| 研究課題/領域番号 |
18K15351
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分51020:認知脳科学関連
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
梶村 昇吾 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 助教 (60802527)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | マインドワンダリング / 脳機能イメージング / 機械学習 / 注意 / 思考 / fMRI / 注意散漫 / 人工知能 / 脳科学 |
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| 研究成果の概要 |
マインドワンダリングとは，目の前の課題とは無関連な思考に注意が逸れてしまう心理現象であり，本研究では脳情報を用いてその検出を目指した。検出に用いる脳活動データは，fMRIの高速撮像法であるマルチバンドシークエンスを導入することによって，従来の測定法ではアプローチが難しかった相対的に高い周波数帯(0.20Hz~)で機能する脳領域間ネットワークの情報まで利用できるようにした。その結果，0.30-0.40Hz帯の脳活動データで算出したマクロ指標を用いることで，従来のデータおよび脳活動を用いた 方法よりも高い正答率でマインドワンダリングの検出が可能となった(従来:約60%，本手法:約75%)。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，マインドワンダリング検出にかかる新しいアプローチを提案したのみならず，その過程で従来見過ごされてきた脳機能データの利用価値を示した点で，関連領域にとどまらず脳機能イメージング研究領域全体に対して大きな学術的意義がある。また，マインドワンダリングは目の前の課題とは無関連な思考に注意が逸れることで注意散漫の原因となることが知られているため，その検出・制御技術の確立につながりうる本研究成果は社会的にも大きな意義がある。
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