Timescales of spike-train correlation for neural oscillators with common drive

We examine the effect of the phase-resetting curve (PRC) on the transfer of correlated input signals into correlated output spikes in a class of neural models receiving noisy, super-threshold stimulation. We use linear response theory to approximate the spike correlation coefficient in terms of moments of the associated exit time problem, and contrast the results for Type I vs. Type II models and across the different timescales over which spike correlations can be assessed. We find that, on long timescales, Type I oscillators transfer correlations much more efficiently than Type II oscillators. On short timescales this trend reverses, with the relative efficiency switching at a timescale that depends on the mean and standard deviation of input currents. This switch occurs over timescales that could be exploited by downstream circuits

Neuron participation in a synchrony-encoding assembly

BACKGROUND: Synchronization of action potentials between neurons is considered to be an encoding process that allows the grouping of various and multiple features of an image leading to a coherent perception. How this coding neuronal assembly is configured is debated. We have previously shown that the magnitude of synchronization between excited neurons is stimulus-dependent. In the present investigation we compare the levels of synchronization between synchronizing individual neurons and the synchronizing pool of cells to which they belong. RESULTS: Even though neurons belonged to their respective pools, some cells synchronized for all presented stimuli while others were rather selective and only a few stimulating conditions produced a significant synchronization. In addition the experiments show that one synchronizing pair rarely replicates the level of synchrony between corresponding groups of units. But when synchronizing clusters of neurons increase in number, the correlation (measured as a coefficient of determination) between unit synchronization and the synchronization between the entire pools of cells to which individual neurons belong improves. CONCLUSION: These results prompt the hypothesis that random or spontaneous synchronization becomes progressively less important, whereas coincident spikes related to encoding properties of targets gain significance because a particular configuration of an image biases the excitatory inputs in favor of connections driven by the applied features of the stimulus

Dynamics of Action Potential Initiation in the GABAergic Thalamic Reticular Nucleus In Vivo

Understanding the neural mechanisms of action potential generation is critical to establish the way neural circuits generate and coordinate activity. Accordingly, we investigated the dynamics of action potential initiation in the GABAergic thalamic reticular nucleus (TRN) using in vivo intracellular recordings in cats in order to preserve anatomically-intact axo-dendritic distributions and naturally-occurring spatiotemporal patterns of synaptic activity in this structure that regulates the thalamic relay to neocortex. We found a wide operational range of voltage thresholds for action potentials, mostly due to intrinsic voltage-gated conductances and not synaptic activity driven by network oscillations. Varying levels of synchronous synaptic inputs produced fast rates of membrane potential depolarization preceding the action potential onset that were associated with lower thresholds and increased excitability, consistent with TRN neurons performing as coincidence detectors. On the other hand the presence of action potentials preceding any given spike was associated with more depolarized thresholds. The phase-plane trajectory of the action potential showed somato-dendritic propagation, but no obvious axon initial segment component, prominent in other neuronal classes and allegedly responsible for the high onset speed. Overall, our results suggest that TRN neurons could flexibly integrate synaptic inputs to discharge action potentials over wide voltage ranges, and perform as coincidence detectors and temporal integrators, supported by a dynamic action potential threshold

Delayed feedback makes neuronal firing statistics non-Markovian

The instantaneous state of a neural network consists of both the degree of excitation of each neuron and the positions of impulses in communication lines between the neurons. In neurophysiological experiments, the times of neuronal firing are recorded but not the state of communication lines. However, future spiking moments substantially depend on the past positions of impulses in the lines. This suggests that the sequence of intervals between firing moments (interspike intervals, ISI) in the network can be non-Markovian. In the present paper, we analyze this problem for the simplest possible neural “network,” namely, for a single neuron with delayed feedback.Стан нейронної мережi складається як з величини збудження в кожному з нейронiв, так i зi значень положення iмпульсiв у лiнiях зв’язку. В нейрофiзiологiчних експериментах реєструються моменти пострiлiв окремих нейронiв, а не стани лiнiй зв’язку. Але моменти наступних пострiлiв iстотним чином залежать вiд положення iмпульсiв у лiнiях зв’язку в попереднi моменти. Це наводить на думку, що послiдовнiсть iнтервалiв мiж послiдовними пострiлами окремого нейрона в мережi (мiжспайковi iнтервали, МСI) може складати немарковський точковий стохастичний процес. У цiй роботi дослiджується така можливiсть для найпростiшої з можливих нейронної „мережi”, а саме, поодинокого нейрона з затриманим зворотним зв’язком

