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講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-21 11:15
リードフィールド行列に基づいた脳波源の位置推定に関する特性評価
森寺峻義ラシド イサム平田晃正名工大EST2020-57
抄録 (和) 近年,医療・産業分野において生体信号の有効活用が進んでいる.脳が活動した際,灰白質では神経物質の受け渡しが行われ,その際に微小な電流が生じる.この現象は脳波計では頭皮表面の電位の変化として観測され,病気の術前診断や治療箇所の推定に利用されている.しかしながら,現在臨床現場において,人体頭部を球体と仮定,また組織を簡便に表現しているため,脳波源推定問題において大きな誤差が発生する.そこで本稿では,複数の詳細人体頭部モデルに対してリードフィールド行列を導出し,脳波源推定に対してスパースモデリングの一つであるマッチング追跡法に基づいた推定アルゴリズムを用いて特性評価を行った.その結果,ノイズを重畳していない時,どのモデルでも平均推定誤差は1mm以下を示し,モデルの不均質性の影響が小さいことを確認した.また,SNRが0dBの時,リアル人体頭部モデルの平均推定誤差は14.84mm,導電率空間依存モデルは12.59mmであり,導電率の急峻な変化が推定精度に影響を及ぼすことを確認した. 
(英) In recent years, effective utilization of biosignals has been progressing in medical science and industrial applications. The brain activity can be considered as circuit network activity in the gray matter, and a small current is then generated in the corresponding area. The electric signals caused by this current can be measured as brain waves on scalp, and are used for preoperative diagnosis of diseases and estimation of treatment locations. However, in the clinical site, the human head is assumed as a sphere and tissues are represented in a simple manner, which may cause a notable estimation error on the source localization. In this study, we derived Lead Field Matrix (LFM) for several detailed human head models and we evaluated estimation accuracy due to model heterogeneity based on Matching Pursuit method which is one of sparse modeling. As a result, in noise-free environment, averaged estimation error was less than 1 mm in all models, suggesting that the influence of model heterogeneity is small. In high noise environment, averaged estimation error in the anatomical model and Non-Uniform model were 14.84 mm and 12.59 mm, respectively, we confirmed that the estimation accuracy varied with model heterogeneity.
キーワード (和) 脳波 / スカラポテンシャル有限差分法 / リードフィールド行列 / マッチング追跡法 / / / /  
(英) Electroencephalography (EEG) / Scalar-potential finite-difference (SPFD) method / Lead field matrix / Matching pursuit / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 328, EST2020-57, pp. 22-27, 2021年1月.
資料番号 EST2020-57 
発行日 2021-01-14 (EST) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EST2020-57

研究会情報
研究会 EST  
開催期間 2021-01-21 - 2021-01-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) シミュレーション技術、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EST 
会議コード 2021-01-EST 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) リードフィールド行列に基づいた脳波源の位置推定に関する特性評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance Evaluation of EEG Source Localization Based on Lead Field Matrix 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 脳波 / Electroencephalography (EEG)  
キーワード(2)(和/英) スカラポテンシャル有限差分法 / Scalar-potential finite-difference (SPFD) method  
キーワード(3)(和/英) リードフィールド行列 / Lead field matrix  
キーワード(4)(和/英) マッチング追跡法 / Matching pursuit  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森寺 峻義 / Takayoshi Moridera / モリデラ タカヨシ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) ラシド イサム / Essam Rashed / ラシド イサム
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平田 晃正 / Akimasa Hirata / ヒラタ アキマサ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
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講演者
発表日時 2021-01-21 11:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EST 
資料番号 IEICE-EST2020-57 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.328 
ページ範囲 pp.22-27 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EST-2021-01-14 


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