2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Neuro-Rehabilitation System Based on Selfmonitoring of One's Motor Representation by Using a Small Humanoid Agent
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16K13063
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| Research Institution | National Center for Geriatrics and Gerontology |
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Principal Investigator |
中井 敏晴 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 神経情報画像開発研究室, 室長 (30344170)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 あゆ子 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, その他部局等, 研究員 (50463203)
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 運動訓練システム / 運動表象符号化 / Neurofeedback / fMRI / 小型ヒューマノイド / 運動学習 / 身体座標系 / Brain Machine Interface |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではリアルタイムfMRIにより抽出された脳活動を小型ヒューマノイドの動作に反映させ、其の映像を視覚的ニューロフィードバック（NF）情報として利用する運動学習を開発し、神経リハビリシステムとしての可能性を検証する。平成30年度は小型ヒューマノイド制御方法と訓練学習課題の改良を行なった。訓練学習の進行に伴う逐次的な判別分析により判別精度が改善し学習効率が向上する事を確認した。また、二重判別分析の手法を考案し、2x2の判別をリアルタイムに行う事に成功した。この手法により身体座標系を直感的に反映するMI学習方法を確立する見通しを得たが、Brain Machine Interfaceの本質的な部分で大きな進歩が実現したと考えている。認知処理の潜在的な低下に伴う余力不足から加齢により脳活動領域が拡大する傾向が見られるが、その影響がNF-fMRIに何の様に影響するかを検討する為に高齢者と若年者の比較を行なった。若年者ではDefault Mode Network（DMN）の主要ノードである後部帯状回（PCG）と後頭葉の視覚野群から構成されるVisual Network（VN）の活動が訓練学習により脱賦活化されたが、高齢者ではこの傾向は見られず認知処理の予備能力の減少を反映すると考えられた。VNの年齢差はNF訓練により減少し、学習により一定の負荷軽減が得られるがDMNにはその様な傾向は見られず、加齢変化がDMNに反映されたと考えられる。此の結果は安静時計測で観測される結果と合致している。以上の成果をHuman Brain MappingやBrainConnects等の国際会議で報告し、国際誌への投稿準備を進めている。
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Research Products
(8 results)
