JPH07308301A - 生体信号解析装置 - Google Patents
生体信号解析装置Info
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- JPH07308301A JPH07308301A JP6104032A JP10403294A JPH07308301A JP H07308301 A JPH07308301 A JP H07308301A JP 6104032 A JP6104032 A JP 6104032A JP 10403294 A JP10403294 A JP 10403294A JP H07308301 A JPH07308301 A JP H07308301A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 空間分解能、時間分解能がともに良好に脳内
電流源分布を測定することのできる生体信号解析装置を
提供することを目的とする。 【構成】 磁気共鳴映像装置により被検者のファンクシ
ョナルＭＲＩ像を撮像して局所脳血流量の脳内３次元分
布を測定する。この測定結果から脳内電流源分布の統計
量を適当な仮定により求める。一方、脳磁図または脳電
図を測定し、ファンクショナルＭＲＩから得られた脳内
電流源分布の統計的性質を加味して脳内の電流源分布を
推定する。
電流源分布を測定することのできる生体信号解析装置を
提供することを目的とする。 【構成】 磁気共鳴映像装置により被検者のファンクシ
ョナルＭＲＩ像を撮像して局所脳血流量の脳内３次元分
布を測定する。この測定結果から脳内電流源分布の統計
量を適当な仮定により求める。一方、脳磁図または脳電
図を測定し、ファンクショナルＭＲＩから得られた脳内
電流源分布の統計的性質を加味して脳内の電流源分布を
推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、磁気共鳴映像装置にて
得られる局所脳血流量の脳内分布と脳磁図解析装置また
は脳波解析装置にて得られる脳磁図または脳電図を用い
て脳内の神経活動分布を推定する生体信号解析装置に関
する。
得られる局所脳血流量の脳内分布と脳磁図解析装置また
は脳波解析装置にて得られる脳磁図または脳電図を用い
て脳内の神経活動分布を推定する生体信号解析装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】近年、医用診断装置の開発が進められる
中で、脳内の神経活動分布を推定しようという試みがな
されている。このような、神経活動分布の推定方法とし
ては、従来より脳磁図解析装置、脳電図解析装置にて得
られる脳磁図、脳電図の測定結果から推定するものやフ
ァンクショナルＭＲＩを用いて推定するものが知られて
いる。
中で、脳内の神経活動分布を推定しようという試みがな
されている。このような、神経活動分布の推定方法とし
ては、従来より脳磁図解析装置、脳電図解析装置にて得
られる脳磁図、脳電図の測定結果から推定するものやフ
ァンクショナルＭＲＩを用いて推定するものが知られて
いる。
【０００３】脳磁図、脳電図は脳の活動によって生じる
ものであり、脳磁図、脳電図の測定結果から、逆に脳の
活動の分布を推定することができる。例えば、脳内の電
流分布を単一の電流双極子と仮定し、時々刻々の電流双
極子位置をＭＲＩ画像上に表示することが行われてい
る。また、脳内の３次元的な電流源分布を一般逆行列な
どを用いて推定する試みもなされている。
ものであり、脳磁図、脳電図の測定結果から、逆に脳の
活動の分布を推定することができる。例えば、脳内の電
流分布を単一の電流双極子と仮定し、時々刻々の電流双
極子位置をＭＲＩ画像上に表示することが行われてい
る。また、脳内の３次元的な電流源分布を一般逆行列な
どを用いて推定する試みもなされている。
【０００４】脳磁図、あるいは脳波から推定した脳内活
動分布の時間分解能は、主に脳磁図あるいは脳電図の測
定装置の時間分解能により決定される。これらはミリセ
カンド以下のオーダーにする事が容易であり、従って脳
内電気活動はミリセカンド以下の時間分解能で推定する
事が可能である。
動分布の時間分解能は、主に脳磁図あるいは脳電図の測
定装置の時間分解能により決定される。これらはミリセ
カンド以下のオーダーにする事が容易であり、従って脳
内電気活動はミリセカンド以下の時間分解能で推定する
事が可能である。
