2020 Fiscal Year Annual Research Report
Systems modelling of hyper-adaptation mechanism for reconstruction of neural structure
| Project Area | Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches |
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| Project/Area Number |
19H05727
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
近藤 敏之 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60323820)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
千葉 龍介 旭川医科大学, 医学部, 准教授 (80396936)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 動的構造推定モデル / 姿勢制御シミュレーション / 協調運動学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者の近藤は，前年度に引き続き，脳活動・筋活動のマルチモーダル時系列データから，それらの協調的活動をネットワーク構造推定する統計手法の構築に取り組んだ．テンソル分解による脳活動の基底抽出（低次元化）と動的グラフ構造推定による時間基底間の相関解析を経時的に行う手法を提案し，睡眠時脳波に適用して有効性を検証した．研究成果は1件の国際会議[Sakai 2020]にて発表した．
研究分担者の千葉は，前年度に引き続き，若年健常者と高齢者の立位姿勢維持下の身体制御と脳内ネットワークの相違を明らかにするため，二重タスクを用いた被験者実験ならびにモデル研究に取り組んだ．本年度はCOVID-19の影響で被験者実験の実施が予定通りに進められなかったが，神経ネットワークモデルと筋骨格モデルを組合せたグレイボックスモデリングによる姿勢維持シミュレーションを実施した．研究成果は1件の国際学術誌[Kaminishi 2020]にて発表した．
研究代表者の近藤は，環境変化への適応力を高める運動課題を探索するため，VRと力覚提示ロボット技術を組合せた運動学習実験を行い，ロボットによる運動支援アルゴリズムと学習者の運動学習成績，適応性（学習結果の汎化能力）について実験的に調べた．その結果，学習者の習熟度に応じて支援の正確さを高めるアルゴリズムの有効性を明らかにした．研究成果は2件の国際学術誌[Nishimura 2021][Ozge 2021]，1件の国際会議[Yoshikawa 2020]，1件の解説論文[近藤 2020]にて発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症の感染拡大の影響により、被験者（特に高齢者）をリクルートする必要がある実験の実施に制限があり、遅延が生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
ネットワーク構造推定に関する研究項目では，データの統計的性質からの構造推定手法について見通しが立ったことから，逆に構成論的な手法によるモデル化手法を検討する．具体的には，HRニューロンモデル等で表現される力学系の弱結合系（Small-world 結合）が，Collective Almost Synchronization (CAS)と呼ばれるカオス力学系になることを用いて，CAS モデルの出力波形を基底関数として脳波データを線形近似するモデル化手法を提案する．
認知課題下の姿勢制御に関する神経・筋骨格シミュレーションに関する研究項目では，「歩き出し」に着目した神経ネットワークモデルの精緻化と，高齢者を用いた被験者実験を行う．特に高齢者実験においては，筋活動に加えて脳血流も同時計測することにより，筋緊張に影響する脳内ネットワークを調査する．
適応性を高める運動学習課題に関する研究項目では，人間ー人間の協調運動学習系を構築し，前年度までに明らかにした人間ーロボット系の特性との類似性・相違性を調査することにより運動学習支援アルゴリズムのさらなる改良を試みる．
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