| 研究課題/領域番号 |
16K00237
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 滋賀医科大学 |
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研究代表者 |
瀧 公介 滋賀医科大学, 医学部, 助教 (20359772)
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| 研究協力者 |
工藤 基
瀧 宏文
勝山 裕
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 聴覚 / 大脳皮質 / 局所回路 / ディープラーニング / 大脳皮質層構造 / 神経発生 / 転移学習 / 下丘 / ビームフォーミング / 音響情報処理 / 神経解剖学 / 情報工学 |
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| 研究成果の概要 |
中枢神経の動作原理について分子生物学的技法を応用した先進的な解剖学的解析とニューロネットワークのシミュレーションなど情報学分野の研究手法の組み合わせで独創的な成果を挙げることを目標としていた。当初のターゲットとしていたのは聴覚伝導路の脳幹上行路であり、周波数領域干渉計法と呼ばれる原理で音源の分離などが行われている可能性を探索していたが、所属する研究室が大脳皮質の研究に切り替わり動物モデルを使って大脳皮質層構造の意義について比較研究することが可能になったため、その解剖学的特徴を画像データとして抽出しつつ、ディープラーニングネットワークでその意義を比較できるシミュレーション実験系を作成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ディープラーニングは動物の脳の構造を参考にしたアイデアを取り入れることで発展し様々な分野で実用化がみられる様になってきたが、まだ課題に対する最適化が必要で汎用性が高いとは言えない。大脳皮質が本来持っている組織学特徴は６層からなる層構造であるが、現在のディープラーニングの各層はそれ自体の中で大脳皮質の層構造に相当する構造が取り入れられているとは言えないし、また層構造の意義自体も解き明かされているとは言えない。今回の研究によってディープラーニングネットワークにおいてこの問題について取り組むことが可能になり、その成果はディープラーニングの汎用性を飛躍的に高めることにつながると期待できる。
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