| 研究課題/領域番号 |
26870577
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
脳計測科学
知能情報学
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
竹川 高志 工学院大学, 情報工学部, 准教授 (50415220)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | カルシウムイメージング / 信号検出 / 信号源検出 / スパイク時系列 / モデル推定 / 大規模最適化問題 / セルソーティング / スパース性 / MAP推定 / 最適化 / 逐次二次計画法 / 内点法 / 共役勾配法 |
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| 研究成果の概要 |
カルシウムイメージングの大規模化により，観測データから細胞位置とスパイク列を取り出す手順を自動化する必要性が生じている．本研究において独立な空間変数と時間変数を仮定した単純な確率モデルにスパース性を導入する定式化を行い，その解が反復二次計画問題によって少ない制御パラメータで効果的に得られることを示した．提案手法では，記録データ中の重なりのある複数の細胞の活動を正しく分離して推定することができるため，従来手法における近接した神経細胞に対して同期発火を誤検出してしまう欠点を解決することができた．同時に推定を高速に行う数値解法を提案し大規模データへの適用を可能とした．
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