JP3599074B2

JP3599074B2 - Brain function measurement device and brain function measurement data processing method

Info

Publication number: JP3599074B2
Application number: JP4980496A
Authority: JP
Inventors: 博幸板垣; 敦牧; 健一岡島
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 1996-03-07
Filing date: 1996-03-07
Publication date: 2004-12-08
Anticipated expiration: 2016-03-07
Also published as: JPH09238914A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は磁気共鳴撮影（以下、ＭＲＩ）装置を用いた脳機能計測（以下、ｆＭＲＩ）と、光を用いた脳機能計測（以下、光脳機能計測）に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲＩ装置の構成を図４に示す。１０１は静磁場を発生する磁石、１０２は被験者などの撮影対象、１０３は撮影対象１０２を載せるベッド、１０４は高周波磁場を発生させると同時に、撮影対象１０２から生じるエコー信号を検出するための高周波磁場コイル、１０８，１０９，１１０はそれぞれｘ方向，ｙ方向，ｚ方向の傾斜磁場を発生させるための傾斜磁場発生コイルである。１０５，１０６，１０７はそれぞれ各傾斜磁場発生コイル１０８，１０９，１１０に電流を供給するためのコイル駆動装置である。１１５は計測されたデータを処理し、画像再構成を行うための計算機、１１６は計算機１１５の再構成画像を表示するためのＣＲＴディスプレイである。
【０００３】
装置の動作の概要を説明する。撮影対象１０２の核磁化を励起する高周波磁場は、シンセサイザ１１１により発生させた高周波を、変調装置１１２で波形整形，電力増幅し、高周波磁場コイル１０４に電流を供給することにより発生させる。撮影対象１０２からのエコー信号は、高周波磁場コイル１０４により受信され、増幅器１１３で増幅、検波装置１１４で検波された後、計算機１１５に入力され、メモリ１１７上に保存される。メモリ１１７では、処理途中のデータや最終結果も格納されている。計算機１１５は画像再構成を行い、その結果をＣＲＴディスプレイ１１６で表示する。
【０００４】
この装置を用いたｆＭＲＩの計測方法の一例を図５（ａ）に示す。この計測では、一定の時間間隔で時系列画像を撮影する。その際、光や音などの刺激を被験者に印加する期間を設ける。刺激印加前の画像と刺激印加期間中の画像との信号強度を画素毎に比較し、信号強度が変化した画素を刺激により賦活した部位（以下、活性化領域）と判断する。活性化領域での信号変化は、例えば図５（ｂ）のようになる。
【０００５】
ｆＭＲＩの目的は、活性化領域を抽出して脳の機能分布を把握すること、及び活性化領域での信号変化率を観察することである。特に、信号変化率の大きさから、脳疾患の早期診断が可能ではないかと期待されている。しかし、ｆＭＲＩでの信号変化には複数の要因が混在しており、信号変化率の値が神経活動そのものを反映していないという問題点がある。
【０００６】
以下に、ｆＭＲＩにおける信号変化の要因とこの問題点について説明する。刺激の印加によりＭＲ信号の変化が生じる理由は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの磁気的性質の違いと、血流量の変化が関与していると考えられている。図６は、刺激の印加によりＭＲ信号が変化するまでの様子を示すフローチャートである。まず、刺激の印加により大脳皮質の神経細胞が興奮し、酸素を消費する。これにより、局所的に還元ヘモグロビンの量が増加する。次いで、活性化領域では酸素消費量が増加しているので、動脈血の血流量が増加する。この血流量の増加は、刺激の印加による消費量をはるかに上回る量の酸素を、活性化領域に供給する。すなわち、活性化領域中では、酸化ヘモグロビンの増加による磁気的性質の変化と血流量の増加とが同時に発生する。これらはともにＭＲ信号に影響を及ぼすので、ｆＭＲＩの信号変化には、２つの要因が混在していると考えられる。