【０００５】一方、ファンクショナルＭＲＩでは神経活
動との相関が大きいと考えられている局所脳血流量の脳
内分布をミリメートル程度の空間分解能で画像化するこ
とができる。ただし、高い空間分解能とＳＮ比を実現す
るためには数十秒以上の測定時間が必要で、得られた画
像はこの間の平均的な活動を表している。
動との相関が大きいと考えられている局所脳血流量の脳
内分布をミリメートル程度の空間分解能で画像化するこ
とができる。ただし、高い空間分解能とＳＮ比を実現す
るためには数十秒以上の測定時間が必要で、得られた画
像はこの間の平均的な活動を表している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、脳磁
図、脳電図より脳内の活動部位を推定する方法は、脳内
の活動部位の分布の時間変化を高い時間分解能で表示で
きるという特徴があるが、反面、推定の精度及び空間分
解能が悪いという欠点がある。またファンクショナルＭ
ＲＩは、高い空間分解能で神経活動の分布を画像化でき
るが、時間分解能が悪いという問題がある。
図、脳電図より脳内の活動部位を推定する方法は、脳内
の活動部位の分布の時間変化を高い時間分解能で表示で
きるという特徴があるが、反面、推定の精度及び空間分
解能が悪いという欠点がある。またファンクショナルＭ
ＲＩは、高い空間分解能で神経活動の分布を画像化でき
るが、時間分解能が悪いという問題がある。
【０００７】この発明はこのような従来の課題を解決す
るためになされたもので、その目的とするところは、時
間分解能、空間分解能ともに高い精度で脳内の神経活動
分布を推定することのできる生体信号解析装置を提供す
ることにある。
るためになされたもので、その目的とするところは、時
間分解能、空間分解能ともに高い精度で脳内の神経活動
分布を推定することのできる生体信号解析装置を提供す
ることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、磁気共鳴映像装置を用いた脳機能イメー
ジング法により得られる局所脳血流量の脳内分布と、脳
磁図解析装置または脳波解析装置を用いた脳磁図または
脳電図の測定により得られる脳内電流源分布情報との両
者を用いて脳内の神経活動分布を推定することが特徴で
ある。
め、本発明は、磁気共鳴映像装置を用いた脳機能イメー
ジング法により得られる局所脳血流量の脳内分布と、脳
磁図解析装置または脳波解析装置を用いた脳磁図または
脳電図の測定により得られる脳内電流源分布情報との両
者を用いて脳内の神経活動分布を推定することが特徴で
ある。
【０００９】
【作用】磁気共鳴映像装置により被検者のファンクショ
ナルＭＲＩ像を撮像して局所脳血流量の脳内３次元分布
を測定する。この測定結果から脳内電流源分布の統計量
を適当な仮定により求める。一方、脳磁図または脳電図
を測定し、ファンクショナルＭＲＩから得られた脳内電
流源分布の統計的性質を加味して脳内の電流源分布を推
定する。
ナルＭＲＩ像を撮像して局所脳血流量の脳内３次元分布
を測定する。この測定結果から脳内電流源分布の統計量
を適当な仮定により求める。一方、脳磁図または脳電図
を測定し、ファンクショナルＭＲＩから得られた脳内電
流源分布の統計的性質を加味して脳内の電流源分布を推
定する。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１は本発明の一実施例に係る生体信号解析装置
の構成を示すブロック図であり、解析部１と表示部２と
で構成されている。
する。図１は本発明の一実施例に係る生体信号解析装置
の構成を示すブロック図であり、解析部１と表示部２と
で構成されている。
【００１１】解析部１は、後述の方法で生体内信号を解
析するものであり、ファンクショナルＭＲＩによる測定
結果、通常のＭＲＩによる撮像結果、脳磁図の測定結
果、及びＭＲＩ像と脳磁図との位置合わせに関する情報
や患者番号等の付加的な情報が入力される。
析するものであり、ファンクショナルＭＲＩによる測定
結果、通常のＭＲＩによる撮像結果、脳磁図の測定結
果、及びＭＲＩ像と脳磁図との位置合わせに関する情報
や患者番号等の付加的な情報が入力される。
【００１２】付加的な情報は、解析結果の表示およびデ
ータの管理に使用するものであり、解析に直接は使用し
ない。そして解析部１ではこれらの情報をもとに、ま
ず、ファンクショナルＭＲＩと脳磁図の位置合わせを行
