2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K00312
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
廣安 知之 同志社大学, 生命医科学部, 教授 (20298144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 工学研究科, 准教授 (30388136)
杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任准教授 (30458963)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 脳機能 / 進化計算 / スパースモデリング / コミュニケーション / マインドフルネス / 脳機能ネットワーク解析 / メタボローム / 協調作業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ヒトとヒトとのコミュニケーション時の脳機能の検討および脳機能とメタボローム情報に対する進化計算とスパースモデリングを利用した手法の開発である。
ヒトとヒトとのインタラクションの中で，最も原始的なものに動作や行動の同調がある。本年度は、タイミング制御機構を調べるために、ヒトと機械との同期タッピング課題を用いて協調行動の検討を行った。同期タッピング課題は周期的な音刺激に対して被験者は同時にボタンを押すものである。この実験系により、応答が刺激提示よりも先行し予測的に応答することなどが報告され、単純でリズミカルな刺激への同期には感覚運動皮質や小脳の機能が関与していると報告されている。不定期なタイミングでタッピングを行い被験者がどのように追従するか、脳機能状態はどのようであるかをfNIRSを利用して計測した。その結果、脳機能情報から、相手の行動を模倣して行う群と行動に反応して自身の行動を行う２群に分類された。
脳機能の情報処理およびメタボロームの取り扱いの検討については、別のタスクを用いることとした。ヒトのインタラクション時の状態推定を行うことが難しかったからである。対象としたタスクは、マインドフルネス瞑想である。マインドフルネス瞑想時における瞑想初心者の脳活動をfMRIにより計測し、脳機能ネットワーク解析を行い、脳機能状態の定義を行った。さらに、唾液内代謝物質の内、ストレス指標として用いられる唾液コルチゾールを計測して、脳状態と唾液コルチゾール濃度の関連性を検討した。その結果、瞑想時とそれ以外の脳状態の定義を脳機能の活性情報から定義することができた。コルチゾールなどとの関連は現在検討中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究において、達成されたことおよびされなかったことは、下記の通りである。これらは、おおむね予想される範疇内であり、研究はおおむね順調に進展しているといえる。
達成されたこと：
本研究の対象とするタスクは、ヒトとヒトとのコミュニケーションを想定したタッピング課題である。本年度は、この実験を開始した。脳機能情報から被験者群を分類することができた。メタボローム計測は、異なるタスクを対象とした。メタボロームと脳機能の検討を容易にするためである。対象とするタスクはマインドフルネス瞑想とした。実験を開始し、脳機能測定を行うと同時に唾液の採取も行った。その中で、コルチゾールの解析を開始した。脳機能の検討においては、その賦活情報だけでなく、グラフ理論によるネットワーク解析を行った。
達成されなかったこと：
唾液の採取は開始したが、解析ではコルチゾールのみを対象としている。この解析も終了していない。ヒトとヒトとのコミュニケーションにおいては、ヒトと機械間の実験を行ったのみである。
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| Strategy for Future Research Activity |
ヒトとヒトとのコミュニケーション時の脳機能の検討において行っているタッピング課題は、ヒトと機械間での課題であった。これらの結果を十分に検討し、ヒトとヒトとの強調作業の検討に拡張していく。
コルチゾール解析が終了しなかったために、コルチゾール解析を行い、得られた脳機能との関連を検討する。さらに、コルチゾール以外のメタボロームにも対象を拡大して検討および考察を行う。
ヒトの状態推定を脳機能情報から行う方法として２０１６年度は各部位の活性化情報および部位間のネットワーク情報を利用する方法を確立した。今年度はさらに、動的な情報を考慮した状態推定法の検討を行う。
上記の目標においては、多数存在する部位およびメタボローム情報の中から有意な情報を抽出する必要がある。進化計算およびスパースモデリングを利用した手法を開発する必要があり、本年度はここに注力する。
これらの計画は概ね申請時に想定した計画スケジュールに沿ったものである。
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| Causes of Carryover |
残額の合計は、予定していた物品費、旅費に見合うものではなかった。また、2016年度に対する人件費も発生しなかった。そのため20,166円が次年度に繰り越すこととなった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
謝金の一部として利用する予定である。
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