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「電流源密度推定法」の版間の差分
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式(3) | 式(3) | ||
すなわち、膜電流は膜電位の瞬間的な値（抵抗性成分:右辺第１項）と変化率（容量性成分:右辺第２項）によって決まる。 | すなわち、膜電流は膜電位の瞬間的な値（抵抗性成分:右辺第１項）と変化率（容量性成分:右辺第２項）によって決まる。 | ||
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例として、図(1)にMitzdorfによるネコ初期視覚皮質における電流源密度推定を挙げる。 | 例として、図(1)にMitzdorfによるネコ初期視覚皮質における電流源密度推定を挙げる。 | ||
ここでは、視床から皮質への投射の終端の位置や、皮質の垂体細胞の樹状突起形状等の解剖学的知識を元に、LFP信号から推定された電流の湧き出し・吸い込みがどのような生理学的過程に対応するかを詳細に議論している。 | ここでは、視床から皮質への投射の終端の位置や、皮質の垂体細胞の樹状突起形状等の解剖学的知識を元に、LFP信号から推定された電流の湧き出し・吸い込みがどのような生理学的過程に対応するかを詳細に議論している。 | ||
発展 | 発展 | ||
電流源密度推定の数学的手法としては、長らく式(2)に基づくLFP信号の空間二階微分が用いられてきたが、2006年、Pettersenらが第2の手法として、式(1)を離散化した線型方程式系を逆行列を用いて解くという、Inverse | 電流源密度推定の数学的手法としては、長らく式(2)に基づくLFP信号の空間二階微分が用いられてきたが、2006年、Pettersenらが第2の手法として、式(1)を離散化した線型方程式系を逆行列を用いて解くという、Inverse CSD法を提唱した。この手法では、電流源の分布に関する仮定をパラメータとして明示的に指定することにより、より精度の高い電流源密度推定が可能になっている。Potworowskiらはこれをさらに拡張し、LFP信号の測定点の制限（従来の手法では等間隔グリッド上でのLFP測定が要請される）や、電流源分布の仮定に関してより自由度の高いKernal CSD法を提案している。 | ||
参考文献 | 参考文献 | ||
Mitzdorf (1985) Physiological Reviews 65(10):37-100 | |||
Pettersen (2006) Journal of Neuroscience Methods 154(1-2):116-33 | |||
Potworowski (2012) Neural Computation 24(2):541-75 | |||