| 研究概要 |
脳の異なる部位間での活動のコヒーレンスはそれら部位間での機能的結びつきを表すものと考えられており,それらを計測できれば脳が情報処理を行う時,どのような部位が協調して働くか,すなわち脳のネットワーク構造を調べることができる.本研究はこのような考えに基づき,頭部表面で無侵襲で計測した脳磁界のデータから脳の各部位間のコヒーレンスを推定する数理アルゴリズムの開発を目指したものである.本研究においては,まず,相関を持つ主要な信号源が比較的少数と仮定出来る場合にコヒーレンスを計算する手法の開発を行い,さらに,ノンアダプティブなフィルターをこの問題に適用する可能性について検討し,アダプティブな空間フィルターとの利害得失を比較した.また,アダプティブフィルターの発展としてベイズ統計的な手法を用いた信号源再構成法を提案し,アダプティブフィルターと比較しより高精度に信号源を推定できる事を計算機実験により示した.また,外部妨害磁場,特に関心対象外の背景脳活動による脳磁界が測定データに含まれる事は脳磁界計測では普通の事であり,コヒーレンスの推定精度にこれらがどのように影響するかを評価し,これらの影響を低減・除去する提案としてプレホワイトニング空間フィルター法を提案した.本研究で開発したこれら手法の有効性については現在大規模;な評価実験中であるが,交通事故などで脳に障害を負った患者の脳損傷の回復を,本研究における手法を用いたコヒーレンス画像から予見できる等の予備的な知見を得つつある.
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