2009 Fiscal Year Annual Research Report
BMIを用いた脳活動と行動の因果解析による意思決定プロセスの解明
Project/Area Number |
09J09180
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
竹中 一仁 The University of Tokyo, 大学院・情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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Keywords | 神経活動解析 / ECoG / 統計的因果指標 / 多領野同時計測 / ニホンザル / デコーディング / 電気生理学 |
Research Abstract |
本研究ではサルの神経活動を計測し、因果関係に基づく解析を行うことで、複数の脳部位の間の関係を記述し意思決定のプロセスを解明することを目指している。初年度の研究として、まず複数頭のサルの前頭皮質から複数電極によって神経活動を計測しその基本的な性質を確かめた。また神経活動の因果パターンが課題遂行中の各時間帯においてどのように変化するのかを解析した。 従来の神経活動計測は、神経細胞の発火を計測する限られた領域から高いS/N比、高時間解像度で計測する方法か、functionalMRIのように全脳をカバーする広い領域から低い時間解像度で計測する方法、あるいは脳波のように低いS/N比ではあるが広い領域をカバーしつつ、高時間解像度で計測する方法しかなかった。これに対し、本研究では理化学研究所との共同研究の下、硬膜下に複数電極を配置して電位を計測するECoGとよばれる新しい計測方法を用いた。これは比較的高いS/N比を保ちながら、広範囲から高時間解像度で神経活動を計測できるという点で、複数の脳部位の間のダイナミックな神経活動の変化を捉える本研究の目的に合致している。 そのような神経活動の関係性を解析するため、データの間の関係性を記述する方法として統計的因果指標のひとつであるGranger Causalityを用い、これを時間窓とともに適用することを提案した。これによりある2つの脳部位の間の因果関係すなわち方向をもった関連の強さの時間変化を記述することが可能となった。実験者がサルにエサを与えるという課題を行い、その際の神経活動を計測・解析したところ、「課題開始」「手を伸ばす」「エサを食べる」といった課題中のイベントに従って、特定の因果関係のパターンが繰り返し生じていることを確かめた。さらにこのパターンは数日の実験を通じて、安定していることがわかった。 今後はこれらの解析を押し進め、サルの持つ社会性について解析を行っていく予定である。
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Research Products
(4 results)