2017 Fiscal Year Annual Research Report
Optimal Brain Stimulation Based on Computations: Application to Personalized Rehabilitation
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17H00869
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Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
Principal Investigator |
平田 晃正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00335374)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 悟志 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (10545867)
定藤 規弘 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (00273003)
大高 洋平 藤田保健衛生大学, 医学部, 准教授 (00317257)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 電気薬学 / 脳刺激 / リハビリテーション / 電磁界シミュレーション / ニューロモ デュレーション / 最適化 / 支援システム |
Outline of Annual Research Achievements |
MR装置による高解像度画像に基づき、大脳灰白質や白質といった脳組織の詳細な解剖情報に加えて皮膚、脂肪、筋肉などの脳以外の詳細な解剖情報を考慮し、0.5mmの分解能の人体頭部モデルを構築した。その際、組織ごとに最適な画像モダリティは異なるため、複数の画像モダリティのデータを用いた。その結果、複数の画像セットに対し、高精度に人体モデルが再現できることを確認した。 次に、MR画像に基づき構築した人体モデルに対し、脳内電流分布計算実験 tDCS電気刺激最適化のための脳誘導電流推定ソフトウェアの改良を行った。脳電図(EEG)で用いられている典型的な電極配置(10-10法)に対して、任意の被験者に対して自動的に電極配置を決定できるような設定とした。また、磁気刺激を例にとり、購入したポジショナーと実測との比較により、その計算配置の精度が十分であることを確認した。さらに、電気刺激にかかわるシミュレーションでは、電極と皮膚の接合面のモデル化が重要となる。この種のモデル化にともなうばらつきについては、電磁界解析については研究協力者と共同して比較計算を実施の上、また、実測結果との対比により検討した。その結果、健常者を対象とした脳内電流分布と最適刺激パラメータの予備的な検討を行った。特に、計算結果を標準的(グループレベルでの平均的)脳に対して投射することにより、有効性の確認を行った。その結果、脳構造の複雑さのため、必ずしも典型的な電極配置に対して刺激が最適化できるとは限らないことなどを確認した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
共同研究を実施予定の海外研究者の来日の予定がずれ込んだものの、当初の予定していた項目は実施できているものと判断する。
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Strategy for Future Research Activity |
医用画像から構築した人体モデルに対する計算科学と実験結果の比較による計算推定技術の有効性検証、計算科学に立脚した実験における簡易実装法などに重点を置いて検討していく予定である。
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Research Products
(6 results)