2020 Fiscal Year Annual Research Report
Emotion evaluation of zebrafish based on ultra-multi-channel biosignal measurement and distributed constant circuit model
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20H04275
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80724351)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
吉田 将之 広島大学, 統合生命科学研究科(生), 准教授 (70253119)
松下 光次郎 岐阜大学, 工学部, 准教授 (30531793)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 生体電気信号 / ゼブラフィッシュ / 感性情報学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題ではゼブラフィッシュが発する運動と呼吸に起因する生体電気信号に着目し，①自由遊泳中のゼブラフィッシュの生体電気信号を計測できるか，②生体電気信号から生理状態と運動状態が同時抽出できるか，③生理・運動状態から多種多様な情動が評価可能かという3点を核心をなす学術的「問い」とし，これらを解決することで世界初の生体電気信号に基づくゼブラフィッシュの情動評価法を確立する．生体電気信号から生理・運動状態を同時計測という本研究独自のアイデアは，これまで運動解析に依拠してきた魚の情動評価法を一新する可能性がある．
令和２年度は，当初の予定通り，プリント基盤上に金メッキパターンを塗布した計測電極アレイを試作し，生体電信号を自由遊泳中に計測可能なことを確認した．また，水槽の底に設置した126個の電極を用いて生体電気信号（呼吸波）を測定できるシステムを開発し，カメラレスで運動と呼吸のリアルタイム解析を実現した．そして，提案システムで得られた運動指標と呼吸指標を組み合わせてゼブラフィッシュ（Danio rerio）の情動状態の識別を試みた．実験では，警報フェロモンとエタノールを用いて，恐怖／不安状態と快状態をそれぞれ誘起し，計測された生体電気信号を解析した結果，ゼブラフィッシュの情動状態は運動指標と呼吸指標の主成分空間上で表現できることが明らかにった．次に，本研究室で開発された統計モデルを内包するニューラルネットLog-linearized gaussian mixture networkを用い，5秒ごとに3つの情動状態を識別し，識別精度の指標であるFスコアを求めた．その結果，通常状態は0.84，恐怖・不安状態は0.76，快状態は0.59という中から高程度のFスコアが得られることを確認した．これらの結果は，生理的指標と運動指標を組み合わせることで魚の情動状態を推定できることを示している（Scientific Reports, 2021）．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和2年度は，(1) 基礎技術・基礎理論の構築として生体電気信号計測システムの開発と(2) 情動誘発物質を用いた実生物実験を目指していた．予定通り下記に示す２項目の課題に対して十分な成果が得られたため．
(1)基礎技術・基礎理論の構築として生体電気信号計測システムの開発：生体電気信号計測システムの開発：松下准教授（分担研究者）の保有技術に基づき，3層構造のプリント基板を製作し，上層表面に計測電極を担う高密度（4電極/cm2）の金メッキドットパターン，下層表面には基準電極を担う金メッキを広範囲に塗布し，各電極から基板端辺への配線パターンと接続端子を中層にプリントした．この計測基板を計測水槽底面に嵌め込み，生体電気計測実験を行った．これと同時に高速カメラ（100 fps）でえらの運動を撮影し，計測された生体電気信号と比較した．その結果，ピーク周波数が一致し，魚が発する呼吸波が計測できることを確認できたため．
(2)情動誘発物質を用いた実生物実験：全20匹のゼブラフィッシュをエタノールによって場所選好性を誘起したグループと，ゼブラフィッシュの表皮から抽出した警報物質によって恐怖／不安状態を誘起したグループに分割し，生体電気信号を計測した．そして，複数の運動指標と呼吸指標を抽出し，主成分平面上にプロットした．その結果，通常状態，恐怖／不安状態，および，選好（快）状態の３状態にクラスタリングできる可能性を見出した．そこで，本研究室で開発された統計モデルを内包するニューラルネットLog-linearized gaussian mixture networkを用い，5秒ごとに3つの情動状態を識別した結果，中から高程度の識別精度を得た．以上より，生体電気信号による情動状態評価という本課題の目的をある程度達成できたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) 生体電気信号に基づく位置・姿勢の推定法開発: 魚の遊泳位置を推定するため，魚をその体軸上に配置された複数の電圧源とみなし，平面分布定数回路に基づき水槽中の水を介した生体電気信号の伝達特性を示す平面分布定数回路モデルで表現する．そして，座標の集合(x,y)に位置する電極で計測された信号Sx,y(t)を信号源と仮定し，これを境界条件sx’,y’’= Sx,y(t) (x’=x, y’=y)として解き，各電極座標(x’,y’)での予測信号と実測信号の二乗誤差を求める．魚の位置はこの二乗誤差を最小にする電圧源の座標の集合(x,y)として推定する．予備実験より遊泳姿勢の変化は生体電気信号の位相の空間分布に影響することが示唆された．そこで，魚の遊泳姿勢を120 fps以上の高速カメラで撮影した後，画像解析ソフトMove-tr/2D（Library社製）により体軸を抽出し，姿勢を体軸位置bに沿った曲率ベクトルk(t)=Δθ(t)/Δbで表現する．そして，遊泳姿勢の撮影と同時に生体電気信号を計測し，推定位置における空間分布電圧源Sx,y(t)の位相分布Φx,y(t)と遊泳姿勢kの関係をガウス過程回帰することで姿勢推定を行う．
(2) 情動誘発物質を用いた実生物実験：本年度に引き続いて実生物実験を行い，情動と生体電気信号を対応付けるためのデータベースを作成する．計測した生理状態と運動状態から心理状態を表現する空間軸を見出すため， Russelの感情円環モデルに基づき，快・不快，および，活性・非活性状態を誘起する刺激を魚に与え，吉田准教授（研究分担者）が有するゼブラフィッシュ実験ノウハウを利用して生体電気信号と行動を計測する．研究期間を通し，各情動について30個体以上の計測を行い，化学物質，情動状態，生体電気信号，および行動を収集したデータベースを構築する．
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Research Products
(3 results)
