Modelling visual information processing using MEG and MRI and its application to quantitative assessment of readability

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本研究では、MRIや脳磁図を用いて得られる大脳皮質視覚野の構造情報および活動情報を基に、視覚刺激に対する情報処理のモデル化と可読性の定量的評価手法の開発に取り組んでいる。MRIを用いた計測では、解剖画像および拡散強調画像を撮像し、大脳皮質の表面形状と皮質領域間の結合状態を取得することで、構造を反映したモデルを構築した。このモデルに脳血流変化や脳磁図の情報を加えることで、脳の各領域での活動の推定や大脳皮質上での活動の伝搬の再現に取り組んだ。これにより、センサ配置の最適化や複数の領域をまたがる活動に対する評価に役立つと考えている。神経細胞集団の活動のモデル化においては、既存のモデルに対して、集団内に含まれる神経細胞の性質の不均一性を反映可能なモデルに拡張することに取り組んでいる。これにより、脳計測で得られる神経細胞の密度や方向性を組み込み、より実際の神経細胞集団に近いモデルの構築が可能となる。既存モデルの拡張と神経細胞の密度や方向性の反映を同時に行うことで、モデルの再現性を高めながらも、大規模なシミュレーションにおける計算時間の短縮を目指している。可読性の評価に向けては、文字および文章を提示した場合に視覚野の活動が観察しやすくノイズが小さい提示手法や計測手法の検討を行った。そのうえで、提示刺激の違いにより脳活動の大きさや時間遅れに違いが見られることを確認した。脳活動の解析においては、時間遅れ相互相関を利用した解析や機械学習を用いや空間フィルタの適用により、複雑な活動に対しても特定の領域の活動のみを抽出可能な手法の構築を進めている。