疑似ランダム系列に基づく脳情報通信におけるループ回路の学習(位置合わせ・神経回路,ポスターティーザー1,統計モデルとその応用,医用画像一般)

概要

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われわれは相互相関を用いて,脳波,MEGなど脳内信号が各部位間でどのように伝播するかを図示・可視化する方式を開発し,これをtime-shift図と名付けた.そこでは,各周波数帯において,時々刻々活動電位情報が的確な遠隔部位に伝達・処理されることが示された.これを説明するために,我々は記憶の基本はループ型回路であり,それらの間で時間的疑似直交パルス系列により通信が行われ,情報の伝達,転写,連想,抽象化ができるモデルを提案している.このモデルにおいて,バックプロパゲーション学習を用いたシミュレーションにより,遠隔部位間で物理的実現可能な形で自己組織的に系列情報の伝達・転写ができることが確認できた.これにより,脳内で,情報が神経ループ回路という形で記憶され,時間的疑似直交パルス系列による遠隔伝達,連想,抽象化が物理的実現可能であることを示す端緒を示すことができた.また,情報の伝達・転写の際,情報を送る神経素子群と情報を受け取る神経素子群の状態により,学習の効率が変化することがシミュレーション結果から確認できた.
2012-01-12