時空間的神経活動パターンの情報縮約手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-4

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Information reduction of spatio-temporal neural activities

著者名: 船水 章大(東京大学),神崎 亮平(東京大学),高橋 宏知(東京大学)

著者名(英語): Akihiro Funamizu(University of Tokyo),Ryohei Kanzaki(University of Tokyo),Hirokazu Takahashi(University of Tokyo)

キーワード: 聴皮質|サポートベクターマシン|時空間的神経活動|ラット|auditory cortex|support vector machine|spatio-temporal neural activity|rat

要約(日本語): ブレイン・マシン・インターフェイスで,運動・感覚情報を効率的に推定するためには,識別器の改良に加えて,入力に用いる神経活動の選別が有用であると考える.本研究では,ラット聴皮質をモデルとして,時空間的神経活動パターンから,効率的に情報を抽出する手法を提案した.具体的には,サポートベクターマシン (SVM) の識別精度を失わないように,入力に用いる時空間的神経活動パターンを段階的に削減し,刺激音の周波数識別に寄与するパターンを抽出した.提案手法によるSVMの識別率は,神経活動の空間情報のみを入力に持つSVMよりも有意に高かった.この結果は,提案手法を用いることで,識別精度に優れた識別器を構成できることを示唆する.

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