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2019 年度 実施状況報告書

複数モダリティ脳イメージングに基づく集中時脳状態の解読技術とその応用

研究課題

研究課題/領域番号 18KK0284
研究機関株式会社国際電気通信基礎技術研究所

研究代表者

川鍋 一晃  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, 研究室長 (30272389)

研究分担者 小川 剛史  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, 主任研究員 (10614323)
森岡 博史  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, 連携研究員 (20739552)
平山 淳一郎  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80512269)
研究期間 (年度) 2018-10-09 – 2021-03-31
キーワード人間情報学 / 脳イメージング / 集中時脳状態 / 脳波情報解析法 / 転移学習
研究実績の概要

脳波データから、脳機能ネットワークが集中時に近い状態にあるかどうかを推測する脳情報解読技術と、集中力トレーニングのための可視化システムの構築を目指し、本年度は以下の4つの課題に取り組んだ。第一に、前年度に、脳波の特徴量抽出のために、階層的ネットワークモデルSPLICEに時空間方向の畳み込み演算を組み込む拡張法を考案していたが、そのアルゴリズムの様々な改良に取り組んだ。具体的には、学習の不安定さの解消や局所解への対応のために、SGD、Adam、自然勾配法など複数の最適化法を比較したり、バッチ正則化、活性化関数、初期化手法などの諸要素を再検討したりすることで、アルゴリズムの挙動を段階的に改善した。さらに、この改良版アルゴリズムをPRREDiCT安静時EEGデータなどに適用し、前年度の結果と比較した。第二に、安静時と様々な課題実施時といった行動状態に依存しない脳機能結合の個人特性(共通神経モード)抽出法の研究の中で、多集合正準相関分析(M-CCA)に基づくアルゴリズムの開発に貢献した。安静時fMRIデータベースに適用したところ、異なる知性や能力と相関する3つの共通神経モードを発見し、これを説明変数に加えることで、QOLの予測精度が改善することがわかった。第三に、共同研究者のHyvarinen教授のポスドク研究員であるMonti氏が10週間滞在した際に、彼らが提案しているModular Hierarchical Analysisを用い、fMRI脳機能結合から年齢を推定する研究を実施した。この成果は現在論文投稿中である。第四に、ATR内で、SPLICE法から得られる特徴量に基づいて、fMRI脳機能結合の状態を推測するフレームワークを構築し、ATRが保有する、安静時および集中が必要な課題実施時のEEG-fMRI同時計測データに対して適用した。この成果を国内外の学会で発表した。

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

前年度に開発した、時空間特徴量を抽出できるSPLICEの拡張法であるが、学習アルゴリズムの諸要素を再検討することにより、不安定性の解消や局所解への対応の面で大きく改善するなど、集中脳状態を推測する脳波情報解析法の開発が順調に進んでいる。別プロジェクトにおいて、本研究チームのメンバーが実験に貢献し、安静時、および集中力を要する作業記憶課題中の大規模EEG-fMRI同時計測データを蓄積し、本課題内で開発・改良を進めている脳情報解読法の検証が進められている。さらに、研究室で保有しているフィードバック用の可視化システムを大幅に改修し、fMRI脳機能結合の状態を推測するEEG特徴量に基づいてフィードバック・トレーニングができるフレームワークと、その動作検証が行われている。fMRIの共通神経モード分析やEEG特徴量構築法SPLICEなどこれまでに開発した要素技術を活用して、集中力に関わる特徴量を抽出し、Matlabで実装することにより、上記のニューロフィードバック・フレームワークを用いて検証実験を実施することができる状況である。

