2023 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)
宮下 恵 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60963311)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 動的グラフ構造推定 / 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 |
最終年度である本年度は，研究代表者の近藤と研究分担者の宮下が本領域研究を通して開発してきた動的グラフ構造推定手法を，A01項目（相澤）から運動下マウスの脳から計測した電気生理学的データに適用し，潜在変数間の同時活動の関係を運動状態に固有のグラフ構造として抽出するとともに，その活動動態の特徴を，チャネルと周波数帯の組み合わせとして可視化することを実現した．
また研究分担者の千葉は，立位から歩行への遷移に出現する高齢者の特徴に着目し，仮説検証のための計算機モデルを構築した．これにより歩行開始動作の推定が可能となった．
さらに，近藤は，二者協調運動下のハイパースキャニングや手指運動の常時計測と身体機能評価指標の関係解明など，超適応を高める運動課題の探索に向けた運動機能評価手法の研究に取り組んだ．特に，ロボットマニピュランダムを用いた受動運動学習時の運動速度の違いが運動学習に及ぼす影響を調べる研究に新たに挑戦し，視覚回転変換下の到達運動学習実験の結果，スローな受動運動経験が事後の運動能力を高めること，さらにはこの結果が体性感覚の変化には起因しないことを見出した．また，没入型VRを実験環境として用いて，手指運動における触覚と自己受容感覚の位相を視覚情報に対してそれぞれ180度ずらした場合の身体所有感を評価することで，所有感を向上させる感覚統合条件について明らかにした．
これらの研究成果は，3件の国際学術誌[Yamamoto 2023][Omura 2023][Altukhaim 2024]、4件の国際会議発表[Niiyama 2023][Kaminishi 2023][Miyazawa 2023][Saracbasi 2023]にて発表した。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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