日本生体医工学会 「生体信号計測・解釈研究会」

日本生体医工学会
「生体信号計測・解釈研究会」
第 51 回研究会抄録集
テーマ
「スポーツ科学における生体信号計測・解釈」
関東学院大学 KGU 関内メディアセンター
横浜市
2014 年 12 月 16 日(火)
近隣アクセスマップ
一般講演1 (13:00~13:45):
51-01 神経細胞モデルにおける周期的なパルス状刺激電流の周波数に依存した
共振現象:刺激電流波形の特性がスパイク列の生成に与える影響
○川口 港(関東学院大学工学部)、簑 弘幸(関東学院大学理工学部)、百瀬 桂
子(早稲田大学人間科学学術院)、Dominique M. Durand(Department of
Biomedical Engineering, Case Western Reserve University)
51-02 運動残効時の Stesdy-state 型視覚誘発電位の分析
○有光翔理(早稲田大学大学院人間科学研究科)、百瀬桂子(早稲田大学人間科
学学術院)
51-03 勤労者の睡眠時脳波および心拍変動ダイナミクス
○北山裕貴*1、辛島彰洋*1、重藤和英*2、片山統裕*1、中尾光之*1(*1:東北大学大学
院情報科学研究科バイオモデリング論分野中尾研究室・*2:トヨタ自動車 FP 部
12U)
特別講演(スポーツ科学における生体信号計測・解釈)(14:00~15:00):
51-SS 身体運動研究におけるヒト神経筋信号の活用
篠原 稔先生(米国ジョージア工科大学応用生理学准教授)
一般講演2 (15:15~15:45):
51-04 全身の感覚運動同期能の評価に関するバイオメカニクス的研究
○山田洋(東海大学)、小松真二(筑波大学)、長尾秀行(東海大学)、小澤悠(東
海大学)、小河原慶太(東海大学)
51-05 動画像解析による母子の身体接触コミュニケーションの特性評価
○百瀬桂子、石島このみ、根ヶ山光一(早稲田大学人間科学学術院)
一般講演3 (16:00~16:45):
51-06 QT-RR 間隔の共変性に着目した心臓突然死リスク評価について
○笠原 啓祐、林 弘人、中村 彩耶、八名和夫(法政大学・理工学部・理工学研
究科)、小野卓也(日本医大・心療内科)
51-07 オルタナンスレシオ長時間順位統計に基づく心臓突然死リスク評価
○山城 晃一朗、塩原 理仁、八名和夫(法政大学・理工学部・理工学研究科)、
小野卓也(日本医大・心療内科)
51-08 瞬時心拍数推定における有効帯域について
○定蛇 市朗、相原 光希、永井 秀直、 八名和夫(法政大学・理工学部・理工
学研究科)
神経細胞モデルにおける周期的なパルス状刺激電流の周波数に依存した
共振現象:刺激電流波形の特性がスパイク列の生成に与える影響
川口
1
港 1,
簑
関東学院大学,
弘幸 1, 百瀬
2
桂子 2,
早稲田大学,
神経系への細胞外からの周期的パルス状の電流印加
は,ヒトの失われた機能や各種の疾患を回復するため
に用いられている.例えば抹消神経系への刺激は脳卒
中や運動麻痺への効果が認められ,機能的電気刺激と
呼ばれている.刺激の対象を頸部の迷走神経とすると,
癲癇や鬱への効果があることが知られている.中枢神
経系への電極埋め込みは脳深部刺激療法と呼ばれ,パ
ーキンソン病やジストニアに見られる不随意運動に対
して効果があることが知られている.海馬への刺激は
癲癇の症状緩和のために適用されている.なおこれら
の効果は周波数に依存することが知られているものの,
そのメカニズムの理解は未だ十分に明らかではない.
我々はこれまで上記の特性に確率共振現象に類似した
メカニズムが関与している可能性を想定し,調査を行
ってきた.確率共振現象とは非線形系において閾値未
満の入力信号に対する出力が,適切な強度をもつ閾値
未満のゆらぎの印加によって改善される現象であるが,
我々は,ゆらぎの印加の代わりに細胞外刺激として用
いられるパルス状の電流を適用し,単発で閾値未満と
なるように設定した後にその周波数を変化させ,出力
としての活動電位スパイク列がどの程度入力信号に依
存したものであるかを情報レート[bits/s]として数値的
に評価するという枠組のもとで調査を行ってきた.そ
の結果,特異的な周波数のもとで入力信号の情報伝送
が改善されるという共振様な現象を観測した.しかし
ながらその結果が刺激電流の特性にどの程度依存する
か,さらによりミクロな観点での活動電位の生成過程
については不明であった.そこで本研究では,刺激電
流の周波数に依存した共振現象ならびに活動電位の生
成過程が,そのパルスの特性にどのように影響を受け
るかを調査することを目的とした.
