| 講演名 | 2021-01-21 発火間隔時系列を用いたニューロンへの共通入力の再構成 三浦 英(東京理科大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | ニューロンの出力信号の観測に比べて，ニューロンへの入力信号の観測は容易ではない．そのため，ニューロンの出力信号のみを用いて，ニューロンへの入力信号を再構成する手法が提案されている．本稿では，複数のニューロンより出力されたスパイク列から得られる発火間隔時系列に対して，非線形時系列解析手法の一つであるリカレンスプロットを用いたニューロンへの共通入力の再構成手法を提案している．その際，ニューロンの数理モデルとして，Leaky Integrated and Fireモデルを用いて提案手法の性能評価を行った．結果として，発火間隔時系列を用いた複数のニューロンへの共通入力の再構成を行う提案手法が有効であることが示された． |
| 抄録(英) | It is not easy to observe the input signals of neurons compared to the output signals of neurons. For this reason, several methods have been proposed to reconstruct the input signals of neurons using only the output signal of the corresponding neurons. In this paper, we propose a method for reconstructing common input signals of neurons using recurrence plots, a nonlinear time series analysis method, using inter spike interval time series observed from output spike trains from multiple neurons. We use the leaky integrated-and-fire model as the mathematical neuron model to evaluate the performance of the proposed method. As a result, we show that the proposed method using inter spike interval time series is effective to reconstruct the common input signals of multiple neurons. |
| キーワード(和) | LIFモデル / リカレンスプロット / ニューロン |
| キーワード(英) | Leaky Integrated-and-Fire model / Reccurence plot / Neuron |
| 資料番号 | NLP2020-40 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2021/1/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC，NLP，一般 |
| テーマ（英） | NC，NLP |
| 委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 夏目 季代久(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 大須 理英子(早大) / 高坂 拓司(中京大学) |
| 副委員長氏名（英） | Rieko Osu(Waseda Univ.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 安部川 直稔(NTT) / 内部 英治(ATR) / 立野 勝巳(九工大) / 松下 春奈(香川大) |
| 幹事氏名（英） | Naotoshi Abekawa(NTT) / Eiji Uchibe(ATR) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 瀧山 健(東京農工大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 佐村 俊和(山口大) / 加藤 秀行(大分大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Takiyama(TUAT) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 発火間隔時系列を用いたニューロンへの共通入力の再構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstruction of Input Signal Using Common Interspike Interval Time Series |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | LIFモデル / Leaky Integrated-and-Fire model |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / Reccurence plot |
| キーワード(3)（和/英） | ニューロン / Neuron |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三浦 英 / Ei Miura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Schience(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Schience(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2021-01-21 |
| 資料番号 | NLP2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NLP-330 |
| ページ範囲 | pp.1-6(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) |