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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 14:50 V4野における輪郭特徴の同時符号化 ～ モデルニューロンによる解析 ～ ○原 大誠・宍倉基文・酒井 宏（筑波大）  NC2024-74 |
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| 抄録 | （和） | 視覚皮質V4野は物体認識に関する視覚情報が処理される腹側視覚路の中間に位置する領域であり，複数の輪郭特徴の統合と中間的な物体表現の形成に重要な役割を果たしていると考えられている．最近の研究（Machida et al., eNeuro, 2024）では，マカクV4ニューロンの自然画像に対する応答を解析することにより，V4ニューロンは自然画像輪郭がもつ複数の特徴を同時に符号化していることが示された．このことは，V4ニューロンが従来の単一の曲率（curvature）と方位（orientation）の組み合わせでは表現できない複雑な輪郭に選好性をもつことを示唆する．そこで本研究では，遺伝的アルゴリズムを用いた画像生成フレームワーク（Ponce et al., Cell, 2019）とモデルニューロン（Bashivan et al., Science, 2019）の応答を活用することで最適な輪郭刺激を推定した．推定した最適な輪郭をcurvatureに基づいて分割し，分割後の輪郭を組み合わせてモデルに入力した結果，組み合わせた輪郭の数に応じてモデルの応答は増加する傾向が確認できた．この結果は，V4ニューロンが複数のcurvatureの組み合わせによって表される複雑な輪郭パターンを符号化していることを示唆する． |
| （英） | The visual cortical area V4 is located in the middle of the ventral visual pathway, where visual information related to object recognition is processed. It plays a crucial role in the integration of multiple contour features and the formation of intermediate object representations. Recent research (Machida et al., eNeuro, 2024) analyzed the responses of macaque V4 neurons to natural images and showed that V4 neurons simultaneously encode multiple features of the contours in natural images. This suggests that V4 neurons prefer complex contours that cannot be expressed by the traditional combination of single curvature and orientation. In this study, an image generation framework using a genetic algorithm (Ponce et al., Cell, 2019) and model neurons (Bashivan et al., Science, 2019) was used to estimate the optimal contour stimuli. By dividing the estimated optimal contour based on curvature and combining the divided contours as input to the model, it was found that the model's response increased by the number of combined contours. This result suggests that V4 neurons encode complex contour patterns represented by combinations of multiple curvatures. | |
| キーワード | （和） | 物体認識 / 腹側視覚路 / V4 / ニューロン応答予測モデル / シミュレーション / 遺伝的アルゴリズム / / |
| （英） | Object Recognition / Ventral Visual Pathway / V4 / Neural Response Prediction Model / Simulation / Genetic Algorithm / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 413, NC2024-74, pp. 73-76, 2025年3月. | |
| 資料番号 | NC2024-74 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (NC) | |
| 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 | NC2024-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2025-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | V4野における輪郭特徴の同時符号化 |
| サブタイトル（和） | モデルニューロンによる解析 |
| タイトル（英） | Analysis of simultaneous encoding of contour features using V4 model neurons. |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 腹側視覚路 / Ventral Visual Pathway |
| キーワード(3)（和/英） | V4 / V4 |
| キーワード(4)（和/英） | ニューロン応答予測モデル / Neural Response Prediction Model |
| キーワード(5)（和/英） | シミュレーション / Simulation |
| キーワード(6)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| 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） | 原 大誠 / Taisei Hara / ハラ タイセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) Tsukuba University (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宍倉 基文 / Motofumi Shishikura / サカイ コウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) Tsukuba University (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 宏 / Ko Sakai / サカイ コウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) Tsukuba University (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2024-74 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.413 |
| ページ範囲 | pp.73-76 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-02-26 (NC) |
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