境界線積分と動的輪郭モデルを用いた複数の脳皮質神経電流領域の推定

摘要

人の神経電流源（ソース）位置を推定する技術は，てhかhをはじめとする脳手術や感覚野の研究に重要である．特に，医療においては術前のソース領域推定の精度が直接的に術後の患者の回復を左右するため，できるだけ高い精度で推定しなければならない．また，患者への負担の少ない，非侵襲計測が望ましい．このような要求から，脳内のソースが生成する脳磁場を頭皮外から非侵襲で計測できる脳磁図(MagnetoEncephaloGraphy: MEG)が研究されている．MEGは脳電図(ElectroEncephaloGraphy: EEG)のように頭皮や頭蓋の導電率の影響を受けず，かつ時間分解能が高いことから，時系列変化まで含めた解析の可能性を有している．脳磁場からソースを推定する脳磁場逆問題では，ソースを表現するモデルの決定が重要となる．代表的なモデルとして，ソースを微小長の電流素片とした等価電流双極子(Equivalent Current Dipole: ECD)で近似的に表現するECDモデルが挙げられる．ECDモデルによるソース推定は， ソースが広がりを持つにつれ誤差が大きくなることが判っており，より正確なソース領域推定手法が求められている．