Detection of Active and Silent States in Neocortical Neurons from the Field Potential Signal during Slow-Wave Sleep
Notice bibliographique
Résumé
Oscillations of the local field potentials (LFPs) or electroencephalogram (EEG) at frequencies below 1 Hz are a hallmark of the slow-wave sleep. However, the timing of the underlying cellular events, which is an alternation of active and silent states of thalamocortical network, can be assessed only approximately from the phase of slow waves. Is it possible to detect, using the LFP or EEG, the timing of each episode of cellular activity or silence? With simultaneous recordings of the LFP and intracellular activity of 2-3 neocortical cells, we show that high-gamma-range (20-100 Hz) components in the LFP have significantly higher power when cortical cells are in active states as compared with silent-state periods. Exploiting this difference we have developed a new method, which uses the LFP signal to detect episodes of activity and silence of neocortical neurons. The method allows robust, reliable, and precise detection of timing of each episode of activity and silence of the neocortical network. It works with both surface and depth EEG, and its performance is affected little by the EEG prefiltering during recording. These results open new perspectives for studying differential operation of neural networks during periods of activity and silence, which rapidly alternate on the subsecond scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».