視覚的注意による修飾を再現する神経機構モデル

• 正岡, 明浩

• 小濱, 剛

書誌事項

タイトル別名

• A Neuronal Network Model Reproducing Modulation of Visual Attention

抄録

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，非線形性を低減させることで統制を容易にし，従来モデルよりも高い拡張性を持つ．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，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の再現が可能であった．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．

In the present study, we propose a new mathematical model of the neural mechanism of visual attention which can be easily extended according to physiological evidence. Previous studies have proposed mathematical models of visual attention, and they played important roles in understanding neural mechanisms of visual attention. However, these conventional models have strong non-linearity, and this made it difficult to extend the models to explain other attentional functions. By reducing non-linearity, the proposed model has structures which make the neuronal network easier to be extended than conventional models. In fact, simulation experiments showed that the proposed model can replicate neurophysiological data on attentional modulation in the visual system obtained in different experiments. This indicates the validity of the present model which can explain the attentional functions of the visual system.

収録刊行物

• 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）

  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 11 (3), 1-8, 2018-12-20

キーワード

• [オリジナル論文] 視覚的注意，注意メカニズム，神経機構モデル，トップダウン注意，ボトムアップ注意

詳細情報

• CRID: 1050001337909756160
• NII論文ID: 170000149950
• NII書誌ID: AA11464803
• ISSN: 18827780
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00192865/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: article
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN