2016.06.14

自閉スペクトラム症の視覚世界を探る――ヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレータ

長井志江 認知発達ロボティクス

科学 #自閉スペクトラム症#ヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレ

はじめに

自閉スペクトラム症(ASD: autism spectrum disorder)は、従来、対人関係や言語コミュニケーションといった、社会的能力の障害と考えられてきました [1–3]。

しかし、近年の認知心理学研究や当事者研究(注)により、その原因が社会性以前の感覚・運動レベルにある可能性が指摘されています [4–7]。

 

(注)当事者研究 [6,7] とは、ASD などの障害を抱えた当事者による研究で、自己の体験を主体的に内省し分析することで、日常生活でのさまざまな困難とその要因を理解し、より良い自助の方法を探ることを目的としています。

一般に、人間の脳では感覚器から入力された信号を時空間的に統合することで環境認識や行動決定を行っていますが、ASDではその統合能力が定型発達者と異なることにより、高次の認知機能である社会的能力に問題を生じたり、知覚過敏や知覚鈍麻 [8] などの非定型な知覚症状を発生するという仮説です [9]。

ASD知覚体験シミュレータの開発

著者らの研究グループでは、当事者研究を推進する東京大学熊谷晋一郎准教授の研究グループと協働で、ASDの非定型な知覚と社会性の問題にどのような関係があるのかを探るため、ASD の知覚世界をリアルタイムで再現することのできる、ヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレータを開発しました(図 1 参照) [10、 11]。

図1:ASD知覚体験シミュレータ。カメラとマイクロフォンから入力された視聴覚信号を実時間で処理し、ヘッドマウントディスプレイ上にASDの視覚世界を再現します。本シミュレータを用いることで、ASDの特異な知覚が社会的行動に与える影響や、脳活動に与える影響を調べることが可能になります。
図1:ASD知覚体験シミュレータ。カメラとマイクロフォンから入力された視聴覚信号を実時間で処理し、ヘッドマウントディスプレイ上にASDの視覚世界を再現します。本シミュレータを用いることで、ASDの特異な知覚が社会的行動に与える影響や、脳活動に与える影響を調べることが可能になります。

本シミュレータはヘッドマウントディスプレイ上に取り付けられた USB カメラから、装着者の視野に相当する画像と音声を取得し、有線でつなげられたコンピュータで ASD の視覚世界へと変換後、その結果をヘッドマウントディスプレイ上にリアルタイムで投影するという機能を持ちます。

これを用いることで、シミュレータの装着者は ASD の第一人称視点を見ることができるだけではなく、自己の運動が知覚にどのような影響を与えるのか、また、非定型な知覚が社会的行動にどう影響するのかも検証することができ、ASD 者の真の困りごとの理解に大きく貢献することが期待されます。

ASD の特異な知覚を評価するための実験

知覚体験シミュレータを開発するにあたり、まず、ASD の非定型な知覚が環境からのどのような視聴覚信号によって引き起こされるのかを、実験により調べました。

知覚という「主観的かつ定性的」な体験を「客観的かつ定量的」に評価するため、画像・音声処理技術を用いて様々な知覚過敏・鈍麻のパターンを、あらかじめ画像フィルタや音声フィルタとして用意し、ASD 者が過去の知覚体験を自ら再現し、評価することのできるシステムを開発しました。これは、自己の経験を内省することが苦手な ASD 者にとって、強力なツールとなります。

今回の実験では視覚に着目し、図 2 に示す 6 種類の画像フィルタを用意しました。図 2 (a) は無数の小さな点が現れる砂嵐状のノイズ、(b) はコントラストの強調、(c) は高輝度化、(d) はカラー画像をグレースケールに変換した無彩色化、(e) はぼかしフィルタを施した不鮮明化、そして (f) は物体の輪郭や模様といったエッジを強調したフィルタです。

図2:実験に用いたASDの非定型な視覚症状(6種類)。予備実験の結果から、より多くのASD者が体験したことのある視覚症状を選択しました。画像処理技術を用いて視覚症状をあらかじめ再現しておくことで、内省報告が困難なASD者の主観的体験を、客観的かつ定量的に評価することが可能になります。
図2:実験に用いたASDの非定型な視覚症状(6種類)。予備実験の結果から、より多くのASD者が体験したことのある視覚症状を選択しました。画像処理技術を用いて視覚症状をあらかじめ再現しておくことで、内省報告が困難なASD者の主観的体験を、客観的かつ定量的に評価することが可能になります。

フィルタの設計に際しては、従来研究で報告されている ASD の非定型な視覚症状だけではなく、工学的に画像処理技術を用いて表現しうる多様な画像フィルタ(全 12 種類)を用意し、予備実験の結果からより多くの ASD 者が体験したことのある 6 種類を採用しました。また、ASDの非定型な視覚症状には個人差や場面に応じて強度の違いがあることから、フィルタの強度も調整可能にしました。本手法により、ASD者は自らの体験を画像フィルタを用いて再現することが可能になります。

実験から明らかになった ASD に共通する三つの視覚症状

図3:実験で得られた結果を計算論的にモデル化し、それをもとに ASDの視覚症状を再現しました。左が入力動画、右がASDの視覚症状を表しています。
図3:実験で得られた結果を計算論的にモデル化し、それをもとに ASDの視覚症状を再現しました。左が入力動画、右がASDの視覚症状を表しています。

●輝度に由来するコントラストの強調と高輝度化

まず一つ目の実験結果として、コントラストの強調と高輝度化が、動画刺激の輝度と高い相関をもつことが明らかになりました。 実際に、 ASD の視覚世界を再現した画像を図 3 (a) に示します。左が実験に用いた動画、右が ASD の視覚世界を再現した動画です。

スキー場などの高い輝度をもった場面では、その輝度がさらに強調され、画像全体が明るくなっていることが確認できます。また、暗い夜道で明るい看板が映った映像では、道の暗さ(低輝度)と看板の明るさ(高輝度)がそれぞれ誇張された映像が生成されました。

では、このような症状はどういった生理学的・神経科学的メカニズムによって起きているのでしょうか?著者らは、ASD の瞳孔調整能力の弱さ [12、 13] が、コントラストの強調と高輝度化の主な原因であると推察しています。

人間の瞳孔は外界からの光の量を調節する役割を担っており、暗所では瞳孔を拡大することでなるべく多くの光を取り入れ、明所では瞳孔を収縮することで光の量を制限している [14] ことが知られています。定型発達者はこのような調節を自動的に行うことで、環境に応じて適切な量の光を取り入れていますが、ASD 者は定型発達者に比べて定常時で約 1.2~1.3 倍の大きさの瞳孔を持ち [12]、さらに、対光反射への応答時間の増大と、収縮率の低下 [13] という特性ももつことが知られています。

実際に、予備実験でも多くの参加者から、屋外に出たときに眩しく感じるとの報告を受けました。以上より、本実験結果は ASD の瞳孔機能の非定型性が、輝度という低次の視覚刺激に影響を受け、コントラスト強調と高輝度化という視覚過敏・鈍麻の症状を生成したという仕組みを表していると言えます。

●大きな動きに誘発される無彩色化と不鮮明化

二つ目の結果として、無彩色化と不鮮明化が動画刺激の動きと高い相関を持つことが明らかになりました。図 3 (b) に、本結果をもとに再現した ASD の視覚症状を示します。これは駅のホームで撮影した動画で、電車が通過した瞬間に大きな動きが発生し、無彩色化と不鮮明化の強い症状が現れていることが確認できます。

これらの症状を説明しうる知見として、ASD の周辺視野への依存性の高さ [15–17] と、周辺視野がもつ解剖学的な特徴が挙げられます。従来の心理実験によって、ASD 者は物体や他者を観察する際に、視野の中心で対象を注視するのではなく、横目で見ることが多いことが発見されています [15、 16]。

また、周辺視野に呈示された刺激に対して脳の視覚野がどのように活動するのかを調べたところ(視覚誘発電位)、定型発達者に比べて ASD 者では優位に高い反応を示すことが分かりました [17]。これらの知見は、ASD 者が定型発達者に比べて、周辺視野に強く依存していることを示唆しています。

一方で、人間の網膜は場所に応じて異なる信号を受け取っており、視野の中心(中心窩)では高解像度で色鮮やかな信号を受けているのに対して、周辺視野では低解像度で無彩色の信号を受けていることが知られています [18]。そして、動きの検出は主に周辺視野で行われ、それらの情報が脳で統合されることで、あたかも視野全体で鮮明かつ動きが存在するような認識を行っていると考えられています。

著者らは、こういった生理学的・神経科学的知見から、ASD では環境からの動き信号が引き金となって、それに敏感な周辺視野に含まれる不鮮明・無彩色な信号が顕在化し、その結果として図 3 (b) に示すような症状が現れるのではないかと考えています。