神経細胞モデルは興奮を引き起こす能動的な素子か
ら構成される細胞体と受動的な素子をもつ樹状突起か
らなるマルチコンパートメントモデルとして構築され
た.各コンパートメントにおける膜内外の電位差は拡
散型偏微分方程式として表現され,Crank-Nicholson 法
に基づき数値的に算出された.入力信号電流は,ラン
ダムに生起するシナプス後膜電流を模倣したものとし
て一様ポアソン過程にしたがうショット雑音が用いら
れた.本研究においてはその生起頻度を 5Hz とし,閾
値未満となるように振幅を設定し,樹状突起の一か所
に印加した.細胞外刺激電流は陽極性の矩形波の直後
に陰極性の矩形波となるものを一周期とし,パルス幅
と振幅絶対値を同一にして,周波数を変数としながら
3
Dominique M. DURAND 3
Case Western Reserve University
細胞外の一か所に固定して印加した.これらの二つ
の刺激電流を 60 秒間与え,細胞体における膜電位を記
録した.このような測定を,入力信号とパルス電流の
初期位相をランダムに変えながら繰り返し実施した.
膜電位から活動電位の発火時刻を検出し,その間隔ヒ
ストグラムから情報レートを算出した.また入力信号
としての個々のショット雑音の生起時刻から活動電位
の発火時刻までの遅れ(レイテンシ)についてヒスト
グラムを観測した.
計算機シミュレーションにおいて,まずパルス幅と
振幅を固定させて周波数を 80Hz から 180Hz に変化さ
せたときの入出力特性を観測したところ,低周波帯域
において出力としてのスパイク列は生成されず,
130Hz 付近で入力信号系列に関連したスパイク列が生
成され,それを超えるに伴い発火頻度が上昇した.こ
の試行を繰り返し行い,情報レートを算出したところ,
周波数の上昇に伴い増加し,130Hz 付近で最大値とな
り,その後下降するという共振現象を観測することが
できた.同様の調査を,パルス状電流の振幅を変更し
て調査を行ったところ,振幅の変化に応じて情報レー
トを最大とする周波数がシフトする傾向を観測すると
ともに,その最大値は周波数に対して独立に一定な値
を呈することが示された.このような結果は,神経細
胞膜の電気的諸特性(抵抗値や静電容量,イオンコン
ダクタンスのキネティクス)が定められている下で,
特異的な条件をもつ刺激電流が閾値を下げ,微弱な信
号の適切な活動電位列としての出力をもたらすように
機能したために観測されたものと考えられる.
なお,上記の調査と同時に微弱な信号電流としての
ショット雑音の生起時刻を記録し,レイテンシのばら
つきを観測したところ,情報レートを最大とする刺激
電流の周波数が約 100Hz を超えた時に,その周波数に
よらずに特定の周波数帯(120-140Hz)において最小と
なった.すなわち,微弱な神経信号の情報伝送を強化
することと,レイテンシを規則的に保こととを両立す
ることのできる刺激電流の周波数が 130Hz 前後にある
ことが示唆された.そのメカニズムについては引き続
き検討を行っている.またレイテンシに関する上記の
結果は,例えば,細胞外刺激を同時に受け取る神経細
胞の集合的な活動において意義があると考えられ,今
後さらなる検討を行いたい.本研究が今後,脳深部刺
激療法やその他の細胞外電気刺激を用いた医療技術の
神経系におけるメカニズムの理解に貢献することが期
待される.
運動残効知覚時の Steady-state 型視覚誘発電位の分析
有光 翔理 1,百瀬 桂子 2, 3 1
2
早稲田大学大学院人間科学研究科, 早稲田大学人間科学学術院,3 早稲田大学応用脳科学研究所 1.はじめに 運動残効とは,一方向に運動する刺激を一定時間観察し
た後に静止画像を見ると,最初の運動方向とは逆の動きが
知覚される現象のことである.人間の視覚系には運動方向
に選択性のある神経機構が多く存在しており,それらが運
動の持続的観察によって選択的に順応するため運動残効
が生じると考えられている.運動残効知覚時の脳活動特性
は,運動視の神経メカニズム解明に有用な手がかりである
とされ,fMRI による検討報告が多い.一方で,より被験者
の負担が少ない Steady-state 型視覚誘発電位(SSVEP)も
利用されており,乳幼児の視覚発達研究のための計測法と
して期待されている.特定の条件の運動残効において,運
動方向を他覚的に検出できることが報告されている[1].
