| 日 時 | 2020年12月01日(火) 11:00 より 12:00 まで |
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| 講演者 | 中井智也先生 |
| 講演者所属 | 情報通信研究機構・脳情報通信融合研究センター（CiNet）研究員 |
| 場 所 | オンライン開催（ZOOM) |
| お問い合わせ先 | 福永雅喜（心理生理学研究部門） |
| 要旨 |
近年、動画などの自然刺激を利用することで多様な特徴量の脳内表現を定量的にモデル化・デコーディングする研究が盛んに行われている。しかしこれまでの研究は視覚や聴覚等の感覚情報が中心であり、より複雑な認知機能を定量的にモデル化することは困難であった。本研究では、被験者に3日間にわたり100種類以上の認知課題を実施してもらい、脳活動をfMRIで測定した。課題種類を表現するスパースな特徴量と、課題を700次元の隠れ変数で表現した認知因子特徴量を利用し、複雑な認知機能と脳活動の関係を定量的に表すモデルを構築した。さらに認知因子特徴量を用いることで、モデル学習に用いていない新規の認知課題を高精度でデコーディングすることに成功した。 |
