論文の概要: A Topological Deep Learning Framework for Neural Spike Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05037v2
• Date: Wed, 6 Sep 2023 15:03:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 19:58:51.466364
• Title: A Topological Deep Learning Framework for Neural Spike Decoding
• Title（参考訳）: ニューラルスパイク復号のためのトポロジ的深層学習フレームワーク
• Authors: Edward C. Mitchell, Brittany Story, David Boothe, Piotr J. Franaszczuk, Vasileios Maroulas
• Abstract要約: 脳が空間情報をエンコードする方法の2つは、方向細胞と格子細胞である。 ニューラルスパイクトレイン復号のためのトポロジ的深層学習フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0062127381149395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The brain's spatial orientation system uses different neuron ensembles to aid in environment-based navigation. Two of the ways brains encode spatial information is through head direction cells and grid cells. Brains use head direction cells to determine orientation whereas grid cells consist of layers of decked neurons that overlay to provide environment-based navigation. These neurons fire in ensembles where several neurons fire at once to activate a single head direction or grid. We want to capture this firing structure and use it to decode head direction grid cell data. Understanding, representing, and decoding these neural structures requires models that encompass higher order connectivity, more than the 1-dimensional connectivity that traditional graph-based models provide. To that end, in this work, we develop a topological deep learning framework for neural spike train decoding. Our framework combines unsupervised simplicial complex discovery with the power of deep learning via a new architecture we develop herein called a simplicial convolutional recurrent neural network. Simplicial complexes, topological spaces that use not only vertices and edges but also higher-dimensional objects, naturally generalize graphs and capture more than just pairwise relationships. Additionally, this approach does not require prior knowledge of the neural activity beyond spike counts, which removes the need for similarity measurements. The effectiveness and versatility of the simplicial convolutional neural network is demonstrated on head direction and trajectory prediction via head direction and grid cell datasets.
• Abstract（参考訳）: 脳の空間配向システムは、異なるニューロンアンサンブルを使用して環境ベースのナビゲーションを支援する。 脳が空間情報をエンコードする方法の2つは、方向細胞と格子細胞である。 脳は方向を決定するために頭方向細胞を使用し、グリッド細胞は環境ベースのナビゲーションを提供するためにオーバーレイされたニューロンの層で構成される。 これらのニューロンはアンサンブルで発火し、複数のニューロンが同時に発火して単一の方向または格子を活性化する。 この発射構造を捉えて、頭方向のグリッドセルデータをデコードしたいのです。 これらのニューラルネットワーク構造を理解し、表現し、デコードするには、従来のグラフベースのモデルが提供する1次元接続よりも高階接続を含むモデルが必要である。 そこで本研究では,ニューラルネットワークのスパイクトレイン復号のためのトポロジカルディープラーニングフレームワークを開発した。 我々のフレームワークは、教師なしのsimplicial complex discoveryと、simplicial convolutional recurrent neural networkと呼ばれる新しいアーキテクチャによるディープラーニングのパワーを組み合わせる。 単純複体、頂点や辺だけでなく高次元のオブジェクトも使う位相空間は、自然にグラフを一般化し、ただの対関係以上のものを取り込む。 さらに、このアプローチはスパイクカウント以外の神経活動に関する事前の知識を必要としないため、類似度測定の必要性がなくなる。 簡易畳み込みニューラルネットワークの有効性と汎用性は,ヘッド方向とグリッドセルデータセットによる軌道予測により実証された。

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