| 研究領域 | スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
25120004
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| 研究機関 | 独立行政法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
谷藤 学 独立行政法人理化学研究所, 脳科学総合研究センター, チームリーダー (60197530)
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| 研究分担者 |
内田 豪 独立行政法人理化学研究所, 脳科学総合研究センター, 専門職研究員 (50321732)
大橋 一徳 独立行政法人理化学研究所, 脳科学総合研究センター, 研究員 (90617458)
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| 研究期間 (年度) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| キーワード | 下側頭葉視覚連合野 / 顔認識 |
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| 研究実績の概要 |
本計画研究の【課題1】「物体像表現の空間構造の解明」について、次のような研究を行った。まず、「意味的カテゴリ」と「図形特徴」という物体像の持つ２つの属性の脳内表現を，104個の物体像に対するサル高次視覚連合野（TE野）の様々な部位（39か所）の応答から解析した．まず，物体像で張られる空間の中での記録部位の分布を混合正規分布と仮定し，変分ベイズ法を用いたクラスター解析を行った．このクラスター解析では，他のクラスター解析と異なり，クラスターの個数を客観的に決めることが出来るという特徴を持つ．解析の結果，記録部位は意味的なカテゴリに選択的な少数のグループに分けられた．記録部位は脳の上においてもクラスターを形成し，また，個々の記録部位はカテゴリのメンバーに対する反応性において異なっていたので，意味的なカテゴリを表象する大きな構造の中に，カテゴリの異なる特徴に反応する部分構造（記録部位に相当）が埋め込まれていると結論した[Sato, et al., 2013]．次に、意味的カテゴリ領域の一つである顔領域についてミクロな構造を探求した．具体的には、顔領域の中で，顔の向きに対する反応性がどのようにマップされているかを探求した．領域の中の31か所から顔の向きに対する応答を記録した結果，記録部位は最適な顔の向きに関して連続的に並んでいた．しかし，スパースにしかサンプルできない電極による記録法では，記録を行っていない部位の最適な顔の向きは分からない．そこで，ガウシアンカーネルを用いたカーネル回帰を適用し，最適な顔の向きに関する空間的に連続的なマップの推定を行った．その結果，汎化誤差39.5度で連続マップを得ることが出来た．また，マップに折り返し（破線）があることを発見した（論文準備中）．
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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
計測機器の購入について納入が遅れたため、実験開始に若干の遅れはあったが、その後、神経活動の記録は順調に進み、予定通りの成果を得ることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題2「物体像表現の空間構造と時間構造の統合理解」の研究を進めるとともに、課題1で得られたデータを用いて、【課題3】「脳における物体像のスパース表現の意味を解明する」の研究を開始する。
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