生物の系列行動とその神経機構に関する統計的研究

生物体序列行为及其神经机制的统计研究

• 批准号: 08J09185
• 负责人: 片平 健太郎
• 金额: $ 0.38万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08J09185/
• 关键词: 系列行動; 統計モデル; 歌鳥; 神経回路; ベイズ法

複雑な系列行動のモデルとしてジュウシマツの歌行動の統計的解析を行った。ジュウシマツの歌系列には言語とも共有される特徴として高次履歴依存性を持っている。高次履歴依存性とは音要素が2つ以上前の履歴に依存して出現することを指す。高次履歴依存性を表現できる確率モデルをいくつか構築し、実際のジュウシマツの歌の音響データに適用した。ベイズ法の枠組みでモデル選択することで、この高次履歴依存性は1次の履歴依存性を持つ隠れマルコフモデルで最もよく説明できることをあきらかにした。1次のみの履歴依存性を持つ比較的単純なモデルでも隠れ状態を考えることで生物行動に見られる高次の履歴依存性が説明できることを示したことが本研究の新規な点である。さらに、隠れ状態を表象する神経回路が存在すれば同様に高次履歴依存性を持った系列が生成可能であることを数値シミュレーションで示した。この研究はヒトの言語や音楽演奏など、直接神経回路レベルでの研究が困難な系列行動の神経基盤を探る上で示唆を与えることが期待される。また、神経活動データから系列に対応するパターンを抽出するための統計モデルを構築した。従来手法では無視されていたニューロン間の相関を表現できるモデルを構築し、変分ベイズ法と再帰計算を組み合わせた効率的なパラメータ推定手法を提案した。提案手法をジュウシマツの神経活動データに適用した結果、ある刺激を与えた状況下ではニューロン間の高次相関を持つモデルが選択されることがわかった。この結果はこれらのニューロンに共通した入力が入っていることを示唆する。この手法は系列行動を生成する非定常な神経活動の研究の有用なツールとなることが期待される。

The analysis of the statistics of the series of actions The characteristics of speech are common to all. High degree of dependency on sound elements before the occurrence of dependency High performance dependency performance is the most accurate way to build, implement, and improve the performance of audio systems. The highest degree of dependence of the method is the first degree of dependence of the method. The first order of dependency is compared with the first order of dependency. The first order of dependency is compared with the second order of dependency. The second order of dependency is compared with the third order of dependency. The third order of dependency is compared with the third order of dependency. The fourth order of dependency is compared with the fourth order of dependency. The mental state of the system is represented by the existence of a high degree of performance dependency. This research includes speech, sound, and direct neurologic circuits. A statistical framework for the extraction of mental activity data A new method for estimating the probability of a collision is proposed. The proposed method is used to determine the high order correlation between the results of the neural activity and the stimulus. The result is a common entry point for both parties. This method is useful for the study of unsteady neural activity due to the generation of series of actions.

项目成果

ニューロン間の相関を考慮したスパイク列からの状態遷移ダイナミクスの推定

考虑神经元之间相关性的尖峰序列状态转换动力学估计

• 发表时间: 2008
• 作者: 片平健太郎;西川淳;岡ノ谷一夫;岡田真人
• 通讯作者: 岡田真人

変分ベイズ的アプローチによるスパイクデータからの状態遷移ダイナミクスの抽出:ジュウシマツのHVCからのスパイクデータへの適用

使用变分贝叶斯方法从尖峰数据中提取状态转换动态：在日本松 HVC 尖峰数据中的应用

• 发表时间: 2008
• 作者: 片平健太郎;西川淳;岡ノ谷一夫;岡田真人
• 通讯作者: 岡田真人

Extracting State Transition Dynamics from Multiple Spike Trains with Correlated Poisson HMM

使用相关泊松 HMM 从多个尖峰序列中提取状态转换动力学

• 发表时间: 2009
• 期刊: Advances in Neural Information Processing Systems 21
• 作者: Kentaro Katahira;Jun Nishikawa;Kazuo Okanoya;Masato Okada
• 通讯作者: Masato Okada