AIとコヒーレンス解析を用いた機能性食品の脳内機構の解明に繋がる推定手法の確立

建立一种估计方法，利用人工智能和一致性分析来阐明功能性食品的大脑机制

基本信息

批准号：
22K05491
负责人：
沖田善光
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Shizuoka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K05491/
关键词：
機能性食品脳波人工知能 AI コヒーレンス解析

项目摘要

本研究では人工知能による眼球電位の低減及び時間的変化を含む大脳皮質の脳領域間の連関が可能となる動的コヒーレンス解析を用いて個人間のGABAの脳波活動関連パターンの分類・学習からストレス低減機構の解明に繋がる推定手法の確立を目的とする。本年度は、（１）GABA食品の摂取前後の神経生理学的指標の測定・眼球電位の低減及び視・聴覚刺激システム装置の開発及び（２）GABA食品の摂取前後のストレス指標測定を行うことを目的とした。本年度は、先行研究で報告されたヒトの中枢神経活動に影響を及ぼす機能性成分GABAを購入し、ヒト実験において中枢神経活動を計測し、中枢神経活動に影響を及ぼす眼球電位の時間－周波数変化を中心に調べた。さらに眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を抽出する上で、線形・非線形解析による生体信号処理方法を試みた。その結果、眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を調べる上で、早い時間応答の変化に適した非線形解析による生体信号処理方法が重要であることが分かった。以上より眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を抽出する上で重要なことは、早い時間－周波数応答に対応した非線形解析による生体信号処理方法を提案する必要性があることが分かった。

这项研究旨在建立一种估计方法，该方法可用于通过个体通过个体进行分类和学习与EEG活动相关的模式，并使用动态连贯性分析，该分析能够在大脑皮层的大脑区域之间进行链接，包括使用人工智能的时间转化变化，并建立一种可以通过估算的估计方法来实现通过重大压力来阐明的估计方法。今年，目的是（1）在摄入GABA食品之前和之后测量神经生理指标，降低眼球潜力，发展视觉和听觉刺激系统设备，以及（2）摄入GABA食品之前和之后的应力指标。今年，我们购买了影响人类中枢神经系统活动的功能成分GABA，并在先前的研究中报告了中枢神经系统的活动，并重点介绍了影响中枢神经系统活动的眼部电位的时间频率变化。此外，为了提取眼球电位的特征变化，尝试使用线性和非线性分析的生物信号处理方法。结果，发现在检查眼球潜力的时间频变化时，使用适合早期变化的非线性分析的生物信号处理方法很重要。从上面可以发现，要提取眼部电位的时频变化特征的重要性是，必须使用非线性分析提出一种生物信号处理方法，该方法与早期频率响应相对应。