2020 Fiscal Year Annual Research Report
Brain imaging techniques applied to predict the effects of cognitive training on skill acquisition
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17H01758
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
岩木 直 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 副研究部門長 (70356525)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅村 浩之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (10356587)
熊田 孝恒 京都大学, 情報学研究科, 教授 (70221942)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 視空間処理 / 実行機能 / 非侵襲脳機能計測 / 自動車運転行動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，実験室における心理物理学的な認知機能の評価実験と非侵襲脳機能計測技術を用いた計測，および日常生活中の活動を模した環境での行動実験で得られるデータを合わせて解析することで，認知処理の能力が日常生活中の行動パフォーマンスにおよぼす影響とその神経学的メカニズムを解明・モデル化することを目的としている．
この目標に向けて今年度は，(a) 過年度に取得した心的（mental）なイメージ操作課題を遂行中に取得した脳機能計測データと，心的イメージ操作パフォーマンスとの間の相関関係を明らかにするためのデータ解析を行った．この結果，心的なイメージ操作のパフォーマンスが高い実験参加者では，superior parietal areaとintraparietal areaにおける低ガンマ帯域脳活動強度が有意に大きいことを明らかにした．(b) 高度自動運転(SAE level 3相当)中の自動車から運転者への権限移譲（take-over request）時の運転行動の安定性と，個人の認知・実行機能パフォーマンスとの相関関係を，実行機能行動指標（タスクスイッチング課題，行動の抑制制御課題，ワーキングメモリ課題）に関する行動実験と，ドライビングシミュレータを用いた運転行動指標を用いて評価した．この結果，上記の実行機能のうちタスクスイッチングとワーキングメモリの能力が，自動運転車からの権限移譲時の車両の横方向挙動の安定性に有意に寄与することを明らかにするとともに，各種実行機能課題のパフォーマンス指標を独立変数，運転行動の安定性を目的変数とした重回帰モデルを作成した．
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| Research Progress Status |
令和2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 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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