神経活動の分散性によるブレインマシンインターフェイス用識別器の選択
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概要
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In this study, we attempted to identify influential characteristics of input data for neural decoding across different decoders. Support vector machine (SVM), k-nearest neighbor method (KNN) and canonical discriminant analysis (CDA) were used as decoders to predict test tone frequencies from tone-induced neural activities in the rat auditory cortices. The sequential dimensionality reduction (SDR) that we had previously proposed reduced input data dimension one by one without deteriorating the prediction accuracy in order to identify the neural activity pattern that led to the best prediction accuracy for each decoder. We found that the accuracy of SVM and KNN improved when neural activities had high spike rates and high dispersiveness, while CDA performed better on sparse neural activities. These results suggest that the best decoder can change according to the spike rates and dispersiveness of neural activities. Since these characteristics of neural activities change depending on brain regions or test stimuli, the selection of proper decoder would be important for efficient neural decoding.
- 2009-10-01
著者
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船水 章大
東京大学大学院情報理工学系研究科
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神崎 亮平
東京大学大学院情報理工学系研究科
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高橋 宏知
東京大学大学院情報理工学系研究科
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神崎 亮平
東京大学先端科学技術研究センター
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高橋 宏知
東京大学先端科学技術研究センター
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高橋 宏知
東京大学 先端科学技術研究センター・生命知能システム
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神埼 亮平
東京大学
-
神崎 亮平
筑波大学生物科学系
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高橋 宏知
東京大学
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高橋 宏和
東京大学
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Takahashi Hirokazu
Research Center For Advanced Science And Technology The University Of Tokyo
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