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J-GLOBAL ID:202102250283898926   整理番号:21A0234474

人工ニューラルネットワーク支援ファジィC平均クラスタリングを用いた海馬ニューロンにおける同期性同定【JST・京大機械翻訳】

Synchronicity Identification in Hippocampal Neurons using Artificial Neural Network assisted Fuzzy C-means Clustering
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: SSCI  ページ: 1594-1600  発行年: 2020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)
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神経共時性は,認知である機能をモニターする際に重要な役割を果たす。神経同期で同定された不安障害は,病的状態につながる可能性がある。in vitro細胞記録の場合,ニューロンは発火パターンで有意な不均一性を示した。したがって,神経細胞の大規模集団からの同期および非同期ニューロンの自動同定の課題は,依然として困難である。この問題に取り組むために,効率的な教師なし機械学習アプローチを海馬ニューロンの初代培養のシステムのために提案した。ここでは,蛍光指示薬としてFluo-4を用いた細胞内カルシウムのイメージングに共焦点顕微鏡を用いた。得られた静的画像をサイトゾルカルシウムの時変データに変換した。続いて,知的人工ニューラルネットワーク(ANN)支援ファジィクラスタリングアルゴリズムを,自然でスパイクするカルシウムデータの不均一集合から同期ニューロンをグループ化するために提案する。この新アルゴリズムは,ファジィC平均(FCM)クラスタリングにおける問題を解くために,大域的最適化アルゴリズムの実装に続いて,劇的な変数低減を可能にした。さらに,提案手法はANNに含まれる最適クラスタ数とハイパーパラメータを計算する。ANN支援FCMから得られた結果を検証するために,相関係数とスパイクパターンプロットを同期と非同期神経細胞の両方に対して解析した。これに加え,提案したアルゴリズムを従来のFCMと比較し,解品質が決定変数数の88%低減と共に改善されることが分かった。完全な新規フレームワークは,カルシウムイメージング,ANN支援FCM,検証および比較の側面を組み合わせ,全体として,同時性の迅速かつ効果的な定量化に使用できる。Copyright 2021 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】
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