JP6742628B2 - 脳の島皮質活動抽出方法 - Google Patents
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Description
まず、27名の実験参加者に対して、情動を喚起する刺激画像を呈示し、画像を視認しているときの実験参加者の感情状態を評定させる実験を行う。刺激画像として、IAPS(International Affective Picture System, Lange et. al., 2003)から抽出した情動を喚起するカラー画像80枚を用いる。そのうち40枚が快さを喚起する画像(快画像)であり、残りの40枚が不快を喚起する画像(不快画像)である。
図3は、EEGによる後部帯状回を信号源とする活動を示している。図3aは脳の矢状断の断面を示すものであり、各独立成分の信号源の分布(破線の丸で囲んだ部分)が示されている。図3bは、快画像予期時のEEG信号源の信号を時間周波数解析した結果を示し、図3cは、不快画像予期時のEEG信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す。さらに、図3dは、快画像予期時と不快画像予期時の比較において有意差が出た時間周波数領域を示した図であり、濃く示した部分が有意差あり、薄く示した部分が有意差なしの時間周波数領域である。図中、丸で囲んだ部分が特に顕著であった。このEEGの測定結果から、快画像予期時において頭頂葉のαからβ帯域の反応が関与していることが理解される。
本実施態様では、下記ステップにより、EEG信号源推定による島皮質活動抽出を可能にしている。
まず、図5に示したように、複数(例えば64個)のEEG電極から脳波を収録する。脳波の横軸は時間、縦軸は振幅を表す。脳波には、瞬き、電源ノイズなど脳活動に関係しない成分が重畳されている。図6は、ある時間における脳波の生波形分布である。同図において濃淡は振幅を表す。
64個のEEG電極から収録された脳波を、独立成分分析(例えば、Logistic Informax法)を用いて、64個の独立成分に分解する。具体的には、各EEG電極により測定される信号において独立性を最大化するような変換を行う重み行列を算出し、各EEG電極の信号と重み行列を掛け算することによって独立成分データに変換する。図7は、64個の独立成分の頭皮上分布を示すものである。同図において濃淡は振幅を表す。ステップ2は電気生理データを処理するツールボックス(例えば、A. Delorme and S. Makeig, “EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis,” Journal of Neuroscience Methods, vol. 134, no. 1, pp. 9-21, 2004.)上で行うことができる。
分離された独立成分毎に時間周波数パワー値を算出し、頭皮上分布の偏り、周波数パワー値の分散等から、ノイズと判断される独立成分を特定する。図8は、ノイズと判断される独立成分が特定された様子を示したものである。例えば、(a)電位差の大きなコンポーネント、(b)一個のEEG電極のみが関与するコンポーネント等がノイズとして判断される。具体的には、各独立成分の波形を周波数解析しスペクトログラムにした後、商用電源ノイズの混入する周波数帯域、筋電ノイズの混入する周波数帯域のスペクトラムパワーが著しく高い場合、一般的に主に脳波により増大すると考えられている周波数帯域にピークが現れない場合、独立成分分析で得られた重み付けマトリックスの逆行列の尖度、極端な分布の歪み、ダイポール推定時の残渣分散を指標として、ノイズ成分であるかを判別する。
ノイズ成分であると判断された独立成分の重み付けをゼロとして、独立成分を電極毎の脳波情報に逆投射することで、64個のEEG電極から収録された脳波と同様の電極、時間情報を持ったノイズ成分のみを除去した波形データとして復元する。図9は、成分の逆投射により、ある時間における復元された脳波の生波形分布を示す。同図において濃淡は振幅を表す。ここでは38個の成分がノイズと判定されたので、このステップで得られる波形分布は、残りの26個のコンポーネントより生成され、ノイズが除去されたものである。
図10に示すように、各被験者の脳に関してMRI構造画像を取得する。被験者に応じて脳の大きさ、脳の組織構造(脊髄液、脳隔離膜等)が異なり、また、組織の違いにより、脳波の伝搬速度も異なるので、個人の脳形状を測定することで脳波の伝搬モデルを構築するのに利用する。
図11に示すように、各被験者の脳のMRI構造画像を元に、脳の構造モデル、即ち多層の脳メッシュパッチを作成する。なお、同図では、便宜的に、5層のみを示す。これは、ステップ5で得られた脳MRI構造画像から、メッシュ状の三次元脳モデルを作成するものである。ここでは脳を8196個の電流源をノードとして、それぞれをエッジで繋いだメッシュモデルを使用した。図11は、この状態を模式的に示している。
脳の構造モデルに対して、実際に頭皮上に設置されたEEG電極の位置を登録する。これは、脳の組織構造、形状に従ってEEG電極の位置を調整するものである。図12は、EEG電極の位置合わせを行った状態を示す。同図において、a1,a2,・・・,anはEEG電極を示し、脳の大きさ、脳構造によってEEG電極が位置合わせされている様子を示している。
脳構造を表したメッシュパッチ上の脳部位(ノード)が活動した場合、頭皮上に配置されたEEG電極(ステップ7で位置合わせされた電極配置)にどのような分布で波形が出現するかに関して推定モデル(順モデル)を作成する。図13左側は、脳の各部位とEEG電極とを関連づけた推定モデル(順モデル)を示す。本ステップは、各ノードの活動とEEG電極にどのように脳波が出現するかとの関係をモデル化するステップである。
fMRIを用いた実験によって、快画像予期時および不快画像予期時に、関心領域、即ち島皮質において活動があることが測定されているので、脳の島皮質を含む部位(ボクセル)の情報と、順モデルとを用いて、頭皮上のEEG電極で測定される脳波を、EEG信号源の活動に対応づける。これは、各EEG電極により測定される脳波とfMRIにおけるボクセルとを対応させるものであり、具体的には図13右側に示したように、fMRI活動画像を事前分布としたベイジアン推定による逆問題計算を解くことにより行うことができる。この際に、27名のfMRI実験の結果から得られた、快予期、不快予期、予期不能時の平均脳活動ボクセルマップを用い、そのボクセルに重み付けを行った。よって、fMRIにおいて観測されたボクセルが、活動する前提で脳波の信号源推定が行われるため、通常よりも関心領域の脳波を島皮質の信号として推定しやすくなっている。なお、ステップ5からステップ9においては、公知のソフトウェア、例えば、Statistical Parametric Mapping( Litvak, V., Mattout, J., Kiebel, S., Phillips, C., Henson, R., Kilner, J., … Friston, K. (2011). EEG and MEG data analysis in SPM8. Computational Intelligence and Neuroscience, 2011. doi:10.1155/2011/852961)上で行うことができる。
図14は、抽出された島皮質の活動を見るために左島回と右島回の脳信号の状態を分析した図である。まず、28名の実験参加者に対して、予め、低音発生の4秒後に快画像が必ず出現し、高音発生の4秒後に不快画像が必ず出現し、中音発生の4秒後に快画像または不快画像が出現する(どちらの画像が出るか予期不能な)状況を学習させる。
Claims (4)
- 複数のEEG電極から脳波を収録する第1ステップと、
被験者の脳構造に対応させて脳を複数の部位に分解したメッシュ状の三次元モデルを作成するとともに、被験者の脳・頭部構造画像と対応させてEEG電極の位置合わせを行う第2ステップと、
前記三次元モデルの各脳部位の活動と位置合わせされたEEG電極における脳波分布の対応関係をモデル化して順モデルを作成する第3ステップと、
fMRIにより測定した関心領域の情報と前記順モデルとを用いて、前記第1ステップで収録された脳波データを前記関心領域の脳活動に関連づける第4ステップとを備えた
ことを特徴とする脳の島皮質活動抽出方法。 - 前記第1ステップにおいて、複数のEEG電極から収録した脳波を複数の独立成分に分解し、不要な独立成分を除去し、不要な独立成分を除いた独立成分をEEG電極毎に逆投射してEEG電極の脳波情報を作成する、請求項1記載の脳の島皮質活動抽出方法。
- fMRIの関心領域が快画像予期時および不快画像予期時に脳活動する島皮質である、請求項1または請求項2記載の脳の島皮質活動抽出方法。
- 前記順モデルが、メッシュ状の三次元モデルの各脳部位の活動と各EEG電極への脳波の出現関係をモデル化したものである、請求項1ないし請求項3の何れかに記載の脳の島皮質活動抽出方法。
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