成果報告書詳細
管理番号20120000001136
タイトル平成23年度成果報告書 平成21年度第1回採択産業技術研究助成事業 09E51023a 脳機能障害治療に結びつく高度脳計測・脳刺激用多機能集積化神経プローブ技術の開発 平成23年度中間
公開日2012/11/27
報告書年度2011 - 2011
委託先名国立大学法人東北大学 田中 徹
プロジェクト番号P00041
部署名技術開発推進部
和文要約1.多機能集積化神経プローブ作製技術の開発
高い電荷供給能力を持つ直径100um以下のPEDOT刺激電極を有し、脳深部の高分解能刺激を実現する脳深部刺激用シリコン神経プローブを開発した。この神経プローブには微小な記録電極と刺激電極が高密度に形成されており、フレキシブルケーブルと接続した状態で脳深部に留置でき、電気刺激を行いながら、同時に神経活動の記録ができる。
2.多機能集積化神経プローブIn-vivo 評価技術開発
・サルおよびラットの局所電場電位の周波数特性を計測できる神経プローブのIn-vivo AC/DC特性評価系を構築した。
・光感受性イオンチャンネルを発現した神経細胞を光刺激することによって活動電位と局所電場電位を誘発し、それらを神経プローブで記録する光遺伝学的な神経プローブ実験系を構築した。
・チャネルロドプシンを発現する遺伝子組換ラットの大脳皮質と海馬、及びウィルスベクターで大脳皮質局所に発現させた細胞に、光刺激を与えながら活動電位と局所電場電位を記録することに成功した。
3.多機能集積化神経プローブ評価技術開発
・神経プローブ刺入に伴う神経組織の歪状態を推定するための前信号処理であるスパイク弁別法の改良を行った。独立成分分析(ICA)をベースにしたスパイク弁別法の弁別精度が悪くなる原因を明らかにした。また、記録された信号に複素ウェーブレット変換を適用し、複素ICAと組み合わせることで分離精度が向上することを明らかにした。
・刺激電極の位置を動かさずに標的とする神経線維を動的に変更する手法(標的電気刺激法)の研究を開始し、電気刺激に対する神経線維応答のコンピュータシミュレーション方法を改良した。簡単化された神経組織モデルにおける電気刺激特性をシミュレーションした結果、従来から用いられている矩形パルス波形に比べ、下り階段状の刺激波形のほうが刺激の空間選択性が向上することを明らかにした。
英文要約We fabricated a Si neural probe with 100-um-diameter PEDOT stimulus electrodes for DBS (deep brain stimulation). The Si neural probe has both stimulus and recording electrodes, and is assembled with a flexible cable. A neuronal recording and stimulation to neurons can be realized with this probe simultaneously.
We evaluated intelligent Si neural probes in monkeys and rats by monitoring action potentials and local filed potentials from various cortical areas. We were able to simultaneously monitor and manipulate neural activities by using transgenic rats expressing channel-rhodopsin that is a subfamily of opsin proteins that function as light-gated ion channels. The intelligent Si neural probes are useful to monitor neural activities in response to stimulation of local neural circuits.
Our algorithm to estimate the neural tissue distortion by the implantation of neural probe requires data obtained by neuronal spike sorting based on the spike waveform recorded with a neural probe. To improve the spike sorting method based on independent component analysis (ICA), we clarified that the accuracy degradation mechanism of ICA-based spike sorting method. We successfully developed a novel spike sorting method based on the combination of complex waveform transformation and complex-valued ICA. If it’s possible to change target neurons of electrical stimulation not by movement of stimulation electrode position, but by changing stimulation parameters, the electrical stimulation would be more functional. We developed a novel simulation method for electrical nerve stimulation. We performed computer simulation of electrical stimulation, and developed a down-staircase waveform for selective nerve stimulation. It was demonstrated that this stimulation protocol improved distance-selectivity in nerve recruitment by the computer simulation.
ダウンロード成果報告書データベース(ユーザ登録必須)から、ダウンロードしてください。

▲トップに戻る