MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801961546

Algorithmes et processeurs temps réel de traitement de signaux neuronaux pour une plateforme optogénétique sans fil

2015· article· fr· W2801961546 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriel Gagnon-Turcotte

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’acquisition des signaux électriques provenant des neurones du cerveau permet aux neurobiologistes de mieux comprendre son fonctionnement. Dans le cadre de ce travail, de nouveaux algorithmes de compression des signaux neuronaux sont conçus et présentés. Ces nouveaux algorithmes sont incorporés dans trois nouveaux dispositifs optogénétiques sans fil miniature capable de stimuler optiquement l’activité neuronale et de transmettre sans fil les biopotentiels captés par plusieurs microélectrodes. Deux de ces systèmes sont capables de compresser les signaux provenant de deux microélectrodes ainsi que de stimuler optiquement via deux diodes électroluminescentes (DEL) haute puissance. Afin de réduire la bande passante des transmetteurs sans fil utilisés, ces deux systèmes sont dotés d’un nouvel algorithme de détection des potentiels d’actions qui génère de meilleurs taux de détection que les algorithmes existants, tout en nécessitant moins de ressources matérielles et de temps de processeur. Un troisième dispositif incorporant les algorithmes de détection et de compression fût conçu. Ce dispositif est le seul système optogénétique sans fil comportant 32 canaux de stimulation optique et 32 canaux d’enregistrement électrophysiologiques en parallèle. Il utilise une nouvelle technique de compression par ondelettes permettant d’augmenter significativement le nombre de canaux sous observation sans augmenter la consommation de l’émetteurrécepteur. Cette nouvelle méthode de compression se distingue des méthodes existantes en atteignant de meilleurs taux de compression tout en permettant de reconstruire les signaux compressés avec une meilleure qualité. Au moment de la rédaction de ce mémoire, il s’agit des premiers dispositifs optogénétiques sans fil à offrir simultanément de la stimulation optique multicanal, de l’enregistrement électrophysiologique multicanal ainsi que de la détection/compression in situ des potentiels d’actions. Grâce à leur design novateur et aux innovations apportées par les nouveaux algorithmes de traitement des signaux, les systèmes conçus sont plus légers et plus compacts que les systèmes précédents, rendant ces dispositifs indispensables afin de mener des expériences sur le cerveau de petits animaux libres de leurs mouvements. Les trois systèmes ont été validés avec grand succès par des expériences in vivo sur des souris transgéniques au Centre de Recherche de l’Institut Universitaire en Santé Mentale de Québec (CRIUSMQ).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorpus Université Laval (Université Laval)Même sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207