ヒトの知覚における確率共振現象の生理学的メカニズムの解明

2012 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 24700617
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Research Institution: Advanced Telecommunications Research Institute International
• Principal Investigator: 相原 孝次 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 専任研究員 (10600918)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2015-03-31
• Keywords: 確率共振 / ノイズ / 知覚

Research Abstract

脳波（EEG）データから階層変分ベイズ推定に基づき大脳皮質電流を推定するソフトウェアである Variational Bayesian Multimodal EncephaloGraphy (VBMEG) により、脳内ノイズ強度を正しく推定できるかどうか、計算機シミュレーションによる検討を行った。具体的には、大脳皮質上に二つの信号源があり、正規白色ノイズが大脳皮質上の各頂点とEEGの各センサに存在する（それぞれ、脳内ノイズ、センサノイズに相当する）という仮定の下で、構造MRIデータに基づく forward model により生成された模擬EEGデータから、VBMEGにより脳内ノイズ強度を推定した。実際の実験環境では、脳内ノイズ、センサノイズともに被験者間および実験日間で変動すると想定されるため、両ノイズ強度の組み合わせを複数通り用意してシミュレーションを行い、センサノイズ強度に依存せずに正しく脳内ノイズ強度が推定可能かどうか調べた。
まず、センサノイズ強度を固定した場合、脳内ノイズ強度の真値と（VBMEGによる）推定値の間には単調増加関係が見られた。このことは、VBMEGにより脳内ノイズ強度を推定できるための必要条件である。しかし、脳内ノイズ強度を固定した場合、脳内ノイズ強度の推定値はセンサノイズ強度に対して単調増加することが明らかになった。このように、脳内ノイズ強度の推定値がセンサノイズ強度に依存していても、センサノイズ強度が既知であれば、脳内ノイズ強度を正しく推定することは可能である。しかし、実際の実験環境ではセンサノイズ強度が未知であるため、脳内ノイズ強度を正しく推定することは困難であることが示唆された。
次年度以降の当初の研究計画は、VBMEGにより脳内ノイズ強度が正しく推定できることを前提としていたため、研究計画に修正を加える必要が生じた。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

「研究実績の概要」に書いた通り、VBMEGにより脳内ノイズ強度を推定することが困難であることが、計算機シミュレーションの結果から明らかになり、当初の研究計画で予定されていた実験を行うことができなくなったため。

Strategy for Future Research Activity

脳内ノイズ強度をVBMEGにより推定することが困難であることが示唆されたため、当初の研究計画を大幅に修正する必要が生じた。
本研究の目的は、脳の背景活動（ノイズや振動など）が知覚や運動にどのような影響を与えているのかを明らかにすることであるので、今後は、経頭蓋電気刺激（tES）や経頭蓋磁気刺激（TMS）のような脳刺激やニューロフィードバックなどの手段により、脳の背景活動を操作することで、この問題にアプローチしていくこととする。

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

tES装置（DC-Stimulator Plus II）の追加オプションである外部信号源入力（\1,300,000）の購入を検討している。