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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。
今年度は、昨年度開発し、留置したECoG電極を用い、タスクスイッチ課題中の前頭葉眼窩面/大脳半球間裂面/背外側面のECoG信号を計測した。本課題では、課題の最初にどの課題を行うべきかの手がかりが呈示されるが、課題の違いをどの領野で検出できるかをサポートベクターマシンを用いて解読した。その結果、眼窩前頭前野と背外側前頭前野のECoG信号から、課題の違いを解読できることがわかった。さらに、眼窩前頭前野ののECoG信号の方が、背外側前頭前野のECoG信号よりも早い時間に課題の違いを反映することがわかった。以上の結果は、どの課題を行うべきかという情報が、一旦眼窩前頭前野で処理されたあとに背外側前頭前野に伝達されることを示唆する。
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