今回,先行研究と同様の条件で,SSVEP を用いて運動残効
として知覚される運動方向の簡易検出を試みた結果につ
いて報告する. 2.方法 大学生 4 名(男性 2 名,女性 2 名,22.25±0.43 歳)を
対象として以下の実験を行った.正弦波縞パターン(2 c/deg)が,左もしくは右方向に一定速度(4.5 deg/s)で
移動する映像(順応刺激)を 25.6 秒提示した直後に,同
様の正弦波縞パターンの反転刺激(9 Hz)(テスト刺激)
を 12 秒提示し,その間の SSVEP を頭部 64 箇所から記録し
た(順応あり条件).順応刺激を提示しない場合の SSVEP
も同様に記録した(順応なし条件).また順応方向を左右
に変えて同じ実験を各条件に対して 10 回ずつ行った.脳
波の記録には高密度センサ脳波計測システム
(GES300,Electrical Geodesics,Inc.社製)を用い,サン
プリング周波数 500 Hz で記録した.記録した各条件の 10
回分の波形(1 回分は記録した 12 秒間のうちの 1 秒〜11
秒の 10 秒間)を加算平均して,1 秒間の SSVEP を求めた.
そしてSSVEP の短時間フーリエ変換により反転周波数
(1F)
およびその 2 倍の周波数(2F)成分の振幅と位相を算出し
た. 3.結果と考察 被験者 1 人の Oz と T6 の部位の順応あり・なし条件の結
果(Phasor)を図 1 に示す.図 1 に示されるように,1F
成分の位相が順応方向により逆位相となった.また,2F
成分では左右の順応方向による位相差が見られなかった.
これらは先行研究[1]と同様の結果であり,運動方向の検
出が可能であることが示された.
この傾向は後頭部全域
(O1,
O2,Oz 付近)で確認され,運動残効が後頭部視覚野 V1,
V3/V3a に関連しているという先行研究[1]の結果を支持し
た.また,後側頭葉(T6 付近)でも同様の傾向が確認され,
この領域は一般的に運動残効と関連していると報告され
ている側頭葉 MT 野付近と一致した.しかし,他の被験者
においては,先行研究と同様の結果は示されない場合もみ
られた.被験者によっては,実験時に運動残効を感じてい
ないという報告があり,運動残効を感じる程度に個人差が
みられた.このため,視覚誘発電位に特性が現れなかった
可能性が示唆された. これより,4.5 deg/s (9 Hz)の条件においては,SSVEP
により簡易な運動視評価が可能であることが確認された.
運動残効の生じやすい刺激の条件や知覚の個人差の検討
が今後の課題である. 参考文献 [1] Ales, J. M., & Norcia, A. M. (2009) Assessing
direction-specific adaptation using the steady-state visual
evoked potential: Results from EEG source imaging. Journal
of Vision, 9(7):8, 1–13.
順応なし 右順応 左順応 Oz
Ÿ
図 1. 被験者 A の1F(9Hz)成分の Phasor 表示
T6
Ÿ
勤労者の睡眠時脳波および心拍変動ダイナミクス
北山 裕貴 1 辛島 彰洋 1 重藤 和英 2 片山 統裕 1 中尾 光之 1
1
東北大学大学院情報科学研究科
1. はじめに
2 トヨタ自動車
FP 部 12U
さは睡眠の深さの指標としてよく用いられる
これまで睡眠研究は 50 年以上にわたって進め
(Borbély and Achermann, 2005)。睡眠の深さを調
られてきたが、睡眠の目的はまだ解明されておら
べるために、δ波の帯域を 1.0~4.0Hz とし、20
ず、最適な睡眠時間も不明なままである。睡眠実
秒ごとにδ波のパワースペクトル密度を求めた。
験のほとんどが、日常とは異なる環境である実験
そして、睡眠サイクルごとに単位時間当たりのδ
室で行われている点がその原因の一つと考えられ
波パワーを計算した。
ており、被験者の自宅のように日常に近い環境で
睡眠時の自律神経活動を調べるために心電図の
睡眠研究を行うことの重要性が指摘されている
解析も行った。本研究では、独立成分分析方によ
(Roenneberg, 2013)。
り脳波と眼電図の計4チャンネルの信号から心電
就床時に企図した時刻に外的な手がかりを用い
図の波形を分離し、心電図波形を検出できた時間
ることなく目覚めることは自己覚醒と呼ばれてい
帯(つまり寝返りなどの体動によるノイズがない
る。自己覚醒をすると、起床直前の 1 時間の睡眠
区間)において心拍リズムを解析した。
においては、睡眠が浅くなってしまうことや、交
感神経の活動が活発になることなどが実験室で行
3. 結果・考察
われた生理実験では報告されているが(Matsuura
仕事による睡眠への影響を調べるために、出勤
and Hayashi, 2009)、日常的な環境ではほとんど
するために決められた時刻に起床しなければいけ
調べられてこなかった。そこで、本研究では就労
ない“仕事日”と、睡眠時間を十分に確保できる
者を対象として 4 週間にわたって睡眠中の脳波と
と考えられる“休日”に分け、睡眠の深さや睡眠
心拍リズムを記録し、仕事日と休日で差がみられ
時の自律神経活動を比較した。
るかを調べた。
まず、睡眠の深さに注目をし、δ波に違いがあ
るかどうか調べた。睡眠サイクルごとのδ波パワ
2. 実験方法
ーは、睡眠の前半から中盤にあたる 3 サイクル目
本研究は東北大学大学院情報科学研究科人間対
までは仕事日と休日で差は無かったが、睡眠の終
象倫理委員会の承認を受け実施した。また、本研
盤である 4 サイクル目のδ波パワーには有意な差
究における企業等との利害関係については、東北
が見られた。このことは、仕事日の方が起床直前
大学利益相反マネジメント委員会より承認を得た。
の睡眠が浅くなっていることを示している。さら
被験者には、仕事を有して、睡眠に問題がない
に、自律神経活動に注目し、睡眠サイクルごとに
8 人の成人男性(41~65 歳)を採用した。実験は 4
心拍間隔を調べたが、仕事日と休日でほとんど差
週間にわたって行われた。実験中、被験者には普
は見られなかった。この結果は、睡眠時間が制限
段通りの生活をしていただいた。睡眠時の脳波計
されても、睡眠時の自律神経活動には差がない可
測には、携帯型脳波計を用いた。就寝直前に被験
能性を示唆している。
者自身により、脳波および眼電図計測用の電極を
以上のことから、日常的な睡眠において、決め
貼り付けていただき、脳波計も操作していただい
られた時刻に起床しなければいけないストレスは、
