Estimation of cognitive function and mental state through monitoring of daily life behaviors

本研究では、日常生活における人間の行動を歩行、安静、認知作業の三つに分類し、装着や取扱に専門知識の不要な簡易ウェアラブル装置で計測した行動データから人間の生理機能の変化を推定できるか検証する。行動データから生理機能の変化を推定するため、機械学習を用いて推定モデルを構築し、推定モデルの精度を検証する。日常生活における行動から自分の生理機能の変化を推定することが可能となれば、日常生活の中で認知機能の低下や精神的不調の予防・早期発見が実現できるようになると考えられる。

This study focused on brain activity measured during rest, commonly known as resting-state brain activity. It developed a method to gauge behavioral individual differences (e.g., cognitive function) from resting-state brain activity, and confirmed its effectiveness. Furthermore, considering the practical application of resting-state brain activity, this study developed techniques to assess human relationships and to evaluate effect of meditation on cognitive function and mental state using resting-state brain activity.

本研究では、安静時脳活動に着目し、安静時脳活動からヒトの認知機能などの個人特性を推定する方法を開発した。本手法で得られた脳活動特徴量は従来型の特徴量よりも優れた推定精度を示した。本手法の脳活動特徴量と従来型の特徴量との違いを調査することで、脳活動中にヒトの個人特性がどのように表現されているのか、その神経機序の一端を明らかにできる可能性がある。また、安静時脳活動を用いた人間関係の評価法によって、人間関係に起因する社会問題を解決できる可能性がある。さらに、安静時脳活動を用いて瞑想の効果を検証することで、瞑想の効果をより高める方法を開発できる可能性がある。