高知学園大学・高知学園短期大学紀要

第52号（2022）：37−54

原 著

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用
森田

尚亨1＊

要約：近年，ヒトの脳は，特定の機能を持つ部位間で相互に情報をやり取りしながら，協働的に働く機能
統合システムとしてとらえられるようになった。そしてヒトの意識や行動決定などの認知活動も，脳部位間の結合による機能的なネットワークから生み出されると考えられるようになってきている。筆者と専攻科生は，2020年度の専攻科修了研究において，研究対象者の脳波データを用いて，対象者ごとにこの協働的な脳部位間のもっともらしい有効結合モデルを推定し，その結合モデルを視覚的に理解できるようにグ
ラフィック化した。しかしながら，脳波には個人差があるため，このグラフィック化された結合モデルからは，対象者に共通する一般的な結合パターンは見出せなかった。今回，「グラフィック化された結合モデ
ルから一般的な有効結合パターンを見出す」という課題の解決に，テキストマイニングを適用したところ，
その有用性が認められた。

キーワード：有効結合モデル，グラフィック表現，テキスト表現，テキストマイニング，KH Coder

１．はじめに個人差がある3)ため，研究対象者に共通する一般

1.1 背景的な結合パターンは見出せなかった。このことをヒトの脳は特定の機能を持つ部位間の結合に解決するために，今回，筆者は，上記３次元図形

よって，さまざまな情報を処理していることが知

認識時の研究結果に対して，テキストマイニング

1)

られている 。筆者は高知学園短期大学専攻科応手法を適用した。

用生命科学専攻の修了研究において，ほぼ10年来
1.2 ３次元図形課題

学生たちと共に，臨床脳波計を用いてヒトの認知活動に関連する脳部位間結合性を推定する研究を2020年度修了研究において使用された３次元図行っている。2020年度の研究では，３次元図形認

形課題は，図１に提示するような以下の２種類で識と言語認識（日本語・英語の単語の意味理解）ある。① ヒトが濃淡差や照度差によって陰影をを課題として，
課題遂行中の脳波データを分析し，感じることにより立体認識を得ていると思われる

その脳波データが得られるためにもっともふさわ

図形，② ①の図形の輪郭を抽出した線画図形（輪しい脳部位間の有効結合モデルの推定を行った。

郭線によって立体感を得る図形）。

2)

しかしながら，脳波には非常に個人差があり ，同一な課題を遂行するために活動する脳部位にも1

高知学園大学

健康科学部

臨床検査学科＊

Email: morita@kochi-gu.ac.jp37

Dynamic Causal Modelling 12)（DCM）を活用して推定する。この推定の際，文献11),13)〜20) を参考にして複数の結合モデルを設定し，それらモデル
に対してDCMのオプションであるベイズモデル
選択21)（BMS）を適用する。BMSにより，実測さ
図１．３次元図形課題の例（文献4)より引用し再編）れたERPデータを最も高い確率で発生させると思われる結合モデルが統計的に推定される11)。な

我々が３次元である外界を２次元である網膜像

お，筆者らが行ったデータ収集および解析の詳細として受け取った時点で，奥行き情報は失われてについては，文献4) に記載されている。表１に，いる。それにも関わらず我々は３次元物体を認識

SPM12によって抽出され，有効結合モデルで使用できる。そのようなことができるのは，我々の知された脳部位を提示する。

覚が網膜像から３次元的な知覚世界の構築を行っているからである5)。また図１の①②はともに平表１．有効結合モデルで使用された部位（文献4)より引用し再編）面図であるが，奥行きを感じることができる。
我々は②の平面図から無意識に直線や楕円曲線，
すなわち複数の線の位置関係を検出して，脳内で立体感を構築していると思われる6)。また①では，「絵画的手がかり」と呼ばれる光による陰影を感知する感覚ともいえる脳が持っている知識，先入観によって立体感が得られているという7)。筆者は「①ではヒトが濃淡差の境界線を無意識に抽出して認識し，②のような位置関係を構築しているのではないか」と考えている。

1.3 脳波データと脳部位間有効結合モデルの推定
筆 者 ら は 臨 床 用 デ ジ タ ル 脳 波 計（日 本 光 電

1.4 推定されたもっともらしい結合モデルの例

EEG-1200）と 国 際 10-20 法 に 従 う 脳 波 用 電 極

文献4)に記載されている有効結合モデルの例をキャップ（19電極）を使用し，３次元図形認識時

図２，図３に示す。なお，文献中，脳部位の位置の脳波データ（事象関連電位（ERP））を取得しては結合に関する情報の表記のため幾分移動させている。ERPは，外的あるいは内的な事象に時間的おり，必ずしも正確ではない。

に関連して生じる脳の一過性の電位変動であり，
8),9)

ヒトの認知活動を反映すると言われている

図２，図３において，有効結合は矢印線で描写。

されており，矢印は脳内情報処理時に情報の送信

有効結合モデルの推定は以下のように行われ元である部位から出て，受信先の部位に入る方向る。３次元図形課題を視覚提示された際に生じるを示す。矢印の辺に示されている数値は，図２で電位変動を加算して電極ごとのERPを求め，全電は「図形課題①に対する部位間の有効結合の相対

極 の ERP デ ー タ に 対 し て Statistical Parameter

強度およびその値の推定信頼度（%）」を表してい

Mapping version 1210)11)（SPM12）を適用し課題る。また図３における２種類（実線および破線）

認識時の脳活性部位を抽出する。抽出された複数の矢印は「図形課題②対する脳部位間の有効結合の活性部位の座標データを用いて，それら部位間が，課題①に対する有効結合に比べて，どのようの 有 効 結 合 モ デ ル を SPM12 が 持 つ 機 能 で あ るに変化したか」を弁別している。実線は課題①と38

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンス

比べて結合強度が強化された結合であり，また破段階で分かれている。背側経路はV2から後頭頂線は結合強度が弱化された結合である。各線の数

葉の中のさまざまな領域（頭頂連合野）へと至っ

値は「課題①のときの各有効結合の強度を１と基ている。腹側経路はV2から四次視覚野（V4）を準にしたときの課題②の相対強度とその推定信頼

経て下側頭葉の中のさまざまな領域に至ってい度（%）
」である。したがって，実線では１より大る。背 側 経 路 は 視 覚 対 象 が ど こ に あ る の か

きい値，破線では１より小さい値となっている。

（where），そしてそれが運動しているならば動き

さらに図３では，課題②において，課題①と比べの速さと方向を認識している。一方，腹側経路はてその部位内のニューロン群の結合性が変化した

視覚対象が何か（What），そしてどんな色をして（強化または弱化した）特定部位を“Intrinsic（内いるのかを認識している。このように，視覚連合

在性）”として色分けした枠で示している。

野の背側および腹側経路には視覚情報処理において，明確に異なる役割を果たしている。背側経路

1.5 視覚における２つの経路と視覚ワーキングの行動に果たす主な機能は，物体に対する操作やメモリとForward，Backwardの関連について

熟練した運動を誘導するための視覚情報を提供す

文献1)によれば，一次視覚野（V1）は視知覚にることであるのに対し，腹側経路は物体の大きさ，とって必要不可欠だが，物体の知覚や風景全体の形，色，表面の状態に関する情報を提供すること

知覚などはそこで生じているわけではない。私たである。

ちが物体や風景全体を知覚するには，V1の何千

また文献22)によれば，視覚ワーキングメモリはものモジュールからの情報が結合されなければな

後頭葉視覚野を源として背側ストリーム（where

らない。その結合は視覚連合野で行われている。

の知覚）と腹側ストリーム（whatの知覚）の２つ

さらに視覚連合野は背側経路（dorsal stream）との処理の流れを持つ。背側ストリームは頭頂葉を腹側経路（ventral stream）の２つの流れを含ん経て前頭前野外側領域（DLPFC）に至る。腹側ス

でいる。２つの流れは二次視覚野（V2）より後のトリームは側頭葉を経て前頭前野腹外側領域

図２．課題①（３次元濃淡図形課題）提示時の最尤結合モデルの例（文献4)より引用し再編）
39

図３．課題②（線画図形課題）提示時の最尤結合モデルの例（文献4)より引用し再編）（VLPFC）に至る。いずれも前頭前野領域や特定は，修了研究において，右利きの９名（21〜22歳：の対象へ向ける注意と関わる前部帯状回と関わり

男性２名，女性７名）を研究対象者として，図２，を持っている。

図３のような有効結合モデルを導出し，分析・考図２，３では，以上述べた前頭前野領域に向か察した。その結果，課題②は①に比べ，全脳的にう視覚情報処理の流れをForwardとし，その逆方結合が強化され，また右半球に比べ左半球で推定

向をBackwardとし，両半球間の連係をLateralと信頼度の高い有効結合が多く検出された。しかしている。

し，結合部位は研究対象者ごとに異なり，共通す5)

さらに文献 によれば，V1から出力された情報

る結合は明瞭ではなく，個人差があることが考えの多くは視覚連合野の一部である視覚前野内のられると鮫島は結んでいる。このことより，図２，

V2に送られる。またV2からV1への強いフィード３のように脳部位間の結合性をグラフィック化す

バックの連絡もある。V2の多くのニューロンはると，各々の結果は視覚的に理解しやすいが，多主観的輪郭（illusory contour）の方位にも応答す

くの対象者の結果を総括する際は，グラフィック

る。主観的輪郭とは物理的には存在しないが周り化が仇となって定量的な扱いが難しく，客観的にの刺激の布置によって知覚されている輪郭のこと

共通要素などを発見することが容易でないことがである。またV2は面と面との境界がどちらの面判明した。

の輪郭であるかによって選択性を持つニューロン
1.7が多い。この事項のような部位内のニューロン群目的

この修了研究において判明した問題を解決するに関連するのが図３のIntrinsicである。

ためには，グラフィック表現を定量的に扱えるような形式に変換する必要がある。そこで筆者は，1.6 判明した問題
文献4) の著者である2020年度専攻科生の鮫島

その解決策としてグラフィック表現をテキスト表
40

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンス

現に変換し，テキストマイニングを行うことを考換する。さらに各部位内のIntrinsicな変化に関し案した。本論文では，その有効性を検討した結果ては，図３(a)のSFGについて（L-Hemiで）「L-を提示する。

