Affordable Access

A framework for the analysis and visualization of multielectrode spike trains / von Ovidiu F. Jurjut

Authors
Publication Date
Keywords
  • Ddc:004

Abstract

Das Gehirn ist ein weit vernetztes System fortwährend interagierender Neurone. Um zu verstehen, wie dieses System unsere subjektiven Erfahrungen und Wahrnehmungen generiert, muessen wir die neuronalen Mechanismen der kortikalen Informationsverarbeitung verstehen. Diese Mechanismen sind noch immer weitgehend unbekannt, und die Diskussion darüber, welche Zeitskala entscheidend für den Kodierungsprozess ist, dauert an. Seit kurzem ermoeglichen Multi-Elektroden-Ableitungen neuronaler Aktivität neue Einblicke darin wie Information in Hirnkreisläufen kodiert wird. Aufgrund der Komplexität und des schieren Volumens solcher Multi-Elektroden-Daten ist die Analyse und Interpretation jedoch oftmals schwierig. In dieser Arbeit stelle ich einen Ansatz vor, der die effiziente Analyse und Visualisierung von Spikeaktivitaet in Multi-Elektroden-Aufnahmen ermöglicht. Zunächst wurden unter Anwendung selbstorganisierender Karten wiederkehrende multi-neuronale Spikemuster identifiziert, die auf verschiedenen Zeitskalen ablaufen. Als nächstes wurde eine auf Farben basierte Visualisierungstechnik für diese Muster entwickelt. Die Muster wurden basierend auf gegenseitiger Ähnlichkeit auf einen 3-dimensionalen Farbraum abgebildet, d.h. aehnliche Muster erhielten aehnliche Farben. Diese innovative Darstellung erlaubt einen schnellen und verständlichen Überblick über die Spike-Daten und bietet eine qualitative Beschreibung der Musterverteilung des gesamten Datensatzes. Drittens wurden die mit dieser Methode gefundenen Muster quantifiziert und ihr Beitrag zur Kodierung der Stimulusinformation untersucht. Ein besonderes Augenmerk lag dabei auf der Frage, auf welchen Zeitskalen die Muster abliefen; sie deckten eine zeitliche Spanne von Synchronizität bis mittlerer Feuerrate ab. Unter Anwendung der beschriebenen mutli-neuronalen Analyse wurden Aufnahmen aus dem primären visuellen Kortex der Katze ausgewertet. Es zeigte sich, dass die neuronale Antwort auf dynamische visuelle Reize am besten durch eine Abfolge verschiedener multi-neuronaler Aktivierungsmuster dargestellt werden konnte, d.h. durch Trajektorien von Mustern in einem multidimensionalen Musterraum. Muster die stimulus-spezifische Information enthalten sind nicht auf eine einzige Zeitskala begrenzt, sondern können vielmehr eine weite Spanne von Zeitskalen abdecken, die jeweils in engem Zusammenhang mit der zeitlichen Dynamik des Stimulus steht. Die strikte Trennung zwischen Synchronizität und mittlerer Feuerrate ist daher in gewisser Weise kuenstlich, da diese beiden Konzepte lediglich die beiden Extrema eines Kontinuums von Zeitskalen darstellen, die alle im Kortex eine Rolle spielen. Die Ergebnisse zeigen ausserdem, dass die Zeitskalen, die mit den Zeitkonstanten neuronaler Membranen und schneller synaptischer Übertragungen (~ 10 – 20 ms) uebereinstimmen, eine besonders wichtige Rolle spielen, da Muster auf dieser Zeitskala sowohl Stimuli mit schnellen als auch mit langsamen Dynamiken repräsentieren.

There are no comments yet on this publication. Be the first to share your thoughts.