論文の概要: Graph Convolutional Networks Reveal Neural Connections Encoding
Prosthetic Sensation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03272v1
- Date: Sun, 23 Aug 2020 01:43:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 02:53:13.985804
- Title: Graph Convolutional Networks Reveal Neural Connections Encoding
Prosthetic Sensation
- Title（参考訳）: 義肢感覚を符号化するグラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Vivek Subramanian, Joshua Khani
- Abstract要約: 被験者が人工的な入力を解釈することを学ぶときの刺激パラメータを最適化する機械学習戦略は、デバイスの有効性を向上させる可能性がある。
深層学習を非ユークリッドグラフデータに拡張する最近の進歩は、神経スパイク活動の解釈に新しいアプローチをもたらす。
人工感覚情報の処理に関与するニューロン間の機能的関係を推定するために,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4431534196506413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extracting stimulus features from neuronal ensembles is of great interest to
the development of neuroprosthetics that project sensory information directly
to the brain via electrical stimulation. Machine learning strategies that
optimize stimulation parameters as the subject learns to interpret the
artificial input could improve device efficacy, increase prosthetic
performance, ensure stability of evoked sensations, and improve power
consumption by eliminating extraneous input. Recent advances extending deep
learning techniques to non-Euclidean graph data provide a novel approach to
interpreting neuronal spiking activity. For this study, we apply graph
convolutional networks (GCNs) to infer the underlying functional relationship
between neurons that are involved in the processing of artificial sensory
information. Data was collected from a freely behaving rat using a four
infrared (IR) sensor, ICMS-based neuroprosthesis to localize IR light sources.
We use GCNs to predict the stimulation frequency across four stimulating
channels in the prosthesis, which encode relative distance and directional
information to an IR-emitting reward port. Our GCN model is able to achieve a
peak performance of 73.5% on a modified ordinal regression performance metric
in a multiclass classification problem consisting of 7 classes, where chance is
14.3%. Additionally, the inferred adjacency matrix provides a adequate
representation of the underlying neural circuitry encoding the artificial
sensation.
- Abstract（参考訳）: 神経アンサンブルからの刺激特徴の抽出は、電気刺激によって脳に直接感覚情報を投影する神経補綴物の開発に大きな関心を寄せている。
被験者が人工的な入力を解釈するときに刺激パラメータを最適化する機械学習戦略は、デバイスの有効性を改善し、補綴性能を高め、誘発された感覚の安定性を確保し、外部入力を排除して消費電力を改善する。
深層学習を非ユークリッドグラフデータに拡張する最近の進歩は、神経スパイク活動の解釈に新しいアプローチをもたらす。
本研究では, 人工感覚情報の処理に関与するニューロン間の機能的関係を推定するために, グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を適用した。
データは4つの赤外線センサー、ICMSベースのニューロプロセシスを用いて、自由に行動するラットから収集された。
我々はGCNを用いて4つの刺激チャネル間の刺激周波数を予測し、相対距離と方向情報をIR励起報酬ポートにエンコードする。
このGCNモデルでは、7つのクラスからなる多重クラス分類問題において、修正順序回帰性能指標の73.5%のピーク性能を達成でき、その確率は14.3%である。
さらに、推論隣接行列は、人工感覚をコードする基盤となる神経回路の適切な表現を提供する。
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