| 講演名 | 2001/2/2 MST野のポピュレーション符号化と神経場モデルによる, 円滑性追跡眼球運動のシミュレーション 田端 宏充, 柴田 智広, 田口 進也, 川人 光男, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 円滑性追跡眼球運動(smooth pursuit)の際に, 大脳皮質高次視覚野のMST野が外界の状態, すなわち視標の動きを, 確率分布として推定, 予測しているという計算理論を提案する.確率分布は, ポピュレーション符号によって表現されており, カルマンフィルタ的なアルゴリズムに従って, 計算が実行される.本稿では, これらのスキーマを実現するためのハードウェアレベルのモデルとして, MST野に2次元の神経場を提案する.その神経場には, 受容野の違う細胞および方位選択性の異なる細胞が, 平面状に並んでいる.MST野神経場モデルは, smooth pursuit中に一時的に視標を消して(pursuit blink)も神経活動はしばらく保持されるが, 追従眼球運動(OFR)時に視覚刺激を消滅させる(OFR blank)と神経活動が速やかに減衰するという生理データを定性的に再現できた.また, MST野神経場モデルを組み込んだ閉ループ回路を使って, smooth pursuitおよびOFR, またpursuit blinkとOFR blank時の眼球運動のふるまいの違いを再現できた.本稿の結果は, 視覚入力に依存しないMST野の神経活動は, MST野自身のダイナミクスに従って生成されている可能性を示す.MST野で計算されているのは, 下流の逆ダイナミクスモデルに入力される目標軌道情報であると考える. |
| 抄録(英) | Here, we propose the computational theory that the MST area, during smooth pursuit eye movement, estimates and predicts the external state as the probability distribution. Neuron population encode probability distribution and the signal is processed based on the Kalman-filter like algorithm. In the present study, we propose the MST-two dimension neural field model as the hardware level's study to understand computational theory and algorithm mentioned above. We assume that the neural field model includes various receptive fields and orientation tunings. Our model can reproduce that the MST activity is maintained even when the visual target suddenly disappears during smooth pursuit(pursuit blink), but rapidly decreases when the visual stimulus suddenly disappears during ocular following response(OFR blank). Our model can also reproduce that closed loop smooth pursuit and OFR, and the behavioral difference between pursuit blink and OFR blank under closed loop condition. The present results indicates that the MST activity independent of the visual input is generated based on the MST own dynamics. We conclude that the signal calculated in the MST area is the desired trajectory signal for the inverse dynamics model in downstream of the MST area. |
| キーワード(和) | 円滑性追跡眼球運動 / MST野 / ポピュレーション符号化 / カルマンフィルタ |
| キーワード(英) | smooth pursuit / MST / population coding / Kalman filter |
| 資料番号 | NC2000-101 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2001/2/2(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | MST野のポピュレーション符号化と神経場モデルによる, 円滑性追跡眼球運動のシミュレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simulation Study on the Smooth Pursuit Eye Movement with MST-Neural Feild Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 円滑性追跡眼球運動 / smooth pursuit |
| キーワード(2)（和/英） | MST野 / MST |
| キーワード(3)（和/英） | ポピュレーション符号化 / population coding |
| キーワード(4)（和/英） | カルマンフィルタ / Kalman filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田端 宏充 / Hiromitu Tabata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 科学技術振興事業団ERATO「川人学習動態脳プロジェクト」:奈良先端科学技術大学院大学 Kawato Dynamic Brain Project, ERATO, JST:Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 柴田 智広 / Tomohiro Shibata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 科学技術振興事業団ERATO「川人学習動態脳プロジェクト」 Kawato Dynamic Brain Project, ERATO, JST |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田口 進也 / Shinya Taguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学:ATR先端情報科学部 Nara Institute of Science and Technology:ATR-ISD |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 川人 光男 / Mitsuo Kawato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 科学技術振興事業団ERATO「川人学習動態脳プロジェクト」:ATR先端情報科学部:ATR人間情報通信研究所 Kawato Dynamic Brain Project, ERATO, JST:ATR-ISD:ATR Human Information Processing Research Laboratory |
| 発表年月日 | 2001/2/2 |
| 資料番号 | NC2000-101 |
| 巻番号（vol） | vol.100 |
| 号番号（no） | 618 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |