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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-15 15:15 迷路タスクにおいて未経験経路シーケンスを形成する海馬CA3スパイキングネットワークモデル ○髙田健介・立野勝巳（九工大）  MSS2022-74 NLP2022-119 |
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| 抄録 | （和） | 動物の自己位置を表現する海馬の神経細胞は“場所細胞”と呼ばれている．齧歯類の迷路課題では，探索時における場所細胞の順序発火が休息時に高速の同期発火として再現される海馬リプレイが観測される．また，探索経路の逆順で発火する逆方向リプレイも生じる．近年の研究は動物が探索時に経験していない迷路上の移動経路が海馬リプレイとして表現されることも報告されており，空間学習への貢献が示唆されている．海馬リプレイの発生メカニズムについては神経回路モデルを利用した研究が豊富になされてきた．しかし，未経験経路のリプレイが発生するメカニズムについて説明したモデルは不足している．本研究では海馬CA3領域のスパイキングニューラルネットワーク（SNN）を構築し，8字迷路探索中に生じるシナプス可塑性によって，未経験経路の海馬リプレイが獲得される機構を提案する．提案した海馬SNNでは，順方向リプレイと逆方向リプレイの組み合わせにより，未経験経路のリプレイが生じる． |
| （英） | Hippocampal neurons that represent the animal's self-location are called "place cells." In the maze task in rodents, hippocampal replays are observed in which the sequential firing of place cells during exploration is reproduced as fast synchronous firing during rest. Reverse replays that fire in the reverse order of the path also occur. Recent studies have also reported that hippocampal replays represent paths that animals never-experience during exploration, suggesting that hippocampal replays contribute to spatial learning. The mechanism of hippocampal replay has been extensively studied using neural network models. However, there is a lack of models that explain the mechanisms underlying the emergence of replay of never-experienced path. In this study, we constructed a spiking neural network of the hippocampal CA3 region and proposed a mechanism by which hippocampal replays of never-experienced paths are acquired through synaptic plasticity that occurs during exploration of a figure-8 maze. In the proposed hippocampal spiking network, the combination of forward and reverse replay results in replays of never-experienced paths. | |
| キーワード | （和） | 場所細胞 / 海馬リプレイ / スパイキングニューラルネットワーク / 発火時刻依存シナプス可塑性 / / / / |
| （英） | Place cell / Hippocampal replay / Spiking neural network / Spike timing dependent plasticity / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 436, NLP2022-119, pp. 64-64, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NLP2022-119 | |
| 発行日 | 2023-03-08 (MSS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2022-74 NLP2022-119 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2023-03-15 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 長崎大学 文教キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 迷路タスクにおいて未経験経路シーケンスを形成する海馬CA3スパイキングネットワークモデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hippocampal CA3 spiking neural network model for constructing never-experienced novel path sequences on a maze task |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 場所細胞 / Place cell |
| キーワード(2)（和/英） | 海馬リプレイ / Hippocampal replay |
| キーワード(3)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / Spiking neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 発火時刻依存シナプス可塑性 / Spike timing dependent plasticity |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙田 健介 / Kensuke Takada / タカダ ケンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立野 勝巳 / Katsumi Tateno / タテノ カツミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 15:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2022-74, NLP2022-119 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.435(MSS), no.436(NLP) |
| ページ範囲 | p.64 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2023-03-08 (MSS, NLP) |
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