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J-GLOBAL ID：201902290576797844   整理番号：19A1920829

類似性に基づくクラスタリングによる細胞集合配列の教師なし検出【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Detection of Cell-Assembly Sequences by Similarity-Based Clustering

著者 (8件)： Watanabe Keita (Department of Complexity Science and Engineering, University of Tokyo, Kashiwa, Japan) ,  Watanabe Keita (RIKEN Center for Brain Science, Wako, Japan) ,  Haga Tatsuya (RIKEN Center for Brain Science, Wako, Japan) ,  Tatsuno Masami (Department of Neuroscience, Canadian Center for Behavioral Neuroscience, University of Lethbridge, Lethbridge, AB, Canada) ,  Euston David R. (Department of Neuroscience, Canadian Center for Behavioral Neuroscience, University of Lethbridge, Lethbridge, AB, Canada) ,  Fukai Tomoki (Department of Complexity Science and Engineering, University of Tokyo, Kashiwa, Japan) ,  Fukai Tomoki (RIKEN Center for Brain Science, Wako, Japan) ,  Fukai Tomoki (Neural Coding and Brain Computing Unit, Okinawa Institute of Science and Technology, Okinawa, Japan)
資料名： Frontiers in Neuroinformatics (Web)  (Frontiers in Neuroinformatics (Web))
巻： 13  ページ： 39  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7084A  ISSN： 1662-5196  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 固定された時間的パターン(すなわち,細胞集合体)で発火するニューロンは,神経情報処理の基本的な単位であると仮定されている。いくつかの方法が時間構造なしで細胞集合体の検出に利用できる。しかしながら,時間構造による細胞集合体の系統的検出は,特に大規模データセットにおいて,時間構造を扱うための効率的な方法の欠如のために困難である。ここでは,多様な細胞集合活性パターンを検出する方法を示し,複数の時間スケールにおける雑音性神経集団活動において再帰する。鍵となる革新は,グループスパイクを集合にグループ化するために,ストリング(「編集類似性」)を比較するための計算機科学法の使用である。人工データと実験データを用いてこの方法を検証した。これは以前に雄のLong-Evansラットの海馬と雄のBrown Norwon/Fisherハイブリッドラットの前頭前野から記録された。海馬から,ナビゲーションと覚醒時に異なる時間スケールで生じる胎盤細胞配列を同時に抽出することができた。前頭前野から,著者らは目標指向課題の異なるセグメントをコードするニューロンの多重スパイク配列を発見することができた。従来の事象駆動統計手法と異なり,この方法は,イベントロック平均を生成することなく,セル集合を検出する。したがって,この方法は,任意の行動的および精神的プロセスの間に神経コードを解読するための新しい分析ツールを提供する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *細胞凝集 ,  覚醒 ,  前頭前野 ,  胎盤 ,  グループ活動 ,  *類似性 ,  海馬 ,  多重化 ,  編集 ,  ニューロン ,  計算機科学 ,  雑音
準シソーラス用語： 神経 ,  大規模データセット ,  細胞凝集体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ニューラルアンサンブル ,  ニューラルコード ,  行動情報 ,  マルチニューロン記録 ,  データマイニング ,  場所細胞 ,  前頭前野ニューロン

分類 (5件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  看護,看護サービス  (GB07000G) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (59件)：

• Abeles M., Bergman H., Margalit E., Vaadia E. (1993). Spatiotemporal firing patterns in the frontal cortex of behaving monkeys. J. Neurophysiol. 70, 1629-1638. doi: 10.1152/jn.1993.70.4.1629
• Ankerst M., Breunig M. M., Kriegel H.-P., Sander J. (1999). OPTICS: ordering points to indentify the clustering structure. ACM Sigmod. Record. 28, 49-60. doi: 10.1145/304181.304187
• Artiles J., Gonzalo J., Sekine S. (2007). "The semEval-2007 WePS evaluation," in Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Evaluations - SemEval '07 (Morristown, NJ: Association for Computational Linguistics), 64-69. doi: 10.3115/1621474.1621486
• Barton G. J., Sternberg M. J. (1987). A strategy for the rapid multiple alignment of protein sequences. Confidence levels from tertiary structure comparisons. J. Mol. Biol. 198, 327-337. doi: 10.1016/0022-2836(87)90316-0
• Buzsáki G. (2004). Large-scale recording of neuronal ensembles. Nat. Neurosci. 7, 446-451. doi: 10.1038/nn1233

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  クラスタリング ,  細胞集合 ,  教師