Timescales of Multineuronal Activity Patterns Reflect Temporal Structure of Visual Stimuli

The investigation of distributed coding across multiple neurons in the cortex remains to this date a challenge. Our current understanding of collective encoding of information and the relevant timescales is still limited. Most results are restricted to disparate timescales, focused on either very fast, e.g., spike-synchrony, or slow timescales, e.g., firing rate. Here, we investigated systematically multineuronal activity patterns evolving on different timescales, spanning the whole range from spike-synchrony to mean firing rate. Using multi-electrode recordings from cat visual cortex, we show that cortical responses can be described as trajectories in a high-dimensional pattern space. Patterns evolve on a continuum of coexisting timescales that strongly relate to the temporal properties of stimuli. Timescales consistent with the time constants of neuronal membranes and fast synaptic transmission (5–20 ms) play a particularly salient role in encoding a large amount of stimulus-related information. Thus, to faithfully encode the properties of visual stimuli the brain engages multiple neurons into activity patterns evolving on multiple timescales

Neuronal Oscillations Enhance Stimulus Discrimination by Ensuring Action Potential Precision

Although oscillations in membrane potential are a prominent feature of sensory, motor, and cognitive function, their precise role in signal processing remains elusive. Here we show, using a combination of in vivo, in vitro, and theoretical approaches, that both synaptically and intrinsically generated membrane potential oscillations dramatically improve action potential (AP) precision by removing the membrane potential variance associated with jitter-accumulating trains of APs. This increased AP precision occurred irrespective of cell type and—at oscillation frequencies ranging from 3 to 65 Hz—permitted accurate discernment of up to 1,000 different stimuli. At low oscillation frequencies, stimulus discrimination showed a clear phase dependence whereby inputs arriving during the trough and the early rising phase of an oscillation cycle were most robustly discriminated. Thus, by ensuring AP precision, membrane potential oscillations dramatically enhance the discriminatory capabilities of individual neurons and networks of cells and provide one attractive explanation for their abundance in neurophysiological systems

Electrophysiological and computational studies on the mechanisms and functional impact of cortical synchronization

