Dependent Dirichlet Process Spike Sorting
Dependent Dirichlet Process Spike Sorting
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相关狄利克雷过程尖峰排序
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Y. Teh
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Jan Gasthaus;Frank D. Wood;Dilan Görür;Y. Teh
在本文中，我们提出了一种新的增量峰电位分类模型，该模型自动消除不应期干扰，考虑动作电位波形漂移，并能处理神经元的“出现”和“消失”。我们的方法是增加一个已知的时变Dirichlet过程，该过程将一系列无限的高斯混合模型联系在一起，每个动作电位波形观测一个，与禁止不应期违反的间歇间隔相关的可能性。我们通过对两个公开可用的神经数据记录进行排序的结果来演示这个模型，对于这些记录，部分地面事实标记是已知的。
In this paper we propose a new incremental spike sorting model that automatically eliminates refractory period violations, accounts for action potential waveform drift, and can handle "appearance" and "disappearance" of neurons. Our approach is to augment a known time-varying Dirichlet process that ties together a sequence of infinite Gaussian mixture models, one per action potential waveform observation, with an interspike-interval-dependent likelihood that prohibits refractory period violations. We demonstrate this model by showing results from sorting two publicly available neural data recordings for which a partial ground truth labeling is known.
可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗在多单元细胞外记录尖峰分类中的应用。
DOI：
10.1088/0954-898x/14/1/304
发表时间：
2003
期刊：
Network (Bristol, England)
影响因子：
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作者：
Nguyen,DavidP;Frank,LorenM;Brown,EmeryN
通讯作者：
Brown,EmeryN
影响因子：
2.5
作者：
Harris, KD;Henze, DA;Buzsáki, G
通讯作者：
Buzsáki, G
影响因子：
2.5
作者：
Henze, DA;Borhegyi, Z;Buzsáki, G
通讯作者：
Buzsáki, G