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

基本信息

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

项目摘要

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。

这项研究致力于建模用于视觉刺激的信息处理，并基于使用MRI和磁脑摄影获得的脑皮质视觉皮层的结构和活性信息，对可读性进行定量评估。在使用MRI的测量中，捕获了解剖和扩散加权图像，并且通过获取大脑皮质和皮质区域的表面形状之间的结合状态来构建结构的模型。通过将来自脑血流变化和磁脑图的信息添加到该模型中，我们致力于估计大脑每个区域的活性，并重现大脑皮层活动的活性传播。这将有助于优化传感器放置和评估多个领域的活动。在对神经元种群的活性进行建模时，我们正在努力将现有模型扩展到可以反映种群中包含的神经元细胞性质的异质性的模型。这允许建立更接近实际神经元种群的模型，包括通过脑测量获得的神经元的密度和方向。通过同时扩展现有模型并反映神经元的密度和方向，我们旨在提高模型的可重复性，同时减少大规模模拟中的计算时间。为了评估可读性，我们调查了演示和测量方法，这些方法使观察文本和句子的活动的活动更加容易观察，并且噪声很小。此外，我们证实，由于表现刺激的差异，观察到大脑活性和时间延迟的差异。在对大脑活动的分析中，我们正在开发一种方法，即使用时间延迟的互相关，机器学习和应用空间过滤器的分析，即使在复杂活动中也可以在特定区域中提取活动。