遠隔手術支援のための電磁誘導型触覚伝達システムの開発

2004 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16680023
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 出町 和之 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (00292764)
• Keywords: 脳磁図計測 / 電流ダイポール / 分散遺伝的アルゴリズム / 磁場発生源逆推定

Research Abstract

脳磁図計測(MEG : Magneto EncephaloGram)を用いてニューロン群の電気活動による極微小な磁場(100〜100[fT])をSQUIDセンサを用いて計測した磁場分布から、ニューロン群の電気活動をモデル化した電流ダイポールの位置とベクトルを推定する手法として、本年度は分散遺伝的アルゴリズム(DGA : Distributed Genetic Algorithmを用いた脳磁場源逆推定の開発を行った。
MEGは他の脳内診断装置(MRI、CT、PETなど)に比べて時間分解能が高いという特徴を持つ。しかし、神経活動を直接計っているわけではないので、得られた脳磁図から磁場発生源を逆推定する必要がある。だが、現状での磁場発生源位置推定での空間分解能は低いため逆推定は困難である。そこで複数の磁場発生源を精度良く推定できる手法が必要とされている。このことから、複数の磁場発生源問題のための逆推定に優れていると考えられるDGAによる逆推定計算コードの作成を行った。
DGAを用いた逆推定計算によって精度の良い結果をより短いCUP時間で得るためには、最適なパラメータ(突然変異率、交叉率、移住間隔、移住率)を求める必要があるため、これらの4つのパラメータについてサーベイを行い、最短CPU時間を与える最適パラメータを得ることができた。
得られた最適パラメータを用いて磁場発生源の逆推定計算を行ったところ、複数磁場発生源の逆推定計算をの高速化が可能となった。