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本研究は、まず、PET画像を用いた脳内糖代謝のコンパートメント解析を、ネットワークインバージョンを時間領域での拘束条件のもとで実行可能なモデルをHMMモデルをベースに構築し、その有用性を確認した。
ついで、イリノイ大学のBinHe教授と協力して、非線形性の強い脳内等価ダイポール推定の問題にもネットワークインバージョンの手法を適用し、3つの等価ダイポールの間に協調関係を仮定することにより、視覚誘発電位などの等価表現を可能にした。すなわち、従来から行われている等価ダイポール表現ではノイズを含んだ実際の脳電位から逆推定可能なダイポール数は高々2程度であったが、本研究の提案法では、ダイポール相互の距離の関数としてダイポール相互の関係に協調関係を仮定し、推定すべき解の自由度を実質的に低減することで逆問題としての不適切性を回避し、3個程度のダイポール推定が安走に行えるものとした。この方法によれば、たとえばある面積を持った皮質の活動を、三角形の各頂点にダイポールを配したモデルで表現し、誘発電位などの時間的推移を、3角形の移動軌跡としてグラフィク表現することが可能になり、脳内の活動状況を的確に把握することが可能になる。現段階では、協調関係は距離のみの関数としているが、今後はMR画像などから得られる解剖学的なアプリオリ情報にもとづき、例えば中心溝やシルヴィウス裂といった主要な境界をはさむ場合には協調関係を低減するなど、きめ細かい束縛条件を仮定することで、より確度の高い複数ダイポール推定が可能になるものと考える。
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