睡眠時における大脳皮質領域間の相互作用を定量する指標の提案

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睡眠時に皮質領域での神経活動で生じる生体シグナル同士の非線形な相互作用を定量するため、本研究課題ではcross-bicoherenceを用いた高次スペクトラル解析の手法を提案している。パワースペクトル密度に代表される従来のスペクトラル解析と高次スペクトラル解析を組み合わせて補完することで、上記の相互作用をより正確に理解することができる。睡眠検査への応用においては、EEG計測結果の時系列からこれらの統計量が推定される。計測結果は計測誤差とともに生体由来の微量な変動の影響を受けるため、その影響の大きさについての理解が解析結果を正しく判断する上で欠かせない。我々はEEGの時系列のような特徴的な周期を持つ多変量の生体シグナルを表現する統計過程モデルを作成し、時間平均パワーにもとづくシグナルノイズ比(SNR)を検討した。Cross-bicoherenceが対象とする3つの変数からなるモデルに対し、着目するシグナルとノイズの性質の違いによって複数種類のSNRが定義される。これらの種類は、相互作用の対象となって増幅される内的なノイズと計測ノイズのような外的なノイズとの区別等に対応する。異なるSNRについて解析解およびシミュレーションによる推定値を得ることで、時系列間の相互作用が畳み込みで表現される場合、相互作用の強度に対するこれらのSNRの応答性が異なることを示した。また、既に本研究課題で明らかにしたcross-bicoherenceの確率共鳴様の振舞いとの関連が示唆された。この知見は、睡眠検査のような臨床の環境で高次スペクトル解析を応用する際に、計測値から推定された解析結果を解釈する上で有用である。