重み付き有向グラフモデリングによるスパイクデータ解析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-06-18
• タイトル: 重み付き有向グラフモデリングによるスパイクデータ解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Spike Data Analysis by Weighted Directed Graph Modeling
• 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: 早稲田大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: University of Lethbridge
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Lethbridge
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 樋口, 翔; 日野, 英逸; 龍野, 正実; 村田, 昇
• 著者名(英): Sho, Higuchi; Hideitsu, Hino; Masami, Tatsuno; Noboru, Murata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の技術の発展により，脳からニューロンの発火活動のデータを得られるようになった．このデータを解析することで，脳の情報処理の仕組みを理解することが期待されている．脳は外部からの情報を処理する際，ニューロンの単独の活動で情報を処理しているのではなく，多数のニューロンが相互に影響を及ぼし合い，協調的な発火活動をすることで情報を処理していると考えられている．つまり，脳から得られるデータを解析するには，協調の様子を捉えることができるものが望ましい．また，ニューロンのシナプス結合には向きと強さ，及び興奮性・抑制性の違いが存在するため，これらを表現できることも求められる．本研究では脳内の多数のニューロンが相互に影響を与え合う様子を，重み付き有向グラフによりモデル化した上で，そのグラフ構造推定手法を提案する．ニューロンモデルから作成した擬似スパイクデータに提案手法を適用し，重み付き有向グラフを推定した結果を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With recent developments in multielectrode recording technology, neural spike data can be obtained from a brain. It is expected to understand the mechanism of information processing in a brain by analyzing these neural data. It is consider that a brain processes information by neural cooperative activity. In order to analyze neural data, the method that can take into account of neural cooperative activity is desirable. Since neural connections are asymmetric and have different connection strengths, it is required that the method is able to represent these features. In this paper, neural connections are represented by using the weighted directed graph, and a state that a lot of neurons affect each other is modeled. Then a method for estimating graph structures is proposed. Experimental results using artificial neural spike data show that the proposed method is able to estimate weighted directed graph structure.
• 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 2014-BIO-38, 号 35, p. 1-8, 発行日 2014-06-18
• 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