論文の概要: Integrating Statistical and Machine Learning Approaches to Identify Receptive Field Structure in Neural Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12025v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 16:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-28 22:36:19.810224
• Title: Integrating Statistical and Machine Learning Approaches to Identify Receptive Field Structure in Neural Populations
• Title（参考訳）: ニューラルポピュレーションにおける受容場構造同定のための統計的および機械学習アプローチの統合
• Authors: Mehrad Sarmashghi, Shantanu P. Jadhav, Uri T. Eden
• Abstract要約: 統計的モデリングと機械学習を組み合わせた統合フレームワークを開発し、大集団のニューロンの符号化特性を同定する。 この枠組みを実証するために, ラット海馬から記録されたニューロンの個体群からのデータにこれらの手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neurons can code for multiple variables simultaneously and neuroscientists are often interested in classifying neurons based on their receptive field properties. Statistical models provide powerful tools for determining the factors influencing neural spiking activity and classifying individual neurons. However, as neural recording technologies have advanced to produce simultaneous spiking data from massive populations, classical statistical methods often lack the computational efficiency required to handle such data. Machine learning (ML) approaches are known for enabling efficient large scale data analyses; however, they typically require massive training sets with balanced data, along with accurate labels to fit well. Additionally, model assessment and interpretation are often more challenging for ML than for classical statistical methods. To address these challenges, we develop an integrated framework, combining statistical modeling and machine learning approaches to identify the coding properties of neurons from large populations. In order to demonstrate this framework, we apply these methods to data from a population of neurons recorded from rat hippocampus to characterize the distribution of spatial receptive fields in this region.
• Abstract（参考訳）: ニューロンは複数の変数を同時にコードし、神経科学者は受容野の性質に基づいてニューロンを分類することに関心がある。 統計モデルは、神経スパイキング活性に影響を与える因子を決定し、個々のニューロンを分類するための強力なツールを提供する。 しかし、ニューラル記録技術は大量の個体から同時にスパイクデータを生成するために進歩しているため、古典的な統計手法はそのようなデータを扱うのに必要な計算効率を欠いていることが多い。 機械学習(ML)アプローチは、効率的な大規模データ分析を可能にすることで知られているが、通常はバランスの取れたデータを備えた大規模なトレーニングセットと、正確なラベルを適合させる必要がある。 さらに、モデルアセスメントと解釈は古典的な統計手法よりもMLにとって難しいことが多い。 これらの課題に対処するために、統計的モデリングと機械学習のアプローチを組み合わせた統合フレームワークを開発し、大集団のニューロンの符号化特性を同定する。 この枠組みを実証するために,ラット海馬から記録されたニューロンの集団データにこれらの手法を適用し,この領域における空間受容野の分布を特徴付ける。

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