旧来のシングルユニットでどれだけGLMMが必要なのかイマイチ良くわからないといったのは、その”有効性”についてです。生態学であれだけ盛んにGLMMが用いられているのは、手法として有効だからだと思います。”統計モデルとしてexplicitに扱いましょう”という部分に関しては、その通りだと思います。メリットが薄いと難しい統計モデルを用いる動機はあがらないと感じています。従来のシングルユニットにGLMMを用いることで、結果はどうより良くなるんだろう?というのが漠然とした疑問です。報酬系をやってると個体差があるのは当然で、その個体差を含めて評価するのかがむしろ重要だと思います。N=2,3くらいではなかなか難しいですね。全脳の活動を見ているわけでもないですし。2009いろいろ書きたいネタが貯まっているんだけど、もうすこし調べておかないとしょうもないことしか言えないという中途半端な状態なので、ネタ帳的にいろいろ書き付けておきます。conversationのpodcastでOSCON2004のときのトーク)、それをもじって命名するとはどんだけオレも自我が肥大化しているかっていう(って書くと後輩が「吉田さん、どんだけの使い方間違ってます」って指摘してくれるという親切システム。model(GLMM)について調べてる。modelが使われるようになった。studyではこのへんが遅れている。fMRIと比べて、被験者の数が少なく、記録しているニューロンの数や、繰り返しの試行数が多い。たいがい被験者のデータはmergeするし(必要に応じて被験者ごとに検定したり)、試行数の繰り返しは平均して使ってしまう。データ構造は一般的には、被験者数がn=2-3で、その中で複数のニューロンを記録して(n=100ずつとか)、さらにそれぞれのcellで各条件で最低限10trial以上の繰り返しを行っている。modelになってる。Subject:Cell:Trial)みたいな構造を考える必要がある。model"にしとかないといけない。このへんを勉強しようとすると、生態学がいちばん進んでいるのがわかる。生態学はフィールドでどの区画にどれだけの個体がいるかみたいな情報を扱うから。北大の久保拓弥氏のサイトとか見るとたくさん資料があって、超助かる。あと、GLMMが経験ベイズの一種であって、階層ベイズによって包括されるというこの図を見て感激した。(いろいろ読んだけどここでは省略。)階層ベイズをもっと体系的に組み込んで、実験系全体をモデル化するようなことに興味がある。Sciences"の4章の図4.2見てほしいんだけど、こんなかんじで脳の解剖学的な拘束条件とか全部突っ込む。あってneuroshare関連の話に多少関わってるので、話が通じるくらいには勉強してる。要は自分の解析と一体化させることが出来たらいいんだけど、neuroshare形式を使った解析ソフトがそんなにあるわけでもないのですよね。FINDとかがmatlabが主体になっているのは実際的ではあると思うけど、オープンソースという観点ではRとかでできないっすかね。上記の問題意識からすると、Rベースでunit/LFP/ECoGにとってのSPMみたいなの作ればさ、Fristonになれるんじゃないですか。だれかやって!nhpを使った実験をしてゆくにあたって、いかにして適切なトレーニングをしていくか考えなければならないとずっと思ってた。techniqueに基づいたトレーニング法を採用するのが正しいはずだ。この分野は資料が少ない。5(4)に特集があって役に立つ。プライアが名著で、前述の特集号でも参考文献として引かれてる。ちなみにこの人はイルカのトレーニングの創始者で、犬のクリッカートレーニングにも大きく寄与してる。(これはベイトソンの本にも出てくる「それまでにしたことのない行動をすると強化される」というメタな学習の例)あと、「動物感覚」も良いことが書いてあるのでまとめておきたい。スキナー的なものへの敵意が混ざっているので取扱い注意だけど。微妙なissueなので、書くときはちゃんと書かないといけない。typeのver.3.33で出来ていていい加減古いので、アップデートしようと思ってる。5が出るって発表が出たあたりから、アップデートするか、wordpressに移るか決めるためにテストしてました。