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2017 年度 実績報告書

スパースモデリングから脳における視覚物体像の時空間表現に挑む

計画研究

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
研究課題/領域番号 25120004
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

谷藤 学  国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, チームリーダー (60197530)

研究分担者 佐藤 多加之  国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 研究員 (20391964)
内田 豪  国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 専門職研究員 (50321732)
大橋 一徳  国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第三部, 流動研究員 (90617458)
研究期間 (年度) 2013-06-28 – 2018-03-31
キーワード物体認識 / 下側頭葉視覚連合野 / マシンビジョン
研究実績の概要

本研究は、物体像表現の空間構造の解明(課題1)、物体像表現の空間構造と時間構造の統合理解(課題2)、脳における物体像のスパース表現の意味を解明する(課題3)の3課題から成る。平成29年度は、課題3について大きな進展があった。
1.下側頭葉視覚連合野の機能コラムから、大規模な物体像応答の記録を進め、そのデータをもとに交差検定を行った。具体的には、記録の半分をトレーニングデータとしてコラムの図形特徴を推定し、次に、残りのデータ(テストデータ)について、実際の神経応答と推定された図形特徴から予測される神経応答を比較した結果、新たに記録を行った全てのコラムについて、実際の神経応答と推定された応答の間には、有意な相関があった。
2.我々の記録したコラムは、顔に高い応答を示すコラムである。これらのコラムの半数は、ある特定の向きの顔に応答するという性質がある。我々は、さらに、1.で推定された図形特徴について、顔の向きに対する応答を推定してみると、それが実際の神経応答が示す顔の向きに対する反応と一致することを見出した。図形特徴の推定には顔の向きに対する反応は含まれていないので、この結果は図形特徴の推定の確からしさを示す強い証拠である。
3.多くの物体像刺激に関する神経応答と推定された応答の間の相関はおよそ0.7で、統計的に有意である。この値は、物体応答のばらつきの49%を説明する。従来の研究と比較すると、これは極めて高い値である。しかし、100%には届かない。これは、物体像の処理に関わる多層神経ネットワークを少ない層から成るネットワークで近似しているからである。しかし、そうすることで、物体像処理のネットワークの中で行われている処理をよりよく理解することが可能になった。

現在までの達成度 (段落)

平成29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

平成29年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2018

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Searching for visual features that explain response variance of face neurons in inferior temporal cortex2018

    • 著者名/発表者名
      Owaki, T, Vidal-Naquet, M, Nam, Y, Uchida, G, Sato, T, Cateau, H, Ullman, S, Tanifuji, M.
    • 雑誌名

      PlosOne

      巻: 13 ページ: e0201192 1-27

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0201192

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Transition rate dependence of interspike interval distributions of model neurons driven by two-state fluctuating input2018

    • 著者名/発表者名
      Uchida,G, Tanifuji, M.
    • 雑誌名

      PHYSICAL REVIEW E

      巻: 98 ページ: 032416 1-16

    • DOI

      10.1103/PhysRevE.98.032416

    • 査読あり

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公開日: 2019-12-27  

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