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

阐明人类视觉皮层中对象类别表示的时间结构

• 批准号: 16J00417
• 负责人: 佐藤 匡
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-22 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16J00417/
• 关键词: 脳磁場; 脳情報デコーディング; 逆問題; 物体認識

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．

This year and last year, we measured magnetic field signals and fMRI signals and estimated the supracortical current distribution. , ヒト视覚野におけるObject カテゴリexpression of the structure of time and the explanation of the structure of time and the interpretation of the original form of the object and the interpretation of the structure of time. It is estimated that the current distribution on the cortex of the large skin is correct, and the current distribution of the high-order visual field in the part of the body is applied, and the person who is raped is TipsしていたObjectに対応するObjectカテゴリを PredictionすることによってHigh times view 覚野にObject カテゴリが performance される moment を Presumption した. In this study, there are about 40 types of definitions of object classes. Object カテゴリについてそれらが Expression される Moment を Presumption するこ とを Try みた． As a result, there is an intentional difference between the abstraction of the object, the activity of the object, and the moment of expression. The degree of abstraction of plural objects, the juxtaposition of time, the high-order view, the possibility of expression, the possibility of expression, and the instigation of time.また, Related する Advance research で Use いられるObject カテゴリは 10 types から 20 types Level であることが多く, first study and comparison of してもより多くのobject カテゴリを扱うことができたとtest えている. Kato, the validity of the estimation results of the current distribution in the cortex of the large body, proof of validity, natural portrait learning, deep convolutional neural network (DCNN) uses the visual stimulus to enter the force, and the output of each layer of the DCNN uses low-order visual field, and the high-order visual field does not move linearly. As a result, the current distribution of the low-order visual field is estimated and the current distribution of the DCNN is shallow, and the current distribution of the high-order visual field is estimated and the current distribution of the DCNN is deep and the layer is good. As a result, the current distribution on the cortex of the large epidermis was estimated and the activity of the low-order and high-order vision fields was divided into three parts.すものであり, this study is based on the high-order visual field and the high spatial decomposition energy of the activity and the success of the することに.

项目成果

Inferring informative brain areas by sparse feature selection

通过稀疏特征选择推断信息丰富的大脑区域

• 发表时间: 2017
• 作者: Yoichi Miyawaki;Noriki Ito;Masashi Sato;Yoshiyuki Kabashima
• 通讯作者: Yoshiyuki Kabashima

L0ノルム最適化に基づくスパース判別アルゴリズムを用いた特徴量選択精度の評価

基于L0范数优化的稀疏判别算法特征选择精度评估

• 发表时间: 2018
• 作者: Asai;T.;Kanayama;N.;Imaizumi;S.;Koyama;S.;Kaganoi;S.;高田直樹;Naoki Takada;Naoki Takada;狩俣真奈;石橋直樹，伊藤紀基，佐藤匡，樺島祥介，宮脇陽一
• 通讯作者: 石橋直樹，伊藤紀基，佐藤匡，樺島祥介，宮脇陽一

Spatial Spreading of Representational Geometry through Source Estimation of Magnetoencephalography Signals

通过脑磁图信号源估计表征几何的空间扩展

• 发表时间: 2017
• 作者: Masashi Sato;Yoichi Miyawaki
• 通讯作者: Yoichi Miyawaki

Information spread through MEG source localization and its effect on pattern classification analysis

通过 MEG 源定位传播的信息及其对模式分类分析的影响

• 发表时间: 2016
• 作者: Masashi Sato;Okito Yamashita;Masa-aki Sato;Yoichi Miyawaki
• 通讯作者: Yoichi Miyawaki