村松 歩

単一脳領域と脳内ネットワークの2つの視点から，運動学習過程における脳機能変化と運動学習の遅速の違いによる脳機能変化の差異を解明し，運動学習を作業療法に応用するための基礎資料を得ることを目的に，賦活量と媒介中心性を運動学習前後で比較検討した．その結果，運動学習後に右背外側前頭前野，左前頭眼窩，左右前頭極の賦活量は減少し，左背外側前頭前野の媒介中心性は上昇した．また，運動学習の遅速による脳機能変化の差異では，右背外側前頭前野の媒介中心性の変化に違いを認めた．これらの領域をモニタリングすることは，作業療法の実践歴に加え脳機能の観点からも，対象者に合わせた作業療法介入を検討する上での基礎資料になりうる．

目的：本研究の目的は，看護学生を対象とし，瞑想を中心とするマインドフルネス呼吸法の効果について，カオス解析を用いて脈波の特徴を抽出することとした． 方法：看護学生20名（21～22歳）をランダムに振り分け，マインドフルネス実施群（Mi群）10名とマインドフルネス非実施群（nMi群）10名とした．10日間を実験期間とし，1日目，5日目，10日目の脈波を測定した．脈波から算出したアトラクタを視覚的に評価し，両群間の安静閉眼・暗算課題時の最大リアプノフ指数を比較した．最大リアプノフ指数は，交感神経活動の賦活によって増大する． 結果：実験10日目のアトラクタの形状は，Mi群は変化が少ないのに対し，nMi群は変化が複雑であった．Mi群の最大リアプノフ指数は1.7以下で推移し，nMi群と比較し有意に低値を示した． 結論：実験10日目のMi群のマインドフルネス実践後に交感神経系が抑制されたことが示唆された．カオス解析を用いた信号処理によりマインドフルネス呼吸法の特徴を評価できる可能性がある．

本研究では，脳波と心電図を組み合わせた機械学習により，情動判別の精度が向上するかどうかを検証することを目的とした．実験参加者は健常成人16名とし，情動ストレス負荷として安静・不快の視聴覚刺激を呈示した後の180秒間の脳波と心電図を周波数解析した．脳波のβ帯域と心電図のLF，HF，LF/HFを算出した．その後，脳波と心電図それぞれ単体のデータセットと脳波と心電図を組み合わせたデータセットを用いたニューラルネットワークの精度を比較した．その結果，脳波と心電図を組み合わせたデータセットを用いたニューラルネットワークの正解率が79.51%を示し，他データセットの場合よりも高値を示した．このことから，安静と不快に対する情動反応は，脳および自律神経活動において異なると考えられ，両方の指標を組み合わせることで，より精度の高い判別を行うことができる可能性が示唆された．

健常成人の冷え症改善に対し皮膚表面温度と指尖容積脈波を用いてストレッチの有用性を検討した．健常成人31 名（平均年齢22.05±2.6 歳）を上肢筋肉量の上位群（16 名）と上肢筋肉量の下位群（15 名）の2群に分けた．実験1は，手浴後の効果を見るために，1回の手浴を実施した．実験2は，ストレッチと手浴後の効果を見るために，1回の手浴と，ストレッチをして手浴を実施した．実験1と実験2において，手浴後にそれぞれ10 分間脈波振幅値と皮膚表面温度を測定し，各群で比較した．上位群では，脈波振幅値と皮膚表面温度は，両方の実験で，安静時と比較して変化はなかった．下位群では，実験2の安静時，手浴後，ストレッチをして手浴後の脈波振幅値が上位群と比較して，有意に高値を示した．また，実験2の皮膚表面温度は，0分後，2分後，4分後，6分後で上位群と比較して有意に高値を示した．ストレッチは，下位群において，冷え症改善の効果があることが示唆された．<br><br>【キーメッセージ】<br>1．今回の研究は看護・介護のどのような問題をテーマにしているのか？<br> 研究を行うきっかけとなったことはどのようなことか？<br>→ 冷え症は，体調不良の誘因となることに着眼し，セルフケアにより予防できると考えた．<br><br>2．この研究成果が看護・介護にどのように貢献できるのか？あるいは，将来的に貢献できることは何か？<br>→ 冷え症の軽減により，若年者の健康保持増進や，高齢者のフレイル予防に貢献できる．<br><br>3．今後どのような技術が必要になるのか？<br>→ 簡便な保温方法や，取り組みやすいストレッチ方法の改善が必要である．

