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。

在这项研究中，使用动态相干分析对GABA的脑波活动模式的分类和学习，这使大脑皮层的大脑面积可以通过人工智能和时间变化来减少。阐明还原机制。在这个财政年度，（1）在摄入GABA食物之前和之后的神经物理指标，降低眼球状态，开发视图 /听力刺激系统设备，以及（2）GABA食品摄入之前和之后的压力指标。在这个财政年度，在研究前的研究中报告了人类中枢神经系统的功能成分GABA，测量了人类实验中的中枢神经系统活动，并影响了中枢神经系统活动 - 我主要检查了频率。此外，为了提取眼球位置时间的特征 - 频率变化，尝试了通过线性和非线性分析的生物信号处理方法。结果，发现在检查眼球位置时间的特征和频率变化时，适用于时间响应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，提取眼球位置时间特征的重要性 - 频率变化是有必要通过与早期时间响应相对应的非线性分析提出生物信号处理方法。