2015 Fiscal Year Research-status Report

デフォルトモードネットワークにおけるＢＭＩの応用に向けた脳波特性の研究

Research Project

Project/Area Number	25330293
Research Institution	Fukui University of Technology
Principal Investigator	山西輝也福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (50298387)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	劉健勤国立研究開発法人情報通信研究機構, その他部局等, 研究員 (00395112) [Withdrawn] 西村治彦兵庫県立大学, その他の研究科, 教授 (40218201) 高橋哲也金沢大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (00377459)
Project Period (FY)	2013-04-01 – 2018-03-31
Keywords	デフォルトモードネットワーク / 脳情報 / 脳磁波計測 / 脳波 / バイオマーカ― / 複雑ネットワーク
Outline of Annual Research Achievements	従来，何もせずぼんやりしている状態では脳もまた休んでいると考えられていたが，近年の実験から「デフォルトモードネットワーク（DMN）」と呼ばれる脳の複数領野で構成されるネットワークを構成し活動していることが分かった。従って安静時の脳活動，すなわちDMNを研究することにより，脳機能や神経疾患を理解するための新たな手がかりが期待でき，この状態を脳磁計（MEG）で特定し，脳波（EEG）との同時記録から，EEGデータの収集・精査・解析を行い，脳の基底状態におけるEEGの振る舞いの同定を試みている。そこで27年度は 1．EEG，およびMEGの解析ソフトの開発した。すなわち，26年度に開発した信号同期性の指標であるPhase Lag Index (PLI) や，複雑性の指標であるマルチスケールエントロピーなどの信号解析ソフトをGUIに拡張しさらに群間検定を行えるようにした。得られた結果は電極別にマトリックスグラフだけでなくトポグラフで表示できる。 2．EEGの同期特性と複雑ネットワーク解析においては，上述のPLIを脳内の機能的結合と考え，PLI値と任意のしきい値から隣接行列を求め，クラスター係数と平均最少経路長を算出した。しかし，しきい値の決定には十分有効な理論的考察を与えられないため，ここで新たにPLI値を結合の重みと仮定し，重み付きグラフによるクラスター係数と平均最少経路長のネットワーク解析を行えるようにした。その結果，適当なしきい値に依存することなく，高い周波数帯で健常者とアルツハイマー病患者との統計的差異を見出した。 3．安静時のMEGによる計測実験では，20代前半の6名の健常者(内，2名は女性) で，安静時と内向刺激（暗算）時の脳内計測を行った。現在，解析ソフト(BrainStorm)を使い安静時の賦活領域の同定と統計的検定を行っている。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 平成27年度の研究計画は，26年度に引き続きデータの収集・精査・解析を行い，脳の基底状態におけるEEGの振る舞いを調べることであり，1．脳内デフォルトモードネットワーク状態と，タスク下におけるMEG－EEG の同時記録では，(国開)情報通信研究機構NICTのMEG とEEGで，脳内デフォルトモードネットワーク状態における脳活動を測定する。被験者は健常な10名ほど(大学生で男女同比)のボランティアとする。2．脳信号における固有同期解明のための解析手法の開発では，頭皮脳波分布同定法の前段階を使い，脳内デフォルトモードネットワークに関与する脳領域のEEG周波数を抽出する。また，カオス・フラクタル解析から脳内デフォルトモードネットワークの定量化に取り組み，その根源を解明であった。そこで，1では大学3年生で健常な4名の男子学生と2名の女子学生がボランティアで被験者となりMEG計測を実施し，現在，解析に取り掛かっている。ただ，EEGとの同時計測はMEG装置の経年もあり来年度に持ち越した。これについては，同研究機構で大阪府吹田市の脳情報通信融合研究センターでの実施を検討中である。2についてはEEGやMEGデータから信号の同期性と複雑性の指標を使い，計算と結果の可視化，そして統計による多重比較検定がGUIでできるようになり，健常者とアルツハイマー病患者のEEGや自閉症のMEGから機能的ネットワークにおける差異を見つけることができた。特にアルツハイマー病のEEG解析では被験者の認知機能との相関を特定するための信頼性向上をめざすところまで来た。さらに現在，カオス・フラクタルの知見を用いて新しい信号解析法を試みている。
Strategy for Future Research Activity	今年度は，1. 平成27年度では，まどろんだ状態とタスク下でのMEG計測を行い，fMRIによる脳構造撮像から信号源推定解析が可能になったが，今年度はMEGとEEGの同時計測を実施する。2. これまでの健常者とアルツハイマー病患者のEEGやMEGの解析結果からアルツハイマー病の病態判定や，認知機能の重軽度の決定値を確立する。3. 平成27年度に引き続き，いくつかの脳に関する症例で，自閉症や統合失調症などのEEGとMEGデータから機能的ネットワーク異常を見出し，健常者と脳疾病患者とのネットワークの違いやデフォルトモードの差異を調べる。そして，脳内デフォルトモードにおけるEEGの特徴づけを確立する，を中心課題として取り組む予定である。
Causes of Carryover	H27年度に予定した脳内デフォルトモードネットワーク観測のためのMEG測定は支障なく実施できたが，それ以前では，当時，弊学の「ヒトを研究対象とした倫理委員会」の設置の遅れで予定通り実験が実施できなかった。その際の実験に掛かる費用がまだ使い切れていない。
Expenditure Plan for Carryover Budget	健常なボランティアを被験者とした実験は順調に実施できるようになり，研究者代表者の所属機関の倫理委員会も遅延なく案件を審査している。解析ソフトもGUIで実行できるようになったので，本年度はMEGとEEGの同時計測を実施し繰越金で支出する。昨年度から分担者である金沢大学の精神内科の医師は，今年度，福井大学に転属し距離がさらに近くなった。今まで以上に密接に連携し実験を進める。