ATR、睡眠中に見ている夢の内容を解読する技術を開発

国際電気通信基礎技術研究所(ATR)は4月2日、睡眠中のヒトの脳活動パターンから見ている夢の内容を解読することに成功したと発表した。

同成果はATR脳情報研究所・神経情報学研究室の堀川友慈氏(奈良先端科学技術大学院大学-ATR教育連携研究室・博士課程、現 ATR研究員)、玉置應子 研究員(現 ブラウン大学)、宮脇陽一 研究員(情報通信研究機構、現 電気通信大学)、神谷之康 室長(奈良先端科学技術大学院大学 客員教授)らによるもので、詳細は4月4日(米国時間)に米科学誌「Science」オンライン版に掲載された。

夢の内容は、「夢占い」や「夢判断」などとして、その機能や意味についてさまざまな考察がなされてきたが、実際の夢の内容は、その本人にしかわからず、しかもすぐに忘れてしまう、などの理由から、客観的に調べることが難しく、実験的にコントロールすることが困難であった。

研究グループでは、これまでヒトの脳活動信号をパターン認識アルゴリズムによって解析し、知覚内容や身体の動きを解読することで、脳活動信号に表現されている詳細な情報を読み出すことが可能な「脳情報デコーディング技術」を開発してきたが、従来は実際に画像を見ている時や課題を行っている時の脳活動を対象としており、夢に代表されるような、外部からの刺激と関係なく脳が自発的に生み出すイメージの解読は行ってこなかった。

今回、研究グループは同技術を、睡眠中のヒトの脳計測データに適用することで、睡眠中の脳活動パターンから夢に現れる物体の情報を解読することに挑んだ。

具体的には、脳波計(EEG)を装着した3人の被験者にfMRI(functional magnetic resonance imaging:機能的磁気共鳴画像)装置の中で眠ってもらい、睡眠中の脳活動の計測を行い、脳波をモニタリングしながら睡眠状態の判定をリアルタイムに行い、夢見と強い関連があると知られている睡眠脳波のパターンが生じたタイミングで被験者を起こし、直前まで見ていた夢の内容を報告してもらた後、再び被験者に眠ってもらい、夢を見てもらい報告してもらう(夢報告)ということを各被験者ごとに約200回実施。

夢報告に現れる物体や風景を表す名詞などを抽出し、言語データベースを用いて解析することで、非定形な夢報告文を主要な本やクルマなど約20の物体カテゴリの有無を表現するベクトルに変換したほか、主要な物体カテゴリに対応する画像をWeb上の画像データベースから収集し、それらの画像を見た時の大脳視覚野の脳活動を使って、物体情報を解読するパターン認識アルゴリズム(デコーダ)を構築。これにより、従来はコントロール困難で不定形な夢報告データを定量的に扱えるものとすることに成功したという。

同デコーダは、睡眠中の脳活動データが与えられると、各物体カテゴリが存在する度合いを示す「スコア」を出力するが、実際の実験では、覚醒直前(0～15秒前)の脳活動を用いた場合に夢の報告に現れた物体カテゴリが高い値を示すことが確認されたという。

研究グループでは、この成果について、夢報告の内容が覚醒直前の脳活動を反映していることを示すものとするほか、それ以前の脳活動は夢内容を表現していたとしても覚醒時には忘れてしまって報告することができないのかもしれないと説明している。また、視覚野を分割してそれぞれの部位でデコーディング精度を比較したところ、後頭葉から側頭葉にかけて広がる高次視覚野を用いた場合に高い精度が得られることも判明した。

高次視覚野は、物体画像に対して強い活動を示すことが知られている部位であり、このことは夢を見ている時にも、画像を実際に見ている時と類似する脳活動パターンが生じていると考えられるほか、報告に含まれる物体カテゴリだけでなく、それと関連性が高いカテゴリ(例えば"クルマ"に対しての"道路")も高いスコアを示すことから、報告はなかったが実際には夢に現れていた物体がデコーダの出力に反映されている可能性もあると研究グループは述べている。

今回の成果は、睡眠中の高次視覚野の脳活動から夢に現れる物体の情報を高精度で解読することを可能としたものだが、夢の中に現れる色や形などの画像特徴を解読できるかはまだ明らかではないという。また、夢には視覚的な要素だけではなく、体の動きや感情などの要素もあることから、研究グループでは今後、今回のアプローチを応用・発展させることで、より多様な夢内容の解読が可能かどうかを検証していく予定とするほか、同手法を夢以外の、想像や幻覚などを解読するために用いたり、ブレイン・マシン・インタフェース(BMI)や心理状態の可視化、精神疾患の診断などに応用展開を図っていきたいとしている。