概要

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長：徳田英幸） 脳情報通信融合研究センター（CiNet）と国立大学法人大阪大学（大阪大学、総長：西尾章治郎）は、ヒトの立体視力の個人差に対応した神経線維束を明らかにしました。

私たちの立体視は、両眼から入力された視覚情報が脳で処理されることによって実現しています。しかし、ヒトの立体視力に大きな個人差があり、その原因は明らかになっていませんでした。今回、NICT CiNet（竹村浩昌テニュアトラック研究員、天野薫主任研究員）と大阪大学大学院生命機能研究科（藤田一郎教授ら）の研究グループは、最新のMRI計測を用いて、両眼を使った立体視が得意な実験参加者と不得意な実験参加者の間で、神経組織密度に違いが見られる神経線維束を発見しました。この成果は、将来、弱視など立体視と関わる視覚障がいの解明や立体視力の個人差を考慮した映像提示技術の開発などに貢献することが期待されます。

なお、本研究成果は、日本時間2018年11月15日（木）に、国際的科学誌「米国科学アカデミー紀要（PNAS）」オンライン速報版で公開されました。

研究の背景

NICT CiNetでは、大阪大学と連携して、脳に学ぶ新たな情報通信技術の確立を目指し、脳科学と情報通信技術とを融合した研究開発を推進しています。

私たちは日常生活において、視覚世界の奥行きを知覚して物体の位置を把握しています。このような奥行きの知覚、立体視は、自動車の運転やスポーツなどあらゆる場面で重要な視覚認知機能の一つです。これまでの研究では、私たちの立体視は両眼が受け取る視覚情報の違いを手掛かりとして、脳が視覚情報を処理することによって成り立っているということが分かってきました。両眼を使った立体視研究の知見は、バーチャルリアリティ技術などにおいても、臨場感の生成に広く用いられています。

一方で、私たちヒトの立体視力には大きな個人差があることが知られています。健常成人の中でも、細かな奥行きを知覚できる人もいれば、大きな奥行きでないと知覚できない人もいます。こうした個人差は、何らかの脳の違いに起因すると考えられますが、これまで脳を傷つけることなく定量的に調べる方法が限られていたため、立体視力の個人差がなぜ見られるかは分かっていませんでした。

本研究の成果

今回の研究では、立体視力の個人差を説明する神経基盤として、脳の離れた場所同士を結ぶ線維束に着目しました。研究チームでは、MRIを用いて、視覚処理に関わる脳の場所同士を結ぶ線維束の構造の違いが、立体視力の個人差と関係するのではないかという仮説を検証しました。

まず、拡散強調MRIという手法で得られたMRI画像を分析することで、視覚処理に関わる線維束の位置を求めました。次に、定量的MRIという手法で、線維束の神経組織密度を計測しました。さらに、MRI実験に参加した実験参加者の立体視力を、心理実験によって調べました（用語解説1参照）。

線維束の神経組織密度と立体視力の関係を分析した結果、立体視力の高い参加者は、低い参加者と比べて、右半球（大脳右側）のVertical Occipital Fasciculus（VOF）と呼ばれる線維束の神経組織密度が高いことが明らかになりました（図2右参照）。さらにfMRI実験によって、VOFが大脳皮質上の奥行情報に反応する領域をつないでいることが示されました。また、VOFは、両眼の情報統合を必要としないコントラストの低い画像を区別する課題の成績とは関係しないことも確認しました。これらの結果は、VOFを介した視覚野の領域同士の連絡の仕方の違いによって、ヒトの立体視力の違いが見られる可能性を示唆します。

研究成果のポイント

• 最新のMRI技術を組み合わせることで、ヒトの立体視力の個人差に関する神経基盤を解明
• 立体視力の高い参加者と低い参加者の間で違いが見られる神経線維束を解明
• 弱視などのメカニズムや立体視に関わる視覚障がいの解明に期待

本研究成果が社会に与える影響（本研究成果の意義）

過去に行われた調査研究により、約3割のヒトが両眼を使った立体視が不得意であることが分かっています。今後、VOFと立体視力の関わりを更に詳しく調べることで、弱視などにおける立体視力機能の改善に役立てる知見が得られることが期待できます。

また、立体視力の個人差を脳データから評価する研究技術開発を進めることで、個人の認知特性の違いを考慮した映像提示技術の開発などにつながることも期待できます。

特記事項

• 共同研究グループ
  • NICT CiNet
    竹村浩昌（テニュアトラック研究員）、天野薫（主任研究員）
  • 大阪大学大学院生命機能研究科
    大石浩輝（大学院博士課程）、青木俊太郎（大学院博士課程），藤田一郎（教授）
• 研究支援
  本研究の一部は、総務省委託研究「次世代人工知能技術の研究開発」の支援を受けています。