| 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)
吉川 左紀子 京都大学, こころの未来研究センター, 教授 (40158407)
柳澤 琢史 大阪大学, 高等共創研究院, 教授 (90533802)
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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 | 認知科学 |
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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はない。本課題は、機械学習を用いた脳活動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。
これまでの研究から、深層ニューラルネットワーク（DNN）を利用した解析法が当初の予想以上に強力であることが判明したことを受け、積極的にその強みを活かすべく各プロジェクトに取り入れた。本年度は以下のような成果が得られた。１）脳からデコードしたDNN特徴にもとづく画像再構成モデルに加え、End－to－end型のモデルの検証を進めた。この手法では、大量の脳計測データが必要となることが予測されたが、6,000サンプル程度で、人が識別可能な画像を生成することができることが判明した。２）これらの手法を用いて、錯視画像を見せたときの脳活動から、画像再構成・生成を試みた。幾何学錯視・空間的補填錯視を中心に刺激画像を収集し、予備実験を行った。一部の錯視では、刺激画像の物理的再現ではなく、知覚イメージを再現する結果が得られた。３）REM睡眠実験については、研究基盤・実験ルーチーンが確立した。着実にデータの蓄積が進んでおり、画像特徴の予測などの解析を行った。４）ECoG-ライフログデータ解析については、意味的特徴量の予測システムが完成し、オンラインBMIへの実装が完了した。
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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
想起イメージを脳活動から再構成することに初めて成功した論文がPlos Computational Biologyに掲載され、公開したYoutube動画は、海外のメディア等で多数取り上げられた。その他、トップダウン処理による脳内画像表現の「シャープ化」に関する論文が、enouroに掲載されるなど、本課題の成果の公表が進み、大きな反響を得ている。睡眠実験は当初の予想よりもペースが遅いが、着実にデータの蓄積は進んでいる。ECoGライフログシステムは、今後のテスト・改良が必要であるが、一応の完成を見ることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画から根本的な変更点はないが、ECoGライフログシステムが完成したため、今年度の計画からは除外する。これまでに得られた予備実験をベースに本実験を行い、成果の取りまとめを進める。被験者間のデコーダの汎化をテストし、より少数の学習データによるイメージ再構成の実現を目指す。
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