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深部と表層の血液量変化の リアルタイム表示 上智大学 理工学部 情報理工学科 准教授 藤井 麻美子 2017/09/05 1

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Page 1: 深部と表層の血液量変化の リアルタイム表示 - JST...特開2012-100961 登録番号5658979 本発表関連特許 その他本発表に関連した連絡先 上智大学理工学部情報理工学科藤井麻美子

深部と表層の血液量変化のリアルタイム表示

上智大学 理工学部 情報理工学科

准教授 藤井 麻美子

2017/09/05 1

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技術の分野および背景

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平成19年9月5日文部科学省科学技術・学術審議会・資源調査分科会報告書

http://www.mext.go.jp/b_menu/sh

ingi/gijyutu/gijyutu3/toushin/0709

1111.htm

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ヘモグロビンの分光特性とNIRSの原理

2017/09/05 4

http://omlc.ogi.edu/spectra/hemoglobin/

ヘモグロビンスペクトル

λ1 λ2

酸素化ヘモグロビン

脱酸素化ヘモグロビン

2波長以上の光の吸収率から

酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビン量を推定

光入射 Iin

透過光検出Iout

)exp( lIIainout

l

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NIRS(Near Infrared Spectroscopy)の原理

• 2波長以上の近赤外光を体表から照射• 適当な距離(10㎜~30㎜程度)を隔てた検出点で生体内を伝搬した近赤外光を受光

• 透過光の減衰量から酸素化及び脱酸素化ヘモグロビンの変化量を算出

• 頭表面から照射して大脳皮質の高次脳機能活動を見るもの• fNIRS(Functional Near Infrared Spectroscopy)

機能的脳機能イメージング法 光トポグラフィー ・・・などと呼ばれる

デメリット 空間分解能は1㎝で解像度は極めて低い

メリット 安全で安くて簡易

52017/09/05

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NIRSの原理と頭部構造

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大脳皮質の賦活部位の血流が局所的・時間的に変動(脳血管カップリングの機構による)

頭皮

頭蓋骨硬膜くも膜

くも膜下腔

大脳皮質

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fNIRS 光源と検出器基本配列

• 格子状に配列し、それらの組で得られる信号を2次元マッピング画像化

2017/09/05 7

30㎜

4点4本

S: 光源D: 検出器

: 観測点

受光センサ点

光源

計測チャネル

計測結果を場所に空間マッピングバックプロジェクション単純空間逆投影

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単純逆投影の問題

Imaging music Breath-holding

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time course

深部脳活動情報は 表層血流情報にマスクされる

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単純逆投影(空間マッピング)の問題点

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光源 検出器

皮膚

頭蓋骨

大脳皮質

チャンネルとして表示される部位

変化が実際に生じた部位

3次元化すればよい

受光される光は全て通過する部位

チャンネル

クモ膜下腔(脳脊髄液)

Diffuse Optical Tomography

拡散光トモグラフィー

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3次元化の検討皮下(皮膚頭蓋骨大脳皮質など)を一つの媒質とみなす

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光源 検出器

STEP2検出点は媒質いたるところの場所から光子を受光するはずチャンネルの計測値bは すべての場所からの重みづけ総和

STEP1媒質の座標をVoxel化する各点のヘモグロビン濃度変化すなわち光の吸光度変化を原因信号

2017/09/05

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3次元化の検討

連立方程式を線形代数で解く

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計測チャンネル

係数行列感度行列

A

体の中の吸収係数分布

知りたい

光源 検出器

2017/09/05

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線形逆問題法

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・・単位行列

・・正則化パラメータ

逆問題解・・吸収係数変化

I

x

)(R不良設定問題を緩和するパラメータ

2017/09/05

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3次元化の検討シミュレーションモデル

2017/09/05 13

光源と検出器の配列4㎝正方に 1㎝格子配列41個のセンサ光源: 4 4 (●) 16 個検出器: 5 5 (×) 25個16個×25個=400の全ての組み合わせのチャンネル

画像再構成範囲voxel:2 2 2mm3

voxel数: 21 21 12= 5292個

4㎝

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3次元化の検討シミュレーション結果 点状吸収体

2017/09/05 14

深さ11㎜の1mm3の体積にa=0.01mm

-1

の吸収係数変化が発生した

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本来山があるべき場所

深さ方向

あまり芳しくない

3次元化の検討深さ 11mmの吸収係数変化の再構成結果

2017/09/05 15

未知数が多すぎ

• 多数のチャンネルを取得する

• センサ数が膨大• 計測時間も膨大

3Dは表面から見るタイプのCW-NIRSでは無理.

