複数スケールの双曲的コントラスト学習に基づく被験者間脳波感情認識に関する研究 学術的背景 脳波（Electroencephalography, EEG）は生理信号として、感情計算（Affective Computing）分野で重要な役割を果たしています。従来の非生理的な手がかり（顔の表情や声など）と比較して、EEG信号は高い時間分解能と客観性を持ち、人間の感情状態をより信頼性高く反映できます。しかし、EEG信号には顕著な個体差があり、これが被験者間（Cross-Subject）感情認識において課題となっています。異なる被験者のEEG信号は年齢、心理状態、認知特性などの多様な要因に影響され、事前学習モデルの新しい被験者に対する汎化能力が低下する原因となります。 この課題に対処するために、研究者...

神経メカニズム|動物の体のシルエット分類の神経基盤 この論文はYue PuとShihui Hanによって書かれ、2024年の「neurosci. bull.」に掲載されました。人間が神経プロセスを通じて動物の体のシルエットを迅速に分類し認識する方法を探っています。この研究は、顔の情報がない状況で、人間がどのように体のシルエットを使って異なる種の個体を識別し分類するかを明らかにすることを目的としています。研究は主に、異なる動物（チンパンジー、犬、鳥など）のシルエットに対するマルチモーダルな神経イメージングに焦点を当て、関連する神経メカニズムを理解しようとしています。 研究背景 人間は日常生活において、人間と非人間の動物に対して著しく異なる反応を示します。例えば、顔の情報がない状況でも、体のシル...

EEG/MEGデータの多次元クロス周波数結合解析に関する学術ニュースレポート 近年、脳科学や医用画像技術の進展に伴い、研究者たちは脳機能の結合性の探究をより深く行うようになっています。本レポートでは、多次元クロス周波数結合解析に関する科学研究論文、すなわち《A Bicoherence Approach to Analyze Multi-Dimensional Cross-Frequency Coupling in EEG/MEG Data》について紹介します。この論文はAlessio Bastiらによって執筆され、2024年に《Scientific Reports》誌に掲載されました。主に、脳波（EEG）および脳磁図（MEG）データにおける多次元反対称交差双相一致性（Multi-Dimens...

総説と報告：微状態とリカースクエンティアル分析に基づくGRU-CNNモデルの聴覚注意検出への応用 背景と研究動機 注意力は一種の認知能力として感知過程において重要な役割を果たしており、人間が複雑な環境の中で特定の対象に集中し、他の干渉を無視するのを助ける。本論文は聴覚注意検出（Auditory Attention Detection, AAD）に関する研究であり、複数チャンネルの脳波（EEG）信号を通じて、聴者が目標話者に集中する過程で異なる動態特性を抽出し、競争的な話者が存在する場合でも効果的に聴覚注意を検出することを目指している。 論文の出典と著者情報 本論文はMohammadreza Eskandarinasab、Zahra Raeisi、Reza Ahmadi Lashaki、および...

アルツハイマー病研究と治療最前線：脳波周期成分におけるベータ/シータ電力比の潜在バイオマーカー 背景紹介 アルツハイマー病（Alzheimer’s dementia, AD）は、進行性の病気であり、全認知症症例の60％から80％を占める[1]。ADの初期段階では、軽度認知障害（Mild Cognitive Impairment, MCI）が現れ、この段階では個人がまだ自立した生活を送ることができる[2]。MCIとADまたは健康な加齢の区別をつけるためのバイオマーカーは、予防介入策の開発に不可欠であり、生活の質を向上させ、ケアの負担を軽減し、ケアコストを下げるのに役立つ[3]。 脳波（Electroencephalogram, EEG）は、非侵襲的で低コストのツールであり、異なる空間スケールで...