た。睡眠-覚醒状態判定には、Fp1-リファレンス間
起床直前の睡眠を浅くするが、睡眠時の自律神経
(右耳朶部)の脳波と、眼電図を用いた。
活動には影響を与えないと考えられる。すなわち、
ノンレム睡眠時に特徴的に出現する脳波である
δ波は、1Hz 程度の緩徐な波であり、δ波の大き
仕事日には実験室環境の実験で報告されている自
己覚醒とは異なる現象が生じていると言える。
Utilization of Neuromuscular Signals forStudying Human Movement
身体運動研究におけるヒト神経筋信号の活用
Minoru Shinohara, PhD, FACSM
School of Applied Physiology
Georgia Institute of Technology
(講演は日本語で話します)
Improvement of athletic performance often involves adaptations in the neuromuscular
system. For designing effective training strategies and examining neuromuscular
adaptations, appropriate assessment of the neuromuscular system is essential.
Integration of scientific insight and engineering approach into the human
neuromuscular system would facilitate the improvement of athletic performance.
Human movement is produced by the contraction of skeletal muscles that are
activated by the nervous system. This process involves electrical activity of the
nervous system that lead to mechanical motor output of the musculoskeletal system.
Accordingly, researchers obtain and analyze electrical and mechanical signals from
the neuromuscular system in studying human movement. In this talk, I will discuss
recent progresses in the utilization of such neuromuscular signals inhumanresearchI
have been involved as a scientist. Specifically, I plan to discuss the following topics:
1) assessment of mechanical property of human muscle by means of muscle
shearwaves using ultrafast ultrasound and laser technologies; 2) improved assessment
of neuromuscular activity with additional simple processing of surface
electromyogram (EMG) and muscle force; 3) assessment and adaptation of cocontraction of antagonistic muscles for improving motor control, including humanrobot interaction; and 4) assessment and adaptation of correlated neural oscillations
between the brain (electroencephalography, EEG) and muscle (EMG) due to task and
aging.Discussion on these topics between engineers and scientists would help us
better understand human movement in terms of its improvementand deterioration.
Funding: American College of Sports Science, Ford Foundation, Japan Science and
Technology Agency, Japan Society of the Promotion of Science, National Science
Foundation, U.S. Department of Veterans Affairs
全身の感覚運動同期能の評価に関するバイオメカニクス的研究 山田洋(東海大学)、小松真二(筑波大学)、長尾秀行(東海大学)、
小澤悠(東海大学)、小河原慶太(東海大学)
キーワード:ダンス,同期誤差,筋電図
Ⅰ.緒言
められなかった.このことから,熟練度は全身の感
リズミカルな感覚刺激と運動を同期させることは
覚運動同期におけるダウン課題への影響は少ないと
感覚運動同期と呼ばれている.熟練したストリート
考えられる.
ダンサーは長期の練習によって,優れた感覚運動同
アップ課題におけるダンサー群と非ダンサー群の
期の能力を持っていると考えられる.本研究は,熟
平均位相角には,熟練度と BPM を要因とする交互
練したストリートダンサーと非ダンサーを対象に全
作用が認められ(p<0.01),熟練度と BPM にそれ
身の感覚運動同期における巧拙の違いをバイオメカ
ぞれ主効果が認められた(p<0.01,p<0.05).熟練
ニクス的に明らかにすることを目的とした.
度を要因とする多重比較検定では 120BPM におい
て有意な差が(p<0.05),140BPM において有意な
Ⅱ.方法
差 が ( p<0.01 ) , 160BPM に お い て 有 意 な 差 が
被験者は大学生ストリートダンサー5 名(ダンサ
(p<0.05),180BPM において有意な差が認められ
ー群),男子大学生 5 名(非ダンサー群)であった.
