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2018 年度 実績報告書

閾値下共鳴を示す神経細胞から成るネットワークのダイナミクス

研究課題

研究課題/領域番号 16K00386
研究機関山形大学

研究代表者

姜 時友  山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (40415138)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード計算神経科学 / 神経回路シミュレーション / 閾値下共鳴 / スパイクタイミング依存可塑性 / ニューラルネットワーク / 脳型情報処理 / 記憶と学習
研究実績の概要

電気生理実験によって、ある種の神経細胞が、閾値下共鳴現象を示すことが実際の脳内におけるその存在とともに明らかになっている。しかしながら、その計算論的意義、特に再帰結合回路内における機能的役割は明らかになっていない。本研究では、閾値下共鳴現象を示す神経細胞によって構成された再帰結合回路網における、外部刺激に対する応答特性とシナプス可塑性による回路形成を計算論的に調べることを目的とした。
昨年度までに、複雑なチャネルダイナミクスによって閾値下共鳴現象を示す神経細胞モデルによって構築された回路網が、周期背景入力下にてスパイクタイミング依存可塑性(Spike-timing-dependent plastiticy, STDP)による回路形成を行う際に、周波数選択性を示すことを示した。言い換えると、入力刺激の空間構造を反映した回路結合が、周期背景入力の周波数に応じて選択的に形成されることを示した。また、そのような選択性が背景ノイズに対して自己組織的に最適化されるということを明らかにした。
本年度は、抑制回路が存在する場合や、外部刺激の入力タイミングの変動が回路形成へ及ぼす影響を調べることを目的とした。その結果、抑制回路の存在が、選択的回路形成における最適ノイズのピークや幅を調整できることが明らかになった。また、ポアソン入力のような刺激に対しては選択的回路形成が生じなかった一方、外部刺激タイミングが、周期背景入力の正のピークに対して遅れる場合には、比較的広い範囲において選択的学習を維持できることが示された。これらの結果から、閾値下共鳴素子のSTDP学習においては、入力の微細な時間構造を、周波数選択的に学習できることが明らかになった。
本研究により明らかになった計算論的な知見は、周波数変調を伴う視覚情報処理などといった皮質局所回路機能に対する理解への貢献が期待される。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2019 2018

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Cortical learning through the spike-timing-dependent plasticity modulated by intrinsic membrane potential fluctuation2019

    • 著者名/発表者名
      Taishi Matsumura, Tetsuya Yuasa, Siu Kang
    • 雑誌名

      Journal of Advanced Simulation in Science and Engineering

      巻: 印刷中 ページ: -

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Cortical learning through the spike-timing-dependent plasticity modulated by the intrinsic membrane potential fluctuation2018

    • 著者名/発表者名
      Taishi Matsumura, Tetsuya Yuasa, Siu Kang
    • 学会等名
      International Conference on Simulation Technology (JSST2018)
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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