| 研究課題/領域番号 |
21K12646
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
安部 武志 山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10819402)
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| 研究分担者 |
浅井 義之 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00415639)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 高次スペクトル解析 |
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| 研究実績の概要 |
睡眠の質を評価するための臨床で用いられている睡眠ポリグラフ検査で得られる多変量のデータのうち、脳波は一定頻度で大脳皮質部位ごとに同時に計測され時系列として記録される。
大脳皮質の活動を構成する単位となる皮質柱同士が相互作用する動態を定量的に明らかにする客観的指標として用いるため、グラフ上のノード同士が非線形的な影響を与える数理モデルに対する高次スペクトラル解析の有効性を検証した。
具体的には、一定頻度で計測された定常的な時系列データに対しcross-bicoherenceを数値的に推定する手法を確立し、皮質柱のneural massモデルをノードとして持つさまざまなネットワーク構造上で確率微分方程式を数値的に解くシミュレーションで生成された仮想的な脳波に適用した。
経験的ベイズ手法によって非線形な相互作用がない場合に0となるcross-bicoherenceの帰無分布を推定することで、2つのノードが相互作用した結果が別のノードに現れているかどうかを検定できることを示した。
また、正のcross-bicoherenceから特定の周波数対で生じているquadratic phase coupling (QPC)を判定するための統計量を提案し、皮質柱ごとの電位に対するノイズがこの統計量の推定に与える影響を調べ、臨床でのポリグラフ検査に伴う水準のノイズの下でも頑健にQPCが判定可能であることを示した。さらに、この統計量が確率共鳴様の振舞いを示すことを初めて確認した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
全3年の補助事業期間のために研究実施計画で示した全3項目のうち、項目1および項目2の一部が完了しており、おおむね順調に進展している。
1年目にあたる2021年度では、研究成果の発表および情報収集のために14th International Neural Coding Workshop (NC2021)で口頭発表をした。
また、これまでの研究成果をまとめた論文をIEEE Transactions of Biomedical Engineeringに投稿中である。
そのプレプリントはTechRxivで公開中である: <https://doi.org/10.36227/techrxiv.19606189>。
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| 今後の研究の推進方策 |
全3年の補助事業期間の2年目にあたる2022年度では、2021年度同様新型コロナウイルス感染症(COVID-19)対策のために海外渡航が困難と予想されるため、海外の研究協力者とのコミュニケーションにはオンラインミーティングを活用する。ただし、研究成果を発表するために海外で開催される国際学会の参加を模索する。
2022年度では、主に研究実施計画の項目3にあたる睡眠検査実験を進める。しかしCOVID-19の影響で実験に利用する研究協力者が所属する大学病院施設の稼動状況が変化することも考えられる。
睡眠試験実験データ収集のための代替案として、PhysioNet <https://physionet.org/> 等の既にデータ取得済みで公開されている睡眠検査データベースの利用も検討する。
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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症流行の影響のため、国際学会出席を見合わせたこと、および論文投稿料が次年度に繰り延べになったことが次年度使用額が生じた理由である。
2022年度に国際学会出席のための出張費用および論文投稿料に利用する予定である。
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