論文の概要: Population Transformer: Learning Population-level Representations of Intracranial Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03044v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 08:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:29:27.242591
• Title: Population Transformer: Learning Population-level Representations of Intracranial Activity
• Title（参考訳）: 集団変換器:頭蓋内活動の集団レベルの表現を学習する
• Authors: Geeling Chau, Christopher Wang, Sabera Talukder, Vighnesh Subramaniam, Saraswati Soedarmadji, Yisong Yue, Boris Katz, Andrei Barbu,
• Abstract要約: Population Transformer (PopT) は頭蓋内神経記録を大規模に学習する。 PopTの開発における2つの重要な課題に対処する。 複数チャネルの頭蓋内電極データの復号化と解釈性を改善するために,事前訓練したPopTをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.18788640048468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a self-supervised framework that learns population-level codes for intracranial neural recordings at scale, unlocking the benefits of representation learning for a key neuroscience recording modality. The Population Transformer (PopT) lowers the amount of data required for decoding experiments, while increasing accuracy, even on never-before-seen subjects and tasks. We address two key challenges in developing PopT: sparse electrode distribution and varying electrode location across patients. PopT stacks on top of pretrained representations and enhances downstream tasks by enabling learned aggregation of multiple spatially-sparse data channels. Beyond decoding, we interpret the pretrained PopT and fine-tuned models to show how it can be used to provide neuroscience insights learned from massive amounts of data. We release a pretrained PopT to enable off-the-shelf improvements in multi-channel intracranial data decoding and interpretability, and code is available at https://github.com/czlwang/PopulationTransformer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,頭蓋内神経記録の集団レベルの符号を大規模に学習し,重要な神経科学記録のための表現学習の利点を解放する自己教師型フレームワークを提案する。 Population Transformer (PopT)は、復号実験に必要なデータ量を削減し、未確認の被験者やタスクでも精度を向上する。 PopTの開発における2つの課題に対処する: スパース電極分布と患者間での電極位置の変化である。 PopTスタックは事前訓練された表現の上にあり、複数の空間的にスパースなデータチャネルの学習的な集約を可能にすることで下流タスクを強化する。 復号化以外にも、事前訓練されたPopTと微調整されたモデルを解釈して、大量のデータから学んだ神経科学的な洞察を提供する方法を示す。 トレーニング済みのPopTをリリースし、マルチチャネルの頭蓋内データの復号化と解釈性の向上を実現し、https://github.com/czlwang/Population Transformer.comでコードを利用できる。

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