| Project/Area Number |
22K12194
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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 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
道法 浩孝 高知大学, 教育研究部人文社会科学系教育学部門, 教授 (90457408)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
信川 創 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (70724558)
西村 治彦 大和大学, 情報学部, 教授 (40218201)
高橋 哲也 金沢大学, 子どものこころの発達研究センター, 協力研究員 (00377459)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | ADHD / 非線形制御 / 軌道領域減少法 / カオス-カオス間欠性 / 神経フィードバック法 / 脳刺激法 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ADHDの神経基盤である前頭野とドーパミン・ノルアドレナリン神経系において，NF法・脳刺激法が神経ネットワークにどのような影響を与えるのかをモデルシミュレーションで検証する．さらにその知見と非線形制御理論を駆使することで，より治療効果を高めるNF法・脳刺激法を提案する．具体的には，まず①全脳的なモデルを構築し，ADHDの病理パラメータ領域を探索する．②神経活動のダイナミクス推定から，写像構造を明らかにする．③NF法・脳刺激法に対応した信号設計を行い，神経ネットワークとその活動への影響を明らかにする．④応募者らが提案した“軌道領域減少法”を利用し，新たなNF法・脳刺激法を設計する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度の研究において，前頭野，ドーパミン神経系を構成する大脳基底核及び視床で構成される脳回路システムモデルに対して，我々が提案したカオス制御法である軌道領域減少法（RRO法）を適用し，シミュレーションを通して，RRO法に基づくフィードバック信号によって誘起されるカオス共鳴により，カオス-カオス間欠性を呈していた前頭野の神経活動が，周期的な挙動に遷移することが確認された．
令和5年度は，まずモデルを構成するパラメータのチューニングを通して，RRO法によるカオス共鳴制御の効果を検証した．具体的には，モデルを構成する7つのパラメータのうち3つをシステマチックに変化させ，RRO法を適用してフィードバック制御信号と微弱な外部入力信号を印加し，外部入力信号と前頭野神経活動との相関係数及びリアプノフ指数に基づき，その効果を分析した．その結果，RRO法が機能する領域を同定することができた．次に，カオス共鳴時のシステム挙動を時系列変化及びリターンマップに基づいて分析したところ，モデルにおけるシステム挙動の非線形性効果を確認することができた．また，大脳基底核のシステム挙動を決定するパラメータの1つである直接経路の結合荷重を0から正の値に設定し，偶奇性保存の崩れに対するシステム挙動の分析を行った結果，性能の劣化がみられるが，カオス共鳴が誘起されるRRO信号強度領域が維持されていることが確認できた．さらに，カオス共鳴を誘起するための微弱外部入力信号の入力部を，前頭野から大脳基底核に変更してシミュレーションを行った．その結果，非線形性強化によるカオス共鳴制御性能の向上が確認された．
上記と並行して，脳回路システムモデルをADHD の神経基盤である前頭野とドーパミン・ノルアドレナリン神経系により構成された全脳的なスパイキングニューラルネットワークに拡張し，分岐・カオス解析を行う準備を進めている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
前頭野，大脳基底核及び視床で構成される脳回路システムモデルに，我々が提案した軌道領域減少法（RRO法）によるカオス共鳴制御を適用し，カオス-カオス間欠性を呈していた前頭野神経活動の周期的挙動への遷移による，挙動の安定化に機能するシステムパラメータ領域を同定することができた．またRRO法へのシステム挙動の非線形性強化による効果，及びモデルの偶奇性保存の崩れに対するRRO法の有効性を確認することができた．しかし，ドーパミン・ノルアドレナリン神経系を追加した全脳的なスパイキングニューラルネットワークの構築によるADHD の病理パラメータ領域の特定については準備段階にとどまったため，研究は，やや遅れていると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
前頭野，大脳基底核及び視床で構成される脳回路システムモデルをADHD の神経基盤である前頭野とドーパミン・ノルアドレナリン神経系により構成された全脳的なスパイキングニューラルネットワークに拡張し，分岐・カオス解析を通して，ADHD の病理パラメータ領域を特定するとともに，神経活動の写像構造を明らかにする．次に，従来のニューロフィードバック法・脳刺激法のメカニズムを分析し，神経ネットワーク活動への影響を明らかにする．さらに，上記で特定した病理パラメータ領域における神経活動のカオス-カオス間欠性を抑制するRROフィードバック信号の設計を行い，ニューロフィードバック法・脳刺激法の最適化を図っていく．
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