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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-21 10:55
畳み込みニューラルネットワークによる脳活動予測を介して脳内知覚情報の個人差を推定するシステム
川畑輝一阪大)・Blanc AntoineNICT)・前田直哉NTTデータ)・西本伸志阪大)・西田知史NICTNC2021-31
抄録 (和) 感覚入力に対して個々の脳は異なる形で活動し、知覚の個人差を生み出している。本研究では、映像が生起する脳内知覚情報の個人差を、脳計測を介さずに推定するシステムの開発を試みた。そのために、我々が近年開発した、畳み込みニューラルネットワークにより脳活動を予測する技術を利用した。この技術では、脳計測データは脳活動予測モデルの学習時のみ使われ、その後は一切必要としない。この技術で予測した各個人の脳活動から86項目の知覚情報を解読し、各項目で個人ペア間の非類似度を評価した。一方、実計測した脳活動からも同様に知覚情報のペア非類似度を評価した。結果として、全86項目中80項目で2種類のペア非類似度に有意な相関が認められ、本システムが脳内知覚情報の個人差を推定できることが示唆された。 
(英) Our brains shape individual differences of perception by responding to sensory inputs differently across individuals. This study aimed to develop a computational system that estimates such individual differences of perceptual information in the brain with no brain measurement. For this purpose, we employed the method we previously developed to predict brain response to arbitrary movie inputs using convolutional neural networks. This method requires no brain measurement once computational models for predicting brain response are trained using measured brain data. We evaluated the inter-subject dissimilarity of perceptual information decoded separately from predicted and measured brain responses to movies. We found that the inter-subject dissimilarity decoded from predicted response was significantly correlated with that decoded from measured response for 80/86 items to be decoded. Our finding suggests that our computational system can estimate individual differences of perceptual information in the brain.
キーワード (和) 深層学習 / / 知覚 / 個人差 / 脳機能イメージング / / /  
(英) Deep Learning / Brain / Perception / Individual Differences / Neuroimaging / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 338, NC2021-31, pp. 1-6, 2022年1月.
資料番号 NC2021-31 
発行日 2022-01-14 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード NC2021-31

研究会情報
研究会 NLP MICT MBE NC  
開催期間 2022-01-21 - 2022-01-23 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) NC, ME,MICT,NLP, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2022-01-NLP-MICT-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワークによる脳活動予測を介して脳内知覚情報の個人差を推定するシステム 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A System for Estimating Individual Differences of Perceptual Information in the Brain via Brain-activity Prediction by Convolutional Neural Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) / Brain  
キーワード(3)(和/英) 知覚 / Perception  
キーワード(4)(和/英) 個人差 / Individual Differences  
キーワード(5)(和/英) 脳機能イメージング / Neuroimaging  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 川畑 輝一 / Kiichi Kawahata / カワハタ キイチ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Blanc Antoine / Antoine Blanc /
第2著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 情報通信研究機構 (略称: NICT)
Institute, National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 直哉 / Naoya Maeda / マエダ ナオヤ
第3著者 所属(和/英) 株式会社NTTデータ (略称: NTTデータ)
NTT DATA Corporation (略称: NTT Data)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 西本 伸志 / Shinji Nishimoto / ニシモト シンジ
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 西田 知史 / Satoshi Nishida / ニシダ サトシ
第5著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 情報通信研究機構 (略称: NICT)
Institute, National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-21 10:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2021-31 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.338 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2022-01-14 (NC) 


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