漂流t分布の混合を用いたモデルベーススパイクソーティング【Powered by NICT】

Shan Kevin Q.; Shan Kevin Q.; Lubenov Evgueniy V.; Lubenov Evgueniy V.; Siapas Athanassios G.; Siapas Athanassios G.

文献

J-GLOBAL ID：201702280671177446 整理番号：17A1381890

漂流t分布の混合を用いたモデルベーススパイクソーティング【Powered by NICT】

Model-based spike sorting with a mixture of drifting t-distributions

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資料名：
巻： 288 ページ： 82-98 発行年： 2017年
JST資料番号： A1129A ISSN： 0165-0270 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

慢性細胞外記録システム神経科学のための強力なツールであるが,スパイクソーティングは困難なままである。一般的手法は,Gauss混合モデルのような,生成モデルに適合観察されたスパイクデータにすることである。のノンパラメトリック法をスパイクソーティングに使用されている場合でも,このような生成モデルは,単位分離品質の定量的尺度であり,選別されたスパイク列の解釈のための重要なを提供した。漂流t分布の混合物としてデータをモデル化するスパイクソーティング戦略を提示した。モデルの分布における時間とヘビーテイル上の慢性細胞外記録クラスタドリフトの二つの重要な特徴を捉えるスパイクと異常値への改良されたロバスト性を提供する。いくつか千時間慢性テトロード記録のこのモデルを評価し,それがGauss分布の混合物よりも実質的に良好な実験データに適合することを示した。も数秒で長いデータセットを1991,慢性記録の対話型クラスタリングを可能にするソフトウェア実装を提供した。定常性を仮定し,慢性記録における経験的に観測されたクラスタドリフトを与えられたそれらの影響を評価する三種の一般的な破壊モードスパイクソーティング法を同定した。ハイブリッドグランドトルースデータセットを用いて,誤分類誤差のモデルベース推定は以前のユニット分離計量よりもより正確であることを実証した。ドリフトt分布モデルの混合物は,長いデータセットの効率的なスパイクソーティングを可能にし,広範囲の条件にわたってユニット分離品質の正確な測定を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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中枢神経系 , ニューロコンピュータ

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