教師なしドメイン適応を介した行動による神経集団活動の交差セッション記録のロバストなアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Jude Justin; Perich Matthew G; Miller Lee E; Hennig Matthias H

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201082328688 整理番号：22P0288771

教師なしドメイン適応を介した行動による神経集団活動の交差セッション記録のロバストなアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Robust alignment of cross-session recordings of neural population activity by behaviour via unsupervised domain adaptation

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発行年： 2022年02月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多重電極アレイを用いて記録されたデータの高い次元にもかかわらず,挙動に関連する神経集団活性は本質的に低次元であると仮定した。したがって,潜在的変数モデルを使用するとき,神経個体群記録からの行動の予測は最も効果的であることが示されている。しかし,単一ニューロンの活性はドリフトし,異なるニューロンは移植された神経プローブの動きにより記録される。これは,1日に行動を予測するために訓練された復号器が,異なる日にテストされた場合,より悪くなることを意味する。一方,証拠は,行動の根底にある潜在的動態が,月と年にわたってさえ安定であることを示唆する。このアイデアに基づいて,著者らは,同じ動物から記録された以前に見えないデータから行動的に関連する潜在動力学を与えることができるモデルを導入し,復号器の再キャリブレーションの必要はなかった。いくつかのセッションで訓練された逐次変分オートエンコーダと組み合わせた教師なしドメイン適応は,データに良い一般化を達成でき,従来の方法が失敗する挙動を正しく予測できることを示した。本結果は,行動関連神経動力学が時間にわたって低次元で安定であること,および脳コンピュータインタフェース技術のより効果的で柔軟な使用を可能にするという仮説をさらに支持する。【JST・京大機械翻訳】

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中枢神経系

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