研究内容

脳機能ネットワークの構築

脳機能ネットワークのビジュアル分析

ネットワークを形成し動的なシステムとして働く脳の役割を解明するには、ある脳部位が他の部位に与える影響、すなわち「因果関係」を調べる必要があります。脳磁図(MEG: Magnetoencephalography)等の脳機能計測データを利用し、部位間の結合性や因果性を解析する際に、リアルタイムで計算結果を可視化しインタラクティブに解析することで、人の推論を支援するような、脳神経ネットワークのビジュアル分析(Visual Analytics)について研究します。

図1:MEGシステムと脳機能イメージング

非侵襲脳機能計測法の発展に伴い、ヒトの脳が「いつ」「どこで」活動するのかということが少しずつ明らかにされています。ヒト脳機能イメージングの分野では皮質部位間の働きを知るため、大脳皮質のネットワークとしての働きを調べる研究が行われています。例えばMRIの技術を応用し、解剖画像だけでなく神経線維束を定量的に調べることを可能にするDiffusion MRIが開発され、確率論的トラクトグラフィ―等の解析手法の台頭によりネットワークの繋がりの様子を可視化することが出来るようになりました。しかし、このトラクトグラフィ-は繋がりの向き(情報の流れ)については何ら情報を与えないので、脳磁図(MEG)や脳波(EEG)等のニューロンの電気的活動を捉えた時系列データより、部位間の結合関係やその情報の流れを調べることが求められています。ネットワークを形成し動的なシステムとして働く脳の役割を解明するには、ある脳部位が他の部位に与える影響、すなわち「因果関係」を調べる必要があります。

また計測法の発展に伴い、より多種多様なデータが大規模に収集されると、それに応じたデータ分析手法の高度化も進んでいます。しかし、多くの複雑な問題に対処するには、解析法自体も複雑化する傾向にあり、データ解析の早い段階で解析者の知性の関与が必要になります。例えば、どのデータ・前処理を用いるべきか、どの解析手法を用いるべきかといった判断や、複雑な解析プロセスの段階を可視化することで取るべき意思決定について十分に情報を得たうえで判断できることが望まれます。そのために、インタラクティブなビジュアルインターフェースにより支援される解析的推論の技術であるビジュアル分析(Visual Analytics)が求められています。この手法は解析者(医者や研究者)の神経科学に関する知識と計算機技術を結びつけた解析法といえます。

図2:神経ネットワークモデルの描画

(上図)MNI座標系のノードリンクネットワーク (下図)force-directedのノードリンクネットワーク

こうした背景から、本研究では脳部位間の結合性の解析において、リアルタイムで計算結果を可視化しインタラクティブに解析することで、解析者の推論を支援するような、脳神経ネットワークのビジュアル分析法を構築します。特に、ベクトル型自己回帰モデルに基づくGranger Causalityやモデルベースの解析法であるDynamical Causal Modeling、近年提案されたConvergent Cross Mappingなど様々な結合解析、因果解析法を対象としたビジュアル分析を構築することで、総合的な仮説検証を目指します。

本研究は情報科学、医学の様々な研究者と協同し、ビジュアル分析の開発と適用を推し進める予定です。近年では診断支援等の臨床応用を目指して、Voxel-based morphometry(VBM)による脳体積情報やDiffusion MRIによる拡散異方性、トラクトグラフィ―などの各イメージング指標と疾患の関係に注目した研究分野が盛んですが、行動や認知に現れるような疾患特異的な変化は、部分的な形態の変化よりも脳神経ネットワークのパラメータの変化として顕著に表れるかもしれません。それらを分かりやすい形で分析出来るようにすることが目標です。ビジュアル分析手法を提案し、臨床データに応用することで、疾患と脳神経ネットワークの関係性を明らかにし、医療やリハビリテーションなどへの貢献を目指します。

研究業績

脳磁図(MEG)を用いた脳部位間の結合解析法の一つとして知られるDynamical Causal Modelingにおいて取り扱う、神経ネットワークモデルの可視化手法の提案を行いました。このネットワークモデルは、エッジに重みがあり、双方向に結合がある有向グラフで且つ、階層構造を有しています。グラフ表現として、2次元座標のノードリンクネットワークとforce-directedのノードリンクネットワークを提案しました。今後は視覚表現の詳細な評価とともにビジュアル分析に発展させる予定であります。

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俯瞰的可視化

因果関係可視化