2010 Fiscal Year Annual Research Report
皮質電位時間-周波数/相関解析による脳機能ネットワーク解明と出力デバイスとの融合
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21390406
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| Research Institution | Asahikawa Medical College |
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Principal Investigator |
鎌田 恭輔 旭川医科大学, 医学部, 教授 (80372374)
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| Keywords | 機能MRI / Tractography / 脳磁図 / 脳皮質電位 / 時間-周波数解析 / 言語 / 高次脳機能 |
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| Research Abstract |
文字認知課題には側頭葉底部の関与が大きいことが指摘されている。我々はてんかん患者で診断目的に硬膜下電極を留置した際に文字、顔、ストライプなどの視覚提示を行い、特に文字認知に関連した脳皮質電位変化を捉えた。本年度は従来型の半分の直径(1.5mm)、倍密度を有する高密度電極を作成して両側側頭葉底部に留置した。視覚認知課題はひらがな、図形、顔、ストライプを提示した。ECoG生データは周波数成分変化をPermutation testによる統計検定を行い、特に高周波成分である80-120Hzの周波数成分(high-Gamma band)に着目すると文字認知課題では側頭葉外側面と左側頭葉底部、また顔認知課題では側頭葉外側には活動はみとめず、両側側頭葉底部の前方外側から後方まで広い領域、ストライプでは側頭葉底部後方正中部、後頭極に活動を認めた。この所見は5症例で同様の傾向を認めた。
ECoG生データを時間-周波数解析と統計学的処理をすることなく、自動判別ソフトウエアの開発と応用をおこなった。このためにMatlab上で動作するSupport vector machine (SVM)とSparse logistic regression (SLR)法を応用した。ECoGデータは取得したMatlabで読み込める形式に変換した。この2つの自動判別ソフトウエアでは15回のトレーニングセッション後にはほぼ100%で各ECoGから提示された視覚刺激を予測することが可能であった。また、30症例のECoG電極位置を標準座標に変換し、標準脳上に計3000点ECoGの表示を行う。この結果文字読み、顔認知、ストライプ刺激では全く異なるGamma bandの広がりが明らかであった。
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