用于神经元集群识别的稀疏卷积编码
神经元与认知
2016-06-23 v1
摘要
细胞集群最初由 Donald Hebb 于 1949 年提出，是同步放电神经元的子集，被提出用于解释大脑中的基本放电行为。尽管已研究多年，但尚未有确凿证据证明其存在及在信息处理中的作用，因此其识别仍是现代研究的课题，特别是在过去三十年中大规模神经元群体的同步记录成为可能之后。这些大规模记录对从海量记录的峰电位中识别构成细胞集群的单个神经元及其活动时间进程的方法提出了挑战。迄今为止的相关工作集中于使用主成分分析等技术识别纯同步放电的神经元。在本文中，我们提出了一种基于稀疏卷积编码的新算法，该算法也能够发现具有时间结构的集群。将我们的算法应用于合成生成的数据集表明，它优于先前的工作，并且即使当这些集群包含重叠神经元或存在强背景噪声时，也能准确识别时间细胞集群。
引用
@article{arxiv.1606.07029,
title = {Sparse convolutional coding for neuronal ensemble identification},
author = {Sven Peter and Daniel Durstewitz and Ferran Diego and Fred A. Hamprecht},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.07029},
year = {2016}
}
备注
12 pages, 6 figures