Dynamics and Design Conference 2016で発表した研究内容です.
タイトルは「てんかん波抑制における脳冷却速度と脳波帯域の関係」です.
実は,てんかん波は冷却すると抑制されます.
https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_brain_cooling/
2012年に冷却温度に関しての論文が出ましたが,これまでどのくらいのスピードで脳を冷やして良いかなどは出ていませんでした.
今回は,山口大学医学部さんとの協力のもと,てんかんモデルラットを使った脳冷却実験と,解析した結果について書いています.
Created by 上原賢祐
研究ブログはこちら: https://kenyu-life.com/
Created by 上原賢祐
English Title: Analysis of relationship between epileptic discharges and its peripheral ECoG signals using coupled nonlinear oscillator
Accuracy verification of a brain wave model using a nonlinear oscillatorKenyu Uehara
?
This is a presentation document of my study which shows accuracy verification of a brain wave model using a nonlinear oscillator,
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Created by 上原賢祐
日本生体医工学会中国四国支部2018で発表した研究です.
題目「ゆらぐ脳波データからどのように集中度合いを可視化するか」
Created by 上原賢祐
詳細はこちら: https://kenyu-life.com/2018/10/30/eeg_constress_value/
?アブストラクト?
ヒト脳波は心理?生理状態によって大きく影響される生体信号であるがゆえに,集中度合い等をはじめとしたヒトの状態推定を可能とする.脳波信号の一般的な理解では,ヒトが一旦集中状態に入ると周波数パワーが高くなる傾向にあるため,周波数解析により脳波に含まれる特定の周波数帯域の含有量を見ることは1つの有効な状態推定の手立てである.しかし,ヒト脳波はゆらぎと言われる非線形な性質を持つため,周波数解析などの線形的な信号処理では,ヒト脳波が有する真の情報を取り出すことができないと考えられる.すなわち,ヒトの集中状態を可視化するにあたっては,脳波信号の「ゆらぎ」を考慮し,波形の細かい変化の仕方自体にも眼を向ける必要があると考えられる.
そこで本研究では,非線形な解析手法を用いた脳波信号の解析を行い,ヒトの集中度合いの可視化を目的とする.脳波信号の振る舞いを一自由度の非線形振動子によってモデル化し,波形の細かい変化に対応させるため,モデル中の各係数パラメータを実験的に同定した.その結果,脳波の定量化をすることが可能であることを確認し,各モデルパラメータの相関値によって集中度合いを可視化できることが分かった.
この発表資料は,2018年10月25日にパシフィコ横浜で開催された,「第52回日本てんかん学会学術集会(The 52nd Congress of the Japan Epilepsy Society )」で報告した資料です.
Created by 上原賢祐
詳細:https://kenyu-life.com/2018/10/30/epilepsy_modeling/
【目的】
これまで経験的,複合的に判別されていたてんかん波に関して,脳波の振動モデルを構築し,てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的としている.
【方法】
てんかんモデルラット4体のアルファ波帯域脳波を解析対象とする.解析方法は,生体信号モデルとしてしばしば利用される非線形振動子により脳波をモデル化し,モデル内に含まれるパラメータを実験的に同定する方法とした.モデルは,減衰性と復元性,非線形性,外部入力の信号強度,各周波数および位相差パラメタを有する.六つのモデルパラメタを約0.5秒の解析窓毎に,モデルの出力と実波形の誤差で定義される評価関数を最小とするように同定した.解析には,正常時とてんかん波の振幅が十分に発達した明らかな異常時の脳波を各10秒間ずつ使用した.同定した値からパラメタ毎の区間平均を算出し,正常時の値を基準に正規化を行った.そして得られた値を用いて,同定したパラメータの特性を正常時と異常時で比較し,てんかん波判別の実現可能性について検討した.
【結果】
4体を解析した結果,異常時の非線形パラメタは正常時の値の25%以下まで減少することが確認された.脳波などの生体システムでは,正常状態においてカオス的に振る舞いを示すが,異常が発生するとカオスが消失し周期的になることが知られており,我々の脳波解析手法においてもそれを証明することができ,本手法の有効性が確認された.さらに,信号強度パラメータは約3倍以上に増加し,測定点の脳波と周囲から伝わる波の角周波数分布にも特徴が見られた.
