再生核ヒルベルト空間における神経信号復号化のための高速パラメータ決定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE16039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2016/03/22

タイトル(英語): A fast decision method for the parameter value to decode neural spike signals in a reproducing kernel Hilbert space.

著者名: 小川 まな美(東京大学),深山 理(東京大学),星野 隆行(東京大学),満渕 邦彦(東京大学)

著者名(英語): Manami Ogawa(The University of Tokyo),Osamu Fukayama(The University of Tokyo),Takayuki Hoshino(The University of Tokyo),Kunihiko Mabuchi(The University of Tokyo)

要約(日本語): スパイク列信号を高次元空間へ写すカーネル法は,神経信号の復号化に対する有効な手法である. 我々は人工及び実際の神経データを用いて, スパイク列間距離の分布よりシェーンバーグカーネルのパラメータ値を従来のグリッドサーチよりも高速に決定する方法を提案する. 提案手法により従来法よりも計算時間が少なく, 高精度な結果が得られた.

要約(英語): The kernel method is a powerful way for decoding neural spike signal by mapping spike trains to the hi-dimension linear space. We proposed a fast method for determining the parameter size of Schoenberg kernel from the histogram of the distances between two spike trains and got results with high accuracy.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,097 Kバイト