浅すぎる拡がる

振動解ゴーストが出やすい

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実用的な設計と深部選択フィルタ

1. センサ(ファイバ)の数を減らす 1~3㎝間隔

2. 原因信号源の場所を限定する表層(皮膚 頭蓋骨など)と深層(大脳皮質)にのみ注目

未知数xの数を減らすため表層は強く影響する点だけに配置

センサの直下のみ(次スライド)

3. アルゴリズムの改良 (後述)

2017/09/05 16

深部選択フィルタ:線形逆問題法+深部選択窓+順方向問題

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深部選択フィルタ:原因信号源の発生場所を限定しボクセル数を減らす

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光源 検出器

皮膚

頭蓋骨

大脳皮質

変化が実際に生じた部位受光される光は全て通過する部位

チャンネル2㎜

10㎜

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深部選択フィルタ

センサ配列の工夫

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S S

S

S S

S S

S

S S

D

D

D

D

D

D

D

D

30 20 10 0 10 20 30 4030

20

10

0

10

20

30

ファイバの配置S光源 D検出

30mm間隔のチャンネル

15mm間隔のチャンネル

18本のセンサファイバを利用して

24ch 3㎝

6ch 1.5㎝

この配置により1)倍密度の計測化2)線形逆問題適用が可能

合計30chの計測

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深部選択フィルタ実証実験 生体疑似液体

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2個の微小黒アクリルの水平移動

深部ターゲット信号深さ10㎜

表層妨害信号 深さ2㎜

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深部選択フィルタ実証実験 結果

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単純逆投影法(従来法)

深部1cmのターゲッ

浅い( 2mm)の微

小障害物を左から右へ移動

提案法: DSfilter1

ここに注目深部は残っている

表層障害物でとんでもない所に大きなノイズが発生!

ここに注目filterでノイズの大幅低減

深部はノイズにマスクされる

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深部選択フィルタ実験機 特徴

• 計測チャンネル数

• 80×波長数2=160ch

• 使用チャンネルは30x2=60ch

2017/09/05 21

補正用チャンネルを加えるより低コスト 120ch

30㎜

S S

S

S S

S S

S

S S

D

D

D

D

D

D

D

D

30 20 10 0 10 20 30 4030

20

10

0

10

20

30

工夫多数の光源同時発光による

飽和を避けるため発光の切り替えの工夫

単極化アダマール符号化によるチャンネル弁別SNの向上多チャンネルの弁別の高速化

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記憶課題

解釈を誤る可能性

個人差が大きい

反対に反応するケースもあり顔面表層血流の影響が大きい

2017/09/05 22

全領域にわたって反応したように

前額部左側のみに限局される

左右

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深さ選択フィルタ適用例前傾姿勢

前額部血液量変化

増加 30mm間隔の

データ最適条件でなくともなんとか改善する

232017/09/05

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配列の比較 チャンネル数と計測数

2017/09/05 24

8本8ch表示ch数 4ch安定し優れている

DD

D

D

マルチディスタンス補償チャンネル

4本4ch表示ch数 4ch表層成分混入

マルチディスタンス補償チャンネル

D

5本6ch表示ch数 4ch改善する

6本6ch表示ch数 5~9chかなり改善する

フレキシビリティが高い配置や距離についてセンサケーブル本数

計測チャンネル数画像利用チャンネル数表層の影響度

本方式高密度深部選択化マルチディスタンス

一般の現行法

高密度チャンネル化と表層信号の抑圧を両立

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bRR xAb

関連アルゴリズムの関係と同時表示

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日本語関連文献(1)より

DOT

表層解深部解

深部解による観測ch

DSF

表層解による観測ch

線形逆問題法

深部選択フィルタ:線形逆問題法+深部選択窓+順方向問題

一つのマトリックスにまとめられる たった30×30

数百×30

マトリクスサイズとしては小さくて済む

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応用可能性と課題

•筋肉組織

•乳白色液体 変化 異物検出など

課題

• より小型 軽量化 バッテリー駆動

• フレームレート高速化 ⇒ 同時脈波解析の可能性

• (高分解能化)

• 誰にでも使える 子供 若者 多様な皮膚の色・髪の色

• 定量性 医療現場に有用な単位を付与して提供(単位体積当たりのヘモグロビン量)

• 3次元化

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生体装置及び生体における吸収係数の変動を推定する方法藤井麻美子上智学院特願2010-253474特開2012-100961登録番号 5658979

本発表関連特許

その他本発表に関連した連絡先上智大学理工学部情報理工学科 藤井麻美子 [email protected]

(1)藤井麻美子他,「感度適応型正則化を用いた深さ選択性拡散光イメージング」,生体医工学,48(4)pp.383-395,(2010)

日本語関連文献

(2)藤井麻美子,「深さ選択性近赤外光脳機能計測装置のアルゴリズム」,平成22年度電子情報通信学会東京支部学生会報第16号『医療・介護・福祉』p13-18,2011)

学生号のため説明を簡略化し不適切な表現もあります

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普及への課題

•当面の課題

•センサの小型化

•軽量化

•生体への接触面の改善

★羽織るように着られるウェアラブル化

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お問い合わせ先

上智大学

研究推進センター

TEL 03-3238-3173

e-mail [email protected]

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