ヒト自己位置同定の計算論―実環境での脳・行動計測による脳内情報処理モデルの研究

人类自我定位的计算理论 - 通过测量真实环境中的大脑和行为来研究大脑信息处理模型

基本信息

批准号：
16J08502
负责人：
森岡博史
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Advanced Telecommunications Research Institute International
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

実環境脳計測データ解析を通して，実環境におけるヒトの自己位置推定アルゴリズムを解明することを目的とする．本研究ではそれを実現するために，ヒトが実環境で動き回っている状況下で取得された脳計測データからヒトの認知機能を解明するための新たな手法を開発し，ヒトの内部状態モデルとして構築した自己位置推定機能の計算論的アルゴリズムの，神経科学的妥当性を検証する．当該年度は主に，脳計測データベースから脳の情報処理に関わる部位の安定な推定を実現することを目的とし，前年度から引き続き，「高次元・自発的脳計測データベースからの脳活動ネットワークの抽出法の研究」に従事した．具体的に得られた成果は以下のとおりである．【高次元・自発的脳計測データベースからの脳活動ネットワークの抽出法の研究】本研究課題において重要な問題となる「自発的な脳活動を高次元な脳・行動計測データから抽出する」という問題を解決するため，前年度に提案した非線形空間的独立成分分析法をさらに発展させ，より高精度に脳活動のダイナミクスが抽出可能な手法を提案した．具体的には，1) 新たなデータ拡張法（data augmentation）を提案することで，オーバーフィッティング問題を回避するとともに，データ点のスムージング効果により学習の安定化を実現したほか，2) 前年度で開発した非線形畳み込みニューラルネットワークに基づく特徴量抽出器の構造を，より非線形性が強いものへと変更することで，より不変性の高い特徴量の抽出を可能とした．提案法をfMRI安静時脳活動の大規模データベースに適用した結果，自発的な脳活動によって生じる機能的ネットワークと，その時間的ダイナミクスをロバストにとらえることが可能であることを示した．これらの研究内容をまとめた成果は国際学術論文誌に投稿予定である．

本研究的目的是通过分析真实环境中的大脑测量数据来阐明真实环境中的人类自我定位算法。为了实现这一目标，在本研究中，我们开发了一种新方法，根据人类在真实环境中移动时获得的大脑测量数据来阐明人类认知功能，并将其用作人类内部状态的模型进行验证。我们构建的自定位函数的计算算法的神经科学有效性。本财年的主要目的是从大脑测量数据库中实现对大脑参与信息处理的部分的稳定估计。得到的具体结果如下。【从高维自发脑测量数据库中提取大脑活动网络的方法研究】本研究课题的一个重要问题是“从高维大脑和行为测量数据中提取自发脑活动”。进一步发展了前一年提出的非线性空间独立分量分析方法，提出了一种能够以更高的精度提取大脑活动动态的方法。具体来说，1）通过提出一种新的数据增强方法，我们通过平滑数据点避免了过度拟合问题并稳定了学习，2）与前一年相比，通过改变基于开发的特征提取器的结构，改进了结果。将非线性卷积神经网络转换为非线性更强的神经网络，我们能够提取具有更高不变性的特征。通过将所提出的方法应用于功能磁共振成像静息大脑活动的大型数据库，我们表明可以稳健地捕获自发大脑活动及其时间动态生成的功能网络。这项研究的结果将提交给国际学术期刊。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Unsupervised Feature Extraction by Time-Contrastive Learning and Nonlinear ICA

DOI：
发表时间：
2016-05
期刊：
影响因子：
0
作者：
Aapo Hyvärinen;H. Morioka
通讯作者：
Aapo Hyvärinen;H. Morioka

Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning

通过空间对比学习实现静息态 fMRI 的非线性空间 ICA

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Akiyama Shintaro;Takenaka Kento;et al;Hiroshi Morioka
通讯作者：
Hiroshi Morioka

Unsupervised feature extraction by time-contrastive learning from resting-state fMRI data

通过静息态 fMRI 数据的时间对比学习进行无监督特征提取

DOI：
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hiroshi Morioka;Vince Calhoun;Aapo Hyvarinen;Aapo Hyvarinen and Hiroshi Morioka;Hiroshi Morioka and Aapo Hyvarinen
通讯作者：
Hiroshi Morioka and Aapo Hyvarinen

University College London(英国)

伦敦大学学院（英国）