研究課題
人間のカテゴリー分類機能は、生活する上で非常に重要な機能である。しかしながらその神経機構はまだ分かっていない。申請者は、物体情報がサルの脳のTE野に到達する前に、イヌやネコを大まかに分類でき、TE野でイヌやネコの境界付近の細かい特徴の差から分類できるようになっていると仮説をたてた。その仮説を検証するために、TE野内に複数の電極アレイを埋め込み、多数のニューロン活動を同時記録する。記録したニューロンデータからデコーディング手法によりニューロンがコードしているカテゴリー情報を解読し、電極アレイ間で比較する。さらに、ニューロン活動からモデルのパラメータを推定し、推定したパラメータを用いてニューラルネットワークモデルを構成する。これらにより、TE野内でのカテゴリー情報の処理過程が明らかになる。本研究では、以下の３つの課題に取り組む。[課題1]サルの脳から多数のニューロン活動を同時に記録。サルが注視タスクとカテゴリータスクの２種類のタスクの実行中に、TE野に埋め込んだ3個の電極アレイ（96本の電極）によりニューロン活動を記録する。[課題2]デコーディング手法の適用。タスク2で記録したニューロン活動からカテゴリー情報に関する情報を解読し、解読した情報の内容の時間変化や電極アレイ間比較を調べる。[課題3]ニューラルネットワークモデルの構成。ニューロン活動からニューロンモデルのパラメータを推定し、そのパラメータを用いてニューラルネットワークモデルを構成する。本年度は課題２と課題３について研究を実施した。深層ニューラルネットとリカレントニューラルネットである連想記憶モデルを組み合わせたモデルを構築し、国際誌に論文が採択された。来年度は課題２と課題３を引き続き取り組む。
3: やや遅れている
ニューラルネットワークモデルの構築を優先し、論文発表したため、課題２について遅れがある。それゆえ、本研究課題を１年延長した。
遅れている課題２を中心に、課題３のモデル化も引き続きおこなっていく。
研究計画に遅延が発生したため、研究計画を加速するために、次年度にデータ解析用の計算機の予算を確保した。次年度に計算機を購入する予定である。
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Frontiers in Systems Neuroscience
巻: 16 ページ: -
10.3389/fnsys.2022.805990
