| 研究分担者 |
太田 龍朗 名古屋大学, 医学部, 講師 (00109323)
高橋 健一 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (10126922)
岩田 彰 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (10093098)
池田 哲夫 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50005253)
鈴村 宣夫 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (10023102)
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| 研究概要 |
神経系の情報は脳波,眼球運動,筋電図などの多次元の観測量として現われる。本研究の目的は意識および睡眠の深さを定量的に精密化するために,時空間上の脳波波形から詳細な情報を抽出するための方法論を確立することである。すでに,本研究グル-プは脳波,眼球運動により睡眠の深さの定量化の研究を行い,基礎的な成果をあげた。本研究ではより詳細な波形分析のため睡眠紡錘波を取りあげた。睡眠紡錘波は睡眠研究の重要な指標である。しかし,終夜睡眠中に出現する紡錘波の数は膨大であり,視察による解析では多大の労力を要するものであった。本研究では,これまでのさまざまな,紡錘波の検出法の長所を生かし,特徴量計測も可能な五つの紡錘波の検出法を提案した。特に周波数精密計測の検出法として,非定常な狭帯域信号の振幅と位相の時間変動を追跡する目的で,比較的簡便かつ有効性のある Complex Demodulation(CD)法による紡錘波の検出アルゴリズムを提案した。この方法を用いて,紡錘波を周波数上で精密に計測し分布を調べた。これらの処理過程で,頭上の中心部優位と前頭部優位の二つの周波数成分が一つの連結型睡眠紡錘波として連結する現象が見られた。これを,我々は連結型睡眠紡錘波と名付けたが,視察的にも二つの睡眠紡錘波として認識することが可能である。しかし従来の自動解析法では,周波数の異なる二つの睡眠紡錘波が連結して出現する場合,二つに分離した各々の周波数を計測することは極めて困難であった。本研究では,わずかな周波数変動をコンピュ-タで精密に処理することにより,このような連結型睡眠紡錘波を分離できる手法を考案し,その有効性を確認した。次に深い睡眠ステ-ジ3と4で重要となる徐波(Slow Wave)について, Slow Waveの持続時間と振幅,出現パタ-ンの特徴などを明らかにする数学的な三角形モデルに基づいた波形認識法を開発した。
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