| 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 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
19H05729
|
|---|
| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
複合領域
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
淺間 一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50184156)
|
|---|
| 研究分担者 |
井澤 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20582349)
温 文 立教大学, 現代心理学部, 准教授 (50646601)
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
150,670千円 (直接経費: 115,900千円、間接経費: 34,770千円)
2023年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2022年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2021年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2020年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2019年度: 43,550千円 (直接経費: 33,500千円、間接経費: 10,050千円)
|
|---|
| キーワード | 身体意識 / 認知 / 情動 / 数理モデル / 計算論 / 運動主体感 / リハビリテーション / 運動学習 / 超適応 / リハビリ / 運動適応 / 身体認知 / 筋シナジー / 運動遂行則 / システム論 / 行動遂行則 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の具体的な手法として、ヒトや実験動物(サル、げっ歯類)を対象としたロボティック介入脳神経科学プラットフォームを開発し、これを用いて情動・認知が行動遂行則の再編成に与える影響を調べる。機能推定可能な脳情報デコーディング法により、情動・認知が運動学習に与える影響を定量的に調査分析して、これを数理モデル化する。さらにこれらの知見を応用して、脳の潜在的適応力(超適応)を効果的に促すことのできるリハビリ手法を開発して、この効果を検証する。
|
| 研究実績の概要 |
令和5年度において，研究代表者淺間のグループでは，45名のパーキンソン病患者に対する実験の結果から，字症の背景に運動主体感の変容が存在することを示した．さらに，脊髄小脳変性症患者に認められる運動制御システムの障害が，大脳によってどのように代償されているのかを調べ，大脳による適応的な神経活動のパターンの存在もしくは非適応的な神経活動パターンの存在を確認した．
研究分担者井澤のグループは，運動学習のメタ学習に関する計算モデルを最適化原理から導き出した．このモデルは，多様なメタ学習現象を統一的に説明できること，また既存のモデルではこれらの現象を説明できないことを示した．さらに，モデルを検証するために新しい実験パラダイムを開発し，人間が軌道誤差と報酬を試行研究分担者をまたいで統合し，メタ学習を実現することを明らかにした．
研究分担者温のグループは，主体感の探索行動を解析するため，2次元平面上のマウスの運動軌跡を，ディープニューラルネットワークを用いて学習させた．学習後の隠れ層のニューロンの情報に基づき，実験参加者が実際に描いた軌道と画面上に提示された軌道の類似性と違いを計算し，実験参加者の運動主体感を高い精度で推定した．この成果に基づいて，主体感の生起の基礎となる行動から情報を抽出し，モデル化するという斬新な研究アプローチにつながる．
研究分担者安のグループでは，本年はデイケアに通う高齢者を対象に福祉用具に取り付けた力センサの情報から，使用者の筋力とバランス能力を推定するシステムを構築し，それぞれ精度よく推定できることを確認した．本システムを用いることで，使用者にセンサを貼り付けることなく経時的な運動機能の変化を計測し，その変化を提示できるようになった．本システムを利用することで，デイケアなどで行うトレーニングの効果を簡便に提示することができ，意欲の向上が期待される．
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
