発表

1A-052

EEG microstates及び脳機能結合から見る高齢者脳活動

[責任発表者] 濱本 孝仁:1,2
[連名発表者・登壇者] 今水 寛:2,3, 浅井 智久:2
1:大阪大学, 2:国際電気通信基礎技術研究所, 3:東京大学

目 的
 近年,fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging)やEEG(Electroencephalogram)を用いてヒトの脳活動を計測する研究が盛んに行われている.その中でもfMRI計測の研究において,脳のネットワーク間の神経活動の相関である脳機能結合に注目する研究が盛んになってきている(Ferreira et al., 2013).またEEG計測の研究においては,EEG microstatesについての研究が注目されてきている(Lehmann et al., 1987).EEG microstatesは,全脳の脳活動において頻出するトポグラフィーの空間パターンであり(図1), 特定のパターンの出現頻度などを特徴として研究されている.
 一方で,現在世界的に高齢化が問題となっており,多くの研究者が高齢者の脳活動に注目した研究を行い,高齢化による認知機能低下のメカニズムや,認知機能回復の手法を調査している,しかし,高齢化とEEG microstatesを関連させた研究はまだ少なく,加えてfMRI計測を行っている研究は報告されていない.
 そこで本研究は,若年者と高齢者の安静時脳活動をfMRIとEEGによって計測することにより,加齢によって脳活動がどのように変化するのかをEEG microstatesと脳機能結合の視点から調査した.
方 法
 本実験では,被験者の6分間の安静時脳活動をfMRIとEEGでそれぞれ計測した.被験者は若年者(20代〜30代)10名,高齢者(60代〜70代)15名とした.fMRIデータの解析の詳細については割愛する.EEGデータの解析はEEGLAB及びEEGLABのツールボックスであるmicrostates tool box (Andreas et al., 2018) を利用した.EEG計測のサンプリング周波数は500Hzで,100Hzにダウンサンプリングした後,2-20Hzでバンドパスフィルタをかけたデータを解析した.EEG microstatesの導出は,以下の手順で行った.
1. 取得したEEGデータの各電極の分散がピークになるタイミングのトポグラフィーを保存した.
2. 保存したトポグラフィーをk平均法で4つにクラスタリングし,microstatesのプロトタイプを作成した.
3. 取得したEEGデータに対して4つのプロトタイプのうち最も類似度が高かったものにラベル付けし,特定のラベルの出現頻度や持続時間などを解析した.
結 果
 EEGの実験の結果の例を図2に示す.図2は安静時の各microstatesの出現頻度を年代毎に平均したものである.横軸はどのmicrostatesの種類であり,図1に対応している.縦軸は出現頻度を表す.エラーバーは標準誤差を表す.
 結果として.microstate C, Dにおいて,若年者-高齢者間で大きく差が見られる結果となった.
考 察
 今回の結果からmicrostate C, Dにおいて,若年者-高齢者間で大きく差が見られた.この2つのmicrostateは特に注目されており,多くの研究で重要視されている.例えば,fMRIとEEGを同時計測することにより,各microstateの役割を推定しようとした研究(Britz et al., 2010)ではmicrostate Cはsaliency ネットワークに,microstate Dはattentionに関わると報告されている.その為,今後もmicrostate C,Dに注目して解析を行い,若年者-高齢者間のEEG microstates の特徴量の差を利用して,高齢者認知機能回復のニューロフィードバックにつなげていきたい.
引用文献
Britz, Ville & Michel, (2010) BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics, NeuroImage, 52, 1162-1170
Ferreira & Busatto, (2013) Resting-state functional connectivity in normal brain aging, Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 37, 384-400.
Lehmann, Ozaki & Pal, (1987) EEG alpha map series: brain micro-states by space-oriented adaptive segmentation, Electroencephalography and clinical Neurophysilogy, 67, 271-288
Poulsen Pedroni, Langer & Hansen (2018) Microstate EEGlab toolbox: An introductory guide, bioRxiv,doi : https://doi.org/10.1101/289850

キーワード
EEG microstates/高齢者脳活動/機能結合


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