これをサポートする知見として、ASD 者は視覚信号を時空間的に統合するのが困難であること [19、 20]、視覚に限らず多様な感覚信号の統合も困難であること [4–7] が知られており、中心窩と周辺視野の信号の統合においても、同様の現象が起きているのではないかと推測されます。

●動きと音量の変化に起因する砂嵐状のノイズ

三つ目の結果として、動きと音量の変化に起因して、砂嵐状のノイズが発生することも明らかになりました。図 3 (c) に、本結果をもとに再現した ASD の視覚症状を示します。これは、雪の降る交差点を歩きながら撮影した動画で、線状に映っている雪に加えて、無数の白い点がノイズとして現れているのが確認できます。雪の上を車が走行する際に生じる動きや音、撮影者自身の歩行による動きや音が、その発生要因となっていると考えられます。

また、ここでは前節で説明した無彩色化と不鮮明化の症状も、同時に生じていることが分かります。無彩色化と不鮮明化が主に動きの量に比例していたのに対して、砂嵐状のノイズは動きの量の変化と高い相関を持っており、状況に応じてこれらが独立して現れることも考えられます。

これらの症状の生理学的・神経科学的要因についても、前述の二つの症状と同様に考察しましたが、ASD の知覚過敏・鈍麻には未解明な部分が多く、直接的な知見を見つけることはできませんでした。しかし、visual snow と呼ばれる類似の砂嵐状のノイズが、片頭痛患者に発生していることが分かり [21]、このことから、片頭痛を引き起こす特異な脳活動が ASD にも共通している可能性が考えられます。

例えば、視覚野における皮質拡延性抑制と呼ばれる非常にゆっくりとした脳活動 [22] や、舌状回周辺での代謝亢進 [21] が、片頭痛患者に見られる特異な脳活動で、visual snow との間に相関があることも指摘されています。

ASD 研究では、砂嵐上のノイズとの関連は不明ですが、興奮性/抑制性ニューロンのバランス不全 [23、 24] や、聴覚刺激に対する低次聴覚野の過剰反応 [25、 26] が、ASD に特有の脳機能として報告されています。以上のことから、砂嵐上のノイズは ASD の非定型な脳活動に起因する可能性が高く、感覚器の特異性に由来するコントラストの強調と高輝度化とは、別のメカニズムが影響している可能性が示唆されます。

おわりに

ここでは、ASD の非定型な視覚を再現することのできる、知覚体験シミュレータを紹介してきました。本システムを用いることで、ASD 者が抱える本当の困りごと理解し、真に役立つ支援のあり方を考えていくことが期待されます。社会性以前の感覚・運動レベルでの非定型性を補うことで、結果的に社会性の問題の改善につなげる、そのような支援システムの設計に役立てたいと思います。

