様式 1-4-3(29-2) 平成 29 年度研究開発成果概要図 ( 目標 成果と今後の成果展開 ) 採択番号 : 研究課題 受託者 研究開発期間 研究開発予算 課題名 : 脳活動推定技術高度化のための測定結果推定システムに向けたモデリング手法の研究開発 副題 : 脳機能ネットワーク
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- らむ ねぎたや
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1 様式 1-4-3(29-2) 平成 29 年度研究開発成果概要図 ( 目標 成果と今後の成果展開 ) 採択番号 : 研究課題 受託者 研究開発期間 研究開発予算 課題名 : 脳活動推定技術高度化のための測定結果推定システムに向けたモデリング手法の研究開発 副題 : 脳機能ネットワークダイナミクスプラットフォームの構築 実施機関 : 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 研究開発期間 : 平成 25 年度から平成 29 年度 (5 年間 ) 研究開発予算 : 総額 799 百万円 ( 平成 29 年度 141 百万円 ) 2. 研究開発の目標 現在利用されている 4 種類の代表的な非侵襲脳活動計測法 EEG MEG fmri NIRS の様々な実験条件における測定データを予測するための ヒト脳機能データ推定システム を開発する 実験結果予測や実験結果統合を行うためのプラットフォームとして活用することにより ブレイン マシン インタフェース研究の飛躍的な進展に寄与することを目指す 3. 研究開発の成果 脳のモデル化や入力の圧縮に必要な様々なアルゴリズムを開発し 解像度平均 6 ミリ程度の個人構造脳モデルにおけるミリ秒の機能的インタラクションを推定可能な機能を持つダイナミクスプラットフォームを作成した ダイナミクスプラットフォームと計測モデルを組み合わせて 個人レベルまたは平均被験者レベルで EEG,MEG,fMRI,NIRS の 4 種類の計測データを生成するヒト脳機能データ推定システムを開発することに成功した 個人脳上で定量評価可能な精度をもつ脳計測シミュレータとしては世界初の成果である また システム開発に利用したソフトウェアおよびデータベースをウェブ上で一般公開した 研究開発項目 1 入力モデルと脳モデルの高度化 研究開発項目 2 環境 ユーザの影響を評価できるヒト脳機能データ推定システム 研究開発項目 3 推定システムが出力する脳活動テストデータの妥当性の検証 ヒト脳機能データ推定システム開発のためのソフトウェアとデータセットの公開 画像情報処理における中間情報表現の抽出 脳神経活動推定のための階層ベイズモデルの開発 脳モデリングのためのカオスダイナミクス解析 全脳ネットワークダイナミクスモデルからの事象に関連した信号の流れの推定 ディープニューラルネットを用いた脳情報解読手法の開発 視覚記憶におけるダイナミクスのユーザ間の違い 脳ネットワークダイナミクス推定プログラム VBMEG ver.2.0 の開発と公開 様々な実験時の脳活動計測結果を予測する NIRS シミュレータ : NIRSynth ヒト脳機能データ推定システム評価のための複数モダリティ 複数課題脳イメージングデータベースの構築
2 課題 1-1 画像情報処理における中間情報表現の抽出 ヒトの視覚処理に着想を得た画像処理を行うことで 1 枚の 2 次元画像に映っているオブジェクトの 3 次元表面形状を高精度に抽出するアルゴリズムを完成させた ヒト一次視覚野で行われているような多重解像度の方位フィルタにより 高周波成分の方位と低周波成分の極性を取り出す 高周波方位と 3 次元表面曲率の方位 低周波極性と 3 次元表面曲率の符号との関係式を作り それを解くことで 複雑な画像からであっても 3 次元表面形状を取り出すことができる Two-photon imaging exhibits low temporal resolution as well as noisy optical signals. We developed two novel hyperacuity algorithms to improve spike estimation of two-photon recording by supervised approach minimizing the estimation error based on the groundtruth given as the electrical spikes. The performance benchmark to compare the foregoing algorithms with ours confirmed superiority of supervised over unsupervised algorithms. Hyper-acuity Calcium response (a.u) 1-2 (1) 脳神経活動推定のための階層ベイズモデルの開発 sampling interval observed data spike model predicted spike time t Schematic diagram new Ca response simultaneous recordings Training Hyperacuity algorithms predicted spike time 2
3 1-2 (2) 脳モデリングのためのカオスダイナミクス解析 Chaotic resonance hypothesis stated that intermediate couplings among inferior olive neurons induce chaos and enhance information transmission despite low firing frequency of those neurons. We aim to validate the chaotic resonance hypothesis using invivo data recorded by an array of multi-electrodes. We constructed a network model of inferior olive neurons to estimate the coupling strength (1) and adopted a complexity method to measure the chaotic index (2) from the spike data. We found that intermediate couplings maximize the complexity measure, which strongly supports the hypothesis. 課題 2-1 全脳ネットワークダイナミクスモデルからの事象に関連した信号の流れの推定 全脳ネットワークダイナミクスモデルから 事象に関連した信号の流れを推定する手法を提案した 提案手法は 信号の流れの時刻と経路を明らかにすることができる 提案手法を運動視課題中の MEG に適用し MT への信号の流れを推定した また 提案手法を顔認知課題中の EEG+MEG に適用し N170 生成に寄与する信号の流れを特定した 3
4 課題 2-2(1) ディープニューラルネットを用いた脳情報解読手法の開発 ディープニューラルネットを用いて被験者間共通の MEG デコーダーを作成した MEG から電流源推定を行い標準脳上での脳活動情報をニューラルネットの入力とすることで MEG トポグラフィを入力とする場合よりも予測精度が向上した 課題 2-2(2) 視覚記憶におけるダイナミクスのユーザ間の違い MEG と EEG 同時計測データを用いて 視覚情報処理における腹側 背側ストリームを確認した MEG 電流源では検出できなかった視覚情報処理における脳半球間の非対称性が MEG+EEG 電流源で検出出来た この結果は fmri を用いた先行研究とも一致する MEG データ Results of MEEG Occipital sup 動いている Occipital mid 予測 被験者 1 or 止まっている Results of fmri 被験者 2 ディープニューラルネット Sheremata, S. L., Bettencourt, K. C., & Somers, D. C. Hemispheric Asymmetry in Visuotopic Posterior parietal cortex emerges with visual short-term memory Load. J Neurosci 30(38), (2010). 4
5 課題 3(1) 脳ネットワークダイナミクス推定プログラム VBMEG ver.2.0 の開発と公開 本委託研究では 5 年間にわたり ヒト脳機能データ推定システムの開発を行ってきた システム開発にあたり重要なコア要素技術として MEG+EEG 同時電流源推定技術 脳ネットワークダイナミクス推定技術 ( 可視化技術 ) の 2 つの技術を開発した 上記 2 つコア要素技術を実装した MATLAB ツールボックス VBMEG ver.2.0 をオープンソースの形態で公開した ( 課題 3(2) 様々な実験時の脳活動計測結果を予測する NIRS シミュレータ : NIRSynth NIRS 計測デザインにかかる実験的コストを低減するために 様々な実験時の脳活動計測結果を予測する NIRS シミュレータ NIRSynth を開発した 本以上の fmri 論文を自動データベース化 メタ解析する NeuroSynth(Yarkoni et al., 2011) をベースに 当研究プロジェクトで開発した光伝播計測モデルを組み合わせることにより NIRS メタ解析手法を開発した ターゲットキーワード ( face, language, visual など ) に該当する実験を行った時の 全頭 NIRS 計測結果を NIRS 活動尤度マップとして表示する 多くのユーザが簡単に利用することを想定して Web アプリケーションとして実装を行った 図 :NIRSynth ウェブアプリケーションのスクリーンショット working memory に対する全頭 NIRS 計測結果予測 5
6 課題 3(3) ヒト脳機能データ推定システム評価のための複数モダリティ 複数課題脳イメージングデータベースの構築 複数モダリティ 複数課題脳イメージングデータベース (Multidimensional sampling of individual brains, MULDS) を構築した MULDS には 以下のデータが含まれる 被験者 :5 名 7 種類の計測モダリティ :EEG-MEG( 同時計測 ) functional MRI (fmri) NIRS diffusion MRI (dmri) T1 T2 4 種類の課題 : 顔認知課題 言語課題 視聴覚統合課題 レスト課題 構築したデータベースをインターネット上で公開した ( 6
7 4. 特許出願 論文発表等 及びトピックス 国内出願外国出願研究論文その他研究発表 1 ( 0 ) 0 ( 0 ) 25 ( 2 ) 127 ( 32 ) プレスリリース報道 7 ( 1 ) 展示会 1 ( 1 ) 標準化提案 0 ( 0 ) 成果数は累計件数 ( ) 内は当該年度の件数です (1) ヒト脳機能データ推定システム開発に利用した脳ダイナミクスイメージングソフトウェア VBMEG ver2.0 とデータベース MULDS の公開 オープンサイエンスを推進するために 当委託研究で開発した基幹技術を実装したソフトウェアおよびデータセットをウェブにて一般公開した EEG, MEG, fmri, T1-MRI, diffusion MRI データを統合解析し 全脳ネットワーク上をミリ秒の単位で変化する電気活動を可視化するソフトウェア VBMEG ver2.0 をオープンソースソフトウェアとして公開した ( ) また fmri,eeg,meg,nirs,t1-mri,t2-mri を diffusion MRI を最新の計測プロトコルで計測した他に類をみないリッチなデータベース 複数モダリティ 複数課題脳イメージングデータベース (Multi-dimensional sampling of individual brains, MULDS) を にて公開した (2) 国際シンポジウム Human brain dynamics research in connectome era を主催 ニューロフィードバック技術の国際研究会議 rtrin2017 のサテライトシンポジウムとして 2017 年 11 月 27 日に Human brain dynamics research in connectome era を開催した MEG 研究の国際的権威である McGill 大学 Sylvain Baillet 教授 世界で最も有名な EEG 電流源イメージング法の 1 つである LORETA 法の提案者である Zurich 大学の Roberto Pascual-Marqui 教授 EEG ダイナミクス研究の日本の第 1 人者である理研 BSI の北城先生を招待し 現在のヒト脳ダイナミクス研究の到達点と今後の展開について議論を行った また 第 2 部としてけいはんなリサーチコンプレックスと共催で Front Line of Researches on Neuroimaging and its Societal Implementation というタイトルのワークショップを行った ワークショップでは シンポジウムに参加した Baillet 教授 Pascual-Marqui 教授に加えイスラエル工科大学の Hendler 教授を交えて ニューロイメージング技術の社会実装の展望についてパネル討論を行った 国内外の研究者 企業の方に向けて研究成果をアピールすると同時に 将来の研究の方向性について意見を聞くことが出来た 5. 