NeuroImage誌に研究成果が掲載されました。

高知工科大学、群馬大学、弊社の研究チームによる研究成果が、2023年5月10日に神経科学雑誌 NeuroImage に掲載されました。

fMRIとEEGを同時に計測することにより、ヒトが視覚情報を得ている際の脳活動を、時間と空間のどちらも高い分解能で計測した上で、ディープニューラルネットワーク(DNN)による予測モデルの学習を行いました。

得られたモデルに対してXAI（説明可能なAI）の技術を用いて可視化を行ったところ、従来の解析で明らかになっていた後頭葉から側頭葉にまたがる腹側視覚路と呼ばれる脳領域に加えて、全脳に渡る広範囲な脳領域の活動が視覚カテゴリ分類に寄与していることが示されました。

また、EEGデータを用いた視覚カテゴリ分類においてDNNが注目した脳活動のタイミングを同様にXAIを用いて検証したところ、カテゴリ分類からサブカテゴリ分類の順番で行われていることがわかりました。これは先行研究で提案されている理論モデルを支持するものでした。

本研究は、高知工科大学脳コミュニケーション研究センターの竹田真己教授、渡邊言也助教（研究当時)、中原潔教授、群馬大学地村弘二教授の研究チームと共に行われ、弊社は、DNNモデルの実装およびXAIの可視化部分を担当いたしました。