SFGのIntrcが強化した」と変換する。

なお，テキストマイニング・ツールとしては，
高機能かつマニュアル本23)も充実しており，本学

2.2 KH coderによるテキストマイニング
KH coderでは，CSV形式またはExcel形式で分

で も 多 く の 教 員 が 研 究 に 使 用 し て い る KH
Coder24)を使用した。

析データを入力できるが，Excel形式の分析デー
タではＡ列に分析対象となるテキストを入力し，２．方法

その他の列を外部変数としてテキストに関する情

2.1 グラフィック表現からテキスト表現への変換

報を入力する必要がある。このことから，図２，

テキスト表現では，「ＡからＢへ〇〇がある」，

図 ３ の グ ラ フ ィ ッ ク 表 現 の 情 報 を す べ て KH

「ＡからＢへの〇〇が強化・弱化した」を基本的なcoderに入力するために，外部変数として，Ｂ列に4)“表現ルール”として，文献 中の全ての有効結合「課題」（課題①，課題②），Ｃ列に「対象者」（Ａを テ キ ス ト 変 換 し た。以 下 の “L-Hemi”，“R-〜Ｈ，Ｊ），Ｄ列に「半球」（L-Hemi, R-Hemi, Int-Hemi”，“Int-Hemi”，“Fwd”，“Bkwd”，および“Ltrl”

Hemi），Ｅ列に「有効結合」（Forward, Backward,

は，そ れ ぞ れ 左 半 球，右 半 球，左 右 半 球 間，

Lateral, Intrinsic），Ｆ列に「結合変化」（弱化，強Forward， Backward， Lateralの略語である。

化）を設定した。課題ごとの分析データの作成で課題①に関して得た図２(a)のIOGからSFGには，まず，図２，図３のグラフィック表現を参照

向かうForward結合（赤色の矢印線）を（L-Hemi

して外部変数を順次割り当てていく。そして，そで）「L-IOGからL-SFGへFwdがある」というテキの割り当てに当てはまる「2.1で示したようなテキスト表現に変換する。図２(b)のMFGからIOGにスト表現」をＡ列に入力していく。このようにし

向 か う Backward 結 合（青 色 の 矢 印 線）は（R-て，研究対象者９名分のテキスト表現を含む分析

Hemiで）「R-MFGからR-IOGへBkwdがある」とデータを作成した。

変換する。また図２(c)の左右半球間のR-AOrG

この分析データに対してKH coderを用いてテからL-AOrGに向かうLateral結合（緑色の矢印線）

キストマイニングを行う。使用したKH coderのは（Int-Hemiで）「R-AOrGからL-AOrGへLtrlがあ

主なコマンドは「KWICコンコーダンスのコロる」と変換する。なお，（ ）内の語句はKH coderでケーション統計」と「共起ネットワーク」である。

「共起ネットワーク」を分析する際には，分析結果

これらのコマンドは「語と語の結びつき，関連をを見やすくするために省いた。同様にして図２内探る」ために利用するものであり，「２つの部位間のすべての矢印線をテキスト表現に変換する。

の有効結合を示す」テキストの分析に最も適して

上記のテキスト変換と同様に，課題②に関していると考えた。そして，対象者９名分の分析結果得た図３(a)のIOGからSFGに向かうForward結として得られる「コロケーション統計」と「共起合（赤色の破線矢印）を（L-Hemiで）「L-IOGから

ネットワーク」は，文献4)によって得られた有効L-SFGへのFwdが弱化した」にテキスト変換する。

結合モデルに関する客観的で一般的な（共通する）

図３(b)のMFGからIOGに向かうBackward結合

傾向を表すものであると考えた。なお，上記２つ（青色の破線矢印）は（R-Hemiで）「R-MFGからR-のコマンドの詳細については，文献23)を参照されIOGへのBkwdが強化した」と変換する。また図

たい。

３(c)の左右半球間のR-AOrGからL-AOrGに向か

また，再度，有効結合モデルをグラフィック表

うLateral結合（緑色の矢印線）は（Int-Hemiで）現する際には，「コロケーション統計」の結果を使「R-AOrGからL-AOrGへのLtrlが強化した」と変用した。「共起ネットワーク」はグラフィック表
41

