【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26330246 (KAKENデータベースで見る）

【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)

【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】20670001 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

進化・発達 / 発達脳科学 / 複雑系 / 身体 / 発達 / 脳 / 運動 / 知覚 / ニューロイメージング / ネットワーク / 発達障害 / 言語 / 音楽 / 大脳皮質 / 自発活動 / 視線 / 乳児 / 視聴覚 / 睡眠 / U字型 / 近赤外分光法 / 神経ネットワーク / 自発運動 / 学習 / 脳機能イメージング

【研究成果の概要】

乳児期の脳と身体の活動が示す動的特徴は、認知発達の重要な拘束条件であると考えられる。本研究では、NIRSによる脳機能イメージングにより、視聴覚や言語に関わる脳の機能領域とネットワークの初期発達過程を明らかにした。また、自発運動を通じた認知的行動の変化や、自発運動と長期的発達の予後と関連を示す現象を提示した。発達における領域一般性と固有性、多重な時間スケールでの発展、予測性の発現等の理解に貢献した。

【研究種目】若手研究(S)

【研究期間】2008 - 2012

【配分額】104,000千円 (直接経費: 80,000千円、間接経費: 24,000千円)