Likelihood-based amplitude thresholding in extracellular neural recordings

Hücre dışı sinirsel kayıtlarda genlik eşiğinin optimizasyonu son zamanlarda beyin-makine arayüzü literatüründe etkin bir araştırma konusu haline gelmiştir. Önceki bir çalışmada, davranış değişkenlerinin sinirsel etkinlikte en yüksek işaret-gürültü oranıyla kodlanmasını sağlayan eşiğin genlik eşiği olarak makul bir seçim olduğu önerilmiştir. Bir başka makul eşik adayı ise en yüksek olabilirlikle kestirilen eşik değeridir. Bu çalışmada bu iki eşik türü iyi öğrenilmiş bir görselmotor görev sırasında iki sıçanın motor korteksinden (M1) kaydedilen hücre dışı kayıtlar kullanılarak kestirilmiştir. Kestirilen eşikler şifre çözücülerde kullanılarak başarımları karşılaştırılmıştır. İncelenen dört şifre çözücü arasından en iyi duyarlılık, özgüllük ve doğruluk ölçütlerine sahip olan yöntemin en yüksek olabilirlikle kestirilen eşiği kullanan lojistik regresyon olduğu belirlenmiştir. Bu sonuçlar beyin-makine arayüzlerinin verimliliğinin artırılması açısından önemlidir.Optimization of the amplitude threshold in extracellular neural recordings has recently become an active research topic in the brain-machine interface literature. In a previous study, the threshold that allows for the encoding of behavioral variables in neural activity with maximum signal-tonoise ratio has been proposed as a reasonable choice. Another good candidate, however, is the maximum likelihood estimate of the threshold. Here, these two types of threshold are estimated using extracellular recordings collected from the motor cortex (M1) of two rats performing a well-learned visuomotor task. The performance of the threshold estimates is assessed by using them in decoders. It is found that, among the four decoders examined, the method that has the best sensitivity, specificity and accuracy is logistic regression that uses the maximum likelihood estimate of the threshold. These results are important for improving the efficiency of brain-machine interfaces.Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK