JP2020131022A - 神経活動の領域を推定する推定方法、推定装置及び磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents
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Abstract
Description
第1の実施形態では、本願が開示する推定方法及び推定装置を医用情報処理装置に適用した場合の例を説明する。
なお、上述した第1の実施形態では、被検体のMEGデータに基づいて、MEGデータの取得時に電流が流れた神経束を推定する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、正常者のMEGデータを用いた神経束の推定結果と、被検体のMEGデータを用いた神経束の推定結果とを比較することで、被検体の脳内の異常領域を同定するようにしてもよい。以下では、このような例を第2の実施形態として説明する。なお、第2の実施形態では、上述した第1の実施形態と異なる点を中心に説明し、第1の実施形態と共通する点については詳細な説明を省略する。
なお、上述した第1の実施形態では、DTTデータに基づいて算出された磁場分布のパターンと、被検体のMEGデータとの相関関係から、MEGデータの取得時に電流が流れた神経束を推定する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、DTTデータと、MEGデータと、当該MEGデータ収集時に電流が流れた神経束の情報とを学習用データとした機械学習を行うことで、電流が流れたMEGデータの取得時に電流が流れた神経束を推定するようにしてもよい。以下では、このような例を第3の実施形態として説明する。なお、第3の実施形態では、上述した第1の実施形態と異なる点を中心に説明し、第1の実施形態と共通する点については詳細な説明を省略する。
なお、上述した各実施形態で説明した医用情報処理装置は、その構成の一部を適宜に変形して実施することも可能である。
なお、上述した各実施形態では、本願が開示する推定方法及び推定装置を医用情報処理装置に適用した場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本願が開示する推定方法及び推定装置は、MRI装置に適用することも可能である。以下では、このような例を第4の実施形態として説明する。
また、上述した実施形態では、脳内の神経活動の領域を推定する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、第1の実施形態において、脳のDTTデータに替えて心筋のDTTデータを用い、MEGデータに替えてMCG(Magnetocardiography)データを用いることで、心筋内の神経刺激電流伝搬の領域を推定することも可能である。以下では、このような場合の例を第5の実施形態として説明する。なお、本実施形態では、心筋内の心筋線維が、神経束に相当する。
112 記憶回路
115、215 処理回路
115a 第1取得機能
115b 第2取得機能
115c 生成機能
115d 推定機能
215e 同定機能
Claims (16)
- 神経活動の領域を推定する推定方法であって、
被検体内の神経束の立体構造を示す情報と、前記被検体の表面近傍の磁場分布を示す情報とに基づいて、前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する
ことを含む、推定方法。 - 前記立体構造を示す情報は、拡散テンソルトラクトグラフィデータであり、
前記磁場分布を示す情報は、磁図データであって、
前記拡散テンソルトラクトグラフィデータに基づいて、各神経束に電流が流れた際に形成される前記表面近傍の磁場分布を算出した複数のパターンを生成し、
前記複数のパターンと、前記磁図データとの相関関係から、前記磁図データの取得時に前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する、
請求項1に記載の推定方法。 - 前記神経束は、前記被検体の脳内の神経束である、
請求項1又は2に記載の推定方法。 - 前記神経束は、前記被検体の心筋内の心筋線維である、
請求項1又は2に記載の推定方法。 - 前記拡散テンソルトラクトグラフィデータから前記神経束を特定し、特定した各神経束について、各神経束に電流が流れた際に前記表面近傍に形成される磁場分布を求める計算を、神経束ごとに電流値を変えながら複数回行うことで、前記複数のパターンを生成する、
ことを含む、請求項2に記載の推定方法。 - 前記神経束ごとに、前記拡散テンソルトラクトグラフィデータにおけるボクセル単位のベクトルを電流素とし、かつ、1つの神経束に含まれる電流素には同一の電流値の電流が流れるという制約条件で、神経束に電流が流れた際に当該神経束に含まれる各電流素が前記表面近傍に発生させる磁場を求め、電流素ごとに算出した磁場を重ね合わせることで、1つの神経束による磁場分布のパターンを生成する、
ことを含む、請求項5に記載の推定方法。 - 正常者の磁図データを用いた神経束の推定結果と、前記被検体の磁図データを用いた神経束の推定結果とを比較することで、前記被検体内の異常領域を同定する、
ことを含む、請求項2、5又は6に記載の推定方法。 - 前記磁図データとして、前記被検体の安静状態における磁図データを用いる、
ことを含む、請求項7に記載の推定方法。 - 神経活動の領域を推定する推定装置であって、
被検体内の神経束の立体構造を示す情報と、前記被検体の表面近傍の磁場分布を示す情報とに基づいて、前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する推定部
を備える、推定装置。 - 前記立体構造を示す情報は、拡散テンソルトラクトグラフィデータであり、
前記磁場分布を示す情報は、磁図データであって、
前記拡散テンソルトラクトグラフィデータに基づいて、各神経束に電流が流れた際に形成される前記表面近傍の磁場分布を算出した複数のパターンを生成する生成部をさらに備え、
前記推定部は、前記複数のパターンと、前記磁図データとの相関関係から、前記磁図データの取得時に前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する、
請求項9に記載の推定装置。 - 前記神経束は、前記被検体の脳内の神経束である、
請求項9又は10に記載の推定装置。 - 前記神経束は、前記被検体の心筋内の心筋線維である、
請求項9又は10に記載の推定装置。 - 被検体から磁気共鳴データを収集する収集部と、
前記磁気共鳴データに基づいて生成された前記被検体内の神経束の立体構造を示す情報と、前記被検体の表面近傍の磁場分布を示す情報とに基づいて、前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する推定部と
を備える、磁気共鳴イメージング装置。 - 前記立体構造を示す情報は、拡散テンソルトラクトグラフィデータであり、
前記磁場分布を示す情報は、磁図データであって、
前記拡散テンソルトラクトグラフィデータに基づいて、各神経束に電流が流れた際に形成される前記表面近傍の磁場分布を算出した複数のパターンを生成する生成部をさらに備え、
前記推定部は、前記複数のパターンと、前記磁図データとの相関関係から、前記磁図データの取得時に前記神経束の何れに電流が流れたかを推定する、
請求項13に記載の磁気共鳴イメージング装置。 - 前記神経束は、前記被検体の脳内の神経束である、
請求項13又は14に記載の磁気共鳴イメージング装置。 - 前記神経束は、前記被検体の心筋内の心筋線維である、
請求項13又は14に記載の磁気共鳴イメージング装置。
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