研究課題
モデルラット研究では、頭蓋内脳波記録を用いて、脳領域間の機能的結合性の解析を試みた。先行研究では、脳大域ネットワークの機能的結合性は、主に機能的MRIにおいて解析されており、頭蓋内脳波を用いた研究は少なく、対象となる脳波成分については必ずしも一致していない。そこで、まず、難治性てんかんに対する外科的治療の術前検査目的で慢性硬膜下電極留置を行った患者の頭蓋内脳波記録を解析し、機能的MRIにおける機能的結合性に対応する脳波成分の検証を行った。先行研究の解析方法を比較したところ、高ガンマ帯域の振幅変動の1Hz以下の成分における相関が、機能的MRIにおける機能的結合性と最も合致することが分かった。次に、モデルラットにおいて、海馬の頭蓋内脳波を解析したところ、高ガンマ帯域の振幅変動の1Hz以下の成分で両海馬間に高い相関が認められた。このことから、この脳波成分を頭蓋内脳波における大域ネットワークの機能的結合性の指標として用いいることが妥当と結論づけた。また、MRI研究では、各個人ごとにDMNを同定することが必要であるが、当初の研究計画で想定していた独立成分分析を用いた手法では、問題点があることが判明した。前年度は、代替的手法として、解剖学的ランドマークを用いる手法を開発したが、検討の結果不十分であるとの結論に至った。一方、2016年に、他の研究グループから、脳ネットワークのテンプレートとの類似性を基準として、個人ごとにDMNに含まれる脳領域を抽出する手法が提案された。そこで、このテンプレートマッチング法を用いたDMNの同定方法を本研究にも応用すべく、解析プログラムを作成している。
3: やや遅れている
新規性のある解析が必要な研究であるため、データ収集と並行して、解析手法の開発と妥当性の検証に時間を要している。
MRI研究については、解析手法を確立・検証し、収集したデータの解析を行う。モデルラット研究については解析手法が確立されたため、脳波データと免疫組織学的データの対比を行う。
データ収集が遅延しているため、データ保存に必要なハードディスクの一部が本年度に不要であったため。
平成29年度に上記物品の購入を行う。
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