Fugu-MT 論文翻訳(概要): Building population models for large-scale neural recordings: opportunities and pitfalls

論文の概要: Building population models for large-scale neural recordings: opportunities and pitfalls

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01807v1
Date: Wed, 3 Feb 2021 00:06:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-02-04 20:04:14.060461
Title: Building population models for large-scale neural recordings: opportunities and pitfalls
Title（参考訳）: 大規模神経記録のための集団モデルの構築 : 機会と落とし穴
Authors: Cole Hurwitz, Nina Kudryashova, Arno Onken, Matthias H. Hennig
Abstract要約: この分野の最近の展開について概観する。異なるアプローチを比較し、対比し、強みと限界を強調し、生物学的および機械的な洞察について議論する。まだ活発な開発領域だが、大規模なニューラル記録を解釈する強力なモデルはすでにいくつもある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.218882272051637
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Modern extracellular recording technologies now enable simultaneous recording from large numbers of neurons. This has driven the development of new statistical models for analyzing and interpreting neural population activity. Here we provide a broad overview of recent developments in this area. We compare and contrast different approaches, highlight strengths and limitations, and discuss biological and mechanistic insights that these methods provide. While still an area of active development, there are already a number of powerful models for interpreting large scale neural recordings even in complex experimental settings.
Abstract（参考訳）: 現代の細胞外記録技術は、多数のニューロンからの同時記録を可能にする。これにより、神経集団活動の分析と解釈のための新しい統計モデルの開発が進められた。ここでは、この分野における最近の開発の概要を紹介します。異なるアプローチを比較して対比し、強みと限界を強調し、これらの手法が提供する生物学的および機械的な洞察について論じる。まだ活発な開発領域だが、複雑な実験環境でも大規模な神経記録を解釈するための強力なモデルが数多く存在する。

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