い、ファンクショナルＭＲＩ像と脳磁図の両方の情報を
もとに後で説明する手順に従って脳内電流源分布を推定
する。表示部２では推定した脳内電流源分布をＣＲＴデ
ィスプレイなどに表示する。
ータの管理に使用するものであり、解析に直接は使用し
ない。そして解析部１ではこれらの情報をもとに、ま
ず、ファンクショナルＭＲＩと脳磁図の位置合わせを行
い、ファンクショナルＭＲＩ像と脳磁図の両方の情報を
もとに後で説明する手順に従って脳内電流源分布を推定
する。表示部２では推定した脳内電流源分布をＣＲＴデ
ィスプレイなどに表示する。
【００１３】図２は、ファンクショナルＭＲＩ及びＭＲ
Ｉ画像を収集するために用いられる磁気共鳴映像装置
（ＭＲＩ装置）の構成を示す外観図である。同図に示す
ＭＲＩ装置では寝台４上に被検体（不図示）を載置し、
天板をスライドさせてガントリ３内に侵入させる。そし
て、ガントリ内３には一様な静磁場が印加されており、
更に、所定のパルスシーケンスで高周波パルス、傾斜磁
場を印加し、これによって発生した磁気共鳴信号を収集
してＭＲＩ画像を再構成する。そして、再構成された画
像はコンソール５のモニタ６に表示される。
Ｉ画像を収集するために用いられる磁気共鳴映像装置
（ＭＲＩ装置）の構成を示す外観図である。同図に示す
ＭＲＩ装置では寝台４上に被検体（不図示）を載置し、
天板をスライドさせてガントリ３内に侵入させる。そし
て、ガントリ内３には一様な静磁場が印加されており、
更に、所定のパルスシーケンスで高周波パルス、傾斜磁
場を印加し、これによって発生した磁気共鳴信号を収集
してＭＲＩ画像を再構成する。そして、再構成された画
像はコンソール５のモニタ６に表示される。
【００１４】また、ファンクショナルＭＲＩでは、脳内
の新鮮血の流動に関する情報を収集し、これによって局
所脳血流量の分布を測定する。
の新鮮血の流動に関する情報を収集し、これによって局
所脳血流量の分布を測定する。
【００１５】図３は脳磁図を収集するために用いられる
ＳＱＵＩＤ磁束計の概略的な構成図であり、被検体頭部
７の周囲に複数個のピックアップコイル８が配設され
る。そして、各ピックアップコイル８にて収集される磁
束は各ピックアップコイル８毎に設けられた磁束計９に
て測定され、駆動回路１０を介して脳磁図の情報とさ
れ、この情報が図１に示す解析部１に供給される。
ＳＱＵＩＤ磁束計の概略的な構成図であり、被検体頭部
７の周囲に複数個のピックアップコイル８が配設され
る。そして、各ピックアップコイル８にて収集される磁
束は各ピックアップコイル８毎に設けられた磁束計９に
て測定され、駆動回路１０を介して脳磁図の情報とさ
れ、この情報が図１に示す解析部１に供給される。
【００１６】図４は、解析部１での処理手順を示すフロ
ーチャートである。まず、脳内局所血流量を反映すると
いわれるファンクショナルＭＲＩ像から、脳内電流ダイ
ポール密度のファンクショナルＭＲＩ測定期間中の統計
量を後で説明する仮定に基づいて求める（ステップＳＴ
１）。つぎに、いま求めた統計量と測定した脳磁図を合
わせて、脳内電流ダイポール密度を測定する（ステップ
ＳＴ２）。
ーチャートである。まず、脳内局所血流量を反映すると
いわれるファンクショナルＭＲＩ像から、脳内電流ダイ
ポール密度のファンクショナルＭＲＩ測定期間中の統計
量を後で説明する仮定に基づいて求める（ステップＳＴ
１）。つぎに、いま求めた統計量と測定した脳磁図を合
わせて、脳内電流ダイポール密度を測定する（ステップ
ＳＴ２）。
【００１７】次に、脳内電流ダイポール密度の推定方法
の第１実施例について説明する。
の第１実施例について説明する。
【００１８】まず、前記のステップ１に係る、脳内電流
ダイポール密度（脳内電流源分布）の統計量の計算方法
について説明する。
ダイポール密度（脳内電流源分布）の統計量の計算方法
について説明する。
【００１９】ファンクショナルＭＲＩにて得られる局所
脳血流量の脳内３次元分布を測定し
脳血流量の脳内３次元分布を測定し
【外１】 平均的な値であると考えられ、その間の神経活動と相関
が大きいと考えられている。一方、脳神経活動をより直
接的に表す物理量として脳内電流ダイポール密度があ
る。両者の関係ははっきりとはわかっていないが、ある
程度の相関があるといわれている。本実施例では、一例
として次の(1) 式に示す関係を仮定すること
が大きいと考えられている。一方、脳神経活動をより直
接的に表す物理量として脳内電流ダイポール密度があ
