抄録
近年,ヒトの脳機能を非侵襲的に計測することのできる手法として,機能的磁気共鳴画像法(fMRI)が急速に普及し,高次脳機能研究の分野において一般的な方法の1つとなりつつある.しかし,脳活動に伴う血行動態を計測しているため空間分解能には限界があるなどの課題も多い.このような問題に対して脳活動領域間の神経線維を描出することにより脳活動領域を限局したり,脳活動領域間の機能的結合を解析したりできる可能性がある.上記,神経線維描出法の1つとして拡散テンソル画像を用いた線維追跡法が存在するが,この線維追跡法における主な問題の1つに線維交叉部などにおける異方性の低下が挙げられる.本研究では,この問題に対応する手法として,異方性低下部のテンソルを使用せず,曲率偏差を用いた探索により線維追跡を行う方法を提案する.そして,脳梁を介した左右半球視覚野間の線維追跡を模したシミュレーション実験および実データへの適用によってその有効性を確認した.
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) gives us increasingly detailed information about the loci of brain activities in vivo human. However, the statistical procedures of fMRI data and some noises could cause uncertainty in localization, which limits the effective resolution of functional imaging. Nerve fiber tractgraphy based on magnetic resonance diffusion tensor images is a promising method to localize activated brain regions and estimate functional connectivity among activated areas detected by fMRI. In general, tractgraphies are able to track nerve fibers between near areas. However, it is difficult to track nerve fibers between distant areas via corpus callosum due to partial volume effect in nerve fiber crossing areas. In this paper, we proposed a new tractography by searching curvature deviation in fiber crossing areas. The method was evaluated by simulation images. The results demonstrate the usefulness of the proposed method.