【参考文献】

[1] S. Baron-Cohen: “Mindblindness”, MIT Press (1995).
[2] P. Mundy, M. Sigman, J. Ungerer and T. Sherman: “Defining the social deficits of autism: the contribution of non-verbal communication measures”, Journal of Child Psychology and Psychiatry, 27, 5, pp. 657–669 (1986).
[3] T. Charman, J. Swettenham, S. Baron-Cohen, A. Cox, G. Baird and A. Drew: “Infants with autism: an investigation of empathy, pretend play, joint attention, and imitation”, Developmental Psychology, 33, 5, pp. 781–789 (1997).
[4] U. Frith and F. Happe: “Autism: beyond ”theory of mind””, Cognition, 50, pp. 115–132 (1994).
[5] F. Happe and U. Frith: “The Weak Coherence Account: Detail-focused Cognitive Style in Autism Spectrum Disorders”, Journal of Autism and Developmental Disorders, 36, 1, pp. 5–25 (2006).
[6] 綾屋, 熊谷:“発達障害当事者研究-ゆっくりていねいにつながりたい”, 医学書院 (2008).
[7] 綾屋, 河野, 向谷地, Necco, 石原, 池田, 熊谷:“当事者研究の研究”, 医学書院 (2013).
[8] M. O’Neill and R. S. P. Jones: “Sensory-Perceptual Abnormalities in Autism: A Case For More Research?”, Journal of Autism and Developmental Disorders, 27, 3, pp. 283–293 (1997).
[9] Y. Nagai and M. Asada: “Predictive Learning of Sensorimotor Information as a Key for Cognitive Development”, in Proceedings of the IROS 2015 Workshop on Sensorimotor Contingencies for Robotics (2015).
[10] S. Qin, Y. Nagai, S. Kumagaya, S. Ayaya, and M. Asada, “Autism Simulator Employing Augmented Reality: A Prototype”, in Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics, pp. 123-124 (2014).
[11] 長井, 秦, 熊谷, 綾屋, 浅田:“自閉スペクトラム症の特異な視覚とその発生過程の計算論的解明:知覚体験シミュレータへの応用”, 日本認知科学会第32回大会発表論文集, pp. 32-40 (2015).
[12] C. J. Anderson and J. Colombo: “Larger Tonic Pupil Size in Young Children With Autism Spectrum Disorder”, Developmental Psychobiology, 51, pp. 207–211 (2009).
[13] C. Daluwatte, J. H. Miles, S. E. Christ, D. Q. Beversdorf, T. N. Takahashi and G. Yao: “Atypical Pupillary Light Reflex and Heart Rate Variability in Children with Autism Spectrum Disorder”, Journal of Autism and Developmental Disorders, 43, pp. 1910–1925 (2013).
[14] C. J. K. Ellis: “The pupillary light reflex in normal subjects”, The British Journal of Ophthalmology, 65, 11, pp. 754–759 (1981).
[15] L. Mottron, S. Mineau, G. Martel, C. S.-C. Bernier, C. Berthiaume, M. Dawson, M. Lemay, S. Palardy, T. Charman and J. Faubert: “Lateral glances toward moving stimuli among young children with autism: Early regulation of locally oriented perception?”, Development and psychopathology, 19, 1, pp. 23–36 (2007).
[16] B. Noris, J. Nadel, M. Barker, N. Hadjikhani and A. Billard: “Investigating Gaze of Children with ASD in Naturalistic Settings”, PLoS ONE, 7, 9 (2012).
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[18] D. Purves, G. J. Augustine, D. Fitzpatrick, W. C. Hall, A.-S. LaMantia, J. O. McNamara and S. M. Williams Eds.: “Neuroscience: Third Edition”, Sinauer Associates, Inc. (2004).
[19] M. Behrmann, G. Avidan, G. L. Leonard, R. Kimchi, B. Luna, K. Humphreys and N. Minshew: “Configural processing in autism and its relationship to face processing”, Neuropsychologia, 44, 1, pp. 110–129 (2006).
[20] T. Nakano, H. Ota, N. Kato and S. Kitazawa: “Deficit in visual temporal integration in autism spectrum disorders”, Proceedings of the Royal Society B, 277, 1684, pp. 1027–1030 (2010).
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[24] T. M. Snijders, B. Milivojevic and C. Kemner: “Atypical excitation-inhibition balance in autism captured by the gamma response to contextual modulation”, NeuroImage: Clinical, 3, pp. 65–72 (2013).
[25] J. Matsuzaki, K. Kagitani-Shimono, T. Goto, W. Sanefuji, T. Yamamoto, S. Sakai, H. Uchida, M. Hirata, I. Mohri, S. Yorifuji and M. Taniike: “Differential responses of primary auditory cortex in autistic spectrum disorder with auditory hypersensitivity”, NeuroReport, 23, 2, pp. 113–118 (2012).
[26] J. Matsuzaki, K. Kagitani-Shimono, H. Sugata, M. Hirata, R. Hanaie, F. Nagatani, M. Tachibana, K. Tominaga, I. Mohri and M. Taniike: “Progressively Increased M50 Responses to Repeated Sounds in Autism Spectrum Disorder with Auditory Hypersensitivity: A Magnetoencephalographic Study”, PloS one, 9, 7, p. e102599 (2014).

プロフィール

長井志江認知発達ロボティクス

大阪大学大学院工学研究科特任准教授。1999年青山学院大学大学院理工学研究科博士前期課程修了、2002年大阪大学大学院工学研究科博士後期課程単位取得退学、2004年同大学大学院より博士(工学)取得。2004年より(独)情報通信研究機構専攻研究員、2006年よりビーレフェルト大学ポスドク研究員、2009年10月より現職。人間の認知機能の解明を目標として、認知発達の仕組みを構成的アプローチから探る認知発達ロボティクス研究と、人間のような認知機能を備えたロボットと人のインタラクションに関する研究に従事。

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