In order to investigate the role of neuronal synchronization in perceptual grouping, a new method was developed to record selectively from multiple cortical sites of known functional specificity as determined by optical imaging of intrinsic signals. To this end, a matrix of closely spaced guide tubes was developed in cooperation with a company providing the essential manufacturing technique RMPD® (Rapid Micro Product Development). The matrix was embedded into a framework of hard and software that allowed for the mapping of each guide tube onto the cortical site an electrode would be led to if inserted into that guide tube. With these developments, it was possible to determine the functional layout of the cortex by optical imaging and subsequently perform targeted recordings with multiple electrodes in parallel. The method was tested for its accuracy and found to target the electrodes with a precision of 100 µm to the desired cortical locations. Using the developed technique, neuronal activity was recorded from area 18 of anesthetized cats. For stimulation, Gabor-patches in different geometrical configurations were placed over the recorded receptive fields merging into visual objects appropriate for testing the hypothesis of feature binding by synchrony. Synchronization strength was measured by the height of the cross-correlation centre peaks. All pairwise synchronizations were summarized in a correlation index which determined the mean difference of the correlation strengths between conditions in which recording sites should or should not fire in synchrony according to the binding hypothesis. The correlation index deviated significantly from zero for several of these configurations, further supporting the hypothesis that synchronization plays an important role in the process of perceptual grouping. Furthermore, direct evidence was found for the independence of the synchronization strength from the neuronal firing rate and for neurons that change dynamically the ensemble they participate in. In parallel to the experimental approach, mechanisms of oscillatory long range synchronization were studied by network simulations. To this end, a biologically plausible model was implemented using pyramidal and basket cells with Hodgkin-Huxley like conductances. Several columns were built from these cells and intra- and inter-columnar connections were mimicked from physiological data. When activated by independent Poisson spike trains, the columns showed oscillatory activity in the gamma frequency range. Correlation analysis revealed the tendency to locally synchronize the oscillations among the columns, but a rapid phase transition occurred with increasing cortical distance. This finding suggests that the present view of the inter-columnar connectivity does not fully explain oscillatory long range synchronization and predicts that other processes such as top-down influences are necessary for long range synchronization phenomena.Die über den visuellen Kortex verteilte Repräsentation von Objektmerkmalen wirft die Frage auf, wie Merkmalsbezüge aufrecht erhalten werden. So muss z.B. in irgendeiner Weise kodiert werden ob zwei Liniensegmente, die von im Gesichtsfeld weit entfernten rezeptiven Feldern detektiert werden, zu einer oder zwei verschiedenen Linien gehören, d.h. ob die beiden Liniensegmente verbunden sind oder nicht. Eine Möglichkeit solche Bezüge zu kodieren liegt darin, sie in den zeitlichen Bezügen der neuronalen Entladungsmuster einzubetten und zwar derart, dass Neurone zusammengehöriger Merkmale ihre Entladungen synchronisieren. Dieser relationalen Kodierungsstrategie ist inhärent, dass sie nur durch gleichzeitige Messung mehrerer neuronaler Signale nachgewiesen werden kann. Ein weiteres Problem bei der Suche nach der vom Gehirn verwendeten Kodierung besteht in der anisotropen Verteilung der rezeptiven Feldeigenschaften über die Kortexoberfläche hinweg. Diese variiert von Individuum zu Individuum und macht es daher schwer, gezielt von mehreren Neuronen mit bestimmten rezeptiven Feldeigenschaften elektrophysiologische Daten zu erheben. Daher wurde im Rahmen der hier vorliegenden Arbeit eine Methode entwickelt, um die Techniken des Optical Imagings (OI) intrinsischer Signale und der Elektrophysiologie zu vereinen und so die simultane Aufnahme mehrerer neuronaler Signale von vorbestimmter Funktionalität zu ermöglichen. Die Entwicklung und die Methode selbst werden im Folgenden näher beschrieben. Durch OI kann die funktionelle Architektur des Kortex über einen makroskopischen Bereich (ca. 5 x 10 mm) kartiert werden. Das Hauptproblem, das in dieser Dissertation gelöst werden sollte bestand darin, ein Platzierungssystem für Elektroden zu entwickeln, welches es ermöglicht, Punkte auf den OI-Karten auszuwählen und Elektroden an den korrespondierenden Stellen des Kortex’ zu platzieren. Dazu wurden drei Ansätze verfolgt, von denen die ersten zwei verworfen werden mussten. Die Erfahrungen mit den ersten beiden Ansätzen, die benötigte Präzision von wenigstens 200 µm Platzierungsgenauigkeit und die gleichzeitige Anwendbarkeit auf viele Elektroden machten es notwendig, eine von Kanälen durchzogene Matrix mit einer Genauigkeit zu fertigen, die mit herkömmlichen Techniken wie Bohren, Ätzen oder auch Laserbohrung nicht erreicht wird. Daher wurde in Kooperation mit einer Firma die das RMPD® (Rapid Micro Product Development) Fertigungsverfahren beherrscht eine Matrix entwickelt, die alle notwendigen, im Folgenden aufgezählten Eigenschaften besitzt: · Hohe Dichte der Kanäle (>20 Kanäle pro mm2, 220 µm Gitterkonstante) · Hohes Aspektverhältnis der Kanäle (15 mm Höhe : 0.15 mm Durchmesser) um Elektroden möglichst wenig Spiel zu geben · Material quillt unter Einfluss von Feuchtigkeit nicht auf · Material ist flexibel, sodass die dünnen Wände zwischen den Kanälen bei Einführung und Scherung der Elektroden nicht brechen · Reproduzierbarkeit der Kanalpositionen bei erneuter Herstellung der Matrix (ca. 1 µm Fertigungsvarianz) Weiterhin wurden Geräte und Software entwickelt, um die Positionen der Röhrchen auf die OI-Karten zu projizieren, die Elektroden in die ausgewählten Röhrchen einzufädeln und sie schließlich mittels Mikrotrieben kontrolliert in das kortikale Gewebe vorzufahren. Das Verfahren zeigte bei Tests, dass es Elektroden mit einer Genauigkeit von ca. 100 µm platziert. Die entwickelte Methode zur Platzierung von Elektroden nach OI-Karten wurde in Tierexperimenten angewendet. In