独立成分分析と機能的磁気共鳴画像法を用いた受容言語機能の客観的評価法の開発

利用独立成分分析和功能磁共振成像开发接受语言功能的客观评估方法

• 批准号: 17650076
• 负责人: 高橋 俊光
• 金额: $ 1.86万
• 依托单位: Juntendo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17650076/
• 关键词: fMRI; 独立成分分析; 受容言語; 聴覚; 脳機能

本研究は、文章の朗読刺激を聴いている被験者の脳から機能的磁気共鳴画像(fMRI)を取得し、それに独立成分分析(ICA)を適用することで、言語の理解に関する脳領域と、理解の程度の時間変化を検出するという、負担の少ない言語機能の客観的評価法の開発を目的として行った。平成18年度は、前年度に不十分であった「解析の不安定性」の間題を解決した後、「教育や臨床への応用の検討」を行う計画であった。「解析の不安定性」とは、我々のfMRIデータに対して、従来のICAを単純に適用したのでは、実験データによっては、目的の独立成分の分離が必ずしも良好ではないという間題であった。この原因を探るために、課題デザインや撮影パラメータ等を種々に変更して実験データの収集を行い、データの統計的性質を検討するとともに、ICAデルゴリズムの理論的な検討を行った。その結果、我々のfMRIデータに対するICAの適用結果は、偶発的に生じる高い信号値を持つ空間的に孤立したボクセルの存在、いわば「外れ値」の存在の影響を強く受ける場合があり、これが不安定性の大きな原因となることが推察された。この孤立的な「外れ値」の影響を抑える方法を検討した結果、以下の方法が簡易的かつ効果的であることがわかった。すなわち、ICAの前処理として、各時点の画像データごとに適度な空間フィルターを施し、さらに、各ボクセルごとに時間軸方向に時間フィルターを施し、ヘモダイナミックスの時定数では起こりえない高い周波数成分を取り除いた。この方法と、前年度考案した2つの方法を組み合わせることにより、独立成分の分離が圧倒的に改善されることがわかった。これにより、実験データによらない解析の安定化がほぼ達成でき、言語機能の客観的評価法の方法論の部分は確立できたものと考える。当該年度の後半に予定していた教育と臨床の応用への実用性を検証する実験は残念ながら行えなかった。

This research aims to obtain magnetic resonance imaging (fMRI) of the subject's facial functions during the stimulation of the article, and to apply independent component analysis (ICA) to the field of speech understanding, to detect temporal changes in the degree of understanding, and to develop a method for evaluating the customer's perception of speech function with less burden. In 2018, the problem of "analysis of instability" was solved, and the project of "education and clinical application" was carried out. "Analysis of instability" and "I" fMRI data to the right, from the ICA to the pure application of the right, from the right, from the separation of the independent components of the right, from the right. The reason for this is to explore the problem of the collection of data, the statistical properties of data, and the theoretical analysis of data. The results of ICA application are as follows: the occurrence of high signal values due to accidental occurrence, the existence of isolated groups in the space, the existence of strong influence of external values, and the causes of instability. The following methods are simple and effective. Before the ICA processing, the image at each time point should be appropriately spaced, and the image at each time point should be evenly spaced. This method is based on the previous year's examination. The method is composed of two parts. The separation of independent components is improved. The analysis of speech function and the method of evaluation of speech function are part of the research. When the second half of the year is scheduled for education and clinical use, it is necessary to conduct research and evaluation.