2020 Fiscal Year Annual Research Report
Optimal Brain Stimulation Based on Computations: Application to Personalized Rehabilitation
| Project/Area Number |
17H00869
|
|---|
| 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)
|
|---|
| 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, 教授 (10545867)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 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 |
医療現場での利用を想定し、高分解能モデルに対する計算実験結果を標準脳にあてはめ、個々人の結果を、機械学習により予測する技術を用い、限られた種類のMR画像から推定、計算モデル実験にまでを最適化したパイプライン処理を構築した。具体的には、医用画像から、直接組織各ボクセルの導電率を機械学習により推定することにより、組織のセグメンテーションを行わず、平滑な空間変位を行う処理を実現した。この新たな処理により、これまで時間を要していた個々人の脳の物理モデリングに要する時間要する時間をわずか10分程度まで短縮を可能とした。その後、各種最適化を行っても合計で30分程度であり、目標値であった1時間を達成することができた。また、付加的な効果として、計算における収束残差が小さく、結果的に計算の高速化につながった。
このモデルを用いて、基礎被験者実験と臨床研究実験を行うことを予定していたが、コロナ禍ということもあり、前者の一部のみにとどまった。そのため、数は十分ではないものの基礎実験により代替し、個々人のモデル実験と被験者実験との比較により妥当性を確認した。特に、脳に誘導される電界強度とその効果は非線形であり、個々人に応じた最適注入電流が存在するとの知見を得た。
一方、臨床研究が実施できない状況は国際的に同様であり、いかに臨床研究や治療に応用するかという国際的議論が高まり、ガイダンスを作成することとなった。研究代表者もそれに参画し、感染症下での器具の取扱い、リスクの低減など多岐にわたる項目がある中、特に工学的側面から貢献した。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
