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本研究は、実験間差なく使用できる同期バースト発火検出AIの開発を目的とした。微小電極アレイ（MEA）上に培養したヒトiPS細胞由来ニューロンの自発活動および痙攣陽性化合物の応答を取得した。得られたデータを用いて5種類の同期バースト検出AIを開発し、データ間差にも対応可能なモデルの同定を行った。同定されたラスタープロット画像学習モデルは異なる実験データにおいても同期バーストの数を99.8%、同期バーストの長さを91.9の精度で検出可能であった。本研究で開発した機械学習を用いた同期バースト検出法は、MEAで取得した神経活動を実験間差なく評価できることが示された。
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