| Research Abstract |
現在,脳波計測は世界中で盛んに行われている.そして,例えば,注意状態の変化や脳疾患の有無といった脳の状態に従って脳波の波形が変化することが知られており,このことが神経科学的な研究や医学的な診断に利用されている.しかし,この「脳波の波形が変化する」メカニズムは未だ不明である.本研究では,脳波のモデルを構築し,実験結果からモデルパラメータを推定し,どのパラメータが脳波波形変化に重要な役割を果たしているかを調べることで,脳波波形変化メカニズムを解明することを目的とする.これまでは,周期的活動である自発活動の位相及び振幅をマルコフ確率場モデルによりモデル化し,これを事前分布として,ベイズの定理を用いることで,位相,振幅というパラメータの推定を行うことを可能とした.近年,刺激により自発活動の位相が変調され,これが脳波の波形が変化する原因になっているのではないかと示唆されてはいるが,これまでは単一の試行でこの現象を明らかにすることが出来なかったため,結論が出ていない.そこで,モデルパラメータ推定を用いたアプローチにより我々が開発した手法を発展させることにより,単一試行から位相変調が検出できる手法を開発した.具体的には,これまでに構築したモデルに,画像処理等で利用されているラインプロセスを組み込むことにより,この外部刺激により生じる位相の変調を実際に計測した脳波の単一試行から検出することを可能とした.本手法を利用することにより,実際の脳波の単一試行から位相の変調を検出することが可能となった.その結果,これまで,刺激により誘発される位相変調は刺激に同期したものしか検出されていなかったが,本研究により,初めて,刺激と同期していない位相変調を検出することに成功した.この結果に基づき,位相変調が波形変化のメカニズムの一つであることが明らかとなった.
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