る。両者の関係ははっきりとはわかっていないが、ある
程度の相関があるといわれている。本実施例では、一例
として次の(1) 式に示す関係を仮定すること
【外２】
【数４】
【外３】 積分を表す。アンサンブル平均を表す〈〉はエルゴート
性を仮定して撮像期間中の時間平均で計算するものとす
る。ここで、関数ｆの実際の形をｆ（ｘ）＝√ｘとした
場合、(1) 式は、
性を仮定して撮像期間中の時間平均で計算するものとす
る。ここで、関数ｆの実際の形をｆ（ｘ）＝√ｘとした
場合、(1) 式は、
【数５】 と表せる。ただし、この積分方程式と(4) 式の関係を用
いれば電流ダイポール密度の各成分に関する統計量
いれば電流ダイポール密度の各成分に関する統計量
【数６】 を求めることができる。実際に計算する際は(1) ，(5)
式を例えば次の(7),(8)式に示すようにボクセル単位に
離散化する。
式を例えば次の(7),(8)式に示すようにボクセル単位に
離散化する。
【００２０】
【数７】
【外４】 散化して得られる行列である。(7) ，(8) 式を用いて
【数８】
【外５】
【数９】 と表される。
【００２１】こうして、(7) ，(8) 式に示したように、
電流ダイポール密度の統計量を求めることができた。
電流ダイポール密度の統計量を求めることができた。
【００２２】次に、求められた脳内電流ダイポール密度
の統計量と、ＳＱＵＩＤ磁束計にて得られた脳磁図から
脳内電流ダイポール密度を推定する方法について説明す
る（図４のステップＳＴ２）。
の統計量と、ＳＱＵＩＤ磁束計にて得られた脳磁図から
脳内電流ダイポール密度を推定する方法について説明す
る（図４のステップＳＴ２）。
【００２３】図３にて示したように、生体から発生する
磁場はＳＱＵＩＤ磁束計に備えられているＮ個のピック
アップコイル８により測定される。このコイル８に１〜
Ｎまでの番号をふることにし、ｉ番のセンサで測定した
磁束、及び磁束密度をＢi の様に表すことにする。一
方、脳内部およびその周辺の領域をＭ個の領域に分割す
る。本実施例ではファンクショナルＭＲＩを測定したと
きのボクセルをそのまま用いる。各々のボクセルに１〜
Ｍまでの番号をふり、ｉ番のボクセル内の電流ダイポー
ル密度、または電流ダイポール密度のボクセル領域での
積分値のｘ，ｙ，ｚ成分をＪxi，Ｊyi，Ｊziの様に記す
ことにする。また、これらＢi ，Ｊxi，Ｊ
磁場はＳＱＵＩＤ磁束計に備えられているＮ個のピック
アップコイル８により測定される。このコイル８に１〜
Ｎまでの番号をふることにし、ｉ番のセンサで測定した
磁束、及び磁束密度をＢi の様に表すことにする。一
方、脳内部およびその周辺の領域をＭ個の領域に分割す
る。本実施例ではファンクショナルＭＲＩを測定したと
きのボクセルをそのまま用いる。各々のボクセルに１〜
Ｍまでの番号をふり、ｉ番のボクセル内の電流ダイポー
ル密度、または電流ダイポール密度のボクセル領域での
積分値のｘ，ｙ，ｚ成分をＪxi，Ｊyi，Ｊziの様に記す
ことにする。また、これらＢi ，Ｊxi，Ｊ
【外６】
【数１０】
【外７】 してまとめて次の(12)式のように表すことが通常行われ
る。
る。
【００２４】
【数１１】
【外８】 4)式の様に表されることが知られている。
【００２５】
【数１２】 である。Ｒhhは等価雑音の各センサ間での相関を表し、
ＲJhは脳内電流ダイポール密度分布と等価雑音の相関を
表す。これらを
ＲJhは脳内電流ダイポール密度分布と等価雑音の相関を
表す。これらを
【数１３】
【外９】 ステムノイズが支配的であると考えられるのでその値を
使用する。また、ＲJJは
使用する。また、ＲJJは
【外１０】
【数１４】 のように構成する。これは各ボクセル間の電流ダイポー
ル密度が無相関であると
ル密度が無相関であると
【外１１】 Ｒhhやσh のより詳しい値が知られていれば、(16)式の
様な仮定を行わずに知られている値を用いて、(14)式に
よって最適推定行列を求める方が良い。
様な仮定を行わずに知られている値を用いて、(14)式に
よって最適推定行列を求める方が良い。
【００２６】
【外１２】 求めることができた。
【００２７】このようにして、本実施例では、ファンク
ショナルＭＲＩによる測定結果とＳＱＵＩＤ磁束計にて
得られる脳磁図との両方の情報を用いて脳内電流分布
（ダイポール密度）を推定しているので、空間分解能の
優れた脳内神経活動の推定が可能になる。また、脳磁図
