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A reservoir computing approach for the universality and individuality of human brain oscillations

Publicly Offered Research

Project AreaNon-linear Neuro-oscillology: Towards Integrative Understanding of Human Nature
Project/Area Number 18H04948
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionOita University

Principal Investigator

末谷 大道  大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords自発性脳活動 / 個人特性 / 多様体学習 / 一般化ダイバージェンス / 脳波 / カオス / リザバー計算 / log-detダイバージェンス / 脳波時系列解析 / 脳科学 / 神経情報処理
Outline of Annual Research Achievements

我々の脳内では、神経細胞が相互に繋がって再帰的な結合構造をとり、感覚入力に対して直接反応しない、振動性とカオス性が混在した活発な自発性活動が持続的に生じている。Hebbは、この自発性の脳活動が知覚の汎化・記憶の安定性・注意の変わりやすさなどの機能とどのように関係するのかという問いから、ヘッブ学習・セルアセンブリ・位相連鎖など、巨視的な心理現象と微視的な神経生理機構を結びつける重要な諸仮説を呈示した。
本研究では、研究協力者が計測した100名規模の被験者の安静閉眼時・多チャンネル脳波時系列データを利用して、多数の被験者の脳波データに対する多様体学習による低次元化を通じてヒト脳振動現象に対する「地図」を描き、その背後にある普遍性と個別性を解明することを目指した。当初のリザバー計算を用いたアプローチは不十分な結果であったが、ベータ・ダイバージェンスなどの一般化ダイバージェンスに基づく信号空間内での適切な距離設定によって、多人数の脳波データを適切な低次元空間に可視化することができた。さらに、平均3ヶ月後に再計測した脳波データ(テストデータ)を予め学習した低次元空間にマッピングする方法をlocally linear embeddingに基づいて提案し、実際に安静時閉眼脳波は数ヶ月経っても再現性が高いこと、そして十分な精度で個人を特定できることを明らかにした。以上の結果をまとめ、国際論文誌に論文が採択された。

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2020 2019 2018

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results)

  • [Journal Article] A manifold learning approach to mapping individuality of human brain oscillations through beta-divergence2020

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani, Keiichi Kitajo
    • Journal Title

      Neuroscience Research

      Volume: 4373 Pages: 1-9

    • DOI

      10.1016/j.neures.2020.02.004

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Manifold Learning Approach to Chart Human Brain Dynamics Using Resting EEG Signals2018

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani, Yoko Mizuno, Keiichi Kitajo
    • Journal Title

      Unifying Themes in Complex Systems IX. ICCS 2018. Springer Proceedings in Complexity. Springer, Cham

      Volume: 9 Pages: 359-367

    • DOI

      10.1007/978-3-319-96661-8_37

    • ISBN
      9783319966601, 9783319966618
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Manifold learning approach to individuality of human EEG signals through LogDet divergence of Phase Synchrony2019

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani
    • Organizer
      16th International Conference on Complex Systems and Networks
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A manifold learning approach to inter-individual variations in human brain dynamics2019

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani and Keiichi Kitajo
    • Organizer
      25th Annual Meeting of The Organization for Human Brain Mapping
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A manifold learning approach to inter-individual variations in human brain dynamics2019

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani
    • Organizer
      Data analysis and machine learning in dynamical systems
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 多様体学習による安静時脳波の個人間多様性の解析2019

    • Author(s)
      末谷大道, 水野蓉子, 北城圭一
    • Organizer
      日本物理学会第74回年次大会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] A Manifold Learning Approach to Chart Human Brain Dynamics Using Resting EEG Signals2018

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani, Yoko Mizuno, Keiichi Kitajo
    • Organizer
      ICCS 2018: International Conference on Complex Systems IX (Boston, USA)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Manifold learning of ordinal pattern distributions for identification of individuality of human brain dynamics using EEG signals at rest2018

    • Author(s)
      Hiromichi Suetani, Yoko Mizuno, Keiichi Kitajo
    • Organizer
      15th Experimental Chaos & Complexity conference (Madrid, Spain)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Inter-individual differences in noise-induced brain dynamics2018

    • Author(s)
      Keiichi Kitajo, Takumi Sase, Yoko Mizuno, Hiromichi Suetani
    • Organizer
      The 24th Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping (Singapore)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 多様体学習による安静状態脳波信号の解析と個人認証への応用2018

    • Author(s)
      末谷大道, 水野蓉子, 北城圭一
    • Organizer
      日本物理学会2018年秋季大会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report

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Published: 2018-04-23   Modified: 2021-01-27  

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