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

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介護における尊厳の保持 自立支援 9 時間 介護職が 利用者の尊厳のある暮らしを支える専門職であることを自覚し 自立支援 介 護予防という介護 福祉サービスを提供するにあたっての基本的視点及びやってはいけ ない行動例を理解している 1 人権と尊厳を支える介護 人権と尊厳の保持 ICF QOL ノーマ

計画研究 年度 定量的一塩基多型解析技術の開発と医療への応用 田平 知子 1) 久木田 洋児 2) 堀内 孝彦 3) 1) 九州大学生体防御医学研究所 林 健志 1) 2) 大阪府立成人病センター研究所 研究の目的と進め方 3) 九州大学病院 研究期間の成果 ポストシークエンシン

統合失調症発症に強い影響を及ぼす遺伝子変異を,神経発達関連遺伝子のNDE1内に同定した

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どのような便益があり得るか? より重要な ( ハイリスクの ) プロセス及びそれらのアウトプットに焦点が当たる 相互に依存するプロセスについての理解 定義及び統合が改善される プロセス及びマネジメントシステム全体の計画策定 実施 確認及び改善の体系的なマネジメント 資源の有効利用及び説明責任の強化

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[ 指針 ] 1. 組織体および組織体集団におけるガバナンス プロセスの改善に向けた評価組織体の機関設計については 株式会社にあっては株主総会の専決事項であり 業務運営組織の決定は 取締役会等の専決事項である また 組織体集団をどのように形成するかも親会社の取締役会等の専決事項である したがって こ

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3) 適切な薬物療法ができる 4) 支持的関係を確立し 個人精神療法を適切に用い 集団精神療法を学ぶ 5) 心理社会的療法 精神科リハビリテーションを行い 早期に地域に復帰させる方法を学ぶ 10. 気分障害 : 2) 病歴を聴取し 精神症状を把握し 病型の把握 診断 鑑別診断ができる 3) 人格特徴

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データ解析分野 () 履修モデル 公開日 : 平成 0 月 日 アナリスト コンサルタント系 ( コンサルティング 証券 銀行マーケティング分析金融データ分析データサイエンティスト税理士 会計士ビッグデータ解析 データアナリストとして経営企画 戦略の立案 評価をする 学 専門 & ( 選択および選択

Ⅳ 第 2 次計画の目標 : 第 2 次計画で新たに設定した項目 府民主体 府民と行政と団体 行政と団体 1 内 容 新 規 栄養バランス等に配慮した食生活を送っている府民の割合 2 朝食欠食率 第 1 次計画策定時 35 現状値 第 2 次計画目標 第 2 次基本計画目標 24% 15% 60%

13 (参考資料4-5)松下参考人資料(三菱総研)

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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

化を明らかにすることにより 自閉症発症のリスクに関わるメカニズムを明らかにすることが期待されます 本研究成果は 本年 京都において開催される Neuro2013 において 6 月 22 日に発表されます (P ) お問い合わせ先 東北大学大学院医学系研究科 発生発達神経科学分野教授大隅典

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により 都市の魅力や付加価値の向上を図り もって持続可能なグローバル都 市形成に寄与することを目的とする活動を 総合的 戦略的に展開すること とする (2) シティマネジメントの目標とする姿中野駅周辺や西武新宿線沿線のまちづくりという将来に向けた大規模プロジェクトの推進 並びに産業振興 都市観光 地

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1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

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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 1 0: 提案課題全体概要 2 1: 計算論的神経科学とBMI 技術からみた脳ビッグデータの数理統計 機会学習プロジェクトについて 3 1-(1) : ヒト脳科学ビックデータの世界動向 4 提案 0-(Ⅰ) : 以心伝心脳コミュニケーションによるQOL 向上 5 1-(2)(4) : 脳活動のビッグデータ構築に向けた取り組み 6 提案 0-(Ⅱ) : 脳ドックのビッグデータによる予防医療と新事業開拓 7 1-(3) : コンテンツビッグデータと脳科学 8 提案 0-(Ⅲ): 脳ビッグデータを活用したコンテンツ評価 検索技術 9 1-(5) : 動的な 全脳 機能的結合の推定 10 1-(6) : ビッグデータを用いた精神疾患診断 治療に向けた取り組みの現状と未来 11 2: デュアルユース問題 12 心 能力を読む技術の現在 13 心を操作する技術の現在 14 BMIデュアルユース問題

テーマ案 0. 提案課題全体概要 脳ビッグデータと脳情報コミュニケーションを用いて 行動には表れない意思 潜在意図 個人性 健康状態を的確に反映した新産業 サービスを創出して 国民の幸福度や健康を増進する イノベーションのポイント 脳情報を直接解読し伝達することにより 電脳社会の弱者に対するユニバーサルコミュケーションを実現 全く新 しい情報通信技術 脳活動パターンに含まれる潜在的な認知情報を用いた情報検索 デザイン サービスの産業化 デコーディング技術に基づいたニューロマーケティング 脳ドックデータを元に 将来の健康など個人向け情報提供サービス 自分を知る 期待される産業的 社会経済的効果 脳見守り 語りかけサービスの提供 ( 高齢者の自立支援 介護側の社会復帰 ) 真正脳トレーニングで加齢による認知能力改善サービス ( 幸福な社会の実現 ) を介した商品開発 マーケティング 情報検索 創作 ( 新マーケティング産業 ) 超高齢化社会へと向かう日本の 世界に先駆けたビッグデータに基づく予防医療の確立と 自分を脳科学から知るパーソナル脳データベース事業化 ( 個人の嗜好を読み解く新たなコンサルティングビジネスの確立 QoLの向上 ) ( ロート マッフ ) 2015 年 2020 年 2025 年 脳情報解読 伝達技術の高度化 高精度化 脳情報データベースの整備 構築 脳ドックデータベース拡充 パーソナル脳データベース模擬サービス 有用性確認 サービス稼働 商品デザイン最適化支援ビジネス模擬サービス 有用性確認 サービス稼働 遠隔見守り 語りかけ小規模実証実験大規模実証実験サービス稼働 1

