脳磁図

脳磁図
脳磁図
	MEG検査を受ける人
メッシュ	D015225

脳磁図（MEG）は、非常に感度の高い磁力計を使用して、脳内で自然に発生する電流によって生成される磁場を記録することにより、脳の活動をマッピングする機能的神経画像化技術です。SQUID（超伝導量子干渉素子）アレイは現在最も一般的な磁力計ですが、SERF（スピン交換緩和フリー）磁力計は将来の機械のために研究されています。^[1]^[2] MEGの用途には、知覚および認知脳プロセスの基礎研究、外科的除去前の病理学的影響を受ける領域の特定、脳のさまざまな部分の機能の決定、およびニューロフィードバックが含まれます。これは、異常の場所を見つけるために臨床現場に適用することも、単に脳活動を測定する実験現場に適用することもできます。^[3]

歴史

MEG 信号は、 SQUIDが利用可能になる前の1968 年に、イリノイ大学の物理学者David Cohenによって初めて測定されました^[4]。検出器には銅の誘導コイルが使用されていました。磁気背景ノイズを減らすために、測定は磁気シールドルームで行われました。コイル検出器はほとんど感度が悪く、ノイズの多い質の悪い MEG 測定値となり、使いにくくなりました。後に、Cohen は MIT にはるかに優れたシールドルームを建設し、フォードモーターカンパニーの研究者であるJames E. Zimmermanが開発した最初の SQUID 検出器の 1 つを使用して^[5] 、再び MEG 信号を測定しました^[6] 。この時の信号はEEGのものとほぼ同じくらい明瞭でした。これは、SQUID の用途を模索していた物理学者の興味を刺激しました。これに続いて、さまざまな種類の自発的および誘発性の MEG が測定されるようになりました。

当初は、被験者の頭部の周囲の複数のポイントで磁場を連続的に測定するために、単一のSQUID検出器が使用されていました。これは扱いにくいため、1980年代にMEGメーカーは、頭部のより広い領域をカバーするために、複数のセンサーをアレイに配置し始めました。^[7]現在のMEGアレイは、通常300個のセンサーを含むヘルメット型の真空フラスコ内に設置され、頭部の大部分をカバーします。このようにして、被験者または患者のMEGを迅速かつ効率的に蓄積できるようになりました。

最近の開発では、スピン交換緩和フリー（SERF）磁力計を使用してMEGスキャナーの携帯性を高める試みがなされています。SERF磁力計は、動作にかさばる冷却システムを必要としないため、比較的小型です。同時に、SQUIDと同等の感度を備えています。2012年には、MEGがチップスケール原子磁力計（CSAM、SERFの一種）で動作できることが実証されました。^[8]最近では、2017年に研究者らは、携帯可能な個別に3DプリントされたヘルメットにSERF磁力計を取り付けた実用的なプロトタイプを構築しました。 ^[2]研究者らはインタビューで、将来的には自転車用ヘルメットなど、より使いやすいものに置き換えることができる可能性があると述べています。

MEG信号の基礎

同期したニューロン電流は弱い磁場を誘導します。脳の磁場は皮質活動では 10フェムトテスラ(fT) 、人間のアルファリズムでは10 ^{3 fT で測定され、都市環境の周囲の磁気ノイズ (10}⁸ fT または 0.1 μT程度) よりもかなり小さくなります。したがって、生体磁気の本質的な問題は、検出器の感度と競合する環境ノイズに対する信号の弱さです。

MEG（およびEEG）信号は、シナプス伝達中にニューロンの樹状突起を流れるイオン電流の正味の効果から生じます。マクスウェル方程式によれば、あらゆる電流は磁場を生成し、この磁場が測定されます。正味の電流は電流双極子、^つまり位置、方向、大きさを持ちながら空間的な広がりを持たない電流と考えることができます。^[^疑わしい^–^議論する^]右手の法則によれば、電流双極子は、そのベクトル成分の軸の周りを向く磁場を生じます。