diesen Experimenten sollte die Abhängigkeit neuronaler Synchronisation von visueller Objektzugehörigkeit anhand des visuellen Areals 18 der anästhesierten Katze erörtert werden. Existierende Studien zu diesem Thema verwendeten zumeist paarweise elektrophysiologische Aufnahmen, weshalb hier mittels der neuen Aufnahmetechnik von mehreren kortikalen Stellen gleichzeitig Daten erhoben werden sollten. Eine Folge der Synchronisationstheorie ist, dass ein und dasselbe Neuron an verschiedenen Assemblies teilnehmen kann. Solch ein Wechsel zwischen zwei Assemblies ist noch nicht direkt nachgewiesen worden. Daher wurden in den Experimenten auch Stimuluskonfigurationen gewählt, die einen Wechsel der Teilnahme an einem von zwei Assemblies provoziert. Erfolgreich verwendete Stimuli wurden in erster Linie aus mehreren so genannten Gabor-Patches (Kreisrunde Objekte mit einer räumlichen Gabor-Intensitätsverteilung) konstruiert. Die Objektzugehörigkeit von Neuronen konnte durch drehen oder entfernen eines Gabor-Patches geändert werden. Insgesamt wurden fünf Experimente von fünf bis sieben Tagen Dauer an anästhesierten Katzen durchgeführt. Für die Analyse der in den Experimenten aufgenommenen Multi Unit Aktivities (MUAs) sollten ursprünglich die das MUA-Signal bildenden Single Unit Aktivities (SUAs) anhand der Form ihrer Aktionspotentiale (AP) extrahiert werden, um das Synchronizitätsverhalten auf Einzelzellebene untersuchen zu können. Um diese Sortierung durchführen zu können, dürfen die Signale keinerlei Störungen von einer den AP vergleichbaren Amplitude enthalten, da sonst die Charakteristik der Form verloren geht und eine Unterscheidung der verschiedenen Zellen unmöglich wird. Obwohl einige Störquellen vor und während der Experimente erkannt und eliminiert wurden verblieben einige Störungen im Signal aller Elektroden. Daher wurde ein Verfahren entwickelt um mittels Principal Component Analysis (PCA) zwischen den Kanälen korrelierte Störungen abzuschätzen und zu eliminieren. Obwohl sich das Verfahren in Simulationen als sehr effizient und nützlich herausstellte, konnte es die Störungen nicht hinreichen reduzieren, um eine Sortierung der AP zu ermöglichen. Da das PCA-Entstörungsverfahren um so besser wirkt, je mehr Kanäle zur Schätzung des Störanteils zur Verfügung stehen und mit fortschreitender Technik die Anzahl der verwendeten Kanäle weiter ansteigen wird, wird dieses Verfahren in Zukunft nützliche Dienste bei der nachträglichen Entfernung von Störungen leisten. Weiterhin wurde eine Methode entwickelt, um eine Rekonstruktion der mit ca. 20 kHz abgetasteten Signale und damit einen genauen Vergleich der AP zu erlauben. Die Aussicht von 16 Kanälen MUAs aufzunehmen, die sich durchschnittlich noch einmal in drei SUAs aufspalten und unter etwa acht verschiedenen Stimulusbedingungen erhoben wurden und damit an die 9000 Kreuzkorrelationsfunktionen entstünden, machte es notwendig ein Analysekonzept zu entwickeln, das weitgehende Automatisierungen zulässt. Ein solches Konzept wurde mittels objektorientierter Techniken in der Hochsprache IDL implementiert und erfolgreich zur Analyse eingesetzt. Zur Analyse der in den Experimenten erhobenen Daten wurden alle paarweisen Kreuzkorrelationsfunktionen berechnet und die Höhe der zentralen Maxima als Grad der Synchronisierungsstärke gemessen. Für jedes paar wurden die Stimuluskonfigurationen bestimmt, in denen sie der Bindungshypothese zufolge stärker oder schwächer synchronisieren sollten und aus der Differenz der Synchronisierungsstärke für beide Fälle wurde ein Korrelationsindex erstellt. Dieser Index zeigte für alle Stimuli eine signifikante Erhöhung der Synchronisierungsstärke für die Fälle, für die nach der Bindungshypothese eine stärkere Synchronisierungsstärke vorausgesagt wird. Dieses Ergebnis bestätigt die Hypothese, dass die Synchronisierung neuronaler Aktivität eine wichtige Rolle bei der Kodierung von Zusammengehörigkeiten spielt. Weiterhin konnten mit den Gabor-Patches Stimuli erzeugt werden, die verschiedene visuelle Objekte bildeten, ohne die Raten der AP zu ändern. Damit konnte gezeigt werden, dass sich der Grad neuronaler Synchronisierung unabhängig von der Rate ändern und somit als unabhängigen Informationskanal neben den Raten genutzt werden kann. Als letzter wichtiger Befund konnte direkt gezeigt werden, wie sich eine Gruppe von Neuronen in Abhängigkeit vom Stimulus immer mit den Neuronen besser synchronisierten, deren rezeptive Felder auf dem gleichen visuellen Objekt positioniert waren. Da es sich dabei um zwei komplett verschiedene Gruppen von Neuronen handelte, ist das der direkte Nachweis für einen Wechsel der Teilname an verschiedenen Assemblies. Der oben beschriebene experimentelle Ansatz kann prinzipiell die zugrunde liegende Hypothese lediglich falsifizieren, kann jedoch nicht die Mechanismen untersuchen, die zu den beobachteten Phänomenen führen. Die in dieser Arbeit untersuchten Synchronisierungs-phänomene betreffen die Synchronisierung von Neuronengruppen über einen größeren Abstand hinweg, jedoch innerhalb eines Areals. Solche langreichweitigen Synchronisierungen sind in der Regel oszillatorischer Natur, wobei der die Oszillationen verursachende Mechanismus noch nicht gänzlich geklärt ist. Daher wurde parallel zu den experimentellen Ansätzen eine Computersimulation erstellt um der Frage nachzugehen, inwieweit das gegenwärtige Wissen über die intrinsische Konnektivität des Kortex die langreichweitige Synchronisierung neuronaler Gruppen erklären kann. Dazu wurden anatomisch rekonstruierte und auf wenige Zylinder reduzierte Zellen mit Hodgkin-Huxley-Kinetiken zu Netzwerken verbunden, die einer kortikalen Kolumne entsprechen. Die Kolumnen wiederum wurden synaptisch verbunden, wie es in einschlägiger Literatur für Kolumnen gleicher Präferenz beschrieben wurde. Die Kolumnen wurden durch unabhängige Poisson-Prozesse aktiviert und zeigten darauf hin oszillatorische Aktivität im Gamma-Bereich. Eine Korrelationsanalyse zeigte die Tendenz, dass benachbarte Kolumnen ihre Oszillationen synchronisieren, aber einen rapiden Phasensprung um fast 180° zu Kolumnen von größerem kortikalen Abstand erfahren. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die inter-kolumnären Verbindungen die Synchronisierung von Kolumnen über große kortikale Distanzen hinweg nicht erklären kann und legt den Schluss nahe, dass andere Prozesse wie z.B. Rückprojektionen von höheren Arealen für langreichweitige Synchronisierungen nötig sind

