| 研究課題/領域番号 |
26280109
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
三分一 史和 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (30360647)
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| 研究分担者 |
尾家 慶彦 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (50396470)
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| 連携研究者 |
越久 仁敬 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (20252512)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
14,560千円 (直接経費: 11,200千円、間接経費: 3,360千円)
2016年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2015年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2014年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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| キーワード | 生体イメージングデータ時空間解析 / 神経情報学 / ニューロインフォマティクス / 自励的同期活動 / 呼吸中枢 / 抑制性ニューロン / カルシウムイメージング / 時空間解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では, ニューロンやアストロサイトの活動を記録したカルシウムイメージングデータのブレ補正, 時空間平滑化法，画像2値化法等に基づくニューロンやアストロサイトの位置の半自動検出法とニューロン種の自動識別法の開発を行った。そして, 遅延相互相関解析により吸息性細胞の検出を行い，外変数型自己回帰モデルや多変量自己回帰モデルをベースとした手法により細胞間の因果性の推定を行った。モデルの適用に際しては適合度を検定する必要があるが, 人為的に細胞間のネットワーク構造を改変する前後のデータと比較したところ，本研究で用いた因果性の定量化法には大きな矛盾は無く適切に因果性を指定していることを示せた。
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