2018 Fiscal Year Annual Research Report
神経活動と分子活性が織り成す学習規則の可視化
Publicly Offered Research
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
17H06029
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
濱口 航介 京都大学, 医学研究科, 講師 (50415270)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | カルシウムイメージング / 関心領域 / 内部モデル / 強化学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，以下２つの課題を行った．
１．分子活性レポータ画像解析技術の開発：分子活性レポータの画像と合わせ，二光子顕微鏡によるカルシウムイメージングの動画を高速で解析する事を目標に，新しいアルゴリズム，HDBCellSCANを開発した．隣接するピクセル間の相関Cが与えられた時，1-C をピクセル間の距離と定義する距離空間では，同じ細胞や樹状突起に属するピクセルは似た蛍光変化をするために密集する．この性質を利用し，密度依存クラスタリングを行うと，細胞の形状に依存せずに関心領域（ROI, 同じ蛍光変化をする領域）を同定できる．k-means等の従来のクラスタリング手法と比較すると，事前に細胞数を知る必要がなく，最小の細胞サイズ（ピクセル数）さえ知っていればよい．これは事前に細胞数がわからないカルシウムイメージングのROI検出に適した手法である．また他のクラスタリング手法と比較して，最も高速に動作するため，大規模イメージングの解析に適した技術である．
２．意思決定課題への応用：行動を選択する際の神経活動を記録するため，有限リソースのtwo arm bandit taskを開発した．学習後のマウスの行動パターンは，Model-freeの強化学習では説明できず，内部モデルによる予測を用いて意思決定を行っている事が示唆された．これらのマウスの２次運動野（M2）から，2光子カルシウムイメージング法による神経活動の観察を行った．上記の画像解析プログラムを用いて解析を行った所，行動選択の前の準備活動は，内部モデルからの予想に一致した行動価値を表現していた．今後は，この結果をさらに推し進め，より多くの個体，皮質領域からデータを集め，内部モデルの皮質担当領域の解明，M2領域の準備活動が調節される神経メカニズムの解明に，焦点を当てる．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)
