計画研究
大脳皮質局所回路の動力学と情報表現の関係を理解するために、神経集団活動の数学的解析手法の開発や、神経回路のモデル化などを行った。多細胞スパイク列の時系列構造を検出するための新しい数学的手法を開発した。多電極記録法に必要な多細胞スパイク列の分離アルゴリズムの新しい手法を導入し、テトロードより深さ方向の情報を得やすく、実用上の重要性が高い、線形プローブ記録に適応させることに成功し、論文発表を行った。現在、この方法をさらに発展させ、従来法の２倍程度（１テトロードあたり数十個）の神経細胞の発火活動の同時記録を可能にした。運動野皮質から記録した多細胞記録データに独立成分分析や情報幾何学の方法を適用し、上層と下層の局所膜電位の行動依存の振動成分の変化や、神経発火の同期を見出した。とくに運動実行時に深層に、今まで知られていなかった低周波数ガンマ波（<50Hz）が強く現れることを明らかにした。この結果は運動実行時の運動野の振動活動は高周波数ガンマ波（>50Hz）だけではないことを示している。非負行列分解法に基づく画像時系列データの構造解析手法を開発し、カルシウム蛍光測定法で海馬から記録された画像データに適用し、百個程度の神経細胞の位置と活動を検出することに成功した。より大規模な神経細胞集団に適用可能なものにするために、プログラムの並列高速化を行っている。回路モデルでは、配線構造の非ランダム性を考慮した大脳皮質局所回路モデルを構築し、自発発火とワーキングメモリ活動を統一的に実現した。また非ランダムな神経回路が自発的に生成する時系列活動を可塑性ルールで読み出すことで、意思決定を行うラットの前頭葉に見られる神経集団活動の“軌道”生成をモデル化し、確率的意思決定と神経ダイナミクスに強い関係があることを明らかにした。
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 6件、 謝辞記載あり 4件) 学会発表 (14件) (うち招待講演 2件)
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