| 研究領域 | 共創的コミュニケーションのための言語進化学 |
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| 研究課題/領域番号 |
18H05091
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
中井 智也 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 研究員 (60781250)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | MRI / 言語 / 音楽 / 機械学習 / 認知神経科学 / 階層構造情報 / 認知神系科学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題の目的は、言語と音楽の共通部分に関して、認知神経科学の視点からその基盤となる脳メカニズムを明らかにすることである。その目的のため、令和元年度申請者は前年度に実施した言語実験と音楽実験の解析を実施した。
言語に関して、前年度に得た6名の被験者に文章刺激を読み/聞き条件で与えた際の脳活動データを解析した。得られた脳活動データに対し、文章刺激から抽出した意味特徴量および音韻特徴量を組み合わせたBanded-Ridge回帰を実施した。さらにVariance Partitionining解析を実施することにより、複数種類の特徴量により予測精度への影響を分離することに成功した。その内容をSociety for Neurobiology of Language 2019および脳と心のメカニズム第20回冬のワークショップにおいて発表した。現在、その結果を拡張した内容を論文にまとめ、投稿準備をしている。
音楽に関して、5名の被験者に540曲の楽曲を聴かせた際の脳活動データを解析した。聴覚応答に関するModulation Transfer Functionモデルを実装し、上側頭回の音楽ジャンル特異的な脳活動パターンを説明することに成功した。また、Brain-Feature Similarity Analysisという解析手法を導入し、脳におけるカテゴリー選択的応答を音響特徴量のカテゴリー間類似度で説明することに成功した。この成果をまとめ、現在論文投稿中である。
また、新学術領域における班間共同研究により、30名の非右利き被験者を対象としたMRI実験を実施した。その結果、数学と言語の半球優位性が下前頭回付近において相関することを見出し、その成果をNakai & Okanoya (Cortex 2020)として発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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