| 研究課題/領域番号 |
16K16649
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
基盤・社会脳科学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
廣瀬 智士 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 研究員 (70590058)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | fMRI / 脳 / 個人差 / 学習法 / 脳機能解析 / 脳機能行動解析 / 新規学習法 |
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| 研究成果の概要 |
課題中の脳活動が空間解像度高く計測できる機能的磁気共鳴装置（以下fMRI）で撮像した脳機能画像から機械学習を用いて課題の成績と関連する脳活動のパターンを取り出し、成績が高い人の活動パターンを真似ることで、脳の使い方を模倣し、学習を促進することを目指した。しかし、本研究期間内では、学習に使用するのに十分な精度で課題の成績と関連する脳活動のパターンを同定することができず、学習促進を達成するには至らなかった。目的を達成するにはよりfMRI信号内のノイズに頑強な機械学習法、画像処理法の開発を進めるとともに、より多人数を対象とした実験が必要であると考える。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は脳の使い方の個性を体系的、明示的に捉える方法を提案し、それを基にまったく新しい精神活動や運動のトレーニング法を提案するための初めての試みであった。本研究において、被験者数が少なかったなどの原因により、fMRI信号から学習に使用するのに十分な精度で課題の成績と関連する脳活動のパターンを同定することができなかったが、今後、解析法の開発や、大規模実験の実施により、上記目標が達成できる可能性を示唆した。
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