Continuous Neural Spikes and Information Theory
Continuous Neural Spikes and Information Theory
复制标题
连续神经尖峰和信息论
DOI：
10.1007/s13164-018-0412-5
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发表时间：
2018
影响因子：
2
通讯作者：
Maley, Corey J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Maley, Corey J.
信息论可以用来理解神经信号吗？是的，但我们必须对信号的性质做出假设。传统观点认为，单个神经尖峰是一种全有或全无的现象，这使得神经尖峰可以被视为离散的二进制脉冲，类似于数字计算机中的信号。在这个假设下，信息论的工具可以用来推导出有关神经信号性质的结果。然而，来自神经科学的新结果表明，单个尖峰的精确形状可能具有功能意义，从而违反了尖峰总是可以被视为二进制脉冲的假设。相反，尖峰有时必须被视为一个连续的信号。幸运的是，存在用于研究连续信号的信息理论工具;不幸的是，它们在连续域中的使用与它们在离散域中的使用非常不同，并且并不总是很好地理解。有兴趣对神经系统中使用、存储和处理的信息的性质做出精确声明的研究人员必须仔细注意这些差异。
Can information theory be used to understand neural signaling? Yes, but assumptions have to be made about the nature of that signaling. The traditional view is that the individual neural spike is an all-or-none phenomenon, which allows neural spikes to be viewed as discrete, binary pulses, similar in kind to the signals in digital computers. Under this assumption, the tools of information theory can be used to derive results about the properties of neural signals. However, new results from neuroscience demonstrate that the precise shape of the individual spike can be functionally significant, thus violating the assumption that spikes can always be treated as a binary pulse. Instead, spikes must sometimes be viewed as a continuous signal. Fortunately, information-theoretic tools exist for the study of continuous signals; unfortunately, their use in the continuous domain is very different from their use in the discrete domain, and not always well understood. Researchers interested in making precise claims about the nature of the information used, stored, and processed in neural systems must pay careful attention to these differences.
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