| 研究課題/領域番号 |
19K12165
|
|---|
| 研究機関 | 立命館大学 |
|---|
研究代表者 |
坪 泰宏 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 脳神経科学 / 確率型情報処理 / タッピング / 事象関連電位 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では，最終目標である「機械的な情報処理と人間の行動レベルの情報処理のズレを，新しい神経回路の機能を探るためのヒントとして，理論神経科学的な観点から調べ直すことにより神経回路における制約条件を提案すること」を目指して，課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」，課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」，課題3「マクロスコピックなモデル化を実現するためのミクロスコピックなモデル化」，を行う．2年目の2020年度は，課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」について，引き続き入力の周期的感覚刺激が不規則性を伴う場合や連続的信号である場合に対し，タッピングを出力とする内部予測モデルの検討を行い，刺激の確率的欠損による刺激提示の存在不確定性が，刺激間隔の時間的不確定性とは定性的に異なるタッピングの不確定性を誘発することを取り込んだモデルへの拡張を検討した．また，課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」については，入力の不確定性，出力の不確定性，内部予測モデルのパラメータ，それぞれに対し，７チャネルの事象関連電位の成分とを比較し，それぞれの過程に相関する事象関連電位の成分とチャネルを調査した．2020年度はコロナ禍の影響により，新たな実験は行わなかった．課題3「マクロスコピックなモデル化を実現するためのミクロスコピックなモデル化」については，マクロスコピックな運動のバイアスをミクロスコピックな神経回路を用いて表現する際に必要となる確率分布に関する条件の検討を開始すると同時に，タッピングに関連する領野の局所神経回路のネットワーク特性の解析を開始した．
|
| 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
2020年度は3つの課題を遂行する予定であった．課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」については，当初の予定通り数理モデルの拡張を行なった．課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」に関しては，運動決定過程と事象関連電位との関係については得られたが，新たな実験は行うことができなかった．課題3に関しては，ミクロスコピックなモデルの検討を開始した．以上から，おおむね順調に進展しているといえる.
|
| 今後の研究の推進方策 |
最終年度の2021年度では，これまでの研究成果を踏まえて，下記の通り研究を実施する計画である．まず，課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」について，これまでに得ることができた数理モデルを引き続き拡張し，課題2で得られた実験・解析結果とともに論文としてまとめて発表する．課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」について，異なるモダリティや異なる不確定性の種類によって，運動のバイアスと事象関連電位がどのように異なるのかについて，引き続き調査を行い，コロナ禍による情勢をみながら可能な範囲で実験を行う．最後に，課題3「マクロスコピックなモデル化を実現するためのミクロスコピックなモデル化」について，引き続きマクロスコピックな運動のバイアスをミクロスコピックな神経回路を用いて表現する際に必要となる確率分布に関する条件の検討と，それを実現する神経回路構造と神経回路の統計性の条件について検討し，論文としてまとめる．なお，2021年度も引き続き，コロナ禍による大学の研究施設使用制限に伴い，主に脳波計測実験を行う時間が大幅に減少することが想定される．従って，2021年度はこれまでに取得された脳波データのさらなる解析や数理モデリングを中心に進め，コロナ禍の状況を慎重に判断しながら可能な範囲での脳波計測実験を行う予定である．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
コロナ禍により，2020年度に予定していた国際会議出張を行わなかったため
（使用計画）
ミクロスコピックな数理モデル構築を加速するため，モデリングを手伝ってもらう研究者を雇用する計画である．
|
