マウスの脳活動から再構成された動画

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2026-03-10  ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)の研究チームは、マウスの脳活動データから動物が見ている映像を再構成する技術を開発した。研究では、マウスが映画を見ている際の視覚野の神経活動を詳細に記録し、機械学習モデルを用いてそのパターンから映像内容を推定した。その結果、ぼやけた形ではあるが、実際に見ていた映像の動きや構造を再現することに成功した。この手法は、脳が視覚情報をどのように処理・表現しているかを理解する手掛かりとなり、神経科学や脳‐機械インターフェース研究の発展に貢献すると期待されている。

マウスの脳活動から再構成された動画
Stills of the clips the mice were shown (top row) compared with stills of the reconstructed videos (bottom row)

<関連情報>

マウス視覚皮質活動からの動画再構成 Movie reconstruction from mouse visual cortex activity

Joel Bauer,Troy W Margrie,Claudia Clopath
eLife  Published:March 10, 2026
DOI:https://doi.org/10.7554/eLife.105081.3

Abstract

The ability to reconstruct images represented by the brain has the potential to give us an intuitive understanding of what the brain sees. Reconstruction of visual input from human fMRI data has garnered significant attention in recent years. Comparatively less focus has been directed towards vision reconstruction from single-cell recordings, despite its potential to provide a more direct measure of the information represented by the brain. Here, we achieve high-quality reconstructions of natural movies presented to mice, from the activity of neurons in their visual cortex for the first time. Using our method of video optimization via backpropagation through a state-of-the-art dynamic neural encoding model, we reliably reconstruct 10 s movies at 30 Hz from two-photon calcium imaging data. We achieve a pixel-level correlation of 0.57 between ground-truth movies and single-trial reconstructions. Previous reconstructions based on awake mouse V1 neuronal responses to static images achieved a pixel-level correlation of 0.24 over a similar retinotopic area. We find that critical for high-quality reconstructions are the number of neurons in the dataset and the use of model ensembling. This paves the way for movie reconstruction to be used as a tool to investigate a variety of visual processing phenomena.

生物工学一般
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