| 研究課題/領域番号 |
19K20688
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
岩野 孝之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80415645)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | fNIRS / fMRI |
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| 研究実績の概要 |
fNIRSによる高精度な脳機能計測が実現すれば、fMRIやPETでは計測することのできない様々な実生活環境下での脳機能計測が可能となるが、現状では頭皮の血流変化やプローブの揺動によるアーチファクトの混入が大きな問題となっている。本研究では、その問題を解決するためにfNIRSとfMRIを同時に計測し、姿勢、
心拍、呼吸、発話、筋収縮などを変化させたときの両データの関係性を調べることにより、fNIRSデータから脳機能データとアーチファクトを分離して、fNIRSによる高精度な脳機能計測の実現を目指すものである。
2020年度は、指タッピング、息止め、バルサルバ法（いきみ）、表情筋動作などのタスク遂行時のfNIRSとfMRIの同時計測によるデータ取得を継続した。
fNIRS装置がfMRIデータにアーチファクトを引き起こさないこと、指タッピングによる脳賦活がfNIRSとfMRIで一貫して計測できること、息止めとバルサルバ法によってfNIRSとfMRIそれぞれに反応が見られること、表情筋動作によりfNIRSデータへアーチファクトが大きく混入することを新しいデータでも再確認した。
特にバルサルバ法の遂行によって、振幅が大きく、特徴的な経時変化を持つ、頭部でのfNIRS波形が安定して観察された。
バルサルバ法での呼気圧力の変化と、fNIRSデータやfMRIデータの変化の関係を定量的に調べるため、バルサルバ法遂行時の呼気圧力をMRI装置内でリアルタイムに計測・記録するシステムの構築を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染拡大のため、１年間のうちの大半の期間で研究機関内での被験者実験が禁止され、その間、被験者実験を遂行することができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和３年度には、同時計測で得られたfNIRSデータとfMRIデータ（脳賦活領域）との関係性を、Deep neural networkによる深層学習を行い、fNIRSデータから脳賦活領域を推定することを試み、その結果を、これまでに提案されてきた皮膚血流成分分離手法による結果と比較して、その性能の検証する予定だったが、研究代表者の退職により、本研究課題は廃止となった。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染拡大のため、被験者実験が長期間にわたり禁止されており、被験者実験の遂行回数が予定より大幅に減少し、人件費や謝金の使用額が予定より大幅に減少した。また、新型コロナウイルス感染拡大のため、国内外での学会発表のための交通費が生じなかった。
令和３年度では、実施予定であったfNIRSとfMRIの同時計測実験のための人件費や謝金に使用するとともに、国内外での学会の交通費のために使用する計画であったが、研究代表者の退職により、本研究課題は廃止となった。
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