A primate model of human cortical analysis of auditory objects

PhD ThesisThe anatomical organization of the auditory cortex in old world monkeys is similar to that in humans. But how good are monkeys as a model of human cortical analysis of auditory objects? To address this question I explore two aspects of auditory objectprocessing: segregation and timbre. Auditory segregation concerns the ability of animals to extract an auditory object of relevance from a background of competing sounds. Timbre is an aspect of object identity distinct from pitch. In this work, I study these phenomena in rhesus macaques using behaviour and functional magnetic resonance imaging (fMRI). I specifically manipulate one dimension of timbre, spectral flux: the rate of change of spectral energy.I present this thesis in five chapters. Chapter 1 presents background on auditory processing, macaque auditory cortex, models of auditory segregation, and dimensions of timbre. Chapter 2 presents an introduction to fMRI, the design of the fMRI experiments and analysis of fMRI data, and macaque behavioural training techniques employed. Chapter 3 presents results from the fMRI and behavioural experiments on macaques using a stochastic figure-ground stimulus. Chapter 4 presents the results from the fMRI experiment in macaques using spectral flux stimulus. Chapter 5 concludes with a general discussion of the results from both the studies and some future directions for research.In summary, I show that there is a functional homology between macaques and humans in the cortical processing of auditory figure-ground segregation. However, there is no clear functional homology in the processing of spectral flux between these species. So I conclude that, despite clear similarities in the organization of the auditory cortex and processing of auditory object segregation, there are important differences in how complex cues associated with auditory object identity are processed in the macaque and human auditory brains.Wellcome Trust U