【結論】
本研究では,てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的とし,てんかんモデルラットのアルファ波帯域脳波を解析した結果,正常時に比べて異常時の非線形パラメタは減少し,外部入力の信号強度を表すパラメタは増加した.さらに,測定点の脳波と周囲から伝播する波の角周波数に関するパラメタの分布範囲に違いが見られた.
Raspberry Pi ではじめる機械学習(https://amzn.to/2VbGrFH)の数字認識についてまとめてます.
興味のある人はやってみてください.
詳細ブログ:https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/
セルオートマトンについての説明スライドを作りました(日本語です)
原理と原則を説明した後に実際に,プログラムを回して挙動の確認を行っています.
詳細:https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/
動画解説:https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&t=23s
Created by 上原賢祐
Study on temperature control model of a focal cooling human physiological systemKenyu Uehara
?
This study developed a mathematical model to simulate temperature control of a focal cooling device using a Peltier module on human skin. Experiments using a phantom validated the model, with errors within 1.16% compared to proportional control simulations. Adding integral control improved stability and reduced steady-state error to within 0.45-1.92% of experimental temperatures. Future work will refine model parameters and test new devices to enable precise temperature regulation for medical applications.
Dependency of ECoG Band Spectrum in Epileptic Discharges upon Local Cooling R...Kenyu Uehara
?
This document summarizes research on the effects of brain cooling rate on epileptic discharges. The researchers conducted cooling experiments on four epilepsy model rats with different cooling rates. Frequency analysis found that slower cooling rates more effectively suppressed power across all frequency bands compared to faster cooling. Specifically, slower cooling of 200 seconds reduced delta wave power the most at 0.40, while faster cooling of 30 seconds only reduced it to 0.62. This suggests slower cooling rates are more effective at controlling epileptic seizures. The findings could help develop improved brain cooling devices for epilepsy treatment.
In this study,
We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom.
It doesn’t have a random term.
our study method identifies six model parameters experimentally.
Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/
Created by Kenyu Uehara
脳波信号を対象としたEPIAモデル構造に関する研究 (Study on model structure of EPIA for EEG signals)Kenyu Uehara
?
研究ブログはこちら: https://kenyu-life.com/
Created by 上原賢祐
日本機械学会Dynamics and design conference 2018(東京農工大学)にて発表した時の資料です.
<ABSTRACT>
ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は,非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため,この高次な情報を取り出すことが困難である.そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる.本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として,代表的な2つの非線形振動子であるDuffing型およびVan der Pol型と,線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った.
日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です.
英訳:Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator
連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して,てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています.
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詳細ブログ:https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/
セルオートマトンについての説明スライドを作りました(日本語です)
原理と原則を説明した後に実際に,プログラムを回して挙動の確認を行っています.
詳細:https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/
動画解説:https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&t=23s
Created by 上原賢祐
Study on temperature control model of a focal cooling human physiological systemKenyu Uehara
?
This study developed a mathematical model to simulate temperature control of a focal cooling device using a Peltier module on human skin. Experiments using a phantom validated the model, with errors within 1.16% compared to proportional control simulations. Adding integral control improved stability and reduced steady-state error to within 0.45-1.92% of experimental temperatures. Future work will refine model parameters and test new devices to enable precise temperature regulation for medical applications.
Dependency of ECoG Band Spectrum in Epileptic Discharges upon Local Cooling R...Kenyu Uehara
?
This document summarizes research on the effects of brain cooling rate on epileptic discharges. The researchers conducted cooling experiments on four epilepsy model rats with different cooling rates. Frequency analysis found that slower cooling rates more effectively suppressed power across all frequency bands compared to faster cooling. Specifically, slower cooling of 200 seconds reduced delta wave power the most at 0.40, while faster cooling of 30 seconds only reduced it to 0.62. This suggests slower cooling rates are more effective at controlling epileptic seizures. The findings could help develop improved brain cooling devices for epilepsy treatment.
In this study,
We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom.
It doesn’t have a random term.
our study method identifies six model parameters experimentally.
Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/
Created by Kenyu Uehara
脳波信号を対象としたEPIAモデル構造に関する研究 (Study on model structure of EPIA for EEG signals)Kenyu Uehara
?
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日本機械学会Dynamics and design conference 2018(東京農工大学)にて発表した時の資料です.
