論文の概要: CrEIMBO: Cross Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17395v1
- Date: Mon, 27 May 2024 17:48:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 00:20:06.411314
- Title: CrEIMBO: Cross Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations
- Title（参考訳）: CrEIMBO:多視点脳観察におけるクロスアンサンブル相互作用
- Authors: Noga Mudrik, Ryan Ly, Oliver Ruebel, Adam S. Charles,
- Abstract要約: CrEIMBO (Cross-Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations) は、セッションごとの神経アンサンブルの構成を同定する。
CrEIMBOはセッション固有とグローバルな(セッション不変)計算を区別し、異なるサブ回路がアクティブであるかを探索する。
合成データ中の真理成分を復元し、意味のある脳動力学を明らかにするCrEIMBOの能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3713037259290255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern recordings of neural activity provide diverse observations of neurons across brain areas, behavioral conditions, and subjects -- thus presenting an exciting opportunity to reveal the fundamentals of brain-wide dynamics underlying cognitive function. Current methods, however, often fail to fully harness the richness of such data as they either provide an uninterpretable representation (e.g., via "black box" deep networks) or over-simplify the model (e.g., assume stationary dynamics or analyze each session independently). Here, instead of regarding asynchronous recordings that lack alignment in neural identity or brain areas as a limitation, we exploit these diverse views of the same brain system to learn a unified model of brain dynamics. We assume that brain observations stem from the joint activity of a set of functional neural ensembles (groups of co-active neurons) that are similar in functionality across recordings, and propose to discover the ensemble and their non-stationary dynamical interactions in a new model we term CrEIMBO (Cross-Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations). CrEIMBO identifies the composition of the per-session neural ensembles through graph-driven dictionary learning and models the ensemble dynamics as a latent sparse time-varying decomposition of global sub-circuits, thereby capturing non-stationary dynamics. CrEIMBO identifies multiple co-active sub-circuits while maintaining representation interpretability due to sharing sub-circuits across sessions. CrEIMBO distinguishes session-specific from global (session-invariant) computations by exploring when distinct sub-circuits are active. We demonstrate CrEIMBO's ability to recover ground truth components in synthetic data and uncover meaningful brain dynamics, capturing cross-subject and inter- and intra-area variability, in high-density electrode recordings of humans performing a memory task.
- Abstract（参考訳）: 現代の脳活動の記録は、脳の領域、行動条件、被験者のニューロンの多様な観察を提供しており、脳全体のダイナミックスの基礎となる認知機能を明らかにするエキサイティングな機会となっている。
しかしながら、現在の手法では、解釈不能な表現(例えば、"ブラックボックス"ディープネットワークを介して)を提供するか、モデルを単純化する(例えば、定常力学を仮定するか、各セッションを独立して分析する)など、データのリッチさを十分に活用できないことが多い。
ここでは、神経アイデンティティや脳領域のアライメントを制限として欠く非同期記録ではなく、同じ脳系のこれらの多様なビューを利用して、脳力学の統一モデルを学ぶ。
脳の観察は、記録に類似した一連の機能的神経アンサンブル(コアクティブニューロン群)の関節活動に起因していると仮定し、新しいモデルでCrEIMBO(Cross-Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations)と呼ばれるアンサンブルとその非定常動的相互作用を発見することを提案する。
CrEIMBOは、グラフ駆動辞書学習によるセッションごとのニューラルアンサンブルの構成を特定し、アンサンブルダイナミクスをグローバルサブ回路の遅延時間変化分解としてモデル化し、非定常ダイナミクスを捉える。
CrEIMBOは、セッション間のサブ回路の共有による表現解釈性を維持しながら、複数のコアクティブサブ回路を識別する。
CrEIMBOはセッション固有とグローバルな(セッション不変)計算を区別し、異なるサブ回路がアクティブであるかどうかを探索する。
メモリタスクを行うヒトの高密度電極記録において、CrEIMBOが合成データ中の地中真理成分を回収し、有意義な脳力学を解明し、異種・異種・異種間の変動を捉える能力を実証した。
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