| 研究課題/領域番号 |
07409002
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| 研究種目 |
一般研究(A)
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
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| 研究分担者 |
亀山 啓輔 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (40242309)
竹前 忠 東京工業大学, 静岡大学・工学部, 助教授 (20115356)
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| キーワード | Impedance Tomagraphy / Neural Networks / Blood Flow / Inverse Problcins / Tetrapolar Method / Imaging |
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| 研究概要 |
本研究では、測定された表面電位分布から領域内部の導電率分布を求めるが、測定条件および解の自由度によって、しばしば不適切問題になり、その解の信頼性が保障されない場合も生じる。そこで本年度は、先ず導電率分布解をWalsh関数の形で展開し、解の自由度を十分に制限する方法について検討した。この際、直交関数に展開する処理をもニューラルネットのアーキテクチャーの中で扱えるよう、Ans-in-Weights Scheme(層間荷重を解を得るネットワークインバージョンの形成)を用いた直交展開法を試み、本研究費にて購入したニューロコンピュータ上でその動作を確認した。
次に得られた解の信頼性を高める方法について検討を行った。即ち、測定電極の組合せの異なる複数の導電率推定ネットを構成し、これらが出す導電率分布推定値の評価を担当するKohonen型の特徴マップを用いた評価ネットを付加し、より信頼性の高い測定系を学習的に選択していくアルゴリズムを提案し、簡単な導体モデルと複数の電極配置組み合せについて信頼度分布を算出し得ることをシミュレーションによって明らかにした。
また、解を絞の込むということは被測定側の生体系に関するアプリオリな知識をより簡単なモデルで表現するということによっても達成される。このような観点から血流動態の電気回路モデルについても検討を進めるとともに、磁気併用四電極法による頭部インピーダンス波形の正常範囲についても実測を行い、心電図波形との相関等基礎的なデータの採取を行うなど、今後の展開への礎を築いた。
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