2019 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 |
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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) |
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 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00317257)
田中 悟志 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (10545867)
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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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
MR装置による高解像度構造MRI実験を継続的に実施した。また、医療現場での利用を視野に、医用画像からのセグメンテーションをすることなく、機械学習によるセグメンテーションに取り組み、良好な結果を得ることができた。組織の判別が誘導電流計算に与える影響について詳細な検討を行い、その影響が高々20%（空間最大値）であることを示した。
また、計算機資源が十分ではない、あるいは医用画像の取得が難しい機関などを念頭に、グループレベルでの最適化も念頭に置いた上で、膨大なシミュレーションを実施、どこまで統計的に最適化できるかの検討、統計的検討を行った。特に、指標とし脳深部における電界値を導入、そのばらつきを検討した。その結果、tDCSにおいては脳深部においても電界のばらつきは脳表とそん色がない程度であることがわかり、グループレベルでの処理可能性が示唆された。
本年度から、リハビリテーション応用を見据え、被検者の画像から、頭部モデルを構築することを開始、計算シミュレーションに基づき、被検者に最適化した脳刺激モンタージュを導出した。その最適な刺激ソフトウェア、脳内電流分布計算実験患者ごとの最適刺激ソフトウェア、インターフェイスを実装、自動化 、高速化を行った。さらに、昨年度後期より実施している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実験的検証研究物理解析で示された一次運動野付近における電流密度の個人差と、tDCSによる運動皮質興奮性増大の個人差の相関について引き続き検証の上、一次運動野へのtDCS実施前後に、磁気刺激により誘発されるMEPを計測し、運動皮質興奮性増大の個人差を個々人レベルで評価した。また、小脳などへの複合刺激を検討の上、リハビリテーションを見据えたプロトコル構築、およびその実験を行った。
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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
当初の予定を概ね実施できており、順調に進展していると判断している。国際共同研究を含む、他研究機関との連携も順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
計算科学と実験結果の比較などに重点を置いて検討していく予定である。特に、その有効性の検証の手法として、脳波源推定など加えるなど、多角的な検討を加えながら進めていく。また、電気による診断結果とそれ以外の診断指標との比較などを行っていく。
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