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J-GLOBAL ID：202002215976716985   整理番号：20A1486099

知的データクラスタリングアプローチによる海馬ニューロンにおける同期性同定の自動化【JST・京大機械翻訳】

Automation of Synchronicity Identification in Hippocampal Neurons through Intelligent Data Clustering Approach

著者 (5件)： Pantula Priyanka D. (Indian Institute of Technology,Department of Chemical Engineering,Hyderabad,Telangana,India,502285) ,  Miriyala Srinivas S. (Indian Institute of Technology,Department of Chemical Engineering,Hyderabad,Telangana,India,502285) ,  Swain Sarpras (Indian Institute of Technology,Department of Chemical Engineering,Hyderabad,Telangana,India,502285) ,  Giri Lopamudra (Indian Institute of Technology,Department of Chemical Engineering,Hyderabad,Telangana,India,502285) ,  Mitra Kishalay (Indian Institute of Technology,Department of Chemical Engineering,Hyderabad,Telangana,India,502285)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICC  ページ： 268-273  発行年： 2019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： 神経性共時性は,認知機能を制御する中心であり,ニューロン共時性における破壊は,病的状態につながる可能性がある。ニューロンはin vitroおよびin vivo細胞記録の場合,発火パターンにおいて有意な不均一性を示すので,大きな母集団における同期および非同期ニューロンの自動同定は困難なままである。この状況において,海馬ニューロンの初代培養における細胞内Ca2+のイメージングから,時間経過データが主として得られる効率的なデータ分析法を提案した。ここでは,F1uo-4を共焦点顕微鏡を用いたイメージングによりサイトゾルカルシウムを測定する蛍光指示薬として用いた。一組の不均一Ca2+スパイキングデータから同期応答を分類するために,効率的な人工ニューラルネットワークベースのクラスタリングアルゴリズムを提案し,それは可変低減アプローチを通して進行する。このアルゴリズムは,ファジィC平均(FCM)クラスタ化の最適化問題を解くための進化的最適化器の使用をさらに可能にする。さらに,新しいアルゴリズムは,クラスタの最適数および最適人工ニューラルネットワークトポロジーを推定し,それは長年の問題である。得られたクラスタリング解を検証するために,交差相関係数とスパイクパターンをクラスタ化ニューロンセルデータに対して測定した。得られた解法を従来のFCMアルゴリズムと比較し,提案した方法の効率を試験した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  *自動化 ,  最適化問題 ,  *ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  母集団 ,  初代培養 ,  共焦点顕微鏡 ,  in vitro実験
準シソーラス用語： *海馬ニューロン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： データクラスタリング ,  海馬ニューロン ,  同期性 ,  同定 ,  自動化