Quantitative Modeling for the Neural Basis of Mathematical Ability

数学能力神经基础的定量建模

• 批准号: 20K07718
• 负责人: 中井 智也
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Teikyo University (2022)National Institute of Information and Communications Technology (2020)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-01-04 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K07718/
• 关键词: 数学; 人工ニューラルネット; fMRI; 頭頂間溝; MRI; 機械学習; ニューラルネット; 人工知能; 符号化モデル

本研究の目的は、ヒトが数学を生み出し、計算を実施する際の脳情報処理に関する定量的モデルを構築することである。その目的のため、8名の被験者を対象に、自然言語および記号で記述された数学課題を行わせ、その際の脳活動を機能的磁気共鳴画像法（fMRI）により撮像した。実験刺激から数学演算を離散的なカテゴリーに分けた演算子特徴量と、人工ニューラルネットワーク（ANN）モデルにより連続的な特徴量を抽出したANN特徴量を抽出し、それらを入力として脳活動を予測する符号化モデルをRidge回帰により構築した。また、モデルの重み行列に対して主成分分析等の可視化手法を適用することで、異なるデータや特徴量による脳表現の関連を調べた。結果として、自然言語と記号双方のデータで構築したモデルが脳の頭頂間溝において類似した表現を持つことを示し、European Journal of Neuroscience誌に発表した（Nakai & Nishimoto, EJN 2023）。また、研究代表者がNakai et al. (Brain and Behavior, 2021)において導入した手法を本研究に適用することで、ANN特徴量により構築した符号化モデルから、離散的な演算子モデルに類似したパターンを再構成できることを示した。その結果をNeuroImage誌に発表した（Nakai & Nishimoto, NeuroImage 2023）。さらに研究代表者は、フランスのリヨン神経科学研究センターとの共同研究を行い、小学校低学年児童の数学学習による頭頂間溝周辺の数に対する脳活動パターンの変化を解析し、その内容をPLOS Biology誌において発表した（Nakai et al., PLOS Biology 2023）。

は の purpose, this study ヒ ト が mathematical を raw み し, calculate を be applied す る interstate の 脳 intelligence 処 Richard に masato す る quantitative モ デ ル を build す る こ と で あ る. そ の purpose の た め, eight の is 験 を like に seaborne, natural speech お よ び mark で account さ れ た mathematical subject line を わ せ, そ の interstate の を 脳 activity function of magnetic portraits 気 resonance method (fMRI) に よ り pinch of like し た. Be 験 stimulus か ら mathematics を discrete な カ テ ゴ リ ー に points け た play operator と 徴 quantity, artificial ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (ANN) モ デ ル に よ り even 続 な を 徴 quantity of spare し た ANN を drew し 徴 quantity, そ れ ら を と into force し て を 脳 activity to measure す る symbolic モ デ ル を Ridge back 帰 に よ り build し た. ま た, モ デ ル の heavy み ranks に し seaborne て pca の visualization technique such as を applicable す る こ と で, different な る デ ー タ や, 徴 quantity に よ る 脳 performance の masato even を adjustable べ た. Results と し て, natural speech と mark both sides の デ ー タ で build し た モ デ ル が 脳 の head groove between に お い て similar し た performance を hold つ こ と を し, European Journal of Neuroscience tzu に 発 table し た (Nakai & Nishimoto, EJN 2023. Youdaoplaceholder0, research representative がNakai et al. (Brain and Behavior) 2021) に お い て import し た gimmick を に this study applies す る こ と で amount, ANN 徴 に よ り build し た symbolic モ デ ル か ら, discrete な play operator モ デ ル に similar し た パ タ ー ン を reconstitution で き る こ と を shown し た. Youdaoplaceholder0 そ results をNeuroImage journal に reports を た (Nakai & Nishimoto, NeuroImage 2023). さ ら に research representatives は, フ ラ ン ス の リ ヨ ン god 経 scientific research セ ン タ ー と の joint research line を い, low primary school where children's mathematical learning に の よ る head ditch weeks between 辺 の number に す seaborne る 脳 activity パ タ ー ン の - analytical し を, そ の content を PLOS Biology tzu に お い て 発 table し た (Nakai et al., PLOS Biology 2023.

项目成果

Brain representations of symbolic and non-symbolic quantity become estranged with education: Evidence from between-format and between-age decoding

符号和非符号数量的大脑表征随着教育而变得疏远：来自格式间和年龄间解码的证据

• 发表时间: 2022
• 作者: Sugita Y;Nichida Y;Ishibashi S;Yokota T.;小池耕彦;Nakai Tomoya
• 通讯作者: Nakai Tomoya

リヨン神経科学研究センター(フランス)

里昂神经科学研究中心（法国）

Syntactic theory of mathematical expressions

数学表达式的句法理论

• DOI: 10.31234/osf.io/87pmy
• 发表时间: 2023
• 期刊: PsyArXiv
• 作者: Matsumoto Daiki;Nakai Tomoya
• 通讯作者: Nakai Tomoya

Brain representations of symbolic and non-symbolic magnitudes become estranged over development

大脑对符号和非符号大小的表征随着发育而变得疏远

• 发表时间: 2022
• 作者: 尾崎智也;坂元一真;Yuanhao Gong;門松健治;田邊宏樹;Nakai Tomoya
• 通讯作者: Nakai Tomoya

Brain networks are decoupled from external stimuli during internal cognition

• DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119230
• 发表时间: 2022-05-12
• 期刊: NEUROIMAGE
• 影响因子: 5.7
• 作者: Cohen, Dror;Nakai, Tomoya;Nishimoto, Shinji
• 通讯作者: Nishimoto, Shinji