| 研究課題/領域番号 |
19H04025
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59030:体育および身体教育学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中井 敏晴 大阪大学, 歯学研究科, 招へい教授 (30344170)
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| 研究分担者 |
Bagarinao E. 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (00443218)
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
鈴木 敦命 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 准教授 (80547498)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | ニューロフィードバック / fMRI / BMI / 運動処方 / 加齢 / 運動認知訓練 / 脳機能計測 / 神経機能動態結合 / 動的神経結合 / 神経フィードバック / 認知機能予備能力 / 運動・認知訓練 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
加齢により認知機能の予備能力（CR）が減少すると普段は明確な支障が無くても強い認知負荷が加わると急に認知過誤が発生して適切な対応ができず、予期せぬ事故や問題を引き起こしうる。本研究では高齢者に対する神経リハビリを最適化するために、神経回路の可塑的変化を非侵襲脳機能計測と行動データに基づいて定量化する手法を開発する。運動・認知機能の個人差が大きい高齢者のCRを推定する方法として神経フィードバック制御型の神経結合動態計測法を開発する。加速度計を使った日常動作記録や神経心理検査との相関を機械学習（AI分析）により明らかにし、指標の連続的拡張性を確保する。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではNF-fMRIに小型ヒューマノイドを用いたBMIを開発し、加齢による認知機能予備能力の変化や其の頑強性を推定する指標を開発した。NF-fMRIの動態解析により加齢による脳活動領域拡大は課題遂行内容に基づく脳活動パタンの判別に有効な情報量を増やす効果が認められ高齢者でもNF訓練が有効であること、判別結果をより安定化させる事等が判明した。活動領域の拡大には再現性が認められ、学習内容に依存する神経組織動員方略が存在し、個人の特性を反映するものと考えられた。また、リアルタイムの2次元判別分析により、四肢を区別する動作想起によるロボット操作が可能である事が実証された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
NF計測に基づく学習過程で観測される脳活動の時間軸変化と行動データの相関觧析から得られる諸指標は運動学習を通した認知機能の予備能力（cognitive reserve）を推定する指標として応用が期待される。近年、高齢者を対象とした健康増進事業が盛んであるが、今後個人の認知機能の状態を考慮しながら運動処方を最適化し、日常生活リスクを推定する上で參考指標のひとつとなろう。また、身体座標感覚に近似させた、より直感的なBMI操作の実現に寄与すると期待される。国際ワークショップ（BrainConnects）の運営を通してASEAN諸国との共同研究と人事交流をより一層推進出来た。
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