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システム同定は、感覚処理の定量的機能モデルの開発を促進する、感覚神経生理学への新しいアプローチです。このアプローチは、実験データと感覚機能に関する他の知識を組み合わせるための明確なガイドラインを提供し、ニューロンが感覚情報を処理する方法を最適に予測する記述を得ることを可能にします。この予測パラダイムは、計算モデルを評価し比較するための客観的な方法を提供します。この章では、感覚神経生理学で使用されている多くのシステム同定アルゴリズムをレビューし、それらが単一の統計的推論問題の変種として見ることができる方法を示します。次に、これらの方法を神経生理学的実験に適用する際に生じる多くの実践的な問題、すなわち刺激選択、行動制御、モデル視覚化および検証についてレビューします。最後に、システム同定が最近適用されているいくつかの問題について、感覚神経科学の重要な長期目標の一つである、完全に自然な条件下でニューロンの応答を正確に予測する感覚システムのモデル開発を含めて議論します。
Wu et al. (Fri,) はこの問題を研究しました。
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