| 研究課題/領域番号 |
17H06581
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
基盤・社会脳科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大城 武史 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任研究員 (70807875)
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| 研究期間 (年度) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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)
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| キーワード | low-beta oscillation / neural oscillation / algebraic pattern / EEG / ニューラル・オシレーション / Beta / 機械学習 / mental schema / 脳オシレーション / Mental schema / MEG / 代数的時系列情報 / 神経科学 / ニューラルオシレーション |
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| 研究成果の概要 |
ヒトは日常生活において様々な時系列情報を処理している。本研究では、その中で最も知見の限られている「代数的時系列パターン」と称される“Algebraic patterns(AP)”に着目し、そのAPに関する脳機能メカニズムを明らかにすることを目的とした。本研究には、32名の健常者（18歳-25歳）を対象とした認知心理実験を行ない、APを含んだ音刺激と含まない音刺激を聞いている際の脳波を測定した。周波数解析と機械学習を組み合わせた解析の結果、APの処理に重要な脳活動はlow-betaと呼ばれる10-15 Hzで構成される律動的な脳活動が重要な役割を果たしている事を、本研究が新たに見出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ヒトは複数回に渡る経験から、ある共通した時系列パターンを抽出し理解する出来る。このような高次時系列情報処理は、例えば乳幼児の言語獲得などにも応用されていると考えられているが、その詳細な神経生理メカニズムは明らかになっていなかった。本研究の成果により、この高次時系列情報処理に、low-betaオシレーションと呼ばれる脳律動が関与している事が初めて明らかになった。今後さらに、このような脳機構の仕組みが明らかにされれば、ヒトの脳の高次情報処理の仕組みが明らかになるだけでなく、新たな人工知能の設計などにも応用出来る可能性を秘めている。
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