Identification of electrical activity pattern in a cultured neural network by the combination of 3D-clustering and deep neural networks.

通过结合 3D 聚类和深度神经网络来识别培养神经网络中的电活动模式。

基本信息

  • 批准号:
    19H04185
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2019-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

今年度は,神経活動パターンを画像化する手法において,其の前処理として新たな方法を2つ試行した.1つは,これまでと同様に情報処理の単位と考えられている電極ごとのバーストをクラスタリングの単位とする手法である.今年度は,一時クラスタの要素ごとにまとめて画像を生成するのではなく,各パターンの出現時間順を維持した形でマップを結合して224x224 画像を形成した.もう一つの手法は,瞬時空間パターンマップを用いた画像生成である.瞬時空間パターンマップとは,刺激開始後に計測された電位信号において,1 刺激(スイープ)ごとに 100 ms の活動について 1 ms 幅の時間窓で活動電位スパイクを検出し,64電極のスパイクカウントデータから作成したマップであり,シナプス間の神経信号伝達が起こらない 1 ms の短い時間幅で区切られた同一の時間窓内で発火した再現性の高い電気活動の空間パターンを示している.これは,刺激が誘発した一つの信号が分岐したり並列したりしながら伝搬した伝搬ストリームの神経活動痕跡を時間順に並べた画像に相当する.第一の手法,第二の手法ともに90% 以上の高精度で自発性活動パターンと誘発応答パターンの識別に成功した.第二の手法では,空間優先神経活動パターンイメージの識別精度は神経回路網ごとにばらつきがあったものの,概ね 90%を超えたところで収束したが,エポックごとの識別精度が不安定な傾向があった. 時間優先神経活動パターンイメージの識別精度は,ほぼ100%に近く,空間優先神経活動パターンイメージと比較して精度が収束するまでのエポック数が少ない傾向があった.空間優先も時間優先も共に高い識別精度であったことから,信号の時空間的伝搬であるストリームがニューラルネットワークの識別に大きく影響する可能性が示された.
今年,我们尝试了两种新的预处理方法来成像神经活动模式。一种是使用每个电极的突发作为聚类的单位的方法,该电极像以前一样被认为是信息处理的单位。今年,我们没有为临时簇的每个元素生成图像,而是将贴图组合起来形成 224x224 图像,同时保持每个图案的出现顺序。另一种方法是使用瞬时空间模式图生成图像。瞬时空间模式图是在刺激开始后测量的电位信号中,针对每次刺激(扫描)在 1 ms 宽度的时间窗口中检测 100 ms 活动的动作电位尖峰,并根据尖峰计数进行计算的图该图显示了 64 个电极的数据,显示了在间隔 1 毫秒的短时间宽度的同一时间窗口内发射的电活动的高度可重复的空间模式,在此期间突触之间没有发生神经信号传输。这对应于其中按时间顺序布置单个刺激诱发的信号在分支或并行的同时传播的传播流的神经活动轨迹的图像。第一种方法和第二种方法都成功地识别了自发活动模式和诱发反应模式,准确率超过 90%。在第二种方法中,虽然空间优先神经活动模式图像的识别精度根据神经网络的不同而有所不同,但一般都收敛于90%以上,但每个时期的识别精度往往不稳定。神经活动模式图像接近 100%,并且与空间优先的神经活动模式图像相比,准确度收敛所需的 epoch 数往往更小。空间优先和时间优先方法都具有较高的识别精度,这表明流作为信号的时空传播可能对神经网络的分类产生很大的影响。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Neuronal electrical activity pattern extracted by 3D clustering and discriminated by a deep CNN
通过 3D 聚类提取并通过深度 CNN 进行区分的神经元电活动模式
  • DOI:
    10.1109/smc53654.2022.9945174
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Ogomori;S. N. Kudoh
  • 通讯作者:
    S. N. Kudoh
Evaluation of Associative Learning Based on Functional Connectivity in a Cultured Neuronal Network
基于培养神经元网络中功能连接的联想学习评估
  • DOI:
    10.1109/scisisis55246.2022.10002136
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kai Hirokawa;Suguru N. Kudoh
  • 通讯作者:
    Suguru N. Kudoh
3Dクラスタリングと転移学習を用いた多層畳み込みニューラルネットワークによる神経活動パターン抽出の試み
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大籠海斗;工藤 卓
  • 通讯作者:
    工藤 卓
異種混合神経回路網におけるCa2+ピークと細胞外電位スパイクとの相関解析-機能的神経伝達の検出に向けて
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    西川 あゆみ; 工藤 卓
  • 通讯作者:
    工藤 卓
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使用活体培养神经网络开发自学习神经机器人
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    趙 恩明; 工藤 卓
  • 通讯作者:
    工藤 卓
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    工藤 卓
  • 通讯作者:
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