| 講演名 | 2005/3/23 ニューロンの情報符号化に関する仮説とその解析方法の提案 高橋 裕司, 牛場 潤一, 正門 由久, 富田 豊, |
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| 抄録(和) | ニューロンはスパイク列によって情報の伝達をおこなっている.従来から知られるrate codingという考え方では, ニューロンは入力の大きさに応じて発火率を比例変化させるという方法で情報の符号化をおこなっているといわれているが, rate codingは入力周波数が発火率よりも低い場合のみを対象としている[1].本研究ではHodgkin-Huxley modelを用いて入力周波数が発火率よりも高い場合についても入力強度と発火率が比例関係にあるかどうかを調べた.発火率から入力周波数を復号し評価するにあたってはFrequencygramという解析方法を用いた.Frequencygramとは, あるトリガーとなる時刻の前後での瞬時発火率を描画するための方法であり, 本研究では入力周期をトリガーとして用いた.その結果, 高周波数入力時においても入力電流と発火率の間に比例関係があることが明らかになった.このことは, ニューロンが発火率よりもはるかに速い入力の変動をスパイク列に符号化できるということを示している. |
| 抄録(英) | Neurons transmit information by using their spike train. In the idea of rate coding, it is well known that the neuron encodes information by changing its firing rate in proportion to the intensity of input current. However, the idea of rate coding has dealt with only the case that the input frequency is lower than the firing rate [1]. In the present study, we investigated whether the intensity of input current was proportional to the firing rate by using Hodgkin-Huxley model even in the case that the input frequency is higher than the firing rate. We used an analytical method called Frequencygram. Frequencygram is the method to plot the instantaneous firing rate around trigger time. We used the each cycle of the input as the trigger in the present study. Consequently, even in the case of high frequency input, we revealed that the intensity of input current was proportional to the firing rate. It is concluded that neurons can encode rapidly fluctuating input into much slower firing rate of the spike train. |
| キーワード(和) | ニューロン / 符号化 / 発火率 |
| キーワード(英) | neuron / encoding / firing rate / rate coding / Hodgkin-Huxley model / Frequencygram |
| 資料番号 | NC2004-208 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2005/3/23(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューロンの情報符号化に関する仮説とその解析方法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of a hypothesis about neural coding and its analytical method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューロン / neuron |
| キーワード(2)（和/英） | 符号化 / encoding |
| キーワード(3)（和/英） | 発火率 / firing rate |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 裕司 / Yuji TAKAHASHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部 Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 牛場 潤一 / Junichi USHIBA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部 Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 正門 由久 / Yoshihisa MASAKADO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学月が瀬リハビリテーションセンター Keio University Tsukigase Rehabilitation Center |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 富田 豊 / Yutaka TOMITA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部 Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 発表年月日 | 2005/3/23 |
| 資料番号 | NC2004-208 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 760 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |