文献

J-GLOBAL ID：201802272564935103   整理番号：18A1258580

ニューロンスパイク検出のための主成分分析アルゴリズムの実時間ディジタル実装【JST・京大機械翻訳】

Real-time digital implementation of a principal component analysis algorithm for neurons spike detection

著者 (11件)： Vallicelli E. A. (Dept. of Physics, University of Milano Bicocca, Italy) ,  Fary F. (Dept. of Physics, University of Milano Bicocca, Italy) ,  Baschirotto A. (Dept. of Physics, University of Milano Bicocca, Italy) ,  de Matteis M. (Dept. of Physics, University of Milano Bicocca, Italy) ,  Reato M. (Physics, University of Padova, Italy) ,  Maschietto M. (Dept. of Biomedical Sciences, University of Padova, Italy) ,  Rocchi F. (Dept. of Biomedical Sciences, University of Padova, Italy) ,  Vassanelli S. (Dept. of Biomedical Sciences, University of Padova, Italy) ,  Guarrera D. (Physics, University of Padova, Italy) ,  Collazuol G. (Physics, University of Padova, Italy) ,  Zeitler R. (Venneos GmbH, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICDT  ページ： 33-36  発行年： 2018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： 本論文では,培養ラット海馬ニューロン集団からの電気活性がFPGA実装ディジタル回路により実時間で検出される学際的実験の結果を示した。最先端のEOMOSFET多重電極アレイ(MEA)バイオセンサは,生物学的環境とセンシングエレクトロニクスの間の容量結合を利用して,低SNRの価格で,侵襲性と細胞損傷を最小化する。このため,雑音除去アルゴリズムにより,それらは典型的に改善される。リアルタイムの神経スパイク検出は,それらの行動に応じて単一ニューロンを刺激することを可能にする,おそらくてんかんのような医学的条件を改善することを可能にする,不適切なシナリオを開く。このシナリオにおいて,スパイク分類アルゴリズムをハードウェア実装し,165nsの待ち時間で実時間神経スパイク検出を可能にした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  多重化 ,  *ディジタル方式 ,  *ニューロン ,  バイオセンサ ,  *主成分分析 ,  境界領域 ,  培養 ,  待ち時間 ,  ラット ,  *アルゴリズム ,  てんかん
準シソーラス用語： ハードウェア実装 ,  神経 ,  低SN比 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューロン ,  スパイク ,  主成分分析 ,  アルゴリズム ,  実時間 ,  ディジタル ,  実装