現から一般的な傾向を推定する際の参照として用最下行にある人数は，脳部位ごとに記入しているいた。

数値・脳部位のいずれかに関係する対象者の人数を表しており，この人数が総数９名に近いほど，

３．結果

基点脳部位に関する結果は対象者に共通した傾向

3.1 KWICコンコーダンスの結果であると判断した。さらに６名以上であった基点

KWICコンコーダンスのコロケーション統計の

脳部位の結果は，客観性・一般性がより高いと判

結果を左右の半球ごとにまとめたものを表２〜５断し，以後の分析で最重要視した。９名の過半数に示す。表は最上行の各脳部位を基点として，最である５名では，やや客観性・共通性が高いと判

左列の脳部位や項目との関連をまとめている。脳断し，重要視した。表中，（Ｆ）（Ｂ）は脳部位か部位の名称は表１から流用した。また各脳部位のらのFwd，および脳部位へのBkwdの意味であり，

表２

KWICコンコーダンスによる脳部位間の関連性のまとめ（課題①：左半球）

表３

KWICコンコーダンスによる脳部位間の関連性のまとめ（課題①：右半球）

42

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表４

KWICコンコーダンスによる脳部位間の関連性のまとめ（課題②：左半球）

表５

KWICコンコーダンスによる脳部位間の関連性のまとめ（課題②：右半球）

43それらの右の数字はＦとＢの数である。基点脳部であるとして，それを太字で示している。再度，

位ごとのＦとＢの合計は最左列の項目Fwdおよ有効結合モデルをグラフィック表現する際には，びBkwdに集計している。また，項目“Int-Hemi”

この太字で示した有効結合が課題②で変化した結の内容で脳部位は関連している脳部位である。Ｌ

合であると判定して，それらを描画した。

⇒Ｒは左半球から右半球への流れを示し，その右

表２〜６の結果をもとに，再度，有効結合モデの数値はその個数である。よって，総数からこのルをグラフィック表現したものを図４，５に示す。

個数を差し引いたものが，Ｒ⇒Ｌの流れの個数と図中，矢印の太さは表２〜５のＦおよびＢの数になる。また個数のない箇所は記載されている流れ

比例して太くして，情報の流れの出現頻度を視覚のみであることを意味している。

化している。なお，課題②のグラフィック表現でさらに表６には，表４，５の強化・弱化についある図５では，図３と同様に，強化・弱化した有てForward結合（Fwd）とBackward結合（Bkwd）

効結合を描画し，変化しなかった有効結合は描画

ごとに，その内訳を示した。表６で抽出語としてしていない。

記載されている脳部位は基点脳部位であり，送信

図４より，課題①（３次元濃淡図形課題）に対元に記載されている脳部位は基点部位へ情報を送して，全体的には両半球の活動は類似している。

信する脳部位であり，その数字は出現回数である

背側経路25)〜27) 上に位置するIOG → ITG・STG（出現回数１は省略）。そして，強化と弱化の両方→SFG → MFG → T-IFG → AOrGでは，左半球ががある場合には，出現回数がより多い変化が優勢

右半球に比べて，やや活発であるようにみえ，腹表６

表４，５の強化・弱化の内訳

44

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンス

図４

課題①に対して推定される有効結合モデル（テキストマイニングより得られた結果）

図５

課題②に対して推定される有効結合モデル（テキストマイニングより得られた結果）
45

側経路25)〜27) 上に位置するIOG → ITG → MFG

課題①（３次元濃淡図形課題）に関する共起ネッ→ T-IFG → AOrGでも，同程度に左半球が活発でトワークを図６および図８に，課題②（線画図形

あるようにみえる。また，背側経路（IOG →（ITG･課題）に関する共起ネットワークを図７，図９，

STG）→ SFG → MFG）と腹側経路（IOG → ITG

および図１０に示す。図６と図７は，左半球，右→ MFG）の情報の流れの出現頻度（矢印の太さ）

半球，左右半球間による共起の違いを探索する目を比較すると，両半球とも背側経路の出現頻度が的で，外部変数として「半球」（（１：L-Hemi, ２：

大きいことから，両半球とも背側経路の方が優勢

R-Hemi, ３：Int-Hemi）を選定した共起ネットワー

であることが示唆される。その結果，IOG，SFG，

クである。またそれら図の中で，“degree”は，いMFG，T-IFG，AOrGの活動性が他の部位に比べ

くつの外部変数とつながっているかを表す。そのて高いことがわかる。また少数の対象者では，腹値が小さいほど特定の外部変数に特徴的な語であ側経路に関わるITGの活動性は，左半球が右半球る 可 能 性 が あ る。“Frequency” は 出 現 頻 度 で あよりも高くなっている。

り，円の大きな語ほどその頻度は大きい。正方形で表された外部変数から円に伸びた線上に記載ささらに背側経路に関係するSFG，MFG，そしてれている数値は，外部変数とその円に記載されてAOrGでは左右半球間の連係がみられる。
図５より，課題②（線画図形課題）に対しては，いる語との相関係数である。すなわち，この値が背側経路上に位置する左右のSFG，およびR-STG，大きいほど，たとえば左半球での出現頻度が高い

