Punktprocessfilter har applicerats framgångsrikt för att avkoda neurala signaler och spåra neural dynamik. Traditionellt antar dessa metoder att multienhetspikaktiviteten redan har varit korrekt spiksorterad. Till följd av detta är dessa metoder inte lämpliga för situationer där sortering inte kan utföras med hög precision, t.ex. avkodning i realtid för gränssnitt mellan hjärna och dator. Eftersom problemet med oövervakad spiksortering fortfarande är olöst, valde vi ett alternativt tillvägagångssätt som drar nytta av den senaste tidens insikter om klusterlös avkodning. Här presenterar vi en ny punktprocess avkodningsalgoritm som inte kräver att flerenhetssignaler sorteras i enskilda enheter. Vi använder teorin om markerade punktprocesser för att konstruera en funktion som kännetecknar förhållandet mellan en kovariat av intresse (i detta fall, placeringen av en råtta på ett spår) och egenskaper av spik vågformer. I vårt exempel använder vi tetrodeinspelningar, och markeringarna representerar en fyrdimensionell vektor av de maximala amplituderna av spikvågsformen på var och en av de fyra elektroderna. I allmänhet kan markeringarna representera alla egenskaper hos spiken vågform. Vi använder Bayes regel för att uppskatta läget från hippocampal nervaktivitet. Vi validerar vår strategi med en simuleringsstudie och experimentella data som registreras i hippocampus hos en råtta som rör sig genom en linjär miljö. Vår avkodningsalgoritm rekonstruerar exakt råttans position från osorterad multienhetsspikaktivitet. Vi jämför sedan kvaliteten på vår avkodningsalgoritm med kvaliteten på en traditionell spiksortering och avkodningsalgoritm. Våra analyser visar att den föreslagna avkodningsalgoritmen utför motsvarande eller bättre än algoritmer baserade på sorterad enenhetsaktivitet. Dessa resultat ger en väg mot korrekt realtidsavkodning av spikmönster som kan användas för att utföra innehållsspecifika manipulationer av befolkningsaktivitet i hippocampus eller någon annanstans i hjärnan. Neural beräkning
Senare presenterade REF en markerad punkt-process dekoder som använder vågform funktioner som märken för punkt-processen och testade den på hippocampal inspelningar.
Clusterless Decoding of Position from Multiunit Activity Using a Marked Point Process Filter
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}