2013 Fiscal Year Research-status Report
大規模数理モデルと神経生理実験による網膜の情報量解析
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25330340
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
神山 斉己 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (70233963)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 網膜 / 錐体モザイク / 網膜神経節細胞 / ニューロインフォマティクス / 数理モデル |
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| Research Abstract |
本研究は，視覚情報処理の前処理を担う網膜神経回路はどのような情報を脳中枢に伝える能力があるか，すなわち，網膜の入力レベルの情報受容能力，出力レベルの情報伝達能力をあて，網膜の情報処理を定量的に明らかにすることを目的としている．特に情報メディア技術への応用にも重要となる色情報処理を主な対象としている．
本年度は，錐体モザイクの自動生成手法，及び，実験データからの錐体モザイク推定手法の数理的検討を進めた．錐体モザイク生成については，生理学・解剖学から得られた錐体視細胞の網膜上の分布，各錐体の存在比をモデル化し，数100万の細胞モデルから構成される錐体モザイクを人工的に生成するアルゴリズム及びコンピュータプログラムを開発した．錐体の光応答モデルには錐体のスペクトル感度を導入し，波長による吸収率の違いを忠実に再現した．錐体内節部の非線形な膜特性も導入し，外節で生成された光電流から内節での膜電位応答変化に至る光情報の受容・伝達過程を数理モデル化した．この結果，錐体の生理学的特性が錐体モザイクの情報表現に及ぼす影響について，従来の光電流レベルだけなく，膜電位レベルで解析することが可能となった．
錐体モザイクの推定については，錐体‐神経節細胞のモデルに逆相関法を適用し，カラーランダム刺激入力と網膜出力となる神経節細胞のスパイク応答との逆相関からどの程度個々の錐体の位置やタイプが同定できるかのシミュレーション解析を行い，推定精度や推定に要する時間等，神経生理実験に適用する場合の問題点や課題を明らかにした．
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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
本研究では，網膜の入力レベルの情報受容能力，出力レベルの情報伝達能力に焦点をあてるものであるが，錐体モザイクの自動生成手法が確立されたことによって，様々な外界像を対象とした入力レベルでの情報量解析を着実に進めるための基盤が整ったといえる．さらに，自動生成された錐体モザイクの妥当性を実験データから評価するための手法について，数理的な解析も進めることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
錐体のサブタイプ間に存在し，細胞間の情報伝達に関わる電気的結合をモデルに導入するなど，錐体モザイクをよりリアリスティックにするためのモデルの改良を進める．これと並行して，様々な自然画像を入力として錐体モザイクの膜電位レベルでの情報量解析を行う．従来の光電流レベルの解析では網膜の実際の解剖学的，生理学的特性が十分考慮されていなかった．そこで，本研究では，錐体サブタイプの個人差などに関する知見を反映させると共に，錐体サイズの非一様性や生理学的な特性などがどのように影響しているかを詳細に解析する．モデルの評価や実証に必要となる網膜神経節細胞を対象とした予備生理実験を開始する．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
プログラム開発用のワークステーションを１台導入する計画であった．しかし，新機種を導入した場合には，開発環境整備などにも時間が必要となり，新しい研究の立ち上げに遅延が生じる恐れがあったため，今年度は研究の進展を優先させ，本学に整備されている従来からの開発環境を活用することとした．
今年度の研究を進める間に研究に必要となるOS，プログラミング言語，専用ライブラリ等を含めた開発環境を移行し易いように整理した．そこで，次年度に専用ワークステーションを導入する．これにより，シミュレーションプログラムの開発や本学に整備されている並列コンピュータとのシームレスな接続に基づいた効率的な研究基盤を整える．
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