R-ITGにおいてIntrinsicが強化し，左右のIOGとということになる。図８と図９は，有効結合の違AOrG，およびL-MFG，L-T-IFGではIntrinsicが弱いによる共起の違いを探索する目的で，外部変数化したことがわかる。

として「有効結合」（１：Forward, ２：Backward,

全体的には右半球の有効結合が左半球に比べ多３：Lateral, ４：Intrinsic）を選定した共起ネット

く変化し，Forward，Backwardともにより強化さワークである。図１０は課題①に比べて課題②でれている。弱化された結合は，ForwardではL-

有効結合が強化したのか，弱化したのかの違いを

IOG → L-SFG，L-ITG → L-MFG，およびR-MFG

探索する目的で，外部変数として「結合変化」（１：→ R-T-IFGであり，BackwardではR-MFG → R-

弱化，２：強化）を選定した共起ネットワークでIOG，R-STG → R-IOGである。以上のことから，ある。

課題①に比べ，課題②では右半球が左半球よりも3.2.1 左右半球に関する共起結果（図６，７）

活発に活動していることが示唆される。
また，課題②では，課題①で連係していたSFG，

課題①（３次元濃淡図形課題：図６）では，左

MFG，AOrGに新たにITGを加えた４部位におい半球と活性化部位の関連性は，L-IOG ＞ L-MFGて，左右半球間の連係が強化することが示唆される。

＞ L-AOrG ＞L-SFG ≒ L-T-IFG ＞ L-ITGの順に高い。右半球と活性化部位の関連性は，R-IOG ＞
R-MFG ＞ R-SFG ＞ R-AOrG ＞ R-ITG ＝ R-T-

3.2 共起ネットワークの結果
表２〜５の内容に対応する共起ネットワークを

ITG ＞ R-STGの順に高い。またL-SFGは，とりわ

作成するにあたって，すべての語と語の共起関係

け半球間の連係が高い可能性がある。さらに，有のネットワークを描画すると，語と語を結ぶ線（共効結合では，Forward結合は右半球との関連性が起関係を表す）が多くなり，また線上に表示され高い。Backward結合は左右両半球と関連性が高る相関係数も重なり易くなるため，解釈し難くな

いが，左半球の方がやや関連性が高い。以上のよる。そのためオプションの「最小スパニング・ツ

うな解釈が可能である。
課題②（線画図形課題：図７）では，左半球とリーだけ描画」を設定し，重要な共起関係を選択

活性化部位の関連性は，L-MFG ＞ L-IOG ＞ L-

的に描画することにした。
46

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンス

AOrG ≒ L-SFG ＞ L-T-IFGの順に高い。右半球

R-ITG ＞ R-T-IFGの順に高い。Backward結合とと活性化部位の関連性は，R-IOG ＞ R-MFG ＞ R-

活 性 化 部 位 の 関 連 性 は，R-IOG ＞ L-IOG ＞ L-

SFG ＞ R-AOrG ＞ R-ITG ＞ R-STG ＞ R-T-ITGのAOrG ＞ R-MFG ＞ L-T-IFG ＞ R-AOrG ＞ R-

順に高い。またR-SFGは，とりわけ半球間の連係

STG ＞ L-ITG ＝ R-SFGの順に高い。課題②ではが高い可能性がある。有効結合では，Forward結課題①に比べて，Backward結合と関連する部位

合は左半球と関連性が高く，Backward結合は右が倍増している。Lateral結合は，R-SFGとの関連

半球との関連性が高い。さらに，結合変化では，が示唆された。さらに結合変化では，弱化された強化された結合は左右両半球とも関連性があるが，結合はIntrinsicと関連が高いことが示唆された。

左半球の方がやや多い。弱化された結合は右半球

一方，強化された結合は，ForwardとBackwardのとの関連性が高い。Intrinsic変化は左半球との関両結合，およびIntrinsicと関連があることが示唆

連性が高い。以上のような解釈が可能である。

された。

3.2.2 有効結合に関する共起結果（図８，９）3.2.3 結合変化に関する共起結果（図10）

課 題 ①（３ 次 元 濃 淡 図 形 課 題：図 ８）で は，弱化した結合の関連性は，Intrinsicが最も高く，

Forward結合と活性化部位の関連性は，L-MFG

活性化部位ではL-IOG ＝ L-MFG ＞ R-IOG ＞ R-

＝ R-MFG ＞ L-SFG ＞ L-ITG ＞ R-ITG ＝ R-T-

MFG ＞ L-T-IFGの順で高い。強化した結合と活性IFGの順に高い。Backward結合と活性化部位の化部位の関連性は，L-SFG ＞ R-SFG ＞ L-MFG ＞