た(p<0.05).
運動課題はストリートダンスの基本動作である「アップ課題」と
ダンサー群の BPM を要因とする平均位相角,非
「ダウン課題」とし,10BPM(beats per minute)毎に
ダンサー群の BPM を要因とする平均位相角に関す
40〜180BPM の範囲で行った.光学式モーションキ
る多重比較検定の結果,非ダンサー群においてアッ
ャプチャシステムを用いて,サンプリング周波数
250Hz,シャッタースピード 1ms で記録した.被験
者には身体測定点に反射マーカーを貼付し外側広筋
と大腿二頭筋長頭より筋電図を記録した.
得られた映像データは動作解析ソフトウェアを使
用し,被験者に貼付したマーカーの 3 次元位置座標
を収集し矢状面の膝関節の角度,角速度,およびそ
れらの値の z 値を算出した.メトロノームの音が鳴
った時刻における z 値を抽出し,位相平面上にプロ
ットして,位相角を算出しこの位相角を同期誤差と
して評価した.
EMG データは絶対値化した後,Heuer(2000)
の方法に従い,共収縮値 RDS を算出し,それらの
プ課題の 140BPM より高い BPM で有意な差が多く
みられた。
ダンサー群と非ダンサー群の RDS の分散につい
ては,BPM の増大に伴って有意な差が認められた
(p<0.05)が,熟練度による有意な差は認められな
かった.このことから熟練度の差異に筋の同時収縮
の影響は少ないと考えられる.
Ⅳ.引用・参考文献
1) 文部科学省.( 2008)中学校学習指要領解説 保
健体育編, 東山書房, 121-122.
2) Heuer, H(2007)Control of the dominant and
分散を求めた.共収縮値は値が1に近いほど伸筋が
nondominant hand:exploitation and taming
優性,−1に近いほど屈筋が優性であることを示し,
of nonmuscular forces, Experimental Brain
値が0に近いと共収縮していることを示す.各指標
Reseach, 178(3): 363-373.
について 2 元配置分散分析を行い,多重比較検定に
3) Osu, R., Franklin, D, W., Kato, H., Gomi, H.,
は Bonferroni 法を採用した.有意水準は 5%未満と
Domen, K., Yoshioka, T., and Kawato, M
した.
(2002)Short-and-long-term changes in joint
co-contraction
associated
with
motor
Ⅲ.結果および考察
learning as revealed from surface EMG, J.
ダウン課題におけるダンサー群と非ダンサー群の
Neurophysiol., 88(2): 991-1004.
平均位相角は全てにおいて要因による有意な差は認
動画像解析による母子の身体接触コミュニケーションの特性評価
百瀬桂子† 石島このみ† 根ヶ山光一†
早稲田大学人間科学学術院
はじめに
人間同士の対話コミュニケーションでは「間」
の共有や発話タイミングの同調がみられ,これら
は高度なタイミング制御機構により実現されて
いると考えられる.このような円滑な対話基盤の
発達過程を明らかにすることは,健全な対人コミ
ュニケーションの育成とその規定要因を見出す
うえで重要である.発話獲得以前の乳児では,母
親を主とする他者との関わりは,顔の表情や視線
を含めた身体動作や身体同士の接触により行わ
れている.したがって,発達初期では,双方向性
をもつ身体接触動作を通して,対話の基盤形成が
なされるものと考えられる.このような観点から,
我々は母子間の自然な身体接触遊び場面のマル
チモーダル分析を行っている[1].本報では,遊
びが持続する場面において,キモグラフにより同
定した反復動作の周期(テンポ)の特徴について
報告する.
方法
既報[1]で用いた乳児(4 ヶ月齢)と母親の身
体接触遊び場面のビデオ映像(約 10 分)から,
手足遊び(母親が子の前腕もしくは下肢を手で握
り,それを反復的に振りながら遊ぶ)が数分間継
続しているシーンを抽出した.
抽出された各シーンにおいて,反復動作が出現
している区間と動作に使われている身体部位(上
腕,前腕,手,大腿,下腿,足)を目視により特
定した.
反復の周期は,動作に使われている身体部位の
画素値の時系列表示であるキモグラフ(Fig. 1)
により求めた.
撮 影 さ れ た 映 像 は パ ソ コ ン に 取 り 込 み ,
Matlab(Mathworks)により分析した.また,
アノテーションツール ELAN を利用して,母子
の表情や発話は目視により確認・記録した.
結果・考察
動作周期の変化の一例として,手足遊びが 98
秒間持続的にみられたシーンの終盤 30 秒間を
Fig.2 に示す.仰臥位の子どもの大腿部を,母親
が手で握り,掛け声を出しながらリズミカルに振
って遊ぶ様子が観察された場面である.この終盤
にかけて,反復周期は減少する傾向が確認でき,
Fig.2 のシーンでは母親の子供に対する声がけか
ら,積極的に動作を促す様子が確認された.また,
子どもは母親の手や体に足を接触させようとす
る行為が見られ,遊びへの積極性が伺えた.これ
らの高揚感が動作のテンポアップに現れたと考
えられる.他の母子の手足遊びが持続する場面に
おいても,同様の傾向が確認された.
