多重電極で記録された活動電位波形のウェーヴレット変換に基づく弁別アルゴリズム
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概要
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神経回路を構成するニューロンの相互作用や協調的活動を調べることを目的として多重電極による多細胞記録法が用いられている.この手法では同時に記録された複数のニューロンの活動電位を波形情報を頼りに弁別する.複数のニューロンがほぼ同時に発火すると波形が重畳するため,従来のパターン認識の手法ではスパイクの弁別精度が低下するという問題があった.この問題を解決する手法として独立成分分析(ICA)を適用した手法が提案されてきた.しかし十分な分離結果が得られないことが多い.本研究では,連続ウェーヴレット変換と複素ICAを組み合わせた新しいスパイク弁別アルゴリズムを提案する.シミュレーションデータに本手法を適用することによって,従来のICA法より優れた性能を持つこと,及びそのメカニズムについて考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-15
著者
-
片山 統裕
東北大学大学院情報科学研究科
-
中尾 光之
東北大学大学院情報科学研究科
-
高橋 哲也
東北大学大学院情報科学研究科
-
片山 統裕
東北大学 大学院情報科学研究科
-
菊池 修
東北大学 大学院情報科学研究科
-
辛島 彰洋
東北大学 大学院情報科学研究科
-
中尾 光之
東北大学 大学院情報科学研究科
-
高橋 哲也
東北大学 大学院情報科学研究科
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