Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding Neuronal Networks: A Reservoir Computing Approach for Predicting Connectivity and Functionality

論文の概要: Decoding Neuronal Networks: A Reservoir Computing Approach for Predicting Connectivity and Functionality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03131v3
Date: Tue, 5 Mar 2024 10:25:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 01:50:30.077330
Title: Decoding Neuronal Networks: A Reservoir Computing Approach for Predicting Connectivity and Functionality
Title（参考訳）: 神経ネットワークのデコード:接続性と機能予測のための貯留層コンピューティングアプローチ
Authors: Ilya Auslender, Giorgio Letti, Yasaman Heydari, Clara Zaccaria, Lorenzo Pavesi
Abstract要約: 我々のモデルは神経培養の電気生理学的測定から得られたデータを解読する。特に、ネットワーク接続マップの予測において、クロスコリレーションやトランスファーエントロピーのような一般的な手法よりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this study, we address the challenge of analyzing electrophysiological measurements in neuronal networks. Our computational model, based on the Reservoir Computing Network (RCN) architecture, deciphers spatio-temporal data obtained from electrophysiological measurements of neuronal cultures. By reconstructing the network structure on a macroscopic scale, we reveal the connectivity between neuronal units. Notably, our model outperforms common methods like Cross-Correlation and Transfer-Entropy in predicting the network's connectivity map. Furthermore, we experimentally validate its ability to forecast network responses to specific inputs, including localized optogenetic stimuli.
Abstract（参考訳）: 本研究では,神経ネットワークにおける電気生理学的測定の課題について考察する。我々の計算モデルはReservoir Computing Network(RCN)アーキテクチャに基づいて,神経培養の電気生理学的測定から得られた時空間データを解読する。ネットワーク構造をマクロスケールで再構築することにより,ニューロンユニット間の接続性を明らかにする。特に,ネットワーク接続マップの予測には,相互相関や転送エントロピーといった一般的な手法を上回っている。さらに,局所的な視聴覚刺激を含む特定の入力に対するネットワーク応答を予測できることを実験的に検証した。

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