カルマンフィルタを用いたMEA計測データからの高リアルタイム性結合強度推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE18010

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: 2018/03/20

タイトル(英語): Low delay connection strength estimation from MEA data with Kalman filter

著者名: 朝比奈 昂洋(東京大学),榛葉 健太(東京工業大学),酒井 洸児(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(The University of Tokyo),Kenta Shimba(Tokyo Institute of Technology),Koji Sakai(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: シナプス結合強度|カルマンフィルタ|synaptic connection strength|Kalman filter

要約(日本語): 脳と機械の間で情報を授受するにあたり，脳の現在の状態を知ることは重要である．結合強度を推定する先行研究はある時間幅のデータから計算を行うため，時々刻々と変化する脳の状態から少なくとも時間幅の分遅れた状態しか推定できなかった．本研究では推定精度を保ったまま時間幅を短くできる手法を提案し，MEA上で培養した神経細胞の活動に適用することで神経細胞集団の状態を少ない時間遅れで推定した．

要約(英語): Acquiring current information of brains is important for brain-computer interface. The previous method has a certain time delay because it uses data in that time. We propose a method which can shorten the time without decreasing accuracy. Connection strengths were estimated from spike trains recorded with MEA.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,215 Kバイト