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2019 Fiscal Year Annual Research Report

Understanding computational and neural mechanism of human meta-motor learning to improve motor rehabilitation

Research Project

Project/Area Number 19J20366
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

杉山 太成  筑波大学, グローバル教育院, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2019-04-25 – 2022-03-31
Keywords運動学習 / メタ学習 / 強化学習 / 運動リハビリ
Outline of Annual Research Achievements

2019年度の本研究成果は主に以下3点である。(1)まずメタ学習の計算論モデルと汎化特性について行動実験による追加検証を行った。最初はこれまでの結果や、関連研究と整合性の低い結果しか得られず想定以上に実験の修正を繰り返す必要があった。しかしながら最終的には有効な実験パラダイムの構築と実験データの収集(n=30)を終わらせた。また運動学習中の経験に対するメタ学習の汎化特性について調べたところ、先行研究結果と一致する汎化特性が示唆された。今後は汎化特性の更なる調査と計算論モデルの修正を追加実験やシミュレーションを用いて進める。(2)次にメタ学習の神経基盤の検証として、マウスを用いた共同研究を開始した。これは本研究の初期計画には無かったが、カルシウムを用いた二光子顕微鏡によるより精密なイメージングが行えるメリットや、当該研究領域においてマウスを用いた研究が盛んになってきている傾向を考慮すれば、計画の変更は妥当であると考える。現在はマウス用のメタ学習パラダイム構築の実験を進めており、これを進めていく事でメタ学習の神経基盤解明の足掛かりを作る。(3)更に本研究は2020,2021年度に患者実験を用いた神経基盤の検証やリハビリへの応用を考えていたが、本年度中に予備実験を開始する事ができた。これまでに健常者を用いた初期予備実験(n = 4)を行い、その後脳卒中患者を用いた予備実験(n = 2)を行い、患者の体力や残存する機能を考慮しつつ実験の修正を行う事で、第一段階の本実験パラダイムの構築まで行う事ができた。今後は十数名程度の本実験データを収集し、検証を進める。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初の計画では本年度中に人の運動メタ学習の汎化特性について計算論モデルと心理行動実験による検証を行い、その後脳撮像・脳刺激を用いた神経基盤検証実験の準備を進める予定であった。しかしながらメタ学習の特性が予想していたものより複雑であったため、心理行動実験と解析手法の見直し、またそれに伴う追加検証に予定よりも時間を使う必要が生じた。加えて「研究実績の概要」で述べたように、脳撮像による神経基盤の検証に関して人を用いた実験から動物モデルを用いた実験へ計画を変更したため、遅れが生じた。しかしながら運動メタ学習の特性に対する計算論モデルの構築は着実に進み、また本年度中には計画していなかった患者実験を用いた神経基盤の検証と運動リハビリへの応用に関する準備を進めることができた。これらを総合すると当初の研究計画よりはやや遅れが生じているが、計画の変更等を考慮すれば妥当な進捗はあったと考える。

Strategy for Future Research Activity

2019年度の変更も含めつつ、基本的には当初の計画に沿って研究を進めていく。すなわち計算論モデルを基盤とする行動実験、脳刺激・脳撮像を用いた実験、および患者と健常者の比較実験という三つのアプローチによる運動メタ学習の特性と神経基盤の理解、および運動リハビリへの応用を引き続き目指す。計算論モデルの構築と検証については主に研究代表者の所属する機関での実験、その他については病院や他大学との共同研究により進めていく。なお本研究を進めていく上での大きな懸念としてCOVID-19があり、共同研究を含め実験が行えない可能性も考えられる。その場合は既に収集したデータの追加解析や、シミュレーション等を主とする検証に予定を変更する。

  • Research Products

    (3 results)

All 2019

All Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Presentation] Meta-learning on learning rate mediates saving to maximize reward in motor learning2019

    • Author(s)
      Taisei Sugiyama, Nicolas Schweighofer, & Jun Izawa
    • Organizer
      第13回 Motor Control 研究会
  • [Presentation] Optimizing learning rate by meta-learning to maximize reward in visuomotor learning2019

    • Author(s)
      Taisei Sugiyama, Nicolas Schweighofer, & Jun Izawa
    • Organizer
      The joint symposium on fusion of biomedical and physical/informational science in neurobiology
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Optimizing learning rate by meta-learning to maximize reward in visuomotor learning2019

    • Author(s)
      Taisei Sugiyama, Nicolas Schweighofer, & Jun Izawa
    • Organizer
      次世代脳プロジェクト冬のシンポジウム
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-01-27  

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