| Project/Area Number |
14J05285
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Cognitive science
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
梶村 昇吾 京都大学, 教育学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2016)
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| Budget Amount *help |
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | デフォルトモードネットワーク / 経頭蓋直流刺激法 / fMRI / Dynamic causal modeling / Effective connectivity / アイコンタクト / 実行機能 / Default mode network / 経頭蓋直流電流刺激法（tDCS） |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に実施した「下頭頂小葉（inferior parietal lobule; IPL）に対する経頭蓋直流電流刺激法（transcranial direct current stimulation, tDCS）によるデフォルトモードネットワーク（default mode network, DMN）調節効果の左右差の検討」の解析における複数の問題点について，新たな解析方法の導入による解決を試みた。
問題1：tDCSの非局所的な刺激によって，ターゲット周辺領域において生じうる影響について考慮できていなかった点については，tDCSの影響がターゲット領域を含むネットワークを介して生じる可能性を考慮し（Fertonani and Miniussi, 2016），ターゲット周辺領域を含む脳領域の時系列活動データに対して独立成分分析（principal component analysis, PCA）を実施し，ターゲット周辺領域が構成するネットワークを検出したのち，それら主要なネットワークを構成する全22領域からなるネットワークモデルを構築し，tDCSが領域活動および領域間の情報伝達過程に与える影響について包括的に評価可能とした。問題2：脳機能パラメータの増加に伴う統計的多重比較の問題については，機械学習アルゴリズム（Logistic regression with the elastic net regularization）を用いることでタイプI/IIエラーの制御を試みた。
Kajimura and Nomura, 2016, Cognitionが採択されるとともに，2つの国際学会で発表を行った。
約6ヶ月間にわたり，英国レディング大学 村山航先生の元で在外研究を行った。
これまでの成果が評価され，平成28年度京都大学総長賞（学業）を受賞した。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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