独立成分分析を用いた脳機能画像解析法の実用化

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平成22年度は、独立成分分析(ICA)を用いた脳機能画像解析法の実用化として、近年注目をされている近赤外スペクトロスコピー(NIRS)を用いた脳機能計測にICAの適用を試みた。NIRSによる脳機能計測では、信号に混入する皮膚血流信号の影響が問題とされ、これを脳活動由来の信号と分離除去する方法が模索されてきた。従来のICAを用いた方法では、脳機能活動は局所的に起るのに対し、皮膚血流の変動は広範に生じるという仮定の元に、空間的に広範囲に寄与している独立成分を皮膚血流成分とみなし、NIRS信号からこれを差し引くというものである。しかし、広範囲に寄与する成分が皮膚血流信号であるという生理学的根拠はない。また、各測定チャンネルのヘモグロビンの動態を観察するには、oxyHbとdeoxyHbの両信号をセットで解釈する必要があるが、従来法では片方の信号へのICAの適用しかなされていない。そこで我々は、これらの問題を補う新たな皮膚血流除去法を提案した。通常間隔の送受光プローブ(30mm)に加え、皮膚層のみを光が通過する短い間隔のプローブ(5mm)でのNIRS信号(5mmNIRS信号)、およびDoppler皮膚血流(Doppler信号)による皮膚血流の同時計測を行った。解析ではまず、5mm間隔のものも含めたNIRSの各チャネルについて、oxyHb信号とdeoxyHb信号を連結しICAを施した。次に、5mmNIRS信号への各独立成分の寄与順(混合行列の要素で表される)に独立成分の重みつき累積和を計算した。続いて、Doppler皮膚信号と各累積和の相関係数を求めた。さらに、その相関係数が基準を越える累積和を皮膚血流を反映した信号とみなし、観測信号から差し引いた。最終的に求まった連結波形からoxyHb信号とdeoxyHb信号の部分に分割した。これにより皮膚血流成分が良好に除去されることが確認された。