Quantification of brain state transition costs based on stochastic control theory and its application to cognitive neuroscience

基于随机控制理论的大脑状态转换成本量化及其在认知神经科学中的应用

基本信息

批准号：
22KJ1172
负责人：
神谷俊輔
金额：
$ 1.6万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1172/
关键词：
脳の状態遷移制御理論神経ダイナミクス

项目摘要

私たちの脳は多くの神経細胞からなる力学系で、時々刻々、様々な状態に移り変わる。中でも、移り変わりに大きなコストが必要な、到達しにくい状態と、コストがさほど必要でない、到達しやすい状態があると考えられる。このように、脳の状態遷移にどのくらいのコストが必要かを定量化することは、脳の理解を促進するのと同時に、コストという観点から認知的な負荷や精神疲労、発達障害に新たな評価法や診断基準を与えることができる点からも重要である。本研究課題では脳状態遷移のコストに注目し、研究目的を①脳の状態遷移コストを、実データから正確に定量化する手法を開発すること、②状態遷移コストを様々な認知現象に応用し、認知科学に新たな視点を与えること、とした。そして、3年間を手順1: 確率モデルの導入、手順2: 低次元モデルでの遷移コストの検証、手順3: 実データへの応用という3ステップに区切り、順を追って研究を進めていく計画を立てた。本年度は、1年目前半で行う予定であった手順1については完了し、1年目後半から2年目前半までの手順2を行っている段階である。特に、完了した手順1の成果として、決定論的なモデルにはない確率モデルの優位性を十分に示すことができた。この研究成果は2023年1月、国際誌より出版され(Kamiya et al., Journal of Neuroscience, 2023)、featured paperに選出されるなど注目度の高い論文となった。また、同論文に基づく発表として、2022年7月の国内の神経科学系の合同学会Neuro 2022での口頭発表、7月にオンライン開催された国際学会International Conference on Mathematical Neuroscienceでの口頭発表、8月のネットワーク科学研究会2022での招待講演などを行った。

我们的大脑是一个由许多神经元组成的动态系统，它每时每刻都处于各种状态。其中，有很难达到、需要很大成本去改变的状态，也有很容易达到、不需要太多成本的状态。这样，量化大脑状态转换所需的成本不仅会促进对大脑的理解，而且还为从成本角度评估认知负荷、精神疲劳和发育障碍提供了新的方法，因为它可以提供新的方法，因此也很重要。诊断标准和诊断标准。该研究项目的重点是大脑状态转换的成本，研究目标是（1）开发一种从真实数据中准确量化大脑状态转换成本的方法，以及（2）将状态转换成本应用于各种认知现象，为认知科学提供新的视角。然后我们将这三年分为三个步骤：第一步：引入随机模型，第二步：在低维模型中验证转移成本，第三步：应用于真实数据，并计划继续进行研究我把它竖起来了。今年，原定于第一年上半年进行的第一步已经完成，原定于第一年上半年进行的第二步目前正在进行中。特别是，由于完成了步骤 1，我们能够充分证明随机模型相对于确定性模型的优越性。该研究成果于2023年1月发表在国际期刊上（Kamiya et al., Journal of Neuroscience, 2023），论文受到广泛关注，包括被选为特色论文。此外，基于该论文还在2022年7月国内神经科学联合会议Neuro 2022、7月在线举办的国际数学神经科学会议、2022年8月网络科学研究会做了邀请报告。 2022组。