2020 Fiscal Year Annual Research Report
Exploration of latent spatio-temporal resolution of human brain activity analysis using fusion technology of ultra-high field magnetic resonance imaging and magnetoencephalography
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20H00600
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
宮脇 陽一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80373372)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山下 宙人 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究室長 (80418516)
福永 雅喜 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 准教授 (40330047)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 超高磁場MRI / MEG / 時間分解能 / 空間分解能 / 融合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は新型コロナウイルス感染症拡大に伴って、ヒト被験者を用いた脳活動計測実験が年度末まで本格的に実施できない状況が続いたため、ヒト脳活動計測実験に関連する課題において遅滞を生じた。こうした状況をうけ、特に解析手法の評価、ヒトを用いない予備的信号計測実験に力点をおいた。具体的には以下の項目を中心に実施した。
（１）構造化MEG信号源推定モデルの実装と評価
脳の機能局在性を考えれば、同じ機能を持つ脳部位内では類似した脳活動を示し、一方、異なる脳部位間では異なる脳活動を示す確率が高くなるように事前分布を調整したほうがよいと考えられる。こうした事前知識を導入した脳磁場信号源推定を実施し、その精度を体系的に評価した。本年度は実験の実施が困難だったので、公開されている大規模MRIデータセットを元に集合的に生成された脳部位機能マップを用いた。その結果、シミュレーションの段階ではあるが、良好な精度が得られることが確認された。一方、その精度はノイズ強度によって影響を受けるため、耐ノイズ性を向上させるための改良が必要であることを見出すことができた。
（2）高速fMRI信号の高時空間分解能計測の予備実験
ヒト被験者を用いた実験が困難な状況が続いたため、ヒト脳を模擬したファントム模型を用い、一方で計測条件自体は実際の高速撮像に準じた条件設定を行い、信号品質を定量評価した。結果、米国立衛生研究所で実施した先行計測例と同程度のS/N比での計測ができることを確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症拡大により、ヒト被験者を用いた実験を本格的に開始することができず、関連した課題において遅滞を生じた。その一方で、MEG信号解析の定量的評価や、新しい解析手法の着想を得ることができ、計算機を用いた側面の研究課題については大いに進展させることができ、次年度以降での課題も明確化することができた。以上の状況を踏まえ、「（３）やや遅れている」の評価が妥当であると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、これまで着手した研究課題を継続しつつ、実施が遅れているヒト被験者を用いた脳活動計測実験を進め、実データを用いて解析手法の有効性を検証する。この目標達成のため、以下の項目を実施する。
（１）構造化MEG信号源推定モデルの階層化：
これまで検証したモデルはノイズの影響を受けやすいことが分かってきているので、これを踏まえて、階層化事前分布を反映させられるように改良し、賦活している可能性のある脳部位に関する事前知識をさらに積極的に取り込み、ノイズからの影響を低減させることを目指す。
（２）MEG信号源推定パターンの解析：これまで検証したモデルが脳活動パターンをどれだけ正確に復元できるかが未評価であったため、これに取り組む。
（３）高速fMRI信号の高時空間分解能計測：ファントム実験で実証された撮像条件を用いて、ヒト被験者での脳活動計測を実施する。
（４）高速fMRI信号からの情報読み取りメカニズムの解明：統計モデルを変更することで、高速fMRI信号からの情報読み取りがどのように実現されているのかを解明する。
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[Journal Article] Relationship between white matter microstructure and work hours2021
Author(s)
Junya Matsumoto, Masaki Fukunaga, Kenichiro Miura, Kiyotaka Nemoto, Daisuke Koshiyama, Naohiro Okada, Kentaro Morita, Hidenaga Yamamori, Yuka Yasuda, Michiko Fujimoto, Naomi Hasegawa, Yoshiyuki Watanabe, Kiyoto Kasai, Ryota Hashimoto
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Journal Title
Neuroscience Letters
Volume: 740
Pages: 135428-135428
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Association between the superior longitudinal fasciculus and perceptual organization and working memory: A diffusion tensor imaging study2020
Author(s)
Daisuke Koshiyama, Masaki Fukunaga, Naohiro Okada, Kentaro Morita, Kiyotaka Nemoto, Fumio Yamashita, Hidenaga Yamamori, Yuka Yasuda, Junya Matsumoto, Michiko Fujimoto, Noriko Kudo, Hirotsugu Azechi, Yoshiyuki Watanabe, Kiyoto Kasai, Ryota Hashimoto
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Journal Title
Neuroscience Letters
Volume: 738
Pages: 135349-135349
DOI
Peer Reviewed
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