<ABSTRACT>
ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は,非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため,この高次な情報を取り出すことが困難である.そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる.本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として,代表的な2つの非線形振動子であるDuffing型およびVan der Pol型と,線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った.
日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です.
英訳:Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator
連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して,てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています.
1. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine 1
Dynamics and Design Conference 2016
August 23 – 26
てんかん波抑制における
冷却速度と脳波帯域の関係
Relationship between Brain Cooling Rate
in Epileptic Discharges and ECoG Band Spectrum
○上原賢祐?1 宮後健太郎 齊藤俊
?1山口大学大学院 医学系研究科
応用医工学系専攻 博士前期課程
3. 3Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
<脳冷却法> ??? 手術に代わる新しいてんかん治療法
Cooling
15℃
ラットを用いた脳表の冷却実験の様子
脳表の温度を冷却する事で,
てんかん波が抑制される
てんかん波の抑制効果を確認 ? てんかん治療
てんかん波冷却装置
脳波電極
熱電対
ECoG(mV)脳表の温度(oC)
時間 (s)
動物実験は山口大学医学部動物実験委員会の審査を受
け,「山口大学動物実験指針」,「動物の保護および管理に
関する法律」及び「実験動物の飼養及び保管に関する基準」
の規則に基づき,山口大学脳神経外科の協力の下で行った
Background – New treatment
4. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
<脳冷却> ??? てんかん波の抑制効果の温度依存性
25oC 15oC
てんかん波
Kida H., et al, “Focal brain cooling terminates the faster frequency components of epileptic discharges induced by penicillin G in anesthetized rats”,
Clinical Neurophysiology, Vol.123, No.9 (2012), pp.1708-13.
パワー(mV2)
時間 (sec)
■冷却無
□冷却有
d q a b1 b2
脳表温度
低 ←――――――→ 高周波
d q a b1 b2
4
結果 : より低温状態にすることで,効果的にてんかん波を抑制できる
(但, 脳組織の安全性を考慮し15oCまで)
Previous Research – Cooling TemperatureECoG(mV)
低 ←――――――→ 高周波
d 波 0.5 – 4 Hz
q 波 4 – 8 Hz
a 波 8 – 13 Hz
b 波 13 – 30 Hz
15oCの方が
てんかん波の振幅
が小さく
脳冷却温度 25 vs 15 oC
脳波ECoG の振幅
5. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine 5
Previous Research – Cooling Temperature
脳波の周波数について
精神状態や心理状態に応じた支配的な周波数が存在する
1秒間に現れる波
d 波 0.5 – 4 Hz
q 波 4 – 8 Hz
a 波 8 – 13 Hz
b 波 13 – 30 Hz 高周波(ストレス状態)
低周波(睡眠状態)
FFT解析を行う事によって,脳波中の
各周波数帯の含有量(Power)を調べることが出来る
徐波
速波
6. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
<脳冷却> ??? てんかん波の抑制効果の温度依存性
25oC 15oC
Kida H., et al, “Focal brain cooling terminates the faster frequency components of epileptic discharges induced by penicillin G in anesthetized rats”,
Clinical Neurophysiology, Vol.123, No.9 (2012), pp.1708-13.
