小脳顆粒層のスパイキングネットワークモデルにおける状態遷移とタイミングメカニズムに関する研究(機械学習,一般)
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概要
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研究では,小脳顆粒層のスパイキングネットワークモデルを構築し,その挙動を解析した.入力刺激が弱いときは,顆粒細胞は10Hz程度で同期発火した.入力刺激が強いときは,顆粒細胞は間欠的にスパイク発射状態と停止状態を繰り返し,細胞集団の発火パターンにより時間経過を表現した.よって,小脳顆粒層の活動状態は苔状線維刺激の強さによって制御されることが示唆された.また,NMDAチャネルをブロックすると,このような状態遷移は見られなくなった.さらに,瞬目反射のタイミング学習のシミュレーションも行った.音刺激(CS)が苔状線維から入力されると,顆粒細胞の発火パターンが時間経過を表現し,平行線維-プルキンエ細胞シナプスで長期抑圧(LTD)が生じ,プルキンエ細胞は侵害刺激(US)入力の前後でスパイク発射を停止することを学習した.
- 2008-01-08
著者
-
西野 哲朗
電通大
-
西野 哲朗
電気通信大学電気通信学部
-
山崎 匡
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
田中 繁
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
西野 哲朗
電気通信大学情報通信工学科
-
本多 武尊
電気通信大学情報通信工学科
-
西野 哲朗
電気通信大学情報理工学研究科
-
田中 繁
電気通信大学
-
本多 武尊
電気通信大学|理化学研究所脳科学総合研究センター運動学習制御チーム
-
田中 繁
理化学研究所
-
西野 哲朗
電気通信大学 電気通信学部 情報通信工学科 情報メディア工学講座
-
西野 哲朗
電気通信大学 先進アルゴリズム研究ステーション
-
西野 哲朗
電気通信大学
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