| 研究課題/領域番号 |
19K20348
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 沖縄科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
LI Yuzhe 沖縄科学技術大学院大学, 神経計算ユニット, スタッフサイエンティスト (30815436)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | Bayesian inference / Decision making / Uncertainty / Cortical layers / Calcium imaging / functional connectivity / dimensionality reduction / metastate / cortical layers / prism lens / calcium imaging / factor analysis / Bayesian PCA / transfer entropy / multiple cortical layers / clustering / somatosensory cortex / active lever / operant conditioning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Bayesian brain theory explains a wide range of sensorimotor behaviors. It hypothesizes that actions are guided by experience and sensory evidence. This project aims to investigate the neural mechanisms of Bayesian-like behaviors on the basis of the multi-layer structure of the cortical cortex.
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| 研究成果の概要 |
このプロジェクトでは、不確実な環境下での動物の意思決定と異なる皮質層の神経活動の関係を調査します。そのために、マウスを対象にレバー操作タスクを設計し、プリズムレンズを皮質に埋め込んで同時に複数の層のカルシウムイメージングデータを取得しました。ノイズの多いデータを解析するため、次元削減にデュアルARD手法を開発し、デコーディングとエンコーディングにも活用しました。さらに、異なる層のニューロン間の時間的・空間的な接続パターンを探索しました。現在はベイズモデルを用いて神経活動を分析中です。開発した手法を統合し、異なる皮質層間での意思決定プロセスについて貴重な洞察を得ることを期待しています。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The exploration of neural activity patterns across cortical layers provides insights into how different layers of the brain communicate and organize information. Understanding how decision-making occurs at the neural level will deepen our understanding of human behavior, cognition, and perception.
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