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

1997 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 08458288
• 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: 脳電図 / 信号源 / ニューラルネットワーク / 逆問題 / てんかん / 信号源推定

研究概要

頭部電位分布(脳電図、EEG)からその原因となる信号源を推定することは一種の生体逆問題であるが、この逆問題を解くことは脳機能医学診断および脳機能解明にとって重要な研究課題である。特に近年の高齢化に伴なう障害患者の増加により、ベッドサイドでかつリアルタイムに患者の脳機能診断ができることが要求されるようになった。また脳機能解明の立場からも、バイオフィードバックを行いながら脳の働きを調べるためには、信号源推定に対してリアルタイム性が要求されるようになってきている。
本研究はこれらの問題点を解決するためにニューラルネットワークを用い、高速度リアルタイムかつ高精度で脳内信号源推定を行うことを目的としている。昨年度本補助金で製作を開始したリアルタイム信号源推定システムが本年度に完成し、健常者の誘発電位信号源推定を行い、本システムの性能を評価した。また本システムは視覚系をとおしてバイオフィードバックができるようになっている。
信号源推定を行うニューラルネットワークの学習アルゴリズムを改善し、単一信号源の場合は2%程度の精度で位置推定ができるようになった。また2信号源の場合も推定精度が向上し、昨年度まで10%程度であったものが、4%程度にすることができた。臨床的にはてんかん患者のスパイク源の推定に本システムを適用し、本システムが有用であることが確かめられた。
以上の結果、EEG計測システムとパソコンを組み合わせることにより、5ms以内の短時間で、かつ2〜4%の高精度で信号源推定ができることが明らかにされた。したがって、本提案システムは高速・高精度の脳信号源推定に有用であることが分かった。

研究成果

• [文献書誌] S.Watanabe, H.Nagashino, Y.Kinouchi, F.Shichijo, et al.: "Source Localization in a Hemisphere Head Model of Three-Concentric-Shell by Neural Networks" Proc.of Pan-Pacofic Conference on Brain Topography. 168 (1997)
• [文献書誌] H.Kawakami, H.Nagashino, Y.Kinouchi, F.Shichijo, et al.: "Source Localization by Neural Networks Based on 18 Electrodes EEG and its Accuracy" Proc.of Pan-Pacofic Conference on Brain Topography. 169 (1997)
• [文献書誌] Q.Zhang, Y.Kinouchi and H.Nagashino: "EEG Source Localization Using Neural Networks and its Clinical Applications" Medical & Biological Engineering & Computing. 35・Sup.I. 7 (1997)
• [文献書誌] 渡辺, 木内, 長篠, 七條: "EEG信号源推定における頭部モデルの影響" 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集. 222 (1997)
• [文献書誌] 湯浅, 渡辺, 木内, 長篠: "ニューラルネットワークを用いたEEGからの脳内2信号源推定" 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集. 223 (1997)
• [文献書誌] 渡辺, 木内, 長篠, 七條: "ニューラルネットワークを用いたEEG信号源推定における頭部モデルの影響" 日本ME学会秋季大会論文集. 250 (1997)
• [文献書誌] 張, 長篠, 木内, 他: "BPニューラルネットワークによる脳信号源推定" 日本ME学会 MEにおけるニューロ情報処理技術研究会. (1997)
• [文献書誌] Q.Zhang, H.Nagashino, Y.Kinouchi, F.Shichijo, et al.: "Accuracy of Neural Network Localization Based on 18 Electrodes EEG in a 10-20 System" Brain Topography. (in print). (1998)