ヒト視覚野における物体カテゴリ表現の時間的構造の解明

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今年度は，昨年度計測していた脳磁場信号，fMRI信号から大脳皮質上電流分布推定を行い，ヒト視覚野における物体カテゴリ表現の時間的構造の解明に向けた本格的な解析を実施した．大脳皮質上に推定された電流分布から，高次視覚野にあたる部位の電流値に対して脳情報デコーディングを適用し，被験者に提示していた物体に対応する物体カテゴリを予測することによって高次視覚野に物体カテゴリが表現される時刻を推定した．本研究では物体カテゴリを階層的に定義することによって約40種類の物体カテゴリについてそれらが表現される時刻を推定することを試みた．その結果，物体カテゴリの抽象度間で物体カテゴリが脳活動に表現される時刻に有意差は無く，複数の抽象度の物体カテゴリが時間的に並列にヒト高次視覚野に表現される可能性が示唆された．また，関連する先行研究で用いられる物体カテゴリは10種類から20種類程度であることが多く，先行研究と比較してもより多くの物体カテゴリを扱うことができたと考えている．加えて，大脳皮質上電流分布推定結果の妥当性を検証するために，自然画像により学習済みのdeep convolutional neural network (DCNN)に対して実験で使用した視覚刺激を入力し，DCNNの各層の出力を用いて低次視覚野，高次視覚野の脳活動を線形回帰した．その結果，ヒト低次視覚野に推定された電流分布はDCNNの浅い層で，高次視覚野に推定された電流分布はDCNNの深い層でより良く説明された．この結果は，大脳皮質上電流分布推定によって低次視覚野と高次視覚野の脳活動の切り分けられていることを示すものであり，本研究ではヒト高次視覚野の脳活動のみを高い空間分解能で解析することに成功したと言える．