【０００７】
脳疾患の原因を明らかにするためには、信号変化の要因の分離が必要になる。例えば、酸素消費量の変化が少ない場合、刺激に対する脳神経の反応が小さいので、大脳皮質で疾患が生じていると判断できる。一方、血流量の変化が少ない場合、大脳皮質に異常はなく、血管系で疾患が生じていると判断できる。このように、それぞれの要因を分離して信号変化を観察することは重要であるが、ｆＭＲＩのみではその分離が困難である。
【０００８】
一方、還元ヘモグロビンと酸化ヘモグロビンの濃度変化を独立に測定することが可能な計測法として、光脳機能計測がある。次に、この計測法について説明する。
【０００９】
光脳機能計測の装置構成図を図７に示す。照射光は、０．６ｋＨｚのオシレータ２０１と１．５ｋＨｚのオシレータ２０２でそれぞれ強度変調され、波長７８０ｎｍのレーザーダイオード２０３と波長８４０ｎｍのレーザーダイオード２０４を用いて照射端２１１から出力される。検出端２１２で集光された透過光は、アバランシェフォトダイオード２０５で検出され、２台のロックインアンプ２０６，２０７で同期検波される。その後、ＡＤコンバータ２０８でＡ／Ｄ変換し、結果を計算機２０９に格納する。
【００１０】
図７に示した装置では、二波長の透過光強度を独立に計測できる。すなわち、計測された二波長の透過光強度から、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの濃度変化を計算し（図８）、血流量の変化と酸素消費量の変化とを分離することが可能である。しかし、光脳機能計測で得られる信号変化は、光子が通過する経路（以下、光路）上に存在する領域で生じた反応の総和であるので、光脳機能計測の空間分解能はｆＭＲＩと比較して劣るという欠点がある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、ｆＭＲＩと光脳機能計測との計測結果から、局所的な血流量、及び酸素消費量の変化を精度よく推定することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、本発明では実測またはシミュレーションで得られた光路を用い、精度向上を達成する。まず、ｆＭＲＩの時系列画像において、光路に沿って存在する画素を抽出する。次いで、光脳機能計測で検出された信号変化を光路上に存在するｆＭＲＩの画素に分配する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施例を図面を参照して説明する。なお、ｆＭＲＩ画像とは、１）時系列画像、２）時系列画像に対して安静期間の信号値での規格化処理，移動平均などのフィルタ処理や加算平均処理，ｔ検定などの統計処理を施した時系列機能画像、３）前記２）で述べた処理結果に対して閾値を設定し、閾値条件を満足する画素の信号値を１、それ以外の画素の信号値を０とする二値画像とを含むものとする。これらの処理は、本発明を適用する上で問題はない。
【００１４】
図２は、ｆＭＲＩで抽出された活性化領域近傍の図に、光路２２０を重ね合わせたものである。入射光は照射端２１１から照射され、画素３００から画素３０６を通過した後、検出端２１２で検出される。すなわち、光路２２０を通過することによる光強度の減衰は、画素３００から画素３０６における神経活動に起因する血行動態を反映している。従って、ｆＭＲＩで得られた結果に数１で示される処理を施せば、ｆＭＲＩと光脳機能計測との空間分解能の差を補正することができる。ただし、数１におけるＰは光脳機能計測の信号であり、ＳはｆＭＲＩ画像の信号強度、ＣはｆＭＲＩと光脳機能計測の補正係数、添字ｉはｆＭＲＩ画像での画素番号を表している。また、画素番号はｎ１からｎ２までとしている。なお、数１では画素３００から画素３０６までを信号処理の対象としたが、画素３００や画素３０６のように頭皮や頭蓋骨の位置に相当する画素は、刺激を印加しても信号強度が変化しないため、信号処理の対象から除外してもよい。
【００１５】
【数１】