editionが出てたんで、virtualboxに入れたり、vmwareに入れたりして。最終的な決断が出来ず。いまのままでもいいやって感じで、テンプレートいじったりしていろいろ工夫する情熱を失ってる。(OCS)ってのをいじってるというのを書いたことがありました。じつはいろいろテストをして、いろいろ手を加えて(無駄な階層をどんどん削って)、とりあえず稼働できるところまでは来たんだけど、けっきょく扱えるのがわたし一人で、それだったら手動でやっても余り手間が変わらないということでけっきょく止めにしました。いうわけでその間の奮戦記とかいろいろあるんですが、まとめるのさえ面倒になってしまった。してだれも日本語化とかしないですかね。この方向で行くのが正しいと思うので、機会があったらまたチャレンジしたい。(ここ最近のわたしの行動を見てもらうとわかると思うけど、基本はDIYでいこうってわけ。)Facebookのアカウント取って細々と使っているのだけれど、せっかくだからもっと活用したい。NIPS-SSCつながりでFriendが増えたので、英語でなんか書いておきたい。いうわけで、ブログで英語のエントリの作成をして、それをFacebookに「ノート」としてimportしてる。こっちは日本語だと書きにくいこととかを書こうと思う。Test"(の訳書)を読了していまは原書で読み直してるところなんだけど、へんに誤解されないようにこういう話題は英語に持ってゆく。なんかポストロックっぽくギターをかき鳴らして、ビデオに撮って、YouTubeに挙げて、埋め込みでエントリ作るってネタがずっとあるのだけれど、実行している暇がない。外でやってくんない?」って入れるところまで決めてあったのに、つーかクラウザーさんネタだったのにもう古くて使えないぢゃないか。将来のプロジェクト関連。パーツ自体よりは組み合わせが大事だと思うんだけど、こういうのはいろんな人のところに行って吹聴しては、反応見てる。自分の健康についてはいつかきっちり書いておこうと思う。ほんとうに単なるToDoリストになってしまいました。リニューアル版」というエントリで、細胞膜でのイベントから細胞外電位の発生までの生物物理的な話をまとめたことがありました。あそこで足りなかった視点のひとつは電極の特性の件でして、電極のコンタクトの面積や抵抗でどのように波形が影響されるかみたいな話をちゃんとまとめておかなければと思ってます。わたしである必要なんか無いんだけど。ほかにも、microstimulationについてとか、電気生理用のアンプについてとか、わたしはそっち方面のバックグラウンドがないので、将来のため、教育者として、きっちり勉強しておきたいと思ってます。mapについては将来のプロジェクトのひとつではあるけど、もっといろんな繋がりが可能なので、もうすこし自分で使えるようになっておきたい。Ittiはあくまでスタンドアロンでのneuromorphicなシステムとして捉えているようだけれど、OpenCVとかで使えるようなライブラリにしちゃえばいいんじゃん?とか思う。あと、あらかじめシステムとして構築するのではなくて、data-drivenにシステムを作る方向へ行きたいですよね。実際そういうことをやっている人はすでにいる。(そういうわけでPRMLとか読んでるわけ。)Overtrainした状況でのくりかえし行動での脳活動というパラダイムを越えてゆくためには、膨大な行動データから特定の行動を自動的につり上げてくるというようなことが必要であって、そういうアルゴリズムを開発している人はいないのだろうかと思ってた。わたしのPCには「行動のデータマイニング」というフォルダがあって、そこには去年の冬あたりにサーベイしたときのファイルが残っていて、「センサネットによる行動パターン識別システムの開発」とか「バイオロギング研究所」(リンク切れ)とかそういうのを集めたところまで行って、止まってた。したらATRの神谷さんがいろいろ教えてくださって、一挙に道が開けた。そもそもわたしは「エソグラム」という言葉すら知らなかったのだけれど、ここに広大な領域があるのを知った。いうことでここすごく勉強したい。書いてたらそれなりに分量はあるな。