Power(mV2)
時間 (sec)
■冷却無
□冷却有
d q a b1 b2
脳表温度
低 ←――――――→ 高周波
d q a b1 b2
d 波 0.5 – 4 Hz
q 波 4 – 8 Hz
a 波 8 – 13 Hz
b 波 13 – 30 Hz
6
結果 : より低温状態にすることで,効果的にてんかん波を抑制できる
(但, 脳組織の安全性を考慮し15oCまで)
Previous Research – Cooling Temperature
脳冷却温度 25 vs 15 oC
ECoG(mV)
低 ←――――――→ 高周波
全周波数成分
の抑制
a波 以上
ほとんど消滅
てんかん波
周波数解析
7. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
抑制と冷却の理解 と 冷却装置を含むシステムの最適化
<本報告>
目的 : てんかん波抑制の冷却速度依存性の調査
実施事項 : ラット(n=4)による動物実験
: 冷却速度の違いを周波数解析により検討
8
冷却温度を一定とし,冷却速度を変更
Purpose
てんかん波の検知
脳表の自動冷却
インプラント
小型冷却装置
制御ユニット
など
<冷却装置> ??? 将来的に考えている装置
実現にむけて
8. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
Craniotomyarea(5×10mm)
抜去範囲 (7*12mm)
てんかん誘発剤
(体性感覚野)
ラットの頭蓋骨を上から見た図
歯科用ドリルにて開頭した様子
頭蓋骨
脳皮質
動物実験は山口大学医学部動物実験委員会の審査を受
け,「山口大学動物実験指針」,「動物の保護および管理に
関する法律」及び「実験動物の飼養及び保管に関する基準」
の規則に基づき,山口大学脳神経外科の協力の下で行った
熱電対電極
冷却水
小型冷却デバイス
ペルチェ素子
(6×6mm)
頭蓋骨
脳表
9
Epilepsy Model Rats (N=4) & Experimental
9. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
I : 120 II III : 300 IV : 150
15
o
C
(秒)
I : 冷却なし区間(純てんかん波)
10 s
脳表温度
脳波 (mV)
II : 目標温度までの到達時間
(30s, 60s, 100s, 200s)
IV : 復温
III : 目標温度を保つ区間
33-34
o
C
実験条件
時刻歴
脳波データ
周波数帯域成分の
Powerの比較
FFT
(1秒毎)
ラット4匹 × 4条件 = 16データ
d 波 0.5 – 4 Hz
q 波 4 – 8 Hz
a 波 8 – 13 Hz
b 波 13 – 30 Hz
各周波数成分がどのくらい
含まれているのか??
2つの
結果を報告
10
Experimental & Analysis Condition
10. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
I II III IV I II III IV
てんかん波が脳冷却によって抑制されている様子が確認できる
ECoG(mV)
ECoG(mV)
時間 (秒)時間 (秒)
脳表温度(oC)
脳表温度(oC)
d 波
q 波
a 波
b 波
Power(mV2)
Power(mV2)
時間 (秒)時間 (秒)
FFT
11
Results ( L : II=30sec R : II=200sec )
11. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
I II III IV I II III IV
約1.7倍増加
時間 (秒)時間 (秒)
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
区間(Iとの比)区間(Iとの比)
12
Results ( L : II=30sec R : II=200sec )
各区間(I~IV)毎に平均をとり,それを区間I(純てんかん波)と比をとる
Power(mV2)
Power(mV2)
d 波
q 波
a 波
b 波
d 波
q 波
a 波
b 波
12. I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
Averageofpowersupectral(-)
Area
Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
区間(Iとの比)区間(Iとの比)
30秒のデータ(速い冷却)
30秒 VS 200秒
200秒のデータ(遅い冷却)
復温した際も同様に小さくなっている
30秒のデータ(速い冷却)
200秒のデータ(遅い冷却)
区間III???200秒のデータは,30秒データの約半分に!!
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
区間(Iとの比)
もし,1なら?? 冷却速度依存性無し!!
30秒 200秒
13
Results ( L : II=30sec R : II=200sec )
d 波
q 波
a 波
b 波
13. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
てんかん波抑制
冷却速度の依存性
時間をかけて脳冷却を行う事が効果的
効果的なてんかん波の抑制 と 冷却装置を含むシステムの最適化
区間(Iとの比)
区間(Iとの比)区間(Iとの比)
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
30秒 200秒
区間Iとの各区間のPowerの平均(-)
脳冷却速度と
てんかん波の持つ
周波数の抑制効果
30秒(速い) ??? 抑制効果が小さい
200秒(遅い) ??? が大きい
300秒 300秒
cool cool
30秒 VS 200秒
14
Results ( L : II=30sec R : II=200sec )
d 波
q 波
a 波
b 波
14. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
目 的 : てんかん波抑制の冷却速度依存性の調査
実施事項 : ラット(n=4)による動物実験
周波数解析による冷却速度の違いを検討
結 果 : てんかん波抑制には...
脳の冷却温度だけではなく,冷却速度にも依存
冷却速度の遅い(200秒)方が効果的
素早い冷却が良いというわけではない!!
