生体組織における散乱現象の解析と光脳機能イメージングに関する研究

本研究は,光脳機能イメージングにおいて頭部組織における光散乱現象を解析した結果を先験情報として有効利用し高い空間分解能を実現することを目的としている.本年度は,頭部組織構造を先験情報として画像再構築を行うことにより,再構築画像中の脳活動部位の位置精度を向上させ,次世代の光脳機能トポグラフィーに実装することを目的とした画像再構築ソフトウェアの開発を行った.著者らが提案する画像再構築アルゴリズムでは,実測することが不可能である脳組織中の光の伝播経路(空間感度分布>を成人頭部の構造と光学特性を模擬した数値解析用のモデルを用いて推定し,それを先験情報として画像再構築を行う.より精確に空間感度分布を推定するには,被験者個人の頭部構造を模擬した数値モデルを構築することが望ましいが,MRIやX線CTといった高額な装置が必要となる上に多大な時間と労力が必要となる.そこで,複数人の頭部MRI画像の平均である標準頭部モデルを構築した.標準頭部モデルと被験者個人の頭部構造を模擬したモデルのそれぞれで空間感度分布を推定し,デジタルファントム内に設定した脳賦活部位のトポグラフィック画像を提案したアルゴリズムによって再構築した.以上のことから,標準頭部モデルで求めた空間感度分布を用いることで十分な空間分解能と再現性がある画像が得られ,脳機能測定を行う被験者本人の頭部構造を測定しなくても,提案した画像再構築法が適用できることを示した.

本研究は,光脳機能イメージングにおいて頭部組織における光散乱現象を解析した結果を先験情報として有効利用し高い空間分解能を実現することを目的としている.本年度は,頭部組織構造を先験情報として画像再構築を行うことにより,再構築画像中の脳活動部位の位置精度を向上させ,次世代の光脳機能トポグラフィーに実装することを目的とした画像再構築ソフトウェアの開発を行った.著者らが提案する画像再構築アルゴリズムでは,実測することが不可能である脳組織中の光の伝播経路(空間感度分布>を成人頭部の構造と光学特性を模擬した数値解析用のモデルを用いて推定し,それを先験情報として画像再構築を行う.より精確に空間感度分布を推定するには,被験者個人の頭部構造を模擬した数値モデルを構築することが望ましいが,MRIやX線CTといった高額な装置が必要となる上に多大な時間と労力が必要となる.そこで,複数人の頭部MRI画像の平均である標準頭部モデルを構築した.標準頭部モデルと被験者個人の頭部構造を模擬したモデルのそれぞれで空間感度分布を推定し,デジタルファントム内に設定した脳賦活部位のトポグラフィック画像を提案したアルゴリズムによって再構築した.以上のことから,標準頭部モデルで求めた空間感度分布を用いることで十分な空間分解能と再現性がある画像が得られ,脳機能測定を行う被験者本人の頭部構造を測定しなくても,提案した画像再構築法が適用できることを示した.