「電流源密度推定法」の版間の差分

電流源密度推定法とは、脳内の多点から細胞外記録された局所場電位(local field potential, LFP)信号を用いて、脳内の電流源の分布を推定する手法である。

細胞外空間における電流源は、神経細胞の膜電流に由来して発生する。

よって、本稿に記述する手法により推定される電流源分布は、主に興奮性シナプス活動の空間分布を反映すると考えられている。

まず、細胞外記録により測定される電位がどのようにして生じるのかを考察する。

細胞外空間の電気伝導度は等方的であると仮定する。

このため、LFP信号を用いた電流源密度推定法で推定される電流源分布は、主に興奮性シナプス活動の空間分布を反映していると考えてよい。

LFP信号の３次元空間分布を測定することは実験的に困難であるため、実際の応用では、１次元（線上）もしくは２次元（平面上）のLFP信号分布を用いて電流源を推定することがほとんどである。

この場合、測定されていない空間方向の電流源分布については、測定対象の解剖学的特性を考慮に入れた上で適切な仮定を設ける必要がある。

ここでは、視床から皮質への投射の終端の位置や、皮質の垂体細胞の樹状突起形状等の解剖学的知識を元に、LFP信号から推定された電流の湧き出し・吸い込みがどのような生理学的過程に対応するかを詳細に議論している。

電流源密度推定の数学的手法としては、長らく式(2)に基づくLFP信号の空間二階微分が用いられてきたが、2006年、Pettersenらが第2の手法として、式(1)を離散化した線型方程式系を逆行列を用いて解くという、Inverse CSD法を提唱した。この手法では、電流源の分布に関する仮定をパラメータとして明示的に指定することにより、より精度の高い電流源密度推定が可能になっている。Potworowskiらはこれをさらに拡張し、LFP信号の測定点の制限（従来の手法では等間隔グリッド上でのLFP測定が要請される）や、電流源分布の仮定に関してより自由度の高いKernal CSD法を提案している。

*Mitzdorf (1985) Physiological Reviews 65(10):37-100

*Pettersen (2006) Journal of Neuroscience Methods 154(1-2):116-33

*Potworowski (2012) Neural Computation 24(2):541-75