| 題名 | 植物生葉の光応答特性 |
| 著者 | *森岡 修一, 久保田 誠司, 塚田 紀昭 (広島工業大学) |
| Page | p. 325 |
| Keyword | ポトス, モンステラ, LED, 植物生葉, 光応答特性 |
| Abstract | 本研究では、生葉の光吸収の時間応答を測定し、植物生葉内細胞の光合成および情報伝達メカニズムについての知見を得ることを目的とする。 |
| 題名 | 経頭蓋磁気刺激における運動誘発電位を用いた大脳皮質刺激部位の判別分析 |
| 著者 | *福田 浩士, 小田垣 雅人, 樋脇 治 (広島市立大学大学院情報科学研究科) |
| Page | pp. 326 - 327 |
| Keyword | 経頭蓋磁気刺激(TMS), 運動誘発電位(MEP), ニューラルネットワーク |
| Abstract | 経頭蓋磁気刺激(TMS)を用いて運動に関連する脳機能を調べるためには第1次運動野(M1)における刺激部位と末梢の骨格筋で観測される運動誘発電位(MEP)の対応を明確にしなければならない．しかしながら，MEPは試行ごとにばらつき，その成因が解明されていないため，観測されたMEPを刺激部位に対応させることは容易ではない．本研究では，刺激コイルの位置を変えてM1を磁気刺激したときの人差し指の力とその生成に関与する骨格筋のMEPを計測し，ニューラルネットワーク(NN)を用いて指力とMEPから刺激部位を判別することを試みた． MEPのみを用いたNNでは89.3 %，指力とMEPを併用したNNでは93.3%の割合で刺激部位を判別できた．この結果は，試行ごとにばらつく成因がわかっていないMEPを，NNを用いることで刺激部位に対応づけることが可能であることを示している． |
| 題名 | 眼窩周辺を利用した情報伝達装置開発のための近傍視野の測定 |
| 著者 | 香川 直己 (福山大学/工学部 電子・ロボット工学科), *樋本 友孝 (福山大学/工学部 電子・電気工学科), 小川 隆 (小川長春館), 脇坂 和也 (福山大学/工学部 電子・ロボット工学科) |
| Page | p. 328 |
| Keyword | 近傍視野, 情報表示, ウエラブル, 福祉, 人体 |
| Abstract | 近年、高齢化社会により、高齢者の転倒事故などが多発している。本研究では、このような事故を未然に防ぎ、いち早く情報を伝えるため、眼の近傍付近を利用した標示装置の開発を行うことを目的としている。このたび、近傍視野を測定したのでそれを報告する。 |
| 題名 | 神経回路網モデルにおける複雑なダイナミックスを用いた制御応用―身体制御への適用の試み― |
| 著者 | *上原 健悟, 平賀 智 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻能動デバイス学研究室), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | p. 329 |
| Keyword | カオス, 脳, 腕モデル |
| Abstract | 近年,人間の脳ではカオス現象が発生していることが確認されている.この脳内カオスが生き物の高度な機能（記憶，脳内情報通信，制御）を生み出していることを工学的側面から発見論的なアプローチを行っている.本研究は脳内カオスと制御の関係について，神経回路網モデルを用いた腕の制御の計算機実験を行うことで調べようとしたものである. |
| 題名 | 非線形光電子能動素子の拡散結合ネットワークモデルにおけるカオスパターンダイナミクス |
| 著者 | *鍋田 敬一郎 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | p. 330 |
| Keyword | カオス, D-SEED |
| Abstract | 本研究は，脳の複雑で柔軟な情報処理のメカニズムに ついて工学的方面からアプローチすることを目標とし ており，その手段として本研究室で考案された非線形光 電子能動素子(D-SEED) を用いる．これは光を照射す ると神経細胞から得られるパルス電流と波形が酷似した 光電流が流れる特性を示す．さらにこれらを多数個拡散 結合させることで光電流(フォトキャリア) がカオス的 に時空間変化する現象が起こる．このようなカオス的な 変化は脳内でも観測されており，脳内での情報処理にお いて重要な役割を担っているのではないかと考えられ， D-SEED の結合モデルから得られるカオスパターンにつ いての解析を行う． |
| 題名 | A Novel Control Model Introducing Presynaptic Inhibition into An Autonomous Robot Driven by Chaotic Dynamics in A QLRNNM |
| 著者 | *Yongtao Li, Shigetoshi Nara (Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University) |
| Page | p. 331 |
| Keyword | presynaptic inhibition, autonomous robot, chaotic dynamics, Quasi-layered RNNM |
| Abstract | Based on a novel idea to harness the onset of chaos, chaotic dynamics introduced into a recurrent neural network model (RNNM) was applied to solving ill-posed problems [1,2,3,4]. In this study, inspired by neurobiology, a quasi-layered recurrent neural network model (QLRNNM) consisting of sensory neurons, motor neurons and presynaptic inhibition which is introduced to produce adaptive behaviours depending on situations or contexts, is proposed. This novel idea is successfully applied to an autonomous robot solving two-dimensional mazes. |