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J-GLOBAL ID：201902228933280024   整理番号：19A0641812

生成的敵対ネットワークを用いたサル下側頭皮質から記録された神経活動からの画像再構成【JST・京大機械翻訳】

Image Reconstruction from Neural Activity Recorded from Monkey Inferior Temporal Cortex Using Generative Adversarial Networks

著者 (2件)： Hayashi Ryusuke ,  Kawata Hayaki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SMC  ページ： 105-109  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生成敵ネットワーク(GAN)は強力な画像生成機械学習モデルである。いくつかの研究により,GANはEEGやfMRI信号のような人間の脳活動を解読するための脳-機械インタフェイス技術に適用できることが示され,人間の観察者が記録中に見られることを可視化することができる。しかしながら,現在のGANモデルは光現実画像を合成することができるが,非侵襲技術によって記録された脳活動データからの画像再構成の質と多様性はまだ限られている。本研究では,視覚物体認識に重要な脳領域である下側側頭葉の表面に直接埋め込まれた微小電極アレイを用いて,サル脳における神経スパイク活性を記録した。記録されたデータは,実験中のサルによって見られる画像を再構成するために,最先端のGANモデル(Dosovitskiy&Brox,2016[1])に入力された。結果は,画像再構成の品質を改善するための非侵襲的方法に対する侵入記録法の利点を示した。また,結果は,提案した復号化手法が,再生サイトで表現された情報を調査し,可視化するための神経科学研究において有用であることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *画像 ,  機械学習 ,  神経科学 ,  可視化 ,  視覚 ,  *再構成 ,  *画像再構成 ,  インタフェイス ,  *神経 ,  脳活動 ,  *神経活動
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  観測者 ,  機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 敵対 ,  サル ,  下側頭皮質 ,  神経活動 ,  画像再構成