検出可能な信号を生成するには、約50,000個の活性ニューロンが必要です。^[9]電流双極子は、互いに強め合う磁場を生成するために同様の向きでなければならないため、測定可能な磁場を生成するのは、皮質表面に対して垂直に位置する錐体細胞の層であることが多いです。頭皮表面に対して接線方向に配向されたこれらのニューロンの束は、測定可能な部分の磁場を頭の外側に投影し、これらの束は通常、脳溝にあります。研究者は、深部脳（皮質以外）の信号を検出する方法を求めてさまざまな信号処理方法を実験していますが、現在のところ臨床的に有用な方法はありません。

注目すべきは、活動電位は通常、観測可能な磁場を生成しないということです。これは主に、活動電位に関連する電流が反対方向に流れ、磁場が打ち消されるためです。ただし、活動磁場は末梢神経系から測定されています。

磁気シールド

脳から発せられる磁気信号は数フェムトテスラのオーダーであるため、地球の磁場を含む外部の磁気信号からのシールドが必要です。適切な磁気シールドは、高周波ノイズと低周波ノイズをそれぞれ低減するアルミニウムとミューメタルでできた部屋を構築することで得られます。

磁気シールドルーム（MSR）

磁気シールドルーム（MSR）モデルは、3 つの入れ子になったメイン層で構成されています。これらの各層は、純粋なアルミニウム層と、モリブデンパーマロイに似た組成の高透磁率強磁性層で構成されています。強磁性層は 1 mm の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 層はそれぞれ 3 枚のシートで構成されています。磁気の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。ネジアセンブリには絶縁ワッシャーが使用され、各メイン層が電気的に絶縁されていることを確認します。これにより、 SQUID のパフォーマンスを低下させる無線周波数放射を排除できます。アルミニウムの電気的連続性は、 1 Hz を超える周波数で重要なAC 渦電流シールドを確実にするために、アルミニウムオーバーレイストリップによっても維持されます。内側の層の接合部は、アルミニウム層の導電性を向上させるために、銀または金で電気メッキされることがよくあります。^[10]

アクティブシールドシステム

アクティブシステムは、3次元のノイズキャンセル用に設計されています。アクティブシステムを実装するには、低ノイズのフラックスゲート磁力計を各表面の中央に直交するように取り付けます。これにより、ゆっくりと減衰するローパスネットワークを介してDCアンプに負の電力が供給され、正のフィードバックと振動が最小限に抑えられます。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高め、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、ノイズキャンセルアルゴリズムは、低周波ノイズと高周波ノイズの両方を低減できます。最新のシステムでは、1 Hzを超えるとノイズフロアが約2〜3 fT/Hz ^{0.5になります。}

ソースのローカリゼーション

逆問題

MEG の課題は、頭部の外側に誘導された磁場から脳内の電気活動の位置を特定することです。このような、モデルパラメータ (活動の位置) を測定データ (SQUID 信号) から推定しなければならない問題は、逆問題と呼ばれます (モデルパラメータ (たとえば、ソースの位置) が既知で、データ (たとえば、特定の距離の磁場) を推定する順問題^[11]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 (つまり、無限の「正しい」答えがある) ことであり、「最善の」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。^[12]可能な解は、脳活動に関する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、過剰決定型または不足決定型のいずれかになります。過剰決定型モデルは、いくつかの点状のソース (「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。不足決定型モデルは、多くの異なる分散領域がアクティブ化される場合 (「分散ソースソリューション」) に使用できます。測定結果を説明する可能性のある電流分布は無限にありますが、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、指定されたソースモデルとヘッドモデルを使用して、基礎となる焦点フィールドジェネレーターの可能性のある位置を見つけます。

過剰決定モデル用のローカリゼーションアルゴリズムの 1 つのタイプは、期待値最大化によって動作します。システムは最初の推測で初期化されます。ループが開始され、その中でフォワードモデルを使用して、現在の推測から生じる磁場をシミュレートします。推測は、シミュレートされた磁場と測定された磁場の不一致を減らすように調整されます。このプロセスは、収束するまで繰り返されます。

