神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-06-27
• タイトル: 神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sparse Simultaneous Estimation of Phase Response Curves using Spike-Triggered Average
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学大学院新領域創成科学研究科
• 著者所属: 東京大学大学院新領域創成科学研究科
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東京大学大学院新領域創成科学研究科／理化学研究所脳科学総合研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo / Brain Science Institute, RIKEN
• 著者名: 新垣, 万; 五十嵐, 康彦; 大森, 敏明; 岡田, 真人
• 著者名(英): Man, Arakaki; Yasuhiko, Igarashi; Toshiaki, Omori; Masato, Okada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ニューロンの応答特性を表す指標として幅広く用いられている位相応答曲線 (PRC ; Phase Response Curve) は，重みづけスパイクトリガー平均 (WSTA ; Weighted Spike-Triggered Average) を用いて測定されるが， ノイズが畳み込まれるため，多数の測定回数が必要となる． これまでに PRC を効率的に推定する手法として，スパース性を事前知識として用いた推定手法が提案されている．本研究では， さらなる効率的な PRC 推定のため，PRC の測定時に同時に計測可能なスパイクトリガー平均 (STA ; Spike-Triggered Average) を併用した，スパース同時推定手法を提案する．我々は PRC と STA の微分関係を用いることで推定するパラメータ数を増やさず，PRC と STA の両方の誤差関数を組み込んだ目的関数を設定し，L1 正則化によるスパース性を組み込んだフーリエ基底の回帰手法を提案する．予測性能の検証のため，スパイクレスポンスモデルを用いたシミュレーションを行い，本提案手法が，PRC データのみを用いる従来の推定手法に比べ，PRC の推定精度向上に寄与していることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Phase response curves (PRC) have been used extensively to estimate the response properties of neurons. A recent measurement method of the PRC is proposed to reconstruct PRC with the weighted spike-triggered average (WSTA), but the method needs a lot of spikes data to make the PRC data noiseless. A theoretical study proposed an efficient method to estimate the PRC assuming sparsity. In this study, we propose sparse estimation with not only the PRC data but also the spike-triggered average (STA) data obtained simultaneously with the PRC data to take more information into the PRC estimation. Using the differential relation between PRC and STA, we set an objective function including the PRC and STA's error function and estimate the PRC by means of linear regression with Fourier basis functions. Using simulated data obtained by spike response model, we show that our proposed method achieves a more accurate estimation of the PRC than the recent proposed one.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2016-BIO-46, 号 29, p. 1-6, 発行日 2016-06-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会