学術ニュースレポート: 脳内電気生理記録に基づくエフェクターに依存しない証拠蓄積動態の解明 研究背景 意思決定形成過程における神経表現の研究は、神経科学の重要な課題です。過去の研究では、非侵襲的電気生理学技術を用いて、人間において知覚決定形成に関連する神経信号を識別できることが示されていました。これらの信号は抽象的に処理でき、具体的な運動要求に依存しません。しかし、これらの信号の脳内での具体的な起源はまだ完全には解明されていません。この問題を解明するために、本研究では高時空分解能の頭蓋内脳波（intracranial electroencephalography, iEEG）技術を使用し、これらの抽象的決定信号の出どころを特定することを目指しました。 論文情報 この記事は “intracra...

背景紹介: 大規模ニューロン記録データは通常、ニューロン同時活性化パターンで記述することができます。しかし、ニューロン活動の変動を固定された低次元部分空間に制限するという観点では、固定されたニューロンシーケンスや緩やかに進化する潜在空間などのより高次元の構造が見落とされる可能性があります。本研究では、ニューロンデータにおけるタスク関連の可変性も、試行やタイミングの上で共変動し、異なる「共変性クラス」(covariability classes)を定義することができ、これらのクラスが同一データセットに同時に存在する可能性があると考えています。 研究動機: 従来の次元削減手法(主成分分析(PCA)など)は通常、単一の共変性クラスしかキャプチャできません。混在する複数の共変性クラスを区別するために...