状態空間モデルと先導空間活動パターンによる培養神経回路バースト活動の再構成

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-24

グループ名: 【C】平成26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: 2014/09/03

タイトル(英語): Reconstruction of bursting activity in cultured neuronal network from state-space model and leader spatial activity pattern

著者名: 矢田 祐一郎(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): Yuichiro Yada(The University of Tokyo),Ryohei Kanzaki(The University of Tokyo),Hirokazu Takahashi(The University of Tokyo)

キーワード: 培養神経回路|ネットワークバースト|非負値行列因子分解|状態空間モデル|cultured neuronal network|network burst|non-negative matrix factorization|state-space model

要約(日本語): 培養神経回路網で生じるネットワークバーストは、少数の“リーダーニューロン”によって駆動されることが報告されている。本稿では既存研究で考慮されてこなかった空間活動パターンの伝播に着目し、パターンとしてのリーダーニューロン集団によって駆動されるバーストのモデルを提案する。高密度CMOS電極アレイを用いて計測した発達初期段階における培養神経回路網の活動データから、非負値行列因子分解を用いて低次元の活動パターン遷移情報を抽出した。このとき、リーダーとなる活動パターンを入力、リーダー以外の活動パターンを内部状態変数とする線形状態空間モデルを仮定し、モデルパラメータを学習データから推定した。学習したモデルをテストデータに対して適用した結果、“リーダーパターン”の活動のみから全体のパターン遷移を再構成可能であることが示唆された。

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