今後の研究の推進方策

SPLICEを拡張した、時空間畳み込み階層ネットワークのアルゴリズムを整備し、脳イメージングデータへの適用が容易になるようにパッケージ化を行う。最終年度は、まず、これまで集めた脳波-fMRI同時計測データやニューロフィードバック中の脳波データを、開発した手法で解析し、集中脳状態を推測するEEG特徴量抽出フレームワークを確立する。次に、これを既存の可視化システムに統合し、検証のための実験を行う。ATRに簡易型EEGシステムを用いてマインドフルネス・フィードバックの開発を行なっている研究者がいるので、本プロジェクトの開発技術の簡易型EEGシステムへの転移の可能性について議論する。共同研究者のHyvarinen教授はINRIA-Saclayから出身地のヘルシンキ大学に戻り、そこに長く留まる予定のようである。最終年度はオンライン・ミーティングなども活用して、緊密に連絡を取り合い、成果をまとめる。特に、Hyvarinen教授と森岡氏を中心にして、非線形独立成分分析とContrastive Learningに基づく新たな脳イメージングデータ解析フレームワークの共同研究を推進しており、引き続き協力関係を維持できるよう、今後の研究課題についてもまとめる。

次年度使用額が生じた理由

UCLからHyvarinen教授のポスドクのMonti氏が、理化学研究所の客員として10週間滞在し、集中的に共同研究を行うことができた。さらに、Hyvarinen教授がUCLを退職し、INRIA-Saclayに1年間限定で異動したため、新任地での共同研究で忙しい中で、適切な出張のタイミングがなかった。修士の学生をリサーチアシスタントに雇用したが、日数が十分に取れなかった。
次年度さらに研究を加速するために、最終年度に博士卒の人をフルタイムの研究技術員として雇用することとし、その予算確保のために残額が生じた。

  • 研究成果

    (12件)

すべて 2020 2019 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 2件、 招待講演 3件)

  • [国際共同研究] University College London(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      University College London
  • [国際共同研究] INRIA-Sacley(フランス)

    • 国名
      フランス
    • 外国機関名
      INRIA-Sacley
  • [雑誌論文] State-unspecific patterns of whole-brain functional connectivity from restingand multiple task states predict stable individual traits2019

    • 著者名/発表者名
      Yu Takagi, Jun-ichiro Hirayama, Saori C. Tanaka
    • 雑誌名

      NeuroImage

      巻: 201 ページ: 116036

    • DOI

      10.1016/j.neuroimage.2019.116036

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 非侵襲的脳機能イメージングによる脳活動計測と応用2020

    • 著者名/発表者名
      小川 剛史
    • 学会等名
      電子情報通信学会コミュニケーションクオリティ研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] Network extraction method using hierarchical ICA-based approach: a simultaneous EEG-fMRI study2019

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Ogawa, Hiroki Moriya, Nobuo Hiroe, Takashi Yamada, Motoaki Kawanabe, Jun-ichiro Hirayama
    • 学会等名
      25th Annual Meeting of Organization of Human Brain Mapping (OHBM2019)
    • 国際学会
  • [学会発表] Large-scale network estimation using SPLICE filter: an EEG-fMRI study2019

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Ogawa, Hiroki Moriya, Nobuo Hiroe, Takashi Yamada, Motoaki Kawanabe, Jun-ichiro Hirayama
    • 学会等名
      第42回日本神経科学会 (Neuro2019)
  • [学会発表] Characterizing variability of brain connectivity with constrained principal component analysis2019

    • 著者名/発表者名
      Jun-ichiro Hirayama, Aapo Hyvarinen, Vesa Kiviniemi, Motoaki Kawanabe, Okito Yamashita
    • 学会等名
      Data Science, Statistics & Visualization (DVSS2019)
    • 国際学会
  • [学会発表] EEG-fMRI脳活動計測に基づくダイナミック機能結合の抽出と予測2019

    • 著者名/発表者名
      小川 剛史
    • 学会等名
      第6回脳神経外科BMI研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] ひらめくに関わる脳内ネットワークのダイナミクス2019

    • 著者名/発表者名
      小川 剛史
    • 学会等名
      第16回通信行動工学研究会
  • [学会発表] ひらめくときには脳で何が起こっているのか?2019

    • 著者名/発表者名
      小川 剛史
    • 学会等名
      JOEM Workshop 2019
    • 招待講演
  • [学会発表] Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning2019

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka
    • 学会等名
      3rd Japanese Meeting for Human Brain Imaging
  • [学会発表] Interpretable multivariate analysis of individual variability in whole-brain functional connectivity2019

    • 著者名/発表者名
      Jun-ichiro Hirayama
    • 学会等名
      International Workshop on Neurotechnology & AI

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公開日: 2021-01-27  

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