fMRI・機械学習・形態測定学を融合した言語学習脳の構造的・機能的変化予測モデル
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
脳 / 言語 / fMRI / 機械学習 / 複雑ネットワーク / 機能的連結 / 可塑性 / 脳機能的磁気共鳴画像法 / 脳の可塑性 / 形態測定学
【研究成果の概要】
本研究では、心や脳が概念をどう処理するかを解明するニューロイメージングにおいて、神経的・認知的状態判別のための機械学習法(MVPA)を意味処理、言語切替に適用した研究を行った。特に、fMRI実験にあたり、各個人が持つそれぞれが個性的で特異な意味空間のモデリングを行う総合的なアプローチが重要であると言う観点から、レビュー論文をBehaviormetrika誌に発表した。またPLoS ONE論文では、MiF(逆マルコフ逆F尺度)という計算法を提案し、連想概念辞書など小さな意味ネットワークを利用しても、単語に関する連想タスクを行う脳の反応を有意な精度で予測することができることを証明した。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 粟津 俊二 | 実践女子大学 | 人間社会学部 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 高野 裕治 | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 | 人間情報研究部 | リサーチアソシエイト | (Kakenデータベース) |
| 染谷 芳明 | 慶應義塾大学 | 先導研究センター(三田) | 特任助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31
【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)