AIとコヒーレンス解析を用いた機能性食品の脳内機構の解明に繋がる推定手法の確立

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本研究では人工知能による眼球電位の低減及び時間的変化を含む大脳皮質の脳領域間の連関が可能となる動的コヒーレンス解析を用いて個人間のGABAの脳波活動関連パターンの分類・学習からストレス低減機構の解明に繋がる推定手法の確立を目的とする。本年度は、（１）GABA食品の摂取前後の神経生理学的指標の測定・眼球電位の低減及び視・聴覚刺激システム装置の開発及び（２）GABA食品の摂取前後のストレス指標測定を行うことを目的とした。本年度は、先行研究で報告されたヒトの中枢神経活動に影響を及ぼす機能性成分GABAを購入し、ヒト実験において中枢神経活動を計測し、中枢神経活動に影響を及ぼす眼球電位の時間－周波数変化を中心に調べた。さらに眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を抽出する上で、線形・非線形解析による生体信号処理方法を試みた。その結果、眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を調べる上で、早い時間応答の変化に適した非線形解析による生体信号処理方法が重要であることが分かった。以上より眼球電位の時間－周波数変化の特徴量を抽出する上で重要なことは、早い時間－周波数応答に対応した非線形解析による生体信号処理方法を提案する必要性があることが分かった。