神経細胞および神経細胞集団の発火時系列に対する情報量解析

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  • Information content analysis for spike trains of neuron and neural networks

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抄録

観測される事象と神経回路の反応に対する解析として,発火率などを発火が表現する信号と仮定し,その信号と観測事象を対応させる手法が古典的に用いられてきた.しかし,詳細な発火タイミングも重要である可能性など多くの仮説が提案されており,どの仮説が正しいのかは明らかになっていない.近年,古典的な方法とは逆に発火時系列に特定の情報が含まれていると仮定し,発火時系列からもっとも精度良く目的の情報を得るような復号化手法を求める教師あり学習を用いた研究がBrain Machine Interfaceの分野などを中心に活発に行われている.しかし,この場合も求めた復号化手法により発火時系列の持つすべての情報が取り出せるわけではない.本研究では,発火時系列のみからカーネル主成分分析を用いた教師なし学習により情報量最大となる復号化方法を求める枠組みを提案する.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573387451834179456
  • NII論文ID
    110008746481
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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