2018 Fiscal Year Annual Research Report
Quantitative understanding of perceptual and cognitive representations
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15H05311
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
西本 伸志 国立研究開発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, 主任研究員 (00713455)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 大脳皮質 / 認知情報表現 / エンコーディングモデル / デコーディングモデル / fMRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒト脳内における知覚・認知情報表現を理解し、ヒトの個性を脳機能の観点から定量的に検証することを目指し、様々な知覚・認知課題条件下におけるヒト脳活動を機能的磁気共鳴画像法（functional Magnetic Resonance Imaging）によって計測した。得られた脳活動計測データと各種課題条件に関する知覚・認知特徴について各種機械学習手法を用いて解析し、両者の関係性を説明する予測モデル（エンコーディングおよびデコーディングモデル）を作成した。得られたモデルの解析により脳内情報表現の定量可視化や個人間の比較等を行った。
100種類以上の多様な能動的認知課題条件下における脳活動を解析することで、包括的な認知課題を司る定量的な認知特徴空間を同定した。同認知空間においては視覚、聴覚、言語、内省等に関連した認知内容は脳情報表現としてそれぞれクラスタ状に分布することがわかった。また脳情報表現に関する大規模データベース（NeuroSynth）を介した認知的な潜在空間表現を用いることで、新規認知課題条件下における脳活動を皮質の広領域（80%以上）において有意に予測できること、また同様に脳活動のデコーディングを行うことで遂行中の新規課題の推定を行えることを示した。更に上記モデルによって得られた認知情報表現の皮質マップを可視化することで、認知情報の皮質寄与分布は個人にかかわらずトポロジカルに類似したものであることを示した。これらの結果は、上記によって提案した脳活動モデル化技術は様々な認知内容について汎用的な記述能力を持つ枠組みであることを示唆する。
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| Research Progress Status |
平成30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 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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