神経信号からメゾスコピック神経回路の働きを同定する大規模データ解析手法の確立

• 研究領域: メゾスコピック神経回路から探る脳の情報処理基盤
• 研究課題/領域番号: 23115510
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 生物系
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 篠本 滋 京都大学, 理学(系)研究科(研究院), 准教授 (60187383)
• 研究期間 (年度): 2011-04-01 – 2013-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2012年度)
• 配分額: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2012年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2011年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 状態空間解析 / 隠れマルコフモデル / 国際研究者交流・米国 / 国際研究者交流・ドイツ / 国際研究者交流・イタリア / 国際研究者交流・チェコ / 神経信号解析 / 状態空間法 / ベイズ推定

研究実績の概要

神経細胞への興奮・抑制入力を推定するための状態空間解析法を確立する目的の研究を推し進めてきた．まず単一ニューロンの膜電位の計測データから時間変動する興奮性入力と抑制性入力を推定する手法を確立した(Kobayashi, Shinomoto, and Lansky, 2011)　が，この方法をさらに神経内部イオンチャンネルのパラメータの変動をとらえる方法へと改良した（Kobayashi, Tsubo, Lansky, and Shinomoto 2012）．さらに，細胞外電極から得ることの出来るスパイク時系列のみの情報から時間変動する興奮・抑制入力を推定する状態空間法を確立した．この推定法は大規模な計算を必要とし，大量のデータを処理するのに適していないので，より小さい計算量で推定できるスパイク発火パターンの性質から入力を推定する方法も同時に提案した(Kim and Shinomoto, 2012)．隠れマルコフモデルを用いて内部状態の推定を行う研究もおこなった(Shintani and Shinomoto 2012)．

現在までの達成度 (段落)

24年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

24年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Estimating nonstationary input signals from a single neuronal spike train (2012)
  • 著者名/発表者名: Hideaki Kim and Shigeru Shinomoto
  • 雑誌名: Phys. Rev. E 巻: 86 号: 5 ページ: 51903-51903
  • DOI: 10.1103/physreve.86.051903
  • NAID: 120005241375
  • 査読あり
• [雑誌論文] Detection limit for rate fluctuations in inhomogeneous Poisson processes (2012)
  • 著者名/発表者名: T Shintani and S Shinomoto
  • 雑誌名: Phys. Rev. E 巻: 85 号: 4 ページ: 41139-41139
  • DOI: 10.1103/physreve.85.041139
  • 査読あり
• [雑誌論文] Deciphering elapsed time and predicting action timing from neuronal population signals (2011)
  • 著者名/発表者名: S.Shinomoto, T.Omi, A.Mita, H.Mushiake, K.Shima, Y.Matsuzaka, J.Tanji
  • 雑誌名: Frontiers in Computational Neuroscience 巻: 5 ページ: 29-29
  • DOI: 10.3389/fncom.2011.00029
  • 査読あり
• [雑誌論文] tion of a time-dependent input from the voltage of leaky integrate fire neu (2011)
  • 著者名/発表者名: Obayashi, S.Shinomoto, P.Lan
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 23 号: 12 ページ: 3070-3093
  • DOI: 10.1162/neco_a_00205
  • 査読あり
• [雑誌論文] Optimizing time histograms for non-Poissonian spike trains (2011)
  • 著者名/発表者名: T.Omi, S.Shinomoto
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 23 号: 12 ページ: 3125-3144
  • DOI: 10.1162/neco_a_00213
  • 査読あり
• [学会発表] How to use information on non-Poisson neuronal firing irregularity (2012)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Sixth International workshop Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND6)
  • 発表場所: Pittsburgh, USA
  • 年月日: 2012-06-01
  • 招待講演
• [学会発表] Firing rate estimation and spike train variability (2011)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Annual Computational Neuroscience Meeting CNS*2011
  • 発表場所: Stockholm, Sweden
  • 年月日: 2011-07-23
• [備考] Toolbox for analyzing spike data
  • URL: http://www.ton.scphys.kyoto-u.ac.jp/~shino/toolbox/english.htm