文献

J-GLOBAL ID：202202223950977195   整理番号：22A0957122

行動中のスパイクとフィールドポテンシャル信号間のマルチスケール因果相互作用のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling multiscale causal interactions between spiking and field potential signals during behavior

著者 (5件)： Wang Chuanmeizhi (Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America) ,  Pesaran Bijan (Center for Neural Sciences, New York University, New York, NY, United States of America) ,  Shanechi Maryam M (Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America) ,  Shanechi Maryam M (Neuroscience Graduate Program, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America) ,  Shanechi Maryam M (Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America)
資料名： Journal of Neural Engineering  (Journal of Neural Engineering)
巻： 19  号： 2  ページ： 026001 (19pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5563A  ISSN： 1741-2560  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:脳記録は,スパイク列と大規模なフィールドポテンシャル信号で測定される複数の時空間スケールで動力学を示す。神経プロセスを研究するためには,単一スケール活性だけでなく,複数のスケール,すなわちスパイク列とフィールドポテンシャル信号の間の因果関係の同定とモデル化が重要である。標準因果律は,スパイク列が二値値であるが,フィールドポテンシャルが連続値であるため,ここでは直接適用できない。したがって,行動中のマルチスケール神経因果律を回復するための計算ツールを開発することは重要であり,神経データセットに関するそれらの性能を評価し,マルチスケール因果律が,単一スケール因果律で可能なものを超えて,神経信号の予測を改善できるかどうかを研究する。アプローチ。有向情報に基づくマルチスケールモデルベースGranger様因果律法を設計し,実際の生物物理学的スパイク場シミュレーションおよび運動行動を行う2つの非ヒト霊長類(NHP)からの運動皮質データセットの両者における成功を評価した。マルチスケール因果律を計算するために,スパイク列とフィールドポテンシャル信号の履歴に基づいて与えられた時間でスパイク事象を予測する点プロセス一般化線形モデルを学習した。また,2進スパイク事象の履歴,または潜在発火率の何れかに基づいて,与えられた時間での場ポテンシャル信号を予測する線形Gaussモデルも学習した。主な結果。本手法は,モデルミスマッチの存在にもかかわらず,生物物理学的シミュレーションにおける真のマルチスケール因果律ネットワーク構造を明らかにした。さらに,NHPニューラルデータセットにおける同定されたマルチスケール因果律を持つモデルは,単一スケール因果律のみのモデル化と比較して,スパイク列とフィールドポテンシャル信号の両方のより良い予測をもたらす。最後に,潜在発火率がNHPデータセットにおけるバイナリスパイク事象と比較して,フィールドポテンシャル信号のより良い予測子であることを見出した。意義。このマルチスケール因果律法は,基本的な科学研究および神経工学を知らせるために,脳活動の時空間スケールにわたる方向性のある機能的相互作用を明らかにすることができる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *相互作用 ,  脳 ,  運動野 ,  ヒト ,  霊長類 ,  *モデリング ,  ネットワーク構造 ,  モデル ,  神経生理 ,  神経インパルス ,  生物物理学 ,  Gauss模型
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  スパイク列 ,  脳活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 行動 ,  スパイク ,  フィールド ,  ポテンシャル ,  マルチスケール ,  相互作用 ,  モデリング