| 講演名 | 2011/6/16 神経スパイク列からのモデルベースシナプス同定法(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) 吉本 潤一郎, 銅谷 賢治, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本研究では,多ニューロンから同時記録されたスパイク列データからそのニューロン集団に存在するシナプス結合性を同定するための統計的手法を提案する.提案手法では,まず,積分発火型ニューロンモデルを多重指数関数型後シナプス電流モデルと統合し、生成モデルが導出される.この生成モデルのパラメータは,最尤推定法およびスパースベイズ推定法に基づいて推定される.その後,生成モデルを用いて,シナプス前ニューロンのスパイク発生による後ニューロンの電位変化が評価され,シナプス結合性が分類される.人工データを用いた2つのベンチマーク問題に適用した結果,提案手法は非常に高い精度でシナプス結合性を同定できる能力を持つことが示された. |
| 抄録(英) | The paper presents a method to identify synaptic connectivity from multineuronal spike train data. In this method, a stochastic spiking neural network model is derived on the basis of generalized leaky integrate-and-fire neurons connected with multi-exponential post-synaptic current function. The model parameters are fitted based on maximum likelihood estimation and a sparse Bayesian framework. Then, the model is employed to quantify how much a spike of the pre-neuron changes the potential of the post-neuron. Based on the quantities, the synaptic connectivity between two neurons are identified. The basic performance was demonstrated by applying the method to two synthetic benchmarks. The results showed that the method was able to identify the synaptic connectivity in the benchmarks with a high precision. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2011-BIO-25 No.4 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/6/16(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 神経スパイク列からのモデルベースシナプス同定法(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model-based identification of synaptic connectivity from multi-neuronal spike train data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉本 潤一郎 / JUNICHIRO YOSHIMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 沖縄科学技術研究基盤整備機構神経計算ユニット:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Neural Computation Unit, Okinawa Institute of Science and Technology:Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 銅谷 賢治 / KENJI DOYA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 沖縄科学技術研究基盤整備機構神経計算ユニット:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Neural Computation Unit, Okinawa Institute of Science and Technology:Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 2011/6/16 |
| 資料番号 | Vol.2011-BIO-25 No.4 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 96 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |