| 研究課題/領域番号 |
20K22273
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0110:心理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
宮崎 淳 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 助教 (40880323)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 認知機能 / 個人差 / 機械学習 / 機能的MRI / 大規模データ / 脳機能イメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々の日常生活は、見る、聞く、話す、注意を向ける、記憶する、計画するといった多様な認知機能によって支えられている。それぞれの認知機能には個人差があり、行動を行うためのプロセスが異なる。このような認知機能の特性がどのように脳で統合され表現されているかは明らかではない。本研究の目的は機械学習を用いて個人の認知機能の特性を脳活動から予測することである。さらに、機械学習の判断要因となる脳領域（特徴量）を抽出し可視化することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、脳と行動の大規模データからヒトの認知機能特性の理解を目指した．複数の認知課題をクラスタリングし，３つの認知機能特性をもつクラスターに分類することができた．さらに，これらのクラスターは，機能的MRIによる複数の認知課題中の脳活動から，背外側前頭前野，背内側前頭前野，前部島皮質，頭頂皮質で活動に差があることが示された．これらの領域は，個人の認知機能特性による認知処理を制御する機能に関わる可能性が示唆される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、近年発展を遂げてきている人工知能やビッグデータ、脳画像解析技術の研究を統合的に捉えることで、従来の研究では難しかった複数の脳機能画像と認知機能の統合的分析が可能となった。本研究によって得られた成果は、個人の認知機能の特性を把握し、脳の変化の予兆を捉えるための重要な知見となり得る．今後，医療や教育，他にも車の運転などの日常的な社会課題における応用に期待される．
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