【００１６】
さて、脳内を通過する実際の光路は、図３（ａ）の光路２２０のように単純ではなく、図３（ｂ）の枠内の光路２２１のように、散乱が原因で広がりを持つ。また、この広がり内を通過する光路はある確率分布を持つことが知られている。この確率分布については、例えばレーダーアンドソナーパートＩＩ（ＲａｄａｒａｎｄＳｏｎａｒＰａｒｔＩＩ），ｐ５７，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ（１９９０）に記載されている。また、一般的にはモンテカルロ法を用いたシミュレーション、または拡散方程式に基づくシミュレーションでこの分布を計算している。
【００１７】
このため、光脳機能計測法で更に正確な比較を行うには、ｆＭＲＩ画像の画素毎に所定の確率モデルを用いて重み付けをし、データを処理する必要があると考えられる。この場合のｆＭＲＩの計測結果の処理法を数２に示す。なお、ＷｉはｆＭＲＩ画像の画素ｉの重み係数を表している。
【００１８】
【数２】

【００１９】
これら数１と数２は、照射端が一つ、検出端が一つの場合の処理法である。しかし、実際の光脳機能計測では、複数の端子を被験者の頭部に装着して照射端と検出端をスイッチングにより切り替えて計測を行うため、照射端と検出端、及び重み係数が変化することになる。これに対しては、数２を数３に拡張して対応することができる。ただし数３で、添字ｍは照射端子の位置、添字ｊは検出端子の位置を表す。すなわち、ｍｊＷｉは照射端子がｍの位置にあり、検出端子がｊの位置にある場合の、ｆＭＲＩの画素ｉの重み係数を表す。
【００２０】
【数３】

【００２１】
数３を用いることにより、端子数が増加しても簡単に、ｆＭＲＩの計測結果に処理を施し光脳機能計測の結果と比較することが可能になる。なお、補正係数Ｃの値は、Ｐ，Ｗｉ，Ｓｉがそれぞれの計測から得られる既知量であるので、算出可能である。
【００２２】
これまでは、ｆＭＲＩの結果に対する処理法について説明したが、数１から数３に含まれる補正係数Ｃの値を求めることにより、光脳機能計測での信号変化に近似的に位置情報を付与することができる。すなわち、ｆＭＲＩ画像の各画素に光脳機能計測のデータを割り当て、所定の位置でのｆＭＲＩの信号変化とヘモグロビン量の変化との対応付けが可能になる。
【００２３】
この対応付けを行うには補正係数Ｃを算出する必要があるが、既に述べたようにこれは可能である。ＭＲＩ画像の各画素に光脳機能計測のデータを割り当てる式を数４に示す。ｆＭＲＩ画像の画素番号ｉにおける光脳機能計測の信号Ｐｉは、重み係数ＷｉとｆＭＲＩ画像の信号強度Ｓｉ，補正係数Ｃの積で算出される。
【００２４】
【数４】

