2019 Fiscal Year Annual Research Report
大脳皮質処理と皮質下処理が顔認知に与える影響： 計算モデルと心理実験による検討
Publicly Offered Research
| Project Area | Construction of the Face-Body studies in transcultural conditions |
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| Project/Area Number |
18H04197
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
稲垣 未来男 大阪大学, 生命機能研究科, 助教 (40596847)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 表情認識 / 高次視覚野 / 扁桃体 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
霊長類で高度に発達した大脳皮質経路と進化的に古い皮質下経路は視覚的な顔の処理の異なる側面を担うと考えられる。これら2つの神経経路処理の働きを詳細に調べるために、人工的なニューラルネットワークによるモデル化を試みた。脳の構造的な特徴を調べた神経解剖学の知見にもとづいて、大脳皮質処理を処理層の多い深層型ニューラルネットワークで、皮質下処理を処理層の少ない浅層型ニューラルネットワークでモデル化した。表情画像データベースを学習した各ニューラルネットワークの出力特性（特に空間周波数特性）を、脳の機能的な特徴を調べた神経生理学の知見と比較した結果、深層型ニューラルネットワークは大脳皮質の高次視覚野と、浅層型ニューラルネットワークは皮質下の扁桃体と類似した特性を示した。さらにそれぞれのニューラルネットワークが恐怖表情のどのような特徴を処理しているのかを調べるために、ノイズ付加による心理学的逆相関法を適用して特徴の可視化を行った。深層型ニューラルネットワークは目・鼻・口といった顔のパーツの形状・輪郭に、浅層型ニューラルネットワークは口などの大まかな陰影に注目して処理することが分かった。脳を模倣したニューラルネットワークが示したこれらの知見について、実際の脳の大脳皮質経路と皮質下経路における処理に関しても同様の特性が存在することが示唆される。また、2つの神経経路処理がどのように迅速な意思決定に影響を与えているかを調べる心理実験系を構築するため、先行して視覚呈示される顔表情がドット群の動きを素早く検出する能力に与える効果を調べる課題を考案して基礎的な心理実験を行った。
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| Research Progress Status |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
モデル研究の成果が認められて2019年度日本神経回路学会最優秀研究賞を受賞した。
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