Hücre dışı sinirsel kayıtlarda farklı genlik eşiklerinin karşılaştırılması - Dağdevir, Eda; Kocatürk, Mehmet; Okatan, Murat (The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2019)
Hücre dışı sinirsel kayıtlardan bilgi çıkarımında genlik eşikleri kullanılmaktadır. Genlik eşiği davranış değişkenlerinin sinirsel etkinlikte en yüksek işaret-gürültü oranıyla kodlanmasını sağlayacak şekilde kestirilebildiği gibi en yüksek olabilirlikle de kestirilebilmektedir. Bu çalışmada bu iki eşik türü iyi öğrenilmiş bir görsel-motor görev sırasında iki sıçanın motor korteksinden (M1) kaydedilen hücre dışı kayıtlar kullanılarak kestirilmiştir ve kestirilen eşik değerleri karşılaştırılmıştır. Sonuçlar bu iki eşik türü arasında anlamlı bir fark bulunmadığını göstermektedir. Ayrıca en yüksek olabilirlikle kestirilen eşik değerinin güven aralığının genişliğinin şifre çözüm doğruluğu ile ilintili olduğu bulunmuştur. Bu sonuçlar beyin-makine ara yüzlerinde kullanılacak uygun genlik eşiklerinin belirlenmesi açısından önemlidir.

Amplitude thresholds are used in extracting information from extracellular neural recordings. While the amplitude threshold may be estimated by ensuring that behavioral variables are encoded in neural activity with maximum signal-to-noise ratio, it can also be estimated by maximum likelihood. Here, these two types of threshold are estimated using extracellular recordings collected from the motor cortex (M1) of two rats performing a well-learned visuomotor task and the estimates are compared. The results show that these two types of threshold are not significantly different. On the other hand, the width of the confidence interval of the maximum likelihood estimate is found to be related to decoding accuracy. These results are important for determining appropriate amplitude thresholds to be used in brain-machine interfaces.
Comparing different amplitude thresholds in extracellular neural recordings
Keywords: Hesaplamalı Sinir Bilimi; Aksiyon Potansiyeli Katarı Analizi; Genel Doğrusal Modeller; Computational Neuroscience; Spike Train Analysis; Generalized Linear Models