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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-07-05 16:25 神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定 ○新垣 万・五十嵐康彦（東大）・大森敏明（神戸大）・岡田真人（東大/理研）  NC2016-7 |
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| 抄録 | （和） | ニューロンの応答特性を表す指標として幅広く用いられている位相応答曲線(PRC；Phase Response Curve)は， 重みづけスパイクトリガー平均(WSTA；Weighted Spike-Triggered Average)を用いて測定されるが， ノイズが畳み込まれるため，多数の測定回数が必要となる． これまでにPRCを効率的に推定する手法として， スパース性を事前知識として用いた推定手法が 提案されている． 本研究では，さらなる効率的なPRC推定のため， PRCの測定時に同時に計測可能なスパイクトリガー平均(STA；Spike-Triggered Average)を併用した， スパース同時推定手法を提案する． 我々はPRCとSTAの微分関係を用いることで 推定するパラメータ数を増やさず， PRCとSTAの両方の誤差関数を組み込んだ目的関数を設定し， L1正則化によるスパース性を組み込んだ フーリエ基底の回帰手法を提案する． 予測性能の検証のため，スパイクレスポンスモデルを用いたシミュレーションを行い，本提案手法が，PRCデータのみを用いる従来の推定手法に比べ，PRCの推定精度向上に寄与していることを示す． |
| （英） | Phase response curves (PRC) have been used extensively to estimate the response properties of neurons. A recent measurement method of the PRC is proposed to reconstruct PRC with the weighted spike-triggered average (WSTA), but the method needs a lot of spikes data to make the PRC data noiseless. A theoretical study proposed an efficient method to estimate the PRC assuming sparsity. In this study, we propose sparse estimation with not only the PRC data but also the spike-triggered average (STA) data obtained simultaneously with the PRC data to take more information into the PRC estimation. Using the differential relation between PRC and STA, we set an objective function including the PRC and STA's error function and estimate the PRC by means of linear regression with Fourier basis functions. Using simulated data obtained by spike response model, we show that our proposed method achieves a more accurate estimation of the PRC than the recent proposed one. |
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| キーワード | （和） | 位相応答曲線 / スパイクトリガー平均 / スパース性 / L1正則化 / スパイクレスポンスモデル / / / |
| （英） | Phase Response Curve / Spike-Triggered Average / Sparsity / L1 Regularization / Spike Response Model / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 120, NC2016-7, pp. 165-170, 2016年7月. | |
| 資料番号 | NC2016-7 | |
| 発行日 | 2016-06-28 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2016-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2016-07-04 - 2016-07-06 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2016-07-NC-BIO-IBISML-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 神経細胞におけるスパイクトリガー平均を併用した位相応答曲線のスパース同時推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sparse Simultaneous Estimation of Phase Response Curves using Spike-Triggered Average |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 位相応答曲線 / Phase Response Curve |
| キーワード(2)（和/英） | スパイクトリガー平均 / Spike-Triggered Average |
| キーワード(3)（和/英） | スパース性 / Sparsity |
| キーワード(4)（和/英） | L1正則化 / L1 Regularization |
| キーワード(5)（和/英） | スパイクレスポンスモデル / Spike Response Model |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新垣 万 / Man Arakaki / アラカキ マン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十嵐 康彦 / Yasuhiko Igarashi / イガラシ ヤスヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大森 敏明 / Toshiaki Omori / オオモリ トシアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学/理化学研究所脳科学総合研究センター (略称： 東大/理研) University of Tokyo/RIKEN Brain Science Institute (略称： Univ. Tokyo/RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-07-05 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2016-7 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.120 |
| ページ範囲 | pp.165-170 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-06-28 (NC) |
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