Modelling visual information processing using MEG and MRI and its application to quantitative assessment of readability

使用 MEG 和 MRI 进行视觉信息处理建模及其在可读性定量评估中的应用

• 批准号: 22KJ1052
• 负责人: 杉野 正和
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1052/
• 关键词: 視覚情報処理; 脳磁図; 磁気共鳴画像; 図形認知; 学習障害

本研究では、MRIや脳磁図を用いて得られる大脳皮質視覚野の構造情報および活動情報を基に、視覚刺激に対する情報処理のモデル化と可読性の定量的評価手法の開発に取り組んでいる。MRIを用いた計測では、解剖画像および拡散強調画像を撮像し、大脳皮質の表面形状と皮質領域間の結合状態を取得することで、構造を反映したモデルを構築した。このモデルに脳血流変化や脳磁図の情報を加えることで、脳の各領域での活動の推定や大脳皮質上での活動の伝搬の再現に取り組んだ。これにより、センサ配置の最適化や複数の領域をまたがる活動に対する評価に役立つと考えている。神経細胞集団の活動のモデル化においては、既存のモデルに対して、集団内に含まれる神経細胞の性質の不均一性を反映可能なモデルに拡張することに取り組んでいる。これにより、脳計測で得られる神経細胞の密度や方向性を組み込み、より実際の神経細胞集団に近いモデルの構築が可能となる。既存モデルの拡張と神経細胞の密度や方向性の反映を同時に行うことで、モデルの再現性を高めながらも、大規模なシミュレーションにおける計算時間の短縮を目指している。可読性の評価に向けては、文字および文章を提示した場合に視覚野の活動が観察しやすくノイズが小さい提示手法や計測手法の検討を行った。そのうえで、提示刺激の違いにより脳活動の大きさや時間遅れに違いが見られることを確認した。脳活動の解析においては、時間遅れ相互相関を利用した解析や機械学習を用いや空間フィルタの適用により、複雑な活動に対しても特定の領域の活動のみを抽出可能な手法の構築を進めている。

在这项研究中，我们致力于对视觉刺激的信息处理进行建模，并根据使用 MRI 和脑磁图获得的大脑皮层视觉皮层的结构和活动信息，开发一种可读性的定量评估方法。在使用MRI的测量中，我们获取了解剖图像和弥散加权图像，以获得大脑皮层的表面形状和皮层区域之间的连接性，从而构建反映结构的模型。通过在该模型中添加有关脑血流量和脑磁图变化的信息，他们致力于估计大脑每个区域的活动并重现大脑皮层中活动的传播。我们相信这对于优化传感器放置和评估跨多个区域的活动很有用。在对神经元群体的活动进行建模时，我们正在努力将现有模型扩展到可以反映群体中神经元特性的异质性的模型。这使得可以将通过大脑测量获得的神经元的密度和方向性结合起来，并建立一个更接近实际神经元群的模型。通过扩展现有模型并同时反映神经元的密度和方向性，我们的目标是减少大规模模拟的计算时间，同时提高模型的再现性。为了评估可读性，我们研究了呈现和测量方法，以便更容易观察视觉皮层活动并减少呈现字母和句子时的噪音。此外，他们还证实，根据所呈现的刺激，大脑活动的幅度和时间延迟存在差异。在大脑活动分析中，我们正在开发通过使用延时互相关、机器学习和应用空间滤波器进行分析，甚至可以从复杂活动中提取特定区域活动的方法。

项目成果

視覚刺激による視床皮質間の非線形応答現象の計測と解析

丘脑皮质与视觉刺激之间非线性响应现象的测量与分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 杉野正和;森 史奈;小谷 潔;神保泰彦
• 通讯作者: 神保泰彦