粒子群最適化によるMulti-timescale Adaptive Thresholdモデルのパラメータ推定
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概要
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神経回路を忠実にシミュレーションするためには, 実験データを正確に再現する神経細胞モデルのパラメータを探索することが重要である. 本研究では, 粒子群最適化(PSO)を用いて, 実験データからMulti-timescale Adaptive Threshold (MAT) モデルのパラメータを推定する手法を開発した. この手法の有効性を検証するため, Hodgkin-Huxley 型モデルのシミュレーションデータから得られた仮想実験データに本手法を適用した. さまざまな電流を入力した神経細胞のシミュレーションデータに対して, 我々の開発したパラメータ推定手法は有効であることが確認された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-09-13
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