| Project/Area Number |
21K12617
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90030:Cognitive science-related
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| Research Institution | Shokei Gakuin College (2023-2024)
Waseda University (2021-2022) |
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Principal Investigator |
宮崎 淳 尚絅学院大学, 総合人間科学系, 准教授 (40880323)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 安静時fMRI / 機能的結合 / 認知機能 / 個人差 / 大規模データ / 拡散MRI / NODDI / マルチモーダルMRI / 脳機能イメージング / 機能的MRI |
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| Outline of Research at the Start |
我々の日常生活は、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、意思決定を行うための処理過程が異なる。この個人の認知特性と脳がどのような関係性にあるかは明らかではない。本研究の目的は、Human Connectome Project（HCP）のオープンアクセスデータを用いてマルチモーダル脳画像と認知行動データから、認知特性と脳の関係性を明らかにすることである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、脳と行動に関する大規模なデータセットを活用し、人間の認知機能の特性やその神経基盤を明らかにすることを目的としている。2024年度は、脳内ネットワークの機能的結合パターンと認知的特徴の関連を解明するために、安静時fMRI（resting-state fMRI）データの解析を行った。まず、各被験者のfMRI時系列データに対して、ICA+FIXを用いたアーチファクト（生理的雑音や動き由来のノイズ）除去を行い、信号の品質を向上させた。次に、FSLのMELODICツールを用いてグループICA（独立成分分析）を実施し、全体で100次元の独立成分に分離した。これにより、視覚・聴覚系を含む感覚系ネットワークから、デフォルトモードネットワーク（DMN）や課題関連ネットワーク（Fronto-parietal Network：FPNやCingulo-Opercular Network：CON）まで、広範な脳機能系の空間的分離が得られた。
さらに、ICAで得られた各成分の時系列同士の相関係数を被験者ごとに算出し、それをもとに個別のネットワークマトリックス（機能的接続行列）を構築した。そして、これまでのグループに分けたうえで、各ネットワークペア間の相関のグループ差を統計的に検定した。その結果、CON、FPN、およびDMN間の結合において、グループ間で統計的に有意な差が認められた。ただし、得られた効果量は小さく、群間差の実質的な影響は限定的であると考えられる。
CONおよびFPNは課題遂行時の認知制御に関与するネットワークであり、DMNは内省的思考や自己関連的処理と関連している。これらのネットワーク間の相関が安静時においても個人の認知特性や精神的状態を反映している可能性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
分析に時間が掛かり、成果発表の準備がやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに実施したタスクfMRIデータ、拡散MRIデータ、安静時fMRIデータを活用し、マルチモーダルな脳情報に基づく解析を進める。複数の脳画像モダリティを統合するマルチモーダル機械学習による認知機能の個人差や特性の予測を試みる。
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