確率モデルを用いた神経スパイク時系列解析手法の評価
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概要
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これまでの脳神経データの解析は発火率に代表される比較的低次の統計を扱うことで神経発火を特徴付けてきたが, 最近の研究ではスパイク間隔分布や間隔パターンなどに基づく統計量にも種々の有益な情報が存在することが示唆されてきている．これら統計量の実データにおける振る舞いを調べることは, 情報符号化の観点でも重要と考えられる．本研究では, 多試行スパイク時系列において, これらの統計量の時間変動を高い時間分解能で推定する新たな統計解析手法を提案した．［本要旨はPDFには含まれない］
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