| 研究領域 | 行動適応を担う脳神経回路の機能シフト機構 |
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| 研究課題/領域番号 |
26112004
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| 研究期間 (年度) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| キーワード | 神経科学 / リハビリテーション / 解析・評価 / モデル化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、数理モデルを用いた解析技術を学習の発達過程での回路の変遷や損傷・障害からの回復における回路の再編に関与する神経機構を明らかにする研究に応用することを目的としている。このとき、身体のダイナミクスを考慮に入れた筋骨格系モデルを用いて、脳活動度運動データとを関連づけ、因果関係を特定することを目指している。
本年度は、大規模データ解析手法の開発では、指の運動タスクを行っているときの運動関連領野の活動から運動を識別するデコーダの作成において、昨年までに行ってきた信号源推定だけで無く、対規模ネットワークを解析するための信号源シナジーという新しい考え方を取り入れ、推定精度をより高めたデコーダを作成することができた。
また、多自由度腕のダイナミクスモデルを用いた大規模データの解析手法の開発では、筋シナジーを用いた腕の運動制御モデルを作成し、手首と指の動きの識別を可能とした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
脳波から信号源を推定し、さらに、信号源同士の同期的な活動を信号源シナジーとしてデコーデダーを作成した結果、信号源を単独で用いるよりも、指の運動方向識別において精度が高くなることが分かった。回路シフトの動態を調べる上でも、信号源単体の活動変化だけで無く、ネットワークとしての活動変化を可視化することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題の前後での活動から、回路シフトを定量的に解析することで、回路シフトの動態を詳しく解析していく。また、計画班、公募班で得られたデータについても、引き続き解析していく。
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