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J-GLOBAL ID：201702218178880446   整理番号：17A0279449

深層神経回路での脳の復号化によって明らかになった夢に出てきた対象の階層的な神経表現

Hierarchical Neural Representation of Dreamed Objects Revealed by Brain Decoding with Deep Neural Network Features

著者 (3件)： HORIKAWA Tomoyasu (Advanced Telecommunications Res. Inst. (ATR), Kyoto, JPN) ,  KAMITANI Yukiyasu (Advanced Telecommunications Res. Inst. (ATR), Kyoto, JPN) ,  KAMITANI Yukiyasu (Kyoto Univ., Kyoto, JPN)
資料名： Frontiers in Computational Neuroscience (Web)  (Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 2017  号： Jan  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7036A  ISSN： 1662-5188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 夢は覚醒時と同じ活動パターンの自発的な生成によると通常考えられている。この考え方は,夢に出てきた対象が刺激誘起脳活動で訓練した静的復号器を用いた睡眠中の脳活動で推定可能であることを示した最近の研究によって支持されている。しかし夢に出てきた対象の視覚的特徴が脳内でどのように表現されているかは不明のままであった。そこで本研究では,対象認識のために階層的視覚特徴表現の代表として深層神経回路(DNN)モデルを用い,夢に出てきた対象に対するDNNの特徴をfMRIの復号化データと共に解析した。DNN各層から得た刺激イメージの特徴量でラベルされた誘発脳活動で,デコーダーをまず学習させた。次に夢見中のfMRIデータからのDNN特徴をデコードし,デコードされた特徴を巨大なイメージデータベースから計算した各対象カテゴリーの平均的特徴と比較した。その結果,夢見fMRIデータからデコードした特徴量がDNNの中~深層での夢見対象物カテゴリーと正の相関があった。デコードされた特徴を用いて,夢見対象物カテゴリーは候補カテゴリーの平均的特徴と偶然以上の確率で同定することができた。この結果から,夢見では対象物に関係する階層的視覚特徴表現が再現されることが示唆され,実験を支持する結果を得た。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： ヒト ,  神経経路 ,  復号化 ,  *夢 ,  脳 ,  神経生理 ,  視覚 ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： fMRI ,  脳活動

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層 ,  神経回路 ,  脳 ,  復号化 ,  夢 ,  階層 ,  神経 ,  表現