| 研究課題/領域番号 |
16K00312
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
廣安 知之 同志社大学, 生命医科学部, 教授 (20298144)
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| 研究分担者 |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30388136)
杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任教授 (30458963)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 脳機能イメージング / fMRI / fNIRS / ヒトの状態推定 / 進化計算 / メタボローム |
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| 研究成果の概要 |
本研究のゴールは、fMRIやfNIRSといった非侵襲な脳機能イメージング装置から得られる脳機能データから、被験者の特性のクラスタを決定する要因となる脳機能部位を特定すること、および、唾液のメタボローム解析による代謝変動を測定し、クラスタの識別と関連の高い代謝物質を特定することである。脳機能データから、動的ネットワーク解析を行いヒトの状態推定をする方法、多目的遺伝的アルゴリズムを活用した進化的手法による着目すべき脳機能部位を特定する手法の開発を行った。唾液のメタボローム解析および検討を行ったが目的とする物質を特定する手法の提案までは至らなかった。
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| 自由記述の分野 |
システム工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
深い知識を有しない場合や既存の研究例が存在しない場合、非侵襲な脳機能イメージング装置で脳機能データが取得できたとしても、注目すべき脳部位はどこであるかを決定することは難しい。今後、ますます種々のタスクに対して、様々な環境で脳機能情報が取得されることが予想されるが、データドリブンな方式で注目すべき脳部位が決定できることは大いに意義がある。また、fMRIやfNIRSなどの装置は大規模であるため実際の利用においては汎用性が低い。唾液などのメタボローム情報から脳機能状態が決定できれば、汎用性が高まり活用の範囲が拡がる。
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