| 研究課題/領域番号 |
21K12639
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
大塚 明香 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究技術員 (80451417)
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| 研究分担者 |
横澤 宏一 北海道大学, 保健科学研究院, 教授 (20416978)
西本 博則 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 主任研究技術員 (50463716)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 生体磁気計測 / 脳磁界計測（MEG） / 磁気共鳴血管画像（MRA） / 磁気共鳴（MR）高速撮像 / 生理活動 / 周波数特性 / 時空間特性 / 生体磁気雑音 / 心磁界雑音 / 脳磁界計測 / 生体律動 / 周波数 / 階層構造 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳神経細胞の電気的活動から生じる自発律動や誘発性定常反応の周波数特性は、呼吸や心拍等の生理律動と倍数周波数比の関係を持つ。また、心拍の周波数は身体的特徴（BMI）に相関がある為、脳を含む生体の律動特性は、身体構造の制約に基づく共通の連続性により、調和的に階層構造化されている可能性がある。本研究では、生体の律動特性の発生機序としての調和的律動構造を、脳磁界（MEG：magnetoencephalography）信号により検証する。生体律動成分の一括・同時検出と個体レベルでの一元的な検証により、個人の視聴覚神経感度特性に基づく視聴覚環境の最適化等、多様な分野における実用化を目指す。
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| 研究実績の概要 |
脳磁計により計測されるMEG信号には，大脳皮質の神経活動に由来する脳磁界成分に加え，心拍動，眼球運動，呼吸，発声，嚥下，身体運動などの生理活動に関連する生体磁気成分が重畳する．生体磁気成分の分離と可視化は，雑音除去法の最適化に役立つと共に，生理活動や身体運動のバイオマーカーとして有効活用につながることが期待される．そこで本研究では，動的な生体組織に由来する生体磁気成分の全方位計測法および解析法を開発し，バイオマーカーとして利用することで，脳の自発律動や誘発反応と生理活動の関係（調和的律動構造）を定量的に評価することを目指している．
本年度（2023年）は，当該評価の基本周波数となる心拍動に関連する生体磁気成分について，精密な計測法および解析法を開発することで，心機能の可視化を試みた．具体的には，被験者の頭部，頸部，胸部（正面側および背面側の計６箇所）をMEGセンサに近付けて，心拍動に関連する生体磁気成分を全方位的に計測し，2160センサによる合体MEGデータを生成した．また，頭部，頸部，胸部の磁気共鳴血管画像（MRA），および，心臓部の構造画像を心周期（収縮期から拡張期まで）に同期させて高速撮像することで，「動く」３Dソースモデルを生成し，心拍動に関連する生体磁気成分の電流密度分布とその時空間的変化の精密な推定を行った．その結果，心臓内における電気的な信号の伝播経路である刺激伝導系に沿う推定部位の時空間変化が観察された．これは，本手法が心機能の非侵襲・非接触の計測法・可視化法として有効であることを示す．以上が本年度の成果である.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度（2023年度）は，心拍動に関連する生体磁気成分について，計測法と解析法を改良し，推定結果に対する生理学的検証を行った．高速MR撮像法により，心臓の収縮期と拡張期を正確にモデル化することで，生理学的機序に一致する推定結果を得たことから，本手法の有効性が確認された．他方，MEMS型の超小型スピーカを用いて，磁気雑音が発生しない，且つ，可聴全帯域でフラットな音響特性を持つ聴覚刺激呈示装置を開発し，特許申請や実用化に向けて準備を進めている．以上の状況から，進捗状況はおおむね順調であると判断する.
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度（2024年度）は，次世代MEGセンサである光ポンピング磁気センサ（OPM）を用いた計測について検討する．センサを被験者に近接させて計測し，SN比を向上させることで，推定精度の向上を目指す．また，生体組織ごとの導電率の設定，解析の自動化，他の生理活動への展開など，生体磁気計測による生理学的バイオマーカーの活用に向けて技術開発を進める．最終的には，心拍動，眼球運動，呼吸，発声，嚥下，身体運動などの生理活動と，脳の自発律動や誘発反応など，MEGで計測される全ての信号を包括的に検出・可視化し，時間，空間，周波数の次元における相互関係の定量的評価を行うことを目指す．
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