| 研究概要 |
脳の状態変化の新しい定量化法の開発を目的として,人工神経回路網(ニューラルネットワーク,ANN)を用いた時系列信号解析法について研究を行った.脳の状態測定には従来から広く用いられている脳波を使用した.本年度は脳波計測・解析システムの構築・改善,脳波測定実験の実施と測定データの解析,解析手法の検討を行った.
1.脳波測定実験の実施とデータ解析
脳の前年度に改善した脳波測定システム(測定電極数の増加,心電図の同時計測,ディスポーザル電極の使用,サンプリング周波数の高速化)を用いて脳波測定を行った.手法の検証のためには脳に実際に状態変化が起きていると思われる状態をつくる必要があるが,そのためにカルニチンを摂取し前後の脳波を計測し状態変化の検出を試みた.カルニチンはダイエット効果があるとして食品に添加されることも増えてきているが一種の覚醒効果も期待されているアミノ酸である.解析の結果,周波数解析では一定の傾向のある変化が観測されたものの,ANNを用いた解析では顕著な結果が得られなかった.
2.解析手法の検討
前年度では脳波の測定データを数10秒の短期間に区切り,各解析区間毎に移動平均型ANNを用いて学習させ,区間毎にANNの結合荷重を用いて比較する手法について検討した.本年度は結合荷重の比較の際に従来の内積およびベクトルの大きさの比較による定量化に加えて,多変量解析の一つである主成分分析を用いて,結合荷重ベクトルの変化分の主成分を抽出し,比較する方法を考案し,基礎的な検討を行った.運動時及びその前後の血流速度波形を例に検討を行った結果,第2主成分までの分布図を描くことによりで各運動状態で領域に分かれることが確認できた.今後,脳波の状態解析にも適用し有用性を確認することが必要である.
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