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J-GLOBAL ID：201802235305167660   整理番号：18A1288045

MEGを解くための不連続Galerkin有限要素法とMG/EEG前方問題の組合せ【JST・京大機械翻訳】

The Discontinuous Galerkin Finite Element Method for Solving the MEG and the Combined MEG/EEG Forward Problem

著者 (11件)： Piastra Maria Carla (Institute for Biomagnetism and Biosignalanalysis, University of Muenster) ,  Piastra Maria Carla (Institute for Computational and Applied Mathematics, University of Muenster) ,  Nuessing Andreas (Institute for Biomagnetism and Biosignalanalysis, University of Muenster) ,  Nuessing Andreas (Institute for Computational and Applied Mathematics, University of Muenster) ,  Vorwerk Johannes (Scientific Computing and Imaging Institute, University of Utah) ,  Bornfleth Harald (BESA GmbH) ,  Oostenveld Robert (Donders Institute, Radboud University) ,  Oostenveld Robert (NatMEG, Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet) ,  Engwer Christian (Institute for Computational and Applied Mathematics, University of Muenster) ,  Engwer Christian (Cluster of Excellence EXC 1003, Cells in Motion, CiM, University of Muenster) ,  Wolters Carsten H. (Institute for Biomagnetism and Biosignalanalysis, University of Muenster)
資料名： Frontiers in Neuroscience (Web)  (Frontiers in Neuroscience (Web))
巻： 12  ページ： 30  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7087A  ISSN： 1662-453X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気(EEG)と磁気脳画像(MEG)において,ソース再構成の1つの重要な要件は,フォワードモデルである。連続Galerkin有限要素法(CG-FEM)は,過去数十年にわたる前進問題を解くための主要な手法の一つになっている。最近,不連続Galerkin FEM(DG-FEM)EEGフォワードアプローチがCG-FEM(Engwerら,2017)の代替案として提案されている。DG-FEMは電荷保存の性質を保持し,いわゆる頭蓋漏れのようなある状況では標準CG-FEM法よりも優れていることを示した。本論文では,MEGフォワード問題に対する2つのDG-FEM手法,すなわち保守的および非保存的手法を開発し,実装し,評価した。減算アプローチをソースモデルとして用いた。検証と評価研究は,解析解が存在する多層均一球モデルと6区画現実的形状頭部体積導体モデルにおける統計的研究において行った。理論と一致して,保存的DG-FEMアプローチは,非保存的DG-FEM実装より優れていることが分かった。このアプローチは,六面体メッシュの分解能の増加とともに収束も示した。EEG症例において,頭蓋漏出の存在下で,DG-FEMはCG-FEMより優れていたが,DG-FEMはCG-FEMアプローチと同様の数値誤差を達成した。すなわち,頭蓋漏出はMEGモダリティに対して役割を果たさない。特に,脳-CSF表面から1.59mmの距離を有する1mm線源の最も細かいメッシュ分解能に対して,DG-FEMは,磁場に対して1.5%の平均地形誤差(相対差測度,RDM%)と0.1%の平均マグニチュード誤差(MAG%)をもたらした。しかし,目標がEEGとMEGデータの組合せソース解析であるならば,EEGとMEGデータの両方に対して同じフォワードモデルを採用することが非常に望ましい。これらの結果に基づいて,新しく提示した保守的DG-FEMは,少なくとも補完でき,いくつかのシナリオで,EEGまたはMEG/EEGソース解析シナリオにおいて確立されたCG-FEMアプローチよりも性能が優れていることを結論した。これは,生体電磁気学における応用のためのDG-FEMの更なる評価を動機づける。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 減算 ,  線源 ,  磁場 ,  再構成 ,  保全 ,  測度 ,  *不連続性 ,  磁気 ,  分解能 ,  電荷 ,  *有限要素法 ,  導体
準シソーラス用語： モダリティ ,  頭蓋 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 不連続Galerkin ,  有限要素法 ,  保全特性 ,  脳磁図(MEG) ,  脳波(脳波) ,  双極子 ,  減算法 ,  現実的な頭部モデリング

分類 (1件)： 電磁気学一般  (BD01020N)

タイトルに関連する用語 (7件)： MEG ,  不連続 ,  有限要素法 ,  Mg ,  EEG ,  問題 ,  組合せ