形を抽出することを決定する。そこで、分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０に基づき、１２行１２列の分離行列Ｗ１を算出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２が抽出する独立成分波形の数と同一の行・列の分離行列Ｗ１を算出する。本実施形態では、１２個の独立成分波形に対応するように、１２行１２列の分離行列Ｗ１を生成する。なお、このとき、分離行列算出部１０は、１２行１２列の分離行列Ｗ１を表すデータを生成する。
【００４０】
分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ１に基づき、その逆行列である逆行列Ｗ−１を算出する。このとき分離行列算出部１０が生成する逆行列Ｗ−１は、分離行列Ｗ１と同じく１２行１２列である。分離行列算出部１０は、算出した逆行列Ｗ−１に基づき、独立成分波形ごとに１２行１列の基底ベクトルを算出する。なお、この基底ベクトルは、逆行列Ｗ−１のある一行を抜き出した縦ベクトルである。逆行列Ｗ−１が１２行１２列であることから、分離行列算出部１０は、逆行列Ｗ−１から、行ごとに合計して１２個の基底ベクトルを算出する。
【００４１】
このように、分離行列算出部１０は、初期生波形データｄ０に基づき、分離行列Ｗ１、逆行列Ｗ−１、および１２個の基底ベクトルを算出する。このとき、分離行列算出部１０は、これらをそれぞれ表すデータを生成する。生成したデータを、分離行列算出部１０は、記憶部に保存するとともに、独立成分波形抽出部１２に出力する。このとき、分離行列算出部１０は、さらに、生波形から抽出する独立成分波形の個数（この場合は１２）を、記憶部に保存する。
【００４２】
なお、分離行列算出部１０が処理する１０秒間分の生波形データは、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２には入力されない。すなわち、分離行列算出部１０および無相関化行列算出部１１は、分離行列算出部１０が分離行列Ｗ１等を算出するまで、処理を待機する。
【００４３】
以上のように、分離行列算出部１０は、１０秒間分の生波形データを使用することによって、分離行列Ｗを初期化する。なお、分離行列算出部１０は、ＦａｓｔＩＣＡにおいて採用されているアルゴリズムに基づき、分離行列Ｗ１を算出する。ＦａｓｔＩＣＡは、フリーソフトウェアとして広く流通している（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｉｓ．ｈｕｔ．ｆｉ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｉｃａ／ｆａｓｔｉｃａ／を参照）ものであり、そのアルゴリズ自体は公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００４４】
分離行列Ｗの初期化が完了すると、スパイクソーティング装置１は、生波形からの単一ニューロン活動波形のリアルタイム分離を開始する。このとき、スパイクソーティング装置１は、４０ミリ秒分の生波形データに基づき、４０ミリ秒間隔で、単一ニューロン活動波形を次々と分離し続ける。そこで、このリアルタイム分離処理の詳細について、図４を参照して説明する。
【００４５】
図４は、スパイクソーティング装置１における分離行列Ｗ、無相関化行列Ｐ、および独立成分波形の生成タイミングを示す図である。この図に示すように、初期生波形データｄ０に基づいた分離行列Ｗ１の算出が終了したあと、無相関化行列算出部１１に４０ミリ秒分の生波形データｄ１が入力される。すなわち、無相関化行列算出部１１には、１，０００個の電圧値からなる生波形データが１２個、生波形データｄ１として入力される。この生波形データｄ１は、初期生波形データｄ０の直後に取得されるものである。無相関化行列算出部１１は、主成分分析法のアルゴリズムに基づき、入力された生波形データｄ１から無相関化行列Ｐ１を生成する。主成分分析法のアルゴリズム自体は公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００４６】
無相関化行列算出部１１は、記憶部にアクセスすることによって、スパイクソーティング装置１が分離する独立成分波形の数を読み出す。上述したように、本実施形態では、この数は１２である。そこで、無相関化行列算出部１１は、生成する無相関化行列Ｐ１の行数および列数を、１２個に設定する。これにより、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐ１を算出する。また、無相関化行列算出部１１は、算出した無相関化行列Ｐ１を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００４７】
無相関化行列算出部１１は、無相関化行列Ｐ１の算出を４０ミリ秒以内に終了する。ここで、無相関化行列算出部１１が無相関化行列Ｐ１を算出するとき、生波形データｄ1は、同時に、独立成分波形抽出部１２にも入力される。
【００４８】
上述したように、このとき、独立成分波形抽出部１２には、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ１も入力される。そこで、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ１を用いて、生波形データｄ１から、次の式（１）に基づき、独立成分波形群ｙ１を生成する。
【００４９】
【数１】
【００５０】
式（１）において、Ｗ−１は、分離行列Ｗの逆行列である。Ｐは、無相関化行列である。ｘは、入力された生波形データである。Ｔは、転置行列を示す。
【００５１】
上述したように、分離行列算出部１０は、生波形データから、１２個の独立成分波形を抽出することを設定する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０による初期化設定にしたがい、入力された生波形データから、１２個の独立成分波形を抽出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ１から、１２個の独立成分波形を含む独立成分波形群ｙ１を抽出する。また、独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ１を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５２】
独立成分波形抽出部１２が生波形から抽出する独立成分波形の一例を、図３に示す。図３は、（ａ）は、スパイクソーティング装置１が処理する生波形の一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置１が抽出する独立成分波形を示す図である。図３（ａ）および（ｂ）に示すように、独立成分波形抽出部１２は、１２個の生波形から１２個の独立成分波形を分離する。
【００５３】
スパイクソーティング装置１では、生波形データｄ１は、無相関化行列算出部１１と同時に、分離行列算出部１０にも入力される。これにより、無相関化行列算出部１１が生波形データｄ１を用いて無相関化行列Ｐ１を算出するとき、同時に、分離行列算出部１０が生波形データｄ１を用いて分離行列Ｗ２を算出する。本実施形態では、分離行列算出部１０は、４０ミリ秒分の生波形データｄ１から、約１６０ミリ秒の時間をかけて分離行列Ｗ２を生成する。したがって、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０による分離行列Ｗ２の算出が終了するまで、分離行列Ｗ１を使用し続ける。
【００５４】
生波形データｄ１の次に、生波形データｄ２が、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２に入力される。この生波形データｄ２は、生波形データｄ１の直後に取得されるものであり、生波形データｄ１と同じく、４０ミリ秒分の生波形データである。
【００５５】
これにより、分離行列算出部１０が分離行列Ｗ２の算出を続けている間、無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データｄ２から無相関化行列Ｐ２を生成する。このとき、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐ２を算出する。さらに、算出した無相関化行列Ｐ２を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００５６】
生波形データｄ２が独立成分波形抽出部１２に入力されるとき、分離行列算出部１０は、未だ分離行列Ｗ２の算出を終了できない。独立成分波形抽出部１２は、現在使用できる分離行列Ｗ１を使用し、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ２を生成する。より詳細には、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ２を用いて、式（１）に基づき、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ２を生成する。独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ２を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１を抽出したあと、４０ミリ秒後に、独立成分波形群ｙ２を抽出し、そのデータをタイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５７】
生波形データｄ２の次に、生波形データｄ３が、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２に入力される。この生波形データｄ３は、生波形データｄ２の直後に取得されるものであり、生波形データｄ２と同様に４０ミリ秒分の生波形データである。
【００５８】
分離行列算出部１０が分離行列Ｗ２の算出を続けている間、無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データｄ３から無相関化行列Ｐ３を算出する。生波形データｄ３が独立成分波形抽出部１２に入力されるとき、分離行列算出部１０は、未だ分離行列Ｗ２の算出を終了できない。そこで、独立成分波形抽出部１２は、現在使用できる分離行列Ｗ１を使用し、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ３を生成する。より詳細には、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ３を用いて、式（１）に基づき、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ３を生成する。独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ２を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２を抽出したあと、４０ミリ秒後に、独立成分波形群ｙ３を抽出し、そのデータをタイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５９】
詳細は省略するが、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ３の次に生波形データｄ４を処理する。すなわち、無相関化行列算出部１１は、生波形データｄ４から無相関化行列Ｐ４を生成する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ４を使用することによって、生波形データｄ４から独立成分波形群ｙ４を抽出する。
【００６０】
図４に示すように、無相関化行列算出部１１が生波形データｄ４から無相関化行列Ｐ４を算出する時点において、分離行列算出部１０は、生波形データｄ１から分離行列Ｗ２を算出し終える。そこで、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ２から、新たな逆行列を算出する。また、逆行列から、新たな１２個の基底ベクトルを算出する。分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ２等を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００６１】
独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ２を表すデータが入力されると、記憶部に保存されている分離行列Ｗ１等を表すデータを、入力された分離行列Ｗ２等を表すデータに置き換える。そのため、これ以降、分離行列Ｗ２の次に算出される分離行列Ｗ３を表すデータが入力されるまで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形の抽出に分離行列Ｗ２を使用する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ４の次に入力された生波形データｄ５から独立成分波形を抽出するとき、分離行列Ｗ２および無相関化行列Ｐ５を使用する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ５から独立成分波形群ｙ５を抽出する。
【００６２】
生波形データｄ５は、分離行列算出部１０にも入力される。これにより、分離行列算出部１０は、生波形データｄ５から分離行列Ｗ３を算出する。すなわち、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗ１および分離行列Ｗ２を算出するときと同様に、４０ミリ秒分の生波形データｄ５を使用することによって、分離行列Ｗ３を算出する。上述したように、分離行列算出部１０は、約１６０ミリ秒の時間をかけて分離行列Ｗ３を生成する。そのため、分離行列算出部１０は、図４に示すように、独立成分波形抽出部１２が生波形データｄ８から独立成分波形群ｙ８を抽出するころに、分離行列Ｗ３の算出を終了する。そこで、分離行列算出部１０は、生波形データｄ８の次の生波形データｄ９が独立成分波形抽出部１２に入力される前に、独立成分波形抽出部１２に分離行列Ｗ３等を表すデータを出力する。
【００６３】
分離行列Ｗ３等を表すデータが入力されると、分離行列算出部１０は、記憶部に保存されている分離行列Ｗ２等を表すデータを、入力された分離行列Ｗ３等を表すデータに置き換える。これにより、分離行列算出部１０は、生波形データｄ８よりも後に入力された生波形データに対して、分離行列Ｗ３を適用する。たとえば、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗ３および無相関化行列Ｐ９を使用することによって、生波形データｄ９から独立成分波形群ｙ９を生成する。また、分離行列Ｗ３および無相関化行列Ｐ１０を使用することによって、生波形データｄ１０から独立成分波形群ｙ１０を生成する。
【００６４】
以上のように、スパイクソーティング装置１は、４０ミリ秒間隔で更新される無相関化行列Ｐと、２００ミリ秒間隔で更新される分離行列Ｗとを使用することによって、４０ミリ秒分の生波形データから、４０ミリ秒ごとに新たな独立成分波形を抽出する。これにより、スパイクソーティング装置１は、独立成分波形をリアルタイムで生波形から抽出できる。上述したように、スパイクソーティング装置１では、抽出した独立成分波形が、単一ニューロン活動波形となる。これにより、たとえば、スパイクソーティング装置１が、抽出した独立成分波形を単一ニューロン活動波形として表示パネルにリアルタイムで表示すれば、ユーザは、単一ニューロン活動波形の経時的変化をリアルタイムで確認できる。したがって、ユーザは、単一ニューロン活動波形が数百ミリ秒〜数秒単位の短い時間で変化したとしても、その変化を確認できる。
【００６５】
図１に示すように、独立成分波形抽出部１２が生成した独立成分波形データは、タイムスタンプ抽出部１３に入力される。タイムスタンプ抽出部１３は、入力された独立成分波形データに基づき、まず、各独立成分波形の平均２乗誤差を算出する。このとき、タイムスタンプ抽出部１３は、１２個の独立成分波形に対応した、１２個の平均２乗誤差をそれぞれ算出する。
【００６６】
タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形を構成する電圧値を、順次、算出した閾値と比較する。これにより、独立成分波形を構成する電圧値が、閾値を超えるか否かを判定する。閾値を超えると判定する場合、タイムスタンプ抽出部１３は、その閾値を含む所定超の波形を、スパイク波形と見なす。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、閾値を超える電圧値の出現時間の前後１６ポイント分のデータを取り出す。この３２ポイント分の電圧値からなるスパイク波形から、負ピーク値を算出する。
【００６７】
タイムスタンプ抽出部１３は、各スパイク波形において負ピーク値が出現する時間を算出し、これをタイムスタンプとする。さらに、タイムスタンプを表すデータを生成して、記憶部に保存する。たとえば、図６に示す例では、タイムスタンプ抽出部１３は、第２チャンネルの独立成分波形から、３つのスパイク波形を抽出する。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、これらのスパイク波形から、ｔ１、ｔ２、およびｔ３の合計、３つのタイムスタンプを算出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを表すデータを、独立成分波形に関連づけて、記憶部に保存する。
【００６８】
タイムスタンプ抽出部１３は、このようなタイムスタンプの抽出を、独立成分波形群に含まれる全てのチャンネルの独立成分波形に対して適用する。すなわち、第１チャンネルの独立成分波形から、ｎ１個のタイムスタンプを抽出する。また、第２チャンネルの独立成分波形から、ｎ２個のタイムスタンプを抽出する。このように、１２個の独立成分波形から、合計、ｎ１＋ｎ２＋・・・＋ｎ１２個のタイムスタンプを抽出する。
【００６９】
タイムスタンプ抽出部１３には、４０ミリ秒間隔で、次々と、新たな独立成分波形データが入力される。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、入力されるこれらの独立成分波形データのそれぞれに基づき、タイムスタンプデータを生成する。上述したように、タイムスタンプ抽出部１３には、まず独立成分波形群ｙ１が入力される。
【００７０】
たとえば、タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形群ｙ１から第１タイムスタンプ群を抽出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを一つにまとめて、独立成分波形群ｙ１に対応する第１タイムスタンプデータとして記憶部に保存する。独立成分波形群ｙ１を表すデータの入力後４０ミリ秒が経過してから、タイムスタンプ抽出部１３に独立成分波形群ｙ２を表すデータが入力される。そこで、タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形群ｙ２から第２タイムスタンプ群を抽出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出した第２タイムスタンプ群を一つにまとめて、独立成分波形群ｙ２に対応する第２タイムスタンプデータとして記憶部に保存する。すなわち、タイムスタンプ抽出部１３は、第１タイムスタンプデータを生成したあと、４０ミリ秒が経過する頃に、第２タイムスタンプデータを生成する。このように、タイムスタンプ抽出部１３は、４０ミリ秒間隔で、タイムスタンプデータを次々と更新し続ける。
【００７１】
スパイクソーティング装置１は、タイムスタンプ抽出部１３が抽出したタイムスタンプを、表示パネルに順次、表示する。これにより、表示パネルに４０ミリ秒間隔で新たなタイムスタンプが表示される。すなわち、表示パネルでは、表示されるタイムスタンプが４０ミリ秒間隔で更新される。これによりユーザは、タイムスタンプの経時的変化をリアルタイムで確認できる。このタイムスタンプの経時的変化を確認することによっても、ユーザは、単一ニューロン活動波形の経時的変化を知ることができる。
【００７２】
なお、スパイクソーティング装置１では、独立成分波形抽出部１２は、続けて算出した独立成分波形を互いに連結する。このとき独立成分波形抽出部１２は、ある独立成分波形に関連づけられている基底ベクトルと、この独立成分波形の次に生成した独立成分波形に関連づけられている基底ベクトルとを比較する。この比較結果に基づき、独立成分波形抽出部１２は、２つの独立成分波形を連結するルールを決定する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、次の式（２）を使用することによって、連結対象となる２つの独立成分波形に関連づけられている２つの基底ベクトル間の角度を算出する。
【００７３】
【数２】
【００７４】
式（２）において、ａおよびｂは、比較対象である２つの基底ベクトルである。＜ａ，ｂ＞は、ａおよびｂの内積である。｜ａ｜は、ａの絶対値である。｜ａ｜は、ｂの絶対値である。｜｜ａ｜｜は、ａのノルムである。｜｜ｂ｜｜は、ｂのノルムである。Ｍａｂは、ａおよびｂの角度である。なお、独立成分波形抽出部１２は、算出した角度が、予め定められている所定の角度よりも大きいか否かを判定する。
【００７５】
独立成分波形抽出部１２が、独立成分波形群ｙ１および独立成分波形群ｙ２を連結する場合の例を、以下に説明する。独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１に関連づけられている１２個の基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ２に関連づけられている１２個の基底ベクトルとを、それぞれ互いに比較する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、１２×１２＝１４４通りの比較を実行する。
【００７６】
式（２）、独立成分波形抽出部１２は、式（２）を使用することによって、独立成分波形群ｙ１の第１基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ２の第２基底ベクトルとの間の角度を算出する。この角度が、予め定められた所定の設定値よりも大きい場合、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形とを互いに類似した独立成分波形であると判定する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形とを連結する。このように、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１に含まれる１２個の独立成分波形のそれぞれを、独立成分波形群ｙ２に含まれる１２個の独立成分波形のどれに連結するのかを決定する。独立成分波形抽出部１２は、決定した独立成分波形の連結ルールを記憶部に保存する。
【００７７】
独立成分波形抽出部１２は、同一の分離行列Ｗを使用することによって独立成分波形を抽出する限り、同一の連結ルールを適用する。すなわち、図４に示す例では、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１を使用することによって、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ１を抽出する。さらに、同じく分離行列Ｗ１を使用することによって、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ２を抽出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１および独立成分波形群ｙ２を抽出するとき、同一の分離行列Ｗ１を使用する。そのため、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２を独立成分波形群ｙ１に連結するときと同一のルールを、独立成分波形群ｙ３に適用する。
【００７８】
たとえば、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２に含まれる第２独立成分波形を、独立成分波形群ｙ１に含まれる第１独立成分波形に連結する場合、独立成分波形群ｙ３に含まれる第２独立成分波形を、独立成分波形群ｙ２に含まれる第２独立成分波形に連結する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形と、独立成分波形群ｙ３の第２独立成分波形とを、互いに連結する。
【００７９】
独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形の抽出に使用した分離行列Ｗを、新たな分離行列Ｗに切り替える場合、独立成分波形の連結ルールを再び算出する。このとき、独立成分波形抽出部１２は、上述した式（２）を使用する。たとえば、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ４から独立成分波形群ｙ３を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。一方、生波形データｄ５から独立成分波形群ｙ４を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ３を抽出するときに使用する分離行列Ｗとは異なる分離行列Ｗを、独立成分波形群ｙ４を抽出するときに使用する。
【００８０】
このとき、独立成分波形抽出部１２は、既に決定している連結ルールに基づくと、独立成分波形群ｙ３と独立成分波形群ｙ４とを誤って連結してしまう。これは、独立成分波形群ｙ３の抽出に使用した分離行列Ｗと、独立成分波形群ｙ４の抽出に使用した分離行列Ｗとが、互いに異なるからである。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ３に関連づけられている基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ４に関連づけられている基底ベクトルとを、互いに比較する。これにより、独立成分波形群ｙ３と独立成分波形群ｙ４とを連結するときの連結ルールを再び決定する。独立成分波形抽出部１２は、新たに決定した連結ルールを、分離行列Ｗ２を使用することによって抽出した独立成分波形に適用する。図４に示す例では、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ４〜ｙ７を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ４〜ｙ７を互いに連結する場合、新たな連結ルールを適用する。
【００８１】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８２】
たとえば、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データは、ラットから記録した生波形データに限定されない。ドデカトロード２０などの多点電極によって神経細胞から記録した生波形データは、全て、スパイクソーティング装置１によって処理できる。たとえば、ラットやマウスなどの小動物、サルなどの大型動物も対象にしてよい。さらに、倫理的問題が解決さえすれば、人間を対象にすることも可能である。
【００８３】
生波形データの記録に用いるドデカトロード２０のインピーダンスは、１００ｋΩ〜１．５ＭΩの範囲内にあることが好ましい。マイクロワイヤ３０の太さは、１０ミクロン以下であることが求められる。マイクロワイヤ３０を束ねたドデカトロード２０の太さは、１００ミクロン以下であることが求められる。なお、独立成分分析法は、電極間の波形分布の差を、情報としている。そのため、同一の神経細胞から発生しているスパイク波形を計測しなければ、単一ニューロン活動波形を分離するために充分な情報を取得できない。そこで、ドデカトロード２０のサイズを、計測範囲が重なる１００ミクロン以下とすればよい。
【００８４】
上述した本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０からなるドデカトロード２０を例に、説明した。しかし、ドデカトロード２０に含まれるマイクロワイヤ３０の本数は、１２本に限定されない。上述した１００ミクロンの範囲内に収まるのであれば、１２本以上の任意の本数が可能である。したがって、スパイクソーティング装置１では、１２個以上のチャンネルの生波形データを処理できる。
【００８５】
上述した本実施形態では、独立成分波形抽出部１２は、１２個の生波形から、１２個の独立成分波形を分離する。これは、分離行列算出部１０が、生波形の特性に基づき、１２個の独立成分波形を分離するように決定するからである。しかし、スパイクソーティング装置１は、処理する生波形の特性に基づき、１２以下の数の任意の独立成分波形を分離できる。たとえば、図６に示す例では、スパイクソーティング装置１は、（ａ）に示す１２チャンネルの生波形から、（ｂ）に示す８個の独立成分波形を抽出する。
【００８６】
このとき、スパイクソーティング装置１では、分離行列算出部１０が、図６（ａ）に示す生波形の特性から、８個の独立成分波形を抽出することを決定する。そのため、分離行列算出部１０は、８行１２列の分離行列Ｗを算出する。これにより、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗから、１２行８列の逆行列Ｗ−１を算出する。さらに、算出した逆行列Ｗ−１から、１２行１列の基底ベクトルを８個、算出する。また、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐを算出する。
【００８７】
このような処理を一般化して記載すると、次に示す通りである。
【００８８】
スパイクソーティング装置１では、分離行列算出部１０が、ｎ（ｎは１２以上の整数）個の生波形の特性から、ｍ個（ｍは１以上ｎ以下の整数）の独立成分波形を抽出することを決定する。そのため、分離行列算出部１０は、ｍ行ｎ列の分離行列Ｗを算出する。これにより、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗから、ｎ行ｍ列の逆行列Ｗ−１を算出する。さらに、算出した逆行列Ｗ−１から、ｎ行１列の基底ベクトルをｍ個、算出する。また、無相関化行列算出部１１は、ｎ行ｎ列の無相関化行列Ｐを算出する。
【００８９】
さらに、請求項に記載されているように、分離行列算出部１０は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。また、、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗを使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。また、分離行列算出部１０は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。また、分離行列算出部１０が新たな分離行列を算出したとき、独立成分波形抽出部１２は、当該新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００９０】
上述したように、スパイクソーティング装置１は、少なくとも１１本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極によって測定した生波形データを処理することが好ましい。この電極本数は、実験結果に基づき決定されたものである。この実験結果について、以下に説明する。
【００９１】
スパイクソーティング装置１を用いて、生波形の測定に使用するドデカトロード２０の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を決定した。このとき、２０本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極を使用することによって、２０チャンネルの生波形を測定した。この２０チャンネルの生波形から、単一ニューロン活動波形の分離に使用する生波形を、１０〜２０チャンネル分、選択した。それぞれをスパイクソーティング装置１に処理させることによって、単一ニューロン活動波形の分離率を算出した。
【００９２】
結果を図７に示す。図７は、記録電極の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を示す図である。この図に示すように、記録電極数が１０本である場合と、２０本である場合とで、単一ニューロン活動波形の分離率に優位な差が生じた。一方、記録電極数が１２本の場合と、１４本以上の場合とでは、単一ニューロン活動波形の分離率に優位な差は生じなかった。また、記録電極数が１２本以上では、いずれも、分離率が９０％を超えていた。これらの結果から、スパイクソーティング装置１が、少なくとも１１本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極を使用することによって測定した生波形を処理すれば、単一ニューロン活動波形をほぼ完全に分離できることが明らかになった。
【００９３】
なお、上述した各部材は、いずれも機能ブロックである。したがって、これらの部材は、ＣＰＵなどの演算手段が、図示しない記憶部に格納されたスパイクソーティングプログラムを実行し、図示しない入出力回路などの周辺回路を制御することによって、実現される。
【００９４】
したがって、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるスパイクソーティングプログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータによって読み取り可能に記録している記録媒体を、スパイクソーティング装置に供給し、スパイクソーティング装置に備えられるコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ、ＤＳＰ）が、記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって、達成可能である。
【００９５】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が、上述した機能を実現する。そのため、そのプログラムコードを記録している記録媒体は、本発明を構成することになる。
【００９６】
一方で、上述した各部材は、上述したソフトウェアと同様の処理を行うハードウェアとして実現してもよい。この場合、本発明の目的は、ハードウェアとしてのスパイクソーティング装置によって達成されることになる。
【００９７】
ここで、プログラムコードを読み出し実行する演算手段は、単体の構成であればよい。または、スパイクソーティング装置内部のバスや各種の通信路を介して接続されている複数の演算手段が、プログラムコードを協同して実行する構成であってもよい。
【００９８】
演算手段によって直接的に実行可能なプログラムコードを、このプログラムコードを格納しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体を通じて、スパイクソーティング装置に配布すればよい。また、プログラムコードを、後述する解凍などの処理によってプログラムコードを生成可能なデータとして、当該データを格納しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体に通じて、スパイクソーティング装置に配布してもよい。あるいは、これらのプログラムコードまたはデータを、有線または無線の通信路を介してデータを伝送する通信ネットワークを通じて、スパイクソーティング装置に配布または送信してもよい。いずれの手段によって配布または送信されても、プログラムコードは、スパイクソーティング装置に備えられる演算手段によって実行される。
【００９９】
このとき、特定のものに限定されない各種の通信ネットワークを通じて、プログラムコードまたはデータを伝送できる。このような通信ネットワークの具体例を挙げると、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等がある。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体（通信路）も、特に限定されない。具体的には、ＩＥＥＥ１３９４規格による回線、ＵＳＢ回線、電力線、ケーブルＴＶ回線、電話線、およびＡＤＳＬ回線等の有線を、伝送媒体として利用できる。さらに、ＩｒＤＡやリモコンに用いられている赤外線を利用した無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ規格またはＩＥＥＥ８０２．１１無線規格に規定されている無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等を利用した無線も、伝送媒体として利用できる。
【０１００】
なお、プログラムコードをスパイクソーティング装置に配布するための記録媒体は、プログラムコードの配布前には、取り外し可能になっていることが好ましい。しかし、プログラムコードを配布した後には、スパイクソーティング装置装置から取り外し可能になっていてもよく、スパイクソーティング装置と一体化されて取り外し不可能になっていてもよい。
【０１０１】
また、記録媒体は、プログラムコードが記録されてさえいれば、書き換え（書き込み）可能であってもよく、不可能であってもよい。また、揮発性であってもよく、非揮発性であってもよい。さらに、記録媒体へのプログラムコードの記録方法、および記録媒体の形状も、任意のものでよい。
【０１０２】
このような条件を満たす記録媒体を例示すると、磁気テープやカセットテープなどのテープ、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（ＭＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）などのディスクがある。さらに、ＩＣカードや光カードのようなカード型メモリ、あるいは、マスクＲＯＭやＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリも該当する。さらに、ＣＰＵなどの演算手段内に形成されているメモリも該当する。
【０１０３】
なお、プログラムコードを記録媒体から読み出して主記憶に格納するためのプログラムは、あらかじめ、スパイクソーティング装置内に、コンピュータによって実行可能に格納されている。また、プログラムコードを通信ネットワークを通じてスパイクソーティング装置に配布する場合、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするプログラムは、あらかじめ、スパイクソーティング装置内に、コンピュータによって実行可能に格納されている。
【０１０４】
また、プログラムコードは、上述した各処理の全手段を演算手段へ指示するコードであればよい。なお、コンピュータには、プログラムコードによる各処理の一部または全部を所定の手順で呼び出すことによって実行可能な基本プログラム（たとえば、オペレーティングシステムやライブラリなど）がすでに存在している場合がある。この場合、プログラムコードにおける全手順の一部または全部を、この基本プログラムの呼び出しを演算手段へ指示するコードやポインタなどに置き換えたプログラムコードものを、スパイクソーティングプログラムのプログラムコードとしてもよい。
【０１０５】
また、記録媒体に、実メモリにプログラムコードを配置した状態のように、スパイクソーティングプログラムを格納すればよい。具体的には、演算手段が記録媒体にアクセスしてプログラムコードを実行できる形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納すればよい。または、実メモリにプログラムコードを配置する前であり、かつ、演算手段が常時アクセス可能なローカルな記録媒体（たとえばハードディスクなど）にインストールした後の格納形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納してもよい。あるいは、通信ネットワークや搬送可能な記録媒体などからローカルな記録媒体にインストールする前の格納形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納してもよい。
【０１０６】
スパイクソーティングプログラムは、コンパイルされた後のオブジェクトコードに限られない。たとえば、スパイクソーティングプログラムは、ソースコードとして記録媒体に格納されていてもよい。あるいは、インタプリトまたはコンパイルの途中において生成される中間コードとして、記録媒体に格納されていてもよい。上述したいずれの場合であっても、記録媒体に格納されているプログラムコード（中間コード）は、演算手段が実行可能な形式に変換可能なものであればよい。
【０１０７】
すなわち、プログラムコード（中間コード）は、所定の形式変換プログラムが、圧縮されたプログラムコードを解凍したり、符号化されたプログラムコードを復元したり、ソースコードをインタプリト、コンパイル、リンク、または、実メモリへ配置したりすることによって、あるいはこれらの処理を組み合わせて実行することによって、演算手段が実行可能な形式に変換されるものであればよい。これにより、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納する際の格納形式にかかわらず、同様の効果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
本発明は、スパイクソーティング装置において、脳神経活動だけで機械を操作する最新技術である脳−機械インターフェース（Ｂｒａｉｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）作成の基礎技術となる。したがって、脊椎損傷によって四肢が不自由な患者などを対象とした、医療分野や介護分野に広く応用できる。また、脳の神経活動を解析するマルチニューロン活動記録の解析装置の製造にも応用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明の一実施形態に係るスパイクソーティング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】スパイクソーティング装置が処理する生波形データの取得に使用するドデカトロード２０の一構成例を示す図である。
【図３】（ａ）は、スパイクソーティング装置が処理する生波形の一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置が抽出する独立成分波形を示す図である。
【図４】スパイクソーティング装置における分離行列、無相関化行列、および独立成分波形の生成タイミングを示す図である。
【図５】スパイクソーティング装置が独立成分波形からタイムスタンプを抽出する例を示す図である。
【図６】（ａ）は、スパイクソーティング装置が処理した生波形の他の例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置が抽出した独立成分波形を示す図である。
【図７】記録電極の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１ スパイクソーティング装置
１０ 分離行列算出部（分離行列算出手段）
１１ 無相関化行列算出部（無相関化行列算出手段）
１２ 独立成分波形抽出部（単一ニューロン波形抽出手段）
１３ タイムスタンプ抽出部（タイムスタンプ抽出手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、神経細胞から測定される生体電気信号を処理するスパイクソーティング装置、スパイクソーティング方法、スパイクソーティングプログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
神経科学分野における強力な計測法として、マルチニューロン活動記録法が幅広く使用されている。この方法では、近接する多数の神経細胞（ニューロン）から、スパイク波形を同時記録する。具体的には、多数の記録電極から構成される１本の多点電極を用意し、この多点電極を用いて、狭い範囲に存在するほぼ全ての単一ニューロン活動波形を同時に検出する。
【０００３】
現在、自作可能で最も広く活用されている多点電極に、４本の記録電極を束ねたテトロード（ｔｅｔｒｏｄｅ）がある。テトロードなどの多点電極を用いてスパイク波形を記録する場合、スパイク波形を表すスパイク波形データを処理することによって、スパイク波形から単一ニューロン活動波形を分離し、抽出することが求められる。これを一般に、スパイクソーティングと呼ぶ。スパイクソーティングの段階において、スパイク波形データの取り扱いを誤ると、スパイク波形データに秘められている機能的情報を的確に読み取ることができない。そればかりか、事実とは異なる誤った結論に到達する可能性もある。
【０００４】
近接する複数の神経細胞は、時に、同時に発火する。これにより、発生したスパイク波形にオーバーラップが生じる。オーバーラップが生じると、単一ニューロン活動波形を正確に記録できない。しかし、既存のスパイクソーティング方法は、このようなスパイク波形のオーバーラップに対処できない。さらには、スパイク波形の変動などの問題にも対処できない。したがって、近接した神経細胞間の詳細な相互作用、すなわち、数ミリ秒の時間内に神経細胞間に作用している関係性を検出できない。
【０００５】
このような問題に対処するため、特許文献１には、マルチニューロン活動波形を適当な数のクラスタに分割する手法であるｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングと、観測された信号から原波形を抽出する独立成分分析法とを組み合わせたスパイクソーティング方法が開示されている。
【０００６】
非特許文献１によれば、生波形の記録に用いる記録電極の本数よりも多い数の単一ニューロン活動波形を分離できる。したがって、スパイク波形のオーバーラップや変動などの、既存のスパイクソーティングでは対処できない問題に対処できる。なお、この方法は、非特許文献２〜４にも開示されている。
【非特許文献１】独立成分分析を応用したマルチニューロン活動の解析、脳の科学、２５巻、５３〜６０頁、２００３年
【非特許文献２】Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｕｒｏｎａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ ｔｅｔｒｏｄｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ ｕｓｉｎｇ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ、４９巻、２８９〜２９８頁、２００２年
【非特許文献３】Ａ ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｓｐｉｋｅ ｓｏｒｔｉｎｇ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ−ｎｅｕｒｏｎａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｔｅｔｒｏｄ − ｈｏｗ ＩＣＡ ｃａｎ ｂｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ、Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ、４６巻、２６５〜２７２頁、２００３年
【非特許文献４】Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｓｏｒｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉ−Ｎｅｕｒｏｎａｌ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｒｅｃｏｒｄｅｄ Ｗｉｔｈ Ｔｅｔｒｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｓｅ ｏｆ Ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ Ｓｐｉｋｅｓ、Ｊ Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ、８９巻、ｐ２２４５〜２２５８頁、２００３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述した従来技術には、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離できないという問題がある。
【０００８】
一般に、単一ニューロン活動波形の形状は、時間とともに変化する可能性がある。これは、生波形の測定中に多点電極がドリフトしたり、多点電極を挿入した脳などの生体組織が移動したりすることを主要因とする。このような変化は、場合によっては、数秒単位で生ずることもある。しかし、特許文献１に記載のスパイクソーティングに基づいて単一ニューロン活動波形を分離する場合、たとえば１時間に渡って測定した生波形データを、後に数十時間かけて一括して処理する。そのため、数秒単位で単一ニューロン活動波形が変化したとしても、単一ニューロン活動波形の分離結果に現れてこない。したがって、ユーザは、単一ニューロン活動波形の短時間での変化に気づくことができない。
【０００９】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離するスパイクソーティング装置、スパイクソーティング方法、スパイクソーティングプログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るスパイクソーティング装置は、上記の課題を解決するために、複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング装置であって、上記複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する分離行列算出手段と、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出手段と、上記分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えており、上記分離行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出し、上記分離行列算出手段が上記新たな分離行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、当該新たな分離行列、および上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴としている。
【００１１】
上記の構成によれば、本装置は、複数の記録電極からなる多点電極によって神経細胞から測定される複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離する。このとき、本装置は、独立成分分析法にしたがって、生波形から単一ニューロン活動波形を分離する。
【００１２】
また、本装置は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。さらに、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する。これにより、算出した分離行列および無相関化行列を使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。ここで、本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。さらに、この新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００１３】
以上の処理によって、本装置は、所定の単位時間ごとに、分離行列を更新する。これにより、更新した分離行列を使用することによって、新たな生波形から新たな独立成分波形を抽出する。本装置は、この新たな独立成分波形を、新たな単一ニューロン活動波形とする。すなわち、単位時間ごとに、抽出した単一ニューロン活動波形を更新する。これにより、本装置は、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで抽出する効果を奏する。
【００１４】
このように、本装置は、十分実用的な時間で、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離できる。したがって、ユーザは、本装置による分離結果に基づき、単一ニューロン活動波形の経時的変化を確認できる。たとえば、ユーザは、単一ニューロン活動波形が数百ミリ秒〜数秒単位の短い時間で変化したとしても、その変化を確認できる。
【００１５】
本発明に係るスパイクソーティング方法は、上記の課題を解決するために、複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形を処理するスパイクソーティング装置において、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング方法であって、上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出ステップと、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、独立成分分析法に基づき、新たな分離行列を算出する分離行列算出ステップと、上記算出される新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン活動波形抽出ステップとを含んでいることを特徴としている。
【００１６】
この方法によれば、上述したスパイクソーティング装置と同様の作用効果を奏する。
【００１７】
また、本発明に係るスパイクソーティング装置では、上記複数の記録電極は、１１本であることが好ましい。この構成により、本装置は、複数の生波形から、１１以下の数の単一ニューロン活動波形を分離できる。ここで、記録電極の数が１０本の場合、単一ニューロン活動波形の分離率が６５％となる。一方、記録電極の数が１０本よりも多い場合、分離率は、９０％以上となる。そのため、本装置は、スパイク波形のクラスタリング等の処理を行わなくても、充分に高い分離率で、単一ニューロン活動波形を分離できる効果を奏する。
【００１８】
また、本発明に係るスパイクソーティング装置では、上記無相関化行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出し、上記無相関化行列算出手段が上記新たな無相関化行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、上記新たな分離行列、および、上記新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することが好ましい。
【００１９】
上記の構成によれば、本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出する。これにより、本装置は、算出した新たな分離行列、および、新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００２０】
このように本装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、使用する無相関化行列を切り替える。すなわち、処理する複数の生波形が新しくなって、波形に含まれるノイズが変化したとしても、そのノイズを低減できる新たな無相関化行列を使用する。これにより、本装置は、リアルタイムで分離する単一ニューロン活動波形のノイズをより低減できる効果を奏する。
【００２１】
なお、上記スパイクソーティング装置は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記スパイクソーティング装置をコンピュータにおいて実現するスパイクソーティングプログラム、およびそのスパイクソーティングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明に係るスパイクソーティング装置は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する分離行列算出手段と、分離行列算出手段が新たな分離行列を算出したとき、当該新たな分離行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えているため、単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の一実施形態について、図１〜図７を参照して以下に説明する。
【００２４】
本発明のスパイクソーティング装置１は、少なくとも１２個の記録電極を含む多点電極を用いて、神経細胞から測定される複数の生波形データを処理する装置である。ユーザは、図２に示すドデカトロード２０（Ｄｏｄｅｃａｔｒｏｄｅ）などの多点電極を用いて、神経細胞からマルチニューロン活動を記録する。そして、記録したマルチニューロン活動を、スパイクソーティング装置１に入力する。これにより、スパイクソーティング装置１は、入力されたマルチニューロン活動の生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。
【００２５】
まず、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データの取得方法を簡単に説明する。図２は、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データの取得に使用するドデカトロード２０の一構成例を示す図である。この図に示すように、本実施形態では、ユーザは、複数のマイクロワイヤ３０からなるドデカトロード２０を使用する。図２に示すドデカトロード２０は、１２本のマイクロワイヤ３０からなる。
【００２６】
図２に示すドデカトロード２０の製造方法を簡単に説明する。直径８μｍのマイクロワイヤ３０を１２本、一つに束ねる。１つに束ねた１２本のマイクロワイヤ３０を、約２００回転、よじることによって、先端経を約６０〜８０μｍに仕上げる。これにより、ドデカトロード２０の先端径は、４本のマイクロワイヤ３０からなるテトロードの先端経と、ほぼ同様になる。たとえば、テトロードの先端経は平均で約６０μｍであり、ドデカトロード２０の先端径は平均で約７０μｍである。
【００２７】
このように、ドデカトロード２０は、テトロードに比べて、先端径がほぼ同一である一方、先端に含んでいるマイクロワイヤ３０の数が３倍になる。すなわち、ドデカトロード２０の計測点数は、テトロードのそれよりも多い。
【００２８】
ユーザは、図２に示すドデカトロード２０を、可動式慢性埋め込み用のマイクロドライブに取り付ける。このマイクロドライブを操作して、ユーザは、ドデカトロード２０をたとえばラットの脳内に挿入する。このとき、ラットは自由に動き回れるようになっている。挿入後、１時間に渡り、ラット海馬および体性感覚野の神経細胞から、ドデカトロード２０を通じてマルチニューロン活動を記録する。本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれから、生波形を１つずつ記録する。したがって、１本のドデカトロード２０から、１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれに由来する１２個の生波形を記録できる。
【００２９】
１２本のマイクロワイヤ３０のそれぞれから記録された生波形を、増幅器に入力する。増幅器は、入力された生波形を２０００倍に増幅し、増幅後の生波形をＡＤ変換器に入力する。ＡＤ変換器は、入力された生波形を、２５ｋＨｚのサンプリングレートで、デジタルデータに変換する。さらに、ＡＤ変換器は、デジタル化により生成した生波形データを、スパイクソーティング装置１に入力する。スパイクソーティング装置１は図示しない記憶部を備えており、入力された生波形データを、この記憶部にいったん保存する。
【００３０】
スパイクソーティング装置１は、入力された生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形を分離する。なお、本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０を通じて、１２個の生波形データが記録する。そこで、これらの１２個の生波形データを、それぞれ、第１〜第１２チャンネルの生波形データと表現する。すなわち、第１マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第１チャンネルの生波形データ（第１生波形データ）と表現する。また、第２マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第２チャンネルの生波形データ（第２生波形データ）と表現する。また、第３マイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第３チャンネルの生波形データ（第３生波形データ）と表現する。このように、第ｎマイクロワイヤ３０を通じて取得した生波形データを、第ｎチャンネルの生波形データ（第ｎ生波形データ）と表現する（ｎは１以上１２以下の整数）。
【００３１】
本実施形態におけるスパイクソーティング装置１は、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。このリアルタイム分離を実現するスパイクソーティング装置１の構成について、図１を参照して以下に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るスパイクソーティング装置１の構成を示すブロック図である。この図に示すように、スパイクソーティング装置１は、分離行列算出部１０（分離行列算出手段）、無相関化行列算出部１１（無相関化行列算出手段）、独立成分波形抽出部１２（単一ニューロン波形抽出手段）、およびタイムスタンプ抽出部１３（タイムスタンプ抽出手段）を備えている。
【００３２】
分離行列算出部１０は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から分離行列Ｗを生成する。このとき分離行列算出部１０は、独立成分分析法のアルゴリズムにしたがう。また、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗを表すデータを生成する。
【００３３】
無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から無相関化行列Ｐを生成する。このとき無相関化行列算出部１１は、主成分分析法のアルゴリズムにしたがう。また、無相関化行列算出部１１は、無相関化行列Ｐを表すデータを生成する。
【００３４】
独立成分波形抽出部１２は、入力された生波形データに基づき所定の演算を実行することによって、生波形から独立成分波形を抽出する。このとき、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０が生成した分離行列Ｗと、無相関化行列算出部１１が生成した無相関化行列Ｐとを用いて、生波形から独立成分波形を抽出する。また、独立成分波形抽出部１２は、抽出した独立成分波形を表すデータを生成する。なお、スパイクソーティング装置１は、独立成分波形抽出部１２が抽出した独立成分波形を、単一ニューロン活動波形とみなす。
【００３５】
タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形抽出部１２が生成した独立成分波形データに基づき、所定の演算を実行することによって、独立成分波形からスパイク波形を抽出する。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したスパイク波形に現れる負ピーク値を算出し、この負ピーク値の出現時間をタイムスタンプとする。また、タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを表すデータを生成する。
【００３６】
上述したように、スパイクソーティング装置１は、入力された生波形データを処理することによって、生波形から単一ニューロン活動波形をリアルタイムで分離する。このデータ処理の流れについて、以下に詳細に説明する。
【００３７】
図１に示すように、スパイクソーティング装置１の分離行列算出部１０に、測定した生波形を表す生波形データが入力される。ここで、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データは、記録された時間順に電圧値が並んでいる配列データである。ここでいう「時間」とは、生波形データの記録を開始してからの経過時間を意味する。
【００３８】
スパイクソーティング装置１は、最初に初期化処理を実行する。この初期化処理を、スパイクソーティング装置１は、１０秒分の生波形データに基づき実行する。すなわち、まず、生波形の測定を開始してから１０秒が経過する間での間に取得した生波形データが、分離行列算出部１０に入力される。生波形をデジタル化する際のサンプリングレートが２５ｋＨｚであるため、分離行列算出部１０には、それぞれ２５０，０００個の電圧値からなる初期生波形データｄ０が、１２個、入力される。図４に示すように、分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０から、分離行列Ｗ１を算出する。このとき、分離行列算出部１０は、独立成分分析法のアルゴリズムに基づき、分離行列Ｗ１を算出する。
【００３９】
ここで分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０が表す生波形の特性に基づき、後述する独立成分波形抽出部１２が抽出する独立成分波形の数を決定する。本実施形態では、分離行列算出部１０は、１２個の生波形から１２個の独立成分波形を抽出することを決定する。そこで、分離行列算出部１０は、入力された初期生波形データｄ０に基づき、１２行１２列の分離行列Ｗ１を算出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２が抽出する独立成分波形の数と同一の行・列の分離行列Ｗ１を算出する。本実施形態では、１２個の独立成分波形に対応するように、１２行１２列の分離行列Ｗ１を生成する。なお、このとき、分離行列算出部１０は、１２行１２列の分離行列Ｗ１を表すデータを生成する。
【００４０】
分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ１に基づき、その逆行列である逆行列Ｗ−１を算出する。このとき分離行列算出部１０が生成する逆行列Ｗ−１は、分離行列Ｗ１と同じく１２行１２列である。分離行列算出部１０は、算出した逆行列Ｗ−１に基づき、独立成分波形ごとに１２行１列の基底ベクトルを算出する。なお、この基底ベクトルは、逆行列Ｗ−１のある一行を抜き出した縦ベクトルである。逆行列Ｗ−１が１２行１２列であることから、分離行列算出部１０は、逆行列Ｗ−１から、行ごとに合計して１２個の基底ベクトルを算出する。
【００４１】
このように、分離行列算出部１０は、初期生波形データｄ０に基づき、分離行列Ｗ１、逆行列Ｗ−１、および１２個の基底ベクトルを算出する。このとき、分離行列算出部１０は、これらをそれぞれ表すデータを生成する。生成したデータを、分離行列算出部１０は、記憶部に保存するとともに、独立成分波形抽出部１２に出力する。このとき、分離行列算出部１０は、さらに、生波形から抽出する独立成分波形の個数（この場合は１２）を、記憶部に保存する。
【００４２】
なお、分離行列算出部１０が処理する１０秒間分の生波形データは、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２には入力されない。すなわち、分離行列算出部１０および無相関化行列算出部１１は、分離行列算出部１０が分離行列Ｗ１等を算出するまで、処理を待機する。
【００４３】
以上のように、分離行列算出部１０は、１０秒間分の生波形データを使用することによって、分離行列Ｗを初期化する。なお、分離行列算出部１０は、ＦａｓｔＩＣＡにおいて採用されているアルゴリズムに基づき、分離行列Ｗ１を算出する。ＦａｓｔＩＣＡは、フリーソフトウェアとして広く流通している（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｉｓ．ｈｕｔ．ｆｉ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｉｃａ／ｆａｓｔｉｃａ／を参照）ものであり、そのアルゴリズ自体は公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００４４】
分離行列Ｗの初期化が完了すると、スパイクソーティング装置１は、生波形からの単一ニューロン活動波形のリアルタイム分離を開始する。このとき、スパイクソーティング装置１は、４０ミリ秒分の生波形データに基づき、４０ミリ秒間隔で、単一ニューロン活動波形を次々と分離し続ける。そこで、このリアルタイム分離処理の詳細について、図４を参照して説明する。
【００４５】
図４は、スパイクソーティング装置１における分離行列Ｗ、無相関化行列Ｐ、および独立成分波形の生成タイミングを示す図である。この図に示すように、初期生波形データｄ０に基づいた分離行列Ｗ１の算出が終了したあと、無相関化行列算出部１１に４０ミリ秒分の生波形データｄ１が入力される。すなわち、無相関化行列算出部１１には、１，０００個の電圧値からなる生波形データが１２個、生波形データｄ１として入力される。この生波形データｄ１は、初期生波形データｄ０の直後に取得されるものである。無相関化行列算出部１１は、主成分分析法のアルゴリズムに基づき、入力された生波形データｄ１から無相関化行列Ｐ１を生成する。主成分分析法のアルゴリズム自体は公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００４６】
無相関化行列算出部１１は、記憶部にアクセスすることによって、スパイクソーティング装置１が分離する独立成分波形の数を読み出す。上述したように、本実施形態では、この数は１２である。そこで、無相関化行列算出部１１は、生成する無相関化行列Ｐ１の行数および列数を、１２個に設定する。これにより、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐ１を算出する。また、無相関化行列算出部１１は、算出した無相関化行列Ｐ１を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００４７】
無相関化行列算出部１１は、無相関化行列Ｐ１の算出を４０ミリ秒以内に終了する。ここで、無相関化行列算出部１１が無相関化行列Ｐ１を算出するとき、生波形データｄ1は、同時に、独立成分波形抽出部１２にも入力される。
【００４８】
上述したように、このとき、独立成分波形抽出部１２には、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ１も入力される。そこで、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ１を用いて、生波形データｄ１から、次の式（１）に基づき、独立成分波形群ｙ１を生成する。
【００４９】
【数１】
【００５０】
式（１）において、Ｗ−１は、分離行列Ｗの逆行列である。Ｐは、無相関化行列である。ｘは、入力された生波形データである。Ｔは、転置行列を示す。
【００５１】
上述したように、分離行列算出部１０は、生波形データから、１２個の独立成分波形を抽出することを設定する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０による初期化設定にしたがい、入力された生波形データから、１２個の独立成分波形を抽出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ１から、１２個の独立成分波形を含む独立成分波形群ｙ１を抽出する。また、独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ１を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５２】
独立成分波形抽出部１２が生波形から抽出する独立成分波形の一例を、図３に示す。図３は、（ａ）は、スパイクソーティング装置１が処理する生波形の一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置１が抽出する独立成分波形を示す図である。図３（ａ）および（ｂ）に示すように、独立成分波形抽出部１２は、１２個の生波形から１２個の独立成分波形を分離する。
【００５３】
スパイクソーティング装置１では、生波形データｄ１は、無相関化行列算出部１１と同時に、分離行列算出部１０にも入力される。これにより、無相関化行列算出部１１が生波形データｄ１を用いて無相関化行列Ｐ１を算出するとき、同時に、分離行列算出部１０が生波形データｄ１を用いて分離行列Ｗ２を算出する。本実施形態では、分離行列算出部１０は、４０ミリ秒分の生波形データｄ１から、約１６０ミリ秒の時間をかけて分離行列Ｗ２を生成する。したがって、独立成分波形抽出部１２は、分離行列算出部１０による分離行列Ｗ２の算出が終了するまで、分離行列Ｗ１を使用し続ける。
【００５４】
生波形データｄ１の次に、生波形データｄ２が、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２に入力される。この生波形データｄ２は、生波形データｄ１の直後に取得されるものであり、生波形データｄ１と同じく、４０ミリ秒分の生波形データである。
【００５５】
これにより、分離行列算出部１０が分離行列Ｗ２の算出を続けている間、無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データｄ２から無相関化行列Ｐ２を生成する。このとき、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐ２を算出する。さらに、算出した無相関化行列Ｐ２を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００５６】
生波形データｄ２が独立成分波形抽出部１２に入力されるとき、分離行列算出部１０は、未だ分離行列Ｗ２の算出を終了できない。独立成分波形抽出部１２は、現在使用できる分離行列Ｗ１を使用し、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ２を生成する。より詳細には、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ２を用いて、式（１）に基づき、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ２を生成する。独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ２を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１を抽出したあと、４０ミリ秒後に、独立成分波形群ｙ２を抽出し、そのデータをタイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５７】
生波形データｄ２の次に、生波形データｄ３が、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２に入力される。この生波形データｄ３は、生波形データｄ２の直後に取得されるものであり、生波形データｄ２と同様に４０ミリ秒分の生波形データである。
【００５８】
分離行列算出部１０が分離行列Ｗ２の算出を続けている間、無相関化行列算出部１１は、入力された生波形データｄ３から無相関化行列Ｐ３を算出する。生波形データｄ３が独立成分波形抽出部１２に入力されるとき、分離行列算出部１０は、未だ分離行列Ｗ２の算出を終了できない。そこで、独立成分波形抽出部１２は、現在使用できる分離行列Ｗ１を使用し、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ３を生成する。より詳細には、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ３を用いて、式（１）に基づき、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ３を生成する。独立成分波形抽出部１２は、生成した独立成分波形群ｙ２を表すデータを生成し、タイムスタンプ抽出部１３に出力する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２を抽出したあと、４０ミリ秒後に、独立成分波形群ｙ３を抽出し、そのデータをタイムスタンプ抽出部１３に出力する。
【００５９】
詳細は省略するが、無相関化行列算出部１１および独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ３の次に生波形データｄ４を処理する。すなわち、無相関化行列算出部１１は、生波形データｄ４から無相関化行列Ｐ４を生成する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１および無相関化行列Ｐ４を使用することによって、生波形データｄ４から独立成分波形群ｙ４を抽出する。
【００６０】
図４に示すように、無相関化行列算出部１１が生波形データｄ４から無相関化行列Ｐ４を算出する時点において、分離行列算出部１０は、生波形データｄ１から分離行列Ｗ２を算出し終える。そこで、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ２から、新たな逆行列を算出する。また、逆行列から、新たな１２個の基底ベクトルを算出する。分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗ２等を表すデータを生成し、独立成分波形抽出部１２に出力する。
【００６１】
独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ２を表すデータが入力されると、記憶部に保存されている分離行列Ｗ１等を表すデータを、入力された分離行列Ｗ２等を表すデータに置き換える。そのため、これ以降、分離行列Ｗ２の次に算出される分離行列Ｗ３を表すデータが入力されるまで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形の抽出に分離行列Ｗ２を使用する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ４の次に入力された生波形データｄ５から独立成分波形を抽出するとき、分離行列Ｗ２および無相関化行列Ｐ５を使用する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ５から独立成分波形群ｙ５を抽出する。
【００６２】
生波形データｄ５は、分離行列算出部１０にも入力される。これにより、分離行列算出部１０は、生波形データｄ５から分離行列Ｗ３を算出する。すなわち、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗ１および分離行列Ｗ２を算出するときと同様に、４０ミリ秒分の生波形データｄ５を使用することによって、分離行列Ｗ３を算出する。上述したように、分離行列算出部１０は、約１６０ミリ秒の時間をかけて分離行列Ｗ３を生成する。そのため、分離行列算出部１０は、図４に示すように、独立成分波形抽出部１２が生波形データｄ８から独立成分波形群ｙ８を抽出するころに、分離行列Ｗ３の算出を終了する。そこで、分離行列算出部１０は、生波形データｄ８の次の生波形データｄ９が独立成分波形抽出部１２に入力される前に、独立成分波形抽出部１２に分離行列Ｗ３等を表すデータを出力する。
【００６３】
分離行列Ｗ３等を表すデータが入力されると、分離行列算出部１０は、記憶部に保存されている分離行列Ｗ２等を表すデータを、入力された分離行列Ｗ３等を表すデータに置き換える。これにより、分離行列算出部１０は、生波形データｄ８よりも後に入力された生波形データに対して、分離行列Ｗ３を適用する。たとえば、分離行列算出部１０は、分離行列Ｗ３および無相関化行列Ｐ９を使用することによって、生波形データｄ９から独立成分波形群ｙ９を生成する。また、分離行列Ｗ３および無相関化行列Ｐ１０を使用することによって、生波形データｄ１０から独立成分波形群ｙ１０を生成する。
【００６４】
以上のように、スパイクソーティング装置１は、４０ミリ秒間隔で更新される無相関化行列Ｐと、２００ミリ秒間隔で更新される分離行列Ｗとを使用することによって、４０ミリ秒分の生波形データから、４０ミリ秒ごとに新たな独立成分波形を抽出する。これにより、スパイクソーティング装置１は、独立成分波形をリアルタイムで生波形から抽出できる。上述したように、スパイクソーティング装置１では、抽出した独立成分波形が、単一ニューロン活動波形となる。これにより、たとえば、スパイクソーティング装置１が、抽出した独立成分波形を単一ニューロン活動波形として表示パネルにリアルタイムで表示すれば、ユーザは、単一ニューロン活動波形の経時的変化をリアルタイムで確認できる。したがって、ユーザは、単一ニューロン活動波形が数百ミリ秒〜数秒単位の短い時間で変化したとしても、その変化を確認できる。
【００６５】
図１に示すように、独立成分波形抽出部１２が生成した独立成分波形データは、タイムスタンプ抽出部１３に入力される。タイムスタンプ抽出部１３は、入力された独立成分波形データに基づき、まず、各独立成分波形の平均２乗誤差を算出する。このとき、タイムスタンプ抽出部１３は、１２個の独立成分波形に対応した、１２個の平均２乗誤差をそれぞれ算出する。
【００６６】
タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形を構成する電圧値を、順次、算出した閾値と比較する。これにより、独立成分波形を構成する電圧値が、閾値を超えるか否かを判定する。閾値を超えると判定する場合、タイムスタンプ抽出部１３は、その閾値を含む所定超の波形を、スパイク波形と見なす。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、閾値を超える電圧値の出現時間の前後１６ポイント分のデータを取り出す。この３２ポイント分の電圧値からなるスパイク波形から、負ピーク値を算出する。
【００６７】
タイムスタンプ抽出部１３は、各スパイク波形において負ピーク値が出現する時間を算出し、これをタイムスタンプとする。さらに、タイムスタンプを表すデータを生成して、記憶部に保存する。たとえば、図６に示す例では、タイムスタンプ抽出部１３は、第２チャンネルの独立成分波形から、３つのスパイク波形を抽出する。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、これらのスパイク波形から、ｔ１、ｔ２、およびｔ３の合計、３つのタイムスタンプを算出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを表すデータを、独立成分波形に関連づけて、記憶部に保存する。
【００６８】
タイムスタンプ抽出部１３は、このようなタイムスタンプの抽出を、独立成分波形群に含まれる全てのチャンネルの独立成分波形に対して適用する。すなわち、第１チャンネルの独立成分波形から、ｎ１個のタイムスタンプを抽出する。また、第２チャンネルの独立成分波形から、ｎ２個のタイムスタンプを抽出する。このように、１２個の独立成分波形から、合計、ｎ１＋ｎ２＋・・・＋ｎ１２個のタイムスタンプを抽出する。
【００６９】
タイムスタンプ抽出部１３には、４０ミリ秒間隔で、次々と、新たな独立成分波形データが入力される。これにより、タイムスタンプ抽出部１３は、入力されるこれらの独立成分波形データのそれぞれに基づき、タイムスタンプデータを生成する。上述したように、タイムスタンプ抽出部１３には、まず独立成分波形群ｙ１が入力される。
【００７０】
たとえば、タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形群ｙ１から第１タイムスタンプ群を抽出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出したタイムスタンプを一つにまとめて、独立成分波形群ｙ１に対応する第１タイムスタンプデータとして記憶部に保存する。独立成分波形群ｙ１を表すデータの入力後４０ミリ秒が経過してから、タイムスタンプ抽出部１３に独立成分波形群ｙ２を表すデータが入力される。そこで、タイムスタンプ抽出部１３は、独立成分波形群ｙ２から第２タイムスタンプ群を抽出する。タイムスタンプ抽出部１３は、抽出した第２タイムスタンプ群を一つにまとめて、独立成分波形群ｙ２に対応する第２タイムスタンプデータとして記憶部に保存する。すなわち、タイムスタンプ抽出部１３は、第１タイムスタンプデータを生成したあと、４０ミリ秒が経過する頃に、第２タイムスタンプデータを生成する。このように、タイムスタンプ抽出部１３は、４０ミリ秒間隔で、タイムスタンプデータを次々と更新し続ける。
【００７１】
スパイクソーティング装置１は、タイムスタンプ抽出部１３が抽出したタイムスタンプを、表示パネルに順次、表示する。これにより、表示パネルに４０ミリ秒間隔で新たなタイムスタンプが表示される。すなわち、表示パネルでは、表示されるタイムスタンプが４０ミリ秒間隔で更新される。これによりユーザは、タイムスタンプの経時的変化をリアルタイムで確認できる。このタイムスタンプの経時的変化を確認することによっても、ユーザは、単一ニューロン活動波形の経時的変化を知ることができる。
【００７２】
なお、スパイクソーティング装置１では、独立成分波形抽出部１２は、続けて算出した独立成分波形を互いに連結する。このとき独立成分波形抽出部１２は、ある独立成分波形に関連づけられている基底ベクトルと、この独立成分波形の次に生成した独立成分波形に関連づけられている基底ベクトルとを比較する。この比較結果に基づき、独立成分波形抽出部１２は、２つの独立成分波形を連結するルールを決定する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、次の式（２）を使用することによって、連結対象となる２つの独立成分波形に関連づけられている２つの基底ベクトル間の角度を算出する。
【００７３】
【数２】
【００７４】
式（２）において、ａおよびｂは、比較対象である２つの基底ベクトルである。＜ａ，ｂ＞は、ａおよびｂの内積である。｜ａ｜は、ａの絶対値である。｜ａ｜は、ｂの絶対値である。｜｜ａ｜｜は、ａのノルムである。｜｜ｂ｜｜は、ｂのノルムである。Ｍａｂは、ａおよびｂの角度である。なお、独立成分波形抽出部１２は、算出した角度が、予め定められている所定の角度よりも大きいか否かを判定する。
【００７５】
独立成分波形抽出部１２が、独立成分波形群ｙ１および独立成分波形群ｙ２を連結する場合の例を、以下に説明する。独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１に関連づけられている１２個の基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ２に関連づけられている１２個の基底ベクトルとを、それぞれ互いに比較する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、１２×１２＝１４４通りの比較を実行する。
