シナプス結合推定に基づいた，計測されない複数の神経細胞集団の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Identification of Multiple Neuron Clusters Based on Synaptic Connection Strength Estimation

著者名: 朝比奈 昂洋(東京大学),榛葉 健太(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Takahiro Asahina|Kenta Shimba|Kiyoshi Kotani|Yasuhiko Jimbo

キーワード: 推定|微小電極アレイ|モデルベース|シナプス結合|パターン分類|Estimation|Microelectrode Array|model based|synaptic connection|pattern classification

要約(日本語): 脳活動計測の研究と応用において，活動を取得可能な神経細胞数を増やすことが重要である。しかし，計測機器の制約などから，脳を構成する神経細胞のごく一部の活動のみが計測可能である。解決へ向け我々のグループでは，適切な生理学的知見を数理モデル化することにより，計測された少数の神経活動から計測範囲外に存在する多数の神経細胞の活動を推定する方法を研究してきた。現在までに，計測範囲外の神経細胞集団が一つであると仮定し，計測されない神経細胞集団から計測される神経細胞へのシナプス電流とシナプス結合の推定に成功した。本研究では，計測範囲外の神経細胞集団が一つであるという仮定を廃し集団が複数の場合に対応した。現在までの手法で推定したシナプス結合をもとにパターン分類を行い，スパイク時系列がどの集団からのシナプス電流により発生したものであるかの識別に成功した。今後，この結果を用いて複数集団の活動推定を行う。

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