デジタル演算回路実装に適した大脳皮質及び視床の神経細胞モデル

摘要

本研究ではまず，RS,FS,IB,LISの神経細胞クラスについて実験デー夕をよく再現する多変数の神経細胞モデルに対し，次元縮約を行い3変数モデルを導出し，分岐解析により数理構造を解析した.次に，DSSNモデルとこの3変数モデルの数理構造が一致するように，DSSNモデルのパラメータを決定した.これらのパラメータセットがそれぞれのクラスの特徴的な挙動を再現できることを確認した.DSSNモデルでは，これまでに，ホジキン分類，class Ⅰ，class Ⅱ，及び，数理構造の特徴を元に定義されたclass Ⅰ，方形波バースト，及び楕円バーストクラスに対応するパラメータセットが存在していた.これに対し本研究では，神経活動の特徴をもとに定義されたRS,FS,IB,LTSの4クラスのパラメータセットを求め，モデルのカバーできる神経細胞を拡張した.これにより，神経系により近いシリコン神経ネットワークの実現が可能になると期待できる.