2013 Fiscal Year Annual Research Report
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11J08768
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
廣瀬 智士 独立行政法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター・脳情報通信融合研究室, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2011 – 2014-03-31
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| Keywords | 機能的磁気共鳴画像測定 / fMRI / 脳情報復号化法 / 機械学習 / Sparse Logistic Regressio / 到達運動 / 把握運動 / ヒト脳機能 |
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| Research Abstract |
目で見た物体に手を伸ばしそれを掴む動作(到達把握運動)は、対象の視覚情報に基づき適した到達運動、把握運動を同時に生成し、両者を協調させるという、非常に複雑な計算の結果実現されている。これまで多くの研究が、到達把握運動の計画時にはヒト脳内の頭頂連合野、運動前野に活動が見られる事を示している(ex. Nakayama et al.,2008)。本研究は、fMRI信号から単純なボクセル活動を見るだけではなく、その活動の中にどのような情報が含まれているかを読み出す技術(脳情報復号化法)を用いて、ヒトの到達把握運動時にどのようにして脳が複雑な計算を実現しているかを明らかにすることを目的とした。
本年度(25年度)は、昨年度(24年度)に行った上記到達把握運動時のfMRI侶号を記録した実験のデータ解析を行った。実験では、協力者にfMRI装置内で、自身の手および2つの運動対象となる物体(ペットボトル)をfMRIコンパチブルカメラを通して呈示し、指示された方のペットボトルのキャップ部分を親指と人差し指でつまむ(精密把握)、もしくは、胴体部分を手全体を用いて掴む(握力把握)の合計4通りの運動をランダムに繰り返してもらった。この際の脳活動から、運動開始以前に記録した脳活動データからどちらの方向に手を伸ばそうとしているか(右or左)、どのような把握を使用としているか(精密把握or握力把握)を推定した。このための解析には、上記の独自に開発した学習アルゴリズムを用いた。本解析の結果、到達運動、把握運動はそれぞれ脳内の前頭頭頂領域から有意にチャンスレベルより高い精度で推定が可能であることが明らかになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
(抄録なし)
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