視線の文法化による脳機能・脳内病理の推定手法
通过语法化注视来估计脑功能和脑病理的方法
基本信息
- 批准号:22K18423
- 负责人:
- 金额:$ 16.56万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-06-30 至 2026-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は、視線の文法化による脳機能・脳内病理推定という新たな分野への挑戦・開拓である。視線は、広範囲で高度に相互接続された大脳皮質ネットワークによって制御されているので、大脳の障害によって影響を受ける。本研究では、視線の時系列的変化を文法や単語の意味等のようなものに捉え(視線の文法化)、それを基に脳機能・脳内病理を推定する新たな学術体系の構築に挑戦する。本年度は、一つ目の実験として、視線計測装置(Tobii pro fusion)を用いて、神戸大学医学部付属病院等で視線の計測を行った。正常高齢者、MCI、あるいは初期認知症と診断されている患者24名を対象として、5つの課題(プロサッカード、アンチサッカード、滑動性眼球運動、視空間記憶、絵の説明)実施時で視線計測を行った。その際、MMSEスコアの計測も行った。それらの課題実施時の視線に関する特徴量を計算し、MMSEスコアとともにAutoGluonを用いて学習を行った。その結果、一部の課題が認知症推定に特に有効であることが示唆された。さらに、二つ目の実験システムの準備に取り掛かっている。1000Hzで計測できる視線計測装置(Eyelink)を導入し、脳波計と接続して視線を計測する実験を計画している。現在は、それら二つの装置を準備して同期して計測できることを確認したところである。これらと並行して、計測した生の視線データを文法化する試みとして、ある感情を生起させたときの視線を計測したデータについての機械学習を行う研究を始めた。今後は、一つ目の実験を継続して被験者を増やしていくとともに、二つ目の実験に取り掛かる。さらに視線の文法化についても、検討していく。
The purpose of this study is to investigate the grammaticalization of visual lines, their functions, their pathological inference, and the development of new lines. The high degree of visual interaction between the two groups of objects results in a significant increase in the number of objects affected by visual interference. This study is aimed at exploring the construction of a new academic system based on the transformation of visual time series, grammar, language meaning, grammaticalization, basic function, and pathological inference. This year, we will continue to conduct research on Tobii pro fusion and vision measurement at Kobe University Hospital. 24 patients with normal hypertension, MCI, and early cognitive disorder were diagnosed as having symptoms and 5 subjects (including visual acuity, sliding eye movement, visuospatial memory, and visual interpretation) were evaluated. The MMSE is the best way to measure performance. In addition, the MMSE software can calculate relevant feature quantities in the line of sight during the implementation of the project and use AutoGluon to learn. The result is that part of the problem is cognitive impairment. For example, if you want to make a reservation, you can make a reservation. 1000Hz measurement and line-of-sight measurement device (Eyelink) is introduced, and the line-of-sight measurement and line-of-sight measurement are planned. Now, the device is ready for simultaneous measurement. This is the beginning of the study of machine learning in parallel, measurement and grammaticalization. In the future, the first goal is to achieve success, and the second goal is to achieve success. The grammaticalization of the line of sight and the examination of the line of sight.
项目成果
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