2018 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamics in Cortical Network of Resonator neurons
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16K00386
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
姜 時友 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (40415138)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 計算神経科学 / 神経回路シミュレーション / 閾値下共鳴 / スパイクタイミング依存可塑性 / ニューラルネットワーク / 脳型情報処理 / 記憶と学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電気生理実験によって、ある種の神経細胞が、閾値下共鳴現象を示すことが実際の脳内におけるその存在とともに明らかになっている。しかしながら、その計算論的意義、特に再帰結合回路内における機能的役割は明らかになっていない。本研究では、閾値下共鳴現象を示す神経細胞によって構成された再帰結合回路網における、外部刺激に対する応答特性とシナプス可塑性による回路形成を計算論的に調べることを目的とした。
昨年度までに、複雑なチャネルダイナミクスによって閾値下共鳴現象を示す神経細胞モデルによって構築された回路網が、周期背景入力下にてスパイクタイミング依存可塑性（Spike-timing-dependent plastiticy, STDP）による回路形成を行う際に、周波数選択性を示すことを示した。言い換えると、入力刺激の空間構造を反映した回路結合が、周期背景入力の周波数に応じて選択的に形成されることを示した。また、そのような選択性が背景ノイズに対して自己組織的に最適化されるということを明らかにした。
本年度は、抑制回路が存在する場合や、外部刺激の入力タイミングの変動が回路形成へ及ぼす影響を調べることを目的とした。その結果、抑制回路の存在が、選択的回路形成における最適ノイズのピークや幅を調整できることが明らかになった。また、ポアソン入力のような刺激に対しては選択的回路形成が生じなかった一方、外部刺激タイミングが、周期背景入力の正のピークに対して遅れる場合には、比較的広い範囲において選択的学習を維持できることが示された。これらの結果から、閾値下共鳴素子のSTDP学習においては、入力の微細な時間構造を、周波数選択的に学習できることが明らかになった。
本研究により明らかになった計算論的な知見は、周波数変調を伴う視覚情報処理などといった皮質局所回路機能に対する理解への貢献が期待される。
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