2020 Fiscal Year Research-status Report
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20K22273
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
宮崎 淳 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 助教 (40880323)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2022-03-31
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| Keywords | 認知機能 / 個人差 / 機械学習 / 機能的MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、脳と行動の大規模データからヒトの認知機能特性の理解を目指している。ヒトは外界からの情報を受け取り、意思決定を行うために、知覚、言語、記憶、思考、問題解決などの多様な認知機能を活用している。また、個人の情報処理の仕方や、課題遂行に関わる戦略などによって活用する認知機能の傾向が変わってくる。この情報処理過程の特性は時間の経過とともに習慣的になり比較的安定すると考えられている。例えば、ある概念を理解するために視覚的情報処理を好む人もいれば、言語的情報処理を好む人もいる。しかし、認知機能特性に関して教育や心理学の分野で盛んに研究が行われているものの、その神経メカニズムに着目した研究は少ない。本研究の目的は、大規模データから探索的に認知機能の特性の実態を明らかにし、これらの特徴と脳活動の関連を明らかにすることである。さらに機械学習を用いて個人の認知機能特性を予測する。
2020年度は、まず分析を行うための環境構築を行った。また、Human Connectome Project（HCP）のデータベースから分析に必要なデータセットを取得した。さらに、HCPの認知機能に関する行動データ（NIH ツールボックスのワーキングメモリ課題、エピソード記憶課題、柔軟性課題、抑制機能課題、処理速度課題、読解課題、語彙理解課題）から認知機能の特性を分類することを試みた。2021年度は機械学習による分類された特徴を脳活動から予測することを進めている。
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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
当初の予定通り2020年度に必要な物品を購入して、分析環境を整えた。また、Human Connectome Projectのデータベースから必要なデータセットを取得した。さらに、行動データから異なる認知特性を分類した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の展開として、分類された認知機能の特徴と脳機能がどのように関係しているか検討する。得られた研究成果は、2021年度に開催される学会で発表することを目指す。さらに。国際誌への投稿準備を進める予定である。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた保存用ハードディスクが在庫不足のため購入できず、2020年度の研究費に未使用額が生じた。2021年度に購入する予定である。
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