【研究分野】広領域

【研究領域課題番号】12559012 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳死判定 / 独立成分解析 / 脳波 / 信号処理 / カオス / 時系列解析

【研究成果の概要】

脳波による脳死判定では脳波が平坦になっていることを確認しなければならないが、平坦脳波の判定のために脳波計の感度を上げると、脳波に心電図その他のノイズが混入し平坦であることの確認が難しくなる。本研究では独立成分解析による信号分離の手法を使って、平坦脳波に混入した心電図等のノイズが効果的に除去できることを示した。特に、心電図が混入した脳波データの統計的な性質を利用して、脳波からの心電図の除去を効果的に行える独立成分解析の手法を提案した。
さらに、独立成分解析により心電図・ノイズを除去した後の平坦脳波に対して、カオス時系列解析を行うことにより、残留しているノイズが生体由来のものではないことを示すことができる。本研究ではカオス時系列解析の手法の中で、特にウエイランドテストと、呼ばれる手法が、他のカオス性解析の手法(相関次元解析、リアプノフ指数解析)に比べてロバストに残留信号の性質の判定を行えることを示した。
また、脳死脳波からの独立成分解析による心電図その他のノイズの除去、残留信号のカオス時系列解析による判定を、実際の現場で容易に行うためのソフトウエアの開発も行った。ソフトウエアの心電図除去部では、独立成分解析により各成分に分離した後、心電図・ノイズに対応する成分を目視によって判定・消去し、再度混合して心電図だけを除去した脳波データを得る手順を明快に行うためのユーザーインターフェイス部の設計を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2000 - 2001

【配分額】8,700千円 (直接経費: 8,700千円)