Det finns två grundläggande problem i den statistiska analysen av neurala data. Problemet med "kodning" handlar om hur information kodas i neural spik tåg: kan vi förutsäga spik tåg av en neuron (eller population av neuroner), ges en godtycklig stimulans eller observerad motorisk respons? Omvänt, problemet med "avkodning" handlar om hur mycket information som finns i ett spiktåg: i synnerhet, hur väl kan vi uppskatta den stimulans som gav upphov till spiktåget? I detta kapitel beskrivs statistiska modellbaserade tekniker som i vissa fall ger en enhetlig lösning på dessa två kodningsproblem. Dessa modeller kan fånga stimulansberoenden samt spikhistoria och intereuronala interaktionseffekter i befolkningsspetståg, och är intimt relaterade till biofysiskt baserade modeller av integrera-och-eld typ. Vi beskriver flexibla, kraftfulla sannolikhetsbaserade metoder för att montera dessa kodningsmodeller och sedan för att använda modellerna för att utföra optimal avkodning. Var och en av dessa (tydligen ganska svåra) uppgifter visar sig vara mycket beräkningsbart, på grund av en viktig konkavisitet egenskap av modellen sannolikhet. Slutligen återgår vi till problemet med kodning för att beskriva hur man använder dessa modeller för att adaptivt optimera den stimuli som presenteras för cellen på försöksbasis, så att vi kan dra de optimala modellparametrarna så effektivt som möjligt.
Paninski m.fl. Föreslagna statistiska modellbaserade tekniker som ger en enhetlig lösning på kodningsproblem (hur information kodas i neurala spiktåg) och avkodningsproblem (hur mycket information kodas i ett spiktåg) REF.
Statistical models for neural encoding, decoding, and optimal stimulus design
{'venue': 'Computational Neuroscience: Progress in Brain Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}