心拍アーチファクトが混入したMEGデータにおける多数のダイポールを用いたモデル化

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-6

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Multiple dipole modeling of the contaminated MEG data with heart beat artifacts

著者名: 長谷川 隆成（富山県立大学）,森重 健一（富山県立大学）

著者名(英語): Ryusei Hasegawa (Toyama Prefectural University),Ken-ichi Morishige (Toyama Prefectural University)

キーワード: 脳磁図|アーチファクト|階層ベイズ推定法階層ベイズ推定法|MEG|artifact|hierarchical Bayesian method

要約(日本語): 脳磁図（MEG）に含まれる脳活動を反映した成分は極めて小さいため、心拍や眼球運動といった大きな信号の様々なアーチファクトに歪められている。特に、心拍に起因するアーチファクトは信号が大きくMEGセンサ空間全体に影響を及ぼすためMEG逆問題を解くことを困難にする要因の１つであるが、これまでにその影響を分離するための有効な方法が存在しなかった。本研究では、多数のダイポールを用いて心臓の複雑で大きなアーチファクト源をモデル化するとともに、大脳皮質表面に配置したダイポールと同時に電流推定を行うことで、歪みのない皮質電流を得ることを試みた。脳と心臓の位置関係を正確に決定するため、頭部、頸部、胸部のT1構造画像を別々に撮像し、連結した構造画像から決定した。階層ベイズ推定を用いて電流推定を行なったところ、心臓周辺の電流は心拍のサイクルを表現でき、推定された皮質電流は合理的な時間空間的パターンであった。

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