の情報は時間分解能が高く、図４に示すフローチャート
のステップＳＴ２に示すように、脳内電流源分布を推定
する際に脳磁図の情報を使用しているのでファンクショ
ナルＭＲＩによる情報のみで推定する場合よりも時間分
解能を向上させることができるようになる。
ショナルＭＲＩによる測定結果とＳＱＵＩＤ磁束計にて
得られる脳磁図との両方の情報を用いて脳内電流分布
（ダイポール密度）を推定しているので、空間分解能の
優れた脳内神経活動の推定が可能になる。また、脳磁図
の情報は時間分解能が高く、図４に示すフローチャート
のステップＳＴ２に示すように、脳内電流源分布を推定
する際に脳磁図の情報を使用しているのでファンクショ
ナルＭＲＩによる情報のみで推定する場合よりも時間分
解能を向上させることができるようになる。
【００２８】
【外１３】
【数１５】 となり、連立１次方程式を解く計算を省略することがで
きる。
きる。
【００２９】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。本実施例は、本発明をシングルダイポール推定問題
およびマルチダイポール推定問題に適用したものであ
る。システム構成や基本手順は第１実施例と同じであ
り、解析部での脳内電流源推定の部分のアルゴリズムが
異なる。シングルダイポール、マルチダイポール推定問
題は、生体内の電流源分布を単一の電流ダイポールまた
は、複数の電流ダイポールで近似し、これらのダイポー
ルの位置と方向、大きさを推定するものである。通常こ
れは、ＳＱＵＩＤ磁束計の各チャネルで測定した測定量
を縦に並べたベクト
る。本実施例は、本発明をシングルダイポール推定問題
およびマルチダイポール推定問題に適用したものであ
る。システム構成や基本手順は第１実施例と同じであ
り、解析部での脳内電流源推定の部分のアルゴリズムが
異なる。シングルダイポール、マルチダイポール推定問
題は、生体内の電流源分布を単一の電流ダイポールまた
は、複数の電流ダイポールで近似し、これらのダイポー
ルの位置と方向、大きさを推定するものである。通常こ
れは、ＳＱＵＩＤ磁束計の各チャネルで測定した測定量
を縦に並べたベクト
【外１４】
【数１６】
【外１５】
【数１７】
【外１６】 −ペンローズの一般逆行列Ａ+ によって
【数１８】 のように求められる。このときの誤差をＳ´と記すこと
にすれば、(21)式を(14)式に代入して
にすれば、(21)式を(14)式に代入して
【数１９】
【外１７】 ことが可能になる。
【００３０】本発明の特徴はファンクショナルＭＲＩの
画像から得られた電流源分布の統計的性質を電流源分布
の推定に利用する点にある。本実施例の場合は次の(23)
式
画像から得られた電流源分布の統計的性質を電流源分布
の推定に利用する点にある。本実施例の場合は次の(23)
式
【数２０】
【外１８】 から求めた
【数２１】 より、例えば次の(24)式のように求める。
【００３１】
【数２２】
【外１９】
【数２３】 であり、(24)式が得られる。ｃは
【数２４】 とする。
【００３２】
【外２０】 に変換された。これは非線形計画法で扱う問題の特殊な
ケースであり、非線形計画法で提案されている様々なア
ルゴリズムを用いて解くことが可能である。なお、本実
施例は容易にマルチダイポールの推定への拡張が可能で
ある。
ケースであり、非線形計画法で提案されている様々なア
ルゴリズムを用いて解くことが可能である。なお、本実
施例は容易にマルチダイポールの推定への拡張が可能で
ある。
【００３３】なお、本発明は本実施例にとらわれること
なく、本発明の意図を損なわない限り、変形して適用す
る事ができる。
なく、本発明の意図を損なわない限り、変形して適用す
る事ができる。
【００３４】例えば、脳周辺の領域の分割はファンクシ
ョナルＭＲＩを撮像したときのボクセルにとらわれる必
要はなく、ファンクショナルＭＲＩのボクセルいくつか
をまとめてひとつの領域としても良いし、有限要素法に
用いられるように四面体、六面体の様な要素あるいは曲
面を含むような要素に分割しても良い。または、これら
を混合して用いても良い。
ョナルＭＲＩを撮像したときのボクセルにとらわれる必
要はなく、ファンクショナルＭＲＩのボクセルいくつか
をまとめてひとつの領域としても良いし、有限要素法に
用いられるように四面体、六面体の様な要素あるいは曲
面を含むような要素に分割しても良い。または、これら
を混合して用いても良い。
