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2018 年度 研究成果報告書

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

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研究課題/領域番号 16K00386
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 生命・健康・医療情報学
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
研究成果の概要

近年、電気生理実験により、ある種の神経細胞が発火の閾値下の電位変動において、特定の周波数に強く応答する共鳴現象を示すことが明らかになった。閾値下共鳴現象に対する単一細胞としての仕組みの理解が進められているものの、この共鳴素子が複数集まり、回路網を構成した際の振る舞いについては明らかになっていない。特に、記憶や学習などと関連したシナプス可塑性による回路形成に果たす役割はわかっていない。本研究では、閾値下共鳴現象を示す神経細胞からなる回路網が、周期背景入力とノイズの下で、外部からの刺激をどのように読み取り、回路構造へと反映するのかを、計算機シミュレーションによって調べることを目的としている。

自由記述の分野

計算神経科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

閾値下共鳴現象を示す神経細胞から成る回路網が、周期背景入力とノイズの下で、シナプス可塑性を通じた学習を行う場合に、外部刺激に対する学習が周波数選択的に行われることが明らかになった。言い換えると、受け手側の回路が受ける周期入力の周波数に応じて、外部刺激に対する学習の仕方が異なるということが計算機シミュレーションによって示された。また、このような周波数に依存した学習の違いは、周期入力とともに与えられるノイズの強度が適度な場合にのみ生じることが明らかになった。この研究により、注意関連情報処理などといった高次脳機能に対する、神経回路レベルからの理解につながることが期待される。

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公開日: 2020-03-30  

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