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2017 年度 実績報告書

デフォルトモードネットワークにおけるBMIの応用に向けた脳波特性の研究

研究課題

研究課題/領域番号 25330293
研究機関福井工業大学

研究代表者

山西 輝也  福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (50298387)

研究分担者 劉 健勤  国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (00395112) [辞退]
西村 治彦  兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
高橋 哲也  福井大学, 保健管理センター, 特任准教授 (00377459)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2018-03-31
キーワードデフォルトモードネットワーク / アルツハイマー病 / 脳磁波計測 / 脳波 / 同期指標 / 複雑ネットワーク
研究実績の概要

従来,何もせずぼんやりしている状態では脳もまた休んでいると考えられていたが,近年の実験から安静状態の脳でも複数の領野がそれぞれ同調しながら活動していることが分かった。このような脳活動の中心となっているのが,「デフォルトモードネットワーク(DMN)」と呼ばれる脳の複数領野で構成されるネットワークで,最近の知見では,DMNの異常がアルツハイマー病やうつ病などの神経疾患とも関係する報告がある。そこでこの状態を脳磁計(MEG)で特定し,脳波(EEG)との同時記録から,EEGデータの収集・精査・解析を行い,脳の基底状態におけるEEGの振る舞いの同定を試みている。29年度は,
1.高齢健常者における脳波特性の同定
創造性検査と知能テストを実施した高齢な健常者23名のEEG(19チャンネル)データを解析した。その結果,創造性検査のスコアが平均より高いグループはアルファ波帯域で脳全体に同期が強いことが分かった。また,デルタ波帯域でも有意差が確認できた。従って,創造性が高い高齢健常者は任意の帯域での脳波の同期が強いことが分かった。一方,知能テストと脳波の同期性との関係では,特定の帯域で有意差は確認されたが,創造性程の有意差を見ることができなかった。脳波の複雑性については,これらのテストや検査による平均値の高いグループと低いグループとでは有意差が見られなかった.
2.安静時の MEG とEEG の同時計測データの解析
20代前半の8名の健常者による,(国開)情報通信研究機構NICT・未来ICT研究所のMEGとEEGを使った,安静時と内向刺激(暗算)時の脳内同時計測から解析ソフト(BrainStorm)を使いMEGデータの安静時の賦活領域の同定と統計的検定を行い,EEGデータによるDMNの評価を独立成分分析法で解析中である。また,MEGデータによるPLIとMSEの解析も始めている。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2018

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 同期性と複雑性を指標とした脳波解析2018

    • 著者名/発表者名
      山本航平,上野幹二,山西輝也,髙橋哲也
    • 学会等名
      平成29年度北陸地区学生による研究発表会

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公開日: 2018-12-17  

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