Davranışla ilgili bilgilerin hücre dişi sinirsel kayıtlarda arka plan etkinliğinden yüksek başarımlı çıkarımı

Abstract

Hücre dışı sinirsel kayıtlardan bilgi çıkarımlamakta yaygın olarak kullanılan yaklaşım bir genlik eşiği belirlenmesi veeşik üstü verilerde bulunan bilginin çıkarımlanmasıdır. Eşik altıveriler ise uzaktaki sinir hücrelerinin üst üste binmiş küçükgenlikli aksiyon potansiyeli dalga şekillerini içerir ve genelliklearka plan gürültüsü olarak kabul edilir. Bu çalışmada bu arkaplan etkinliğinin kestirilen standart sapmasının davranışlakuvvetli bir değişim gösterdiği ve davranışla ilgili bilgileri yüksekbaşarımla çıkarımlamakta kullanılabileceği gösterilmektedir. Eşik altı verilerden davranış bilgileri çıkarımlama yöntemimiz beyin-makine arayüzlerinin başarımının artırılması için mevcut yöntemlerle birlikte kullanılabilir.

The usual approach to extracting information from extracellular neural recordings is to set an amplitude threshold and extract the information contained in suprathreshold data. Subthreshold data, on the other hand, contain superimposed low-amplitude spike waveforms from distant neurons and are usually considered background noise. Here we show that the estimated standard deviation of this background activity strongly covaries with behavior and can be used to decode behavioral information with very high accuracy. Our method for extracting behavioral information from subthreshold data can be used with traditional methods in brain-machine interfaces to further improve decoding accuracy.