今後の研究開発計画 公開したオープンソースソフトウェア VBMEG ver2.0 の標準化を目指す ソフトはオープンソースであるため ユーザの利用がある一定数超えれば我々の想定を超えた進化をすると考える そのために 初期の広報活動 学会 論文 ユーザミーティング 展示会等でしっかり行い ソフトウェアの重要性をアピールしていく 脳科学の基礎分野だけでなく BMI 応用や脳疾患応用において国内外で標準的な方法として使用されることを目指していく 7
ヒト脳機能データ推定システムの研究開発
2013 年 11 月 7 日統計数理研究所公開講演会 ( 株 ) 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 脳情報解析研究所山下宙人 1 プレビュー NIRS fmri EEG MEG 空間 時間 各計測装置の長所を生かすために 複数の計測データを統合しました 2 思考 視覚 運動 http://strong99.livedoor.biz/ 3 機能の分離 脳は各機能をどのように処理しているのか?
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脳の仕組みを活かしたイノベーション創成型研究開発 資料 2-3 脳活動推定技術高度化のための測定結果推定システムに向けたモデリング手法の研究開発 脳ビッグデータによる新産業 イノベーションの創出に向けた基盤整備について 川人光男 ATR 脳情報通信総合研究所 目次 0. 計画全体概要 1. 脳ビッグデータの数理統計 機械学習プロジェクトについて 2. デュアルユース問題について ページ Contents
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百人一首かるた選手の競技時の脳の情報処理に関する研究
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屋内 3 次元 測位 + 地図 総合技術開発 現状 屋内 3 次元測位統一的な測位手法 情報交換手順がなく 共通の位置情報基盤が効率的に整備されない 技術開発 屋内外のシームレス測位の実用化 (1) 都市部での衛星測位の適用範囲拡大 (2) パブリックタグ 屋内測位の標準仕様策定 効果 3 次元屋内
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32 (2015 ) [2] Projects of the short term increase at present. In order to let projects complete without rework and delays, it is important that request for proposals (RFP) are written by reflecting precisely
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( ) [1] [4] ( ) 2. [5] [6] Piano Tutor[7] [1], [2], [8], [9] Radiobaton[10] Two Finger Piano[11] Coloring-in Piano[12] ism[13] MIDI MIDI 1 Fig. 1 Syst
![( ) [1] [4] ( ) 2. [5] [6] Piano Tutor[7] [1], [2], [8], [9] Radiobaton[10] Two Finger Piano[11] Coloring-in Piano[12] ism[13] MIDI MIDI 1 Fig. 1 Syst](/thumbs/91/107597950.jpg "( ) [1] [4] ( ) 2. [5] [6] Piano Tutor[7] [1], [2], [8], [9] Radiobaton[10] Two Finger Piano[11] Coloring-in Piano[12] ism[13] MIDI MIDI 1 Fig. 1 Syst")
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A Study on Throw Simulation for Baseball Pitching Machine with Rollers and Its Optimization Shinobu SAKAI*5, Yuichiro KITAGAWA, Ryo KANAI and Juhachi ODA Department of Human and Mechanical Systems Engineering,
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Microsoft PowerPoint - EMPro_ADS_co_design_draft.ppt [互換モード]
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3 次元電磁界シミュレータ (EMPro) と 回路シミュレータ (ADS) との効率的な協調解析事例のご紹介 Page 1 EMPro 2010 3 次元電磁界解析専用プラットフォーム 3 次元形状入力に特化した操作性 Windows & Linux 対応 多くの 3D CAD フォーマットの Import をサポート Fastest, t Highest Capacity 3 次元フルウェーブ電磁界シミュレーション