メタ分析ｆＭＲＩデータを制約情報に用いたＭＥＧ脳活動デコーディング方法の開発
| Project/Area Number |
19J14715
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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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| Review Section |
Basic Section 90030:Cognitive science-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
鈴木 啓大 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 脳磁図 / 逆問題 / メタ分析 / MEG / fMRI / meta-analysis / 階層ベイズ推定 |
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| Outline of Research at the Start |
脳活動データから脳内情報を読み取るデコーディング研究は、脳のどの部分にどういう情報が含まれているか、という疑問に答えることができる。これまでに主流であった機能的MRI装置は，高い空間分解能を持つ一方で，秒単位での時間分解能しか持たず、脳活動の速い変化を捉えることは困難だった。
そこで本研究では、ミリ秒単位の時間分解能を持つ脳磁図装置と、高精度脳活動推定法を組み合わせ、速い脳活動成分を対象としたデコーディング技術の開発を目指す。これにより、実験参加者が刺激を提示されている時の動的な脳内表現の変化を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、脳活動の速い成分に含まれる情報を対象とした脳情報デコーディングにおける基盤技術を確立することである。
脳活動データから脳内情報を読み取るデコーディング研究は、脳のどの部分にどういう情報が含まれているか、という疑問に答えることができる。高いデコーディング精度実現のためには空間情報が重要であるため、従来の研究では空間分解能に優れる機能的MRI装置(fMRI)が主に用いられてきた。しかしながら、時々刻々と変化するヒトの脳内の情報を捉えるには、fMRIの時間分解能の低さが障害となる。
そこで本研究では、ミリ秒単位の時間分解能を持つ脳磁図装置(MEG)と、一万件を超える過去のfMRI脳研究により得られた知見(メタ分析結果)を組み合わせることで、時空間分解能ともに優れた脳活動の推定を実現し、目的の達成を目指した。
令和元年度の研究では、機械学習手法の一種である変分ベイズ推定の枠組みでMEGデータとメタ分析結果を組み合わせる方法を検証した。メタ分析結果を使用することでfMRI計測に関わるコストを省きつつ、時空間分解能ともに優れた脳活動推定が可能であることを示した。この結果は、脳活動計測実験へ参加する被験者への負担を最小限に抑えられることだけではなく、計測コストをMEGデータの計測に集中できることも意味する。一方で、誤ったメタ分析結果を使用した場合には推定活動源の歪みが生じ、多くの偽陽性活動が発生する問題を確認していた。
令和2年度はこの問題を解決し、令和元年度の成果とあわせて論文としてまとめることに注力した。具体的には、最適なメタ分析結果を選択する基準として、変分ベイズ推定時に更新されるパラメータの一つである自由エネルギーを利用することで、MEGデータに適したメタ分析結果が客観的指標を元に選択できることを示した。以上の成果はNeuroImage誌へと投稿され、受理・掲載された。
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| Research Progress Status |
令和2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 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
