{"product_id":"ieej-btc2024tc041002","title":"培養神経回路網におけるストリームの履歴時間範囲の推定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eTC4-1-2\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2024\/08\/28\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEstimation of the historical time range of streams in a cultured neuronal networks.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e淺田 紘基（関西学院大学）,工藤 卓（関西学院大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHiroki Asada (Kwansei Gakuin University),Suguru Kudoh (Kwansei Gakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e培養神経回路網|瞬時空間パターン|深層学習|画像識別|VGG16|cultured neuronal networks|instantaneous-spatial-pattern|deep learning|image discrimination|VGG16\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e培養神経回路網に連続して同じ刺激を印加した場合，刺激間隔が短いと直前の刺激による影響によって，後発の刺激後には先発の刺激後とは異なる活動パターンが出現する事が報告されている．本研究では，前刺激の影響が残る履歴範囲を推定した．培養神経回路網に対して繰り返し同じ刺激を印加し，刺激後の誘発応答において同時に発火する神経細胞の空間的な組を短い 1 ms 幅の時間窓で抽出した．10 回分の刺激の応答から 1 ms 幅時間窓ごとの発火率を算出し，これを輝度値として一定の規則で時空間的に配置した変換画像を生成した．画像には刺激によって起動された神経信号伝搬経路（ストリーム）を構成する活動の発現時間情報（時間窓）・空間情報（電極配置）・再現性（発火率）が反映されている．刺激間隔を変えて得られた応答画像の識別を行い，この識別精度を比較することで，神経ネットワークにおけるストリームの起動の履歴範囲を推定した．\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 5.0","offer_id":46404732879087,"sku":"IEEJ-BTC2024TC041002-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_31fe4fa4-2cf6-48ad-808c-f4b656f8b195.png?v=1745066748","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btc2024tc041002","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}