論文の概要: TAVRNN: Temporal Attention-enhanced Variational Graph RNN Captures Neural Dynamics and Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00665v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 13:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 04:35:05.160395
• Title: TAVRNN: Temporal Attention-enhanced Variational Graph RNN Captures Neural Dynamics and Behavior
• Title（参考訳）: TAVRNN: 時間的アテンション強化変動グラフRNNによるニューラルダイナミクスと振る舞いのキャプチャ
• Authors: Moein Khajehnejad, Forough Habibollahi, Ahmad Khajehnejad, Brett J. Kagan, Adeel Razi,
• Abstract要約: 時間注意強調変動グラフリカレントニューラルネットワーク(TAVRNN)について紹介する。 TAVRNNは、神経活動のシーケンシャルスナップショットをモデル化することにより、ネットワーク構造の時間的変化をキャプチャする。 TAVRNNは,分類,クラスタリング,計算効率において,従来のベースラインモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5282283486446757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Temporal Attention-enhanced Variational Graph Recurrent Neural Network (TAVRNN), a novel framework for analyzing the evolving dynamics of neuronal connectivity networks in response to external stimuli and behavioral feedback. TAVRNN captures temporal changes in network structure by modeling sequential snapshots of neuronal activity, enabling the identification of key connectivity patterns. Leveraging temporal attention mechanisms and variational graph techniques, TAVRNN uncovers how connectivity shifts align with behavior over time. We validate TAVRNN on two datasets: in vivo calcium imaging data from freely behaving rats and novel in vitro electrophysiological data from the DishBrain system, where biological neurons control a simulated environment during the game of pong. We show that TAVRNN outperforms previous baseline models in classification, clustering tasks and computational efficiency while accurately linking connectivity changes to performance variations. Crucially, TAVRNN reveals that high game performance in the DishBrain system correlates with the alignment of sensory and motor subregion channels, a relationship not evident in earlier models. This framework represents the first application of dynamic graph representation of electrophysiological (neuronal) data from DishBrain system, providing insights into the reorganization of neuronal networks during learning. TAVRNN's ability to differentiate between neuronal states associated with successful and unsuccessful learning outcomes, offers significant implications for real-time monitoring and manipulation of biological neuronal systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、外部刺激や行動フィードバックに応答して、ニューロン接続ネットワークの進化的ダイナミクスを分析するための新しいフレームワークであるTAVRNNを紹介する。 TAVRNNは、神経活動のシーケンシャルスナップショットをモデル化することで、ネットワーク構造の時間的変化を捉え、キー接続パターンの識別を可能にする。 時間的注意機構と変動グラフ技術を活用して、TAVRNNは接続のシフトが時間の経過とともにどのように振舞うかを明らかにする。 TAVRNNは自由行動ラットの生体内カルシウムイメージングデータとDishBrainシステムによる新しい生体内電気生理学的データである。 TAVRNNは、接続変更と性能変動を正確にリンクしながら、分類、クラスタリングタスク、計算効率において、以前のベースラインモデルよりも優れていることを示す。 TAVRNNは、DishBrainシステムにおける高いゲーム性能が感覚チャネルと運動サブリージョンチャネルのアライメントと相関していることを明らかにする。 このフレームワークは、DishBrainシステムからの電気生理学的(ニューロン)データの動的グラフ表現の最初の応用であり、学習中の神経ネットワークの再編成に関する洞察を提供する。 TAVRNNは、成功した学習結果と失敗した学習結果とを区別する能力があり、生物学的神経系のリアルタイムモニタリングと操作に重要な意味を持つ。

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