| 研究課題/領域番号 |
17H01754
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
研究代表者 |
酒井 宏 筑波大学, システム情報系, 教授 (80281666)
|
|---|
| 研究分担者 |
田村 弘 大阪大学, 生命機能研究科, 准教授 (80304038)
山根 ゆか子 大阪大学, 生命機能研究科, 特別研究員(RPD) (70565043)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 認知科学 / 神経科学 / 実験系心理学 / 情報工学 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は，物体形状の皮質中間表現を理解し，それが形成される神経メカニズムを解明することを目的とする。これを通して皮質における物体認識の形成過程を理解する。V4細胞は，単に図地分離または曲率等の局所形状を表現しているのではなく，両者を統合した物体形状の中間表現を形成しているとの仮説を提案し，これを検討している。自然光景を対象として，表現理解を目論んだ電気生理実験を構成した。さらに，情報学的技法を利用して，発火の頻度とタイミングに内包される中間表現に対応する情報を抽出する準備を行った。
V4神経細胞群のスパイク列が含有する図地情報の探索を目的として，自然輪郭パッチに反応するV4細胞のスパイク列を解析して，スパイク列に含まれる図地情報を明らかにすることを試みた。解析するスパイク列は，基盤研究(B)(H26-28)において，サルV4から微小多電極(32ch)によって記録したものを主として，自然輪郭パッチに対する神経信号とした。発火タイミングに含有される時間領域における図地情報を理解するために，Deep Learning を利用した。H29年度に最新・高性能のGPGPUを導入して，スパイク列解析の実施を可能にした。解析により，発火の頻度に加えて発火タイミング・同期の図地分離への寄与があることが明らかになった。
本格的な電気生理実験を開始するために，実験系の構築を行った。特に，これまでの実験の解析結果を踏まえて，実験パラダイムを詳細に検討した。さらに，実験に供する刺激群を作成した。これには，自然光景を集めたBerkeley Segmentation Datasetと，これから切り出したパッチを基にした。さらに，大域画像（光景）をパッチと同精度で呈示するための表示装置を導入・設定し，大域・局所画像の逐次表示を可能にした。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでの電気生理実験で得られた神経記録の解析を実施した。機械学習をつかった解析を進めるために，GPGPUを搭載した計算機を導入・設定した。これを稼働させて，効率的に解析を進める準備を完了した。Deep Net を使った神経信号の時間的解析は，世界中の多くの研究者が試みながら困難であったが，本研究で一定の突破口を見つけることができた。この他の解析についても，十分に神経記録の精査を行うことができ，著名な雑誌に原著論文として投稿をし，現在査読中である。
本格的な電気生理実験の準備も順当に進み，これまでの解析結果を踏まえた新しいパラダイムの設計・予測を行うことができた。新たに大型画面提示装置の選定・導入・設定を終わり，実験の準備を順当に進めることができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
V4神経細胞がもつ中間形状表現を探索することを目的として実験および解析を推進していく。H29年度までに解析・準備をしてきた自然光景(Berkeley Segmentation Dataset)と，これから切り出したパッチを基にした電気生理実験を計画する。特に，自然光景およびその局所画像に対するV4神経信号の計測と解析を実施する。具体的には，H29年度に導入した表示装置に大域・局所画像の逐次表示を行ってV4野から微小多電極により神経信号を記録する。H29年度までに準備した解析プログラムを，H29年度に設置・導入したGPGPU計算機およびH30年度に拡張する計算機によって本格的に稼働して，記録した神経信号から中間形状を表現するために要する情報論的特徴を明らかにしていく。
|
