| 研究概要 |
本研究では、脳内の電気的活動を頭の外部の磁場データ(MEG:Magnetoencephalogram)から同定するための数値計算アルゴリズムの構築、および本アルゴリズムの医用工学における実用性の検討を目的としている。生体磁気逆問題において、一般に、電流源は等価な電流双極子によってモデル化される。頭の外部の磁場データを用いた双極子同定アルゴリズムとしては、同定対象を幾つかの未知パラメータを含む関数によって近似し,これらの未知パラメータの最適化問題に帰着するものが一般的である.したがって、最小二乗近似などによる最適化の理論に基づくアプローチがすでに提案されている。しかしながら、これらのアルゴリズムを適用する際には、初期値として用いる双極子の設定、および解の一意性を保証することが非常に困難である。一方、本研究では、先験的情報を必要としない直接的な同定アルゴリズムとして、MEGから決定される解析関数を領域内部へ延長することによって双極子の同定を試みるアルゴリズムを提案している。解析関数の延長によるアルゴリズムにおいては、対称領域を包含するなめらかな閉曲面上の任意の点における磁束密度が計測可能であれば、解の一意性を保証しながら双極子を同定することができる。また、SQUID(Superconducting QUantum Device)を用いて計測された癲痢患者の磁場データに対し、本アルゴリズムを用いて患部同定を行った結果、離散的な磁場データおよびノイズを含む磁場データに対する有効性についても確認することができた。
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