平均場近似モデルを用いたハイパーカラムの数理的特性の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG21030,MBE21022

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス/【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学合同研究会

発行日: 2021/03/13

タイトル(英語): Evaluation of mathematical characteristics of hypercolumns using mean-field approximation model

著者名: 杉野 正和(東京大学),井口 龍輝(東京大学),森 史奈(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Masato Sugino(The University of Tokyo),Ryuki Iguchi(The University of Tokyo),Fumina Mori(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: 神経モデル|ハイパーカラム|平均場近似|方位選択性|神経細胞集団|視覚処理|Neuron model|Hypercolumn|Mean field approximation|Orientation selectivity|Neuron population|Visual processing

要約(日本語): 一次視覚野おいて同一カラム内の神経細胞は同一方位への選択性を有しており，複数のカラムが結合することで入力刺激に対する選択的応答や，情報処理が行われていると考えられる。そのため，カラムの集合であるハイパーカラムは脳機能の解明において重要な構造である。本研究では平均場近似を利用したメゾスケールの神経集団モデルを元に，4層構造のカラムを複数結合したハイパーカラムにおける数理的特性を考察する。

要約(英語): In the primary visual cortex, neurons in the same column are selective for the same orientation. Selective responses to input stimuli and information processing are performed by the activities of multiple columns. Therefore, the hypercolumn is an important structure in clarifying brain function. In this study, we consider the mathematical characteristics of the hypercolumn in which multiple columns with a four-layer structure are connected, based on a mesoscale neural population model using mean field approximation.

本誌: 2021年3月16日マグネティックス/医用・生体工学合同研究会－2

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,717 Kバイト