| Project/Area Number |
20K22273
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0110:Psychology and related fields
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
Miyazaki Atsushi 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 助教 (40880323)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 認知機能 / 個人差 / 機械学習 / 機能的MRI / 大規模データ / 脳機能イメージング |
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| Outline of Research at the Start |
我々の日常生活は、見る、聞く、話す、注意を向ける、記憶する、計画するといった多様な認知機能によって支えられている。それぞれの認知機能には個人差があり、行動を行うためのプロセスが異なる。このような認知機能の特性がどのように脳で統合され表現されているかは明らかではない。本研究の目的は機械学習を用いて個人の認知機能の特性を脳活動から予測することである。さらに、機械学習の判断要因となる脳領域（特徴量）を抽出し可視化することを目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aimed to understand human cognitive characteristics from the large-scale brain and behavioral data. Therefore, multiple cognitive tasks were clustered. As a result, the clusters were classified into three cognitive characteristics. Furthermore, brain activity during multiple cognitive tasks using functional MRI showed that these clusters had significant differences in activity in the lateral prefrontal cortex, medial prefrontal cortex, anterior insular cortex, and parietal cortex. These results suggest that these regions play an important role in cognitive control.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、近年発展を遂げてきている人工知能やビッグデータ、脳画像解析技術の研究を統合的に捉えることで、従来の研究では難しかった複数の脳機能画像と認知機能の統合的分析が可能となった。本研究によって得られた成果は、個人の認知機能の特性を把握し、脳の変化の予兆を捉えるための重要な知見となり得る．今後，医療や教育，他にも車の運転などの日常的な社会課題における応用に期待される．
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