ブラインド信号分離法の脳磁図(MEG)解析への応用に関する研究

盲信号分离方法在脑磁图（MEG）分析中的应用研究

• 批准号: 15700232
• 负责人: 深井 英和
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Gifu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700232/
• 关键词: 脳磁図; ブラインド信号分離; HFOs

脳磁図(MEG)は,脳の電気的活動によって生じた磁場を頭皮上に配置された複数のセンサーで測定する装置である.MEGは他の計測方法に比べ,時間分解能が高いという利点がある為,脳活動のダイナミクスを調べるのに有効である.本研究では,MEGで得られた多変量の時系列データに様々な統計処理を施すことにより脳の活動を調べている.ブラインド信号分離法は複数チャネルで観測された混合信号から,信号源とその混合行列を推定する手法の総称である.MEGで計測される脳活動由来磁場は非常に微弱なため,いかにノイズを除去して脳由来信号を引き出すかは重要な課題である.本研究ではこれまでに,MEGによって得られたデータのノイズ除去に時間遅れを伴う相互相関を指標としたブラインド信号分離法が有効であることを示した.特に電源ノイズや計測機器特有のノイズ,脳以外の生体由来ノイズ(眼球運動等)のノイズ除去をより効果的に行うことができた.時間分解能の高いMEGによる計測によって近年明らかになりつつある生体現象として体性感覚野における高周波振動(High Frequency Oscillations, HFOs)がある.HFOsは600Hz前後という高い周波数帯域に加え,振幅が小さいため,この現象を捉える為には,刺激回数やサンプリング周波数を大きくし,計測に工夫が必要である.本研究ではブラインド信号分離法がHFOsの現象解明に有効であることを確認し,解析を進めている.また,MEGの解析結果は最終的にMRI画像と統合し,推定された信号源を解剖学に確認する必要がある.本研究では各被験者のMRI画像をLinuxシステム上で画像処理し,MEGの座標系における任意の切断面で表示できるよう,独自のアプリケーションソフトを開発した.このソフトを用いることにより,電流源推定時に必要な大脳皮質の等価球の位置確認,電流源の位置と方向の表示をGUIを用いて容易に行うことが出来るようになった.

MEG is a device for measuring the activity of electric energy generated by the magnetic field on the scalp.MEG is a method for measuring the activity of electric energy generated by the magnetic field. In this study,MEG obtained a series of statistical analyses of time series of multiple variables. The method of signal separation is to detect the mixed signal from the signal source and estimate the mixed signal from the signal source.MEG is to measure the magnetic field from the signal source. In this study,MEG was used to detect and detect the correlation between the two signals. Special power supply: special measurement equipment, biological origin (eye movement, etc.), removal of the effect of the line. Time resolution energy and High frequency Oscillations (HFOs) are measured in recent years.HFOs increase in the Frequency band around 600Hz, and the amplitude decreases. The phenomenon is detected in the frequency band around 600Hz, and the number of stimulation cycles increases. The measurement time is necessary. In this paper, we study the phenomenon of HFOs by signal separation method. The analysis results of MEG are necessary for the identification of the final MRI image and the presumed signal source. In this study, MRI images of each subject are processed on Linux system,MEG coordinate system is expressed in arbitrary cut plane, and independent software is developed. The current source estimation is necessary to confirm the position of the large cortex, and the position and direction of the current source are indicated in the GUI.

项目成果

Effective extraction of high-frequency oscillations by blind source separation

通过盲源分离有效提取高频振荡

• 发表时间: 2005
• 期刊: International Congress Series ICS1278(印刷中)
• 作者: Hidekazu Fukai;Kuniharu Kishida;Satoshi Ukai;Ryohei Ishii;Kazuhiro Shinosaki
• 通讯作者: Kazuhiro Shinosaki

Modeling in the Neurosciences : From Biological Systems to Neuromimetic Robotics Second Edition,(Chapter 17)

神经科学建模：从生物系统到神经模拟机器人第二版（第 17 章）

• 发表时间: 2005
• 作者: G.N.Reeke;et al.
• 通讯作者: et al.

Hedekazu Fukai, Kuniharu Kishida: "Effective Elimination of Power Supply Noise from MEG Data using Blind Source Separation"Proceedings of the 2nd IASTED International Conference on Biomedical Engineering. 267-270 (2004)

Hedekazu Fukai、Kuniharu Kishida：“使用盲源分离有效消除 MEG 数据中的电源噪声”第二届 IASTED 国际生物医学工程会议论文集。

Kuniharu Kishida, Hedekazu Fukai, Takashi Hara, Kazuhiro Shinosaki: "A New Approach to Blind System Identification in MEG Data"IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences. E86-A, No.3. 611-619 (2003)

Kuniharu Kishida、Hedekazu Fukai、Takashi Hara、Kazuhiro Shinosaki：“MEG 数据盲系统识别的新方法”IEICE 电子、通信和计算机科学基础交易。

K.A.Lindsay, et al.Eds.: "Chapter 17 in MODELING IN THE NEUROSCIENCES --From Biological Systems To Neuromimetic Robotics"CRC Press (in press). (2004)

K.A.Lindsay 等人编：“神经科学建模第 17 章——从生物系统到神经模拟机器人”CRC Press（正在印刷中）。