2018 Fiscal Year Annual Research Report
Estimating semantic recognition of words using measurements of brain activation
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16K01969
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
藤巻 則夫 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機能解析研究室, マネージャー (80359083)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井原 綾 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工学研究室, 主任研究員 (30390694)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 高次脳機能計測 / 言語的意味処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度は、脳活動の意味的距離依存性を解析した。新たなMEG実験を行う時間がなくなったため、以前分担者が意味的プライミング課題により計測した、10人分、各1360試行のMEGデータを使い、代表者が開発した少数試行脳磁界データの脳活動源解析手法を適用して解析した。前処理としてMEGデータに独立成分分析やバンドパスフィルターを使用して、雑音や目・心臓などのアーチファクトを除く雑音対策を行ったが、意味処理に関わる側頭前部付近の活動について、意味的距離依存性が有意に出たのは、被験者10人中一人のデータのみであった。
H28-H30年度の本研究では、二つの単語を経時的に視覚呈示するプライミング課題を使い、後続の単語に対する脳活動をMEG計測し、その脳活動源強度が、二つの単語の意味的な距離に依存することを、本解析手法により示そうとした。H28-29年度に必要な単語を語彙データベースから抽出した。この単語を単独呈示して脳活動源の語彙特性への依存性を見るMEG予備実験を被験者二人について行ったが、有意な依存性は現われず、意味的距離依存性を抽出する際の語彙特性依存性の補正は不要と判断した。H29年度には、これまで手作業で行っていた処理（標準脳座標への変換、脳部位名の特定、一般線形モデルによる検定）を解析プログラム内部に組み込む解析手法の自動化も行った。H30年度に、この手法を意味プライミングMEG実験のデータに適用し、前記の結果を得た。
本研究は、脳活動の条件差の有無を見る過去の多くの研究とは異なり、意味的距離という連続的なパラメータへの脳活動の依存性を抽出することを目的とした。本研究により、それに必要な解析手法の整備ができた。意味の脳内処理は多くの部位が関わり個人差もあるため、今回の解析において、有意な依存性が一例しか得られなかったことは、今後のさらなる研究の必要性を示す。
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