| 研究課題/領域番号 |
25280104
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小山 博史 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30194640)
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| 研究分担者 |
齊藤 延人 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (60262002)
中島 義和 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40343256)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 脳の計算機モデル / 融合３次元画像処理 / 生体シミュレーション |
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| 研究概要 |
申請者らが開発した医用画像処理手法を用いて本研究の基礎となる脳神経、脳幹、小脳、大脳、脳血管を融合した３次元形状可視化モデルを3例の医用画像データから作成した。特に、末梢の脳血管の形状は約２mm程度の微細血管まで描画できる多面体モデルとし、そのうち１例では拡散強調画像データをもとにしたトラクトグファフィによる神経束モデル（現状ではボクセル）を作成した。これらの異なる複数のモデルを融合した精密な融合３次元脳多面体モデルを作成し可視化することで、脳表面の脳回毎の立体的位置毎の機能解析を容易とすることができた。さらに、脳表面の脳回と脳血管の分布と神経束の関係について１例の症例をもとに融合３次元モデルを作成し、立体的かつ対話的脳機能解析の基盤となる可視化モデルを作成した。１例についてはNeXus-32を用いて測定した。これをもとに、大脳表面の脳回の位置毎の３次元空間での脳波の時間変化の測定を可能とし、大脳表面の脳回構造と神経線維束と脳波の周波数特性の変化の対応について解析可能な相関性大脳マッピング手法を考案した。具体的には、計算機内の３次元空間の中に脳波電極の位置を設定し、直下の脳回を可視化することで、脳波特性と脳回が有する機能との関連性を明らかにすることができ、個別症例と脳の標準的な機能局在との違いを比較可能とした。これらの微細融合３次元形状モデルと神経細胞の代謝の生理的計算機モデルについてNeuroMLの中のlevel 1のMorphMLという神経系のモデル記述標準形式を用いた神経系の構造表現の融合３次元画像へのマッピングについての検討を行った。上記の成果と関連した英文原著論文５編を発表し、特許２件を申請した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
脳の計算機モデルの中の大脳、小脳、脳幹、脳神経、脳血管の微細形状を融合した微細な融合３次元多面体モデルの作成法の方法論を確立することができた。これは、想定以上の成果であったが、神経束との立体形状との融合については、今回採用した手法ではボクセル表現であるためにこの細線化処理を行って計算機モデルとして統合する必要がある。ただ、計算機上で可視化する融合３次元の脳モデル（３次元脳マップ）の開発ととしては当初の予定を達成したと考える。これに関連した特許も２件申請した。
脳血流還流領域の立体的推定法についてはCTAの動脈相を用いた方法について検討を行ってきたが、今後架橋静脈の位置の把握が必要であることが明らかとなった。このため次年度に静脈相を描出したMRAデータあるいはCTAデータを用いたモデルを作成することを予定している。
神経細胞の代謝には多くの計算機代謝モデルがあり、それらの標準的記述法にについてNeuroMLの中のlevel 1のmorphMLについて融合３次元モデルとの統合環境について検討を行った。これも当初予定通りである。次年度はこれを融合３次元モデルとの統合法について具体化する予定である。さらにNeuroMLの中のChannelMLとNetworkMLとの融合３次元脳モデルとの統合方法の調査分析と具体化について研究を進める予定にしている。
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| 今後の研究の推進方策 |
MRI検査結果を解析し,拡散テンソル画像の精度向上と必要に応じてQ-ballimaging法による画像を用いた脳神経からの神経束とその関連神経繊維，大脳脳表の３次元形状モデルの向上を行う。また、そのためのデータ取得に必要なMRI検査の撮影シークエンスの改良を行う.特に，脳白質線維の方向性を加味した拡散テンソルで大脳皮質への神経束の領域を推定する.脳神経活動の測定によるテンソル画像による神経束の評価には、誘発電位計測システムはADC解像度が２４ビットでEEGunipolarチャンネルでサンプル精度2048サンプル/秒，時間解像度は1,s以下を目指す.解析ソフトはBioTracesoftwareの使用を予定している.被験者の脳波データをもとに脳活動の３次元マップを作成する.課題体験時間とそれに応じた大脳活動が高い部位の経時的変化の相関性について解析を行う.被験者数は，同意取得後3名以上を目標とする.脳形状データと神経束と脳活動部位の３次元マッピングでは、被験者データ間の課題に対する活動パターンの類似度と特異度を推定する.特に,知覚刺激に対応する大脳局在部位とその関連神経束に対応する大脳局在を既に報告されている文献データも含めて推定する．融合３次元画像処理法を用いた脳の立体的可視化モデルの中で神経束について現状ではボクセル表現であるため今後はその細線化も含めて、現在作成している融合３次元脳形状モデルへの融合を具体化する。また、現在１例である脳波測定症例を３名程度に増やし、さらに詳細な脳波の時間的変化と脳回の位置と神経束、微細血管の分布との対応関係を明らかにすることを目指す。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
本年度計画している人工認知世界を用いた課題の作成と課題体験中の脳活動の測定には解析ソフトが必要であるが、当初予定していた脳波解析ソフトが性能が向上し、動作解析も可能なソフトにバージョンアップされた。このため、本研究における解析の質を向上させるために最新の解析ソフトをもちいる必要性が生じため.
本年度最新の高性能の解析ソフトを購入することで、実験に必要なシステムは完成するために後年度は、この実験システムを用いて、対象者数を増やし、解析を遂行可能となるため後年度以降の研究費残高で研究を実施する事が可能であるため。
平成２５年以降には予定通り１）視空間短期記憶課題の改良、2) 課題体験中の脳活動の測定精度の向上、3)大脳皮質と神経束の３次元形状データの改良、4)脳形状データと神経束と脳活動部位の３次元マッピングに関する研究を進めるように計画している。
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