| 講演名 | 2012-09-21 粒子群最適化によるMulti-timescale Adaptive Thresholdモデルのパラメータ推定 宮脇 昌司, 小林 亮太, 北野 勝則, |
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| 抄録(和) | 神経回路を忠実にシミュレーションするためには, 実験データを正確に再現する神経細胞モデルのパラメータを探索することが重要である. 本研究では, 粒子群最適化(PSO)を用いて, 実験データからMulti-timescale Adaptive Threshold (MAT) モデルのパラメータを推定する手法を開発した. この手法の有効性を検証するため, Hodgkin-Huxley 型モデルのシミュレーションデータから得られた仮想実験データに本手法を適用した. さまざまな電流を入力した神経細胞のシミュレーションデータに対して, 我々の開発したパラメータ推定手法は有効であることが確認された. |
| 抄録(英) | For simulating a neural circuit faithfully, it is essential to tune single neuron models which can accurately reproduce experimental data. Here, we develop a method for estimating parameters in Multi-timescale Adaptive Threshold (MAT) model using Particle Swarm Optimization (PSO). To validate this method, the method was applied to the simulated data generated by a Hodgkin-Huxley model, which is known as a realistic single neuron model. |
| キーワード(和) | システム同定 / 粒子群最適化 / 計算論的神経科学 / Hodgkin-Huxleyモデル |
| キーワード(英) | System identi cation / Particle Swarm Optimization (PSO) / Computational neuroscience / Hodgkin-Huxley model |
| 資料番号 | CAS2012-38,NLP2012-64 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS |
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| 開催期間 | 2012/9/13(から1日開催) |
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| 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 | Circuits and Systems (CAS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 粒子群最適化によるMulti-timescale Adaptive Thresholdモデルのパラメータ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating parameters in Multi-timescale Adaptive Threshold model using Particle Swarm Optimization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | システム同定 / System identi cation |
| キーワード(2)（和/英） | 粒子群最適化 / Particle Swarm Optimization (PSO) |
| キーワード(3)（和/英） | 計算論的神経科学 / Computational neuroscience |
| キーワード(4)（和/英） | Hodgkin-Huxleyモデル / Hodgkin-Huxley model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮脇 昌司 / Masashi MIYAWAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology,Ritsumeikan University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小林 亮太 / Ryota KOBAYASHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology,Ritsumeikan University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 北野 勝則 / Katsunori KITANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命館大学情報理工学部知能情報学科 Department of Human and Computer Intelligence,Ritsumeikan University |
| 発表年月日 | 2012-09-21 |
| 資料番号 | CAS2012-38,NLP2012-64 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 204 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
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