AB001. How to optimize the visual contrast response of cortical neurons
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the visual system, one of the most explored neural behaviors is the response of cells to changes in visual contrast. This neural response to visual contrast, also known as the contrast response function (CRF), can be fitted with the Naka-Rushton equation (NRE). Assessing the CRF of many neurons at the same time is critical to establishing functional visual properties. However, maximizing the performance of neurons to fit the NRE, while minimizing their time acquisitions is a challenge. We present a method to accurately obtain reliable NRE fits from experimental data, that ensure a reasonable time of record acquisition. Methods: We simulated CRF of cortical neurons with a toy model based on the response of Poisson spike trains to varied levels of contrasts. We first tested whether mean values or the whole set of contrast responses fit better the NRE. Then, we analyzed what were the boundaries to optimize the fit of the NRE, and after we explore the consequences of fitting the NRE with single- or multi-units. With these outcomes, we varied experimental parameters such as the number of trials, number of input contrasts and length of time acquisition to calculate the errors of fitting CRFs. Those data sets that maximize the CRF fit but minimize the time of recording were selected. The selected data set was then evaluated in visual cortical neurons of anesthetized cats from areas 17, 18 and 21a. Results: First, we found that is always better to fit the NRE with mean values rather than the whole set of points. Then, we noticed that either removing or imposing loose boundaries to the CRF parameters lead to an increase in the performance of the NRE fit. Afterward, we found that single units (SU) or assume multi-unit formed of several SUs (>30) adjusted considerably better the NRE fit. Finally, the experiments showed that specific sets of patterns (number of trials, number of input contrasts and length of time acquisition) satisfied our two constraints: minimize the error of the NRE fit while maximizing the acquisition time of recording. The most characteristic pattern was the one with 6 points, 15 repetitions and 1 second of duration. However, cortical areas varied in the representation of the patterns. Conclusions: Theoretical simulations of many different sets of patterns and their following experimental validation suggest strongly that a particular set of patterns can satisfy the imposed constraints. With this approach, we provided a tool that allows an optimal design of stimuli to assess the CRF of large neuronal populations and guarantees the finest fit for each unit analyzed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».