| 研究課題/領域番号 |
19200021
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
石黒 真木夫 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10000217)
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| 研究分担者 |
岡田 泰昌 慶應義塾大学, 医学部, 准教授 (80160688)
越久 仁敬 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (20252512)
田村 義保 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (60150033)
三分一 史和 千葉大学, 大学院・工学研究科, 助教 (30360647)
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| キーワード | 非線形入力モデル / 因果関係 / ニューロンの分類 / データ重ねあわせ / SN比の改善 / 過渡的現象の解析 / 情報量規準 / 画像データ解析 |
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| 研究概要 |
19年度の研究において呼吸に直結するC4VRの信号に直接関係するとみられるピクセルを抽出することに成功し、C4VR信号への影響を記述するモデルにSTFモデルという名前をつけたが、このモデルによって、呼吸一回ごとの呼吸リズム形成の詳細が観測できること、このモデルによってC4VR信号が多ピーク変動示す呼吸において、C4VRの活動中のphaseによって異なる場所のピクセルの挙動からの寄与があることの発見を報告した論文を雑誌に掲載した。
非線形のブラックボックス・モデルであるSTFモデルの裏にあると想像される生理学的機構を解明することを目的として振動的な変動を示す2つのニューロン群から構成される呼吸リズム生成機構のモデルを構築し、シミュレーションによってこのモデルがこれまで提唱されてきたモデルに比べ、より忠実に実際の呼吸に於いて観測される様々なパターンの呼吸活動を再現することを確認した。ラットにおいて呼吸リズム形成の機構がラットの誕生後、日数を経るに従って成長していくことが知られており、この間の変化を膜電位画像とC4VRの信号の間の関係の変化として捕らえることを目指して、異なる標本からのデータを集積するための標準イメージの構築に関する研究をスタートさせた。
NNARモデルを用いた解析により、C4VR信号と相関の高い変動をしめす部位を見つける方法に関しての特許を申請した。
オーストラリア、スイス、フランス、日本において開催された国際学会で成果の発表を行った。
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