[1Q3-OS-7a] 統合AIへの展望

[1Q3-OS-7a-04] 脳型AIの基盤となる画像からの解剖学的神経投射の抽出

文献上の脳神経回路図からのグラフ構造の抽出

〇堀口 維里優¹、芦原 佑太²、山川 宏³ (1. 東京大学工学部 計数工学科、2. 日本大学文理学部, 東京大学工学系研究科 ,全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 、3. 東京大学工学系研究科 ,全脳アーキテクチャ・イニシアティブ )

キーワード：脳型AI、グラフ構造、脳神経回路図、BRA駆動開発

脳の解剖学的構造を知見として脳型ソフトウェアを開発するアプローチに脳参照アーキテクチャ（BRA）駆動開発がある．BRA 駆動開発では，脳のメゾスコピックレベルの解剖学的構造を記述した脳情報フロー（BIF）を各要素として，脳型ソフトウェアの計算機能を担う仮想的コンポーネント図（HCD）を作成する．BIF は神経科学の文献から，解剖学的に整合性のある知見を人の手によって抽出しているが，膨大かつ多様な知見を網羅的に抽出する必要があるため，自動化・効率化を行う必要がある．そこで本稿では，神経科学の文献に記載されている図面データを画像データとして扱い，画像データからBIF の構築に必要な脳領域間の接続関係を抽出する手段について述べる．また，図面データに含まれる脳部位の名称や矢印について認識する物体検出モデルについて検証を行った．脳領域間の接続関係を示す表現が複雑ではない図面データに対して，脳部位の名称を表すテキストの位置については，物体検出モデルの正確性と網羅性を評価する指標であるmAPで0.899 を達成し，脳部位の接続関係を表す矢印についてはmAPで0.856 を達成した.