もう 1 つの一般的な手法はビームフォーミングです。ビームフォーミングでは、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が事前情報として使用され、共分散行列の形式でのデータの 2 次統計とともに、 Backus-Gilbert 逆行列を介してセンサーアレイ(ビームフォーマー)の線形重み付けが計算されます。これは、線形制約最小分散 (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、ソース位置の「仮想チャネル」の電力の推定値が生成されます。

制約のない MEG 逆問題が不適切であることは、いくら強調してもしすぎることはない。人間の脳内の電流密度を 5mm の解像度で推定することが目的である場合、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、問題に適用された制約から得られる必要があることは明らかである。さらに、そのような制約がある場合でも一意の逆問題が可能である場合でも、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、公開された研究から簡単に推測できる。^[13]

磁気源イメージング

ソースの位置を磁気共鳴画像(MRI) 画像と組み合わせて、磁気ソース画像 (MSI) を作成できます。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 中に磁場を発する通電コイルでマークされた共通の基準点セット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を使用して共通の座標系が定義され、機能的 MEG データを構造的 MRI データに重ね合わせる (「コレジストレーション」) ことが可能になります。

この技術を臨床現場で使用することに対する批判は、MRI スキャンに重ねて表示される明確な境界を持つ色付きの領域が生成されるという点です。訓練を受けていない観察者は、色が生理学的な確実性を表していないことに気付かない可能性があります。これは、MEG の空間解像度が比較的低いためではなく、統計的プロセスから得られる確率クラウドに固有の不確実性によるものです。ただし、磁気ソース画像が他のデータを裏付ける場合、臨床的に有用となる可能性があります。

双極子モデルによる音源定位

MEG の広く受け入れられているソースモデリング技術には、等価電流双極子 (ECD) のセットを計算することが含まれます。これは、基礎となるニューロンソースが焦点であると仮定します。この双極子フィッティング手順は、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、非線形かつ過剰決定です。^[14]多重信号分類(MUSIC) やマルチスタート空間および時間モデリング (MSST)などの自動化された多重双極子モデルアルゴリズムは、MEG 応答の分析に適用されます。ニューロン応答を特徴付けるための双極子モデルの制限は、(1) ECD を持つ拡張ソースの位置特定が困難、(2) 事前に双極子の総数を正確に推定することが困難、(3) 双極子の位置、特に脳内の深さに依存することです。

分散ソースモデル

多重双極子モデリングとは異なり、分散ソースモデル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。^[15]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、逆解は高度に不確定であり、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の指定が不要なことです。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）画像のみを反映しているため、解釈が難しい場合があります。空間解像度は、脳の領域、深さ、方向、センサーの数などのさまざまなパラメーターに大きく依存するという事実によって、問題は複雑になります。^[16]

独立成分分析 (ICA)

独立成分分析（ICA）は、時間的に統計的に独立した異なる信号を分離する別の信号処理ソリューションです。これは主に、外部ノイズに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、眼筋の動き、顔面筋のアーティファクト、心臓のアーティファクトなどのアーティファクトを除去するために使用されます。^[17]しかし、ICAは相関性の高い脳の情報源の解像度が低いです。

現場での使用

研究において、MEG の主な用途は活動の時間経過の測定です。MEG は 10 ミリ秒以上の精度でイベントを解析できますが、血流の変化に依存する機能的磁気共鳴画像法(fMRI) はせいぜい数百ミリ秒の精度でイベントを解析できます。また、MEG は一次聴覚、体性感覚、運動野の発生源を正確に特定します。より複雑な認知タスクの実行中に人間の皮質の機能マップを作成する場合、MEG は fMRI と組み合わせられることが最も多く、これらの方法は互いに補完し合います。局所電場電位 (LFP) と血液酸素化レベル依存 (BOLD) 信号の間には密接な関係があるにもかかわらず、ニューロン (MEG) と血行動態fMRI のデータは必ずしも一致しません。MEG 信号と BOLD 信号は同じ発生源から発生することがあります (ただし、BOLD 信号は血行動態応答によってフィルタリングされます)。

