2018 Fiscal Year Annual Research Report
Constructing nonlinear dynamical analysis method for action potential shape
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16K16138
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
藤原 寛太郎 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (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 |
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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最終段階として，これまで研究代表者が開発してきた神経スパイク時系列に対する様々な統計解析手法の総括を行った．
まず，前年度まで行っていた，神経スパイク時系列に代表される非定常確率過程データの様々な統計量の時間変動の統計解析手法を対象とした研究を行なった．その結果，これまでの統計解析手法では適用が難しいとされてきたような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我々の開発した統計解析手法が有効であることを示された．さらに，神経スパイク時系列の複雑性としてデータの周期性やカオス性などの様々な尺度から時系列を評価し，それらの尺度と神経数理モデルとの関係性を調査した．
最終的に研究期間全体を通して，神経スパイク時系列に対する統計解析手法の構築を行い，一定の成果を得た．このほか，当初の研究計画・目的と直接的に結びつくものではないものの，上記のデータ解析から着想を得た膵臓におけるベータ細胞の膜電位ダイナミクスの数理モデル構築や，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の解析及び数理モデリングなどの数理研究を遂行した．これらの成果は，活動電位形状ではないものの生体・脳の示す非線形ダイナミクスの好例でもあるため，これらの解析手法の構築については今後の研究課題としたい．
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Research Products
(6 results)
