【課題】脳波を利用して、被験者の恋愛度を診断する。
【解決手段】恋愛度診断装置２０の中央処理部２４は、θ波及びα波に基づいて特定される被験者のリラックス度合いｆ１と、β波及びγ波に基づいて特定される被験者の集中度合いｆ２とに基づいて評価値Ｅを算出し、この評価値Ｅに基づいて恋愛度を診断している。恋愛感情と相関があるリラックス度合いｆ１及び集中度合いｆ２という２つのパラメーターに着目し、これらを利用することで被験者の恋愛感情を定量的に評価することができる。これにより、被験者の恋愛度を適切に診断することができる。 （もっと読む）

【課題】信頼性が高く、筋電位をより正確に測定できる小型の筋電センサを提供する。
【解決手段】筋電センサ１０は、ＭＥＭＳ素子２０、計測用回路素子３０、ベース基板４０、検出用外部電極５１，５２、筐体６０、ワイヤ配線７０、ビア電極７１，７２を備える。ＭＥＭＳ素子２０、計測用回路素子３０は、ベース基板４０に実装され、ベース基板４０のこれら素子の実装面と反対側の面には、検出用外部電極５１，５２が配設されている。ベース基板４０の素子の実装面には、筐体６０が配設されている。筋電センサ１０は、検出用外部電極５１，５２を生体１００に当接させた状態で、筋電位測定を実行する。ＭＥＭＳ素子２０は、駆動信号により距離が変動する二対の櫛歯電極を備える。対をなす櫛歯電極は、それぞれ、ビア電極７１，７２を介して検出用外部電極５１，５２に接続されるとともに、ワイヤ配線７０を介して計測用回路素子３０へ接続されている。 （もっと読む）

【課題】低解像度の2Dマップから正確な高解像度MCG画像を生成するより演算集約的でない、より正確な方法を提供することである。
【解決手段】MCG装置は通常少数の平面アレーになっている磁気センサーからなり、各センサーは非常に低解像度の2DのMCGマップを提供する。疎の測定から高解像度MCG画像を作成するために、モデル学習に基づくアルゴリズムが用いられる。モデルはビオ−サバールの法則に基づきランダムに生成された多数の高解像度MCG画像を用いて構築される。モデルを疎の測定に合わせることにより、高解像度MCG画像が作成される。次に、高解像度MCG画像の接線成分におけるピークを見出すことにより電流の2D位置が位置測定される。最後に2Dの電流位置測定は非線形最適化アルゴリズムにより精緻化され、これはセンサーから電流の深度およびその規模と配向を同時に復元する。 （もっと読む）

【課題】被検者の心臓疾患の診断精度を向上させる。
【解決手段】被検者の導出心電図を生成するため被検者から取得した個人係数を記憶する個人係数データベース１１３と、被検者の導出心電図を生成するため不特定多数の人たちから取得した集団係数を記憶する集団係数データベース１１４と、個人係数データベースに被検者から取得した個人係数があれば当該個人係数を用いて被検者の導出心電図を生成する一方、個人係数データベースに被検者から取得した個人係数がなければ集団係数データベースにある集団係数を用いて被検者の導出心電図を生成する心電計制御部１１７とを備える。 （もっと読む）

いくつかの態様では、方法は、１つ以上の電極で、心臓腔内の電気的活動に対する単極信号を測定することを含む。該方法はまた、少なくとも部分的にラプラスの方程式に基づき、該測定された単極信号および表面に対する該１つ以上の電極の位置に基づき、表面の複数の位置での双極生理学的情報を決定することも含む。
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【課題】筋活動監視システムにおいて、筋電位をパターン化する。
【解決手段】生体用電極２および生体用電極２から筋電位を計測する筋電位計測装置１を備える。筋電位計測装置１は、生体用電極２からの筋電位を検出する電位検出回路４と、筋電位を増幅、整流した信号を出力する増幅・整流回路５と、通常時の最大噛みしめ時の筋電位による信号を基準値信号として生成する基準値生成回路６と、夜間睡眠中の筋電位による信号を測定値信号とし、基準値信号と比較判別する比較判別手段７と、を有する。 （もっと読む）

【課題】被測定者から得た心電波形を処理して、周波数スペクトルの高調波成分を低減した心電波形にする。
【解決手段】測定した心電波形中のＲ波の存在する位置には１を、その他の位置には０を記録した二値化データを作成する二値化処理（Ｓ４０）を行い、さらに、その二値化処理によって作成された二値化データ中の１の幅を拡大する拡幅処理（Ｓ５０）を行う。このように拡幅処理された二値化データに対して周波数解析（Ｓ６０）を行えば、その周波数スペクトルの高調波成分を低減させることができる。そのため、その周波数解析結果のピーク周波数を心拍数に変換すれば、心拍数を正しく測定できる（Ｓ７０）。 （もっと読む）

【課題】 運動直後、入浴直後に測定できる体組成計を提供する。
【解決手段】 電流印加用電極及び電圧測定電極と、これら電極により測定された測定値から生体電気インピーダンスを測定する。この生体電気インピーダンスから体組成を求める演算手段とを備えている。加えて、体温を検出する体温検出手段と、脈を検出する脈検出手段と、体温と脈の回数（心拍数、脈拍数）とにより、求める体組成の補正を行う補正手段とを備える。また、脈検出手段は、親指で脈を検出する脈検出手段である。また、補正手段は、体温が高く脈の回数が多い場合と、体温が低く脈の回数が低い場合とに補正を行う。さらに、補正を行う脈の回数についての学習を行う学習手段を備える。 （もっと読む）

【課題】電位検出器により測定される標準１２誘導心電図の心電信号により、付加誘導心電図の心電信号を演算により簡便に誘導することができる付加誘導機能を備えた心電計及び付加誘導心電図導出方法を提供する。
【解決手段】電位検出器１０により標準１２誘導心電図として測定される心電信号は心電図メモリ１２に記憶される。付加誘導心電図演算手段１６は、誘導間の関係を表す係数αを用いて、心電図メモリ１２に記憶された心電信号から、付加誘導心電図Ｖ７〜Ｖ９を演算する。演算された付加誘導心電図Ｖ７〜Ｖ９は、付加誘導心電図波形出力手段１８を経て、表示モニタ２０に表示される。 （もっと読む）

【課題】 非侵襲的手法により脳内の電流源を推定する脳内電流源推定方法及び電流源推定装置、並びに生体情報を推定する生体情報推定方法及び生体情報推定装置の提供。
【解決手段】 ブレインキャップから得られる脳活動に係るデータを取込み（Ｓ１）、電流源モデル及びモデル確率を設定する（Ｓ２，Ｓ３）。次いで、階層事前分布の設定を行い（Ｓ４）、変分法的ベイズ推定法を適用することにより、電流分布及び分散を推定する（Ｓ５，Ｓ６）。そして、自由エネルギを算出し（Ｓ７）、収束判定を行う（Ｓ８）。収束していない場合（Ｓ８：ＮＯ）、処理をステップＳ５へ戻し、パラメータを更新して電流分布及び分散の推定を再度行う。そして、自由エネルギの値が収束したときの電流分布を求める。 （もっと読む）

【課題】ラドンデータから（ｎ＋１）次元イメージ関数を再構成する方法および装置を提供する。
【解決手段】検査範囲（１）を示す（ｎ＋１）次元イメージ関数ｆを再構成する方法は、複数の所定の射影方向（Θ）に対応する測定された複数の射影関数ｐ_Θ（ｔ）を含むｎ次元以下のラドンデータからイメージ関数ｆを決定するステップを含む。イメージ関数ｆは複数の射影関数ｐ_Θ（ｔ）の複数の値で積算される複数の多項式の和として決定される。この再構成方法を使用する方法および、例えば、コンピュータ断層撮影装置のような、撮像装置が記述される。 （もっと読む）

【課題】
【解決手段】 オリフィスとルーメンのグラフィカル表示を生成するシステムが提供されている。一のシステムは、座標システム内にカテーテル（１０８）などのプローブと、表面（例えば、心臓内表面）の表示を生成するプロセッサとを具え、プローブの遠位端が表面と関連するオリフィス（例えば、弁又はルーメンの孔）内で横方向に移動する間に、この座標システム内でラインセグメントを規定する。ここで、各ラインセグメントは、プローブの遠位端を表示する。プロセッサは更に、座標システム内で交点を規定する。ここで、各交点は、一のラインセグメントと表面表示の交点を表す。最後に、プロセッサは、この交点に基づいて、例えば、交点周囲にオリフィス表示を形成することによって、オリフィスの表示をグラフィカルに生成する。 （もっと読む）

心臓の電気生理学的活動により放出される磁界を測定する心磁図法（ＭＣＧ）におけるパターン認識に機械学習を使用することが本明細書に開示される。直接カーネル法が、異常なＭＣＧ心臓パターンを正常なＭＣＧ心臓パターンから区別するために使用される。教師なし学習では、直接カーネルをベースとした自己組織化マップが導入される。教師あり学習では、直接カーネル部分最小二乗法及び（直接）カーネルリッジ回帰が使用される。これらの結果は次に、従来のサポートベクトルマシン及びカーネル部分最小二乗法を用いて比較される。これらの方法に対するハイパーパラメータは、検査前に、トレーニングデータの妥当性検証サブセットに調整される。最も有効な前処理もまた、局所、垂直、水平及び二次元（グローバル）のマハラノビススケーリング、ウェーブレット変換、及びフィルタリングによる変数選択を用いて、調査される。結果は、３つの方法すべて同様に、訓練を受けた熟練者により実現される分類の質を上回って、有望なものであった。したがって、心拍記録データを分類する装置及びそれに関連する方法が開示され、この方法は、電磁的な心臓活動を感知するセンサから取得した感知データに対してカーネル変換を適用し、その結果、機械学習を用いて変換データを分類する前に変換データを得ることを有する。
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【課題】ＳＱＵＩＤ磁束計から得られた胎児の心臓や脳から発生する磁気信号と母体から発生する磁気信号の分離といった２つ以上の異なる部位から発生する磁気信号を分離する機能を有する生体磁気計測装置を提供する。
【解決手段】ＳＱＵＩＤ磁束計からの磁気波形や該磁束計以外の入力信号波形のいずれかのチャンネルの波形をトリガー信号として、前記トリガー信号を用いて、該SQUID磁束計で計測された磁気信号波形を加算平均し、かつ基線補正処理を施した後の波形を、前記トリガー信号を用いて、前記計測された磁気信号波形から差し引く手段と、前記差し引く手段から得られた波形を表示する手段を有する生体磁気計測装置。 （もっと読む）