脳波・核磁気共鳴画像法を用いたヒトの嗅覚における脳内情報表現の解明

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匂いをどのように感じたを言葉にすることは難しい場合がある。本研究ではヒトの脳活動から匂いがどのように感じられたかを読み出すことを目指した。これまでの研究では、匂いを10種類以上用いることが実験上難しく、多様な匂い知覚を脳活動から読み出すことが困難であった。本研究では、実際に匂いを提示することなく、匂いの知覚を予測することを目指した。具体的には、予備的な検証として１４名の被験者を対象に、匂いを想像している時、実際に匂いを嗅いでいる時の脳活動をfunctional magnetic resonance imaging (fMRI)で計測し、匂いを想像している時の脳活動で、匂いを識別する数理モデルを構築し、そのモデルが匂いを実際に嗅いでいる時の脳活動にどの程度あてはまるかを検証した。その結果、言語や意味情報処理を行うことが知られる脳領域において、有意に高い精度で匂いを識別することができた。本実験では、数種類の匂いであれば、実際に匂いを提示することなく、数理モデルを機械学習で構築することで、脳活動から匂いを識別することができることが示された。モデル構築では匂いを使っていないため、容易に匂いの種類を増やすことができ、多様な匂い知覚を読み解くことができると期待される。今後は被験者数、匂い種類数ともに増やして更なる検証を行い、主観的には言語化しにくい、あるいはできない匂いの情報まで脳活動から読み解くことを目指す。