ファジィ論理を用いた高次脳機能解析支援システムの開発

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本研究では、高次脳機能解析支援システムの開発を目指し、fMRI装置および高次脳機能測定用近赤外分光装置(NIRS)で測定した時系列信号に対する解析法を提案した。さらに、機能的情報と対応する脳解剖的情報を提供するため、MRI装置による解剖画像の画像処理法を提案した。以下。その詳細を示す。(1)Event related fMRIの新しいデータ解析法(HAW法;Hemodynamic Analysis by Wavelet Transform)を提案した。HAW法を用いることで、脳内のHemodynamic Responseが、各個人特有で、短期間での複数測定では変動しないこと、また場所により異なることが、統計的に確認された。(2)NIRS装置を用いた言語優位半球判定法として、ファジィ論理を用いた脳機能状態の推定を行う、言語の優位半球判定法を提案した。本提案法を用いることで、半球内の言語野の場所の同定が可能になり、それを用いることでより高精度に言語優位半球の判定が行える。(3)頭部MRI画像からの側脳室領域の自動抽出、容積測定法を提案した。本提案法は新しい画像処理法(Representative Line Detection Algorithm)を用いたもので、関心領域の中心付近を走行する代表線を先に検出することで、高精度かつ高頑健性の領域抽出を可能とした。本提案法を用いることで側脳室領域の精度約98%での自動抽出が可能となり、統計学的な高次脳機能解析研究に高く寄与した。