脳磁図

磁気シールドルーム（MSR）モデルは、入れ子になった3つの主要層で構成されています。これらの各層は、純アルミニウム層と、モリブデンパーマロイと同様の組成を持つ高透磁率強磁性層で構成されています。強磁性層は1 mmシートとして供給され、最も内側の層は4枚のシートが密着して構成され、外側の2つの層はそれぞれ3枚のシートで構成されています。磁気連続性はオーバーレイストリップによって維持されます。各主要層が電気的に絶縁されるように、ネジアセンブリには絶縁ワッシャーが使用されます。これにより、 SQUIDの性能を低下させる高周波放射を排除できます。アルミニウムの電気的連続性もアルミニウムオーバーレイストリップによって維持され、1 Hzを超える周波数で重要な交流渦電流シールドが確保されます。内層の接合部は、アルミニウム層の導電性を向上させるために、銀または金で電気めっきされることがよくあります。^{[ 11 ]}  

アクティブシステムは、3 次元ノイズキャンセリング用に設計されています。アクティブシステムを実装するために、各表面の中心に低ノイズのフラックスゲート磁力計が取り付けられ、それに直交するように配置されます。これにより、正のフィードバックと発振を最小限に抑えるために、緩やかな減衰を持つローパスネットワークを介してDCアンプに負のフィードバックが供給されます。システムには、振動ワイヤと消磁ワイヤが組み込まれています。振動ワイヤは透磁率を増加させ、永久消磁ワイヤは内側のメイン層のすべての表面に適用され、表面を消磁します。^{[ 4 ]}さらに、ノイズキャンセリングアルゴリズムは、低周波ノイズと高周波ノイズの両方を低減できます。最新のシステムは、1 Hz 以上で約 2〜3 ​​fT/Hz ^0.5のノイズフロアを備えています。  

MEGが提起する課題は、頭部外に誘導された磁場から脳内の電気活動の位置を決定することです。モデルパラメータ（活動の位置）を測定データ（SQUID信号）から推定する必要があるこのような問題は、逆問題と呼ばれます（モデルパラメータ（例えば、ソースの位置）が既知で、データ（例えば、特定の距離での磁場）を推定する順問題^{[ 12 ]}とは対照的です）。主な難しさは、逆問題には一意の解がないこと（つまり、無限の「正しい」答えが存在すること）であり、「最良」の解を定義する問題自体が集中的な研究の対象となっています。^{[ 13 ]}可能な解は、脳活動の事前知識を含むモデルを使用して導き出すことができます。

ソースモデルは、過剰決定モデルと不足決定モデルのいずれかになります。過剰決定モデルは、いくつかの点状ソース（「等価双極子」）で構成され、その位置はデータから推定されます。不足決定モデルは、多くの異なる分布領域が活性化される場合（「分布ソース解」）に使用できます。測定結果を説明する電流分布は無限に存在しますが、最も可能性の高いものが選択されます。位置特定アルゴリズムは、与えられたソースモデルとヘッドモデルを使用して、基底となる焦点場発生器の可能性のある位置を特定します。

過剰決定モデルにおける位置特定アルゴリズムの一種は、期待値最大化法に基づいて動作します。まず、システムを初期値で初期化します。次に、順モデルを用いて現在の初期値から得られる磁場をシミュレーションするループを開始します。シミュレーションされた磁場と測定された磁場との差を小さくするために、初期値を調整します。このプロセスは収束するまで繰り返されます。

もう一つの一般的な手法はビームフォーミングです。これは、特定の電流ダイポールによって生成される磁場の理論モデルを事前情報として使用し、共分散行列の形で表されるデータの2次統計量とともに、バックアス・ギルバート逆行列を用いてセンサアレイの線形重み（ビームフォーマー）を計算するものです。これは線形制約付き最小分散（LCMV）ビームフォーマーとも呼ばれます。ビームフォーマーをデータに適用すると、ソース位置における「仮想チャネル」の電力推定値が得られます。

