| 研究課題/領域番号 |
26870935
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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 |
堀川 友慈 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, 研究員 (60721876)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 脳情報デコーディング / 感性情報 / 高次認知機能 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，ヒトが視覚的対象に対して抱く印象を脳活動から解読する技術を開発することで，脳情報を利用した新たな印象評定手段を提供することを目指している．脳活動から直接，画像に対する印象を解読可能にすることで，さまざまなバイアスが混入する可能性がある質問紙法に変わる印象評定を行うことを可能にする．具体的には，画像を提示した時の脳活動にパターン認識手法を適用することで，画像に対して被験者が抱いている印象を予測するという手続きをとる．初年度では，解読対象となる印象情報のタグがつけられた画像を選択し，fMRI実験デザインの設計と実施，得られたデータの解析を行うことを予定していた．この予定に対して，当該年度では，印象項目として使用する単語の選定を開始し，脳活動計測を行う本実験において使用する単語のリストの作成を行った．また，本実験に先立ち，脳活動から印象情報が解読可能かどうかを評価するため，画像に対する印象がポジティブかネガティブかを解読するための予備実験を行った．この実験においては，被験者にポジティブもしくはネガティブな印象を引き起こす画像セットを提示し，得られた脳活動から，印象の解読が可能かどうかを検証した．いくつかの脳領域で，印象の情報を解読可能であることを示唆する結果が得られているが，現時点ではさほど高い精度では達成できていない．
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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
画像に対する印象を脳活動から解読が可能かどうかを調べるための脳計測実験を予定通り行い，予備的な結果を得ることができた．本実験で使用する印象タグとして利用する単語の選別も進めており，平成27年度には予定通り，追加実験を行いながら，より詳細なデコーディング解析を行う予定である．研究目的の達成に向けて，近年，機械学習の分野でその有用性が示されている深層学習の技術を利用することを視野にいれており，当該分野の解析手法を導入するために，利用可能なツールボックスなどの探索も進めている．現時点で，深層学習の技術を利用することで，分散的に表現した画像の物体情報を脳活動から予測可能であることも検証済みである．同様のアプローチがより高次の印象情報にも利用可能かどうかを検証し，より高い精度での研究課題の実現を目指している．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度以降は，初年度に行った印象の解読成績がいまだ低いレベルでしか達成できていないため，先行研究との比較をもとに，画像の提示方法や解析手法などについて検討し，より効率的に高い精度を達成できるよう研究を進めていく予定である．また，画像情報に対する印象の情報を表現するための印象タグの選定を引き続き行い，選別された印象タグがつけられた画像提示中の脳活動の計測を行う．得られた脳活動を解析することで，初年度で行った解析よりもさらに詳細な印象情報の解読が可能かどうかを検証する．また，深層学習など，機械学習の分野の最先端の技術を導入することで，より高い精度での課題の実現を目指す．さまざまな脳領域からの解読結果を精査することで，脳のどの領域に詳細な印象情報が表現されているかを調査する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
購入を予定していた印象評価タグ付き画像の販売元で，画像の販売形式の変更があり，必要枚数を一括購入するのではなく，年間登録制で必要枚数分を毎月ダウンロードすることで，より効率よく画像購入が可能になった．それに伴い，初年度に予定していた購入予算を次年度に引き継ぐことで対応した．その結果，初年度に予定していた購入予定額よりも使用額が低くなった．
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| 次年度使用額の使用計画 |
使用を予定していた脳計測実験施設とは異なる施設で脳活動計測を行う可能性がでてきたため，脳計測費用を抑えることが可能になる予定である．その分の費用は，解析や実験効率の向上のための計算機の購入や，より多様な画像に対する脳活動計測を行うための追加の画像購入に充てる予定である．また，深層学習などの最先端の解析技術の導入に伴い，最新の研究動向の調査や研究の意見交換のために，学会やワークショップ等へ参加するための旅費に充てる．
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