| 研究課題/領域番号 |
23500171
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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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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
赤間 啓之 東京工業大学, 社会理工学研究科, 准教授 (60242301)
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| 研究分担者 |
徃住 彰文 東京工業大学, 大学院社会理工学研究科, 教授 (50125332)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014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)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2011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 | 脳科学 / fMRI / 機械学習 / 複雑ネットワーク / 自然言語処理 / 脳画像解析 / 意味処理 / 国際情報交換(アメリカ、イタリア) / 脳 / ｆMRI / マルチリンガル |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではfMRI実験を行い、言語の連想タスクを行っている脳画像データを統計解析し、特に機械学習の方法(MVPA)を用いて、実験参加者の各時点での思考を分類し、予測するモデルを立てた。特に実験参加者間での予測モデルの精度劣化という問題を解決するため、データの時空間双方に亘る事後分析を行い、意味認知をめぐって、独自の素性選択法を提唱することにより、集団レベルでのMVPAの精度を向上させた。そのほか、バイリンガル話者のfMRI実験を行い、意味処理を行いながら言語を切り替える際の脳反応についても、一般的なGLMばかりでなく、MVPAを応用していくつかの重要な脳領域を抽出した。
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