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視聴覚運動知覚の脳内表現の解明

研究課題

研究課題/領域番号 20K12583
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分90030:認知科学関連
研究機関岩手県立大学

研究代表者

眞田 尚久  岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (40711007)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
キーワード多感覚統合 / 最尤推定モデル / 事象関連電位 / 視覚運動知覚 / 視聴覚統合 / 視覚運動 / 最尤推定 / 視聴覚 / 感覚統合
研究開始時の研究の概要

本研究では、脳の中で異なる感覚情報がどのように統合されるかを、視聴覚刺激に対する脳活動を調べることにより明らかにする。視覚的には動いていないを見ていても、聴覚運動刺激を聞くと動いて見える(聴覚誘導性視覚運動知覚)ことが知られている。この現象が起こっている時の脳活動を計測し、被験者の知覚判断との相関を調べることで、多感覚統合の神経基盤とそのメカニズムを理解する。

研究成果の概要

本研究では、聴覚誘発性視覚運動知覚が起こる時の脳活動を計測し感覚情報の脳内メカニズムを明らかにすることを目的とし,人の心理実験と脳波測定,及び多感覚統合モデルによる検証を行った.
研究期間内に主に2つの課題に取り組んだ.視覚運動弁別が聴覚刺激によって受ける影響を,心理物理実験により検証した.課題遂行中に定常状態視覚誘発電位(SSVEP)の計測を行い,聴覚刺激によるSSVEPの振幅変調を検証した.その結果,一部の脳波電極から,聴覚刺激による脳波への影響が確認できた.さらに,感覚統合モデルで説明できるかを検証し結果,最尤推定モデルによる推定ができたが,心理データが過小評価されることが分かった.

研究成果の学術的意義や社会的意義

私たちの認知は,異なる感覚情報が統合された結果だと考えられる.異種感覚情報が一致することで,より確からしい認知が生じる反面,感覚情報に乖離があると,感覚モダリティ間の相互作用によって錯覚や特殊な知覚が生じることもある.本研究の結果から,大脳皮質視覚システムにおいて,聴覚による脳活動の変調が生じていることが示唆された.また,そのメカニズムが感覚情報の重みづけ加算によってある程度説明できることが明らかになった.これらの知見は多感覚認知の様々な現象の理解の一助になると期待される.

報告書

(4件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (13件)

すべて 2023 2022 2021 2020

すべて 雑誌論文 (1件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 2件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] 深層畳み込みニューラルネットワーク (DCNN)内部ユニットの 2次刺激に対する選択性2022

    • 著者名/発表者名
      Jamal Shah, 白石祥之, 内藤智之, 眞田尚久
    • 雑誌名

      電子情報通信学会技術研究報告

      巻: 122 ページ: 16-19

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] An Efficient Ensemble of Deep Neural Networks for Detection and Classification of Diabetic Foot Ulcers Images2023

    • 著者名/発表者名
      Nakka Suma Sailaja, Basabi Chakraborty, Takahisa Sanada
    • 学会等名
      DBKDA 2023, The Fifteenth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 3次元運動知覚における視聴覚相互作用の最尤推定モデルによる検証2023

    • 著者名/発表者名
      高橋礼, 眞田尚久
    • 学会等名
      日本視覚学会2023年冬季大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] 視聴覚情報処理における感覚間の知覚時間差の測定2023

    • 著者名/発表者名
      角田遼河, 眞田尚久
    • 学会等名
      日本視覚学会2023年冬季大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Identification and Classification of Diabetic Foot Ulcers by Deep Neural Networks: A Comparative Study2022

    • 著者名/発表者名
      Nakka Suma Sailaja, Basabi Chakraborty, Takahisa Sanada
    • 学会等名
      5th IEEE International Conference on Knowledge Innovation and Invention
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Tuning properties to Second-order grating in Deep Convolutional Neural Network (DCNN)2022

    • 著者名/発表者名
      Jamal Shah, Yoshiyuki R. Shiraishi, Tomoyuki Naito, Takahisa M. Sanada
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] 深層畳み込みニューラルネットワークモデル内部ユニットの色組み合わせに対する応答特性2022

    • 著者名/発表者名
      川崎修斗,法霊崎真琉,眞田尚久
    • 学会等名
      日本視覚学会2022年夏季大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] 深層畳み込みニューラルネットワークモデル内部ユニットの周辺抑制効果2022

    • 著者名/発表者名
      法霊﨑真琉, 白石祥之 ,内藤智之,眞田尚久
    • 学会等名
      日本視覚学会2022年夏季大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Multi-Class Classification of Diabetic Foot Ulcer Images by Pre-trained VGG Models2022

    • 著者名/発表者名
      Nakka Suma Sailaja, Basabi Chakraborty, Takahisa Sanada
    • 学会等名
      2022年度東北支部連合大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Hierarchical representation of receptive field property in deep convolutional neural network (DCNN)2021

    • 著者名/発表者名
      Yoshiyuki R. Shiraishi, Takahisa M. Sanada and Tomoyouki Naito
    • 学会等名
      第31回 日本神経回路学会 全国大会 (JNNS 2021)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] 複雑運動情報処理の神経基盤2020

    • 著者名/発表者名
      眞田尚久
    • 学会等名
      視覚科学フォーラム
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] Receptive field properties of complex motion in visual area FST,2020

    • 著者名/発表者名
      Takahisa M. Sanada
    • 学会等名
      日本視覚学会2020年夏季大会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [図書] 図説 視覚の事典2022

    • 著者名/発表者名
      日本視覚学会
    • 総ページ数
      360
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      9784254102949
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2024-01-30  

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