【００３５】また通常、ファンクショナルＭＲＩを撮像
する際Ｓ／Ｎを向上させるためアベレージングを行う
が、本発明の目的のためにファンクショナルＭＲＩを使
用する場合は、ファンクショナルＭＲＩの撮像時ではな
く、電流ダイポール密度の統計量の計算の際、その統計
量をアベレージングすることもできる。または、両方の
時点でアベレージングを行っても良い。
する際Ｓ／Ｎを向上させるためアベレージングを行う
が、本発明の目的のためにファンクショナルＭＲＩを使
用する場合は、ファンクショナルＭＲＩの撮像時ではな
く、電流ダイポール密度の統計量の計算の際、その統計
量をアベレージングすることもできる。または、両方の
時点でアベレージングを行っても良い。
【００３６】また、上記の実施例では脳内の電流源の分
布を推定するものとしている。具体的には第１実施例で
は電流源分布を３次元的に分布する電流ダイポールのよ
うに、第２実施例では電流源分布を単一または複数の電
流ダイポールとモデル化して推定対象としている。しか
し、本発明はこれにとらわれるものではなく、ファンク
ショナルＭＲＩの撮像結果と脳磁図あるいは脳波に多少
なりとも相関のある量であれば、推定対象とする事がで
きる。
布を推定するものとしている。具体的には第１実施例で
は電流源分布を３次元的に分布する電流ダイポールのよ
うに、第２実施例では電流源分布を単一または複数の電
流ダイポールとモデル化して推定対象としている。しか
し、本発明はこれにとらわれるものではなく、ファンク
ショナルＭＲＩの撮像結果と脳磁図あるいは脳波に多少
なりとも相関のある量であれば、推定対象とする事がで
きる。
【００３７】また、(1) 式のｆの関数形は実施例ではｆ
（ｘ）＝√ｘのように仮定しているが、もっと詳しい関
数形が知られていればそれを用いた方がよい。あるいは
もっと簡単にｆ（ｘ）＝ｘとしても良い。この場合、第
１実施例，第２実施例においては(6) 式が
（ｘ）＝√ｘのように仮定しているが、もっと詳しい関
数形が知られていればそれを用いた方がよい。あるいは
もっと簡単にｆ（ｘ）＝ｘとしても良い。この場合、第
１実施例，第２実施例においては(6) 式が
【数２５】 に変更になる。
【００３８】また、上記の第１，第２実施例ではファン
クショナルＭＲＩと脳磁図を組み合わせて脳内電流源分
布を推定する方法を説明したが、脳磁図を脳電図に読み
換えることにより、ファンクショナルＭＲＩと脳電図を
組み合わせた脳内電流源の推定も容易に可能である。さ
らに詳しくは、これらの説明中のＳＱＵＩＤ磁束計の
クショナルＭＲＩと脳磁図を組み合わせて脳内電流源分
布を推定する方法を説明したが、脳磁図を脳電図に読み
換えることにより、ファンクショナルＭＲＩと脳電図を
組み合わせた脳内電流源の推定も容易に可能である。さ
らに詳しくは、これらの説明中のＳＱＵＩＤ磁束計の
【外２１】 置き換えて読むことにより、ファンクショナルＭＲＩと
脳電図を組み合わせた脳内電流源分布の推定が可能であ
る。
脳電図を組み合わせた脳内電流源分布の推定が可能であ
る。
【００３９】さらに、
【数２６】
【外２２】 ファンクショナルＭＲＩと脳磁図と脳電図の３つを組み
合わせて脳内電流源を推定することができる。αB ，α
Φは脳磁図と脳電図のそれぞれに乗ずる係数で、脳磁
図、脳電図のどちらをどのくらい重要視するかを決定す
る。両者同じ程度に重要視して推定するためには、例え
ば、
合わせて脳内電流源を推定することができる。αB ，α
Φは脳磁図と脳電図のそれぞれに乗ずる係数で、脳磁
図、脳電図のどちらをどのくらい重要視するかを決定す
る。両者同じ程度に重要視して推定するためには、例え
ば、
【数２７】 とすれば良い。ファンクショナルＭＲＩと脳磁図と脳電
図の３つを組み合わせて脳内電流源を推定すれば、推定
に使用する情報量が増えるので、推定結果の精度や空間
分解能が向上する。
図の３つを組み合わせて脳内電流源を推定すれば、推定
に使用する情報量が増えるので、推定結果の精度や空間
分解能が向上する。
【００４０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
空間分解能に優れた脳機能イメージング法にて得られる
脳内電流源分布と、時間分解能に優れた脳電図または脳
磁図にて得られる脳内電流源分布との両者を用いて脳内
神経活動を推定することができるので、空間分解能、時
間分解能をともに向上させることができるようになる。
