fMRIにおける多重検定ノイズに対する統計的フィルタの検討

高田　隆弘  長谷川　武光  小倉　久和  田中　雅人  山田　弘樹  小室　弘冉  石井　靖 

誌名
電子情報通信学会論文誌 D  Vol.J83-D2  No.3  pp.887-894
発行日: 2000/03/20
Online ISSN: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像処理，画像パターン認識
キーワード: 
fMRI,  EPI,  機能画像,  賦活画像,  多重検定,  統計的フィルタ, 

本文: PDF(3MB)

あらまし: 
高速な撮像が可能なEPI法によるfMRIは，in-vivoで脳内の活動状況を解析することを可能にすると考えられている．しかし，実際にfMRIによって得られる機能的画像には多くのノイズが含まれるため，詳細な解析にはまだ問題が多く，画質の改善は一つの重要な課題である．機能的画像に現れるノイズには信号強度の揺らぎなどに 起因するものだけではなく処理に起因するノイズもある．脳に対してfMRIで得られる機能的画像は信号強度が弱いため，ピクセルごとに統計的に賦活状態を検定して得るが，こうして得られた賦活画像は多重検定に起因する検定誤りを含んでいる．このような多重検定に起因する誤りは，通常のノイズフィルタでもある程度除去できると考えられるが，ノイズの統計的な性質を用いた統計的なフィルタを構成し適用すべきであると考える．本論文で提案する統計的フィルタは，ある領域における賦活状態の配置がランダムであるかどうかを 2項分布によって検定，判断する．コンピュータシミュレーションにより，本手法の有効性を検討し，併せて本手法を指のタッピング運動刺激を加えて撮像した fMRIによる脳賦活画像に適用した結果も示す．