福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授とジョンミンヨン特命教授らは、ADHD（注意欠如・多動症）児の脳構造の解析に人工知能（AI）を導入し、ADHD児には特定の脳部位に特徴があることを高い精度で明らかにした。 検討の結果、脳の148領域のうち眼窩前頭皮質外側など16領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にADHDの特徴が現れることが判明し、74～79％の精度でADHDの識別が可能であることを見出した。 さらに、これらの脳部位のうち眼窩前頭皮質では、ADHDの要因の１つで、実行機能（作業記憶の苦手さ）に影響しているCOMT遺伝子の多型と脳構造との関連も確認できた。また、国際的なデータベースで検証したところ、米国・中国のADHD児でも73％の精度で農部位の特徴が確認され、国際的にも応用できる可能性が示唆された。 この検査手法は、測定時間が５分以内と短く、検査中に特定の課題遂行が
ノイズ（雑音）は、一般的には集中すべき対象から注意をそらし学習や集中力を要する作業などの妨げになると考えられますが、人によってはノイズが集中に役立つこともあるようです。 ストックホルム大学の研究者らが行った実験により、普段注意力が散漫で教師の話を集中して聞くことができない子どもでは教室でホワイトノイズを流すことにより学習効果が上がり、逆に普段から注意力が高い子どもにとってはホワイトノイズは学習の妨げとなることが明らかになりました。教育の現場で応用することができれば、注意力散漫な子どもたちによる学級崩壊を防ぐ手段となるかもしれません。 詳細は以下から。Abstract | The effects of background white noise on memory performance in inattentive school children 雑音は通常集中の妨げとなると考えられます
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