| 研究課題/領域番号 |
09044148
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| 研究種目 |
国際学術研究
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| 応募区分 | 共同研究 |
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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・総合理工学研究所, 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)
HE Bin イリノイ大学, 電気・計算工学科, 助教授
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| キーワード | 皮質活動 / PET画像 / 脳電位 / SPECT画像 / パーキンソン病 / 逆問題 / 動的正則化 / ニューラルネットワーク |
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| 研究概要 |
本研究では、人間の精神活動を支える脳内皮質活動分布の高精度可視化を目的としているが、本年度日本側では、脳内活動をポジトロン・エミッション・トモグラフイ(PET画像)やシングル・フォトン・エミッション・トモグラフイ(SPET画像)で表現する場合の画像解釈にニューラルネット技術を使う方法、及び脳内活動を等価ダイポール表現するときの逆問題解法にニューラルネットワーク技術を使用する方法について検討を行った。特に、PET画像処理においては、デコンボリューションを行うネットワークインバージョンに、動的正則化を加えることで、脳内活動をより鮮明に可視化することに成功した。また、SPECT画像については、3次元内の活動分布を、ニューラルネットワークの一形式である特徴マッピングの手法を用い2次元の画像として可視化し、さらにこの画像から得られた特微量を多層パーセプトロンで処理することにより、パーキンソン病の自動検出を行うシステムを構成した。
また、頭皮上の電位計測を元に、脳内の電気的な現象としての皮質活動分布を画像化しようという目的については、米国イリノイ大学側が中心となって研究を進め、実際の頭皮形状を考慮した逆問題解法を提案し、視覚刺激時の脳内皮質活動を皮質電位分布の形で表現することができた。これと並行して、日本側では、ネットワークインバージョンのエネルギー関数にペナルテイー項を付加した逆問題解析ネットワークを用いて、頭蓋から離れ、脳深部に位置する中心溝に面した皮質活動を、深部等価ダイポール表現する方法についてシミュレーション実験を含む基礎的検討を行った。
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