スパイク信号列に基づく神経細胞間ネットワーク構造推定:group LASSOによるアプローチ
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概要
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複数ニューロンにおけるスパイク信号時系列データから回路構造を推定するための手法として、多変量ポアソン自己回帰モデルを適用する方法が知られており、ニューロン間のスパイク応答関数を推定することによって動力学的因果モデル (DCM) を構築することができる。本研究では、この方法に対してニューロン間結合がスパースであることを想定したグループ LASSO 型正則化項と、応答関数推定の時間解像度に制限を加えた基底関数とを導入することで、推定精度、計算速度、計算安定性の向上を実現する、新しい回路構造推定法を提案する。シミュレーションによって用意したスパイク信号時系列データに対して提案法を適用することで、時系列が比較的短く情報が少ない場合にも応答関数、回路構造の両方の推定において高い性能が得られることが分かった。
- 2011-09-06
著者
-
石井 信
京都大学
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
中江 健
総研大
-
中江 健
総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻
-
石井 優
大阪大学大学院 医学系研究科 分子・細胞薬理学講座
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
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