| 研究課題/領域番号 |
18KK0284
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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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)
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| 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 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80512269)
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| 研究期間 (年度) |
2018-10-09 – 2022-03-31
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| 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 |
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| 研究成果の概要 |
運動イメージトレーニングなど集中が必要な課題時、および安静時の脳波およびfMRIデータを収集した。これを活用することで、2つの国際共同研究を進め、さまざまな脳情報解読法を開発した。まず、共同研究者のHyvarinen教授(ヘルシンキ大)らと、local space-contrastive learning (LSCL)などの非線形独立成分分析法を開発した。また、Hunt教授(オックスフォード大)らと、demixed shared component analysis (dSCA)などの複数脳領域活動の因果関係抽出法を開発した。これらの成果に基づいて、集中時脳状態の可視化システムを実装した。
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| 自由記述の分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発されたLSCLやIIAなどの非線形独立成分分析法は、データを生成している真の統計モデルの識別可能性が数学的に証明されており、このような保証を持たない深層ニューラルネットワークが主流の機械学習コミュニティでも注目されている。この成果やdSCAなどの手法を様々な脳イメージングデータに適用することで、脳活動の時間ダイナミクス構造や複数領野間の情報の流れを解明することができれば、ヒト神経科学の進展に大きく寄与する。これらの脳情報解析法は、ATRが実施中のプロジェクトで今後も活用され、メンタルヘルスの維持に資するブレイン・マシン・インタフェースの研究を通じて社会への貢献が期待される。
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