2016 Fiscal Year Annual Research Report
Real-time analysis for brain activity measured by near-infrared spectroscopy considering path lengths
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25420385
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
安達 雅春 東京電機大学, 工学部, 教授 (20312035)
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2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | NIRS / 脳機能計測 / 非線形時系列解析 / リカレンスプロット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請研究課題では、近赤外分光装置(NIRS)により測定した脳活動データの高速識別手法の確立とリハビリテーションの補助のためのNIRSデータの解析結果表示システムの構築を目指す。
平成27年度は、前年度に着手した非線形時系列解析手法の一種であるリカレンス・プロット（以下RPと表記）によるNIRSデータの解析について、従来は定性的な評価が行われたRPについて、RPを行列として表すことによって現れる距離行列の要素に関するヒストグラムを統計的に解析することによって定量的な評価を行った。ここで、統計解析は上記のヒストグラムに対して、平均、中央値、最頻値、最大値、歪度、尖度を検討対象とした。この手法を右手掌握運動の課題実行時のNIRSデータに適用して解析を行った。
その結果、掌握運動実行時には、平均、中央値、最頻値について、タスク前（レスト）とタスク期間のNIRSデータに有意差を認めた。
上記の解析法は、NIRS計測における光路長問題の影響を受けず、計算が容易でオンライン計測にも適用可能であるため、本課題が目指すNIRS計測データの実時間解析法として有効であると言える。
平成28年度には、前年度までの成果で得られた光路長の影響を受けないRPによるNIRSデータの解析手法に関する論文が学術誌に掲載された。また、前年度までのRPとは異なる視点の非線形時系列解析として、暗算課題遂行時の前頭葉の活動をNIRSを用いて測定し、相関次元とヒグチフラクタル次元を算出し比較検討した。その結果、相関次元よりもヒグチフラクタル次元の方がタスク・レスト間において，有意な差を確認できた。更に、上記と同一の実験データについてリアプノフスペクトラムの算出も試みたが、他の研究者の報告とは異なる結果が得られたため、この結果については慎重に吟味する必要がある。
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