計画を書くとそれで満足してしまうというありがちな展開を経ながらも、このブログは続いていくよ。普通頻度が下がってゆくとどっかで静かに消えるというのがありがちなブログの終わり方なのだけれど、一ヶ月更新がなかったあとでいきなり週に3回書いたりするのがこのブログ。RSSに入れてチェックしておいてください。effectsに着目するのはnoisyな測定系であることを考えれば当然の帰結でしょう。2,3でも許容されるということだと思うのですが。ここでGLMMなり別の統計を提案するということであれば、考慮すべきは何よりもまず「どの測定量がばらつくのか」ということを事前に仮定するということだと思います。effectsライクにいくしかないわけですし、ニューロン群間であればそこに着目した統計値を採用する、という流れになるのではないでしょうか。pooneilコメントどうもありがとうございます。studyにGLMMは必要ないというご意見でしょうか?いままでは問題とされてこなかったけど本当は問題なわけです。統計モデルとしてexplicitに扱いましょうよ、という問題提起だと思っていただければと思います。返答としてはこんなもんなんですが、インスパイヤされたことをエントリにしてみました。そちらもぜひご覧ください。」でCCDカメラによる眼球運動計測システムについて多少調べたことがありました。あれから業者の方にデモしに来てもらったりとかいろいろやってたんですが、けっこうバカにならない金額なんで、なかなか先に進んでいませんでした。head)」についていよいよ本気で進めていく気になりました。安価な視標追跡器具」なんてのを発見。source)も安価なもので作れるようにすることで、ALS患者の方にとって実用的なシステムになる、というもの。softwareが使われている。sourceのopenFrameworksで書かれている。openFrameworksといった物理コンピューティングの分野とがっちり繋がっている。Interactivity"が翻訳されてくれるといいのですけどね。わたし自身は自分で作ることは考えていなかったのだけれど、これならたしかに作れてしまうな。いうことで調べてみました。cameraのほうを想定していたのだけれど、head-freeに応用するのは厳しそう。Interaction)という団体がこの方向を推進していて、毎年カンファレンスも開いている(たとえば今年のproceedings(PDF))。webサイトにもいろんな資料があって、レポートを出してる。Tracking"(PDF)があって、もちろんタダでダウンロードできる。この二つ読んどけばもう作れそう。Pelzであるようだ。Tasks"に詳しい記載がある。cameraとしてはPC206XPという小型のピンホールレンズのカメラを使ってる。Supercircuitsというところで78ドル。1/4インチCMOSで水平解像度が420。カメラのサイズは9.5*9.5*16mm。filterという赤外線写真用のフィルターのシートを挟んでやる。(余談だけど、赤外線写真には前から興味があった。Rats"とか、なんかこの世でないようなヤバイ雰囲気を醸し出してくれるんだわ。(ゴーグルに付いていて、見ている場所を写すカメラ)にはPC53XSというのを使用。Shackって書いてあるんで、同等品を秋月電子から買えばよいでしょう。ハードウェアはこんなかんじで、ソフトの部分に関しては、とにかく画像をキャプチャーしておいてあとでオフラインで解析とある。conditions"なんて書かれている。うれしいこと言ってくれるじゃないの(ジッパーをおろしながら)。LEDなしでの検出とかリモートカメラの使用とかそういうところに問題は移っているとのことらしい。sourceで使えるものが出てきて、それのひとつがopenEyes。これが上記のMakeで採りあげられたシステムが使っているもの。(前述のETRA2006のproceedings)およびチュートリアルにくわしい説明がある。cameraとしてunibrainのFire-Iというwebカメラを使ってる。IEEE1394接続になっているので直でPCに繋いでもドライバとかが揃っているというところがポイント。