使用频繁情节方法发现多神经元峰电位序列中的模式
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2008-03-10 v2 神经元与认知
摘要
从多神经元峰电位序列中发现“神经编码”是神经科学中的一项重要任务。对于此类分析，挖掘峰电位模式中有趣的规律性非常重要。在本报告中，我们提出了一种有效的方法，用于自动发现同步、同放链以及更一般的神经元放电序列。我们使用了 Laxman、Sastry 和 Unnikrishnan (2005) 的频繁情节发现框架，其中情节使用有限状态自动机来表示和识别。从这些情节中可以推断出神经元群体之间功能连接性的许多方面。我们使用来自泊松模型的模拟多神经元数据对此进行了演示。我们还提出了一种评估所发现情节的统计显著性的方法。由于本报告中使用的时序数据挖掘(TDM)方法能够分析来自数百乃至数千个神经元的数据，我们认为该框架适合用于发现“神经编码”。
引用
@article{arxiv.0709.0566,
title = {Discovering Patterns in Multi-neuronal Spike Trains using the Frequent Episode Method},
author = {K. P. Unnikrishnan and Debprakash Patnaik and P. S. Sastry},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.0566},
year = {2008}
}
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Also see http://neural-code.cs.vt.edu/