視線の文法化による脳機能・脳内病理の推定手法

2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 22K18423
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (80314251)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鎌原 淳三 大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 教授 (60283917) ; 廣江 葵 大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 助教 (40963228) ; 竹村 憲太郎 東海大学, 情報理工学部, 教授 (30435440) ; 中山 実 東京工業大学, 工学院, 教授 (40221460) ; 滝口 哲也 神戸大学, 都市安全研究センター, 教授 (40397815) ; 古和 久朋 神戸大学, 保健学研究科, 教授 (60396728)
• Project Period (FY): 2022-06-30 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

本研究では、視線の時系列的変化を文法や単語の意味のようなものに捉え（視線の文法化）、それを基に脳機能・脳内病理を推定する新たな学術体系の構築に挑戦する。自然言語処理における文法や単語の意味の学習と同様に、視線の時系列的変化についても文法化が行えることを示し、それによる脳機能・脳内病理の推定を目指す。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

視線の文法化ができれば、視線による様々な推定が簡単な転移学習により可能となる。また、その応用である脳機能・脳内病理の推定は有用性が高いと思われる。推定の例として認知症を対象とし、主観的なアプローチではなく、バイオメトリクス（PET/アミロイドβ）を活用し客観的に検証の確かさを担保する点も評価できる。