Experience-dependent change of visual feature representation in mouse visual cortex

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K13276
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Brain biometrics
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Yoshida Takashi 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (30723259)
• Research Collaborator: OHKI Kenichi ; UKITA Jumpei ; HAYASHI Ayako
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: デコーディング / 大脳皮質 / 視覚野 / マウス / 2光子イメージング / 画像再構成 / 集団活動

Outline of Final Research Achievements

Main purpose of this study is to understand what types of information is represented by sparsely active cortical neurons and whether information is reliably represented despite variability of neuronal responses. We have revealed that a complex pattern of a single natural image is mainly represented by a small number of strongly active neurons and that image representation is reliable regardless of variability of neuronal responses, which is achieved by some neurons that show similar representation patterns but are active on different trials. These results suggest an optimal decoding strategy in which downstream areas can reliably extract image information by collecting responses of strongly active neurons. We have also examined how image representation is modified by learning.

Free Research Field

神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

大脳皮質での情報表現の特徴の一つとして、少数の細胞により情報が表現されるスパースコーディングという考えが提唱されている。理論的な観点からスパースコーディングの利点が提唱されているが、実際の脳内の神経活動はばらつきが大きく、少数の細胞にどのような情報がどの程度安定して表現されているかを実験的に調べた研究はほとんどなかった。本研究の意義としては、生体脳において自然画像のパターンが少数の神経細胞に表現されていること、また、神経活動は比較的不安定であるにもかかわらず、情報が安定して表現されていることを明らかにした点にある。この成果は新規の画像処理や情報処理技術の開発への応用の可能性が期待される。