離散時間ニューロン結合系にみられる同期現象の解析

摘要

We have developed a discrete-time neuronal network for dynamic image segmentation that is based on the synchronization of periodic points from neurons. Each neuron has a direct current input (DC input) corresponding to the pixel value. The aim of this study is to investigate the synchronization of periodic points from neurons with different DC inputs so that our dynamic image segmentation system can segment an image region with inho-mogeneous pixel values. In this report, we treated an n-coupled system in which n— 1 neurons are excitedly coupled each other, the last neuron is uncoupled from the others, and all the neurons connect to a global inhibitor. We observed synchronization phenomena of periodic points from n — 1 neurons corresponding to pixels in a gradational image region and found parameter regions in which the synchronization occurs through bifurcation analysis.%離散時間結合系にみられる振動応答の同期現象を解析し，動的画像領域分割の設計に応用する研究を行っている．本報告では，連結領域内の画素値が異なる場合における部分同相同期現象の発生パラメータ領域を明らかにするため，m個のこユーロン結合系にみられる周期点の分岐現象を解析した．具体的には，托個のうちn-1個のニューロンが興奮性で相互結合し，全体が抑制性で結合したモデルを対象とした．相互に結合しているニューロンへの直流入力値が一様でない場合にみられる振動応答の部分同相同期現象が発生するパラメータ領域が明らかになった．