非侵襲的な計測手法による脳内温度変化検出のための信号処理 : 独立成分分析に基づいたアプローチ(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)

概要

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脳活動を調べるうえで,脳内部の温度分布は重要な情報の一つである.これまでにヒト頭部を誘電体とみなし,その温度依存性を利用した非侵襲的な計測手法が提案されているが,相対的に小さな比誘電率をもつ頭蓋骨が脳全体を囲んでいるため,本来意図している脳の正確な数値を測定できないという問題点があった.一方で,脳死状態であれば血流の途絶によって脳温度は外界の温度変化に応じて変化するとの報告があり,脳と頭蓋骨は異なる応答をすると考えられる.本論文ではこの点に特に注目し,独立成分分析(ICA)を適用することで両者の分離を試みる.このような状況を模擬するために,脳と頭蓋骨の2成分から構成される頭部生体モデルを製作し,原信号として,単位長当りのインピーダンスが外界の温度変化に対して異なる応答をすると考える.また,脳と頭蓋骨の構成比が異なるような2種類の電極配置を設定し,これらに定電流源を接続して測定される全体の電圧を,二つの観測信号としてICAを適用した.その結果,復元された信号は原信号に比べて振幅が減衰するなどの問題点が生じたものの,波形そのものは非常に類似しており,本手法の有効性を明らかにした.
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-02-01