睡眠-覚醒状態の神経回路網による数理モデル化に関する研究

利用神经网络进行睡眠-觉醒状态数学建模的研究

• 批准号: 03J07150
• 负责人: 大森 敏明
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03J07150/
• 关键词: ニューラルネットワーク; 統計物理学; 非線形動力学; 神経科学; 脳科学

睡眠-覚醒状態に深く関与しているとされる視床の振動現象に対する2層神経回路網モデルを構築した。構築したモデルは視床網様核ニューロン層とコリン作動性ニューロン層からなっている。コリン系の神経伝達調節を取り入れるために,コリン作動性ニューロンの状態に依存するアセチルコリン濃度のダイナミクスを導入した。計算機による数値実験により,視床網様核ニューロン層におけるバースト状態と静止状態との間の動的な状態遷移が,コリン系の神経伝達調節の効果によって発現するという新たな知見を得た。この結果は,コリン系による神経伝達調節の効果が睡眠状態と覚醒状態との間の状態遷移に関与していることを示唆する重要な成果である。この成果は,国内の研究会の技術研究報告およびワークショップのプロシーデイングにおいて公表した。ワーキングメモリは,意思決定や行動に対して用いられる短期記憶の一種である。私は,コンパートメントのHodgkin-Huxleyニューロンを用いてワーキングメモリのミニマムモデルを構築した。さらに,記憶の保持に対応する発火の持続時間が相転移的な振る舞いを示すことを明らかにした。この成果は外国雑誌に公表した。大脳辺縁系に存在する海馬は短期記憶やエピソード記憶を担っているとされる部位である。私は,興奮性ニューロンおよび抑制性ニューロンを有する海馬における記憶機能の3層神経回路網モデルを構築した。計算機による数値実験により,抑制性ニューロンが記憶想起の安定性を向上することを示した。この結果は抑制性ニューロンの記憶機能に対する役割を示す重要な結果である。この成果は国内英文雑誌で公表した。

A two-layer neural network is constructed for the vibration phenomenon of the viewing bed in the sleep-wake state. Construction of a network of visual elements, a layer of dynamic elements, The state of the brain is dependent on the concentration of the brain. Computer data processing, visual network core layer, static state, dynamic state transition, and the system's mental state adjustment effect, development, and new knowledge. The results show that the effect of the regulation of mental state between sleep state and awake state is important for the regulation of mental state. The results of this research are listed in the Technical Research Report of the National Research Council. A kind of short-term memory is used for rational decision-making and action. The Hodgkin-Huxley network was established in 1998. In addition, the memory is maintained and the duration of the fire is shifted. The results of this study were published in the Journal of Foreign Affairs. The hippocampus has short-term memory and good memory. The three layers of neural network of hippocampus memory function are constructed by excitatory and inhibitory neural networks. The number of computer errors, inhibition, memory stability, and so on The results are important for inhibiting memory function. The results of this study were published in the English Journal of the People's Republic of China.

项目成果

大森敏明: "アセチルコリンによる神経調節を考慮した視床系のニューラルネットワークモデル"電子情報通信学会 技術研究報告. Vol.103, No.602. 7-12 (2004)

Toshiaki Omori：“考虑乙酰胆碱神经调节的丘脑系统的神经网络模型”IEICE 技术研究报告，第 103 卷，第 7-12 期（2004 年）。

Toshiaki Omori: "Dynamical Neural Network Model of Hippocampus with Excitatory and Inhibitory Neurons"Journal of the Physical Society of Japan. Vol.73, No.3. 749-755 (2004)

Toshiaki Omori：“具有兴奋性和抑制性神经元的海马动态神经网络模型”日本物理学会杂志。

Toshiaki Omori: "Dynamical Neuromodulation in Neural Network with Inhibitory Neurons and Cholinergic Neurons"Proceedings of 6^<th> Workshop on Information-Based Induction Sciences. 95-100 (2003)

Toshiaki Omori：“抑制性神经元和胆碱能神经元神经网络中的动态神经调节”第 6 届基于信息的归纳科学研讨会论文集。

Toshiaki Omori: "Dynamical Properties of Neural Network Model for Working Memory with Hodgkin-Huxley Neurons"Physica A. Vol.334. 600-614 (2004)

Toshiaki Omori：“霍奇金-赫胥黎神经元工作记忆神经网络模型的动态特性”Physica A. Vol.334。