【００２５】
ｆＭＲＩの結果に対する処理法、及び光脳機能計測の結果に対する処理法について説明した。これらの処理法を用いた解析手順を以下に説明する。
【００２６】
図１は、ｆＭＲＩの結果と光脳機能計測の結果との解析手順の一例を示す図である。ただし、ｆＭＲＩと光脳機能計測の計測結果、及び確率モデルは既に得られているものとする。
【００２７】
まず、照射端と検出端の位置と光路分布の確率モデルとから、ｆＭＲＩの画像の各画素の重み係数を割り当てる（処理１）。次いで、ｆＭＲＩ画像の信号値と重み係数との積算値を各画素毎に計算し（処理２）、その積算値の総和を求める（処理３）。これは数３で表される処理である。その後、光脳機能計測で得られた信号変化を先に計算した積算値の総和で割り、補正係数Ｃを算出する（処理４）。各画素の重み係数とｆＭＲＩ画像の信号値、及び補正係数Ｃとを積算し（処理５）、ｆＭＲＩ画像の各画素の位置における光脳機能計測の信号変化を算出する。これは数４で表される処理である。更に、必要であれば処理５の結果をＭＲＩ画像上に重ね合わせて表示してもよい（処理６）。
【００２８】
次に、処理３の対象となるｆＭＲＩ画像の選択例について説明する。処理３は、図９（ａ）のように、時系列に存在するｆＭＲＩ画像のうち一枚を対象とすることを基本とするが、これを拡張し、複数枚のｆＭＲＩ画像を対象とすることも可能である。なお、処理３の対象となるｆＭＲＩ画像には、ハッチングを施している。同一の計測を何度も繰り返す場合は、図９（ｂ）のように各セッションの同一時相のｆＭＲＩ画像を処理３の対象としてもよい。図９（ｂ）の処理では、各セッションの信号変化を平均化するため、信号のばらつきを低減する効果がある。
【００２９】
図９は同一時相のｆＭＲＩ画像への処理３の適用について示したが、複数時相のｆＭＲＩ画像へ処理３を適用することも可能である。このような処理法は、
ｆＭＲＩの時系列画像撮影の間隔が光脳機能計測の時間分解能と比較して優れている場合に適用することが好ましい。
【００３０】
図１０（ａ）は、複数時相のｆＭＲＩ画像への処理３の適用例を示す図である。これも信号変化を平均化して信号のばらつきを低減する効果がある。更に、同一の計測を何度も繰り返す場合は、図１０（ｂ）のように各セッションの複数時相のｆＭＲＩ画像を処理３の対象としてもよい。
【００３１】
【発明の効果】
本発明を用いれば、ｆＭＲＩと光脳機能計測との計測結果から、局所的な血流量、及び酸素消費量の変化を精度よく推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例のｆＭＲＩと光脳機能計測による解析手順を示すフローチャート。
【図２】ｆＭＲＩの画像に光路を重ね合わせた説明図。
【図３】脳内を通過する（ａ）散乱を無視する場合の光路と、（ｂ）散乱を考慮する場合の光路を示す説明図。
【図４】ＭＲＩ装置のブロック図。
【図５】ｆＭＲＩでの（ａ）計測方法と、（ｂ）活性化領域での信号変化の一例を示す説明図。
【図６】刺激の印加によりＭＲ信号の変化が生じるまでを示すフローチャート。
【図７】光を用いた脳機能計測装置の説明図。
【図８】光を用いた脳機能計測の信号変化の特性図。
【図９】同一時相のｆＭＲＩ画像に対し、処理３を（ａ）１回のセッションのｆＭＲＩ画像に対する適用例と、（ｂ）複数セッションのｆＭＲＩ画像に対する適用例を示す説明図。
【図１０】複数時相のｆＭＲＩ画像に対し、処理３を（ａ）同一セッションのｆＭＲＩ画像に対する適用例と、（ｂ）複数セッションのｆＭＲＩ画像に対する適用例を示す説明図。
【符号の説明】
１…重み係数の割り当て処理、２…ｆＭＲＩ画像の信号値と重み係数との積算処理、３…処理２で求めた積算値の加算処理、４…補正係数の算出処理、５…光脳機能計測における信号変化の割り当て処理、６…光脳機能計測における信号変化のマッピング処理。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to brain function measurement (hereinafter, fMRI) using a magnetic resonance imaging (hereinafter, MRI) apparatus and brain function measurement using light (hereinafter, optical brain function measurement).
[0002]
[Prior art]
FIG. 4 shows the configuration of the MRI apparatus. 101 is a magnet for generating a static magnetic field, 102 is an imaging target such as a subject, 103 is a bed on which the imaging target 102 is mounted, 104 is a high-frequency magnetic field for generating a high-frequency magnetic field and detecting an echo signal generated from the imaging target 102 at the same time.

Coils

108, 109 and 110 are gradient magnetic field generating coils for generating gradient magnetic fields in the x, y and z directions, respectively.

Reference numerals

105, 106 and 107 denote coil driving devices for supplying current to the respective gradient magnetic

