2023 Fiscal Year Research-status Report
物体カテゴリー境界付近の分類の脳内メカニズムの解明
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22K12189
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
松本 有央 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (00392663)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅生 康子 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (40357257)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 脳 / カテゴリー分類 / ニューロン / モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、サルの脳のTE野内におけるカテゴリーの境界付近の情報処理過程を明らかにすることである。本研究では、TEO野とTE野内に複数の電極アレイを埋め込み、カテゴリー境界があいまいなモーフィング画像を用いて、ニューロン活動を記録する。これらのニューロン活動を基に、レザバーネットワークを構成し、深層ニューラルネットと組み合わせてモデルを構成する。モデルの挙動とニューロン活動を比較することで、カテゴリー境界付近での分類情報の処理過程を解明することができる。本研究では、モーフィング画像をサルに呈示したときニューロン活動を記録し、レザバーネットワークによるモデル化を実施する。そのために、以下の3つの課題に取り組む。令和4年度から課題1を実施し、令和5年度と6年度には課題2と3を実施する。
[課題1] ニューロン活動の記録: TE野とその前段階であるTEO野に電極アレイを埋め込んだサルが、呈示された画像がイヌかネコかによってサルの行動を変える
タスクを実行中に、ニューロン活動を記録する。研究分担者の菅生康子博士と共同でおこなう。
[課題2] ニューロン活動に基づいたレザバーネットワークの構成: 課題1により記録したニューロン活動を基に、レザバーネットワークを構成する。
[課題3] カテゴリー境界分類の神経回路モデルの構成: 課題2のレザバーネットワークと深層ネットワークを組み合わせることで、モーフィング画像に対するカテゴリー分類の神経回路モデルを構成する。
本年度は、課題１と課題2について研究を実施し、TE野ではカテゴリー学習に従い、ニューロン集団活動が変化するのに対し、TEO野では変化しないことが分かった。深層ネットとの比較をおこない、TE野とTEO野で異なる深層ネットの層が最も似ていることが分かり、国際学会において発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
課題１と２において順調に進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は研究計画に従い、課題１、２、３に取り組む。
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| Causes of Carryover |
外国出張の予定が合わずにキャンセルしたため。ニューロンモデル構築用のPCや出張旅費に使用予定。
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[Presentation] サルTEO野とTE野におけるカテゴリー情報処理の違い2023
Author(s)
清水 将海, 片上 舜, 岡田 真人, 菅生 康子, 林 和子, 松田 圭司, 三浦 健一郎, Mark Eldridge, Richard Saunders, Barry Richmond, 松本 有央
Organizer
第46回日本神経科学大会
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