2016 Fiscal Year Annual Research Report
精神疾患の次世代治療法に繋がるｆＭＲＩニューロフィードバックトレーニングの開発
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15J06788
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山下 歩 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| Keywords | fMRI / resting-state fMRI / fMRI neurofeedback / functional connectivity / Major depression / site |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，精神疾患の次世代治療法に繋がるfMRIニューロフィードバックトレーニングの開発である．目的達成に向けて，今年度は「fMRI結合ニューロフィードバックトレーニング（結合NFB）の手法開発」及び「安静時脳機能画像データから施設が与える影響を減少させる手法を開発する研究」を行った．
「fMRI結合NFBの手法開発」では、結合NFBによる脳機能結合の変化と認知機能の変化を調査した．結合NFB実験の施行自体による副次的な影響の可能性を除外するため，脳領域間の活動の時間相関（脳機能結合）を上げる群と下げる群の2群を用意し，群間でトレーニング効果を比較した．認知機能としては持続的注意能力や抑制能力を対象とした．実験の結果，相関を上げる群と下げる群の両群において，結合NFBトレーニングにより脳機能結合が所望の方向に有意に変化した．さらに、結合NFBトレーニング前後での認知機能の変化を群間で比較したところ，認知機能の変化する方向が有意に異なっていた．すなわち、脳機能結合を操作した方向に応じて認知機能が変化したということである．
「安静時脳機能画像データから施設が与える影響を減少させる手法開発」では、実験協力者9名が12施設（東京大学病院や広島大学病院など）に出向きデータを取得するTraveling subject designで安静時脳機能画像データを取得した．このデータを用いることで、施設間で選択バイアスが統制でき純粋な測定バイアスのみを推定することが可能となる．さらに、階層ベイズに自動関連度決定事前分布を用いて測定バイアスをスパースに推定した．そして、従来の施設間の違いを補正する方法に比べて、上記で推定した測定バイアスを用いて施設間の違いを補正する方法を用いることで安静時脳機能画像に基づくうつ病バイオマーカーの精度が向上することを確認した．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(2 results)
