2018 Fiscal Year Annual Research Report
脳情報動態解明に資する多階層・多領野データ統合モデリング法の開発
| Project Area | Brain information dynamics underlying multi-area interconnectivity and parallel processing |
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| Project/Area Number |
17H06310
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石井 信 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90294280)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 匡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40392162)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳情報動態 / カルシウムイメージング / 機能モジュール / エンコーダ / デコーダ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(A) 電子顕微鏡画像からの構造決定手法の開発を、川口班員(A01班)と連携して実施した。汎用画像処理ユニット(GPGPU)を用いた高効率化、および、大規模ストレージを用いたパイプライン化を進めた。
(B) 松崎班員(A01班)、尾藤班員(A02班)と連携して、マウス意思決定学習に関わる中枢神経活動、行動の同時記録データに対し、中枢表現を求めることのできる手法の開発を進めた。逆強化学習に基づくエンコーダ法の開発を、線虫の温度走性行動データに適用して、線虫の探索行動には二種の戦略があることを明らかにした(Yamaguchi, et al., 2018)。春野班員(A03班)と連携して、意思決定課題を遂行中のヒト核磁気共鳴画像からのブレインデコーディングへの応用研究を進めた。
(C)喜多村班員(A02班)から得られた小脳プルキンエ細胞のカルシウムイメージングによる登上線維刺激データを、分担者（山﨑）がこれまでに開発した小脳神経回路モデルに組み込むことで、マウス運動課題における腕運動の軌道生成の再現シミュレーションを実施、特定の登上線維刺激をブロックするとそれに応じて生成される軌道が変化することをシミュレーションにより検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成30年に「データ駆動型モデリング法の開発」を担当可能な研究協力者を公募したが、想定以上に困難であり、必要とする専門知識を有する候補者の選定に至らなかった。そこで上記研究項目について6か月の遅延を想定した計画変更を行った。平成31年7月着任で確保できたことで、遅延を想定して変更された計画は達成された。一方で、項目(A)(B)(C)において、線虫の行動戦略の同定、ヒト核磁気共鳴画像からのデコーディングなどで計画に則った成果が挙がっており、それらを総合すると、「おおむね順調に進展している」と判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
(A) 電子顕微鏡画像からの構造決定手法について、画像処理パイプラインの本格稼働を図り、そのパイプラインはソフトウェアとして公開可能なものとする。
(B) 逆強化学習に基づくエンコーダ法の開発は、領域内共同研究に基づくマウス4Dデータへの適用を継続実施するとともに、ヒトイメージングデータへの適用を進める。特に、ヒトの自らの経験と他者の観察に基づく意思決定過程の解明に関して応用研究を進める。
(C) マウス運動課題の再現を目指して、小脳プルキンエ細胞のカルシウムイメージングデータと小脳神経回路モデルとの統合を進める。
これら個別の課題を進めることで、脳情報動態の解明に関わる、本計画研究の目標達成に近づける。
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Research Products
(8 results)
