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fMRIに含まれるニューロン群の情報について

Functional imaging and neural information coding


後輩のUくんが紹介してくれたfMRIのボクセルの情報とニューロンの情報の関連を考察しているモデル研究です。
fMRIの一ボクセルにはもちろん多数のニューロンが含まれます。それらのニューロンは何らかの特徴に反応します。そのチューニングカーブをガウシアン状に仮定します:

neuron.png


θが感覚刺激などの特徴量で、例えば視覚刺激のバーの方向などを考えれば良いでしょう。θpがそのニューロンのpreferred stimulusです。こんなニューロンの活動が集まって一つのボクセルの反応となります。ひとつのボクセル内のニューロンの分布は、

voxel.png


であると仮定します。θpハットがそのボクセルのpreferred stimulusです。

さて、このようにモデルを立てたとき、fMRIの信号からニューロン群の持つ情報をより適切に測るメジャーは何でしょうか、というのがこの論文の主題です。

メジャーには3種類あって、フィッシャー情報量とシャノン情報量とfMRIの信号変化量です。この論文でいうフィッシャー情報量は、刺激が与えられたときに得られた反応から、どれだけ刺激を識別しやすいかを測る値です。シャノン情報量は刺激と反応の不確かさを測る値です。

結論だけ簡単に言いますと、σfやσpなどのパラメータによって、どのメジャーが良いかが変わり、一概にfMRIの信号変化量が大きいからといって、情報が沢山乗っているわけではないですよ、ということです。


このモデルではニューロン同士の活動に独立性を仮定していたり、さらに実際のチューニングカーブはガウシアンのようなきれいな形をしていなかったりするので、どれだけ真のfMRI信号とニューロン活動の関係を表せているか疑問が残ると輪講の最後に皆さんおっしゃっていました。


余談ですが、式をきれいに書けないので今回はじめてイメージ画像をアップロードして使ってみました。ブログもTeXのように書けたらいいなと思います。

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2006.04.30 | | Comments(0) | Trackback(0) | 論文の紹介

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