Development of technology platform for a quantitative evaluation method for visually induced motion sickness by deep learning technology

本研究は，fMRIによる脳活動情報を考慮した，身体動揺，眼球運動計測からの映像酔い兆候検出の技術基盤開発を目的としている．本年度は研究計画に基づき，被験者に対して，fMRIを用いて中心視認および周辺視認時の脳活動部位の同定を行った．被験者に対して，映像を視認させながら，視認中連続してBOLD法にて脳機能画像を撮影した．映像視認の方法については，ヘッドコイル上部の眼前約15cmの位置に40度程度傾けたミラーを設置し，ガントリー内にて臥位の状態で足方向が視認できるようにした．そして足元に設置されたスクリーンに映し出された映像を視認させた．映像については，映像空間内にランダムに配置された多数の球体が0.25Hzで上下左右に正弦波様に一斉に運動する映像を用いた．周辺視認ではどの球体にも焦点を合わせず画面全体を捉え続ける必要がある．中心視認では映像中央に注視点があり，動く注視点を中心視野で捉え続ける必要がある．実験タスクについては，脳機能イメージング分野で一般的に利用されるブロックタスクデザインを採用した．中心視および周辺視それぞれで，映像視認(64秒)と黒い画面にて開眼(32秒)を3セット繰り返した．得られた脳機能画像については脳機能画像解析プログラムSPM12(Statistical Parametric Mapping 12)を用いて，タスクタイミングに基づき統計解析を行った．解析の結果，中心視認と比較して周辺視認では，視覚に関する領域において活動性が上昇している領域が広がっていることが確認された．特に領域の拡大は頭頂方向へ向かうものであったことから周辺視認時の視覚情報処理に積極的に背側皮質視覚路が関与している可能性が示唆された．また若年被験者と高齢被験者を比較すると，若年被験者の場合のみ活動領域の拡大が認められた．

本研究は，fMRIによる脳活動情報を考慮した，身体動揺，眼球運動計測からの映像酔い兆候検出の技術基盤開発を目的としている．本年度は研究計画に基づき，被験者に対して，fMRIを用いて中心視認および周辺視認時の脳活動部位の同定を行った．被験者に対して，映像を視認させながら，視認中連続してBOLD法にて脳機能画像を撮影した．映像視認の方法については，ヘッドコイル上部の眼前約15cmの位置に40度程度傾けたミラーを設置し，ガントリー内にて臥位の状態で足方向が視認できるようにした．そして足元に設置されたスクリーンに映し出された映像を視認させた．映像については，映像空間内にランダムに配置された多数の球体が0.25Hzで上下左右に正弦波様に一斉に運動する映像を用いた．周辺視認ではどの球体にも焦点を合わせず画面全体を捉え続ける必要がある．中心視認では映像中央に注視点があり，動く注視点を中心視野で捉え続ける必要がある．実験タスクについては，脳機能イメージング分野で一般的に利用されるブロックタスクデザインを採用した．中心視および周辺視それぞれで，映像視認(64秒)と黒い画面にて開眼(32秒)を3セット繰り返した．得られた脳機能画像については脳機能画像解析プログラムSPM12(Statistical Parametric Mapping 12)を用いて，タスクタイミングに基づき統計解析を行った．解析の結果，中心視認と比較して周辺視認では，視覚に関する領域において活動性が上昇している領域が広がっていることが確認された．特に領域の拡大は頭頂方向へ向かうものであったことから周辺視認時の視覚情報処理に積極的に背側皮質視覚路が関与している可能性が示唆された．また若年被験者と高齢被験者を比較すると，若年被験者の場合のみ活動領域の拡大が認められた．