論文の概要: NeuSort: An Automatic Adaptive Spike Sorting Approach with Neuromorphic
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10273v2
- Date: Sun, 17 Sep 2023 15:19:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 00:10:50.842986
- 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における重要なステップである。
本研究ではニューロモルフィックモデルを用いた新しいオンラインスパイクソーターであるNeuSortを開発することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.02427573873539
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Objective. Spike sorting, a critical step in neural data processing, aims to
classify spiking events from single electrode recordings based on different
waveforms. This study aims to develop a novel online spike sorter, NeuSort,
using neuromorphic models, with the ability to adaptively adjust to changes in
neural signals, including waveform deformations and the appearance of new
neurons. Approach. NeuSort leverages a neuromorphic model to emulate
template-matching processes. This model incorporates plasticity learning
mechanisms inspired by biological neural systems, facilitating real-time
adjustments to online parameters. Results. Experimental findings demonstrate
NeuSort's ability to track neuron activities amidst waveform deformations and
identify new neurons in real-time. NeuSort excels in handling non-stationary
neural signals, significantly enhancing its applicability for long-term spike
sorting tasks. Moreover, its implementation on neuromorphic chips guarantees
ultra-low energy consumption during computation. Significance. NeuSort caters
to the demand for real-time spike sorting in brain-machine interfaces through a
neuromorphic approach. Its unsupervised, automated spike sorting process makes
it a plug-and-play solution for online spike sorting.
- Abstract（参考訳）: 目的。
ニューラルデータ処理における重要なステップであるスパイクソートは、異なる波形に基づいて単一の電極記録からスパイクイベントを分類することを目的としている。
本研究の目的は、ニューロモルフィックモデルを用いて、波形変形や新しいニューロンの出現を含む神経信号の変化に適応的に適応できる新しいオンラインスパイクソーター、NeuSortを開発することである。
アプローチ。
NeuSortはテンプレートマッチングプロセスをエミュレートするためにニューロモルフィックモデルを利用する。
このモデルは、生体神経系に触発された可塑性学習機構を取り入れ、オンラインパラメータへのリアルタイム調整を容易にする。
結果だ
実験により、ニューソルトは波形変形中のニューロン活動を追跡し、リアルタイムで新しいニューロンを同定する能力を示した。
NeuSortは非定常神経信号の処理に優れ、長期スパイクソートタスクへの適用性を大幅に向上させる。
さらに、ニューロモルフィックチップの実装により、計算中の超低エネルギー消費が保証される。
重要なこと。
NeuSortはニューロモルフィックアプローチを通じて、脳と機械のインタフェースにおけるリアルタイムスパイクソーシングの需要に応える。
その教師なしの自動スパイクソートプロセスは、オンラインスパイクソートのためのプラグアンドプレイソリューションになる。
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