【００７６】
式（２）、独立成分波形抽出部１２は、式（２）を使用することによって、独立成分波形群ｙ１の第１基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ２の第２基底ベクトルとの間の角度を算出する。この角度が、予め定められた所定の設定値よりも大きい場合、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形とを互いに類似した独立成分波形であると判定する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形とを連結する。このように、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１に含まれる１２個の独立成分波形のそれぞれを、独立成分波形群ｙ２に含まれる１２個の独立成分波形のどれに連結するのかを決定する。独立成分波形抽出部１２は、決定した独立成分波形の連結ルールを記憶部に保存する。
【００７７】
独立成分波形抽出部１２は、同一の分離行列Ｗを使用することによって独立成分波形を抽出する限り、同一の連結ルールを適用する。すなわち、図４に示す例では、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗ１を使用することによって、生波形データｄ２から独立成分波形群ｙ１を抽出する。さらに、同じく分離行列Ｗ１を使用することによって、生波形データｄ３から独立成分波形群ｙ２を抽出する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１および独立成分波形群ｙ２を抽出するとき、同一の分離行列Ｗ１を使用する。そのため、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２を独立成分波形群ｙ１に連結するときと同一のルールを、独立成分波形群ｙ３に適用する。
【００７８】
たとえば、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ２に含まれる第２独立成分波形を、独立成分波形群ｙ１に含まれる第１独立成分波形に連結する場合、独立成分波形群ｙ３に含まれる第２独立成分波形を、独立成分波形群ｙ２に含まれる第２独立成分波形に連結する。これにより、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ１の第１独立成分波形と、独立成分波形群ｙ２の第２独立成分波形と、独立成分波形群ｙ３の第２独立成分波形とを、互いに連結する。
【００７９】
独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形の抽出に使用した分離行列Ｗを、新たな分離行列Ｗに切り替える場合、独立成分波形の連結ルールを再び算出する。このとき、独立成分波形抽出部１２は、上述した式（２）を使用する。たとえば、独立成分波形抽出部１２は、生波形データｄ４から独立成分波形群ｙ３を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。一方、生波形データｄ５から独立成分波形群ｙ４を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。すなわち、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ３を抽出するときに使用する分離行列Ｗとは異なる分離行列Ｗを、独立成分波形群ｙ４を抽出するときに使用する。
【００８０】
このとき、独立成分波形抽出部１２は、既に決定している連結ルールに基づくと、独立成分波形群ｙ３と独立成分波形群ｙ４とを誤って連結してしまう。これは、独立成分波形群ｙ３の抽出に使用した分離行列Ｗと、独立成分波形群ｙ４の抽出に使用した分離行列Ｗとが、互いに異なるからである。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ３に関連づけられている基底ベクトルと、独立成分波形群ｙ４に関連づけられている基底ベクトルとを、互いに比較する。これにより、独立成分波形群ｙ３と独立成分波形群ｙ４とを連結するときの連結ルールを再び決定する。独立成分波形抽出部１２は、新たに決定した連結ルールを、分離行列Ｗ２を使用することによって抽出した独立成分波形に適用する。図４に示す例では、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ４〜ｙ７を抽出する場合、分離行列Ｗ２を使用する。そこで、独立成分波形抽出部１２は、独立成分波形群ｙ４〜ｙ７を互いに連結する場合、新たな連結ルールを適用する。
【００８１】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８２】
たとえば、スパイクソーティング装置１が処理する生波形データは、ラットから記録した生波形データに限定されない。ドデカトロード２０などの多点電極によって神経細胞から記録した生波形データは、全て、スパイクソーティング装置１によって処理できる。たとえば、ラットやマウスなどの小動物、サルなどの大型動物も対象にしてよい。さらに、倫理的問題が解決さえすれば、人間を対象にすることも可能である。
【００８３】
生波形データの記録に用いるドデカトロード２０のインピーダンスは、１００ｋΩ〜１．５ＭΩの範囲内にあることが好ましい。マイクロワイヤ３０の太さは、１０ミクロン以下であることが求められる。マイクロワイヤ３０を束ねたドデカトロード２０の太さは、１００ミクロン以下であることが求められる。なお、独立成分分析法は、電極間の波形分布の差を、情報としている。そのため、同一の神経細胞から発生しているスパイク波形を計測しなければ、単一ニューロン活動波形を分離するために充分な情報を取得できない。そこで、ドデカトロード２０のサイズを、計測範囲が重なる１００ミクロン以下とすればよい。
【００８４】
上述した本実施形態では、１２本のマイクロワイヤ３０からなるドデカトロード２０を例に、説明した。しかし、ドデカトロード２０に含まれるマイクロワイヤ３０の本数は、１２本に限定されない。上述した１００ミクロンの範囲内に収まるのであれば、１２本以上の任意の本数が可能である。したがって、スパイクソーティング装置１では、１２個以上のチャンネルの生波形データを処理できる。
【００８５】
上述した本実施形態では、独立成分波形抽出部１２は、１２個の生波形から、１２個の独立成分波形を分離する。これは、分離行列算出部１０が、生波形の特性に基づき、１２個の独立成分波形を分離するように決定するからである。しかし、スパイクソーティング装置１は、処理する生波形の特性に基づき、１２以下の数の任意の独立成分波形を分離できる。たとえば、図６に示す例では、スパイクソーティング装置１は、（ａ）に示す１２チャンネルの生波形から、（ｂ）に示す８個の独立成分波形を抽出する。
【００８６】
このとき、スパイクソーティング装置１では、分離行列算出部１０が、図６（ａ）に示す生波形の特性から、８個の独立成分波形を抽出することを決定する。そのため、分離行列算出部１０は、８行１２列の分離行列Ｗを算出する。これにより、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗから、１２行８列の逆行列Ｗ−１を算出する。さらに、算出した逆行列Ｗ−１から、１２行１列の基底ベクトルを８個、算出する。また、無相関化行列算出部１１は、１２行１２列の無相関化行列Ｐを算出する。
【００８７】
このような処理を一般化して記載すると、次に示す通りである。
【００８８】
スパイクソーティング装置１では、分離行列算出部１０が、ｎ（ｎは１２以上の整数）個の生波形の特性から、ｍ個（ｍは１以上ｎ以下の整数）の独立成分波形を抽出することを決定する。そのため、分離行列算出部１０は、ｍ行ｎ列の分離行列Ｗを算出する。これにより、分離行列算出部１０は、算出した分離行列Ｗから、ｎ行ｍ列の逆行列Ｗ−１を算出する。さらに、算出した逆行列Ｗ−１から、ｎ行１列の基底ベクトルをｍ個、算出する。また、無相関化行列算出部１１は、ｎ行ｎ列の無相関化行列Ｐを算出する。
【００８９】
さらに、請求項に記載されているように、分離行列算出部１０は、複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する。また、、独立成分波形抽出部１２は、分離行列Ｗを使用することによって、複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する。また、分離行列算出部１０は、予め定められた単位時間が経過するたびに、複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出する。また、分離行列算出部１０が新たな分離行列を算出したとき、独立成分波形抽出部１２は、当該新たな分離行列を使用することによって、他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出する。
【００９０】
上述したように、スパイクソーティング装置１は、少なくとも１１本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極によって測定した生波形データを処理することが好ましい。この電極本数は、実験結果に基づき決定されたものである。この実験結果について、以下に説明する。
【００９１】
スパイクソーティング装置１を用いて、生波形の測定に使用するドデカトロード２０の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を決定した。このとき、２０本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極を使用することによって、２０チャンネルの生波形を測定した。この２０チャンネルの生波形から、単一ニューロン活動波形の分離に使用する生波形を、１０〜２０チャンネル分、選択した。それぞれをスパイクソーティング装置１に処理させることによって、単一ニューロン活動波形の分離率を算出した。
【００９２】
結果を図７に示す。図７は、記録電極の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を示す図である。この図に示すように、記録電極数が１０本である場合と、２０本である場合とで、単一ニューロン活動波形の分離率に優位な差が生じた。一方、記録電極数が１２本の場合と、１４本以上の場合とでは、単一ニューロン活動波形の分離率に優位な差は生じなかった。また、記録電極数が１２本以上では、いずれも、分離率が９０％を超えていた。これらの結果から、スパイクソーティング装置１が、少なくとも１１本のマイクロワイヤ３０からなる多点電極を使用することによって測定した生波形を処理すれば、単一ニューロン活動波形をほぼ完全に分離できることが明らかになった。
【００９３】
なお、上述した各部材は、いずれも機能ブロックである。したがって、これらの部材は、ＣＰＵなどの演算手段が、図示しない記憶部に格納されたスパイクソーティングプログラムを実行し、図示しない入出力回路などの周辺回路を制御することによって、実現される。
【００９４】
したがって、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるスパイクソーティングプログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータによって読み取り可能に記録している記録媒体を、スパイクソーティング装置に供給し、スパイクソーティング装置に備えられるコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ、ＤＳＰ）が、記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって、達成可能である。
【００９５】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が、上述した機能を実現する。そのため、そのプログラムコードを記録している記録媒体は、本発明を構成することになる。
【００９６】
一方で、上述した各部材は、上述したソフトウェアと同様の処理を行うハードウェアとして実現してもよい。この場合、本発明の目的は、ハードウェアとしてのスパイクソーティング装置によって達成されることになる。
【００９７】
ここで、プログラムコードを読み出し実行する演算手段は、単体の構成であればよい。または、スパイクソーティング装置内部のバスや各種の通信路を介して接続されている複数の演算手段が、プログラムコードを協同して実行する構成であってもよい。
【００９８】
演算手段によって直接的に実行可能なプログラムコードを、このプログラムコードを格納しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体を通じて、スパイクソーティング装置に配布すればよい。また、プログラムコードを、後述する解凍などの処理によってプログラムコードを生成可能なデータとして、当該データを格納しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体に通じて、スパイクソーティング装置に配布してもよい。あるいは、これらのプログラムコードまたはデータを、有線または無線の通信路を介してデータを伝送する通信ネットワークを通じて、スパイクソーティング装置に配布または送信してもよい。いずれの手段によって配布または送信されても、プログラムコードは、スパイクソーティング装置に備えられる演算手段によって実行される。
【００９９】
このとき、特定のものに限定されない各種の通信ネットワークを通じて、プログラムコードまたはデータを伝送できる。このような通信ネットワークの具体例を挙げると、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等がある。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体（通信路）も、特に限定されない。具体的には、ＩＥＥＥ１３９４規格による回線、ＵＳＢ回線、電力線、ケーブルＴＶ回線、電話線、およびＡＤＳＬ回線等の有線を、伝送媒体として利用できる。さらに、ＩｒＤＡやリモコンに用いられている赤外線を利用した無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ規格またはＩＥＥＥ８０２．１１無線規格に規定されている無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等を利用した無線も、伝送媒体として利用できる。
