運動タスクを用いた階層ベイズ脳電流源推定法(VBMEG)の比較検証
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概要
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現在の代表的なヒト非侵襲脳計測装置として,脳磁計(MEG),機能的核磁気共鳴画像法(fMRI)がある.MEGは時間分解能に優れるているが、逆問題の不良設定性のために空間分解能は劣る.逆に,fMRIは空間分解能に優れている紅血流変化を見ているために時間分解能は劣る.佐藤らは時間分解能に優れたMEGと空間分解能に優れたfMRIを組み合わせることで,時空間分解能に優れた推定か可能である階層ベイズ脳電流派推定法(VBMEG)を提案している.VBMEGは,階層的に事前分布を使うことによってfMRI情報を空間的に弱い制約条件として入れることができ,かつ,観測磁場の復元に寄与しない電流派を実効的に削除することで空間分解能を高めることができる.VBMEGはシミュレーションで優れた性能を示しているが,実データを用いた性能検証はまだあまりなされていない.そこで,本研究では運動タスク(自発的右第二手指伸展運動)によるMEG,fMRIの実データを用いたVBMEG解析を行った. さらに,従来の推定法(Minimum Norm推定,LORETA,Wiener推定)との推定精度比較を行い,有効性の検証を行った.解析結果より, VBMEGは伸展運動による運動関連反応と運動による感覚フィードバック反応をミリ秒オーダで,かつ,空間領域的にも分離することができたが,従来法ではこれらを分離できなかった.本研究により,実データに対するVBMEGの有効性を示す結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
佐藤 雅昭
ATR脳情報研究所
-
山下 宙人
Atr脳情報研究所
-
大迫 政徳
奈良先端科学技術大学院大学
-
廣江 総雄
ATR脳情報研究所
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
大迫 政徳
奈良先端科学技術大学院大学:atr脳情報研究所
-
廣江 総雄
Atr脳情報研究所:情報通信研究機構nict
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