論文の概要: NeuSort: An Automatic Adaptive Spike Sorting Approach with Neuromorphic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10273v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 12:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 13:23:28.696670
• Title: NeuSort: An Automatic Adaptive Spike Sorting Approach with Neuromorphic Models
• Title（参考訳）: NeuSort:ニューロモルフィックモデルを用いた自動適応スパイクソーティング手法
• Authors: Hang Yu, Yu Qi, Gang Pan
• Abstract要約: スパイクソートは、ニューラルデータ処理と分析において不可欠で広く使われているステップである。 ほとんどの既存のスパイクソーターはオフラインで動作し、すなわちデータ収集の後にソートする。 オフラインスパイクソーターは通常、ニューラルネットワークの不安定さにより、オンラインタスクのパフォーマンス低下に悩まされる。 本研究ではニューロモルフィックモデル(NeuSort)に基づく新しいオンラインスパイクソータを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38346928016801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Spike sorting, which classifies spiking events of different neurons from single electrode recordings, is an essential and widely used step in neural data processing and analysis. The recent development of brain-machine interfaces enables online control of external devices and closed-loop neuroprosthetics using single-unit activity, making online spike sorting desired. Most existing spike sorters work in an offline manner, i.e., sorting after data collection. However, offline spike sorters usually suffer from performance degradation in online tasks due to the instability of neural signals. In an online process, neuronal properties can change over time (such as waveform deformations), and new neurons can appear. Therefore, a static spike sorter requires periodic recalibration to maintain its performance. This study proposes a novel online spike sorter based on neuromorphic models (NeuSort), which can adaptively adjust itself to cope with changes in neural signals. NeuSort can robustly track individual neurons' activities against waveform deformations and automatically recognize new coming neurons in real-time. The adaptation ability of NeuSort is achieved by online parameter updates of the neuromorphic model, according to the plasticity learning rule inspired by biological neural systems. Experimental results on both synthetic and neural signal datasets demonstrate that NeuSort can classify spiking events automatically and cope with non-stationary situations in neural signals. NeuSort also provides ultra-low energy cost computation with neuromorphic chips.
• Abstract（参考訳）: 単一電極記録から異なるニューロンのスパイク事象を分類するスパイクソートは、神経データ処理と解析において不可欠で広く使われているステップである。 近年の脳-機械インタフェースの開発により、外部機器やクローズドループ・ニューロプロテーゼのオンライン制御が可能となり、オンラインスパイクソートが求められるようになった。 ほとんどの既存のスパイクソーターはオフラインで動作し、すなわちデータ収集の後にソートする。 しかし、オフラインスパイクソーターは通常、神経信号の不安定性のためにオンラインタスクのパフォーマンス低下に苦しむ。 オンラインプロセスでは、時間とともにニューロンの性質が変化し(波形変形など)、新しいニューロンが出現する。 したがって、静的スパイクソータはその性能を維持するために周期的な再調整を必要とする。 本研究では,ニューロモルフィックモデル(neusort)に基づく新しいオンラインスパイクソータを提案する。 NeuSortは、波形変形に対して個々のニューロンの活動をしっかり追跡し、新しいニューロンをリアルタイムで自動的に認識する。 NeuSortの適応能力は、生物学的ニューラルネットワークにインスパイアされた可塑性学習規則に従って、ニューロモルフィックモデルのオンラインパラメータ更新によって達成される。 合成信号とニューロ信号の両方の実験結果は、ニューソレットがスパイキングイベントを自動分類し、ニューロ信号の非定常状況に対処できることを示した。 NeuSortはまた、ニューロモルフィックチップを用いた超低エネルギーコスト計算も提供する。

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