講演名 2021-03-04
ヒトは視覚運動から自己運動を抽出するためにどのような情報を使うか?
中村 大樹(NTT), 五味 裕章(NTT),
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抄録(和) ヒトの視覚野や聴覚野などで行われている情報処理に関する仮説として,Efficient codingという考え方がある. 感覚情報がこの符号化に基づいてコードされているとすると,少数の細胞で効率的に符号化する特性を持ち,出力の要件によらず何かしらの入力特徴量をできるだけ互いに疎となるような基底で符号化することが予想される.視覚運動情報に関してもこの神経符号化の可能性が示唆されているが,視覚運動によって誘発される追従性運動応答の応答特性は,この符号化の特性によって説明可能であろうか。検討のため本研究では,日常動作中の頭部カメラ映像から自己運動を推定するニューラルネットワークを構築し,その時空間周波数特性を調べたところ,その特性は追従性運動応答の特性と類似していた.また出力の分布やシステムの制約により,獲得される出力特性が変化した.加えて,ネットワークの内部表現に関して細胞特性を表すインデックスをもとに評価したところ,脳の階層構造と類似した傾向を示すことが分かった.それらの結果から,追従性運動応答の特性は,Efficient coding によるものではなく,自己運動をコードするために得られたものであることが示唆された.
抄録(英) Efficient coding is a prevailing computational models of sensory coding in the brain. If the sensory information is transformed by this coding mechanism, it could be expected that the neural activities represent sparse and efficient bases decomposed from input signals, independent of the output requirements. While this model was examined as the visual motion coding in the early visual processing, it has not been tested whether or not the characteristics derived by this coding are preserved in the motor output quickly induced by visual motion, which has been considered as a compensatory response to the self-motion. Here we examined this issue by developing a convolutional neural network (CNN) for estimating self-motion from sequential images taken by head-mount camera, and found a spatiotemporal frequency specificity which was similar to that of the motion-induced quick motor response. Interestingly, the specificity was affected by the velocity range of self-motion and a system limitation of the input image sampling. In addition, we analyzed internal representation of the CNN with several indexes employed in describing neural properties in visual cortexes, and found those representation changes in the CNN hierarchy as was found in the brain hierarchical processing. These results suggest that the spatiotemporal frequency specificity of the visually induced motor response is ascribed to the self-motion coding from visual motion rather than the efficient coding.
キーワード(和) 視覚運動 / 自己運動 / 畳み込みニューラルネットワーク / 追従性腕応答 / 追従性眼球応答
キーワード(英) Visual motion / Self-motion / Convolutional neural network / Manual following response / Ocular following response
資料番号 NC2020-57
発行日 2021-02-24 (NC)

研究会情報
研究会 NC / MBE
開催期間 2021/3/3(から3日開催)
開催地(和) オンライン開催
開催地(英) Online
テーマ(和) NC, ME, 一般
テーマ(英) Neuro Computing, Medical Engineering, etc.
委員長氏名(和) 鮫島 和行(玉川大) / 渡邉 高志(東北大)
委員長氏名(英) Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.)
副委員長氏名(和) 大須 理英子(早大) / 奥野 竜平(摂南大)
副委員長氏名(英) Rieko Osu(Waseda Univ.) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.)
幹事氏名(和) 安部川 直稔(NTT) / 内部 英治(ATR) / 中村 和浩(秋田県立循環器・脳脊髄センター)
幹事氏名(英) Naotoshi Abekawa(NTT) / Eiji Uchibe(ATR) / Kazuhiro Nakamura(Akita-noken)
幹事補佐氏名(和) 瀧山 健(東京農工大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 赤澤 淳(明治国際医療大学)
幹事補佐氏名(英) Ken Takiyama(TUAT) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics
本文の言語 JPN
タイトル(和) ヒトは視覚運動から自己運動を抽出するためにどのような情報を使うか?
サブタイトル(和) 機械学習による統計的関係性の記述と内部表現の評価
タイトル(英) What characteristics are acquired in coding self-motion from visual motion?
サブタイトル(和) Reconstruction of statistical relationship by neural network and its internal representation
キーワード(1)(和/英) 視覚運動 / Visual motion
キーワード(2)(和/英) 自己運動 / Self-motion
キーワード(3)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network
キーワード(4)(和/英) 追従性腕応答 / Manual following response
キーワード(5)(和/英) 追従性眼球応答 / Ocular following response
第 1 著者 氏名(和/英) 中村 大樹 / Daiki Nakamura
第 1 著者 所属(和/英) NTTコミュニケーション科学基礎研究所(略称:NTT)
NTT Communication Science Laboratories(略称:NTT)
第 2 著者 氏名(和/英) 五味 裕章 / Hiroaki Gomi
第 2 著者 所属(和/英) NTTコミュニケーション科学基礎研究所(略称:NTT)
NTT Communication Science Laboratories(略称:NTT)
発表年月日 2021-03-04
資料番号 NC2020-57
巻番号(vol) vol.120
号番号(no) NC-403
ページ範囲 pp.83-88(NC),
ページ数 6
発行日 2021-02-24 (NC)