近赤外分光法を用いた脳機能計測に基づく見まねによる動作学習メカニズムの解析

概要

神経科学者である David Marrによれば，情報処理装置を理解するためには，三つの水準があるという．すなわち，計算理論，表現とアルゴリズム，ハードウェアによる実現である．こうした考えは，神経科学だけではなく，工学にも影響を与え，ヒトの情報処理機能の理解と，その知見の工学的応用が，相互に影響を与えながら今日まで発展してきたと考えられる．
また，現代においては，脳機能計測技術が発達し，様々な計測原理，技術に基づいた脳機能イメージングが可能となった．そのため，ヒトの脳機能についての実験データが蓄積され，その知見や議論を深めている．また脳機能計測を応用することで，脳活動に基づ いてロボットやコンピュータの操作を行うといった試みや，ヒトの感性や情動，学習といった，定量化が困難である情報を解析しようとする試みも行われている．
本研究では，近赤外分光法（ NIRS: Near-infrared spectroscopy）を用いて脳機能計測を行い，その計測に基づいて見まねによる動作学習メカニズムの解析をすることを目的とする．NIRSによる計測結果については，大域平均基準を用いて解析を行う．また，統計解析ソフトである NIRS-SPM は，NIRS計測結果の解析に広く用いられており，本論文では，このNIRS-SPMも解析に使用する．NIRSによる脳機能計測を行い，見まねによる動作の学習について，脳活動と作業習熟との関連性を考察する． 見まねによる学習は模倣行為の一種であると考えられ ，見まねにおける相手の意図の理解やアフォーダンスの理解といったことも含まれるが，本研究においては，他者の行為の形式を真似ることに重点を置いている．
NIRSによる脳機能計測は，非侵襲であり，被験者に対して拘束性が比較的低いため，実験時の被験者への負担が少ない．また NIRSは他の脳機能計測機に比べてサンプリング周波数が高く，被験者は自然体で実験に臨めるため，何らかの動作を行う実験に比較的適すると考えられる．被験者の筋肉や関節の動きといった運動情報の発露ではなく，被験者が見本となる人物の動きを見て学ぶという，視覚情報から自らの運動情報へ変換する過程に着目して，動作学習へのアプローチを行うことで，新たな知見を得られることが期待される．

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