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サル下側頭葉視覚連合野において「顔」が下側頭葉視覚連合野において、階層的に表現されていることを昨年度明らかにした。一番上位の階層は、脳表上の数㎜の領域を占めるドメインで顔全般に対して他の物体像より高い反応を示す。2番目の階層は、ドメインの中にあって、脳表上で0.5㎜の大きさを持つカラムである。個々のカラムは、顔の種類（ヒトの顔かサルの顔か）や、顔の目鼻が正しく配置されているか否かに対して異なる反応を示す。これらの結果から、ドメインは顔のカテゴリーを表現し、ドメインの中のコラムは顔の中にある図形特徴を表現していると推測した。
本年度は、カラムが図形特徴を表現しているという直接的な証拠を得るために、カラムのさまざまな物体像に対する応答のばらつきを説明できるような図形特徴を決定する試みを行った。この研究では、まず100個の物体像に対するカラムの応答を記録する。次に、細胞が符号化している図形特徴が多くの自然画像のどこかに顕在化していると考えて、刺激画像を含まない5万個の自然画像の断片の中から、細胞の応答をよく説明する断片を、機械学習の手法で探索する。この手法によって、神経細胞の物体像刺激に対するばらつきの64％を説明できる画像断片を見つけ出すことに成功した。これらの画像断片は、局所的なエッジと色の組み合わせによって構成されており、その組み合わせの仕方によって、顔の部分を検出しているカラムや顔のパーツの配置の全体的な特徴を検出しているものがあった。
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