Izhikevichモデルを用いた培養神経回路網の結合強度推定

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2012/10/01

タイトル(英語): Connection-strength Estimation of Neuronal Networks by Fitting for Izhikevich Model

著者名: 磯村　拓哉（東京大学大学院新領域創成科学研究科），武内　彬正（東京大学大学院新領域創成科学研究科），榛葉　健太（東京大学大学院新領域創成科学研究科），小谷　潔（東京大学大学院新領域創成科学研究科），神保　泰彦（東京大学大学院新領域創成科学研究科）

著者名(英語): Takuya Isomura (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo), Akimasa Takeuchi (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo), Kenta Shimba (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo), Kiyoshi Kotani (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo), Yasuhiko Jimbo (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo)

キーワード: シナプス結合強度，最尤推定，パラメータフィッティング，微小電極アレイ　　synaptic connection strength，maximum likelihood estimation，parameter fitting，microelectrode array (MEA)

要約(英語): Recently, a lot of research using multi-neuron recording has been done, however, there are many problems with extracting the features from obtained spike time series which is huge amount and complex. Here we introduce a new method to estimate synaptic connection strengths between neurons by fitting for Izhikevich model using maximum likelihood estimation. We demonstrate that our method is able to estimate connection strengths from spike time series given by simulated neural ensemble and able to estimate non-connectivity between two independent cultured neuronal networks. These results suggest that our method can apply for network and plasticity analysis of neuronal networks.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.132 No.10 （2012） 特集：医療関連電子技術のニュートピック

本誌掲載ページ: 1581-1588 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/132/10/132_1581/_article/-char/ja/