Sparse neuronal signal detection with restricted Boltzmann machine

• Project Area: Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
• Project/Area Number: 16H01539
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 青西 亨 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (00333352)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2018-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2017)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2017: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2016: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 自動細胞検出 / 制限ボルツマン・マシン / カルシウムイメージング / 二光子顕微鏡 / 生体生命情報学 / 画像 / 共焦点顕微鏡 / 機械学習 / 計測工学

Outline of Annual Research Achievements

神経科学の分野において、カルシウムイメージングは多細胞の活動を同時記録する重要な手法の一つである。近年、二光子顕微鏡などの計測装置の急激な発展により、広視野から数十万個の細胞活動を計測することが可能となった。このような計測装置の急速な進歩により、我々は巨大なデータをいかに解析するかという問題に直面するようになった。
近年、このような大規模カルシウムイメージングデータから、機械学習の方法を用いて細胞活動を自動検出する試みがある。近年発表された、静的な形態情報でなく、動的な情報から細胞検出を行う手法は、その多くが非負値行列因子分解(Non-negative matrix factorization(NMF))に基づいている。NMFでは、イメージングデータの全フレームをメモリ上に同時に展開しなければならないため、数値計算に大量のメモリが必要である。これがNMFの最大の問題であり、大規模なデータを取り扱う際の制約となる。
我々は制限ボルツマン・マシン(Restricted Boltzmann Machine, RBM)による細胞検出手法の開発を行った。非負値行列因子分解で取り扱っていた細胞検出問題を非負型のRBMで再定式化した。フレーム毎に学習が行えるため、上記のメモリの問題が解決できる。RBM に非負性の制約を入れることにより、細胞検出器として動作した。また、より性能を向上させるため、我々はスプレッド関数を導入した。これにより空間的に局所的な情報のみを取り扱うことになるため、データの大規模化による検出性能の低下を防ぐことができる。本手法のGPU への実装を行い、in-vivo 二光子顕微鏡データを用いて本手法の性能を評価した。CNMF(neuron 2016)とSuite2P(bioRxiv 2016)と比べて、非負型のRBMは高い細胞検出性能を有することが確認できた。

