| 講演名 | 2018-03-13 機能的近赤外分光法を用いたリアルタイム頭皮血流除去：実データに対する検討 小田 祐太(長岡技科大), 佐藤 貴紀(長岡技科大), 南部 功夫(長岡技科大), 和田 安弘(長岡技科大), |
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| 抄録(和) | 機能的近赤外分光法(functional Near-Infarared Spectroscopy; fNIRS)は非侵襲型の脳機能イメージング装置であり多様なシーンで利用されつつある．しかし固有のアーチファクトである実験課題関連の頭皮血流によって正確な脳活動推定が困難となる問題がある．本研究は近年のfNIRSアプリケーションへの応用を期待し，リアルタイム環境下で実際のfNIRS信号から頭皮血流の影響を除去することを試みた．スライディング窓解析(Sliding-Window Analysis; SWA)によってリアルタイム処理を実現し，左右手実運動課題時のfNIRS計測信号に提案手法を適用した．一般線形モデル(General Linear Model; GLM)のモデルフィットを示す自由度調整済み決定係数は従来の手法に比べ有意に高くなったが，推定誤差は有意に改善されなかった．オフライン解析による結果から，推定された脳血流が頭皮血流よりも大きい振幅ピークを持つ割合が多いサンプルに対して，提案手法は従来手法よりも推定誤差が大きくなる可能性が示唆された． |
| 抄録(英) | Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is an effective neuroimaging technique, which facilitates its real-time application to a wide variety of fields. However, it is difficult to estimate true brain activity from fNIRS raw signals because of task-related scalp-hemodynamics, which is a specific artifact. To prevent the negative effects of scalp-hemodynamics in real-time, we proposed a real-time ShortPCA GLM (rt-ShortPCA GLM) with sliding-window analysis (SWA). At first, we executed an experiment to obtain the fNIRS real data which subjects performed movement tasks with their hands and fingers, then we applied the proposed method to the data. Adjusted $R^2$, which represents GLM model fitting, was significantly higher than the conventional methods. However, estimation error was not significant. By off-line analysis, it is suggested that the estimation error of the proposed method could be higher than the conventional method when the samples have the larger peak amplitude of cerebral-hemodynamics than scal-hemodynamcs. |
| キーワード(和) | 近赤外分光法 / スライディング窓解析 / 一般線形モデル / 頭皮血流アーチファクト |
| キーワード(英) | functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) / sliding-window analysis (SWA) / general linear model (GLM) / scalp-hemodynamics artifact |
| 資料番号 | MBE2017-85 |
| 発行日 | 2018-03-06 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2018/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, general |
| 委員長氏名（和） | 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高野 博史(富山県立大) / 永岡 隆(近畿大) / 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) |
| 幹事氏名（英） | Hironobu Takano(Toyama Pref. Univ.) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金 主賢(富山大) / 小林 匠(横国大) / 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Takumi Kobayashi(YNU) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機能的近赤外分光法を用いたリアルタイム頭皮血流除去：実データに対する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-Time Artifact Reduction Using Sliding-Window Analysis for Real Data: A Functional Near-Infrared Spectroscopy Study |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 近赤外分光法 / functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) |
| キーワード(2)（和/英） | スライディング窓解析 / sliding-window analysis (SWA) |
| キーワード(3)（和/英） | 一般線形モデル / general linear model (GLM) |
| キーワード(4)（和/英） | 頭皮血流アーチファクト / scalp-hemodynamics artifact |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小田 祐太 / Yuta Oda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 貴紀 / Takanori Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 南部 功夫 / Isao Nambu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 和田 安弘 / Yasuhiro Wada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 発表年月日 | 2018-03-13 |
| 資料番号 | MBE2017-85 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | MBE-507 |
| ページ範囲 | pp.29-34(MBE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-06 (MBE) |