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2017 年度 実績報告書

前頭前野活動の網羅的計測と情報表現解読法の開発

公募研究

研究領域人工知能と脳科学の対照と融合
研究課題/領域番号 17H06027
研究機関山梨大学

研究代表者

宇賀 貴紀  山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (50372933)

研究期間 (年度) 2017-06-30 – 2019-03-31
キーワード脳・神経
研究実績の概要

環境の変化に応じて多様な意思決定をする能力は、霊長類で特に発達した本質的な脳機能である。この機能に前頭前野が深く関わっていることは明白であるが、前頭前野の情報表現は複雑であり、行っている計算をどのように大脳皮質ネットワークとして実現しているのかを理解することは困難である。本研究では、知覚判断の系に則ったタスクスイッチ課題中に、前頭前野の複数領域から皮質脳波(ECoG)を計測し、神経活動を網羅的に取得する。さらに、情報表現が複雑な前頭前野の神経活動に、深層学習によるデコーディング技術を応用し、柔軟な意思決定を可能にする大脳皮質神経ネットワークを明らかにすることを目標とする。
本研究では、2つの環境に応じて柔軟に判断を切り替えるタスクスイッチ課題をサルに適用し、柔軟な意思決定に重要である前頭前野の神経活動を網羅的に計測する。本年度は前頭葉眼窩面、内側面、外側面を取り囲む極間2.6mmの128chECoG電極を開発し、1頭のサルに留置する手術を行い、タスクスイッチ課題中のECoG信号の計測を行った。従来手法を用い、解析を行った結果、多くの領野において、視覚刺激にタイムロックしたハイガンマ活動、事象関連電位(ERP)、トライアル間位相同期(ITC)を検出できた。また、眼球運動にタイムロックした活動も検出することができた。これらの結果は、前頭前野に課題関連神経活動が見られ、それらをECoG信号として捉えることができることを示している。

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

前頭前野神経活動を網羅的に計測するECoG電極を開発、留置し、神経活動を計測することができたため。

今後の研究の推進方策

今後は、得られた課題関連ECoG信号から、各電極の情報表現を明らかにする必要がある。そのためまず、従来の事象関連電位や時間周波数解析で、外界の情報、環境、意思の推移をどの程度解読できるのかを明らかにする。続いて、サポートベクターマシーンなどの機械学習を用いた手法で情報表現を明らかにし、最後に深層学習を用いたデコーディングを行う。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2017

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] NMDAR antagonist ketamine increases sensitivity to irrelevant information and delays onset of build-up activity in the parietal cortex2017

    • 著者名/発表者名
      Yuki Suda, Takanori Uka
    • 学会等名
      第40回日本神経科学大会

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公開日: 2018-12-17  

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