本研究は，スマートフォンによる情動刺激後における脳波の相互相関解析を行い，脳内情報処理過程を調べることを目的とした．被験者は健常成人23名とし，心理検査により被験者をストレス群と非ストレス群の2群に分類した．実験は安静・快・不快・快文章・不快文章の刺激をスマートフォンから被験者に提示し，そのときの脳波を測定した．脳波は10／20法に基づき19電極の脳波を測定した．脳波解析には相互相関解析を用いてα1帯域（8–10 Hz）の全ての電極間の組み合わせ171通りの値を算出した．非ストレス群の不快，快文章，不快文章のATL値は，安静，快と比較して高値を示した．ストレス群では，すべての刺激時において，非ストレス群よりも高値を示した．ストレス群は非ストレス群と比較して脳内情報伝達が遅いことが示唆された．また，スマートフォンから受ける文章刺激は内容に関係なく脳内情報伝達が遅いことが示唆された．

統合失調症患者の脳波に対してネットワーク解析を用いて，脳の機能的な結合や脳内部位間ネットワークの特徴を抽出することを目的とした．被験者は健常成人10名，統合失調症患者10名とし，閉眼時の脳波を測定した．電極配置は，国際電極配置法（10/20法）に基づき19チャンネルに配置した．脳波はウェーブレット相互相関解析を行い，ウェーブレット相互相関係数(wavelet-crosscorrelation：WCC)を算出し，部位間の関連性を求めた．算出されたWCC値を用いて部位間ネットワークを構築し，ネットワーク解析を用いてクラスタリング係数，特徴的経路長，スモールワールド指標を算出した．ウェーブレット相互相関解析の結果，統合失調症患者の安静時におけるシータ波帯域及びアルファ波帯域の平均WCC値は，健常成人と比較し高値を示した．ネットワーク解析の結果，統合失調症患者は健常成人と比較して，クラスタリング係数は低値を示し，特徴的経路長は高値を示し，スモールワールド指標は低値を示した．本研究の結果より，統合失調症患者は健常成人よりも，規模の大きい脳内ネットワークが形成されているが，脳内局所的な部位間の繋がりが低く，それぞれの部位間における情報伝達経路が長いことがわかった．

本研究では，看護学生を対象にマインドフルネス呼吸法を適用した群と適用していない群に分類し，マインドフルネスの影響を生理学的観点から調べた．被験者（20 名）を無作為に2群に分類し，5日間におけるマインドフルネスを適用した群と，適用しなかった群の課題遂行時の脳波を測定した．解析箇所は両群のタスク間のθ 波，α 波，β 波とし，各周波数帯域のパワースペクトル値含有量を比較した．その結果，マインドフルネスによって，課題遂行中にリラクゼーション効果があること，課題遂行後も注意力を維持することが示唆された．マインドフルネス群の被験者全員が実験期間の5日間継続してマインドフルネスを実践することで，リラクゼーション効果が持続し，緊張が緩和された状況でマインドフルネスを行わない場合でも，リラクゼーション効果が持続した．これらのことから，マインドフルネスは課題遂行やリラクゼーションに有用であることが示唆された．<br><br>【キーメッセージ】<br>1．今回の研究は看護・介護のどのような問題をテーマにしているのか？<br> 研究を行うきっかけとなったことはどのようなことか？<br>→ テーマは看護学生のメンタルヘルス改善であり，看護基礎教育の教育課程の過密がきっかけである．<br><br>2．この研究成果が看護・介護にどのように貢献できるのか？あるいは，将来的に貢献できることは何か？<br>→ 学習面・精神面のつまずきに対する予防や看護学に対するストレスの軽減に貢献できる．<br><br>3．今後どのような技術が必要になるのか？<br>→ マインドフルネスを誰でも活用できるようにするためのプログラム開発と普及啓発が必要となる．

Psychiatric symptoms are often accompanied by somatic symptoms induced by the activity of the autonomic nervous system (ANS). The aim of this study was to calculate the time lag between electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) responses, to clarify the changes in the relationship between the cerebral cortex (CC) and the sympathetic nervous system (SNS) during emotional recall processing. Twenty-two healthy young adults were examined. Their EEG and ECG data were simultaneously recorded during emotional audiovisual recall tasks using pleasant and unpleasant stimuli for 180 s, with three repetitions (Epochs 1 & 2 and Epoch 3). The EEG data were analyzed using a fast Fourier transform (FFT) to obtain a time series of relative power spectra, XE, in the theta 1, theta 2, alpha 1, alpha 2, alpha 3, beta 1, beta 2, and beta 3 bands. Time series of RR (inter-beat) intervals (time intervals between successive R waves) derived from the ECG spectral analysis using FFT was applied to the resampled time series of RR intervals over about 60 s to obtain a time series of power spectra for the ratio low frequency/high frequency (LH/HF), XC, which reflects the activity of the sympathetic nervous function. The time lag between XE and XC was calculated using wavelet-crosscorrelation analysis. The results demonstrated that the brain responded to unfamiliar emotionally pleasant stimuli in Epochs 1 & 2 earlier than the SNS, whereas the brain and SNS responded to unfamiliar unpleasant stimuli nearly simultaneously. The brain was activated rapidly in response to familiar unpleasant stimuli, although SNS responded more rapidly to familiar pleasant stimuli than the brain in Epoch 3. Our results quantitatively describe the relationship between the CC and the ANS during emotional recall.

