20160409 katayama

医療情報システム研究室
脳機能イメージング N
【文献調査】
Motion artifacts in functional near-infrared
spectroscopy: A comparison of motion correction
techniques applied to real cognitive data
片山朋香
廣安知之
日和悟
2016 年 03 月 23 日
タイトル
1
機能的近赤外分光法におけるモーションアーチファクト：実際の認知データに適用される体動補正技術の比較
著者
2
Sabrina Brigadoi,Lisa Ceccherini, Simone Cutini, Fabio Scarpa, Pietro Scatturin, Juliette Selb,Louis Gagnon,
David A. Boas and Robert J. Cooper
出典
3
NeuroImage, vol.85, no.1, pp.181-191, 2014
アブストラクト
4
多くの機能的近赤外分光法（NIRS）の実験において，モーションアーチファクトはノイズの著しい原因である．
それにもかかわらず，それらの除去のための十分に確立された方法は存在していない．その代わりに，モーション
アーチファクトを含む fNIRS データの機能の治験は，多くの場合，完全に却下される．しかし，ほとんどの実験
環境では，試行回数は制限があり，特に困難な集団において，複数のモーションアーチファクトは一般的である．
モーションアーチファクトを補正するために，主成分分析，スプライン補間，カルマンフィルター，ウェーブレッ
トフィルターおよび相関に基づく信号改善を含んだ多くの方法が提案されている．異なる技術の性能は，多くの場
合，シミュレーションで比較されているが，実際の機能データではまれにしか評価されていない．ここでは，認
知課題中において得られた実際の機能データで，体動補正技術の性能を比較した．課題では，血行動態応答と相
関している低周波，低振幅のモーションアーチファクトをもたらす，被験者が声を出して話すことが求められた．
これらの方法の有効性を比較するために，血行動態応答の生理機能に関連する客観的な評価指標が引き出されて
いる．治験を却下するよりもモーションアーチファクトを補正する方が常により良いことと，アーチファクトが
93 ％占める曲線下の面積を減少させる，ウェーブレットフィルターがこの種類のアーチファクトを修正するため
の最も効果的なアプローチであることを我々の結果は示している．したがって，我々の結果は，ウェーブレット
フィルターが fNIRS データにおけるモーションアーチファクトの補正のための最も有望かつ強力な技術であるこ
とを示した先行研究を支持している．ここでの分析は，異なる体動補正アルゴリズムの影響を客観的にテストし，
独自の fNIRS 実験の分析のための最も適切な選択をする人のための先導として役立つにちがいない．
キーワード
5
Functional near-infrared spectroscopy; fNIRS，Motion artifact，Hemodynamic response，Motion correction
参考文献
6
6.1
fNIRS を用いて，オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの濃度変化が算出している研究
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1
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6.2
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6.3
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6.4
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6.5
fNIRS を用いた，脳卒中患者などの困難で実験が難しい集団の研究
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[12] S. Muehlschlegel, J. Selb, M. Patel, S.G. Diamond, M.A. Franceschini, A.G. Sorensen, D.A. Boas, L.H.
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[13] H. Obrig, J. Steinbrink，Non-invasive optical imaging of stroke，Philos. Transact. A Math. Phys. Eng.
Sci.,vol.369 no.1955, pp.4470-4494, 2011
6.6
短く分離されたチャンネルを用いて，体動を除去するために補足的な計測をしている研究
[14] F.C. Robertson, T.S. Douglas, E.M. Meintjes，Motion artifact removal for functional near infrared spectroscopy: a comparison of methods，IEEE Trans. Biomed. Eng., vol.57 no.6, pp.1377-1387, 2010
6.7
加速度計を用いて，体動を除去するために補足的な計測をしている研究
[15] J. Virtanen, T. Noponen, K. Kotilahti, J. Virtanen, R.J. Ilmoniemi，Accelerometer-based method for
correcting signal baseline changes caused by motion artifacts in medical near-infrared spectroscopy，J. Biomed.
Opt., vol.16 no.8, pp.087-005, 2011
6.8
PCA を用いた補足的な計測を必要としない研究
[16] Y. Zhang, D.H. Brooks, M.A. Franceschini, D.A. Boas，Eigenvector-based spatial filtering for reduction
of physiological interference in diffuse optical imaging，J. Biomed. Opt., vol.10, no.1, pp.11014, 2005
6.9
カルマンフィルターを用いた補足的な計測を必要としない研究
[17] M. Izzetoglu, P. Chitrapu, S. Bunce, B. Onaral，Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using
discrete Kalman filtering，Biomed. Eng. Online, pp.9-16, 2010
2
6.10
ウェーブレットフィルターを用いた補足的な計測を必要としない研究
[18] B. Molavi, G.A. Dumont，Wavelet-based motion artifact removal for functional near-infrared spectroscopy，Physiol. Meas., vol.33, no.2, pp.259-270, 2012
6.11
スプライン補間を用いた補足的な計測を必要としない研究
[19] F. Scholkmann, S. Spichtig, T. Muehlemann, M. Wolf，How to detect and reduce movement artifacts in
near-infrared imaging using moving standard deviation and spline interpolation，Physiol. Meas., vol.31 no.5,
pp.649-662, 2010
6.12
体動のシュミレーションを用いた研究
[20] F. Scholkmann, S. Spichtig, T. Muehlemann, M. Wolf，How to detect and reduce movement artifacts in
near-infrared imaging using moving standard deviation and spline interpolation，Physiol. Meas., vol.31 no.5,
pp.649-662, 2010
6.13
被験者がわざと頭を動かした体動を用いた研究
[21] M. Izzetoglu, P. Chitrapu, S. Bunce, B. Onaral，Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using
discrete Kalman filtering，Biomed. Eng. Online, pp.9-16, 2010
[22] F.C. Robertson, T.S. Douglas, E.M. Meintjes，Motion artifact removal for functional near infrared spectroscopy: a comparison of methods，IEEE Trans. Biomed. Eng., vol.57, no.6, pp.1377-1387, 2010
6.14
静止状態の fINRS データに HRF のシュミレーションを加えた研究
[23] R.J. Cooper, J. Selb, L. Gagnon, D. Phillip, H.W. Schytz, H.K. Iversen, M. Ashina, D.A. Boas，A
systematic comparison of motion artifact correction techniques for functional near-infrared spectroscopy，Front.
Neurosci., vol.6 , pp.147, 2012
3

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