第13回全脳アーキテクチャ勉強会 2016/3/15「脳全体」の機能に迫る～機能的神経結合に基づく認知情報処理解明に向けて～

東京大学大学院
新領域創成科学研究科先端生命科学専攻
倉重 宏樹
h.kura00@gmail.com@hir_kurashige (Twitter)全脳コネクティビティ
解剖学的結合

機能的結合

因果的結合

Sporns (2007) Scholapedia

本講演では，主にresting-state functional connectivity(RSFC；安静時の機能的脳結合)を用いたネットワーク解析について話す．

認知機能に基づく脳の分割
Neurosynthデータベース：

今回実際に再構成した
cognitive mapの一例
emotion・http://neurosynth.org/
・11406本（2016/3/13現在）のfMRI論文が登録．
・アブストラクト（Pubmed ID）と脳賦活部位の座標を紐づけ可能，つまり認知機能語の出現と脳賦活の有無の相関を知れる．

cognitive mapの再構成

working memory

movement

Yarkoni et. al (2011) Nat. Methods

・・・・・・

認知機能に基づく脳の分割

199分割

voxels (160296個)

RSFC行列 (相関行列)

clustering・・・・・・

cognitive maps (109個)

認知機能に基づく脳の分割
109個の認知機能との連関度をラベルに持つ199個のparcelsを得る．
parcel 4

parcel 25

parcel 120

Nonnegative Matrix Factorizationによる次元削減
基底

Nonnegative Matrix Factorization (NMF):
非負行列を非負基底行列と非負係数行列に分解する．共起する成分を基底として抽出できる．右の例だと目にあたる成分や口にあたる成分などが抽出されている．

係数Lee & Seung (1999) Natureparcels (199個)≥0cognitive maps(109次元)≈cognitive maps(109次元)

parcels (199個)

係数行列

parcelsのラベル行列NMF因子
(6次元)

基底行列

×NMF因子(6次元)
cognitive maps
(109次元)Nonnegative Matrix Factorizationによる次元削減
各基底ベクトルの上位10成分：
Factor 0 (概念処理)
comprehension
0.248
narrative
0.245
concept
0.244
judgment
0.227
metaphor
0.221
theory of mind
0.211
inference
0.204
belief0.204
intention
0.202
semantic processing
0.191

Factor 1 (運動・表出)movement
0.329
motor imagery
0.314
speech production
0.302
skill
0.283
speech perception
0.256
motor control
0.245
melody0.235
integration
0.226
prosody
0.213
listening
0.207

Factor 3 (実行機能)
cognitive control0.303
rule
0.291
working memory
0.289
planning
0.288
maintenance0.276
response inhibition
0.241
expectancy
0.224
task switching
0.216
decision
0.210
deception
0.198

Factor 4 (価値判断)
reward0.320
anticipation
0.270
fear
0.263
arousal
0.261
choice0.255
decision making
0.233
loss
0.229
risk
0.225
stress0.224
eating
0.202

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 2 (視覚・注意)
mental imagery
0.342
spatial attention
0.333
visual search
0.329
search0.317
object recognition
0.252attention
0.242
gaze
0.241
face perception
0.223
selective attention
0.218
navigation
0.204
Factor 5 (記憶)episodic memory
default mode network
memoryautobiographical memory
memory retrieval
remembering
retrievalthought
familiarity
prospective memory

Factor 4(価値判断)

Factor 5
(記憶)

0.342
0.302
0.293
0.278
0.266
0.264
0.264
0.262
0.254
0.195

Nonnegative Matrix Factorizationによる次元削減
各parcelの位置とNMF係数の大きさ：
Factor 0

Factor 1

Factor 2

Factor 3

Factor 4

Factor 5

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)情報収集源の多様性
目的：
各parcelがどれくらい多様な情報源から情報を収集しているか，さらに情報収集源の多様性とparcelが担う認知機能に関係があるかを調べる．
各parcelの持つNMF係数を，そこから発生する熱の大きさとみなし，熱拡散により得られる定常温度をそのNMF因子から伝わる情報の大きさとみなす．
熱源(NMF係数)

定常温度

熱拡散

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)情報収集源の多様性
目的：
各parcelがどれくらい多様な情報源から情報を収集しているか，さらに情報収集源の多様性とparcelが担う認知機能に関係があるかを調べる．
情報源の多様性をGini係数で表す．[0,1]の値を取り，多様なほど小さい．

温度Gini = 0.2900152

温度Gini = 0.097

430152Factor 0Factor 1Factor 2Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

43
Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)情報収集源の多様性
目的：
各parcelがどれくらい多様な情報源から情報を収集しているか，さらに情報収集源の多様性とparcelが担う認知機能に関係があるかを調べる．
情報源の多様性をGini係数で表す．[0,1]の値を取り，多様なほど小さい．

温度Gini = 0.29001524

温度Gini = 0.097

Gini小30152Gini大Factor 0Factor 1Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

43
Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)情報収集源の多様性
目的：
各parcelがどれくらい多様な情報源から情報を収集しているか，さらに情報収集源の多様性とparcelが担う認知機能に関係があるかを調べる．
各cognitive mapとparcelsのRSFCを求め，上位10個のparcelsについてその平均Gini係数を算出し，それをその認知機能の情報収集源多様性の指標とする．
object recognition

RSFC to cognitive map

RSFC to cognitive map

episodic memory

温度Gini係数
Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

温度Gini係数
Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)情報収集源の多様性
目的：
各parcelがどれくらい多様な情報源から情報を収集しているか，さらに情報収集源の多様性とparcelが担う認知機能に関係があるかを調べる．
Gini小

cognitive maps (sorted)

NMFの基底行列を平均Gini係数が低い順（＝情報収集源の多様性が高い順）にソートした．

Gini大

この図から，Factor 5（記憶）が最も多様な情報源から情報を集めており，次いでFactor 4（価値判断），Factor 3（実行機能）の順に多様で，反対にFactor 1（運動・表出），Factor 2（視覚・注意）は多様性が低いことがわかる．

012 3 4
NMF因子

5

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)ネットワークのクラスタ性と認知機能の関係目的：
ネットワークの局所的なクラスタ性の強さと認知機能の関係を調べる．

Clique percolation法 (Palla et al. (2005) Nature):cliqueのノード数kを設定し，あるk-cliqueとほかのk-cliqueが(k-1)-cliqueを共有していたとき，それらをつないで一つのクラスタとする．これを繰り返してクラスタを拡張していく．
kを上げていくと，強いクラスタ性を持つ部分ネットワークが浮かび上がってくる．

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)ネットワークのクラスタ性と認知機能の関係目的：
ネットワークの局所的なクラスタ性の強さと認知機能の関係を調べる．
k=3
k=5係数行列k=8係数行列係数行列

視覚・注意にかかわるネットワーク，運動・表出にかかわるネットワーク，および概念処理にかかわるネットワークが，強いクラスタ性を持っている．
Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)巨視的認知情報処理と微視的認知情報処理目的：
認知情報処理における“粒度”を考察する．
一つの因子に特化したparcelsがある一方，複数のNMF係数で大きな値を取る，複数のNMF因子に関連するparcelsが少なからずある．

係数Gini = 0.51

係数Gini = 0.54

parcels (199個)

係数行列

Gini小係数Gini = 0.83

NMF因子
(6次元)
Gini大
Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)巨視的認知情報処理と微視的認知情報処理目的：
認知情報処理における“粒度”を考察する．
複数のNMF因子に関連するparcelsをどのように解釈すればよいか？
解釈１：

解釈２：

func() {subfunc1();
subfunc2();:}
subfunc1() {subsubfunc1();
subsubfunc2();:}多数の因子に関与するparcelは，多数の要因が組み合わさった特別な状況での情報処理を担う．つまり粒度の大きい機能を有する．

一般的に，funcよりsubfuncが，subfuncよりsubsubfuncの方が汎用的で，様々な関数から呼び出される（様々な機能に関与する）．
これと同様に，多数の因子に関与するparcel
は，汎用的に使われる粒度の小さい機能を有する．
Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)巨視的認知情報処理と微視的認知情報処理目的：
認知情報処理における“粒度”を考察する．
複数のNMF因子に関連するparcelsをどのように解釈すればよいか？
解釈１：

解釈２：

func() {subfunc1();
subfunc2();:}
subfunc1() {subsubfunc1();
subsubfunc2();:}多数の因子に関与するparcelは，多数の要因が組み合わさった特別な状況での情報処理を担う．つまり粒度の大きい機能を有する．

一般的に，funcよりsubfuncが，subfuncよりsubsubfuncの方が汎用的で，様々な関数から呼び出される（様々な機能に関与する）．
これと同様に，多数の因子に関与するparcel
は，汎用的に使われる粒度の小さい機能を有する．