1. 計算論的神経科学と BMI 技術からみた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 (1) データ次元 データ時間長 サンプル数 データ範囲のうち 第 1 軸のみ大きく ( 数万から億 ) 他が著しく小さい 狭いと言う状況が頻繁に起きていて 精神疾患克服のみならず 脳科学のすべてのビッグデータプロジェクトの最大の弱点 (2) 上記問題解決の実験的手法 ( 体内完全埋め込み型超多チャンネル ECoG システム 長時間装着可能な NIRS+EEG 計測システム ATR の BMI ハウス ) なども絶対必要で それぞれ阪大吉峰 NICT 鈴木 島津製作所 ATR 石井信などが世界を少しリード しかしそれだけでは不十分で 以下の数理統計解析手法がむしろ本質 (3) 脳ではないビッグデータを利用する ATR 神谷 NICT 西本らの夢のデコーディング 映像の再現など データ範囲を広める手法は 日本が世界をかなりリード (4) 脳ドックデータ ( 何十万人規模 ) を脳科学に応用する方向性は日本独特 ( 高知工科大朴 ATR 川鍋 サセックス大学金井良太ら ) 将来性が大きい 成果はまだ (5) fmri,meg,nirs,eeg など複数の脳活動同時計測手法及び逆問題解決と 定量的ネットワークダイナミクスモデルの構築を組み合わせて 脳内の 100 個前後のネットワークの相互作用で こころの動きを理解するいわゆる dynamic connectivity network は世界と日本は互角 (ATR 山下宙人 佐藤雅昭 ) (6) 多疾患 多施設 異撮像条件 ミッシングデータでの 小サンプル数とデータ範囲の狭さの解決方策は日本が明確に勝っている ( リードしているのは ATR 森本と東大精神科八幡 現在 OIST など他の機関にもナウハウを拡大中 ) すでに米国データに汎化する日本人データだけから作成した ASD バイオマーカを開発 さらに複数精神疾患のスペクトラムを定量化するディメンジョンも手がかり 2

ネットワーク ダイナミクスの障害としての神経 精神疾患大量データからヒト脳全体のネットワーク構造 ダイナミクスを再現数理統計とシミュレーションを駆使して, 疾患の理解と治療法を開発安静状態 自発脳活動から推定したネットワーク 遺伝, 経験, 個性, 認知能力, 脳活動の基本パターン Human Brain Project ( 欧州 ) ヒト脳の研究成果をスーパーコンピュータに結集, シミュレータを構築計算論的理解 / 疾患のシミュレーション / 情報通信への応用 10 年で 12 億ユーロ,87 の参加機関 Human Connectome Project ( 米国, 国立衛生研究所 ) ヒト脳のネットワーク地図を作成, 神経 精神疾患研究に役立てるワシントン大学 / ミネソタ大学 1,200 名の成人の機能 構造データ ( 双生児と親族を含む ) ネットワークと行動の関係ネットワーク形成における遺伝と環境の要因 (5 年で 3 千万ドル ) マサチュセッツ総合病院 / ハーバード大学 / カリフォルニア大学ロサンゼルス校拡散強調 MRI によるネットワーク解析技術の開発 (5 年で 8.5 百万ドル ) P3(1) の補足資料 1 (1) ヒト脳科学ビックデータの世界動向 BrainMap( 米国, テキサス大学 / 国立精神衛生研究所 ) 過去 20 年間に蓄積された課題を行っているときの脳活動データベース ( 総被験者 32 万人 ) 課題中の脳活動データベースに独立成分分析を適用 (Laird et al. J. Cog. Neurosci., 2011) 抽出された成分は, 安静状態脳活動から推定したネットワークと対応安静状態の脳活動には, ヒトの認知や行動を左右する脳活動パターンが豊富に含まれる 3

具体的課題提案 0 (Ⅰ): 以心伝心脳コミュニケーションによる QOL 向上 課題案概要 脳情報を活用することにより 人の意図を推測し 機器への指示や コミュニケーションの相手や 第三者への意図の伝達を可能とする技術を実現 コミュニケーションの取りにくい障害を持った方 あるいは高齢者との 以心伝心の脳コミュニケーションを可能とする技術を開発する 顔が思い浮かぶのに 名前が思い出せないなどの加齢に伴う様々な認知能力低下を防ぐ 脳活動を通信で遠隔地の病院や家族に送って在宅医療や見守りを実現する 脳活動という極めて個人的な情報を通信するという観点から プロトコル策定など国の施策として進める必要がある 予想されるリスク 達成の困難度 到達目標 中心となる技術課題 認知能力の加齢低下の改善 在宅リハビリテーション 脳活動通信による見守りと語りかけ ATR で開発されたデコーディング技術などで 夢の中身などの心の動きを読み取れるようになった また一方で デコーディッドニューロフィードバック法 (DecNef) により 視覚知覚学習 連合学習 顔の好悪の操作 発達障害の治療など 脳情報の直接伝達が可能になってきた これらの脳情報コミュニケーション技術を 携帯型の脳活動計測法で実現するのが大きな技術課題となる より強力なDecNef 法の開発 脳活動によるコミュニケーション 在宅リハビリテーション DecNefによる真正脳トレ 認知能力の加齢低下の改善 教育 トレーニングへの応用 脳情報伝達技術(DecNef) の高度化 多様化 脳情報解読技術( デコーディング ) の高度化 脳情報データベース構築技術の確立 4