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J-GLOBAL ID：201702234125566662   整理番号：17A2005290

マルチ接続パターン解析:神経伝達の表現内容を解読する【Powered by NICT】

Multi-Connection Pattern Analysis: Decoding the representational content of neural communication

著者 (8件)： Li Yuanning (Center for the Neural Basis of Cognition, Carnegie Mellon University and University of Pittsburgh, USA) ,  Li Yuanning (Program in Neural Computation, Carnegie Mellon University and University of Pittsburgh, USA) ,  Li Yuanning (Department of Neurological Surgery, University of Pittsburgh, USA) ,  Richardson Robert Mark (Center for the Neural Basis of Cognition, Carnegie Mellon University and University of Pittsburgh, USA) ,  Richardson Robert Mark (Department of Neurological Surgery, University of Pittsburgh, USA) ,  Ghuman Avniel Singh (Center for the Neural Basis of Cognition, Carnegie Mellon University and University of Pittsburgh, USA) ,  Ghuman Avniel Singh (Program in Neural Computation, Carnegie Mellon University and University of Pittsburgh, USA) ,  Ghuman Avniel Singh (Department of Neurological Surgery, University of Pittsburgh, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 162  ページ： 32-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地域間神経伝達の代表的含有量を復号化するための多変量法の欠如は,分布脳回路相互作用で表現しどのような情報知っておきたい困難な残されている。マルチ接続パターン解析(MCPA),処理される情報の因子としての集団の活性パターンの間の学習マッピングによって機能することを示した。これらの地図は,他の集団からの活性に基づく一神経細胞集団からの活性を予測した。成功したMCPAベース復号化は分散計算処理の関与を示し,相互作用の代表的構造を調べるための枠組みを提供する。シミュレーションは,現実的な環境におけるMCPAの有効性を実証した。添加では,MCPAはニューラル通信における情報符号化に関連する仮説の多様性を評価するために異なる信号方式に適用できることを実証した。MCPAにfMRIとヒト頭蓋内電気生理学的データを適用した個々の自然画像を復号化するためのこの方法の有用性の概念実証を提供し,機能的連結性データに直面している。MCPAは視覚処理流の領域間の情報伝達の計算モデルを試験するために使用できるかを説明するためにMCPAベース表現類似性解析を用いた。MCPAは相互作用する神経回路の結合活性で記述された情報を評価し,領域間の情報変換の基礎となる原理を調べるために用いることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  計算モデル ,  *神経伝達 ,  ヒト ,  相互作用 ,  符号化 ,  信号方式 ,  連結性 ,  復号化 ,  相似解
準シソーラス用語： 視覚情報処理 ,  自然画像 ,  電気生理学 ,  *神経 ,  *パターン解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機能的結合 ,  多変量統計解析 ,  復号化 ,  表現類似性解析 ,  機能的磁気共鳴イメージング(fMRI) ,  頭蓋内脳波(iEEG)

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  パターン解析 ,  神経伝達 ,  表現 ,  解読