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Spike count analysis for multiplexing inference (SCAMPI)
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AI
DOI：10.1007/s10827-025-00918-1.png)
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摘要
En 中文
理解神经元如何编码多个同时存在的刺激是神经科学中的一个基本问题。我们之前提出了一种关于随机编码模式的新理论，其中神经元在呈现多个刺激时，其放电活动会在其构成的单刺激活动模式之间动态切换（Groh et al., 2024）。在这里，我们提出了一种针对此类复用现象的增强型综合统计检验框架。与之前的方法类似，我们的方法评估双刺激反应是否可以被视为与单刺激基准相关的泊松分布的混合。我们的增强框架在两个方面改进了先前的方法。首先，它引入了一套更强的复用干扰项，包括一个涵盖过离散活动模式的类别，这些模式与单刺激基准无关，从而减少了对复用的误判。其次，它可以检测连续混合，这可能表明更快的波动——即在亚试次时间尺度上——这些在过去可能被忽略。我们利用贝叶斯推断框架，将具有最高后验概率的假设视为获胜假设，并采用预测递归边缘似然方法对潜在混合分布进行非参数估计。对先前发现的重新分析证实了活动波动的普遍性，并表明这些波动可能发生在比之前建议的更快的时程上。我们进一步证实，复用现象在（a）颞下回面孔区系统中，对于面孔刺激的组合比对于面孔和非面孔物体的组合更为普遍；（b）在初级视觉皮层中，对于区分开来的物体比对于融合的物体更为普遍。
Keyword:
Neural Spiking
Brain Encoding
Signal multiplexing
Poisson Mixtures
Predictive Recursion
期刊
J
IF:
2
论文数:
23
被引数:
0
机构
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