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公開番号2025024867
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2023129212
出願日2023-08-08
発明の名称情報処理装置
出願人国立大学法人東京大学
代理人個人,個人
主分類A61B 5/388 20210101AFI20250214BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】機械学習による動物の行動や神経活動の推定の精度を向上でき、その幅広い応用範囲に適用可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】所定の対象動物から取得される生体信号に係る情報と、対象動物の行動または神経活動を表す出力情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、対象動物の行動または神経活動を表す推定情報を取得し、当該推定情報を出力する情報処理装置である。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
対象動物の神経細胞が出力する生体信号を表す生体信号情報と、前記対象動物の行動または神経活動を表す情報と、の入力を受け入れる入力手段と、
前記入力手段が受け入れた生体信号情報を入力情報として、当該入力情報とともに入力された前記対象動物の行動または神経活動を表す情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、所定の推定処理を実行する推定手段と、
前記推定手段による推定処理の結果を出力する出力手段と、を含む情報処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
対象動物の生体信号を表す生体信号情報と、当該対象動物に対する刺激の内容を表す刺激情報とを含む情報の入力を受け入れる入力手段と、
前記入力手段が受け入れる生体信号情報及び刺激情報と同じ種類の情報を入力情報とし、当該入力情報と前記対象動物の行動または神経活動を表す出力情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、この機械学習モデルに前記入力手段が受け入れた信号に係る情報を含む入力情報を入力して、前記対象動物の行動または神経活動を表す推定情報を取得する推定手段と、
前記推定手段が取得した推定情報を出力する出力手段と、を含む情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記生体信号情報は、前記刺激情報が表す刺激を前記対象動物が受けた時点以降に取得される生体信号情報である情報処理装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の情報処理装置であって、
前記入力手段が受け入れる生体信号情報は、時系列に変化する生体信号を表す情報であり、
前記推定手段は、当該入力手段が受け入れる信号と同じ種類の時系列に変化する生体信号に係る生体信号情報を含む入力情報を逐次的に入力とし、当該入力情報と前記対象動物の行動または神経活動を表す出力情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、この機械学習モデルに前記入力手段が受け入れた時系列に変化する生体信号に係る生体信号情報を含む入力情報を入力して、前記対象動物の行動または神経活動を表す推定情報を取得する推定手段であり、
前記機械学習モデルが、再帰的なニューラルネットワークを含む情報処理装置。
【請求項５】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記入力手段が受け入れる生体信号は、時系列に変化する信号であって、前記対象動物の神経細胞が出力する生体信号であり、
前記推定手段は、当該入力手段が受け入れる生体信号と同じ種類の生体信号として、前記入力手段が受け入れた生体信号情報に係る生体信号を出力した神経細胞と同じ種類の神経細胞が出力する、時系列に変化する生体信号に係る生体信号情報を含む入力情報と、前記対象動物の行動を表す出力情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、この機械学習モデルに前記入力手段が受け入れた時系列に変化する生体信号に係る生体信号情報を含む入力情報を入力して、前記対象動物の行動を表す推定情報を取得する推定手段であり、
前記機械学習モデルが、再帰的なニューラルネットワークを含む情報処理装置。
【請求項６】
対象動物の神経細胞が出力する生体信号を表す生体信号情報と、当該生体信号情報の入力を受け入れている間の前記対象動物の行動または神経活動を表す教師情報と、の入力を受け入れる入力手段と、
入力層と、中間層と、出力層とを備え、少なくとも前記中間層と出力層との間の重み情報を更新可能な機械学習モデルに、前記入力手段が受け入れる生体信号に係る生体信号情報を含む入力情報を入力し、当該機械学習モデルが出力する情報と、前記受け入れた対象動物の行動または神経活動を表す教師情報との相違に基づいて前記機械学習モデルの少なくとも前記中間層と出力層との間の重み情報を更新して、前記入力情報と対象動物の行動または神経活動を表す情報との関係を機械学習した状態とする機械学習処理手段と、
を含み、
当該機械学習された機械学習モデルが、前記対象動物の行動または神経活動を表す情報の推定処理に供される情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習モデルを用いた情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
動物の行動を推測する機械学習モデルの機械学習処理は、従来、感覚刺激を入力とし、行動を特定する情報を出力として行われてきた。しかしながら従来の機械学習処理では、行動の推測を十分な精度で行うに至っていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
R.C.Fong, et al., Using human brain activity to guide machine learning, Scientific Reports, 2018, DOI:10.1038/s41598-018-23618-6
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、近年では、人間の脳活動情報を表すｆＭＲＩデータを、機械学習の処理に用いる例も考えられている（非特許文献１）。
【０００５】
この非特許文献１の技術は、脳活動情報としてｆＭＲＩを用い、これをサポートベクターマシンの機械学習に用いる。この目的のため、非特許文献１の技術ではｆＭＲＩで得られたデータをベクトル化し、分類処理のためのサポートベクターマシンの機械学習の前処理に利用している。このような事情から、非特許文献１の技術はその用途が限定されており、例えば行動や神経活動の推定に利用できるものではない。
【０００６】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、機械学習による動物の行動や神経活動の推定の精度を向上でき、その幅広い応用範囲に適用可能な情報処理装置を提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記従来例の問題点を解決するための本発明の一態様は、情報処理装置であって、対象動物の神経細胞が出力する生体信号を表す生体信号情報と、前記対象動物の行動または神経活動を表す情報と、の入力を受け入れる入力手段と、前記入力手段が受け入れた生体信号情報を入力情報として、当該入力情報とともに入力された前記対象動物の行動または神経活動を表す情報との関係を機械学習した状態にある機械学習モデルを用い、所定の推定処理を実行する推定手段と、前記推定手段による推定処理の結果を出力する出力手段と、を含むこととしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、機械学習による動物の行動や神経活動の推定の精度を向上でき、幅広い応用が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施の形態に係る情報処理装置の例を表す構成ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置の例を表す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置を用いた推定処理の結果例を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る情報処理装置１の一つの態様は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、入出力部１５と、この入出力部１５を介して接続された生体信号センサ部１６とを含んで構成される。
（【００１１】以降は省略されています）

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