ラットの空間探索課題における海馬-大脳基底核モデル

伊藤 真  三宅 章吾  沢田 康次  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J84-D2   No.9   pp.2107-2120
発行日: 2001/09/01
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
海馬,  大脳基底核,  強化学習,  場所細胞,  

本文: PDF(1.7MB)>>
論文を購入




あらまし: 
海馬を切除したラットの空間探索行動に異常のあることが知られている.ラットの空間探索課題時における海馬の役割を解明するために,海馬-大脳基底核モデルを提案する.本モデルの海馬は視覚連合野からの複数の視覚情報を統合し,大脳基底核は視覚連合野や海馬からの情報に対する行動出力の確率的写像を獲得する強化学習を行う.足場が見える場合と見えない場合のミルク迷路課題を想定した本モデルの数値シミュレーションの結果は,通常のラットも海馬を切除したラットも足場が見える場合のミルク迷路課題を行うことができるが,足場が見えない場合のミルク迷路課題においては,海馬を切除したラットは通常のラットよりも足場に到達するまでにより多くの時間がかかるという実験事実に類似することが示された.