Convolutional neural network with non-linear filters by dendrite neurons

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12136
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: Todo Yuki 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (70636927)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 唐 政 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (90227299)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 畳み込みニューラルネットワーク / 神経細胞樹状突起 / 脳の動作原理 / 方位選択細胞 / 全方位的な病変部

Outline of Final Research Achievements

This study introduced new non-linear characteristics into filters of the convolutional layer, which is responsible for local feature extraction of images in current convolutional neural networks, to realize non-linearity for more complex changes such as rotation and affine transformation.
Furthermore, we implemented a super-nonlinear convolutional neural network using dendrite neurons. We implemented the nonlinear convolutional neural network proposed in this study and confirmed its operation.
Finally, using the raw data of diabetic glomerular microscopic images from Kanazawa Medical University, we confirmed the effectiveness of the non-linear convolutional neural network proposed in this study for the diagnosis of diabetic lesions.

Free Research Field

脳型情報処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で提案した非線形的畳み込みニューラルネットワークが神経細胞樹状突起の構造まで予測できたことから、脳の高次視覚野における神経細胞樹状突起のより詳細な手がかり（シナプスの種類や位置や樹状突起の形状など）を得ることにより、脳の動作原理の理解・解明に道を開くことが大いに期待できる。
更に、本研究で提案した非線形的畳み込みニューラルネットワークが一次視覚野に特定の傾きの輪郭に反応する方位選択細胞を検証し、全方位的に細かい方位特徴でも抽出することができた。これにより医療診断においてもガン細胞の二次元的かつ全方位的な病変部を明確・効率よく認識できることが期待される。