| 研究課題/領域番号 |
20H00600
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
宮脇 陽一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80373372)
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| 研究分担者 |
福永 雅喜 生理学研究所, 脳機能計測・支援センター, 特任教授 (40330047)
山下 宙人 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 (80418516)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 超高磁場MRI / MEG / 時間分解能 / 空間分解能 / 融合 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、超高磁場下での磁気共鳴画像（MRI）計測及び脳磁場（MEG）計測で得られたヒト脳活動に表現される神経情報を、高時空間分解能で解析する基盤技術の構築を目指し、以下の成果を得た。（１）構造化MEG信号源推定モデルを開発し、信号源推定精度を維持しつつ情報拡散抑制を向上することに成功した。（２）開発モデルのノイズ耐性、対応可能な脳活動の複雑性など、モデルの性質を多側面から評価した。（３）超高磁場機能的MRI信号の超高速計測を実施し、皮質下領域を含む複数脳部位での脳活動信号を捕捉することに成功した。（４）超高速計測された脳活動信号の解析により、静脈血分布と情報表現の関係性を明らかにした。
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| 自由記述の分野 |
脳神経科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ヒト脳内のどの部位でいつ、外界の情報が表現されているかを同定する技術の実現は、基礎神経科学や認知科学のみならず、将来的には医療的応用も視野にはいる極めて重要な課題である。これを達成するには高時空間分解能でのヒト脳活動計測・解析を実現する手法の構築が必要であり、本研究の成果はその大きな一歩となりうる。特に、従来のMEG信号源解析の問題であった情報拡散現象の抑制に効果的な手法の開発に成功したこと、ならびに従来よりはるかに高速にfMRI信号を計測でき、またその信号から情報表現の動的側面とその生理基盤を捉えることに成功したことには大きな学術的意義があり、広範な分野への波及効果が大である。
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