分類型と回帰型識別器を用いた時空間的神経活動の解析

摘要

適切な神経活動パターンは，同活動パターンから運動・感覚情報を推定する識別器の識別精度を向上させる．識別器の識別精度を向上させる時空間的神経活動パターンは，脳の情報符号化で重要な役割を担う可能性が高い．本研究では，様々な識別器を用いて，ラット聴皮質で多点同時計測した神経活動から，純音周波数の識別精度を向上させる時空間的神経活動パターンを同定した．同定した神経活動パターンの分散性は，識別器にサポートベクターマシンとk-近傍法を用いると高く，重回帰判別分析では低かった．これらの結果は，聴皮質の神経細胞群は，分散性の異なる時空間的神経活動パターンを用いて，複数の情報符号化方式を組み合わせることを示唆する．%The proper neural activity patterns improve the correct identification of decoders which decode motor/sensory information from neural activities. Such neural activity patterns potentially have an important role in neural coding. In this study, we recorded the multi-unit neural activities of rats auditory cortex and using various decoders, we identified the spatio-temporal neural patterns that improved the prediction accuracy of tone-frequency identification. The dispersiveness of identified neural activities was high in support vector machine or k-nearest neighbor method and low in multiple regression analysis. This result suggests that auditory cortical neurons have two neural coding schemes with high and low distributed spatio-temporal neural activities.