| Project/Area Number |
18K06537
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 46030:Function of nervous system-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2021)
National Institute for Physiological Sciences (2018-2020) |
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Principal Investigator |
Kimura Rie 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (60513455)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 神経生理 / 神経回路 / 視覚野 / 行動 / マルチユニット記録 / コントラスト |
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| Outline of Final Research Achievements |
We can perceive familiar objects even when they become indistinct. After repeatedly encountering specific objects, a subset of neurons in the primary visual cortex exhibited strong responses to low-contrast visual stimuli. These low contrast-preferring neurons were rare during passive viewing without training or anesthesia after training. The neurons showed stronger activities when rats correctly perceived a low-contrast familiar object and represented low-contrast visual information well. Following training, in addition to generally enhanced excitation, the phase synchronization of spikes to beta oscillations at high contrast was stronger in putative inhibitory than excitatory neurons. The change in excitation-inhibition balance might contribute to low-contrast preference. We revealed a new flexible mechanism of information representation, changing in correlation with visual contrasts.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
同じ視覚対象物を繰り返し見ることによって、興奮と抑制のバランスが変化し、低コントラストの視覚刺激に強く応答する細胞が増えて、低コントラストで見にくくなった画像の情報表現に貢献することを示唆する。これによって、経験した画像があいまいになっても知覚することができると考えられる。外界の情報は常に変化するが、脳はその変化に柔軟に対応しており、そのおかげで我々は安定して物を見ることができる。この研究成果は、様々な強さの入力に応じる脳の柔軟な情報表現を新たに提唱する。このような情報表現を組み入れた神経回路モデルを構築することで、人間の持つ安定した視知覚をコンピュータ上に再現することにつながると考えられる。
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