| 研究実績の概要 |
本課題では、脳情報デコーディングを活用して知覚、想起、および、夢に共通する神経情報処理とその相違を明らかにすることを目標とした。イメージの種類による脳情報表現の類似性・相違を、画像特徴の階層性と脳部位の両面から解析する方法を確立し、世界で初めて想起イメージを脳から画像として可視化することに成功するなど、分野を超えたインパクトをもたらす成果が得られた。2019年度は、これまでの成果の取りまとめとめ論文として発表するとともに、解析データを「データ論文」として発表し、広く再利用できるリソースを研究コミュニティーに提供した。その過程で、深層ニューラルネットワーク（DNN）の視覚特徴をデコード精度と関連づける網羅的解析を行い、被験者間で共通する情報表現のパターンを見出した。多様な幾何学錯視・空間的補填錯視を用いた研究も継続したが、被験者間で一貫する結果が得られず、今後の詳細な検討が必要となった。REM睡眠データについて、画像再構成を用いた解析を行った。夢の具体的な内容を明示的に反映する再構成画像は現在まで得られていないが、長時間の睡眠データを処理するワークフローが確立し、今後は、再構成画像の特徴レベルの解析を行い、睡眠時と覚醒時、あるいは、夢見時と夢のない睡眠時の間で異なる特徴を探索する予定である。また、国内外のアーティストと成果にもとづくアート作品の制作・展示を行った。脳から生成するアート作品を介してアートとサイエンスの融合を図るべく、多くのアート関係者との交流をもった。
また当初のメンバーに加え、研究スタッフ・学生（青木俊太郎、PARK Jongyun,VAFAEI Shirin, CHENG Fan, HO Jun Kai, 谷 勇輝、阿部遼太郎、田中美里(ATR)）が新たにこのプロジェクトに参加した。
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