成果概要
多様なこころを脳と身体性機能に基づいてつなぐ「自在ホンヤク機」の開発[1] 脳・自律神経活動からこころの状態を読み取る技術の開発
2024年度までの進捗状況
1. 概要
研究開発項目1では、脳や自律神経活動の測定によって「こころの状態」を読み取る技術を開発します。これを通して、言語表現に限らない豊かなコミュニケーションの可能性が生まれることが期待されます。
その達成にあたり、日常的コミュニケーションに使えるセンシング技術の開発が課題となっています。たとえば、fMRIは高性能ですが時間的・費用的なコストが大きく、心拍や呼吸（自律神経系）からのこころの読み取りは信頼性が高くありません。また、脳波から感情を読み取る技術は実用化されていません。
そこで、脳や自律神経活動を多次元的かつ高精度で測定するのと並行して、脳波やその他の生理シグナルからこころを読み取る技術の開発に取り組んでいます。これにより、日常的場面で高精度のこころの読み取りを目指します。
2. これまでの主な成果
- 深部および表面脳波からサルの快・不快情動の読み取りに成功
- Transformerモデルを用いた脳波解析によってマウスの嫌悪状態の高精度な判別に成功
- 自閉症傾向に関連する新たな脳波特性を発見
画像提供：筒井健一郎（東北大学）
成果1・２では、自然言語学習で用いられる機械学習的手法であるTransformerモデルを用いて、脳波からこころの状態を読み取ることに成功しました。成果1では、サルの脳の深部と表面から同時測定された脳波を用いて、サルのこころの状態がその活動に現れる脳領域を同定するとともに、快・不快情動の読み取りに成功しました。
成果2では、マウスの複数の脳領域から記録された脳波から、嫌悪的な内臓痛の状態の判別を行いました。その結果、Transformerは従来の深層学習法より高精度にマウスの状態を読み取れることが分かりました。
画像提供：佐々木拓哉（東北大学）
成果3では、安静時のヒトから得られた脳波データの解析によって、自閉症傾向に関連する新たな指標となる脳波の同期ネットワークのゆらぎの周波数特性を発見しました。
このように、主に動物実験とヒトを対象とした研究を組み合わせて、こころの状態と脳活動の連関を明らかにする研究開発を進めています。
画像提供：北城圭一（生理学研究所）
3. 今後の展開
今後は、動物研究からの知見をもとに、ヒトのこころの状態をリアルタイムで読み取るための研究開発を進めます。また、生理シグナルのひとつであるエクソソームの解析（研究開発項目２）を、脳や自律神経の活動と比較し、こころの状態をより多次元的に読み取ります。
（東北大学・筒井健一郎、佐々木拓哉、生理学研究所・北城圭一）