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2017 年度 研究成果報告書

デフォルトモードネットワークにおけるBMIの応用に向けた脳波特性の研究

研究課題

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研究課題/領域番号 25330293
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 ソフトコンピューティング
研究機関福井工業大学

研究代表者

山西 輝也  福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (50298387)

研究分担者 劉 健勤  国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (00395112)
西村 治彦  兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
高橋 哲也  福井大学, 保健管理センター, 特任准教授 (00377459)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2018-03-31
キーワードデフォルトモードネットワーク / Synchronization / Complexity / MEG / EEG
研究成果の概要

本研究は,ヒト脳のデフォルトモードネットワーク(DMN) を時間分解能が優れているMEGで観測しデータ収集,解析からMEGのDMN状態の同定を目指した。15名の健常者におけるまどろんだ状態でのMEGデータを収集し,その内,8名はEEGとの同時計測をすることができ,解析を進めている。また,デフォルトモード状態の脳波の特徴量抽出のための信号解析として同期性と複雑性を用いたハイブリッドな解析手法を提案した。そして,健常者とアルツハイマー病患者にその解析法を適用し有効性を確かめた。

自由記述の分野

知能情報学

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公開日: 2019-03-29  

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