関連性は，L-IOG ＞ R-IOG ＞ L-T-IFG ≒ L-AOrG

L-AOrG ＞ R-AOrG ＞ R-ITG ＞ L-ITG ≒（R-STG＞ R-STGの順に高い。Lateral結合はL-SFGとR-＝ R-T-IFG）の順に高い。また，強化した結合はSFG，およびR-AOrGとの関連が示唆された。

Backward ＞ Forward ＞ Lateralの順に高い可能性が示唆された。

課題②（線画図形課題：図９）では，Forward結合と活性化部位の関連性は，L-MFG ＞ L-SFG ＞

図６

課題①の共起ネットワーク（外部変数：半球）
47

図７

図８

課題②の共起ネットワーク（外部変数：半球）

課題①の共起ネットワーク（外部変数：有効結合）48

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンス

図９

図10

課題②の共起ネットワーク（外部変数：有効結合）

課題②の共起ネットワーク（外部変数：結合変化（弱化・強化の違い））
49

文献26)によれば，下前頭回（ITG）は腹側の注

４．考察
4.1 KWICコンコーダンスの結果に対する考察

意機能ネットワークを構成し，入ってくる複数の

KWICコンコーダンスのコロケーション統計を空間情報に優先順位をつける。ただし，この文献

4)用いた結果，鮫島 が行った９名の研究対象者には 右 前 頭 葉 機 能 に 関 し て 述 べ て い る。他 の 文関する課題①および課題②の図形認識時の脳内活

献25) では空間性注意においては右半球優位であ動の推定を客観的に分析・整理することができた。

り，右にも左にも注意が向けられるのに対し，左

そして，これら課題に対する９名の対象者に共通

半球は対側の右にしか注意が向けられないとしてする脳内活動の傾向を推定することができたと考いる。このことから，筆者は，少数の研究対象者える。

では，課題図形を左半球優位で処理したのではな

以下，結果から筆者が考察した脳内活動についいかと考えている。

て述べる。

（３）課題①ではSFG，MFG，そしてAOrGでは（１）課題①では両半球とも背側経路が腹側経路

左右半球間の連係がみられることについてよりも優勢であったことについて

筆者は，上述の空間性注意における左右半球の

文献27)によれば，背側経路は，知覚の対象物か関わりがこれら３部位で見られたのではないかとら反射する光などの視覚的な刺激によって引き起考えている。

こされた信号をV1から側頭皮質に伝える。また（４）課 題 ② で 背 側 経 路 上 に 位 置 す る 左 右 の

この経路は無意識的であり，行動を導く。例えば，SFG，お よ び R-STG，R-ITG に お い て飛んでくるものをよけるのに必要な視覚情報は全Intrinsicが強化し，左右のIOGとAOrG，おてこの経路をたどり，意識にはのぼらない。一方，

よびL-MFG，L-T-IFGではIntrinsicが弱化

腹側経路は意識的で，対象物を認識する。この経したことについて

路は物の認識に関わる一連の領域をたどる。それ

通常の脳波では安静閉眼時にはα波が出現し，ぞれの領域で，形，色，奥行きなどの視覚認知に

開眼時にはα波は消失しβ波が顕在化してくる

かかわる特別な観点が付加されていく。形成されが，この変化はニューロン発火の同期性とその乱た粗い像は側頭葉の庭縁に運ばれ，ここで視覚的れによるとされている28)。これと同様に，筆者はな記憶との照合や比較が行われ，認識される。一Intrinsicの強化はその部位内のニューロン活動の部の情報はさらにこの経路を進んで前頭皮質に運同期性（一律な活動性）が高まった結果であり，ばれ，そこで意味や意義が評価される。この時点

また弱化はその逆のニューロン活動の分散（多様で意識された知覚となる。

な活動性）が高まった結果であると考えている。

上記のことより，筆者は，我々にとって課題①

すなわち，課題②は以下の（５）（６）に述べるよの図形課題も日常的に見慣れた構造物からの視覚

うに，課題①に比べて，意識的に処理する情報が刺激と同じであり，光の明暗として無意識に認識多くなる。そのために，情報処理の種類別に，そされたと考えている。そして，
課題①の提示時に，れぞれに対応している脳部位において，Intrinsic

