日本神経回路学会誌
Online ISSN : 1883-0455
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22 巻, 3 号
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巻頭言
解説
  • 昆虫全脳シミュレーションへむけて
    —その構成技術と進展—
    加沢 知毅, 宮本 大輔, 後藤 晃彦, 朴 希原, 福田 哲也, 神崎 亮平
    2015 年 22 巻 3 号 p. 89-102
    発行日: 2015/09/05
    公開日: 2015/10/30
    DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.22.89
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    現在の超並列スパコンの発展は，昆虫脳程度の神経回路ならほぼリアルタイムの詳細シミュレーションが可能な計算力を提供しつつある．ここでは，並列化によって提供される膨大な計算力を昆虫脳シミュレーションに適用するために我々が開発してきた技術的進展とその応用，すなわち NEURON シミュレータの並列・最適化を中心に，それを使用した単一ニューロンのパラメータ推定，ボトムアップで再構成する触角葉神経回路シミュレーションやトップダウンで設計する画像認識の機能をもたせる神経回路構築などを紹介する．
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  • パーキンソン病の運動症状の発生機構解明にむけた大脳基底核—視床—大脳皮質回路のスパイキングニューロンモデルの開発
    五十嵐 潤, 庄野 修, Jan Moren, 吉本 潤一郎, 銅谷 賢治
    2015 年 22 巻 3 号 p. 103-111
    発行日: 2015/09/05
    公開日: 2015/10/30
    DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.22.103
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    パーキンソン病は大脳基底核でのドーパミン枯渇を原因として，手足の振戦，固縮，無動などの運動障害をともなう神経疾患である．大脳基底核の異常なベータ振動，視床や運動皮質のアルファ振動，拮抗筋の逆相同期的活動など，様々な周波数帯の神経活動が関連領域で発生し，最終的に振戦などの運動症状として表れる．しかしそれらの振動現象が個々の領域でどのように発生し，筋骨格系を含めてどのような相互作用を行うのかはわかっていない．そこで我々は，パーキンソン病の主要な病変部位である大脳基底核とその出力を受ける視床，運動皮質と脊髄のスパイキング神経回路モデルと筋骨格系の物理モデルを構築し，それらを統合した脳—身体の階層統合シミュレーションによって，パーキンソン病の運動症状の発生機構を明らかにしようとしている．本稿では，大脳基底核モデル，視床—皮質モデルによるパーキンソン病の振動現象の再現について紹介し，それらの神経回路モデルと筋骨格モデルの統合に向けた取り組みについて述べる．
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  • 視覚皮質の層構造局所回路モデル
    —大規模シミュレーションが予測した視覚情報処理メカニズム—
    我妻 伸彦
    2015 年 22 巻 3 号 p. 112-124
    発行日: 2015/09/05
    公開日: 2015/10/30
    DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.22.112
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    複雑な脳の情報処理メカニズムを明らかにするためには，生理・心理物理実験の結果を集めるだけでは不十分で，脳の計算原理を理論的に解明することが必要となる．そのため，実験で得られた知見を統合した神経回路モデルを構築する計算論的研究が重要となる．近年，計算機の性能は著しく向上し，これまでの生理学的知見を統合する詳細で厳密な大規模な神経回路シミュレーション実験が可能となった．本稿では，電気生理・解剖学的知見に忠実な大脳視覚皮質の大規模層構造局所神経回路モデルについて解説する．特に，視覚皮質の層構造神経回路が視覚刺激と選択的注意を統合する機能，そしてそれを起源とする知覚メカニズムに関して大規模なシミュレーション実験が予測した知見を紹介する．
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  • Real-time Utilization of System-scale Neuroscience Models
    Jan Moren, 杉本 徳和, 銅谷 賢治
    2015 年 22 巻 3 号 p. 125-132
    発行日: 2015/09/05
    公開日: 2015/10/30
    DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.22.125
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    Computational neuroscience has become increasingly reliant on high-performance computing as the scale and complexity of models have grown. The increased complexity also increases the need to test models with real-life inputs and to interpret model outputs in functional and behavioural terms. This can be achieved by embedding the models in the real world using robotic hardware. We present an experimental test of an embedded, large-scale simulation, where a robot was remotely connected to a functional network model of the early saccade generation circuit, running in a cluster, completing a perception-action loop. We discuss the technical and organisational issues that need to be addressed for this kind of embedded high-performance modelling to become feasible.
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  • 神経系大規模シミュレーションのためのソフトウェア
    ～NEURONとNEST～
    浦久保 秀俊
    2015 年 22 巻 3 号 p. 133-144
    発行日: 2015/09/05
    公開日: 2015/10/30
    DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.22.133
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    近年，多数のPC（計算ノード）を並列につなげたスーパーコンピュータを用いて，脳神経活動をより大規模に，あるいは精密にシミュレーションしようとする試みが行われるようになってきた．このようなシミュレーションを行うにあたっては，複数のPCの上で単一のプログラムを分散·並列に実行する「並列プログラミング」が必須になるが，汎用プログラム言語を用いて並列プログラミングを行うことは容易ではない．本稿では，並列プログラミングに対応した神経シミュレータである「NEURON」および「NEST」に注目し，その特長，使用方法，並列化方法について簡単に紹介する．
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会報
編集後記
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