心の理論能力がロボットの視線による物体の好みに及ぼす影響を予測する

学術的背景 人間の社会的相互作用において、視線(gaze)は情報伝達において重要な手段の一つです。研究によると、人間の視線は他者の注意や認知、さらには好みに影響を与えることが示されています。例えば、ある人が特定の物体を見つめているとき、観察者はその物体が見つめている人にとって魅力的であると解釈し、それが観察者自身の好み形成に影響を与えることがあります。しかし、ロボット技術の急速な発展に伴い、ロボットも人間に似た視線行動を徐々に備えるようになってきました。では、ロボットの視線は人間の視線と同じように他者の好みに影響を与えるのでしょうか?この問題は、人間がロボットの行動をどのように認識するかだけでなく、今後のヒューマン・ロボットインタラクション(human-robot interaction, ...

TFAGL: 時周波数EEGを用いた新しいエージェントグラフ学習法による大うつ病性障害の検出

時間-周波数脳波に基づくうつ病検出の新しい方法:TFAGL 学術的背景 うつ病(Major Depressive Disorder, MDD)は、世界的に一般的な精神疾患であり、主な症状には気分の低下、罪悪感、自己評価の低さが含まれ、それに加えて興味の喪失、生活への情熱の減退、睡眠や食欲の乱れなどが伴います。世界保健機関(WHO)の統計によると、全世界で2億4600万人以上がうつ病の影響を受けており、そのうち約30〜35%の重症うつ病患者が毎年自殺を試み、約2〜15%が自殺に至っています。このため、うつ病は2024年までに障害につながる疾患の主要な原因になると予測されています。 現在、うつ病の臨床診断は主に医師と患者の対話およびアンケート調査に基づいていますが、診断結果は患者の主観的な意識や...

被験者間EEG感情認識のためのマルチスケール双曲コントラスト学習

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...

マウス後帯状皮質における区画化された樹状可塑性は、時間的に近い文脈記憶を結びつける

マウスの後部帯状皮質における樹状突起区画化可塑性は、時間的に近接した文脈記憶を結びつける 学術的背景 記憶の形成は動的なプロセスであり、個々の記憶は保存され、更新され、他の既存の記憶の枠組みに統合され、適応行動を促進します。近年の研究では、異なる記憶を符号化するニューロン集団の重複がこれらの記憶を結びつけることができ、一方の記憶を想起すると他方の記憶も想起されることが示されています。しかし、樹状突起可塑性メカニズムが記憶の連結において果たす役割については不明な点が多いです。樹状突起はニューロンの重要な構成要素であり、他のニューロンからの信号を受け取り統合します。樹状突起の区画化された可塑性(compartmentalized dendritic plasticity)は、記憶形成や記憶保存に...

脳周皮細胞と血管周囲線維芽細胞は、脳卒中後の脳血管再生における二重機能を持つ間質前駆細胞です

脳ペリサイトと血管周囲線維芽細胞の脳卒中後の脳血管再生における二重機能 学術的背景 脳卒中は世界中の死亡および障害の主な原因の一つであり、現在の治療法は急性の血栓溶解療法または血栓切除術に限定され、その後長期的なリハビリテーションが行われます。しかし、脳卒中後の長期的な回復効果は限られており、特に脳血管の再生と機能回復は依然として大きな課題です。脳血管の再生は脳卒中後の機能回復の鍵ですが、このプロセスは血管周囲基質(stroma)の再生に依存しています。基質前駆細胞(stromal progenitor cells, SPCs)は多くの臓器の組織再生において重要な役割を果たしますが、脳内のSPCsのアイデンティティと機能は依然として不明確です。本研究は、脳内のSPCsのアイデンティティと脳卒...

認知タスク中の異質な神経応答からの潜在回路推論

認知タスクにおける異種の神経応答からの潜在回路推論 学術的背景 認知タスクにおいて、脳の高次皮質領域(例えば前頭前野皮質、prefrontal cortex, PFC)は、多様な感覚、認知、運動信号を統合します。しかし、個々のニューロンの応答はしばしば複雑で異種性(heterogeneity)を示します。つまり、それらは同時に複数のタスク変数に反応します。この異種性により、研究者は神経活動から行動を駆動する神経回路メカニズムを直接推測することが困難になります。従来の次元削減手法(dimensionality reduction methods)は、神経活動とタスク変数間の相関に依存していますが、これらの異種応答の背後にある神経回路接続を明らかにすることはできません。 この問題を解決するために...