ICAを用いたfNIRSアーティファクト分離の検討

摘要

大脳皮質における血中の酸化・脱酸化ヘモグロビン濃度の変化を計測することにより間接的に脳機能を推定できるとされているfNIRS(functional near-infrared spectroscopy）は，臨床をはじめ様々な分野で使用されている．しかし，その計測信号には数々のアーティファクトが重畳していることから，解析には十分注意する必要がある．本報告では，アーティファクト除去の一つのアプローチとしてICA(Independent Component Analysis）に着目し，シミュレーションを用いてfNIRS信号の前処理として有効な手法を検討した．その結果，ICAは頭皮血流と白色ノイズの低減に有効である可能性が示唆された．%Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) can estimate indirectly brain activation by measuring concentration changes in oxygenated and deoxygenated hemoglobin in the cerebral cortex, and it was been used in various fields in recent years. However, we need to be careful with fNIRS signals because they often include various artifacts. In this report, we are focused on an ICA (Independent Component Analysis) as one approach of artifact removal, and we investigated the effective method of fNIRS signal preprocessing using the simulation. As a result, ICA was suggested could be effective in reducing skin blood flow and white noise.