2021 Fiscal Year Annual Research Report
感覚運動連関におけるバイアスを利用したミクロスコピックな確率的情報処理の解明
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19K12165
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
坪 泰宏 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳神経科学 / 確率型情報処理 / タッピング / 事象関連電位 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画は，最終目標である「機械的な情報処理と人間の行動レベルの情報処理のズレを，新しい神経回路の機能を探るためのヒントとして，理論神経科学的な観点から調べ直すことにより神経回路における制約条件を提案する」ことを目指して，課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」，課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」，課題3「マクロスコピックなモデル化を実現するためのミクロスコピックなモデル化」を行うものである．最終年度の2021年度は，課題1「周期的感覚刺激に対するタッピング運動のマクロスコピックなモデル化」について，これまでの研究で不規則性の種類が異なる確率性を与えることが示唆されたため，刺激提示場所の不規則性に関する影響に関する予備実験を行い，場所の不確定性が与える影響に関する仮説を構築した．また，課題2「確率的モデル構築のための行動・脳波計測実験」については，コロナ禍の影響により延期していた新たな実験を行い，入力の不確定性，出力の不確定性，内部予測モデルのパラメータ，それぞれに対し，それぞれの過程に相関する事象関連電位の成分とチャネルを調査した．課題3「マクロスコピックなモデル化を実現するためのミクロスコピックなモデル化」については，マクロスコピックな運動のバイアスをミクロスコピックな神経回路を用いて表現する際に，基準となるモデルとして，シナプスニューロン二重サンプリングモデルを考察した．また引き続き，運動野をはじめとしたタッピングに関連する領野の局所神経回路のネットワーク特性のデータ解析を行った．
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Research Products
(2 results)
