独立成分分析（ica）と多重解像度解析（mra） …...除外する成分の抽出...

独立成分分析（ICA）と多重解像度解析（MRA）によるNIRS信号の

解析方法の比較解析方法の比較

日本大学生産工学部原久純本産部原純

信号処理について

• NIRS（近赤外分光法）で計測された信号は，

ノイズなど脳活動に無関係な成分が含まれているいる

脳活動に無関係な成分を取り除く必要があるが信号の解析方法が確立されていない

現在さまざまな解析手法が提案されている

解析方法の例

• 離散ウェーブレット変換による多重解像度解析解析(MRA)計測した信号を，高周波成分と低周波成分計測した信号を，高周波成分と低周波成分

に分解し，脳活動に無関係な成分を取り除き，再構成する方法再構成する方法

• 独立成分分析(ICA)信号の統計的な性質を利用して異なる特性信号の統計的な性質を利用して，異なる特性を持つ信号を分離・抽出する信号処理法

多重解像度解析(MRA)

d (164 )

a10(328s~ )

トレンド 0.02

0.04

0.06

(mM

cm

)

低低低中中中高高高休休休休休休休休休

原信号

d9(82.0s~)

d10(164s~)

-0.06

-0.04

-0.02

0

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間 t(s)

Hb の

濃度変化

(

d7(20.5s~)

d8(41.0s~)時間 t(s)

10段階に信号を分解

d (5 1 )

d6(10.2s~)

血圧変動・体温調整

d4(2.6s~)

d5(5.1s~)

呼吸による影響 0.02

0.03

M c

m)


再構成後の信号

d2(0.6s~)

d3(1.3s~)

測定装置のノイズ

呼吸による影響

0 03

-0.02

-0.01

0

0.01

Hbの

濃度

変化

(mM

時間t(s)

d1(0.3s~)測定装置のノイズ

-0.030 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間 t(s)

H

独立成分分析(ICA)ｘ3（ｔ）

X1（t） a11 a12 a1j a1N

・・・・ S1（t）

ｘ２（ｔ）ｘ4（ｔ）

a22

X2（t）

Xγ（t）

・・・

a21

a1γ aγj

a22 a2j

aγ2

a2N

aγN

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・・

・・・・

S2（t）

Sγ（t）

・・・

ｘ1（ｔ）ｘ5（ｔ）

ｓ1（ｔ）

ｓ2（ｔ）

a51

XN（t）・・・・・aN1 aN2 aNNaNj

・・・

・・・

・・・

・・・

・・

SN（t）

・・・

ｘ1～N（ｔ）：観測信号（原信号）

s1 N（ｔ）：独立成分信号

未知量であるため，この行列成分を決定する必要がある

s1～N（ｔ）：独立成分信号

aij :混合行列（吸光度，信号の遅れなど様な要因）

未知量

未知量を求めるために，自己相関ゴズなどの様々な要因）

未知量

関数を用いたアルゴリズムを使用している

除外する成分の抽出

混合行列A 独立な信号S検出した信号X

SS1

原信号 SS2皮膚血流に関係した成分

原信号

ノイズなど

S3脳活動に関係した成分

ノイズなど

・・・

今回用いたICAは，除去すべき信号として皮膚血流変動の成分を抽出することを目的に作成されている成分を抽出することを目的に作成されている

目的

• 暗算課題のデータを用いて，MRAとICAの解析結果を比較・検討する

• またそれぞれの解析結果とfMRIの計測• また，それぞれの解析結果とfMRIの計測結果を比較する

MRAによる信号の分解・再構成

d (164 328 )

a10(328s~ )

トレンドレストタスクレスト

1試行分のブロックデザイン

d9(82.0~164s)

d10(164~328s) タク

18秒 28秒 20秒

d7(20.5~41.0s)

d8(41.0~82.0s)課題1試行分の周期：64秒

d (5 1 10 2 )

d6(10.2~20.5s)

血圧変動・体温調整1試行分の周期を含む成分：d8成分

d4(2.6~5.1s)

d5(5.1~10.2s)

呼吸による影響

d2(0.6~1.3s)

d3(1.3~2.6s)

測定装置のノイズ

呼吸による影響再構成成分：d8成分と前後の成分を合わせた3成分

時間t(s)

d1(0.3~0.6s)測定装置のノイズ

多重解像度解析によるタスク成分の抽出（前頭葉左外側部26 h）

oxy-Hb deoxy-Hb

（前頭葉左外側部26ch）

休：休憩低：難易度低中：難易度中高：難易度高

0.04

0.06

mM

cm

)


-0.02

0

0.02濃

度変

化( m

原信号

-0.06

-0.04

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb の

0 01

0.02

0.03

mM

cm

)


多重解像度

0 02

-0.01

0

0.01

の濃

度変

化( m多重解像度

解析後

-0.03

-0.02

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb の

ICAによる除外信号の選定ICAの各成分の空間分布を評価する式

CSU(j)< a(j) >

σ(j)

S1（t）

S2（t）・

a11

a21

a12

a22 a2j

a1j a1N

a2N

・・・・

・・・・

・・・・

X1（t）

X2（t）・

2

σ(j)