field generating coils

108, 109 and 110. Reference numeral 115 denotes a computer for processing the measured data and performing image reconstruction, and 116 denotes a CRT display for displaying a reconstructed image of the computer 115.
[0003]
An outline of the operation of the device will be described. The high-frequency magnetic field that excites the nuclear magnetization of the imaging target 102 is generated by subjecting the high-frequency generated by the synthesizer 111 to waveform shaping and power amplification by the modulator 112 and supplying a current to the high-frequency magnetic field coil 104. The echo signal from the imaging target 102 is received by the high-frequency magnetic field coil 104, amplified by the amplifier 113, detected by the detector 114, input to the computer 115, and stored in the memory 117. The memory 117 also stores data being processed and final results. The computer 115 performs image reconstruction, and displays the result on the CRT display 116.
[0004]
One example of an fMRI measurement method using this apparatus is shown in FIG. In this measurement, time-series images are taken at fixed time intervals. At that time, a period in which a stimulus such as light or sound is applied to the subject is provided. The signal intensity between the image before the stimulus application and the image during the stimulus application period is compared for each pixel, and the pixel whose signal intensity has changed is determined to be a site activated by the stimulus (hereinafter, an activated area). The signal change in the activation region is, for example, as shown in FIG.
[0005]
The purpose of fMRI is to grasp the functional distribution of the brain by extracting the activated region and to observe the signal change rate in the activated region. In particular, it is expected that early diagnosis of brain disease is possible due to the large signal change rate. However, there is a problem that a plurality of factors are mixed in the signal change in the fMRI, and the value of the signal change rate does not reflect the nerve activity itself.
[0006]
Hereinafter, the cause of the signal change in the fMRI and this problem will be described. It is considered that the reason why the MR signal is changed by the application of the stimulus is related to the difference in the magnetic properties of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin and the change in blood flow. FIG. 6 is a flowchart showing a state until the MR signal is changed by the application of the stimulus. First, nerve cells in the cerebral cortex are excited by application of a stimulus, and consume oxygen. This locally increases the amount of reduced hemoglobin. Next, since the oxygen consumption increases in the activation region, the blood flow rate of the arterial blood increases. This increase in blood flow provides an amount of oxygen to the activation area that far exceeds the amount consumed by the application of the stimulus. That is, in the activated region, a change in magnetic properties due to an increase in oxyhemoglobin and an increase in blood flow occur simultaneously. Since both of these affect the MR signal, it is considered that two factors coexist in the fMRI signal change.
[0007]
In order to clarify the cause of the brain disease, it is necessary to separate the factors of the signal change. For example, when the change in oxygen consumption is small, the response of the cranial nerve to the stimulus is small, so it can be determined that a disease has occurred in the cerebral cortex. On the other hand, when the change in the blood flow rate is small, there is no abnormality in the cerebral cortex, and it can be determined that a disease has occurred in the vascular system. As described above, it is important to observe the signal change while separating each factor, but it is difficult to separate the factors only by fMRI.
[0008]
On the other hand, there is an optical brain function measurement as a measurement method capable of independently measuring a change in concentration of reduced hemoglobin and oxyhemoglobin. Next, this measuring method will be described.
[0009]
FIG. 7 shows an apparatus configuration diagram of the optical brain function measurement. The irradiation light is intensity-modulated by an oscillator 201 of 0.6 kHz and an oscillator 202 of 1.5 kHz, respectively, and output from an irradiation end 211 using a laser diode 203 having a wavelength of 780 nm and a laser diode 204 having a wavelength of 840 nm. The transmitted light collected at the detection end 212 is detected by the avalanche photodiode 205 and synchronously detected by the two lock-in

amplifiers

206 and 207. After that, A / D conversion is performed by the AD converter 208, and the result is stored in the computer 209.
[0010]
The device shown in FIG. 7 can measure the transmitted light intensity of two wavelengths independently. That is, it is possible to calculate changes in the concentrations of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin from the measured two-wavelength transmitted light intensities (FIG. 8), and to separate changes in blood flow and changes in oxygen consumption. However, since the signal change obtained by optical brain function measurement is the sum of the reactions generated in the region existing on the path through which photons pass (hereinafter, optical path), the spatial resolution of optical brain function measurement is compared with that of fMRI. There is a disadvantage that it is inferior.
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to accurately estimate local changes in blood flow and oxygen consumption from measurement results of fMRI and optical brain function measurement.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve this problem, the present invention achieves an improvement in accuracy by using an optical path obtained by actual measurement or simulation. First, pixels existing along the optical path are extracted from the time-series image of the fMRI. Next, the signal change detected by the optical brain function measurement is distributed to the fMRI pixels existing on the optical path.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The fMRI image includes 1) a time-series image, 2) a normalization process using signal values during a rest period, a filtering process such as a moving average, an addition averaging process, and a statistical process such as a t-test on the time-series image. 3) A threshold value is set for the processing result described in the above 2), and a signal value of a pixel satisfying the threshold condition is 1 and a signal value of other pixels is 0. Image. These processes have no problem in applying the present invention.
[0014]
FIG. 2 is a diagram in which an optical path 220 is superimposed on a view near an active region extracted by fMRI. The incident light is emitted from the irradiation end 211, passes through the pixels 300 to 306, and is detected by the detection end 212. That is, the attenuation of the light intensity due to passing through the optical path 220 reflects the hemodynamics caused by the neural activity in the pixels 300 to 306. Therefore, if the processing shown in Expression 1 is performed on the result obtained by fMRI, the difference in the spatial resolution between fMRI and optical brain function measurement can be corrected. Here, P in Equation 1 is a signal for optical brain function measurement, S is the signal intensity of the fMRI image, C is a correction coefficient for fMRI and optical brain function measurement, and the subscript i is a pixel number in the fMRI image. The pixel numbers are from n1 to n2. In the equation 1, the signal processing is performed on the pixels 300 to 306. However, the signal intensity does not change even when the stimulus is applied to the pixels corresponding to the positions of the scalp and the skull, such as the