今回解析対象とした映像は,自然な遊び場面の
観察を意図したもので,固定カメラによる撮影で
はなかったが,反復動作周期はほぼ問題なく抽出
できた.身体接触による母子間コミュニケーショ
ンの定量分析は,コミュニケーション発達研究の
有用な手がかりであり,今回用いた周期検出方法
は簡単で有効な方法といえる.今後,撮影者の手
振れやズームに対しても自動補正を適用できる
ようにすれば,様々な観察場面の定量分析が期待
できる.
参考文献
[1] 百瀬桂子, 根ヶ山光一, 石島このみ, 菊池英明, 誉
田雅彰, 市川熹, “母子の身体接触を伴う遊びにおけ
る動作と発話の時系列分析” 信学技報, 2012, vol.111,
no.464, pp. 3–7.
Fig.1 キモグラフの例
足-下腿-大腿 1
周期 sec †
0.5
0
250
260
270
sec
Fig. 2 手足遊び終盤の周期変化
280
QT-RR 間隔の共変性に着目した心臓突然死の
リスク評価について
Co-variability of QT-RR Intervals as a measure to assess the Risk of Causing Sudden Cardiac Death
笠原啓祐
E-mail:
林弘人
中村彩耶
八名和夫
Keisuke Kasahara Hiroto Hayashi
Saya Nakamura
Kazuo Yana
Graduate School of Science and Engineering, Hosei University
[email protected], [email protected], [email protected]
4. 解析結果
1.はじめに
現在, 日本では年間約 5 万の人が冠状動脈性心臓病で亡くなってお
スプラインのパラメータを 0.1 から 0.9 まで 0.1 刻みで変化させ, 相
り, その半数が心臓突然死(SuddonCardiacDeath : SCD) が原因であると
互情報量, 相関係数の値を成分ごとに求めた. 得た相互情報量, 相関係
言われている. 心臓突然死の主な原因は致死性不整脈であり, その救
数を用いて 3 グループ間で有意確率を求めた. 以下の図 2 に高リスク
命には自動体外式除細動器(AutomatedExternalDefibrillator : AED)を使用
群と健常者群の相互情報量の有意確率をパラメータごとに表示したグ
した方法しかない. そのため, 心臓突然死のリスク評価を行い事前に
ラフを記載する. 左のグラフがトレンド成分, 右のグラフが残差成分
対策をすることがとても重要になってくる. これまで突然死について
の相互情報量を示している.
種々のリスク評価の指標が提案されてきた. その中に QT ディスパー
ションと呼ばれるリスク指標があり, 本研究では QT 間隔と RR 間隔
の共変性に着目し, 研究を行った.
2.解析データ
解析するデータは, 重篤な心臓疾患を融資悪性不整脈等が起きたこ
との有る高リスク被験者 11 例, 高血圧のみまたは良性の不整脈等を有
している低リスク被験 13 例, 健常者 25 例の 3 種類を用いた. また, 3
種類のデータは全て 24 時間ホルター心電図データである.
Fig:2
3. 方法
心電図データから RR 間隔, QT 間隔を切り出しそれらに対してスプ
High v.s NML Mutual information
5.考察
ライン平滑化を行うことでトレンド成分, 残差成分に分割することが
結果より, 高リスク, 健常者間の相互情報量では, スプラインのパラ
できる. 本研究では分割した 2 つの成分の相互情報量, 相関係数を求
メータの値を 1 に近づけ追従性を良くすると有意確率の値が小さくな
め, 検定を行うことで有意差があるかを調べた. 検定を行う際には
った. 全体的に見ても追従性を良くすると有意確率の値が小さくなる
SPSS と呼ばれる解析ソフトウェアを用いた.
ことが多く見られた. これらの結果から, スプラインの追従性を良く
した方がグループ間の区別がしやすくなると考えられる. 今後はスプ
ラインを用いない場合と追従性を良くした場合で比較し, スプライン
を用いた方がよいのか調べる必要がある.
参考文献
[1] 西部俊広, "心臓突然死リスク評価指標としての QTRR 間隔相関性" 2011 年法政大学理工学部応用情報工学
科卒業論文
Fig:1
RR Interval, QT Interval
Alternans Ratio 長時間順位統計に基づく心臓突然死リスク評価
Sudden Cardiac Death Risk Assessment based on the Long Term Order Statistics of the Alternans Ratio
1
山城晃一朗
1
塩原理人
1
八名和夫
小野卓哉
2
Koichiro Yamashiro
Shiobara Masahito
Kazuo Yana
Takuya Ono
1. Department of Applied Informatics, Faculty of Science and Engineering, Hosei University
2. Department of Cardiology, Nippon Medical School
E-mail:[email protected], [email protected]
1.はじめに
4.スペクトル加算平均から AR を式(3)のように定義する.
