2018 Fiscal Year Annual Research Report
Predictive coding on auditory processing: spatio-temporal structure of signal flow in whole-cortical electrocorticograms
Publicly Offered Research
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
17H06034
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
小松 三佐子 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 研究員 (00525545)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| Keywords | 神経科学 / ECoG / マーモセット / 非ヒト霊長類 / 機能ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、皮質全体から記録された皮質脳波（全脳皮質脳波）を用い予測符号化にかかわる脳内情報処理の時空間構造を明らかにすることを目的とした。
脳は、時々刻々と入力される刺激に対し、絶え間なく般化と予測（predictive coding; PC）を行っている。PCに関する数学的モデルは皮質の層構造や神経細胞レベルの役割を考慮したものまで様々提案されている。近年ではこのようなモデルを機械学習に適用したディープラーニング（深層学習）により大規模データ解析に大きな進展がみられている。しかし脳内での実装についてはまだ不明な点が多く、とくに全脳レベルでの動力学的性質についてはまったくわかっていないのが現状である。
本年度は、聴覚情報の予測符号化にかかわる神経活動を従来の統計学的手法を用いて解析した。その結果、聴覚情報処理には聴覚皮質だけでなく前頭葉・頭頂葉などの脳全域がかかわること、脳内情報処理が並列的に行われている可能性が示唆された。また、予測誤差が生じる場合には、そうでない場合と比較して前頭葉の関与が重要になることが示唆された。さらに、聴覚皮質―前頭葉の機能結合が予測誤差によって動的に修飾されている可能性があることがわかった。これらの結果は予測符号化モデルの新たなアルゴリズム開発へつながることが期待される。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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