研究対象者の脳内では，文献27)による背側経路をの強化・弱化の違いが生じたと考えている。また

辿り，ITGから頭頂葉を経てSFG，MFGに至る視結果からは，鮫島の行った実験4)の９名の対象者

覚情報処理の流れが生じており，テキストマイニ

に関しては，課題②に必要な多様な処理は左半球

ングによって得られた結果は，そのことを反映しが主役的に担っていることが推定される。さらていると考えている。

に，文献26)によれば，右前頭葉皮質のうち，背外（２）課題①で少数の対象者で腹側経路に関わる

側前頭前野，下前頭回そして前部帯状回は空間性

ITGの活動性が左半球優勢であったことに作業記憶の中心的役割を果たす領域であり，近年，ついて右前頭葉のなかでも各部位が空間性作業記憶の中50

テキストマイニング手法の脳部位間有効結合モデル推定への応用：認知科学・データサイエンスれたのではないかと考える。

で果たす役割が異なることが明らかになってきた。このことと（２）で述べた下前頭回の機能を

4.2 共起ネットワークの結果に対する考察

含めると，左半球と右半球の違いがあることが難点ではあるが，Intrinsicで弱化したと推定された

共起ネットワークによる分析結果は，コロケー

部位は多様な処理を行っていることが想像され，ション統計のような詳細な知見は与えてくれない

その結果としての弱化であると考えてもよいかもが，コロケーション統計では見出すことが難しい，しれない。

大まかな傾向を示唆していると考えられる。ただ（５）課題①に比べ，課題②では右半球が左半球

し，コロケーション統計の結果と，相反する結果

よりも活発に活動していることについてもあるので注意が必要であることがわかった。こ

課題②は線画図形であるので，意識的に複数ののことから，共起ネットワークはコロケーション

直線に注意を向け，それら位置関係を検出する必統計の結果を補足するために使用するとよいと考要がある。文献26)によれば，このように意識的にえられる。
以下，3.2共起ネットワークの結果で示された何かに注意を向ける「トップダウン型方向性注意」には前頭前野と背側頭頂皮質，特に頭頂間溝，皮内容について考察する。

質下では上縦束ⅡとⅢ，または側頭頭頂接合部が（１）図６（課題①：半球を基点として分析）
L-SFGがとりわけ半球間の連係が高い可能性が関与する。
また「ボトムアップ型方向性注意」には，中／ある。また，Forward結合は右半球との関連性が下前頭回と上縦束Ⅲが関与する。ただし，この文高い。すなわち，右半球はForwardの流れが優勢

献は右前頭葉機能に関して述べている。以上のこである。Backward結合は右半球よりも左半球とと を 念 頭 に 図 ４ を み て い く と，SFG か ら IOG，の 関 連 性 が や や 高 い。す な わ ち，左 半 球 で はSTG，およびITGへのBackward結合の強化は，線Backwardの流れが優勢であることを示唆してい画図形の認識に必要な「トップダウン型方向性注る。このことは，コロケーション統計の考察（５）意」への対応の結果であると考えられる。

に述べた，トップダウン型方向性注意とボトム
アップ型方向性注意の優位性が左右半球で異なっ

また，複数の直線から“形”を認知する必要があるため，課題①より腹側経路の活動性が上がるとていることを示唆していると思われる。

考えられるが，実際IOG，ITG，T-IFG，および（２）図７（課題②：半球を基点として分析）

MFGの関係する結合はForward，Backwardとも，Intrinsic変化は左半球との関連が高い。このこ

ほぼ強化されている。そして以上のような結合変とは，図５に示した結果を補強するものである。

化 を 生 じ た 対 象 者 の 数 も，IOG，SFG，お よ び（３）図８（結合変化に関する共起）
課題②で強化した結合は，Backward ＞ Forward

MFGでは，６名以上となっている。このことか＞ Lateralの順に高い可能性が示唆された。

ら，いわゆる視空間認知機能における右半球優位

このことは，課題②では「トップダウン型方向が実証されたと考えられる。

性注意」が優勢であることを示唆して，コロケー（６）課題②では，課題①で連係していたSFG，

ション統計の結果を補強するものである。

MFG，AOrGに新たにITGを加えた４部位において，左右半球間の連係が強化するこ

4.3 コロケーション統計と共起ネットワークの適とについて

用性に関する考察

筆者は，（３）で考察したことに加えて，線画図形であるので複数の直線の位置関係を検出して，今回，有効結合モデルの推定に対して「KWIC

どのような図形であるか“形を認知する”必要があ

コンコーダンスのコロケーション統計」と「共起るため，腹側経路であるITGも左右連係が強化さ

ネットワーク」による２種類のテキストマイニン
51

グを行った結果，「KWICコンコーダンスのコロ

ンの同定，正常パターンからの逸脱度の定量化（たケーション統計」によるマイニングは非常に有用

とえばスコア化など），そしてこの逸脱度と症状であると考えられた。それを適用することによとの関連性の検証など，解決すべき課題は多い。

り，グラフィック・データのみでは導き出すこと

なお，非言語・非数値であるデータへのテキスが容易でない，一般性のある詳細な推定が可能に

トマイニング手法の応用は，例えば，音符の分析なると考えられる。一方，「共起ネットワーク」になど，さまざまな分野でも可能と思われる。

よるマイニングでは，大まかな傾向を知ることし
利益相反

かできなかったので，単独のグラフィック・デー

本論文に関して，開示すべき利益相反関連事項

タへの応用には適さないが，補足的に注意して使用すると効果的であると考えられる。

はない。

５．まとめ

引用・参考文献（References）

今回，９名の研究対象者から得られた“個人差

１）泰羅雅登, 中村克樹（監訳）. 第４版カールソのある脳内部位間有効結合モデル”の共通パター

ン神経科学テキスト―脳と行動―. 丸善出版,

ンを見出すために，全くの思い付きでテキストマ

2015, 747p.

イニングの手法を取り入れてみようと研究を始め

２）森田尚亨, 柳瀬香南. 脳波データを用いた精神

たが，結果的にその有用性を見出すことができた。

状態の推定および分類について. 高知学園短

非言語・非数値であるデータは，一般的にそのま期大学紀要. 2005, 36, p.49-73.

まの形式では，整理して分析することが容易でな

３）入戸野宏. 事象関連電位入門. https://cplnet.

い。しかし，本研究によって，“一定の表現ルール”

jp/wp-content/uploads/2020/12/ erp.pdf（参に則ってテキスト表現に変換しテキストマイニン

照2021-09-23）.

グを行うことで，それらデータが内含している意

４）鮫島広大.“３次元認識に必要な要素を処理す

味・特徴を抽出して分析できる可能性を実証できる脳活動の推定〜事象関連電位を用いた研究たと考えている。

〜”. 令和２年度専攻科応用生命科学専攻修了

今回，筆者が用い作成した有効結合モデルのグ論文集. 高知学園短期大学, 2021, p.117-172（図ラフィック表現は，認知活動中の脳内活動を理解

１：ｐ.170-171，図２：p.133，図３：p.134，

する上で視覚的・直感的に理解しやすいものであ

1.6判明した問題の記述内容：p.167-168）.

る。そのため，今後も有用なツールであると思わ

５）村上郁也（編）.イラストレクチャー認知神経

れるが，さらにテキストマイニング手法を組み合科学 第４章視覚. オーム社, 2014, p.54-70.

わせると，より一般性の高い研究が可能になると

６）杉原厚吉. “１ 立体をどうとらえるか”. 数理工

考えられる。今後の修了研究，将来の臨床検査学学への誘い. 東京大学工学部計数工学科数理科での卒業研究などでも，有効結合モデルとテキ

情報工学コース編. 日本評論社, 2002, p.1-10.

ストマイニング手法を組み合わせて研究していき７）富永裕久（著）.茂木健一郎（監修）.“視覚①＝たい。また，脳波データに基づくこのようなハイ

立体感はなぜ生まれるか”. 目からウロコの脳

ブリッド手法は，対象者に提示する課題を変える

科学―心と脳はここまでわかった！. PHP研

（例えば言語課題を用いた言語理解能力の検証や，究所, 2009, p.154-155.

人物写真の提示による記憶力の検証など）ことに８）Steven J. Luck and Emily S. Kappenman (ed.).

よって，早期認知症の評価などにも応用できるの

The Oxford Handbook of Event-Relatedではないかと考えている。しかしそのためには，

Potential Components. Oxford University

多数の健常者のデータに基づく正常な結合パター

Press, 2013, 641p.
5219）S. J. Kiebel; M. I. Garrido; K. J. Friston. “6９）Steven J. Luck. An Introduction to the EventRelated Potential Technique. 2nd ed., The

Dynamic

MIT Press, 2014, 406p.

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https: //www. fil. ion. ucl. ac. uk/spm/doc/

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13）田邊宏樹. 機能分化と機能統合からシステム

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として脳をとらえる. 基礎心理学研究. 2009,

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causal modelling of distributed electromagnetic

受付日：令和３年10月６日

responses. NeuroImage. 2009, 47, 590-601.

受理日：令和４年１月26日

53

Bulletin of Kochi Gakuen University / Kochi Gakuen College, No. 52(2022) pp.37‑54

Original Paper

An application of text mining techniques to the model estimation of interregional effective connectivity in the human brain
Naoyuki MORITA1＊

Abstract: The human brain has come to be understood as a functional integration system with mutual exchange of
information among coactive regions that have their own specific functions. It is now thought that such cognitive
phenomena as human consciousness and behavioral decision-making are generated by functional integrative
processes. In the course of studying for completion of advanced course in applied life sciences in 2020, the author anda student in this advanced course conducted research where the most likely effective connectivity model for theabove-mentioned coactive brain regions for each human research subject was estimated using the brain wave datafrom each subject, and these connectivity models were then graphically depicted in an easy-to-understand fashion.
However, the graphical connectivity models were unable to show a common connectivity pattern among subjects,
because that the brain waves differed in fundamental ways between individuals. Text mining techniques were applied
to resolve the question of how to identify common connectivity patterns from those graphical connectivity models. In
this paper, the effectiveness of the application of text mining techniques to the answering of this question is presented.
Key Words: effective connectivity, graphic description, text expression, text mining, KH coder

1

Kochi Gakuen University, Faculty of Health Science,Department of Medical Laboratory Science, *Email: morita@kochi-gu.ac.jp

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