| 研究概要 |
我々ヒトは,顔写真を見たときに,顔の向きや表情の違いによらず個人の識別を行うことができる.このようなロバストな顔認識のメカニズムを解明するため,申請者は,サルの側頭葉IT皮質から計測されたスパイクデータの解析手法の開発を行った.具体的には,計測された多数のニューロンの中から,顔の識別に寄与するニューロンの組み合わせを抽出する手法を開発し,その結果,そのような組み合わせは一つだけではなく多数存在するという新たな知見を得た.また,開発した手法は,他の視覚情報処理研究にも適用可能であり,現在,「質感」の認識を対象とした研究室との共同研究へと発展している.また,顔認識や質感の認識には,IT皮質での,樹状突起を介した層間の相互作用が重要であることが示唆されており,申請者が開発を行っている樹状突起の電気的特性の推定手法が有効になると期待される.この推定手法では,樹状突起上の信号処理・伝搬を支配する膜抵抗の空間分布を推定することが可能であり,IT皮質での,樹状突起を介した情報処理のメカニズムの解明に大きな役割を果たすと考えられる.
また昨年度申請者は,IT皮質での情報表現を実現する神経回路モデルの構築に取り組んだ.近年の生理学実験により,脳内では情報がスパースに表現されている,すなわち,ある刺激が提示された際に,少数のニューロンのみが反応するということが知られている.このようなスパースな表現を実現可能にする神経回路モデルを構築し,その特性の解析を行った.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
現在申請書に記載したように,IT皮質矯計測されたスパイクデータの解析と神経回路モデルの構築を順調に進めている.また,開発したデータ解析手法は,他の研究対象にも適用可能であり,当初想定していなかった,研究の広がりを見せている.
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