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J-GLOBAL ID：201702225078497711   整理番号：17A1569662

神経記録の動的変化に適応する実時間クラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

Real-time clustering algorithm that adapts to dynamic changes in neural recordings

著者 (5件)： Davila-Montero Sylmarie (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI 48824) ,  Barsakcioglu Deren Y. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Centre for Bio-Inspired Technology, Imperial College London, UK) ,  Jackson Andrew (Institute of Neuroscience, Newcastle University, NEl 7RU, UK) ,  Constandinou Timothy G. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Centre for Bio-Inspired Technology, Imperial College London, UK) ,  Mason Andrew J. (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI 48824)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCAS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,神経記録で観察された動的変化を認識し,適応する計算的に効率的な実時間適応クラスタリングアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは初期クラスタ位置とクラスタのドリフトを追跡する連続的にオンライン運用段階を決定するオフライン訓練フェーズで構成され,クラスタ組成の急性変化を検証し周期的に。非ヒト霊長類からの慢性記録の解析は,適応クラスタリングは分類精度において14%の改善を達成し,78%の精度で急性変化を認識し,最新技術と比較して有意に改良された計算効率と能力を実証したことを示した。提示したアルゴリズムは,神経科学研究の多くの応用と神経補綴と補助装置の制御における神経活動の長期慢性モニタリングに適している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 神経科学 ,  *クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  ヒト ,  *クラスタ ,  霊長類
準シソーラス用語： 神経活動 ,  神経補綴 ,  計算効率 ,  分類精度 ,  慢性化 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *実時間 ,  *動的変化 ,  *神経記録法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子操作  (EC02050B) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 神経記録 ,  動的変化 ,  適応 ,  実時間 ,  クラスタリングアルゴリズム