メタ解析fMRIデータを空間制約情報に用いたMEG信号源推定方法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-10
• タイトル: メタ解析fMRIデータを空間制約情報に用いたMEG信号源推定方法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Meta-analysis fMRI data helps robust source reconstruction of MEG measurements
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科／ATR脳情報通信総合研究所
• 著者所属: ATR脳情報通信総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology / ATR Brain Information Communication Research Laboratory Group
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 鈴木, 啓大; 山下, 宙人
• 著者名(英): Keita, Suzuki; Okito, Yamashita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: FMRI と MEG は脳機能イメージングで用いられている主要な観測装置である．FMRIは非常に高い空間分解能を持っている一方で，神経活動への血流応答を見ているという原理上，時間分解能には限界がある．反対に MEGは，神経活動を直接反映する高い時間分解能を持っているが，その空間分解能は信号源推定の性能に大きく依存する．この問題を解決するための方法のひとつとして，fMRI と MEG データを組み合わせる方法が提案されてきた．しかしながら，計測コストが単純計算で 2 倍となる点や，fMRI，MEG ともに高品質のデータを計測することには大きな困難が伴う．そこで本研究では，実際の fMRI データの代わりにメタ解析によって得られた fMRI データを MEG 信号源推定の制約として組み込む方法を提案する．同時に提案手法を評価するための現実的なシミュレーション方法を開発し，これを用いて提案手法の有効性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and magnetoencephalography (MEG) are the major recording means of brain activity. FMRI records brain activity with high spatial resolution but its temporal resolution is low due to slow hemodynamic responses to neural activity. Conversely, MEG has characteristics that the temporal resolution is high but spatial resolution is low. One of the solution is combining both records of fMRI and MEG so that we can estimate high spatio-temporal brain activity. However, taking into onsideration the measurement cost and the burden on the subject, it is difficult to obtain high quality measurement data of both modalities. Therefore, we propose combining MEG data with meta-analysis fMRI instead of measured one. And also, we developed realistic simulation framework to evaluate our proposal.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2019-BIO-58, 号 15, p. 1-5, 発行日 2019-06-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会