| 講演名 | 2011-07-26 樹状突起上に不均一に分布する膜応答特性を統計的に推定する(知的システム,一般) 大森 敏明, 青西 亨, 岡田 真人, |
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| 抄録(和) | 本研究で,我々は,樹状突起に不均一に分布することが知られる膜特性の空間分布の推定するための統計的アルゴリズムを提案する.膜特性の空間分布は,樹状突起の膜電位ダイナミクスを定める電気的特性であり,局所神経回路における情報統合に重要な役割を果たすことが強く示唆されている.しかしながら,実験技術の限界により,膜特性が樹状突起全体にわたってどのように分布しているかは明らかにされていない.本論文で,我々は,樹状突起の数理モデルに基づいて状態空間モデルを構成し,部分的に観測されるデータからの膜電位の時空間分布推定を実現する分布定数型カルマンフィルタを導出する.さらに,EMアルゴリズムを用いることにより,樹状突起における膜特性の空間分布を推定する.提案アルゴリズムに数値実験から得られるデータを適用し,我々の提案アルゴリズムが雑音が重畳された低空間分解能の観測データからの膜特性の空間分布の抽出に有効であることを示す. |
| 抄録(英) | We propose a statistical algorithm for extracting non-uniform dendritic membrane properties from partially observable noisy data such as voltage imaging data. Recent experimental studies suggest that dendritic computation plays an important role in information processing in local neural circuits. The non-uniform distribution of membrane properties over dendrite remains unclear, even though it determines how different kinds of information are integrated in neural systems. We formulate a state-space model for a multi-compartment model and derive a distributed-constant type Kalman filter by means of belief propagation. By using the derived Kalman filter and the EM algorithm, we show that our proposed algorithm can simultaneously estimate the spatiotemporal distribution of membrane potentials and the non-uniform distribution of membrane properties from partially observable noisy data. |
| キーワード(和) | 統計的推定 / 状態空間モデル / 時空間ダイナミクス / 樹状突起 / イメージングデータ / ケーブル方程式 / 確率的時系列解析 |
| キーワード(英) | statistical estimation / state-space modeling / spatiotemporal dynamics / dendrite / imaging data / cable equation / probabilistic time series analysis |
| 資料番号 | NC2011-32 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/7/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 樹状突起上に不均一に分布する膜応答特性を統計的に推定する(知的システム,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical estimation of non-uniform dendritic membrane properties |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的推定 / statistical estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 状態空間モデル / state-space modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 時空間ダイナミクス / spatiotemporal dynamics |
| キーワード(4)（和/英） | 樹状突起 / dendrite |
| キーワード(5)（和/英） | イメージングデータ / imaging data |
| キーワード(6)（和/英） | ケーブル方程式 / cable equation |
| キーワード(7)（和/英） | 確率的時系列解析 / probabilistic time series analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大森 敏明 / Toshiaki OMORI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:RIKEN Brain Science Institute |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青西 亨 / Toru AONISHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岡田 真人 / Masato OKADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:RIKEN Brain Science Institute |
| 発表年月日 | 2011-07-26 |
| 資料番号 | NC2011-32 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 157 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |