エピソード経験後の海馬CA1ニューロンの発火活動の 左右差を検出する深層学習モデル

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT24107

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2024/12/04

タイトル(英語): Deep Learning Model Detects Laterality of Firing Activity of Hippocampal CA1 Neurons after Episodic Exposure

著者名: 李 浩田(日本工業大学),梁 桐(日本工業大学),呉本 尭(日本工業大学),石川 淳子(山口大学),間普 真吾(山口大学),美津島 大(山口大学)

著者名(英語): Haotian Li(Nippon Institute of Technology),Tong Liang(Nippon Institute of Technology),Takashi Kuremoto(Nippon Institute of Technology),Junko Ishikawa(Yamaguchi University),Shingo Mabu(Yamaguchi University),Dai Mitsushima(Yamaguchi University)

キーワード: 海馬|エピソード記憶|深層学習|短時間フーリエ変換|定Ｑ変換|ラット|hippocampus|episodic memory|deep learning|STFT|CQT|rat

要約(日本語): 本研究では，異なるイベントを経験したSD系雄性ラットの海馬CA1のMUAパターンを深層学習モデルを用いて識別し，左右の海馬の異なるエピソード記憶に関する差異を調査する。具体的には，2匹のラットに，「ストレス（restraint stress）」，「異性ラットとの出会い(contact with a female rat)」，「同性ラットとの出会い(contact with a male rat)，新奇物体の観察（observation of a novel object）」といった4種類のイベントを経験させ，その後の左右海馬CA1のMUAをそれぞれ測定・記録し，複数の深層学習モデルVGG16, VGG16 with SVM, VGG19, VGG19 with SVM， ResNet50, ResNet50 with SVMを用いて，MUA信号を分類する。各深層学習モデルのMUAパターンの識別率を比較することより，異なる経験に対する左右海馬のMUA信号の差異を明らかにする。

要約(英語): Hippocampal activity in rats that have experienced different events exhibits specific patterns. In this study, we identify the multi-unit activity (MUA) patterns in the hippocampal CA1 region of rats that have experienced four types of events using deep learning models. Specifically, recognition results by different models such as VGG16, VGG16 with SVM, VGG19, VGG19 with SVM and ResNet50 showed that the right hippocampus responded more sensitively to the events of “restraint stress” and “contact with the opposite sex rat”, whereas the left hippocampus responded more easily to the events of “contact with a novel object” or “same-sex rats”.

本誌: 2024年12月7日制御研究会

本誌掲載ページ: 25-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,242 Kバイト