AMED研究開発課題データベース 日本医療研究開発機構（AMED）の助成により行われた研究開発の課題や研究者を収録したデータベースです。

• 2020
• 2019
• 2018

【成果報告書】

成果の概要

覚醒下のマーモセットでマルチスペクトルイメージングを行うための実験設備を構築した。これを用いて前頭前野に記録窓を設置し、自発活動の記録を行なった。新型コロナウイルスの影響による緊急事態宣言の発出のため、想定外の長期間に渡って現所属（岡山大学）での新型コロナウイルス関連以外の研究活動が停止になり、また東京大学に出張しての実験を行うことが出来なかった。緊急事態宣言の解除後は、1頭目と同じ設備を使用して速やかに1～3頭の記録実験を追加する計画である。
上記と並行して、前年度に構築した解析環境でHCPのヒトfMRIデータの解析を行なった．まず、深層学習によってヒトfMRIデータの機能マップを取り出せていることを確認するため、HCPデータのうち機能マップがwell definedである行動課題遂行時のデータをまず深層神経回路で学習した。このデータ解析の際には、３次元データであるfMRIデータを２次元に変換し、研究項目２で開発した次元削減の手法・知見を適用した。この結果、７つの行動課題に対応する機能マップを深層神経回路で学習することに成功した。また副産物として、この深層神経回路を用いた画像変換（Style Transformation）によりfMRIデータに対する反実仮想的因果推論を行うシステムを構築することが出来た。この成果については論文にまとめ、現在投稿中である。次に、この深層神経回路を安静時脳活動に適用し機能マップ情報の抽出を行なった。この際、安静時脳活動のfMRIデータを解に全ての時間点を同じ重みで使用することは効率的では無いと考えられた。実際、マウスの安静時脳活動研究では散発的に起きる自発活動が安静時機能結合に強く影響することが示唆されていた。そこで、Coactivation Pattern Analysisを使用し、重要な時間点のみに解析を集中することを検討した。この際の検討ではCoactivation Pattern Analysisの統計的な性質そのものについても解析・考察し、その結果は論文にまとめて現在投稿中である。

学会・シンポジウム等における口頭・ポスター

• ◀◀
• ◀
• 1
• ▶
• ▶▶

1.Orthogonality between maps of direction-selectivity and spatial frequency in the cat primary visual cortex、松井鉄平、西山恵、村上知成、萩原賢太、大木研一、2021/7/29、国内、ポスター

国内　/　ポスター