| 研究領域 | 身体－脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05727
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
近藤 敏之 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60323820)
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| 研究分担者 |
千葉 龍介 旭川医科大学, 医学部, 准教授 (80396936)
宮下 恵 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60963311)
矢野 史朗 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (90636789)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
138,190千円 (直接経費: 106,300千円、間接経費: 31,890千円)
2023年度: 25,350千円 (直接経費: 19,500千円、間接経費: 5,850千円)
2022年度: 25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
2021年度: 25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
2020年度: 25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
2019年度: 36,010千円 (直接経費: 27,700千円、間接経費: 8,310千円)
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| キーワード | テンソル分解 / 動的グラフ構造解析 / 筋骨格モデル / 運動学習 / 動的グラフ構造推定 / 姿勢制御シミュレーション / 協調運動学習 / 姿勢制御シミュレータ / グレイボックスモデリング / 協調運動学習実験 / 脳の動的構造モデル / 姿勢制御モデル / 動的構造推定モデル / マルチモダリティ解析 / ガウシアングラフィカルモデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、主に生体構造の再構成の観点から広汎な脱抑制による脳の超適応機構をモデル化することに取り組む。脳のような大規模・複雑なネットワークシステムの適応過程を明らかにするには、現象を必要最小限の自由度でモデル化し、計算機シミュレーションによりモデルの挙動を検証する構成論的研究手法が有用であり、これにより生理学的理解を深化することが期待される。具体的には、脳活動・筋活動・行動などの長期マルチモーダルデータの統計的モデル化とその解釈性の確保、生理学的知見をもとに構成する脳内ネットワークのグレイボックスモデルと加齢シミュレーション、人を対象とした協調運動学習実験によるモデルの妥当性検証に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、システム工学の立場から生体構造の再構成を構成論的に明らかにすることを目的とし、（１）脳活動データの統計的モデル化と解釈性確保、（２）グレイボックスモデリングと加齢シミュレーション、（３）ロボット介入型運動学習、に関する研究に取り組んだ。（１）では、テンソル分解による低次元構造の抽出と動的グラフ構造推定を組み合わせた手法を開発し、その妥当性を神経科学班のデータで検証した。（２）では、筋骨格系と脳内ネットワークのグレイボックスモデルを構成し、シミュレーションによりその妥当性を検証した。（３）では、人とロボットをVR技術で結合した系で運動学習実験を行い、学習が促進される条件を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、脳内神経構造に内在する低次元構造の時間的変化（例えば、運動学習の前後や障害の前後）を可視化する手法、脳内運動制御構造を数理モデルとして構成し、シミュレーションする技術、人の運動学習・機能回復過程に介入するロボット技術を開発した。これらの波及効果として、Systems Neurorehabilitationという新たな学際研究領域の創成につながると期待される。
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