Research Progress Status

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] White noise analysis for the correlation-type elementary motion detectors with half-wave rectifiers (2018)
  • Author(s): Ikeda Hideaki、Aonishi Toru
  • Journal Title: Neural Networks Volume: 102 Pages: 96-106
  • DOI: 10.1016/j.neunet.2018.02.014
  • NAID: 40021100916
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学～ CDMAマルチユーザー復号器の場合 ～ (2018)
  • Author(s): 青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 21-26
• [Journal Article] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学 ～ 離散シナプスを持つHopfieldモデルの解析 ～ (2018)
  • Author(s): 中川瞬希、青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 15-20
• [Journal Article] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学 ～ 無限ローディングHopfieldモデルの場合 ～ (2018)
  • Author(s): 青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 9-14
• [Journal Article] 制限ボルツマンマシンによる多細胞信号の検出 (2018)
  • Author(s): 斎藤佑馬、伊東翼、太田桂輔、村山正宣、青西亨
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 3-8
• [Journal Article] Statistical Mechanics of Coherent Ising Machine - The Case of Ferromagnetic and Finite-Loading Hopfield Models - (2017)
  • Author(s): Toru Aonishi, Kazushi Mimura, Shoko Utsunomiya, Masato Okada, and Yoshihisa Yamamoto
  • Journal Title: Journal of the Physical Society of Japan Volume: 86 Issue: 10 Pages: 104002-104002
  • DOI: 10.7566/jpsj.86.104002
  • NAID: 40021340771
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 効用の予測誤差を考慮した合理的な意思決定 ～ 判別閾値の最適化モデル ～ (2017)
  • Author(s): 勝又雄基、青西亨
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 37-42
• [Journal Article] ハエ動き検知細胞が構成する両側ネットワークの安定性解析 (2017)
  • Author(s): 森田大樹、中本竣、森本高子、青西亨
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 117 Pages: 109-114
• [Journal Article] Automatic Cell Detection from Calcium Imaging Data Using Non-negative Matrix Factorization (2017)
  • Author(s): 青西亨, 丸山隆一, 宮川博義
  • Journal Title: Seibutsu Butsuri Volume: 57 Issue: 1 Pages: 036-039
  • DOI: 10.2142/biophys.57.036
  • NAID: 130005296499
  • ISSN: 0582-4052, 1347-4219
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学--強磁性モデルと有限ローディングHopfieldモデルの場合-- (2017)
  • Author(s): 青西亨, 三村和史, 宇都宮聖子, 岡田真人, 山本喜久
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 116 Pages: 13-18
• [Journal Article] 半波整流器を持つEMDモデルの白色ノイズ解析 (2017)
  • Author(s): 池田英彬, 青西亨
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 116 Pages: 19-24
• [Journal Article] ラット海馬CA1錐体細胞は低周波(1 - 4 Hz)交流電場に膜電位応答の選好性を示す (2017)
  • Author(s): 印南賢弥, 井上雅司, 宮川博義, 青西亨
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: 116 Pages: 137-142
• [Journal Article] Model selection of early vision system of Drosophila melanogaster (2016)
  • Author(s): Ikeda, H., Suzuki, Y., Morimoto, T., Aonishi, T
  • Journal Title: IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications. Volume: 9 Pages: 24-31
  • NAID: 40020907045
  • Peer Reviewed
• [Presentation] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学～ CDMAマルチユーザー復号器の場合 ～ (2018)
  • Author(s): 青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学 ～ 離散シナプスを持つHopfieldモデルの解析 ～ (2018)
  • Author(s): 中川瞬希、青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学 ～ 無限ローディングHopfieldモデルの場合 ～ (2018)
  • Author(s): 青西亨、三村和史、岡田真人、山本喜久
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] 制限ボルツマンマシンによる多細胞信号の検出 (2018)
  • Author(s): 斎藤佑馬、伊東翼、太田桂輔、村山正宣、青西亨
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] ラット海馬CA1錐体細胞は低周波(1 - 4 Hz)交流電場に膜電位応答の選好性を示す (2017)
  • Author(s): 印南賢弥, 井上雅司, 宮川博義, 青西亨
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • Place of Presentation: 機械振興会館
  • Year and Date: 2017-03-13
• [Presentation] コヒーレント・イジングマシーンの統計力学--強磁性モデルと有限ローディングHopfieldモデルの場合-- (2017)
  • Author(s): 青西亨, 三村和史, 宇都宮聖子, 岡田真人, 山本喜久
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • Place of Presentation: 北九州学術研究都市 産学連携センター
  • Year and Date: 2017-01-26
• [Presentation] 半波整流器を持つEMDモデルの白色ノイズ解析 (2017)
  • Author(s): 池田英彬, 青西亨
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • Place of Presentation: 北九州学術研究都市 産学連携センター
  • Year and Date: 2017-01-26
• [Presentation] 効用の予測誤差を考慮した合理的な意思決定 ～ 判別閾値の最適化モデル ～ (2017)
  • Author(s): 勝又雄基、青西亨
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] ハエ動き検知細胞が構成する両側ネットワークの安定性解析 (2017)
  • Author(s): 森田大樹、中本竣、森本高子、青西亨
  • Organizer: 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
• [Presentation] ショウジョウバエの初期視覚系モデルの比較研究 (2016)
  • Author(s): 池田英彬, 鈴木力憲, 森本高子, 青西 亨
  • Organizer: 情報処理学会第108回数理モデル化と問題解決(MPS)研究会
  • Place of Presentation: 沖縄科学技術大学院大学
  • Year and Date: 2016-07-04
• [Remarks] T2R2 青西亨 研究者情報
  • URL: http://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/researcherinfo.cgi?q_researcher_content_number=CTT100381316
• [Remarks] T2R2東京工業大学リサーチリポジトリ
  • URL: http://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/researcherinfo.cgi?q_researcher_content_number=CTT100381316
• [Patent(Industrial Property Rights)] 質量分析計、質量分析計の信号処理方法及びプログラム (2017)
  • Inventor(s): 青西亨、木村純一、桑谷立、平田岳史
  • Industrial Property Rights Holder: 青西亨、木村純一、桑谷立、平田岳史
  • Industrial Property Rights Type: 特許
  • Filing Date: 2017