ニューラルネットワークを用いた高速・高精度脳信号源推定とその脳診断への応用

1996 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 08458288
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 木内 陽介 徳島大学, 工学部, 教授 (80035807)
• 研究分担者: 七條 文雄 徳島大学, 医学部, 講師 (20145022) ; 長篠 博文 徳島大学, 工学部, 講師 (40035655)
• キーワード: ニューラルネットワーク / 脳波 / EEG / 信号源推定 / てんかん

研究概要

これまで研究を進めてきたニューラルネットワークを用いたEEG(脳波)からの脳信号源推定において、実際に臨床の場で多用されている16電極のEEGから信号源推定を行うシステムの開発を行った。ニューラルネットワークの構造の検討、構造最適化、学習方法の工夫、基準電極の検討等を詳細に行い、3%程度の推定精度を得ることができ、臨床的にも十分に利用可能である精度が得られた。システムハード開発においては、既成の電波暗室・無響室において、多チャンネル生体アンプ、EEG電極、各種刺激装置(科研補助)およびワークステーションを組み合わせたシステムを構築した。現在これらのハードシステムと上記ニューラルネットワークアルゴリズムを結合し、リアルタイムでEEG信号源推定ができるシステムを製作中である。また臨床的にはてんかん患者に本方法を適用した結果、他の方法(例えばMRI等)でてんかん発生部位が分かっている症例において、本手法が正確にその部位を推定していることが確かめられ、本手法が有用であることが分かった。
現在、2以上の信号源に対して、ニューラルネットワークを用いた信号源推定アルゴリズムを開発中である。現在10%程度の精度であるため、これを向上させる必要がある。また脳、頭部モデルをより実際に近いモデルを用い、有限要素法等でニューラルネットワークの学習に必要なデータ作成がほぼ完了した。今後、これらのデータを用いて、より実際的な、臨床に有効な脳機能解析のための信号源推定を行う予定である。

研究成果

• [文献書誌] 木内、長篠、七条他: "10-20 System EEGからニューラルネットワークによる信号源推定" 第10回生体・生理工学シンポジウム論文集. 5-8 (1995)
• [文献書誌] Kinouchi,Nagashino,Shichijo et al: "Dipole Source Localization of MEG by BP Neural Networks" Brain Topography. 8・3. 317-321 (1996)
• [文献書誌] 木内、長篠、七条他: "ニューラルネットワークを用いた脳内信号源推定" 日本ME学会中国四国支部大会論文集. 37 (1996)
• [文献書誌] 木内、長篠他: "信号源推定における基準電位の影響" 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集. 213 (1996)
• [文献書誌] Kinouchi,Nagashino,Shicijo et al: "Source Localization by Neural Networks Based on 18 Electrodes EEG and its Accuracy" Proc.Pan-Pacific Conf.on Brain Topography. (発表予定). (1997)
• [文献書誌] Kinouchi,Nagashino,Shichijo et al: "Source Localization in a Hemisphere Head Model of Three-Concentric-Shell by Neural Networks" Proc.Pan-Pacific Conf.on Brain Topography. (発表予定). (1997)