15
Conclusion
16. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine 17
Discussion
冷却の時間を揃えて周波数解析III = 300s III = 300s
II = 30s II = 200s
冷却開始220秒後の100秒間の周波数解析
III = 100sIII = 100s
17. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine 18
Discussion
冷却の時間を揃えて周波数解析III = 300s III = 300s
II = 30s II = 200s III = 100sIII = 100s
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
低高 同同
d 波
q 波
a 波
b 波
18. III (300s) III (100s)
0.000
0.001
0.002
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
#36_30s #57_30s
#73_30s #81_30s
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.00
0.01
0.02
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0.0040
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
19. #40_200s
#80_200s#70_200s
#58_200s
III (300s) III (100s)
0.000
0.001
0.002
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0.010
0.012
0.014
0.016
0.018
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
III (300s) III (100s)
0.000
0.002
0.004
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
20. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine 21
Discussion
30s 60s 100s 200s
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
340 – 439秒間(100)の冷却している時間を揃えた周波数解析結果
4データの平均値
30s 60s 100s 200s
0.0000
0.0002
0.0004
0.0006
0.0008
0.0010
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
拡
大
d 波
q 波
a 波
b 波
ほとんど同様な結果
速い冷却の方が周波数のPowerが低い
(冷却状態の時間の長い方が周波数を抑える事が出来る)
(急速に冷やした方がやはり効果的?)
(奪った熱量が多いからか?)
21. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
背景と仮設
20oC
I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
22
22. Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
背景と仮設
周波数帯域のパワーの変化
<2011年>市川(山口大,医学系研究科)
脳冷却によるてんかん波の周波数帯域成分の抑制効果の違いを発表
市川 琢也 他, “局所脳冷却による脳波の帯域抑制効果に関する基礎的研究”,
日本機械学会年次大会講演論文集, Vol.2011 (2011), page.ROMBUNNO.J022051.
23
23. てんかん (大脳が異常に興奮する病気)
? 突発的な痙攣
? 筋緊張の低下
? 意識の低下
症状
Footage of a Graphic Epileptic Seizure , caught on tape, Jan, 2003.
By Christine Lowe, Epileptic/Medical Marijuana License Holder
<https://www.youtube.com/watch?v=MRZY2a2jnuw>
70% ??? 薬剤による治療
治療法
30% ??? 外科的治療
通常脳波 てんかん波
観測脳波
通常脳波からてんかん波(1000秒付近)
に移り変わる脳波の様子
Introduction
Applied Medical Engineering Science,
Graduate School of Medicine
27. Applied Medical Engineering Science,
Graduate School of Medicine
EEG PC
Temperature controlled bath
Pump
Infusion PumpSD Rat
Focal cooling device
INOUT
Power amp
PLC
Thermocouple
Conductor wire
Water line
Thermocouple
Electrode
Water (0oC)
Focal cooling device
(6×6mm)
Skull (SD rat)
Cerebral cortex
SD rat
Focal cooling device
Infusion
pump
Temperature controlled bath
Water pump
PL
C
Power amp
PC (ECoG) PC (temp.)
28. 0 100 200 300 400 500 600
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Contentrateofpowerspectral(-)
Time (s)
#59_60s
#58_200s
0 100 200 300 400 500 600 700
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Contentrateofpowerspectral(-)
Time (s)
#55_100s
0 100 200 300 400 500 600
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Contentrateofpowerspectral(-)
Time (s)
#57_30s
0 100 200 300 400 500 600
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Contentrateofpowerspectral(-)
Time (s)
29. 60s
200s
100s
30s 2016.6.14_改訂版
I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
* *
* P < 0.05
*
*
**
I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
*
*
*
* P < 0.05
*
*
*
I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Averageofpowersupectral(mV
2
)
Area
* *
*
* P < 0.05
*
**
***
I II III IV
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Averageofpowersupectral(-) Area
* *
* P < 0.05
*
*
**
* **
*
30. 31Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
Introduction
生体反応の例????ふるえ熱産生とは?
神経活動の抑制剤であるムシモールを視床下部に微量注入
Nakamura kazuhiro, kyouto university,
Central efferent pathways for cold-defensive and febrile shivering
恒温動物 ???? 体温が低下するのを防ぐために,脳からの指令によって,
骨格筋を震えさせる事により熱を産生する.
(体温上昇)
31. 32Applied Medical Engineering Science, Graduate School of Medicine
Introduction
生体反応の例????基礎代謝について
? 生命活動を維持するために生体で自動的(生理的)に
行われている活動で必要なエネルギーの事
一日に消費するエネルギ量(熱量)
成人男性 → 約1500(kcal)
成人女性 → 約1200(kcal)
※消費量は骨格筋?肝臓?脳が半分以上占める