「Image processing, optimization and feature extraction using Unit-linking PCNN」
○顧 暁東 (Xiaodong Gu)
復旦大学電子工程系(中国・上海)(Dept Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai, 200433, P.R. China)

Pulse coupled neural networks (PCNN) is a spatio-temporal-coding Spiking Neural Network(SNN) model, exhibiting the phenomena of synchronous pulse bursts in the cat or the monkey visual cortex. The main characteristics of PCNN include double-channel-multiplying modulation, pulse-spread in parallel and dynamic threshold. Unit-linking PCNN (Pulse Coupled Neural Network) is the simplified model of PCNN, which retains main characteristics of PCNN, and is easier to control and implement by hardware. This report introduces our part work in image processing, optimization and feature extraction using Unit-linking PCNN.

In image processing, this report presents image shadow removal, image thinning, free-parameter image segmentation, image edge detection based on Unit-linking PCNN with discussions.

In optimization, how to use delay Unit-linking PCNN to find the shortest path is introduced. This method can find the shortest path with the minimum effort, and is only related to the length of the shortest path, and independent to the path graph complexity. Compared with C&K approach, it saves a large amount of neurons.

In feature extraction, we used Unit-linking PCNN to code a 2-dimensional image into a 1-dimensional time sequence called global Unit-linking PCNN image icon or time signature, including features of the original image and having the translation, rotation, and scale invariance. Dividing an image into multiple parts can obtain local Unit-linking PCNN image icons corresponding to the image's local regions, which can reflect the local changes of the image. The global and the local Unit-linking PCNN image icons are used in navigation, object detection, and image authentication. In navigation, first the robot was trained, and after training the robot was put in the same surroundings and walked automatically. In training, Hierarchical Discriminant Regression (HDR) uses features of the frames of the video captured by the camera (the eye of the robot), to build HDR tree. In test, the robot searches the HDR tree built in training to obtain the actions corresponding to current features to navigate itself to the destination. We used the global Unit-linking PCNN image icon for the non-stationary-video navigation, and used both the global and the local Unit-linking PCNN image icons together for the stationary-video navigation. Global Unit-linking PCNN image icon shows qualified performance especially in non-stationary-video navigation. For the non-stationary-video navigation (machine dog AIBO), the success rate of the navigation based on global Unit-linking PCNN image icon increased by 35% than based on CCIPCA (Candid Covariance-free Incremental Principal Component Analysis) projecting coefficients because of the translation, rotation invariance of the global Unit-linking PCNN image icon. For the stationary-video navigation (the robot FUDAN-I), the navigation success rate based on Unit-linking PCNN image icon was more than 97% and the navigation success rate based on CCIPCA was 96%. Object detection using global Unit-linking PCNN image icon, is independent of variances of translation, rotation, and scale, and object segmentation is avoided. In image authentication, using local Unit-linking PCNN image icon can authenticate correctly some juggled images failed to authenticate by using local histogram or local mean intensity, and can locate the juggled positions in the juggled images with some accuracy.

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「視覚心理・生理・モデルの画像処理技術への直接利用」
○花沢　明俊
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻

　画像処理技術は、生産現場での検品、異常検出や医療画像処理など、限定された環境においてその性能を発揮し、成果を上げてきた。しかし現在、車載カメラによる予防安全システムや、自律移動ロボットの視覚機能など、人間の視覚と同様の、非限定的環境で機能する画像処理技術が求められている。自然画像処理に最適化された人間の視覚系が採用しているアルゴリズムを画像処理に用いることで、このような状況に対応できると考えられるが、人間の脳は並列性が極度に高いため、脳型の視覚アルゴリズムは、コンピューターを用いた画像処理には不向きであった。しかし、GPUなどによって高度な並列計算が安価に行えるようになり、脳型視覚アルゴリズムの実時間実行が可能となっている。人間の視覚心理データや、動物実験から得られた視覚生理データに基づく画像処理アルゴリズム開発は、視覚心理・生理学の社会還元であるとともに、人間の視覚のシュミレータとして、心理・生理学データの意味づけなどを行う研究ツールともなり得る。