空間分解能に優れた脳機能イメージング法にて得られる
脳内電流源分布と、時間分解能に優れた脳電図または脳
磁図にて得られる脳内電流源分布との両者を用いて脳内
神経活動を推定することができるので、空間分解能、時
間分解能をともに向上させることができるようになる。
【図１】本発明に係る生体信号解析装置を概略的に示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】磁気共鳴映像装置の構成を示す斜視図である。
【図３】ＳＱＵＩＤ磁束計の構成図である。
【図４】本発明の動作に係るフローチャートである。
１ 解析部 ２ 表示部 ３ ガントリ ４ 寝台 ５ コンソール ６ モニタ ７ 被検体頭部 ８ ピックアップコイル ９ 磁束計 １０ 駆動回路
Claims (5)
- 【請求項１】 磁気共鳴映像装置を用いた脳機能イメー
ジング法により得られる局所脳血流量の脳内分布と、脳
磁図解析装置または脳波解析装置を用いた脳磁図または
脳電図の測定により得られる脳内電流源分布情報との両
者を用いて脳内の神経活動分布を推定することを特徴と
する生体信号解析装置。 - 【請求項２】 磁気共鳴映像装置を用いた脳機能イメー
ジング法により局所脳血流情報を収集する収集手段と、
この局所脳血流情報に基づいて脳内電流源分布の統計量
を求める統計量算出手段と、脳磁図または脳電図を測定
する手段と、前記統計量と前記脳磁図または脳電図の測
定結果を用いて脳内電流源分布を推定する推定手段と、
を有することを特徴とする生体信号解析装置。 - 【請求項３】 前記統計量算出手段は、次式に基づいて
脳内電流源分布の統計量を求めることを特徴とする請求
項２記載の生体信号解析装置。 【数１】 - 【請求項４】 前記推定手段は、前記統計量と脳磁図ま
たは脳電図の測定結果に基づき、次式を用いて脳内電流
源分布を推定することを特徴とする請求項２記載の生体
信号解析装置。 【数２】 - 【請求項５】 前記推定手段は、前記統計量と脳磁図ま
たは脳電図の測定結果に基づき、次式を用いて脳内電流
源分布を推定することを特徴とする請求項２記載の生体
信号解析装置。 【数３】
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6104032A JPH07308301A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 生体信号解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6104032A JPH07308301A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 生体信号解析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07308301A true JPH07308301A (ja) | 1995-11-28 |
Family
ID=14369901
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6104032A Pending JPH07308301A (ja) | 1994-05-18 | 1994-05-18 | 生体信号解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07308301A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006285224A (ja) * | 2005-03-09 | 2006-10-19 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 発声機能支援装置 |
-
1994
- 1994-05-18 JP JP6104032A patent/JPH07308301A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006285224A (ja) * | 2005-03-09 | 2006-10-19 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 発声機能支援装置 |
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