Cortical stimulation has been used for brain mapping for over a century, and a standard assumption is that stimulation interferes with task execution due to local effects at the stimulation site. Stimulation can however produce afterdischarges which interfere with functional localization and can lead to unwanted seizures. We previously showed that (a) cognitive effort can terminate these afterdischarges, (b) when termination thus occurs, there are electrocorticography changes throughout the cortex, not just at sites with afterdischarges or sites thought functionally important for the cognitive task used, and (c) thresholds for afterdischarges and functional responses can change among stimulation trials. We here show that afterdischarge termination can occur prior to overt performance of the cognitive tasks used to terminate them. These findings, taken together, demonstrate that task-related brain changes are not limited to one or a group of functional regions or a specific network, and not limited to the time directly surrounding overt task execution. Discrete locations, networks and times importantly underpin clinical behaviors. However, brain activity that is diffuse in location and extended in time also affect task execution and can affect brain mapping. This may in part reflect fluctuating levels of attention, engagement, or motivation during testing.

The current study evaluated the effect of different anxiety states on information processing as measured by an electroencephalography (EEG) using emotional stimuli on a smartphone. Twenty-three healthy subjects were assessed for their anxiety states using The State Trait Anxiety Inventory (STAI) and divided into two groups: low anxiety (I, II) or high anxiety (III and IV, V). An EEG was performed while the participant was presented with emotionally laden audiovisual stimuli (resting, pleasant, and unpleasant sessions) and emotionally laden sentence stimuli (pleasant sentence, unpleasant sentence sessions) and EEG data was analyzed using propagation speed analysis. The propagation speed of the low anxiety group at the medial coronal for resting stimuli for all time segments was higher than those of high anxiety group. The low anxiety group propagation speeds at the medial sagittal for unpleasant stimuli in the 0-30 and 60-150 s time frames were higher than those of high anxiety group. The propagation speeds at 150 s for all stimuli in the low anxiety group were significantly higher than the correspondent propagation speeds of the high anxiety group. These events suggest that neural information processes concerning emotional stimuli differ based on current anxiety state.

本研究では携帯端末による情動刺激下での脳波を用いた脳機能の評価を目的とした。被験者は健常成人24 名で，Cornell Medical Index（CMI），日本版State-Trait Anxiety Inventory（STAI），簡易ストレス度チェックリスト（SCL）によって心身状態を評価し，心理検査低値群と心理検査高値群に分類した。情動刺激は，情動的視聴覚セッション（安静，快，不快）と情動的文章セッション（快文章，不快文章）を用意し，携帯端末からの視聴覚刺激として被験者に提示し，脳波を計測した。脳波は離散フーリエ変換を行い，パワースペクトル値を算出した。α2 帯域の結果から，心理検査高値群は不快刺激および不快文章刺激時に側頭部でスペクトル値が高値を示した。以上より，携帯端末による情動刺激が精神安定度と関連して，脳機能の反応に影響を及ぼすことが示唆された。

本研究は, 情動刺激下における脳機能の関連性を評価し, 人工ニューラルネットワークを用いて判別評価することを目的とした。被験者は, 健常成人22名であり, 心身状態の違いを Cornell Medical Index (CMI) によって, 正常群と神経症予備群に分類した。脳波は, 視聴覚動画像を用いた情動刺激下で測定し, コヒーレンス解析を行った。各群, 各セッション, 各帯域, 各領域について, コヒーレンス値を分散分析で比較した。また, 人工ニューラルネットワークを用いて, 2群の判別を行った。神経症予備群は正常群と比較して, 快, 不快刺激で外側矢状方向と内側冠状方向のコヒーレンス値が有意に高値を示した。コヒーレンス値による群の判別評価の結果は, β1帯域において, 正解率, 感度, 特異度のいずれも 80%以上を示した。心身状態の違いにより, 情動刺激に脳内の対する情報処理過程が異なることが示唆された。さらに, 脳波コヒーレンス値に, 人工ニューラルネットワークを用いることで, 被験者の心身状態を判別評価することが可能であることが示された。