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「てんかん治療の最近の話題 -経頭蓋磁気刺激, てんかん外科治療, 新規抗てんかん薬-」
○赤松　直樹
産業医科大学医学部神経内科学講座

　　てんかん治療の最近の進歩は著しい．研究と実際の臨床側面から述べる．

　新しい治療法として脳刺激療法が注目され，1990年代からてんかんに対する脳刺激療法研究のリバイバルを迎えている．過剰な電気的活動であるてんかんを刺激で治療するのは一見矛盾しているように思えるが，脳の抑制系を刺激・賦活すればてんかん活動を抑えることができるという理論である．深部電極刺激法は，視床，視床下核，海馬等に埋設した深部電極を慢性的に電気刺激して発作を抑制する．ブレインペースメーカは頭蓋内の記録電極で発作を検知し電気刺激で発作を頓挫させる装置であり，現在米国で臨床治験が行われている．経頭蓋磁気刺激法TMSは，磁気刺激コイルで頭皮上から非侵襲的に脳を刺激することが可能で，てんかん発作を抑制する可能性がいくつかのランダム化試験で報告されている．我々の行った動物実験てんかんにおいても，TMSの有効性を明らかにすることができた．

　てんかん外科治療が臨床で効果を挙げている．持続ビデオ脳波モニタによるてんかん発作診断、MRI、SPECT、PETなどの画像診断の進歩により焦点診断の精度が向上し、外科治療での治癒例が増えている。側頭葉てんかん手術は、従来は60-70％とされていた発作消失率が、80-90％と向上している。手術で治るてんかんは、遅滞なく手術治療を考慮すべきである。小児では発作が消失すると精神発達の改善も得られるので，手術年齢はさらに低下している．当院における９０例のてんかん外科治療成績を報告する．

　最初の抗てんかん薬ブロマイドの発見から150年経過した現在，飛躍的に抗てんかん薬の種類が増え約20の薬剤が臨床使用される時代が到来している．2006年以降本邦では，ガバペンチン，トピラマート，ラモトリギンが上市されている．これら新規抗てんかん薬は，Naチャネル抑制以外の多くの作用機序を有し，作用スペクトラムが広く（多くの発作型に対して効果を有する），副作用が軽減され、薬剤相互作用が少ないのが利点である．新規抗てんかん薬による改善例を提示する．

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「行動認知心理学の研究と工学への応用」
○磯貝　浩久
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻

　行動認知心理学講座では、スポーツなどの熟練行動を研究の対象としている。研究領域としては、スポーツビジョンや状況判断などを扱う「運動学習系」、知的好奇心、動機づけ、集団力学、文化などを対象とする「社会心理系」、メンタルトレーニング（イメージトレーニング、リラクセーション、注意集中等）などを扱う「競技力向上系」、行動変容技法、心理的ストレスなどの「健康運動心理系」の４つに大別される。セミナーでは、4つの研究領域の概要と本研究室で取り組んでいる研究について紹介したい。

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「How does epileptiform activity affect ion channels, neurons and neuronal networks?」
○S.K. Sikdar
Molecular Biophysics Unit, Indian Institute of Science, Bangalore, India

Epilepsy is a neurological disorder characterized by synchronized and uncontrolled electrical activity in neurons. One of our research aims has been to understand how epileptiform activity affects the brain at the molecular/channel, neuronal and neuronal network level. Towards this end, we use a combination of electrophysiological and imaging methods.

One of the manifestations of epileptiform activity is the 'eparoxysmal depolarizing shift' in membrane potential that lasts for seconds to minutes. How does this affect voltage gated Na channels that regulate neuronal firing? Studies on rat brain voltage gated sodium channels expressed in CHO cells revealed pseudo-periodic oscillation in the channel properties characterized by HH formalisms, which could influence action potential firing in simulation.