pixels

300 and 306. Therefore, it may be excluded from signal processing targets.
[0015]
(Equation 1)

[0016]
Now, the actual light path passing through the brain is not as simple as the light path 220 in FIG. 3A, but has a spread due to scattering as in the light path 221 in the frame in FIG. 3B. It is known that an optical path passing through this spread has a certain probability distribution. This probability distribution is described in, for example, Radar and Sonar Part II, p57, Springer-Verlag (1990). Generally, this distribution is calculated by a simulation using the Monte Carlo method or a simulation based on the diffusion equation.
[0017]
For this reason, in order to perform a more accurate comparison by the optical brain function measurement method, it is considered that it is necessary to perform data processing by weighting each pixel of the fMRI image using a predetermined probability model. The processing method of the fMRI measurement result in this case is shown in Expression 2. Note that Wi represents a weight coefficient of the pixel i of the fMRI image.
[0018]
(Equation 2)

[0019]
Equations (1) and (2) are processing methods in the case of one irradiation end and one detection end. However, in actual optical brain function measurement, since multiple terminals are attached to the subject's head and measurement is performed by switching between the irradiation end and the detection end by switching, the irradiation end and the detection end, and the weight coefficient may change. become. This can be dealt with by extending Equation 2 to Equation 3. However, in Equation 3, the subscript m indicates the position of the irradiation terminal, and the subscript j indicates the position of the detection terminal. That is, mjWi represents the weight coefficient of the pixel i of the fMRI when the irradiation terminal is at the position of m and the detection terminal is at the position of j.
[0020]
(Equation 3)

[0021]
By using Equation 3, even if the number of terminals increases, it is possible to easily process the measurement result of fMRI and compare it with the result of optical brain function measurement. The value of the correction coefficient C can be calculated because P, Wi, and Si are known amounts obtained from the respective measurements.
[0022]
Until now, the processing method for the fMRI result has been described, but by obtaining the value of the correction coefficient C included in Equations 1 to 3, position information is approximately added to the signal change in the optical brain function measurement. be able to. That is, data of optical brain function measurement is assigned to each pixel of the fMRI image, and it becomes possible to associate a change in the fMRI signal at a predetermined position with a change in the amount of hemoglobin.
[0023]
To make this association, it is necessary to calculate the correction coefficient C, but this is possible as described above. Equation 4 assigns the data of the optical brain function measurement to each pixel of the MRI image. The signal Pi of the optical brain function measurement at the pixel number i of the fMRI image is calculated by the product of the weight coefficient Wi, the signal strength Si of the fMRI image, and the correction coefficient C.
[0024]
(Equation 4)

