EEG信号源推定のための頭部ボクセルモデル作成 : EM法を用いたMRIノイズ閾値の自動決定 Construction of head voxel models for EEG source estimation : Automated noise threshold identification of MR images based on the EM algorithm

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抄録

EEG信号源推定に際し被験者固有の実頭部モデルを使用してリードフィールド行列の数値計算を行うことで,推定の信頼性向上が期待できる.MR画像から実頭部モデルを作成する際,頭部領域とノイズ領域とを分離するためにMR画像の輝度閾値を決定する必要があるが,手動で輝度閾値を決定することが困難である場合がある.そこで,EM (Expectation-Maximization)法を用いることで閾値を定める方法を提案し,本提案手法を用いて頭部ボクセルモデルを作成することができた.さらに,手動,判別分析法,提案手法により作成した頭部ボクセルモデルを用いて,全灰白質ボクセルと頭表電極との間のEEG用リードフィールド行列を数値計算した.それを用いて一次運動野に配置した等価電流双極子により誘導される頭表電位分布の差異について検討した.その結果,各手法で類似した電位分布を得た.

Utilization of custom-made real head subjects' models is expected to enhance the reliability of EEG (electroencephalogram) source estimation by calculating EEG lead field matrices. We need to determine the intensity threshold of the MR (magnetic resonance) images to classify the noise and head regions when custom-made real head models are made from MR images. Since it is sometimes difficult to determine the threshold manually, we propose a noise threshold identification procedure using EM (Expectation-Maximization) algorithm. Using the procedure, we could construct head voxel models. In addition, EEG lead field matrices between gray-matter voxels and EEG electrodes were calculated using head voxel models constructed by manual, Otsu's method, and the proposed method. We compared the EEG distributions generated from an equivalent current dipole placed in the primary motor cortex using the three different matrices. The result indicates that there is no big difference among those three EEC distributions.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 109(461), 61-66, 2010-03-02

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  17件中 1-17件 を表示

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008004277
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    10649067
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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