| 研究課題/領域番号 |
20H00604
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
神谷 之康 京都大学, 情報学研究科, 教授 (50418513)
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| 研究分担者 |
塚本 光昭 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究技術員 (00514481)
阿部 修士 京都大学, こころの未来研究センター, 准教授 (90507922)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
45,240千円 (直接経費: 34,800千円、間接経費: 10,440千円)
2020年度: 16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
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| キーワード | 認知科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
イメージは心の状態を構成する重要な要素である。多様なイメージは脳内でどのように生成されるのであろうか？ 従来の心理学や認知神経科学では、心的イメージは間接的な行動指標によって計測され、具体的なイメージ内容を可視化して解析することは困難であった。申請者らは、深層ニューラルネットワークを用いた脳情報デコーディングという独自の技術を世界に先駆けて開発し、知覚・想起イメージの一部の可視化に成功している。本研究では、イメージの階層的情報処理という視点から上述の可視化アプローチを拡張し、多様なイメージが生成される脳部位や情報処理方式を解明する。
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| 研究実績の概要 |
イメージは心の状態を構成する重要な要素である。本課題では、多様なイメージが脳内でどのように生成されるのかを、従来の心理学や認知神経科学とは異なるアプローチ、すなわち、機械学習モデルを用いた可視化により解明することを目指した。新規の基盤S研究において代表者として応募していた課題が8月31日付で採択され、重複制限により当該研究を廃止することとなったが、今後の展開につながる解析法や実験基盤を確立することができた。解析法に関しては、繰り返し計算が不要な生成モデルにもとづく画像再構成手法を開発した。これを利用して多様な錯視図形について探索的な解析を行い、一部の錯視図形について主観的知覚と対応する再構成画像を得ることができた。また、睡眠実験の倫理審査のための調査を進め、承認される見込みとなった。MRIスキャナ内でREM睡眠中の脳活動データを取得するには通常1時間程度の連続した睡眠が必要となるが、今回申請した実験法により、より短い睡眠時間でのREM睡眠データの取得が可能になるものと期待される。EEG同時計測等の実験環境の整備やデータの標準化にも着手した。fMRI実験中の眼球運動をモニタするための手法の導入も進め、今後のイメージ実験で活用できる見込みとなった。 新規基盤S研究の計画は本課題の計画をその一部として含むものであり、今後、本課題で掲げたテーマとアプローチを発展させ、心的イメージの脳内メカニズムの解明に取り組む予定である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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