(複数台のカメラがデイジーチェーンすることによって自動的に同期するというメリットもある。2.0で焦点距離4.3mm。もの自体は今でも売ってるけど、今いちばん新しくて安いものを使う方がよいでしょうね。作り方としては、カメラ部分をソケットから外して、IRフィルタを付けてる。基本的なところはさっきと同じ。アマゾンで4500円。EyeはUSBカメラで、解像度は640*480だけど、320*240で使うと120fpsまでいけるというのがミソらしい。Instructablesにチュートリアルがあって(eyewriterからPDFダウンロード可)、なんとこの説明ではハンダ付けすら不要(ワニ口クリップでつまんで繋いでる!)。86c)の代わりにフロッピーディスクを切り取って貼ってる。このハックは有名なものらしくて、別の文脈で図解しているサイトもあった。いうのがeyewriterまでの文脈なのだけれど、わたしの文脈で、性能と費用と労力のバランスを考えたらもっとよい解はある。cameraがピエゾアクチュエーターで動いて、リアルタイムで実際見ているところを追っかけるというわけです。cameraの応答潜時は10ms。我々が目をすばやく動かして(急速眼球運動、サッカードという)から止めるまでにかかる時間は20-30msとかだから、かなりイイ線いってる。作成してる人もVORとかの応答に使ったりしてる。suppressionの実験と組み合わせることが出来るんではないかとか、すごく面白い。もって、ここでやっていることはわたしがやろうとしていることにけっこう関連している。(いま気づいたけど、アイデアの元は全部このブログにすでに書いてあって、それの組み合わせだった。)もうすこしくわしく調べてみよう。公開されている資料としては、フライヤーにリンクが張ってある。cameraを付けていて、600Hzで記録して眼球の3Dでの位置まで推定できる。(torsionも計算される。精度は0.5degある。MacBookに繋いでる。解析ソフトについての記載無し。availableではない。詳しい情報を知ろうとすると商業誌を読まないといけない。(ちなみにここまでのすべての情報は英語さえ読めれば誰でもアクセスできるようになっている。COGAINのサイトではgazetalkなどのソフトウェアの日本語訳などにアクセスできる。Eという人がやっている仕事らしい。Grey社のFleaというのを使っていたと書いてある。これは100Hzで記録できる。IEEE1394a接続で400Mbps。レンズ抜きで3cm*3cm*3cm。Cマウントのレンズを付ける必要があるけど、レンズについての情報は無し。2009年バージョンでは使う画素数を減らして600Hzを達成したと書いてある。(ちなみに現在ではこれの後継機種Flea2というのが出ていて、IEEE1394bになって、伝送速度は800Mbpsに上がっている。日本ではViewPLUSというところが取り扱いをしている。開発用のソフトウェアとかもセットになっていて、これはなかなか扱い良さそう。わたしが今作るとしたらこれを使うかな。60Hzで取り込める。Exploration"なんてのが出てる。うわーい、なんか線がつながってきた!だいたいこのへんまでかな。Interactionのためにいろんなことをやってるのがたくさん出てきて、要はそういう人と組めばいいのだなと思う。modelを組み込んでロボットの目を動かしている(とりあえずCBのときのproceedingsがここから落とせる)。いうわけでこれから教わりに行きます。今回のブログエントリは「わたしはこのくらいはサーべイしてありますよ」ということをそういう人たちに示すという目的もあったりする。)込み入った話をしてしまえば、なんらかの大きなお金をゲットしてから動くべきか、安価なプロトタイプを作って成果を見せてお金を取りに行くか、とかそういう話だったりする。(もうやめて!)追記:いろいろ調べているときりがない。カメラ自体に脳的な画像処理的なモジュールを持たせてしまうみたいな方向で進んでいる人はいる。availableになっているのを見つけた。これはexitに近いところにあると思ってる。追記2:ひとつ開示しておくべき情報があった。mice")、カメラについてとかいろいろ情報はもらってます。