[0025]
The processing method for the result of fMRI and the processing method for the result of optical brain function measurement have been described. An analysis procedure using these processing methods will be described below.
[0026]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an analysis procedure of the result of the fMRI and the result of the optical brain function measurement. However, it is assumed that the measurement results of fMRI and optical brain function measurement and the probability model have already been obtained.
[0027]
First, a weighting factor for each pixel of an fMRI image is assigned from the position of the irradiation end and the detection end and the probability model of the optical path distribution (Process 1). Next, an integrated value of the signal value of the fMRI image and the weight coefficient is calculated for each pixel (Process 2), and the sum of the integrated values is obtained (Process 3). This is a process represented by Expression 3. Thereafter, a correction coefficient C is calculated by dividing the signal change obtained by the optical brain function measurement by the sum of the previously calculated integrated values (process 4). The weight coefficient of each pixel, the signal value of the fMRI image, and the correction coefficient C are integrated (process 5), and the signal change of the optical brain function measurement at the position of each pixel of the fMRI image is calculated. This is a process represented by Expression 4. Further, if necessary, the result of the process 5 may be superimposed on the MRI image and displayed (process 6).
[0028]
Next, an example of selecting an fMRI image to be processed 3 will be described. The process 3 is basically based on one fMRI image existing in time series as shown in FIG. 9A, but is extended to cover a plurality of fMRI images. Is also possible. Note that the fMRI image to be processed 3 is hatched. When the same measurement is repeated many times, the processing 3 may be performed on the fMRI images of the same time phase in each session as shown in FIG. In the process of FIG. 9B, since the signal change of each session is averaged, there is an effect of reducing the signal variation.
[0029]
Although FIG. 9 illustrates the application of the process 3 to the fMRI images of the same time phase, the process 3 may be applied to the fMRI images of a plurality of time phases. Such a processing method
It is preferable to apply the present invention when the interval between time series image capturing of fMRI is superior to the time resolution of optical brain function measurement.
[0030]
FIG. 10A is a diagram illustrating an example of application of the process 3 to fMRI images of a plurality of time phases. This also has the effect of averaging signal changes and reducing signal variations. Further, when the same measurement is repeated many times, fMRI images of a plurality of time phases of each session may be set as targets of the process 3 as shown in FIG.
[0031]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to accurately estimate changes in local blood flow and oxygen consumption from measurement results of fMRI and optical brain function measurement.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing an analysis procedure by fMRI and optical brain function measurement according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram in which an optical path is superimposed on an image of fMRI.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing (a) an optical path in the case where scattering is ignored and (b) an optical path in the case where scattering is considered.
FIG. 4 is a block diagram of an MRI apparatus.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of (a) a measurement method in fMRI and (b) a signal change in an activated region.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a process until a change in an MR signal occurs due to application of a stimulus;
FIG. 7 is an explanatory diagram of a brain function measurement device using light.
FIG. 8 is a characteristic diagram of a signal change in brain function measurement using light.
FIGS. 9A and 9B are explanatory diagrams illustrating an example of applying process 3 to an fMRI image of one session, and an example of applying the process 3 to an fMRI image of a plurality of sessions for fMRI images of the same time phase.
FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example in which processing 3 is applied to an fMRI image of a plurality of sessions, and (b) an example of application to an fMRI image of a plurality of sessions.
[Explanation of symbols]
1. Assignment processing of weighting coefficients, 2. Integration processing of signal values of fMRI images and weighting coefficients, 3. Addition processing of integration values obtained in

processing

2, 4. Calculation processing of correction coefficients, 5. Optical brain function measurement Assignment processing of signal change in 6) Mapping processing of signal change in optical brain function measurement.

Claims

Static magnetic field generating means for generating a static magnetic field, gradient magnetic field generating means for generating a gradient magnetic field, high frequency magnetic field generating means for generating a high frequency magnetic field for exciting nuclear magnetization of a subject, and nuclear magnetic resonance from the subject An MRI apparatus having magnetic resonance signal detection means for detecting a signal, a first computer for calculating a detection signal of the nuclear magnetic resonance signal detection means, and means for outputting a calculation result by the computer; and generating light. Light irradiation means for irradiating the subject with light generated by the light generation means, light detection means for detecting light irradiated by the light irradiation means and transmitted through the body of the subject, and a signal from the light detection means And a light measurement device having a second computer that performs the calculation of
The MRI apparatus acquires an fMRI image composed of an image before applying a stimulus to the subject's brain and an image after applying the stimulus to the subject's brain, and the optical measurement apparatus performs optical brain function in a predetermined optical path of the fMRI image. A brain function measurement device characterized by calculating a signal change of an examination.

The optical path of the optical measurement device is set on the fMRI image acquired in time series using the MRI apparatus before and after applying the stimulus to the subject's brain. Brain function measurement characterized by distributing a signal change of an optical brain function measurement signal detected using an optical measurement device over a period before and after applying a stimulus to the subject's brain to pixels. Data processing method.