近年心臓突然死数は年々増加しており, 深刻な社会問題と
なっている. 心臓突然死の原因となる致死性不整脈などは,
発症時に除細動器があれば突然死を回避出来る場合が多いこ
とから, 事前に突然死のリスクを把握することは予防的観点
から重要である. 心臓突然死のリスク指標として, 約 100 年前
に T-Wave Alternans(TWA)が提唱され, 多くの研究が行われて
きた. それらによると, 心臓突然死は一般的に心拍数が上昇
する際に発生しやすいことがわかっている一方で, 約 3 割が夜
間・睡眠時に発生していると調査もあることから, 長時間の心
電図データから心臓突然死のリスクを検査する必要がある.
本稿では, 3 誘導ホルター心電計で得られた 24 時間心電図か
ら, TWA の強度の指標である Alternans Ratio(AR)を用いた TWA
の検出及び心臓突然死リスク評価を行う.
AR =
0.5 −( )
( )
…(3)
なお, noise=0.4-0.47[cpb]の範囲とした. AR が高いほど T 波
が交互変化していることを示す. 以上の 1 セグメントの手順を
720 セグメント繰り返すことで 24 時間 AR を算出する. 図 2 に
例を示す.
図 2.24 時間 AR 算出結果
2.解析データ
3 誘導ホルター心電計で得られた 11 件の高リスク群(HR), 15
件の低リスク群(LR), 25 件の Control 群の 24 時間心電図を使
用する. 心電図のサンプリング周波数は 200[Hz]で, 基線変動
除去のために通過帯域 0.5-60[Hz], フィルタ長 1001 のバンド
パスフィルタを掛けている. スペクトルを用いる場合, 最低
でも 2 分間の長さが必要とされているため, 2 分間を 1 セグメ
ントとする.
4.結果
求めた 24 時間 AR から 85,90,95,99 パーセンタイル値を求め,
各状態群に差があるのか多重比較法である Tukey-Kramer 法で
検定を行なった. 表 1 にその結果を示す.
表 1. 検定結果
3.方法
percentile
1. 3 誘導の心電図を極性判断し, 加算平均した心電図を T 波切
り出しに利用する. T 波頂点から前後 150[ms]を T 波範囲とし,
各誘導からその T 波範囲を切り出す.
2.特異値分解を用いて, 切り出した 3 誘導の T 波の成分分析を
行う. 入力を X とすると,
X = U Σ   ⋯ (1)
99
95
90
85
HR vs LR
0.099
0.071
0.127
0.198
HR vs Control
0.021
0.004
0.013
0.034
LR vs Control
0.863
0.578
0.656
0.743
有意水準 p<0.05
式(1)の形に分解することが出来る. ここで,
S = Σ   ⋯ (2)
式(2)に示した特徴ベクトル S を定義する. 本稿では得られた 1
~3 成分の特徴ベクトルのうち, 第 1, 2 成分のみを利用する.
3.次に特徴ベクトルを 1-5Phase に 5 分割し, 相対誤差 e を
Phase 毎に求める. 相対誤差 e を離散フーリエ変換し, スペク
トルを 5 つ求め加算平均する. 図 1 に例を示す.
5.考察
検定により HR 群と Control 群において有意差があるという
結果を得た. 中でも 95 パーセンタイル値の比較で最も良い結
果が出た. 99 パーセンタイル値で最も良い数値が出なかったの
は, ノイズ等による外れ値が影響したものだと考えられる.
これを踏まえ, 心臓突然死のリスク指標として 95 パーセンタ
イル値に注目すべきだと考えている. 今回は 24 時間すべての
データを使用したが, 小型心電計故のノイズを考慮し, デー
タクリーニングを行うことで TWA 検出精度の向上させることが
出来ると考えられる.
参考文献
図 1:スペクトル加算平均
[1]T Nishibe, K Yamashiro, K Yana(2013), “T-wave
Alternans Search over 24 Hour Holter ECG Recordings
based on the Singular Value Decomposition”, 35th Annual
International Conference of the IEEE EMBS,
pp2076-2079,2013
瞬時心拍数推定における有効帯域について
Effective Bandwidth for Measuring Estimation Accuracy of the Instantaneous Heart Rate
定蛇 市朗
相原 光希
永井 秀直
八名 和夫
Ichiro Joja Mitsuki Aihara Hidenao Nagai Kazuo Yana
Graduate School of Science and Engineering, Hosei University
E-mail: [email protected], [email protected]

1.
