論文の概要: Deep Neural Imputation: A Framework for Recovering Incomplete Brain Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08094v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 11:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 03:30:37.544849
• Title: Deep Neural Imputation: A Framework for Recovering Incomplete Brain Recordings
• Title（参考訳）: deep neural imputation:不完全脳記録の回復のための枠組み
• Authors: Sabera Talukder, Jennifer J. Sun, Matthew Leonard, Bingni W. Brunton, Yisong Yue
• Abstract要約: 空間的位置, 日, 参加者間で収集されたデータから学習することで, 電極から欠落した値を復元する枠組みを提案する。 1つのディープオートエンコーダモデルが個別に参加者をモデル化し、もう1つはこのアーキテクチャを拡張して多数の参加者を共同でモデル化する。 DNIは時系列だけでなく、周波数内容も復元し、さらにDNIの実用的価値を確立していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.439909786675216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuroscientists and neuroengineers have long relied on multielectrode neural recordings to study the brain. However, in a typical experiment, many factors corrupt neural recordings from individual electrodes, including electrical noise, movement artifacts, and faulty manufacturing. Currently, common practice is to discard these corrupted recordings, reducing already limited data that is difficult to collect. To address this challenge, we propose Deep Neural Imputation (DNI), a framework to recover missing values from electrodes by learning from data collected across spatial locations, days, and participants. We explore our framework with a linear nearest-neighbor approach and two deep generative autoencoders, demonstrating DNI's flexibility. One deep autoencoder models participants individually, while the other extends this architecture to model many participants jointly. We evaluate our models across 12 human participants implanted with multielectrode intracranial electrocorticography arrays; participants had no explicit task and behaved naturally across hundreds of recording hours. We show that DNI recovers not only time series but also frequency content, and further establish DNI's practical value by recovering significant performance on a scientifically-relevant downstream neural decoding task.
• Abstract（参考訳）: 神経科学者や神経工学者は長い間、脳を研究するために多電極神経記録に頼ってきた。 しかし、典型的な実験では、電気ノイズ、運動アーティファクト、欠陥製造など、個々の電極からの神経記録を破損させる要因が数多くある。 現在一般的には、これらの破損した記録を破棄し、収集が困難なデータを削減する。 この課題に対処するために、空間的位置、日、参加者間で収集されたデータから学習することで、電極から欠落した値を回復するフレームワークであるDeep Neural Imputation (DNI)を提案する。 我々は,DNIの柔軟性を実証し,近接する線形アプローチと2つの深層生成オートエンコーダを用いて,我々のフレームワークを探索する。 1つの深いオートエンコーダモデルは参加者を個別に、もう1つは多数の参加者を共同でモデル化するためにこのアーキテクチャを拡張します。 マルチ電極を用いた頭蓋内電図アレイを移植した12名の被験者を対象に,本モデルの評価を行った。 我々は,DNIが時系列だけでなく,周波数内容も回復し,科学的に関連のある下流神経復号処理において重要な性能を回復することにより,DNIの実用的価値を確立することを示す。

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