神経スパイク列からのモデルベースシナプス同定法(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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本研究では,多ニューロンから同時記録されたスパイク列データからそのニューロン集団に存在するシナプス結合性を同定するための統計的手法を提案する.提案手法では,まず,積分発火型ニューロンモデルを多重指数関数型後シナプス電流モデルと統合し、生成モデルが導出される.この生成モデルのパラメータは,最尤推定法およびスパースベイズ推定法に基づいて推定される.その後,生成モデルを用いて,シナプス前ニューロンのスパイク発生による後ニューロンの電位変化が評価され,シナプス結合性が分類される.人工データを用いた2つのベンチマーク問題に適用した結果,提案手法は非常に高い精度でシナプス結合性を同定できる能力を持つことが示された.
- 2011-06-16
著者
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吉本 潤一郎
Oist:奈良先端科学技術大学院大学
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銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:沖縄科学技術研究基盤整備機構
-
吉本 潤一郎
沖縄科学技術大学院大学先行研究,奈良先端科学技術大学院大学
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銅谷 賢治
沖縄科学技術大学院大学 先行研究 神経計算ユニット
-
吉本 潤一郎
沖縄科学技術研究基盤整備機構神経計算学ユニット|奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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