深層学習を用いた体性感覚皮質の神経可塑性の検証

当研究の目的は、神経活動からの体性感覚の解読、および環境変化を経験することによる体性感覚の可塑的変化の検証である。これに取り組むにあたり、末梢から送られてきた情報を処理する、一次体性感覚皮質(s1)の神経活動を記録し、深層学習を用いて異なる体性感覚に対する神経活動を解読する。さらに、神経活動を学習した深層ニューラルネットワークを用いて、経験による体性感覚の神経可塑性を検証する。2022年度においては、ラットのS1から広範囲に電気生理学的記録を取得すること、また取得したデータを深層学習を用いて解析することに成功した。まず、ラットのS1からの記録については、3Dプリンターで作成したボディとニクロム線を組み合わせ、独自に剣山状の電極を作成した。この電極を用いることで、ラットS1から神経活動の記録した。また、ラットの脚の動きを側面から常に撮影するために、カメラの前にラットを固定して床が動くトレッドミル記録計を立ち上げた。これらの実験系を用いて、ラットのS1の神経活動と、その時のラットの脚の動きを対応させたデータを記録した。このデータを、ラットの前脚が床に触れる前後200ミリ秒の神経活動を深層学習モデルに学習させたところ、その時ラットの前脚が触れている床の材質を80%の精度で予測することができた。この結果は、申請書の2年度目に記載していた通りの内容であり、計画通りに計画が進んでいることを示している。ラットの神経活動を学習した深層学習モデルの学習過程の可視化を行ったところ、ラットの前脚が床につく直前のタイミングに注目して分類を行っていることが分かった。この結果は、従来の周波数解析といった線形解析手法では得られない結果であり、深層学習を解析に導入したことで得られたものである。今後は、深層学習モデルが重要と判断したタイミングに着目し、どのような特徴がそのタイミングに表れているかを解明する。

当研究の目的は、神経活動からの体性感覚の解読、および環境変化を経験することによる体性感覚の可塑的変化の検証である。これに取り組むにあたり、末梢から送られてきた情報を処理する、一次体性感覚皮質(s1)の神経活動を記録し、深層学習を用いて異なる体性感覚に対する神経活動を解読する。さらに、神経活動を学習した深層ニューラルネットワークを用いて、経験による体性感覚の神経可塑性を検証する。2022年度においては、ラットのS1から広範囲に電気生理学的記録を取得すること、また取得したデータを深層学習を用いて解析することに成功した。まず、ラットのS1からの記録については、3Dプリンターで作成したボディとニクロム線を組み合わせ、独自に剣山状の電極を作成した。この電極を用いることで、ラットS1から神経活動の記録した。また、ラットの脚の動きを側面から常に撮影するために、カメラの前にラットを固定して床が動くトレッドミル記録計を立ち上げた。これらの実験系を用いて、ラットのS1の神経活動と、その時のラットの脚の動きを対応させたデータを記録した。このデータを、ラットの前脚が床に触れる前後200ミリ秒の神経活動を深層学習モデルに学習させたところ、その時ラットの前脚が触れている床の材質を80%の精度で予測することができた。この結果は、申請書の2年度目に記載していた通りの内容であり、計画通りに計画が進んでいることを示している。ラットの神経活動を学習した深層学習モデルの学習過程の可視化を行ったところ、ラットの前脚が床につく直前のタイミングに注目して分類を行っていることが分かった。この結果は、従来の周波数解析といった線形解析手法では得られない結果であり、深層学習を解析に導入したことで得られたものである。今後は、深層学習モデルが重要と判断したタイミングに着目し、どのような特徴がそのタイミングに表れているかを解明する。