MEG は、脳内の反応をより正確に特定するためにも使用されています。MEG セットアップの開放性により、外部の聴覚および視覚刺激を簡単に導入できます。被験者の頭を揺さぶらない限り、被験者が多少動くことも可能です。そのような刺激/動きの導入前、導入中、導入後の脳内の反応は、EEG でこれまで可能だったよりも高い空間分解能でマッピングできます。^[18]心理学者も、脳機能と行動の関係をより深く理解するために MEG 神経イメージングを利用しています。たとえば、心理的問題を抱える患者の MEG 反応を対照患者の反応と比較する研究が数多く行われています。統合失調症患者に見られる、人間の声に対する聴覚ゲート障害などの特有の反応を分離することに大きな成功を収めています。^[19] MEG は、言語理解の感情的依存性など、標準的な心理的反応を相関させるためにも使用されています。^[20]

最近の研究では、多発性硬化症、アルツハイマー病、統合失調症、シェーグレン症候群、慢性アルコール依存症、顔面痛、視床皮質不整脈の患者を分類することに成功したと報告されている。MEGはこれらの患者を健康な対照群と区別するために使用することができ、将来的には診断におけるMEGの役割を示唆している。^[21]^[22]

MEGの使用の難しさとコストの大部分は、データを手動で分析する必要があることです。患者のスキャンを通常のスキャンの大規模なデータベースから抽出したスキャンと比較するコンピューターによる分析が進歩しており、コストを大幅に削減できる可能性があります。^[23]

脳のつながりと神経振動

完璧な時間分解能に基づいて、現在、脳磁図（MEG）は、局所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多用されています。局所神経同期の例として、MEGは視覚野^[24]^[25]や聴覚野[ ^26]などのさまざまな標的脳領域のアルファリズムの調査に使用されています。他の研究では、MEGを使用して、異なる脳領域（前頭皮質と視覚野など）間の神経相互作用を研究しています。^[27]脳磁図は、睡眠中など、意識のさまざまな段階での神経振動の変化を研究するためにも使用できます。^[28]

局所性てんかん

MEGの臨床用途は、てんかん患者の病的活動の検出と位置特定、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言語皮質の位置特定である。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ある。[ 29 ^{]重要な脳領域（}一次運動野と一次感覚野、視覚野、および発話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つ。皮質の直接刺激と皮質電気記録法（ECoG）で記録された体性感覚誘発電位は、重要な脳領域の位置を特定するためのゴールドスタンダードと考えられている。これらの手順は、術中に、または慢性的に留置されている硬膜下グリッド電極から実行できる。どちらも侵襲的である。

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高い一致を示しています。^[30]^[31]^[32] MEG研究は、一次体性感覚皮質の機能的組織を明らかにし、個々の指を刺激することで手の体性感覚皮質の空間的範囲を描写するのに役立ちます。皮質組織の侵襲的局在とMEG記録のこの一致は、MEG分析の有効性を示しており、将来的にはMEGが侵襲的手順に取って代わる可能性があることを示唆しています。

胎児

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。 ^[33]胎児記録用に特別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。^{[34]最初のものは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。両方のデバイスは生殖評価用SQUIDアレイ（SARA）と呼ばれ、妊婦の腹部の形状に合わせた凹面センサーアレイを使用しています。SARAデバイスを使用すると、妊娠約25週から出産まで、胎児の皮質活動の記録が可能です。SARAシステムは胎児記録用に作られていますが、ゆりかごに頭から感覚アレイに向かって置かれた乳児も記録できます。^[34]同様の全腹部をカバーする3台目の高密度カスタムメイドユニットが、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。^[35]^[36] 2023年時点で胎児MEG記録が可能なデバイスは世界中でも少数ですが、神経科学研究におけるMEG用の光ポンプ式磁力計の普及により^[37]、近い将来、胎児MEGデータを記録して公開できる研究センターの数が増える可能性があります。^[34]

外傷性脳損傷

MEGは、爆発にさらされた兵士に特によ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）などの併存疾患の症状と重複するため、他の方法では簡単に診断できません。^[23]

参照

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