Hierarchical Transformation of Shitsukan Information Representation in the Visual System

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Understanding human recognition of material properties for innovation in SHITSUKAN science and technology
• Project/Area Number: 15H05921
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: OHZAWA Izumi 大阪大学, 生命機能研究科, 教授 (20324824)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐々木 耕太 大阪大学, 生命機能研究科, 助教 (40467501) ; 田村 弘 大阪大学, 生命機能研究科, 准教授 (80304038)
• Project Period (FY): 2015-06-29 – 2020-03-31
• Keywords: 視覚 / 大脳 / 受容野 / ステレオ立体視 / 一次視覚野 / ニューラルネット / 刺激選択性 / 同期発火

Outline of Final Research Achievements

We employed deta-driven approaches in order to study hierarchical organization of the visual system with respect to visual information prcessing for material perception. Using visual stimuli and multi-neuron recording system we have developed, we studied V1 monocular and binocular selectivities to visual stimuli in relation to pooling activities of multiple neurons. In V1 and V4, we determined the types and strengths of synchronous firing among many neurons recorded simultaneously. From these data, we were able to determine how stimulus selectivity is related to the functional neural connectivity. We also studied visual processing using artificial deep neural networks.

Free Research Field

視覚神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

神経系は多数の処理段階からなる階層構造を持ち、神経細胞の結合による複雑なネットワークにより視覚などの高度で複雑な機能が実現されている。この情報処理は初期段階では比較的理解が進んだが、多段階を経た高次の領野では不明な点が多い。こうした神経結合の役割と多数の細胞の結合がもたらす機能を、理論と実験により統一的に理解することは学術的に重要である。また、近年爆発的に応用がすすむAI（人工知能）の基本原理の理解は重要である。その基盤であるニューラルネットは視覚系の構造が元になっており、ディープニューラルネットの内部構造と実現される機能について、実際の脳との関係から理解することは意義深い。