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本提案は、脳組織そのものの内因的光学特性を利用して開発された皮質機能マッピング技術を術中の患部組織の特定と周辺正常組織機能のモニタリングに応用することを目的としている。計測システムの構築を目的とした初年度に続き、今年度はシステムの改善と生体を対象とした応用を目指した。目的達成のために、まずは構築したシステムに信号抽出と解析用のソフトウェアの組み込みを行った。人を対象とした脳外科手術において露出大脳面積が広いため、それぞれの部位に対応したノイズ除去は正確に患部境界を画定するために最重要であった。計測部位の脳組織表面の動きに伴った画像間の位置のずれを自動修正する手法を実用に導入した上、呼吸や脈動による脳組織表面の動きから生じる光学的ノイズを自動修正するアルゴリズムの開発を試みた。皮質上であれば、画像のそれぞれのピクセルにおける内因性光学的信号は、脈拍や呼吸に伴った皮質の動きに大きく影響された。システムは、深層学習モデルのRNN(Recurrent Neural Network)を用い、変化する呼吸及び脈拍によるアーチファクトをリアルタイムに推測して取り除く方法を実装した。また、実際の手術室の配置を考慮してセットアップについても検討を行った。皮質機能マッピングするための内因性光学的計測システムには、刺激装置の部分、計測およびデータのオンライン解析の部分と照射光の部分を含んでおり、手術の顕微鏡や照明装置などとの共用及び既存設備への組み込みも検討した。研究期間中に、臨床研究法が医工学領域全般に適応され、臨床応用できたケースが計画より減ったが、霊長類動物への応用を合わせて検討した結果、本システムの性能は十分に確認された。
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