論文の概要: Self-Supervised Foundation Model for Calcium-imaging Population Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04958v2
• Date: Wed, 08 Apr 2026 06:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 14:06:05.088596
• Title: Self-Supervised Foundation Model for Calcium-imaging Population Dynamics
• Title（参考訳）: カルシウムイメージング人口動態の自己監督基礎モデル
• Abstract要約: カルシウムトレースのみに基づく自己教師型神経基盤モデルである textbfCalM を提案する。 大規模・マルチアニマル・マルチセッションデータセット上でCalMを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.988419599192138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work suggests that large-scale, multi-animal modeling can significantly improve neural recording analysis. However, for functional calcium traces, existing approaches remain task-specific, limiting transfer across common neuroscience objectives. To address this challenge, we propose \textbf{CalM}, a self-supervised neural foundation model trained solely on neuronal calcium traces and adaptable to multiple downstream tasks, including forecasting and decoding. Our key contribution is a pretraining framework, composed of a high-performance tokenizer mapping single-neuron traces into a shared discrete vocabulary, and a dual-axis autoregressive transformer modeling dependencies along both the neural and the temporal axis. We evaluate CalM on a large-scale, multi-animal, multi-session dataset. On the neural population dynamics forecasting task, CalM outperforms strong specialized baselines after pretraining. With a task-specific head, CalM further adapts to the behavior decoding task and achieves superior results compared with supervised decoding models. Moreover, linear analyses of CalM representations reveal interpretable functional structures beyond predictive accuracy. Taken together, we propose a novel and effective self-supervised pretraining paradigm for foundation models based on calcium traces, paving the way for scalable pretraining and broad applications in functional neural analysis. Code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、大規模マルチアニマルモデリングがニューラル記録解析を大幅に改善する可能性が示唆されている。 しかし、機能的なカルシウムの痕跡については、既存のアプローチはタスク特異的であり、共通の神経科学の目的にまたがる移動を制限する。 この課題に対処するために、我々は、神経細胞のカルシウムトレースのみを訓練し、予測や復号を含む複数の下流タスクに適応できる自己教師型ニューラルネットワーク基盤モデルである \textbf{CalM} を提案する。 我々の重要な貢献は、単一ニューロントレースを共有離散語彙にマッピングする高性能なトークン化器と、神経軸と時間軸の両方に沿って依存をモデル化する2軸自己回帰変換器からなる事前学習フレームワークである。 大規模・マルチアニマル・マルチセッションデータセット上でCalMを評価する。 神経集団動態予測タスクにおいて、CalMは前訓練後の強い専門ベースラインよりも優れる。 タスク固有のヘッドでは、CalMはさらに振る舞い復号タスクに適応し、教師付き復号モデルよりも優れた結果が得られる。 さらに、CalM表現の線形解析により、予測精度を超える解釈可能な機能構造が明らかになる。 本稿では, カルシウムトレースに基づく基礎モデルのための新しい, 効果的な自己教師型事前学習パラダイムを提案する。 コードはまもなくリリースされる。

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