@article{oai:ksu.repo.nii.ac.jp:00010868,
 author = {伊藤, 浩之 and ITOU, Hiroyuki},
 journal = {京都産業大学総合学術研究所所報},
 month = {Mar},
 note = {脳活動から直接に外部デバイスの制御を目指すブレインマシンインタフェース（BMI）技術の実現のためには神経活動からの信頼性のある情報復号化が必要である。本研究では動物の視覚皮質から同時記録された複数の神経細胞活動にサポートベクターマシンによる機械学習を適用して，提示された刺激種類の判別課題を行った。情報復号化におけるサポートベクターマシンの有効性の確認と合わせて細胞間の発火数相関およびその刺激依存性を含めることで復号化能力が高まることを示した。},
 pages = {109--113},
 title = {特定課題研究「セルアセンブリー活動の適応的変化の数理基盤の構築とBMIへの応用」 : 研究成果報告書},
 volume = {17},
 year = {2023},
 yomi = {イトウ, ヒロユキ}
}