| 研究課題/領域番号 |
07409002
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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 静岡大学, 工学部, 助教授 (20115356)
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| キーワード | インピーダンストモグラフィー / ニューラルネット / 磁気併用四電極法 / MR援用デコンボリューション / 動的正則化 / 逆問題 / 血流脈波 |
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| 研究概要 |
本研究で対象とする電気インピーダンストモグラフィーは生体断面内の導電率分布を、体表面からのインピーダンス計測の結果から逆問題を解くことによって推定する方法で、体の深部の浮腫の状態、水頭症等のモニタリング、血流動態の観察、膀胱内尿量監視といった水分の移動に関する情報や、骨折の治癒過程のモニタリングなどにの大きな役割を果たしうるものである。
本年度の研究では、1)ニューラルネット表現をした逆問題解析アルゴリズムをもとにインピーダンストモグラフィー像再生技術の高解像度化および高速化を進めること、2)我々のグループで開発した磁気併用四電極法にもとづき、血流脈波などに伴う局所インピーダンス波形を高い時間分解能で得る技術の開発という2つの大きなテーマについて理論的ならびに実験的検討を行った。特に1)の高解像度化の試みでは、像再構成アルゴリズムをニューラルネットの枠組みの中で実現することにより従来のバックプロパゲーション法に比して高い精度で像の再構成が可能になった。また、逆問題解法の中でしばしば生じる不適切性を回避するために、対象とする問題固有のアプリオリ情報を活用する方法について、フーリエ級数を用いた解空間の限定、動的正則化による解空間の限定、MR援用デコンボリューション法等を提案し、その有効性について基礎的な検討を行うとともに、各要素技術の確立に努めた。
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