| 研究課題/領域番号 |
20650038
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| 研究種目 |
萌芽研究
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
高橋 俊光 順天堂大学, 医学部, 助教 (00250704)
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| 研究分担者 |
石井 尚登 順天堂大学, 医学部, 准教授 (50265998)
北澤 茂 順天堂大学, 医学部, 教授 (00251231)
新井 一 順天堂大学, 医学部, 教授 (70167229)
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| キーワード | fMRI / 独立成分分析 / 受容言語 |
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| 研究概要 |
平成20年度は、実験・解析環境の整備を行うとともに、健常被験者を用いて実験を行い、実験課題のデザインおよびICAアルゴリズムの改良を検討することを目的とした。まず、音声刺激の作成ツールや、データ保存機器、数値計算用ワークステーション等の機器をそろえ、実験・解析環境を整えた。また、健常被験者に対し次の言語課題実験を行った。fMRI計測中、被験者はヘッドフォンから1から10の数がランダムな順序で16秒おきに読み上げられるのを聞き、実験前に自ら決めた数を聞いた際には次の数が読まれるまで、心の中で早口言葉を繰り返し唱えた。このデータにICAを適用し、ブローカ野に顕著な値を持つ独立成分に対する時間波形のピーク時刻から、被験者が思い浮かべていた数字を高確率で当てることが出来た(94%,8名)。この結果は、ICAが脳活動パターンの事前予想が困難な課題に有効であることを言語課題により具体的に示したものであり、本研究の目的である患者を対象とした受容言語課題の客観的評価法の開発に大きなステップとなった。この成果の一部は当研究室メンバーにより、第10回日本ヒト脳機能マッピング学会にて口頭発表された。また、解析法の改良については、前処理として、各時点の画像データごとに空間フィルターを施すとともに、各ボクセルごとに時間軸方向に時間フィルターを施し、血流動態の時定数では起こりえない高周波数成分を取り除いた。この工夫により、独立成分の分離が圧倒的に改善されることがわかった。ICAアルゴリズム自体の改善は、様々な分野での応用例を調査し、我々のデータへの適用を試みているが成果には至っておらず、来年度に引き続き行いたい。
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