| 研究課題/領域番号 |
19K12745
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90030:認知科学関連
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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 |
和田 充史 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (10418501)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 自然視覚経験 / 空間認識 / 脳内情報表現 / 深層学習 / モデルベース解析 / fMRI / 広視野 / 両眼立体視 / 脳内表現 / 深層ニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人は様々な物に囲まれた複雑な環境の中でも，目に映る映像から瞬時に環境と自己の空間的な配置とその変化を把握できる．しかし，日常の自然な状況におけるこのような脳メカニズムは未だ明らかでない．本提案では，自由な視線移動を伴う広視野かつ自然な映像を観視している時の空間認識を担う脳内処理の解明を目指す．こうした研究から得られる知見は，主観的な空間認識状態を脳活動から直接推定する技術に使えるため，没入型VRの臨場感・映像酔い評価や認知症による空間認識障害の発見などの応用に資する．
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| 研究成果の概要 |
人は様々な物に囲まれた複雑な環境の中でも，目に映る映像から瞬時に環境と自己の空間的な配置とその変化を把握できる．こうした自然な視覚経験下における空間認識のヒト脳メカニズム解明に向けて，本研究では，単純な空間認識課題である2次元速度分布推定用深層ニューラルネットワーク(DNN)であるFlowNetの内部表現を用いて，広視野自然動画へのfMRI視覚応答を定量的にモデルした．結果，空間認識に関わる視覚背側路中間処理段階の視覚野における脳活動をFlowNet深層が高精度で予測できることを示した．この結果は，広視野呈示とモデルベース解析を組み合わせた本アプローチの有効性を示唆するものである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空間認識に関わるヒト脳内情報表現の定量的モデル化は，主観的な空間認識状態を脳活動から直接推定する技術に使えるため，没入型VRの臨場感・映像酔い評価や認知症による空間認識障害の発見などの応用に資する．
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