研究実績は以下のとおり. 本年度は、まず本研究の遂行上基礎となるニューロンのモデルとしてシナプス後電位およびスパイク発生後の不応性に関する電気生理実験の知見を反映したモデルを提案した。具体的にはシナプス後電位特性としてはα関数を採用し、不応性は指数関数的減衰をするとしてニューロンモデルを構築した。このモデルはGerstnerにより提案されているSpike Responseニューロンモデルの一種と見る事も出来るモデルである。しかし、本モデルはSpike Responseモデルに比べ遥かに単純な数理モデルでありながら、スパイク生成のタイミングにとって本質的に重要な、シナプス後電位特性と不応性に関しては電気生理実験結果を比較的忠実に表現できるモデルになっている点で、従来モデルより優れていると言える。 次に、本研究で提案したモデルニューロンの基本的な情報処理機能を明らかにするため、単一ニューロンを対象に、間隔一定のパルス列に対する応答特性に関する数値実験を遂行し、入力パルス間隔、パルス強度などの変化に対する応答特性の変化を表す分岐特性図を得た。さらに、この結果を基に、強度および間隔が一定で位相差を有する2つの周期的パルス列を加えた場合のこのモデルニューロンの応答について数値実験を行った。その結果として、2つの入力パルス列間の位相差の特定の区間において、このモデルニューロンが応答出力パルスで入力位相差を時間コーディング(temporal coding)的に表現し得る事を確認した。この結果は、本研究で提案したニューロンモデルが、temporal codingに基づく情報処理を行うための神経回路網の基本素子として適切なモデルである事を示している。
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