研究課題/領域番号 |
20K11709
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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研究機関 | 京都大学 (2022) 北海道大学 (2020-2021) |
研究代表者 |
島崎 秀昭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50587409)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | 状態空間モデル / イジングモデル / 神経スパイクデータ / キネティック・イジングモデル / 非平衡系 / 情報幾何 / 平均場近似 / 神経符号化 / 非線形ダイナミクス |
研究開始時の研究の概要 |
脳は神経ネットワークを用いて外界のモデルを構築し,これに基づいて感覚刺激の原因を推測する器官であるという考え方(ベイズ脳仮説)が提案されている.この仮説を検証するために,本研究では脳が有する外界のモデルを実験データから明らかにする基盤的な統計解析技術を開発する.このために,我々がこれまでに構築してきた時間変動する神経細胞集団の発火頻度と相関構造を逐次推定する技術【状態空間-イジングモデル】を発展させ,大規模な神経細胞集団活動の非線形ダイナミクスの解析を可能にする技術を開発する.この技術に基づいて,大規模・非線形データから神経細胞集団が有する外界のモデルを明らかにする手法を開発する.
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研究実績の概要 |
本研究は,脳が有する外界のモデルを実験データから明らかにするための基盤的な統計解析技術として,時間変動する神経細胞集団の発火頻度と相関構造を逐次推定する技術として我々がこれまでに構築した【状態空間-イジングモデル】を発展させ,より大規模・非線形な神経細胞集団活動の解析を可能にする技術を開発することを目的としている. 3年目にあたる本年度は,キネティック・イジングモデルを用いた状態空間モデルの推定精度および計算時間等の定量的検証を行った.また,キネティック・イジングモデルの古典的モデルである非対称Sherrington-Kirkpatrickモデルに対する秩序・無秩序相転移およびパターン生成等の基礎的特徴について理論的な研究を行い,厳密解を得る等の成果を得た.これらに加えて,従来型の状態空間-イジングモデルの実データへの適用も行った.特に,本年度出版された論文(Shomali, Ahmadabadi, Rasuli, Shimazaki. Communications Biology, 2023)の中で,Allen Instituteが提供する覚醒下のマウスの第一次視覚野神経細胞集団から記録した3つの神経細胞集団のスパイク時系列データに本手法を適用することで,視覚刺激等の影響で変動する発火頻度の影響を取り除いた上で,強い負の3次相関が見出せることを示した.これにより,当該論文の主張を強く補完することができた.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
キネティック・イジングモデルを用いた脳の巨視的な状態量の定量化に向けた実データ解析の研究および関連研究のサーベイを進める.
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今後の研究の推進方策 |
キネティック・イジングモデルを用いた脳の巨視的な状態量の定量化に向けた実データ解析の研究および関連研究のサーベイを進める.
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