Setting Adaptive Spike Detection Threshold for Smoothed TEO Based on Robust Statistics Theory
Notice bibliographique
Résumé
We propose a novel approach aimed at adaptively setting the threshold of the smoothed Teager energy operator (STEO) detector to be used in extracellular recording of neural signals. In this proposed approach, to set the adaptive threshold of the STEO detector, we derive the relationship between the low-order statistics of its input signal and the ones of its output signal. This relationship is determined with only the background noise component assumed to be present at the input. Robust statistics theory techniques were used to achieve an unbiased estimation of these low-order statistics of the background noise component directly from the neural input signal. In this paper, the emphasis is made on extracellular neural recordings. However, the proposed method can be used in the analysis of different biomedical signals where spikes are important for diagnostic (e.g., ECG, EEG, etc.). We validated the efficacy of the proposed method using synthetic neural signals constructed from real neural recordings signals. Four different sets of extracellular recordings from four distinct neural sources have been exploited to that purpose. The first dataset is recorded from an adult male monkey using the Utath 10×10 microelectrode array implemented in the prefrontal cortex, the second one was obtained from the visual cortex of a rat using a stainless-steel-tipped microelectrode, the third dataset came from recording in a human medial lobe using intracranial electrode, and finally, the fourth one was extracted from recordings in a macaque parietal cortex using a single tetrode. Simulation results show that our approach is effective and robust, and outperforms state-of-the-art adaptive detection methods in its category (i.e., efficient and simple, and do not require a priori knowledge about neural spike waveforms shapes).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».