Some forms of epilepsy are characterized by holes in the brain due to neuronal death that is preceded by uncontrolled Ca rise in the neurons. Studies on autaptic hippocampal neurons in culture, in a kynurenate model of epileptiform activity, revealed changes in the calcium diffusion coefficients in neuronal dendrites. In combined hippocampus-entorhinal cortex brain slice experiments, faster decays in the calcium transients were seen in the distal dendrites of subicular neurons compared to control that were associated with Ca exchange mechanism.

Understanding neuronal network properties the brain, in 3D is a difficult proposition. Studies on hippocampal neurons cultured on planar 8x8 multielectrode arrays in a glutamate injury model of epileptiform activity indicated that small world network properties are lost in the epileptic (glutamate-injured) neuronal networks.

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「感覚モダリティのシナプス伝達と細胞接着因子」
○古江　秀昌
九州大学大学院医学研究院統合生理学分野

　触、機械的な痛み、熱、温、冷覚などの各種体性感覚は一次求心性線維の中で伝導速度の最も遅い無髄のＣ線維やＡdelta線維によって受容され、その情報は脊髄後角表層のニューロンにシナプス伝達される。Ｃ線維が如何にして脊髄の標的ニューロンを認識し、選択的なシナプス結合を形成するかという問題は神経回路の発生や再生、可塑性発現において重要な課題である。本セミナーでは細胞接着因子であるカドヘリンの1つが、TRPM8（冷受容体）を介した冷覚の脊髄シナプス伝達の発現に必須である事を、行動学的およびパッチクランプ法を用いた電気生理学的解析結果をもとに示したい。

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「生物学化を目指す理論言語学」
○豊島　孝之
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻

　自然言語に関する関心は、古典ギリシャ時代にまで遡り、哲学的、人類学的、宗教学的研究が長年続けられてきた。中世理性主義に基づく自然科学的研究を端緒に、２０世紀後半になって情報科学・認知科学の興隆とともに理論化が進んだ。理論言語学の中でも、最新の生成理論では、言語理論を認知心理学から認知神経科学としての生物学化を視野に入れようとしている。これらの歴史的流れの概説し、研究室で行った自己組織化マップによる乳幼児の自然言語獲得シミュレーションについて紹介する。

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「STDPルールの正のスパイクタイミング領域に存在するLTDウインドウの時系列学習における役割」
○林　初男、五十嵐　潤
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻

　 脳の至る所に雑音が存在する。脳の内部で生じたものもあれば、感覚信号に含まれているものもあるであろう。脳はこれらの雑音を巧く利用しているようにも見えるが、一方では脳の学習・記憶機能などに悪影響を与えているようにも見える。たとえば、stochastic resonanceやnoise-induced synchronizationのような非線形現象は微弱な信号の検出などに使え、脳の機能にとっても有用である。しかし、シナプスがスパイクタイミングに依存した可塑性（STDP）を示す場合、雑音によるニューロンのランダム発火は意味無くシナプス結合の強さを変化させるので、記憶の形成や保持が曖昧になる可能性がある。
　 STDP学習ルールは、正と負のスパイクタイミング領域にそれぞれLTPウインドウとLTDウインドウを持つ非対称STDPルールと中央のLTPウインドウの両側にLTDウインドウを持つ対称STDPルールとに分けられる。一般に、非対称STDPルールは時系列学習に有用で、対称STDPルールの中央のLTPウインドウはスパイクの一致性検出に有用だと考えられている。しかし、対称STDPルールの正のスパイクタイミング領域に存在するLTDウインドウの役割についてはまだ良く分かっていない。
　 本セミナーでは、嗅内皮質−海馬ループ回路を持つ嗅内皮質第㈼層の神経回路モデルを用い、感覚信号と背景雑音によって意味無く強化されたシナプス結合が、時系列学習が進むにつれて正のスパイクタイミング領域のLTDウインドウによって抑圧され、結果的に雑音に対してロバストな時系列学習ができることを示す。これには、ニューロン発火のθリズムによる歩調取りも重要に関わっている。また、嗅内皮質−海馬ループ回路のような信号伝達遅延の大きい回路を有する神経回路網は、背景雑音だけで起きるニューロン発火の影響をほとんど受けないことも示す。

H. Hayashi 会場の様子 会場の様子