？

Factor 0
Factor 1
Factor 2
Factor 3(概念処理) (運動・表出) (視覚・注意) (実行機能)

Factor 4(価値判断)

Factor 5(記憶)脳の機能的結合に基づく認知機能概念の概念分析
目的：
各認知機能について，そのcognitive mapを構成するvoxelsとほかの認知機能のcognitivemapsとのRSFCを測り，それをもとに認知機能を細分化して分析する．

emotion

0.12
0.44・・・・・・0.15-0.18

・・・・・・

working memory

rewardepisodic memory

movement

脳の機能的結合に基づく認知機能概念の概念分析
目的：
各認知機能について，そのcognitive mapを構成するvoxelsとほかの認知機能のcognitivemapsとのRSFCを測り，それをもとに認知機能を細分化して分析する．

“emotion”内のvoxelsのクラスタリング結果

clustering

脳の機能的結合に基づく認知機能概念の概念分析
目的：
各認知機能について，そのcognitive mapを構成するvoxelsとほかの認知機能のcognitivemapsとのRSFCを測り，それをもとに認知機能を細分化して分析する．

“emotion”内のvoxelsのクラスタリング結果

意思決定

恐れ

視覚

他者や自分の心情

抽象的意味の把握“emotion”は，意思決定，視覚，他者や自分の心情，恐れ，抽象的な意味の把握の各々に関与するサブ機能へと細分される．

脳の機能的結合に基づく認知機能概念の概念分析
目的：
各認知機能について，そのcognitive mapを構成するvoxelsとほかの認知機能のcognitivemapsとのRSFCを測り，それをもとに認知機能を細分化して分析する．

“prospective memory”内のvoxelsのクラスタリング結果

記憶

意思決定

知的判断

運動

実行機能

“prospective memory”は，記憶，知的判断，運動，意思決定，実行機能の各々に関与するサブ機能へと細分される．

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

自己・他者関連クラスタ

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

実行機能系クラスタ

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．
言語系クラスタ認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

価値判断系クラスタ

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

運動・表出系クラスタ

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．

視覚・注意系クラスタ

認知機能間ネットワーク
cognitive mapsの間のRSFCを測り，それをもとに認知機能をクラスタに分け，さらに多次元尺度法でマッピングした．
実行機能

自己・他者

言語

視覚・注意
価値判断

運動・表出認知機能間の継承関係について目的：
認知機能同士の継承関係を抽出する．

cognitive maps
(109個)

cognitive mapsと全脳voxelsのRSFC行列に対し，NMFを実行し，係数行列を二値化．

voxels (160296個)

cognitive maps(109個)≥0係数行列≈voxels (160296個)

×NMF因子(20次元)

二値化

基底行列

認知機能間の継承関係について目的：
認知機能同士の継承関係を抽出する．
抽出された継承関係の一例

まとめ○ 認知機能に基づく脳の分割法を提案した○ 各parcelについて情報収集源の多様性と担う認知機能の関係を調べた．
○ ネットワークの局所的クラスタ性と認知機能の関係を調べた．
○ 認知情報処理における粒度を考察した．
○ 脳の機能的結合に基づく認知機能概念の概念分析を行った．

○ 認知機能間のRSFCネットワークを調べた．
○ 認知機能間の継承関係を調べた．

今後の展望○ 創造性や好奇心，モチベーションなど，人工知能的に有用そうであるが曖昧な概念へと手法を適用する．
○ 各parcelの計算論的特性（入力・出力・内部状態の関係，積分特性等）とparcelが担う認知機能の関係を明らかにする．
○ 複数の因子に関与するparcelsが，汎用的な機能を持つparcelsなのか，特化した機能を持つparcelsなのかを同定する方法の開発する．
○ 自然言語処理を活用し，認知機能概念の概念分析を発展させる．

Acknowledgments

・ Hideaki Kawabata (Keio University)
・ Yuichi Yamashita (National Center of Neurology and Psychiatry)
・ Rieko Osu (The Nielsen Company Japan / ATR)
・ Yohei Otaka (Keio University / Tokyo Bay Rehabilitation Hospital)
・ Takashi Hanakawa (National Center of Neurology and Psychiatry)・ Manabu Honda (National Center of Neurology and Psychiatry)・ Tatsuhiro Hisatsune (The University of Tokyo)
Grant:The Sasakawa Scientific Research Grant
A Grant-in-Aid for Young Scientists (B)