並列タイトル等シンソウ ガクシュウ オ オウヨウシタ ゼンノウ オ タイショウ ト スル シンケイ カツドウ デンパ ケイロ ノ カイメイ
Shinsō gakushū o ōyōshita zennō o taishō to suru shinkei katsudō denpa keiro no kaimei
Estimation of neural activity propagation pathway in the brain by applying deep learning
一般注記type:text
脳の活動伝搬経路を, 全脳の神経活動から推測し, 伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に, その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ(麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ ; Takata et al. 2015 PLoS One)を用いて, 少数ROIに対して経路推定を行った。この結果3つの経路を有力な候補として推定できた。
In this study, we tried to estimate the activity propagation path in the brain and elucidate the existence of rules and features in the propagation path. Specifically, when the start site and the termination site of brain activity are clear, we aimed to clarify the nature of the propagation pathway such as whether the neural activity propagates in parallel or in series in the brain circuit. In the beginning, path estimation was performed on a small number of ROIs using fMRI measurement data (data obtained by measuring responses of the brain upon optogenetic activation of the hippocampus of an anesthetized mouse ; Takata et al. 2015 PLoS One). As a result, we could estimate three paths as potential candidates.
研究種目 : 基盤研究(C)(特設分野研究)
研究期間 : 2015～2017
課題番号 : 15KT0111
研究分野 : in vivo脳生理学
一次資料へのリンクURLhttps://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_15KT0111seika
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）