Verification of brain function measurement to improve the accuracy of understanding method using objective indices for children with severe motor and intellectual disabilities in support situations

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K18656
• Research Institution: Nagasaki University
• Principal Investigator: 鈴木 保巳 長崎大学, 教育学部, 教授 (90315565)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 寺田 信一 高知大学, 教育研究部人文社会科学系教育学部門, 教授 (00346701)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2022-03-31
• Keywords: 重症心身障害児 / 実態把握 / 脳機能評価 / 事象関連性変動 / 偏有向コヒーレンス / 脳神経ネットワーク機能計測

Outline of Annual Research Achievements

重症心身障害児は自身の内的状態の表出行動が微弱で未分化であるため、発達段階や障害特徴、支援・指導の効果がわかりにくい。支援現場における実態把握に資するため、継続的脳機能評価を実施するとともに、頭皮上脳波から神経接続性の検討を可能にする解析法を導入し評価の精度向上に有効であるか検証した。
【平成29年度～令和2年度】継続的脳機能評価：教育現場において重症心身障害児の脳波計測（安静時、玩具呈示時）を継続実施した。発達検査などの行動評価と脳波基礎律動の事象関連性変動(ERC)による脳機能評価とを照合することで、行動評価のみでは把握できない子どもの状況を明示できた。これらの評価情報を教育現場にフィードバックすることで、指導に有効な教材を定量的に検討することができることを示した。
脳神経ネットワーク計測法の開発：頭皮上脳波から皮質の機能的接続性を検討するため、多変量自己回帰モデル（MVAR）による偏有向コヒーレンス（PDC）解析を重症心身障害児の脳波データ解析に導入した。導入に際しては、同時解析可能な脳波測定部位の数やサンプリング周波数、MVARのモデル次数、PDC解析結果の表示方法などを検討し、研究分担者が既存のアルゴリズムにパラメータやフィルターを追加したものを使用した。
【令和3年度】脳神経ネットワーク機能計測法の適用：令和2年に続き、具呈示課題実施時の重症心身障害児の脳波データ解析に、脳波基礎律動のERCに加えPDC解析を適用した。呈示玩具の刺激モダリティーや注意等に関連した皮質間の接続性の変容や、予告刺激による期待反応時の皮質接続性の変容を確認した。これにより、皮質の担う局所的役割に加え、認知情報処理の観点から皮質間の機能的関係性の変化を定量的に検討できる事を示した。つまり、PDC解析が重症心身障害児の脳機能評価の確度向上に有効であることを示した。