ベイジアンネットに基づく視覚皮質モデルと高次視覚野からの認知的情報の解読
| 体系的番号 |
JPMJPR10G8 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR10G8 |
研究代表者 |
細谷 晴夫 東京大学, 情報理工学系研究科, 講師
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2015
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| 概要 | 大脳皮質の視覚系は、階層的な組織構造によって、複雑な視覚認知を行っています。本研究では、そのような視覚系のモデルを「ベイジアンネット」という、確率論の強力な後ろ盾のある理論を用いて構築し、今まで未知な面の強かった高次の視覚野の性質をシステマティックに再現・予測します。さらにそのBMIの応用として、fMRIによる高次視覚皮質の活動記録から、見ている物に関する認知的な情報を解読する手法を考案します。
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| 研究領域 | 脳情報の解読と制御 |
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