我々はベイズ統計の枠組みで位相応答曲線を推定するアルゴリズムを提案する。本手法ではまず観測データの劣化過程をFokker-Planck方程式を用いて解析的に記述した。この解析的に求めた劣化過程を用いて、線形応答特性を保つ優位な摂動について議論した。続いて、ベイズの定理より劣化過程の逆過程を導き、事後確率最大化(MAP)により純粋な位相応答曲線を推定した。更にパワー拘束条件を付加させることによって、システムに対するノイズを乗法性ノイズとして扱うことを可能としている。Morris-Lecarニューロンモデルを用いた数値実験により、背後のノイズが未知であるIn-Vitro神経細胞において最適な位相応答曲線を推定できることが示された。