2013 Fiscal Year Annual Research Report
皮質電位と脳機能画像標準化によるヒト機能テンプレート作成と信号解読
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24390337
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| Research Institution | Asahikawa Medical College |
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Principal Investigator |
鎌田 恭輔 旭川医科大学, 医学部, 教授 (80372374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川合 謙介 東京医療保健大学, 公私立大学の部局等, 教授 (70260924)
竹内 文也 旭川医科大学, 医学部, 准教授 (30281835)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 言語機能 / 脳皮質電位 / 機能MRI / リアルタイム処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒト脳機能解読に頭蓋内電極から得られる認知関連機能脳表電位(ECoG)は、最も髙い信号/雑音(S/N)比を有するため注目を集めている。本申請では複数の言語、記憶課題を組み合わせて、認知ECoGを検討し、言語・記憶ネットワークを解明する。さらに計測症例のECoGを標準脳変換することで脳全体を広範囲、かつ高密度に電極で覆うことが可能となる (標準化ECoG)。本法により言語・記憶などの複雑な脳機能の典型ダイナミクスが明らかとなる。この解読結果を出力系デバイスと融合してリアルタイム処理Brain-machine interface (BMI)開発を目指す。またECoG周波数等の変化を同様の課題機能MRI(fMRI)とTractographyを個人・標準脳間で比較することで、fMRIの生理学的意味、臨床応用へのフィードバック、脳内ネットワークの解釈、適切なBMI用硬膜下電極位置、数を決定することができる。BMIによる出力目標は、意志疎通のための文字提示、音声提示法の確立とする。標準化した認知ECoGのテンプレートを課題毎に作成した。一台のコンピュータから直接視覚、聴覚刺激提示、およびデータ保存、解析を行う。コンピュータの高速化によりリアルタイムに脳皮質電位の周波数解析、抽出、表示を可能とした。これにより従来の電気刺激を行わずにベッドサイドでヒト運動・言語・記憶機能を抽出することに成功した。また、同様の課題とシステムによる機能MRIの撮像を可能とした。また、機能MRIをリアルタームにデータ出力を行い、リアルタイムデータ処理、結果のクラス分けを可能とした。また、本システムを手術室内に持ち込み、覚醒下手術に応用した。覚醒下の患者脳表面に留置した硬膜下電極から脳皮質電位を計測することができた。覚醒下リアルタイムマッピングにより脳機能マッピング時間が統計学的に優位に短縮した。また、その感度は１００であり、信頼できる手法であった。今後症例数を蓄積していく。
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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
脳皮質電位の手術中におけるリアルタイム脳機能マッピング方法を確立した。脳表面に留置した電極から高周波律動のみを統計学的に抽出した。言語関連機能、図名名称課題などに関連する高周波律動計測による言語機能マッピングは脳皮質電気刺激により２０症例で検証した。その結果は約９０％の感度と特異度を示しているため、十分な臨床的有用性が確認できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
さらに症例に蓄積を行うとともに、刺激提示毎に異なるトリガーを出すことで、１課題（読字、図形呼称）における脳機能パターンを判読関数を用いて解析する。高密度の脳表電極を作成する。脳白質機能の検出方法を模索する。
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| Causes of Carryover |
平成25年10月までにECOG、機能MRIデータの解析を行い、平成26年3月に解析結果に基づき、ECoG、機能MRI信号のリアルタイム解読を行い、評価の上成果を取りまとめる予定であったが、MRI専用コンピュータから外部コンピュータにリアルタイムでデータ転送することに院内のLANセキュリティ、サーバーのセキュリティ、さらにMRI装置の出力設定、接続の問題が起こり、リアルタイム出力ができなくなったため。現在一部改良中である。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成26年5月よりECOG、機能MRIデータ解析を行い、8月にECoGを自動判別関数に応用し、10月に解析結果に基づき、ECoG、機能MRI信号のリアルタイム解読を行い、評価の上成果を取りまとめる予定である。
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