制約のないMEG逆問題がいかに不適切であるかは、いくら強調してもしすぎることはない。例えば5mmの解像度で人間の脳内の電流密度を推定することが目標であれば、一意の逆問題を実行するために必要な情報の大部分は、磁場測定からではなく、問題に適用される制約から得られる必要があることは周知の事実である。さらに、そのような制約が存在する場合でも一意の逆問題が可能であっても、その逆問題は不安定になる可能性がある。これらの結論は、発表された研究から容易に導き出せる。^{[ 14 ]}

発生源の位置は、磁気共鳴画像法（MRI）画像と組み合わせて、磁気発生源画像（MSI）を作成するために使用できます。2つのデータセットは、 MRI中に脂質マーカーでマークされ、MEG中に磁場を発生させる電化コイルでマークされた共通の基準点の位置を測定することによって結合されます。各データセットの基準点の位置は、共通の座標系を定義するために使用され、機能的MEGデータを構造的MRIデータに重ね合わせる（「位置合わせ」）ことが可能になります。

臨床現場でこの技術を用いる際の批判の一つは、MRI画像上に明確な境界を持つ色付きの領域が重ねて表示される点である。訓練を受けていない観察者は、これらの色が生理学的に確実な状態を表しているわけではないことに気づかない可能性がある。これはMEGの空間分解能が比較的低いからではなく、統計的プロセスから得られる確率分布に内在する不確実性によるものである。しかし、磁気源画像が他のデータと一致する場合、臨床的に有用となる可能性がある。

MEG の広く受け入れられているソース モデリング手法では、基礎となる神経源が焦点であると仮定して、等価電流双極子 (ECD) のセットを計算します。未知の双極子パラメータの数が MEG 測定の数よりも少ないため、この双極子フィッティング手順は非線形かつ過剰決定です。^{[ 15 ]}多重信号分類(MUSIC) やマルチスタート空間時間モデリング (MSST)などの自動多重双極子モデル アルゴリズムが MEG 応答の解析に適用されます。神経応答を特徴付ける双極子モデルの限界は、(1) ECD で拡張ソースを局所化するのが困難であること、(2) 双極子の総数を事前に正確に推定するのが難しいこと、(3) 双極子の位置、特に脳の深さに依存することです。

多重双極子モデリングとは異なり、分散ソースモデルでは、ソース空間を多数の双極子を含むグリッドに分割します。逆問題は、グリッドノードの双極子モーメントを取得することです。^{[ 16 ]}未知の双極子モーメントの数はMEGセンサーの数よりもはるかに多いため、逆解は非常に不確定であり、解の曖昧さを減らすために追加の制約が必要です。このアプローチの主な利点は、ソースモデルの事前指定が不要であることです。ただし、結果として得られる分布は、真のニューロンソース分布の「ぼやけた」（または歪んだ）イメージのみを反映しているため、解釈が難しい場合があります。空間分解能が脳領域、深さ、方向、センサーの数などのさまざまなパラメータに強く依存するという事実によって、問題は複雑になります。^{[ 17 ]}

独立成分分析（ICA）は、時間的に統計的に独立したさまざまな信号を分離する別の信号処理ソリューションです。主に、外部ノイズで汚染されている可能性のあるMEGおよびEEG信号から、まばたき、眼筋運動、顔面筋アーチファクト、心臓アーチファクトなどのアーチファクトを除去するために使用されます。^{[ 18 ]}しかし、ICAは相関性の高い脳源の解像度が低いという欠点があります。

完璧な時間分解能に基づき、脳磁図（MEG）は現在、局所的な神経同期と領域間同期の両方の観点から、脳内の振動活動を研究するために広く使用されています。局所的な神経同期の例として、MEGは視覚野^{[ 25 ] [ 26 ]や聴覚野[ 27 ]}など、さまざまな標的脳領域のアルファ波を調査するために使用されてきました。他の研究では、MEGを使用して、異なる脳領域間の神経相互作用（たとえば、前頭皮質と視覚皮質の間）を研究しています^{[ 28 ]} 。脳磁図は、睡眠中など、さまざまな意識段階における神経振動の変化を研究するためにも使用できます^{[ 29 ] 。}