はじめに
心拍変動の周波数スペクトルと自律神経活動の関係が明ら
かにされて以来,心拍変動解析は国内問わず精力的に行われ,
様々な分野で応用がされている.しかし,瞬時心拍数の推定手
法において厳密な評価がなく,各々の研究者がまちまちの手
法を採用している現状であり,解析手法の標準化が重要な意
味を持つと考えている.本研究では,計算機シミュレーション
により心拍変調過程から得られる RR 間隔を生成し,各手法の
比較,検討を行う.
2.
一例として,表 1 に,n=0.250,0.500 の時の有効帯域の一覧表と,
図 1 に HR=60,c.v=0.2,n=0.5 の時の各手法の推定誤差を比較し
た図を示す.
表 1. 有効帯域幅一覧
n=0.250
c.v
HR[bpm]
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
c.v
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
c.v
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
シミュレーションデータ
2.1 計算機シミュレーション
生体から得られる時系列のシミュレーションを行う場合
に,望みのスペクトルをもつ事件列を作り出す必要に迫られ
ることがよくある.
N
∆−n  =   ∆−n  =   ∑ ( + 1) …
=0
1

n + (r − 1)
−r
!
36
0.24
0.17
0.08
48
0.33
0.24
0.13
0.24 0.33
0.17 0.24
0.07 0.13
0.24 0.33
0.18 0.24
0.09 0.12
0.1
60
0.43
0.31
0.17
0.2
0.43
0.31
0.16
0.3
0.42
0.31
0.16
n=0.500
72
0.52
0.39
0.22
84
0.61
0.44
0.27
0.51 0.59
0.39 0.41
0.21 0.25
0.51 0.59
0.37 0.42
0.20 0.26
c.v
HR[bpm]
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
c.v
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
c.v
DCSI[Hz]
SIHR[Hz]
RIHR[Hz]
36
0.24
0.16
0.09
48
0.33
0.23
0.14
0.23 0.32
0.15 0.22
0.09 0.13
0.23 0.31
0.14 0.20
0.08 0.13
0.1
60
0.43
0.30
0.19
0.2
0.43
0.27
0.18
0.3
0.40
0.26
0.17
72
0.53
0.40
0.25
84
0.63
0.46
0.31
0.51 0.58
0.36 0.41
0.23 0.27
0.48 0.57
0.32 0.39
0.20 0.26
(1)
ゆらぎを生成する際に,白色ガウス乱数系列xk の移動平均過
1
程yk とし,数式(2)にn = を代入して以下の式に変形する.
2
1
1
1∙3
2
yk = δ ( +

+

+⋯)
(2)
2 ∙ 1! −1 22 ∙ 2! −2
0.5 1.0 1.5 2.5 3.0 3.5
1
同様にn = , , , , , を代入し, ゆらぎを生成する.
4
4
4
4
4
4
1
図 1. n= ,60bpm,変動係数 0.2,各手法の推定誤差

2
2.2 シミュレーション内容
瞬時心拍数を以下のように設定し,シミュレーションを生
成した. そしてDCSI法,RIHR法,SIHR法の3手法により瞬時心
拍数の推定を行う.
1. 平均心拍数(bpm):36,48,60,72,84
2. 変動係数:0.1,0.2,0.3
3. 点数:500,000
4. フィルタ次数:100,000
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5
5. 積分回数: , , , , , ,
4
4
4
4
4
4
4
6.
考察
表 1.より,全てのパターンで有効帯域幅の大きさは DCSI 法
>SIHR 法>RIHR 法となり,瞬時心拍数復調精度は高い結果を
示した. しかしながら,図 1 より, DCSI 法は 0.1-0.3Hz の範囲
で推定誤差に正のバイアスが見られる場合があった.以上の
事から誤差特性を明確にし, 特定の帯域幅のバイアスを考慮
することが重要である. それに対し,SIHR 法は DCSI 法が不得
手な帯域幅も誤差が低く復調可能であることがわかる.
参考文献
4. 結果
7.
4.1 推定誤差
シミュレーションした瞬時心拍数(見本過程)の各手法による
[1] K. Kotani M. Tachibana and K. Takamatsu, “ Respiratory-phase domain
analysis of heart rata variability,” Methods of Information in Medicine,
Vol. 46, pp. 376-385, 2007.
復調率を,
各手法のスペクトル
見本過程のスペクトル
と定義し,これを推定誤差とする.
4.2 有効帯域
各手法を比較する際に,今回は推定誤差が 10%以上になった
時の周波数までを有効帯域とする.すなわち,有効帯域幅が大
きいほど,高精度で瞬時心拍数推定が出来ている指標となる.
[2] F. Chen and Y. Zhang, “An Efficient Algorithm to Reconstruct Heart Rate
Signal Based on an IPFM Model for the Spectral Analysis of HRV, ” Conf.
Proc. IEEE EMBS, pp.936-939, 2005.
[3] R.D. Berger, S. Akselrod, D. Gordon and R.J. Cohen, “An efficient
algorithm for spectral analysis of heart rate variability,” IEEE Trans.
BME. Vol. 33, pp.900-904, 1989.