| 研究課題/領域番号 |
15H05710
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
神谷 之康 京都大学, 情報学研究科, 教授 (50418513)
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| 研究分担者 |
塚本 光昭 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究技術員 (00514481)
西本 伸志 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, 主任研究員 (00713455)
柳澤 琢史 大阪大学, 国際医工情報センター, 寄附研究部門講師 (90533802)
吉川 左紀子 京都大学, こころの未来研究センター, 教授 (40158407)
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| 研究期間 (年度) |
2015-05-29 – 2020-03-31
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| キーワード | ブレイン・デコーディング / ブレイン－マシン・インターフェース / fMRI / 視覚 / イメージ |
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| 研究実績の概要 |
イメージはわれわれの心の状態を構成するもっとも重要な要素の一つである。イメージは外界からの刺激によって誘発されるだけではなく、自発的な想起や睡眠中の夢でも生じる。これらのイメージの類似性は共通の神経基盤の存在を示唆するが、その実体はいまだ明らかでない。本課題では、機械学習を用いた脳活動のパターン解析により、知覚、想起、および、夢に共通する神経情報表現を明らかにすることを目的とする。
本年度は、コンピュータビジョンの分野で用いられている階層的画像表現を用いた解析を中心に研究を進めた。物体カテゴリーは、画像における位置や回転に対する不変性を持つ中間特徴の組み合わせによって判別が可能であることが示されている。このような中間特徴の脳内表現を調べるため、脳活動データを物体カテゴリーに特有な中間特徴によってラベルづけしてデコーディング解析を行った。その結果、知覚と想起に共通な特徴表現が見出された。また、想起時に、階層的情報表現が高次から低次向けて順に活性化することを発見した。
運動イメージに関するfMRIデータ取得、自然な条件下でのECoGライフログ解析、京都大学こころの未来センターでの睡眠実験系の構築も並行して進めた。幻肢患者の運動イメージ時のデータに同様の解析手法を適用し、幻肢痛の治療にもつながる知見が得られた。また、連想記憶時や運動準備時の心的イメージに関連する脳活動パターンの解析を実施し、刺激や実際の運動に対する脳活動との共通性と相違を明らかにした。
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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
実験データを蓄積して再利用する仕組みを確立したことで、当初の予想以上のペースでfMRIデータの解析を進めることができた。一方、長時間睡眠実験系を確立するための研究ややや遅れているが、新たな学生が加わったことで今後研究を加速できるものと期待される。
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| 今後の研究の推進方策 |
全体として方針に大きな変更なないが、他の課題で研究している人工知能技術の進歩が著しいため、そちらの成果を活用した新しいイメージ解析法を導入する計画である。
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