脳内皮質活動分布可視化に関する基礎的研究

1998 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 09044148
• 研究機関: 東京工業大学
• 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)
• 研究分担者: WU Dongsheng イリノイ大学, 電気・計測工学科, 助手 ; 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・計測工学科, 助教授
• 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

研究概要

本研究では、人の脳の高次活動に伴う活性分布を可視化し、疾病の診断や脳内情報処理の基礎研究に役立てることを目的としているが、特に本年度はその表現形式について研究を進めた。
先ずSPECT画像の表示・診断に関しては、原画像である脳SPECT画像から皮質に対応する部分を切り出し、その皮質内で特徴マップを予習させ、学習後特徴マップに原画像から補間したピクセル値を割り当て、脳皮質画像を2次元長方形内に構成した。ついで、この画像内を40分割し、各領域のピクセル値及び全画像ビクセル値平均、分数をニューラルネットワークに加え、アルツハイマー病、ビッグ病の自動検出を行った。この際、診断に用いたルールを明確な形で抽出するために、中間層の活性パターンを書く入カクラスごとになるべく直交させる評価関数を提案し、これをエネルギー関数に加えることで良好なルール抽出が可能になった。
脳内活動を電気的現象として画像化する方式については、米国イリノイ大学で計測・予処理を行った視覚誘発電位の解析に、日本側で提案したネットワークインバージョンを適用する方式を適用するとともに、複数の等価ダイボールの間に距離の関数としての相関を導入することで実質的に解の自由度を制限し、解の正則化を計る方式を提案した。この実験的評価については平成11年度に実施すべく、現在準備を進めている。

研究成果

• [文献書誌] Iren Valova,Y.Suganami,Yukio Kosugi: "Conditional-Class-Entropy-Based Segmentation of Brain MR Images on a Neural Tree Classifier" IEICE Trans.on Information and System. E81-D no.4. 382-390 (1998)
• [文献書誌] Iren Valova,Yukio Kosugi: "Neural-Network-Based Compression Algrorithm for Gray Scale Images" Proc.IEEE Int'l Joint Symp.on Intelligence. 422-428 (1998)
• [文献書誌] Iren Valova,Y.Kosugi: "Decomposition and Compression of Brain MR Images" Proc.JSCAS'98. 47-48 (1998)
• [文献書誌] Kazuhiro Matsui,Yukio Kosugi: "Image Segmentation Using Genetic Method to Select Feature Indices" Proc.ICONIP'98. 352-355 (1998)
• [文献書誌] 植本尚子,小杉幸夫: "動的正則化によるPET画像の修復" 電子情報通信学会論文誌. J81-DII no.6. 1421-1428 (1998)
• [文献書誌] 小杉,植本,小川: "ネットワークインバージョンにおける動的正則化" 電子情報通信学会論文誌. J81-DII no.7. 1639-1646 (1998)