トポグラフィックマッピング - 脳科学辞典
トポグラフィックマップの一番単純な例は、脊髄から視床へ上行する脊髄視床路で末梢から脊髄に入る高さによってその系路内での配置が決まるというものであろう。また、有名なものにはモントリオールのWilder Penfieldによる大脳皮質の感覚野と運動野におけるどの部位が体のどの部位の感覚、運動に対応するかを人の脳でマッピングしたものがある（Cortical homunculus）（図1）。これは脳のどこを刺激すると体のどこが動くか、また、脳のどこを刺激すると体のどこが感じたように感じるかを脳外科手術中の患者の脳でマッピングしたもので、1951年に出版されたこのデータは現在でもそのまま通用する正確なものである。 感覚系のトポグラフィックマッピングには大きく分けて2つの過程がある。一つは神経細胞の軸索が標的にたどり着き標的内でトポグラフィックに配置する、神経活動に依存しない（様々な標的認識分子による
Reading "Topographic Independent Component Analysis" - 跳慮跋考
序 感覚信号の効率的な(即ちスパースな)符号化に関して「視覚野・聴覚野地図の同一適応アルゴリズムによる解釈」に興味を持ったので、論文で使用されているトポグラフィック独立成分分析(TICA)の論文「Topographic Independent Component Analysis」を読もうとしたものの正直よく解らなかった為、Hyvarinen 先生の著「詳解 独立成分分析―信号解析の新しい世界」で勉強してからリベンジした次第。以下に論文の要諦を纏めてみる。 いい加減 blog というメディアに適合していない気がするが……。 モデル 共通の分散 通常の ICA では信号源たる確率変数 si が互いに独立であることを仮定するが、現実には全く独立である場合と言うのは少なくて ICA を行っても幾許かの従属性が「残存」してしまうので、それを使って独立成分の二次元構造を決定しようというのが TICA
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