深層学習を応用した全脳を対象とする神経活動伝播経路の解明
【研究分野】連携探索型数理科学
【研究キーワード】
深層学習 / マウス / fMRI / 光遺伝学 / 経路推定 / 脳活動伝搬 / ディープラーニング / dropout / optogenetics
【研究成果の概要】
脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2015 PLoS One）を用いて、少数ROIに対して経路推定を行った。この結果3つの経路を有力な候補として推定できた。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 中江 健 | 京都大学 | 情報学研究科 | 特定研究員 | (Kakenデータベース) |
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【研究連携者】 |
| 田中 謙二 | 慶應義塾大学 | 医学部 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 岡野 栄之 | 慶應義塾大学 | 医学部 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究協力者】 |
| 吉田 慶多朗 | |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-07-10 - 2018-03-31
【配分額】4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)