2019 Fiscal Year Annual Research Report
Assessment of social skills for developmental disorders by neuroscience-based EEG analysis
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17K00383
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
河野 英昭 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00404096)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | スパイキングニューラルネットワーク / 自閉症スペクトラム / ミラーニューロンシステム / 脳波 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自閉症スペクトラム(Autism Spectrum Disorder:ASD) は発達障害の1つで，主な症状として，対人関係の形成が難しい，ことばの発達に遅れがある，想像力や柔軟性が乏しく，変化を嫌うということがあげられる．ASDには有効な治療法が確立されていないものの，日常的に運動を行うことで運動能力の向上だけでなく，社会的スキルの向上を促し，ASDの症状を改善することが報 告されている．
一方で，ASDはミラーニューロンシステム(MNS)と関わりがあることが知られている．ASD患者は行動の模倣時に健常者と比べて，ミラーニュ ーロン領域が比較的低い活性を示す傾向にある．神経心理学の分野では，MNSは，表情によるコミュニケーションと関連があるとされている．MNSの原理は，1990年代にRizzolattによって導入された．彼は猿が自ら行動した時と，別の猿が同様の行動をしているのを観察した時に，脳の類似の領域が活性化することを発見した．脳におけるこの領域をミラーニューロンという．また，人におけるMNSは機能的磁気共鳴画像法(fMRI)のデータを用いた実験によって確認された．
近年，時空間脳波データ(STDB)やfMRIなどの時間特性と空間特性の両方を捉えることができるNeuCubeと呼ばれる脳を模した Spiking Neural Network (SNN)アーキテクチャが提案されている．NeuCubeは，STDBマッピング，学習，分類，視 覚化を行うためのプラットフォームである．
本研究では，健常者と，継続的に運動をしているASD 患者，および運動をしていないASD 患者を被験者として，顔表情の知覚時と模倣時の脳波データを調べる．被験者ごとに顔表情知覚時と模倣時の脳波データの差分を計算，可視化することにより，ミラーニューロンの活動を確認する．
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