2021 Fiscal Year Annual Research Report
Investigation on brain networks in task processing based on dissipation from default modes
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18K11450
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| Research Institution | Fukui University of Technology |
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Principal Investigator |
山西 輝也 福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (50298387)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 哲也 福井大学, 学術研究院医学系部門, 客員准教授 (00377459)
信川 創 千葉工業大学, 情報科学部, 准教授 (70724558)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | デフォルトモード / 機械学習 / 同期の逸脱 / 脳波 / 数字想起 / 脳領野間のネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は脳の基底状態と考えられているデフォルトモード状態に着目し，このような状態での脳波の振る舞いの特定を試みてきた。そこで，ある課題下の脳波を計測し，デフォルトモードの脳波との差分から，課題下そのものだけの脳の機能的ネットワークの数理モデル化を目指した。
今年度はこれまで続けてきた7才から17才の249名の子どもたちによる脳波 (電極はFzとCz，Pzの3電極) のオープンデータを使った解析を実行した。1から9までの数字を見てボタンで回答するタスク時の脳波からEmpirical mode decompositionによって求められる3つの特徴量，すなわち固有モード関数の時系列な差と，固有モード関数の時系列な位相差，固有モード関数の二乗値による評価では，3つの電極のいづれかで1から9の数字想起のタスクの差異を機械学習によって分類が可能であることを見出したが，全員が共通のただ一つの電極に絞れなかった。なお，乾式脳波計で課題処理とまどろんだ状態での健常者の測定が実施予定であったがコロナ禍のため，今後の課題として残った。
他方，神経回路ダイナミックへの理論的アプローチから実際の記憶素子に向けた研究も進めた。大脳の前頭野から感覚野への神経経路の結合が弱まると，前頭野の神経活動がカオス-カオス間欠性状態に遷移することがモデルシミュレーションで示されているが，この状態遷移を「軌道領域減少法」によってカオス制御することで不安定なカオス-カオス間欠性状態への遷移を制御し正常な神経活動に強制できる。このダイナミクスを応用し，新たな記憶素子の理論設計を行った。
512個のカオス-カオス間欠性を持つcubic離散写像の集団に対し，「微弱な」伝送信号の印加で，記憶素子の状態遷移が行われ素子への書き込みが実行できた。さらに，外部ノイズや各素子のパラメータのばらつきに対しロバスト性も確認できた。
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Research Products
(2 results)
