| Project/Area Number |
19K16244
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 45060:Applied anthropology-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Motomura Yuki 九州大学, 芸術工学研究院, 助教 (50645273)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 夢 / 機械学習 / レム睡眠 / 脳波 / 入眠時心像 / 情動推定 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、REM（Rapid eye movement）睡眠が情動調節機能に与える影響が明らかになってきている。背景には夢見を伴う複雑な生理学的メカニズムがあると想定されるが、そのメカニズムはほとんど明らかになっていない。本研究課題では部分断眠後の朝型の仮眠時の生理計測によって、REM睡眠時の夢内容のデータを取得し、夢見時の生理反応から機械学習技術によって夢の情動的内容を推定するアルゴリズムを構築する。構築したアルゴリズムはREM睡眠、夢見、情動調節に関する研究の大幅な進展に役立つことが期待される。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we attempted to construct a machine-learning algorithm to determine the affective value (negative or positive) of dreams using physiological indicators such as EEG, eye movements and heart rate. Using physiological data obtained simultaneously with dream reports during REM sleep acquired at Hiroshima University, we constructed a machine learning algorithm for feature selection using random forests and BORUTA. As a result, we were able to discriminate the emotional valence of dreams with nearly 70% accuracy.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
悪夢はうつ病や自殺の予測因子であることがわかっていることから、本成果で構築した夢の情動価判別アルゴリズムは悪夢の検知によるうつや自殺の予防法開発等に役立つ可能性があります。さらにエンターテインメント分野においても、夢の内容にアクセスする新たなインターフェースの開発にも貢献すると考えられます。また本研究の特色として、大型の機器を使用せず、脳波や生理反応など比較的簡便に測定できる手法を用いていることから、応用可能性が高いこともあげられます。
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