聴覚皮質神経活動から音刺激周波数を推定するデコーダーを用いた分類責任成分の特定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-2-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Identification of Major Components Responsible for Frequency Classification Using a Decoder Estimating Frequencis of Sound Stimulation from Neural Activity in the Rat Auditory Cortex.

著者名: 大関 康史（北海道大学）,西川 淳（北海道大学）

著者名(英語): Kouji Ohzeki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University),Jun Nishikawa (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University)

キーワード: 神経デコーディング|多点神経活動計測|聴覚皮質|機械学習|ランダムフォレスト|Neural decoding|Multi-unit recording|Auditory cortex|Machine learning|Random forest

要約(日本語): 脳活動計測技術の発展に伴い，脳活動から情報をデコードする研究が多数実施されているが，デコード手法とその応用は確立されておらず，様々な対象とアプローチが試されている段階である．本研究では，ラット聴覚皮質を対象にして，提示した音刺激に対する神経応答から音刺激の周波数を推定する分類器をランダムフォレストにより作成し，その分類に寄与する応答成分の特定を試みた．ラット6個体に1～32 kHzのトーンバーストを提示し，聴覚皮質に刺入した多点電極から神経応答を計測した．刺激周波数を4カテゴリに分割し，音提示直後の単一試行における局所電場電位を説明変数，刺激カテゴリを目的変数として，カテゴリの組み合わせごとに2値分類を行ったところ，平均正答率は72%であった．分類器の寄与率に注目することにより分類に寄与する時間領域を特定したところ，応答ピーク前後の変化量が特に重要であることが明らかとなった．