| 研究課題/領域番号 |
22K17582
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| 研究機関 | 西九州大学 |
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研究代表者 |
松尾 萌美 西九州大学, リハビリテーション学部, 講師 (20909064)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 脳波 / 機械学習 / 注意機能 / 評価法 / ニューロサイエンス |
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| 研究実績の概要 |
注意機能の低下は，交通事故の増加や仕事に集中できない等，様々な生活場面で支障をきたす．注意機能は他の認知過程の根幹とされており，注意機能の障害はリハビリテーションを行う上で，介入の阻害因子にもなり得る．先行研究や申請者らのこれまでの研究において，注意機能は，運動イメージを実施する際に重要な能力ということが解明されている．注意機能には様々な種類があり，その評価の難しさから，臨床現場で行われている机上検査は膨大な時間を要し，患者と検査者の負担になっている．しかしながら，注意機能を短時間かつ簡便に評価するための方法は未だ開発されていない．本研究では，短時間かつ簡便な注意機能の評価方法を開発することを目的として，Deep Learningの一種であるConvolutional Neural Network (CNN) に着目する．そこで，注意課題時の脳波(electroencephalography; EEG) の特徴量をCNNに学習させ，注意機能を正確に予測する学習済み予測モデルを開発し，ポータブルEEGに組み込むことで，簡便かつ短時間で注意機能を評価できる評価法の開発を目指している．今年度においては，以上の目的を達成するために，まずは実験環境の整備を行った．さらに，基礎データの集積に力を入れて実験を遂行してきた．若年成人(15～30代)および高齢者(65歳以上)を対象としており，このうち，現段階で若年成人に対してのみ実験を実施した．その結果，単純な注意課題においては安静時と比較しデルタ波とシータ波のパワー値が高値を示した．一方，複雑な注意課題においては安静時と比較しデルタ波，アルファ波，ベータ波，ガンマ波のパワー値が高値を示した．これらのように実験データが集まってきたため，結果をまとめ，論文執筆にも取り組んでいるところである．
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| 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
計画に沿って研究遂行が行えているため．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後，若年成人のみならず，高齢者に対しても実験を行い，集積データを増やす．実験に関しては，注意課題時と安静時間において脳波計(EEG)を用い継続的に脳波を計測する．EEG電極の設置箇所は前頭極2箇所，前頭3箇所，下前頭2箇所，中心3箇所，頭頂3箇所，後頭2箇所，中側頭2箇所，後側頭2箇所の計19箇所とし，各条件における周波数のパワースペクトルを算出し，実験結果をまとめる．同時に，これら実験により得られた結果をもとに論文を執筆し，国際誌への投稿も実施していく．
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