MEGの臨床用途は、てんかん患者の病理学的活動の検出と局在化、および脳腫瘍または難治性てんかん患者の手術計画のための重要な皮質の局在化です。てんかん手術の目標は、健康な脳領域を温存し​​ながらてんかん原性組織を除去することです。^{[ 30 ]}重要な脳領域（一次運動野、一次感覚野、視覚野、および言語生成と理解に関与する領域など）の正確な位置を知ることは、手術によって誘発される神経学的欠損を回避するのに役立ちます。直接皮質刺激と皮質脳波（ECoG）で記録される体性感覚誘発電位は、重要な脳領域の局在化のゴールドスタンダードと考えられています。これらの手順は、術中または慢性的に留置された硬膜下グリッド電極から実行できます。どちらも侵襲的です。

体性感覚誘発磁場から得られた中心溝の非侵襲的MEG局在は、これらの侵襲的記録と強い一致を示している。^{[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]} MEG研究は、一次体性感覚皮質の機能的組織を明確にし、個々の指を刺激することによって手の体性感覚皮質の空間的範囲を区別するのに役立つ。皮質組織の侵襲的局在とMEG記録の間のこの一致は、MEG分析の有効性を示しており、MEGが将来侵襲的手順に取って代わる可能性があることを示している。

MEGは胎児や新生児の視覚、聴覚、言語処理などの認知プロセスを研究するために使用されてきました。 ^{[ 34 ]}胎児の記録専用に設計された特注のMEGシステムは、世界中で2つしか稼働していません。^{[ 35 ]} 1つ目は2000年にアーカンソー大学に設置され、2つ目は2008年にテュービンゲン大学に設置されました。どちらの装置も生殖評価用SQUIDアレイ（SARA）と呼ばれ、妊婦の腹部に合う形状の凹型センサーアレイを使用しています。SARA装置を使用すると、妊娠約25週以降から出産まで胎児の皮質活動の記録が可能です。SA​​RAシステムは胎児の記録用に作られていますが、感覚アレイに頭を向けてゆりかごに置かれた乳児の記録も可能です。^{[ 35 ]}同様に腹部全体をカバーする高密度カスタムメイドユニットの3台目が、胎児の電気生理学を評価するために2002年にカンザス大学医療センターに設置されました。^{[ 36 ] [ 37 ]} 2023年現在、胎児MEG記録が可能なデバイスは世界中でごく少数ですが、神経科学研究におけるMEG用の光ポンピング磁力計の普及^{[ 38 ]}により、近い将来、胎児MEGデータを記録および公開できる研究センターの数が増える可能性が高いです。^{[ 35 ]}

MEGは、爆発にさらされた兵士に特に多く見られる外傷性脳損傷を特定するために使用できます。このような損傷は、症状（睡眠障害、記憶障害など）が心的外傷後ストレス障害（PTSD）などの頻繁に併発する疾患の症状と重複するため、他の方法では容易に診断できません。^{[ 24 ]}

EEGとMEGの信号は同じ神経生理学的プロセスから発生するが、重要な違いがある。^{[ 39 ]}磁場は電場よりも頭蓋骨や頭皮による歪みが少ないため、MEGの空間分解能が優れている。頭皮EEGは球状体積導体内の電流源の接線成分と半径方向成分の両方に感度があるのに対し、MEGは接線成分のみを検出する。したがって、頭皮EEGは溝と皮質回頂部の両方での活動を検出できるが、MEGは溝から発生する活動に最も感度が高い。したがって、EEGはより多くの脳領域の活動に感度があるが、MEGで見える活動はより正確に局在化することもできる。

頭皮脳波は、シナプス後電位によって生成される細胞外ボリューム電流に敏感です。MEGは、主にこれらのシナプス電位に関連する細胞内電流を検出します。これは、ボリューム電流によって生成される場成分が球状のボリューム導体内で相殺される傾向があるためです。^{[ 40 ]}距離の関数としての磁場の減衰は、電場の場合よりも顕著です。したがって、MEGは表層皮質活動により敏感であり、新皮質てんかんの研究に役立ちます。最後に、MEGは基準なしですが、頭皮脳波は基準に依存しており、基準がアクティブになるとデータの解釈が難しくなります。