脳血流信号に含まれる循環器変動成分の推定に向けた心臓血管系数理モデルの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-22

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Constructing cardiovascular model for estimation of cardiovascular fluctuations in cerebral blood flow signals

著者名: 牧野 類(東京大学),小川 雄太郎(東京大学),沼田 崇志(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Rui Makino(The University of Tokyo),Yutaro Ogawa(The University of Tokyo),Takashi Numata(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: 近赤外分光法|呼吸性洞性不整脈|Mayer波|心臓血管系数理モデル|Near-Infrared Spectroscopy(NIRS)|respiratory sinus arrhythmia(RSA)|Mayer wave related sinus arrhythmia(MWSA)|cardiovascular model

要約(日本語): 神経発火に起因して脳血流が増加するため，脳血流変化を計測することで脳・神経活動を間接的に測定する事ができる．脳血流変化を非侵襲的に測定する装置の一つとしてNear-Infrared Spectroscopyが知られている．しかし脳血流信号には神経活動由来の脳血流変化の他に，呼吸由来の変動成分であるrespiratory sinus arrhythmiaや血圧由来のMayer wave related sinus arrhythmiaといった循環器変動成分が含まれている．従来，このような循環器変動成分の時系列を推定することは困難であり，多試行間の加算平均により除去している．本研究では心拍をはじめとする循環器信号の測定・解析を通して，脳血流に含まれる循環器変動成分の時系列を推定する手法を構築するために，心臓と脳をつなぐ血管モデルを作成しその特性評価を行う．

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