視覚的注意による修飾を再現する神経機構モデル

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-22
• タイトル: 視覚的注意による修飾を再現する神経機構モデル
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A neuronal network model reproducing modulation of visual attention
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 近畿大学大学院生物理工学研究科
• 著者所属: 近畿大学大学院生物理工学研究科／近畿大学生物理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Biology-Oriented Science and Technology, Kindai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Biology-Oriented Science and Technology, Kindai University / Faculty of Biology-Oriented Science and Technology, Kindai University
• 著者名: 正岡, 明浩; 小濱, 剛
• 著者名(英): Akihiro, Masaoka; Takeshi, Kohama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，視覚神経系における注意メカニズムの解明を目的として，生理学的知見に応じて拡張することが容易な神経機構の数理モデルを提案する．注意の機能を説明するモデルは以前から報告されており，神経生理学的知見を解釈するために重要な役割を果たしている．しかしながら，従来モデルは非線形性が強いために，新たな機能を追加することが難しいという問題を有していた．提案モデルは，非線形性の低減を行うことにより，従来モデルよりも安定であり，拡張が容易な構造を持つ．提案モデルにより，種々の視覚入力に対するシミュレーション実験を行った結果，提案モデルは高い安定性を示し，視覚系における注意の効果に関する複数の神経生理学的知見を再現可能であった．これらのことから，提案モデルが視覚的注意の機能を説明するモデルとして妥当であることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to elucidate the attentional mechanism of visual nerve system, we propose a new mathematical model which is able to be easily extended according to physiological evidence. Previous studies have been proposed some mathematical models which explain the function of attention, and have palyed a important role to understand the neurophysiolosical mechanisms. However, it is difficult to extend another functions on them because these conventional models have strong non-linearity. The proposed model has structures which make the dynamics of neuronal network more stable and easier to extend than conventional models by reducing non-linearity. The results of simulation experiments suggest that the proposed model shows higher stability and can replicate the neurophysiological evidence about attentional modulation on visual system. These imply that our model is valid as a model which explain the attentional functions.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2018-MPS-117, 号 11, p. 1-6, 発行日 2018-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会