Decoding of motor signals using non-linear generalization of sparse coding and dictionary learning

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18KK0308
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (A))
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Perceptual information processing
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Tezuka Taro 筑波大学, システム情報系, 教授 (40423016)
• Project Period (FY): 2019 – 2022
• Keywords: 運動制御 / 小脳 / スパイク系列 / MUA

Outline of Final Research Achievements

Earlier work by the collaborator revealed that high-frequency deep brain stimulation (DBS) can block the transmission of information from the cerebellum to the cerebrum in a macaque monkey. The principal investigator implemented an analysis tool based on dimension reduction to compare how frontal lobe activity changes between normal and blocked conditions. Specifically, the investigator compared how the projected trajectory changes after projecting spike rates by PCA, TDR (targeted dimension reduction), and jPCA. The result showed that DBS changes the overall rates in the frontal lobe and affects the dynamics' effective dimension and autonomy.

Free Research Field

計算論的神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

前頭葉と小脳の連携は人間や動物が滑らかな運動を行う際に重要な役割を果たしている。そのメカニズムを解明することは小脳疾患の治療に繋がりうる他、前頭葉における運動信号の理解はBMI(brain machine interface)を通した運動支援システムの開発に貢献しうる。小脳は古典的には運動時の誤差信号を受け取り、教師あり学習を行う役割が想定されてきた。しかし近年、小脳が時系列パターンの生成器であるというモデルも提唱されており、活発な議論が続いている。小脳-大脳経路の可逆的な遮断を行い、神経集団のダイナミクスを調べる本研究はその議論に対して重要な情報を提供しうる。