| 研究課題/領域番号 |
26350993
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
脳計測科学
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
Bagarinao E. (BAGARINAO E.) 名古屋大学, 脳とこころの研究センター, 特任准教授 (00443218)
|
|---|
| 連携研究者 |
磯田 治夫 名古屋大学, 脳とこころの研究センター, 教授 (40223060)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2014年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | real-time functional MRI / neurofeedback / support vector machine / brain machine interface / machine learning |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、即時に脳機能状態を識別して可視化する、リアルタイム機能的MRIによる脳機能識別システムを独自に開発し、被験者が自分の脳の状態を観察しながら、目的とするパターンに制御する、つまり、ニューロフィードバック制御、の可能性について検証した。結果では、開発したシステムは、全体の処理を、画像取得時間（2秒）よりも速く行う事が出来た。3つのタスク（指を鳴らす行為を想像、語想起、引き算）について、リアルタイム機能的MRIを撮像しながら、被検者に識別、再現させるフィードバック実験では、サポートベクターマシンを用いる事により、一貫して80%以上の平均識別精度で、目的とする脳状態を再現する事ができた。
|
