Spike Sorting Solutions Csercsa Richárd Magony Andor
Spike Sorting Solutions BevezetésSPIKE SORTING: multielektród elterjedt használata (olcsó, egyszerű) extracell. mérések miatt több neuron egy csatornán szükséges lehet a megkülönböztetés megkülönböztetés spec. jegyek alapján egy csatornán található sejtek számának meghatározása különböző sejtekhez tartozó spike-ok szétválogatása
Spike Sorting Solutions Megkülönböztető jegyek: amplitúdó időtartam
Spike Sorting Solutions Spike Sorting Módszerek: feature analízis amplitúdók alapján főkomponens analízis (PCA) spike alakjellemzők alapján (template matching) cluster analízis küszöb meghatározása (threshold detection) manuális k-means clustering (nearest-neighbour) Bayes-döntés neurális hálózatok
Spike Sorting Solutions Spike Sorting amplitúdó alapján:
Spike Sorting Solutions Spike Sorting amplitúdó alapján - hibák: false negative: a küszöbérték a spike csúcsa felett van, spike-ok kihagyását eredményezi, false positive: a küszöbérték túl alacsonyan van, háttérzajt is spike-nak nézheti, overlap (átfedés): a spike a háttér-spike (ami zajnak számít) negatív fázisában van, csökken az amplitúdója, threshold alá kerülhet: két háttér-neuron együtt tüzel, közös amplitúdójuk a küszöbérték felett van:
Spike Sorting Solutions Főkomponens analízis (PCA): A jelalak komponensei közül a legjellemzőbb(ek) kiválasztása.
Spike Sorting Solutions Bayes-döntés: k : az osztály paraméterei (átlag, szórás) p(c k ) : k-ik osztály valószínűsége
Spike Sorting Solutions Statisztikai (Ch. Pouzat): Eloszlás meghatározására szolgál statisztikai módszerek segítségével: Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Metropolis-Hastings algoritmus
Spike Sorting Solutions Független komponens analízis (ICA): Több csatona kevert jeléből választja ki az egyes neuronok jeleit. Akkor célszerű alkalmazni, ha egy neuron több csatornán is mérhető jeleket produkál.
Spike Sorting Solutions Tesztelés: spike-alakok egymáson: interspike interval (ISI):
Spike Sorting Solutions Köszönjük a figyelmet!