研究課題
脳波-機能的MRIの同時計測を可能とした。また機能的MRIではリアルタイムで脳機能を抽出することも可能とし、自動判別ソフトウエアにより、被験者の視覚認知部位の同定、判別を行うことができるようになった。安静時機能的MRIによるネットワーク解析では、EEGを同時計測したことにより、心拍、呼吸などの生理的なノイズが解析に及ぼすリスクについて検討を重ねており、現在MRIのバージョンアップを考慮し、高速機能的MRIにより生理的ノイズの除去を試みている。その一方で頭蓋内留置した電極から脳表電位を計測し、リアルタイムに高周波律動を抽出、画像化する装置を開発した。この高周波律動は脳機能局在をよく反映しているといわれているため、視覚刺激により物品、顔、色、仮名などを提示して、視覚認知部位を個々の患者で同定した。その結果同定部位を微弱な電流により刺激することにより、患者の視界に色、顔などの物体を認識させることに成功した。電位計測と電気刺激により患者の視覚認知部位を温存して、より安全な手術方法を確立することができた。このような物品を視野内に誘発することができることは、今後コミュニケーション関連のBMI開発の一助となる可能性が期待できる。脳波解読により脳卒中患者のリハビリテーションに関して感覚・視覚フィードバックを行う装置も完成した。これは解析読み取り時間を250msecから1000msecとしたことにより劇的に解析精度が向上した。脳卒中患者は年間100症例以上いるため、このリハビリテーションにつながるリアルタイムフィードバックシステムを患者に応用して、Prospective ranndamized control studyを行う。更に隣接するリハビリテーションセンターとも同様なシステムを導入したため、急性期から慢性期に至る脳内機能の変容とリハビリテーションの効果についても解析をすすめていく。
3: やや遅れている
上述したが機能的MRIには心拍などの生理的ノイズが混入していることが判明した。脳波-機能的MRIの同時計測を可能とした。また機能的MRIではリアルタイムで脳機能を抽出することも可能とし、自動判別ソフトウエアにより、被験者の視覚認知部位の同定、判別を行うことができるようになった。その一方で安静時機能的MRIによるネットワーク解析では、EEGを同時計測したことにより、心拍、呼吸なのの生理的なのノイズが解析に及ぼすリスクについて検討を重ねているところである。現在MRIのバージョンアップを考慮し、高速機能的MRIにより生理的ノイズの除去を試みる。上述した脳皮質電気刺激方法であるが、現在直径1.5mm, 電極間距離5mmの高密度電極を使用している。これは頭蓋内電位の高密度機能地図作成には適している。しかし、その一方で電気刺激する時の流れる電流量がそれぞれの設置面積で異なり、結果通常電極に比して電気刺激が弱くなっている可能性がある。このため、一例視覚誘発ができなかった症例を経験した。現在4チャンネル同時刺激装置の開発を重ね、安定した視覚誘発刺激を行える装置、体制、倫理委員会の申請をおこなっている。
目的としていた代表的な脳皮質電位、皮質皮質誘発電位による脳内の典型的なネットワークのテンプレート化には成功した。特に脳皮質電位は高周波律動のみに着目していたため、より周波数の低いベータ、ガンマ、アルファ波の変化も同時に計測、定量化を行う。また、同一課題内においても脳各部位の活動ダイナミクスが大きく異なり、この特徴に重み付けをつけることで、より効率的な脳機能の読み取りが可能となる。脳波解読により脳卒中患者のリハビリテーションに関して感覚・視覚フィードバックを行う装置も完成した。これは当初は解析読み取り時間は250msecしか用いていないため、運動早期の解析精度は乏しかった。このため解析時間を1000msecとしたことにより劇的に解析精度が向上した。脳卒中患者は年間100症例以上いるため、このリハビリテーションにつながるリアルタイムフィードバックシステムを患者に応用して、Prospective ranndamized control studyを行う。さらに隣接するリハビリテーションセンターとも同様なシステムを導入したため、急性期から慢性期に至る、脳内機能の変容とリハビリテーションの効果についても解析をすすめていく
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