< a(j) >：j番目の成分の各チャンネル行列要素の加算平均

Sγ（t）

・・・

・・

a1γ aγjaγ2 aγN

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・・

X （t）

Xγ（t）・・

・・・

CSU 1

行列要素の加算平均

σ(j) ：j番目の成分の各チャンネル行列要素の標準偏差

SN（t）

・・aN1 aN2 aNNaNj ・

・・XN（t）

12 43 32 行列要素の標準偏差

CSUが大きいとき，全体的に均質である

12 43 32

大，体均質あ（全体的に同じような活動を行っている）

皮膚血流変動に関係している信号を除外する指標となる

ICAによる信号の除外

CSU独立した成分として分解された信号

成分2 18 32の成分2,18,32の3成分を除外

機能局在マップからの判断

機能局在マップより，全体的に独立成分の機能局在マップ

機能局在マップより，全体的に均質な成分であることを確認

成分2,18,32の, ,3成分を除外

Hbの濃度変化（mM cm）

1.2

0

0.07

0

-1.2

0

-0.07

0

ICAによる均質な成分の除外oxy-Hb deoxy-Hb休：休憩低：難易度低中：難易度中高：難易度高


原信号0.02

0.04

0.06

化(m

M c

m) 低低低中中中高高高休休休休休休休休休

原信号

-0.04

-0.02

0b の

濃度変

化

-0.060 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb


ICA 00.010.020.03

化(m

M c

m)


0 04-0.03-0.02-0.01

0

bの濃度変化

-0.05-0.04

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb

ICAの問題点

• ICAは，全体的に均質な成分を除去すること

ができるが，ノイズなどの高周波成分を除去することができないす

解析時に高周波成分を除去するためICA解析時に，高周波成分を除去するためローパスフィルタ(LPF)を前処理に用いた

除去周波数 0 1H除去周波数：0.1Hz（ノイズ，呼吸による変動など）

ICAによる均質な成分の除外oxy-Hb deoxy-Hb休：休憩低：難易度低中：難易度中高：難易度高


原信号0.02

0.04

0.06

化(m

M c


原信号

-0.04

-0.02

0b の

濃度変

化

-0.060 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb


LPF+ICA 0

0.01

0.02

化(m

M c


-0.02

-0.01

0

bの濃

度変化

-0.030 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

Hb

チャンネルによる比較（32ch仕様）

送光ファイバ受光ファイバ

● ● ● ● ● ● ●

受光ファイバ

暗算課題のデータを用いて，それぞれのoxyHbをMRA,

● ● ● ● ●

● 15●14 ●

13●

12●

11109654321 ● ●

● ●

232221201918

261716

87

2524

それぞれの y を ,ICAで解析した

● ● ● ● ● ● ●

23222120323130292827

262524

暗算課題 MRA ICA ch-14oxy-Hb deoxy-Hb休：休憩低：難易度低中：難易度中高：難易度高

0.02)


MRA

0

0.01

0.02変

化(m

M c

m)

-0.01

0

Hbの

濃度変

-0.020 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H


LPF+ICA

0 010

0.010.02

化(m

M c

m)


-0 04-0.03-0.02-0.01

bの濃度変化

-0.050.04

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

Hb


0.03)


MRA

00.010.02

変化

(mM

cm

)

-0.03-0.02-0.01

Hbの

濃度変

-0.040 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H


LPF+ICA

0 04-0.02

00.02

化(m

M c

m)

-0.1-0.08-0.06-0.04

Hbの

濃度変化

-0.120 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H


0.02m

)


MRA

0

0.01変

化(m

M c

m

-0.02

-0.01

Hbの

濃度変

-0.030 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H

0 02低低低中中中高高高休休休休休休休休休

LPF+ICA

0

0.01

0.02

化(m

M c

m)

-0.03

-0.02

-0.01

Hbの

濃度変化

-0.040 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H


0.08m

)


MRA

00.020.040.06

変化

(mM

cm

-0.06-0.04-0.02

0

Hbの

濃度変

-0.080 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560

時間t(s)

H

0 08低低低中中中高高高休休休休休休休休休

LPF+ICA

00.020.040.060.08

化(m

M c

m)

0 1-0.08-0.06-0.04-0.02

Hbの

濃度変化

-0.12-0.1

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 560時間t(s)

H

NIRS(MRA)とfMRIの比較被験者AfMRINIRS(MRA)

低難易度くり上げなしの1桁の足し算

(例) 3 + 5

中難易度3つの数字の足し算

(例) 6 5 9(例) 6 + 5 + 9

Hb濃度変化

高難易度小数点のある引き算と割り算

(例) 72 ÷ ( 0 45 0 32 )

0.01

0

Hb濃度変化

(例) 72 ÷ ( 0.45 - 0.32 )

-0.01

0

MRAとICAの比較被験者AICAMRA

低難易度くり上げなしの1桁の足し算

(例) 3 + 5

中難易度3つの数字の足し算

(例) 6 5 9(例) 6 + 5 + 9

Hb濃度変化

高難易度小数点のある引き算と割り算

(例) 72 ÷ ( 0 45 0 32 )

0.01

0

Hb濃度変化

(例) 72 ÷ ( 0.45 - 0.32 )

-0.01

0

結果

• 暗算課題のデータを用いて，MRAとICAの解析結果を比較・検討する

• MRAはトレンドが除去できたが ICAはトレンド• MRAはトレンドが除去できたが，ICAはトレンドの除去は確認できなかった

• MRAの結果は，各課題の脳機能画像よりfMRIと一致したfMRIと致した

• 脳機能画像から比較した結果，ICAはトレンドの影響によりMRAの画像と致しないの影響によりMRAの画像と一致しない

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