| 研究課題/領域番号 |
19K16891
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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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小区分51020:認知脳科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2021)
大阪大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
大城 武史 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任研究員 (70807875)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 非正弦性 / phase-amplitude coupling / ニューラル オシレーション / 最適輸送理論 / パーキンソン病 / ニューラル・オシレーション / Sharp-waves ripples / MEG / ECoG / Phase Amplitude Coupling / リップル / スピンドル / スローオシレーション / 機械学習 / 非正弦（左右非対称性） |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳の電気生理学的な活動を反映する脳波は、脳・神経科学において中心的な指標の１つである。その中でも、脳波に含まれる律動成分「ニューラル・オシレーション」は脳状態や機能性を反映する重要な特性の1つである。本研究では新たな研究方向性として、ニューラル・オシレーションの「非正弦性（左右非対称性）」に着目する。本来、ニューラル・オシレーションは非正弦性を強く有しているが、正弦フィルタリング処理による情報損失が課題であった。これを克服する為に、本研究では「機械学習」を用いた新たなフィルタリング手法を開発する。これによって情報損失を回避し、ニューラル・オシレーションの非正弦性の機能的意義を解明する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ニューラルオシレーションの非正弦性に着目し、非正弦性による解析結果への影響やその機能的意義について、検討および検証を行った。本研究による最大の成果は、第１に脳データ定量化における非正弦性の影響を明らかにした点。第２に、非正弦性の影響を克服する新たな定量化方法（Wasserstein Modulation Index）を開発した点。第３に、非正弦性と脳病態の関りを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ニューラルオシレーションの「非正弦性」という脳が作り出す波の「いびつな形状」に着目することで、脳の新たな特徴を明らかにしました。例えば、非正弦性に着目することによって、思春期の脳特徴や脳病態との新たな関りが明らかになりました。また、この非正弦性からより詳細な特徴を抽出する新しい方法も独自に開発しました。これらの成果により、これまで明らかになっていなかった脳の特性が明らかになることが期待されます。
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