【０１００】
なお、プログラムコードをスパイクソーティング装置に配布するための記録媒体は、プログラムコードの配布前には、取り外し可能になっていることが好ましい。しかし、プログラムコードを配布した後には、スパイクソーティング装置装置から取り外し可能になっていてもよく、スパイクソーティング装置と一体化されて取り外し不可能になっていてもよい。
【０１０１】
また、記録媒体は、プログラムコードが記録されてさえいれば、書き換え（書き込み）可能であってもよく、不可能であってもよい。また、揮発性であってもよく、非揮発性であってもよい。さらに、記録媒体へのプログラムコードの記録方法、および記録媒体の形状も、任意のものでよい。
【０１０２】
このような条件を満たす記録媒体を例示すると、磁気テープやカセットテープなどのテープ、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（ＭＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）などのディスクがある。さらに、ＩＣカードや光カードのようなカード型メモリ、あるいは、マスクＲＯＭやＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリも該当する。さらに、ＣＰＵなどの演算手段内に形成されているメモリも該当する。
【０１０３】
なお、プログラムコードを記録媒体から読み出して主記憶に格納するためのプログラムは、あらかじめ、スパイクソーティング装置内に、コンピュータによって実行可能に格納されている。また、プログラムコードを通信ネットワークを通じてスパイクソーティング装置に配布する場合、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするプログラムは、あらかじめ、スパイクソーティング装置内に、コンピュータによって実行可能に格納されている。
【０１０４】
また、プログラムコードは、上述した各処理の全手段を演算手段へ指示するコードであればよい。なお、コンピュータには、プログラムコードによる各処理の一部または全部を所定の手順で呼び出すことによって実行可能な基本プログラム（たとえば、オペレーティングシステムやライブラリなど）がすでに存在している場合がある。この場合、プログラムコードにおける全手順の一部または全部を、この基本プログラムの呼び出しを演算手段へ指示するコードやポインタなどに置き換えたプログラムコードものを、スパイクソーティングプログラムのプログラムコードとしてもよい。
【０１０５】
また、記録媒体に、実メモリにプログラムコードを配置した状態のように、スパイクソーティングプログラムを格納すればよい。具体的には、演算手段が記録媒体にアクセスしてプログラムコードを実行できる形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納すればよい。または、実メモリにプログラムコードを配置する前であり、かつ、演算手段が常時アクセス可能なローカルな記録媒体（たとえばハードディスクなど）にインストールした後の格納形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納してもよい。あるいは、通信ネットワークや搬送可能な記録媒体などからローカルな記録媒体にインストールする前の格納形式によって、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納してもよい。
【０１０６】
スパイクソーティングプログラムは、コンパイルされた後のオブジェクトコードに限られない。たとえば、スパイクソーティングプログラムは、ソースコードとして記録媒体に格納されていてもよい。あるいは、インタプリトまたはコンパイルの途中において生成される中間コードとして、記録媒体に格納されていてもよい。上述したいずれの場合であっても、記録媒体に格納されているプログラムコード（中間コード）は、演算手段が実行可能な形式に変換可能なものであればよい。
【０１０７】
すなわち、プログラムコード（中間コード）は、所定の形式変換プログラムが、圧縮されたプログラムコードを解凍したり、符号化されたプログラムコードを復元したり、ソースコードをインタプリト、コンパイル、リンク、または、実メモリへ配置したりすることによって、あるいはこれらの処理を組み合わせて実行することによって、演算手段が実行可能な形式に変換されるものであればよい。これにより、スパイクソーティングプログラムを記録媒体に格納する際の格納形式にかかわらず、同様の効果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
本発明は、スパイクソーティング装置において、脳神経活動だけで機械を操作する最新技術である脳−機械インターフェース（Ｂｒａｉｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）作成の基礎技術となる。したがって、脊椎損傷によって四肢が不自由な患者などを対象とした、医療分野や介護分野に広く応用できる。また、脳の神経活動を解析するマルチニューロン活動記録の解析装置の製造にも応用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明の一実施形態に係るスパイクソーティング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】スパイクソーティング装置が処理する生波形データの取得に使用するドデカトロード２０の一構成例を示す図である。
【図３】（ａ）は、スパイクソーティング装置が処理する生波形の一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置が抽出する独立成分波形を示す図である。
【図４】スパイクソーティング装置における分離行列、無相関化行列、および独立成分波形の生成タイミングを示す図である。
【図５】スパイクソーティング装置が独立成分波形からタイムスタンプを抽出する例を示す図である。
【図６】（ａ）は、スパイクソーティング装置が処理した生波形の他の例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示す生波形からスパイクソーティング装置が抽出した独立成分波形を示す図である。
【図７】記録電極の本数と、単一ニューロン活動波形の分離率との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１ スパイクソーティング装置
１０ 分離行列算出部（分離行列算出手段）
１１ 無相関化行列算出部（無相関化行列算出手段）
１２ 独立成分波形抽出部（単一ニューロン波形抽出手段）
１３ タイムスタンプ抽出部（タイムスタンプ抽出手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング装置であって、
上記複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する分離行列算出手段と、
上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出手段と、
上記分離行列および無相関化行列を使用することによって、上記複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えており、
上記分離行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出し、
上記分離行列算出手段が上記新たな分離行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、当該新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴とするスパイクソーティング装置。
【請求項２】
上記複数の記録電極は少なくとも１１本であることを特徴とする請求項１に記載のスパイクソーティング装置。
【請求項３】
上記無相関化行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出し、
上記無相関化行列算出手段が上記新たな無相関化行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、上記新たな分離行列、および、上記新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴とする請求項１に記載のスパイクソーティング装置。
【請求項４】
複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形を処理するスパイクソーティング装置において、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング方法であって、
上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出ステップと、
予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、新たな分離行列を算出する分離行列算出ステップと、
上記算出される新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン活動波形抽出ステップと、を含んでいることを特徴とするスパイクソーティング方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のスパイクソーティング装置を動作させるスパイクソーティングプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのスパイクソーティングプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のスパイクソーティングプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形から、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング装置であって、
上記複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な分離行列を算出する分離行列算出手段と、
上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出手段と、
上記分離行列および無相関化行列を使用することによって、上記複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン波形抽出手段とを備えており、
上記分離行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな分離行列を算出し、
上記分離行列算出手段が上記新たな分離行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、当該新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴とするスパイクソーティング装置。
【請求項２】
上記複数の記録電極は少なくとも１１本であることを特徴とする請求項１に記載のスパイクソーティング装置。
【請求項３】
上記無相関化行列算出手段は、予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、新たな無相関化行列を算出し、
上記無相関化行列算出手段が上記新たな無相関化行列を算出したとき、上記単一ニューロン波形抽出手段は、上記新たな分離行列、および、上記新たな無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から新たな独立成分波形を新たな単一ニューロン活動波形として抽出することを特徴とする請求項１に記載のスパイクソーティング装置。
【請求項４】
複数の記録電極から構成される多点電極によって神経細胞から測定された複数の生波形を処理するスパイクソーティング装置において、単一ニューロン活動波形を分離するスパイクソーティング方法であって、
上記複数の生波形から、主成分分析法にしたがい、単一ニューロン活動波形の分離に必要な無相関化行列を算出する無相関化行列算出ステップと、
予め定められた単位時間が経過するたびに、上記複数の生波形よりも後に測定される他の複数の生波形から、独立成分分析法にしたがい、新たな分離行列を算出する分離行列算出ステップと、
上記算出される新たな分離行列、および、上記無相関化行列を使用することによって、上記他の複数の生波形から独立成分波形を単一ニューロン活動波形として抽出する単一ニューロン活動波形抽出ステップと、を含んでいることを特徴とするスパイクソーティング方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のスパイクソーティング装置を動作させるスパイクソーティングプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのスパイクソーティングプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のスパイクソーティングプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２００６−２９６５０９（Ｐ２００６−２９６５０９Ａ）
【公開日】平成１８年１１月２日（２００６．１１．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１１８９６９（Ｐ２００５−１１８９６９）
【出願日】平成１７年４月１５日（２００５．４．１５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【出願人】（５０４１３２２７２）国立大学法人京都大学 (1,269)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１１月２日（２００６．１１．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年４月１５日（２００５．４．１５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【出願人】（５０４１３２２７２）国立大学法人京都大学 (1,269)
【Ｆターム（参考）】
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