神経回路モデル構築とスパイクデータ解析の融合による側頭葉機能の解明

结合神经回路模型构建和尖峰数据分析阐明颞叶功能

基本信息

批准号：
10J06155
负责人：
北園淳
金额：
$ 1.34万
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：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至 2012
项目状态：
已结题

项目摘要

我々は,顔写真を見たときに,その被写体が正面顔なのか横顔なのか,顔の向きによらず,それが誰か判断することができる.このようなロバストな顔認識は,側頭葉の下側頭皮質と呼ばれる脳部位が担っているとされる.申請者は,このロバストな顔認識のメカニズムを解明するため,サルの下側頭皮質の神経細胞活動を計測したデータの解析を行った.具体的には,サルに対して顔画像を提示したときの神経細胞の応答を計測したデータを基に,顔識別に寄与し得る神経細胞の組合せの網羅的探索を行った.その結果,そのような神経細胞の組合せは多数存在し,それによって,ロバスト性な顔認識が得られる可能性を示唆する結果を得た.この神経細胞の組合せの網羅的探索は,神経細胞数の指数オーダーで計算量が増大してしまう.そこで申請者は,この網羅的な探索を,大規模データに対しても適用可能にするため,新手法を開発した.新手法は,マルコフ連鎖モンテカルロ法の一つであるレプリカ交換モンテカルロ法を用いることによって,神経細胞の組合せの網羅的探索を高速に行うことが可能である.また申請者は,この顔認識メカニズムを支える神経基盤を解明するため,神経回路モデルの解析を行った.特に,近年その重要性が指摘されている神経活動のスパース性が神経回路に与える影響を,統計力学的手法を用いて解析した.その結果,スパース性が,下側頭皮質における複雑な情報表現に重要となることを示唆する結果を得た.

当我们看一张脸部照片时，无论脸部的方向如何，我们都可以判断拍摄对象是正面的还是侧面的。这种强大的脸部识别基于颞叶。为了阐明这种强大的面部识别机制，申请人将从猴子颞下皮层的神经元活动测量中收集数据。具体来说，我们根据测量向猴子呈现面部图像时神经元的反应所获得的数据，对有助于面部识别的神经元组合进行了全面的搜索。结果，我们发现有很多这样的神经元组合。，这表明实现稳健的人脸识别的可能性。计算量随着神经元数量呈指数增长，因此申请人开发了一种新方法，使这种穷举搜索适用于大规模数据。该方法使用副本交换蒙特卡罗方法，这是马尔可夫链蒙特的一种。卡罗方法，对神经元组合执行高速穷举搜索。此外，申请人还分析了神经回路模型，以阐明支持这种人脸识别机制的神经基础。特别是近年来被指出重要性的神经活动的稀疏性对神经回路的影响使用统计力学方法进行了分析。结果表明稀疏性对于下颞叶皮层的复杂信息表示很重要。