2016 Fiscal Year Research-status Report
活動電位形状に対する非線形ダイナミクス解析手法の構築
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16K16138
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
藤原 寛太郎 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (00557704)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 非定常確率過程 / 統計量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，「活動電位形状に対する非線形ダイナミクス解析手法の構築」という研究計画を遂行するための第一段階として，これまで開発してきた神経スパイク時系列に対する統計解析手法の精細な調査を行った．
まず，神経スパイク時系列に代表されるような非定常点過程データの様々な統計量の時間変動の統計解析手法について精査した．具体的には，昨年度に提案した統計解析手法について，より精度の高い統計量推定を行えるようパラメータチューニングの方法を考察した．その結果，これまでの統計解析手法で短所とされた長時間相関を有する時系列データや，極めて定常な時系列データに対しても新たに開発した統計解析手法が有効であることが示された．
さらに具体的な応用例として，サルの視覚野における生理学実験から得られた神経スパイク時系列に対して統計解析手法を適用した．特に外側膝状体から一次視覚野における，視覚系の神経情報符号化について考察した．その結果，視覚情報処理にはそれぞれの領野にてそれぞれ異なる情報符号化原理が用いられていることが，統計解析結果から示唆された．
このほか，直接的に当初の研究計画と結びつくものではないものの，神経系の非線形ダイナミクス解析という点で関連のある研究として，神経伝達物質が影響を及ぼす脳の低周波振動の非線形ダイナミクス解析及び数理モデリング，そして神経細胞の示すカオス的挙動と同期現象に関する数理研究を遂行した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度は，様々な点過程統計量の時間変動に関する統計解析に注力した．その結果，視覚系における情報符号化原理について新たな示唆を得た．
しかしその一方，活動電位形状に対する統計解析手法については開発途上であり，やや遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，活動電位形状に対する統計解析手法の開発を行う．また，そこで開発した手法を実データに適用し，データから生理学的示唆を得る予定である．
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| Causes of Carryover |
申請段階では，高速な計算が実行可能なワークステーションの経費を見込んでいたものの，交付決定額が減額されたことで当経費の遂行を見送らざるを得なかった．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
申請段階で見込んでいたもののワークステーションの代わりに，より安価なワークステーション購入により計算時間の短縮を見込んでいる．
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