Modeling spike-band extracellular background activity using Johnson's SU distribution
Aksiyon potansiyeli bandındaki hücre dışı arka plan etkinliğinin Johnson SU dağılımı kullanılarak modellenmesi
- Tez No: 769827
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Kompleks bir organ olan beyin büyük bir bilgi işleme cihazı olarak işlev görmektedir. Buradaki bilgi, beyindeki sinir hücreleri tarafından işlenmektedir. Beynin yapısını anlamlandırabilmek için sinir hücrelerinin aktivitelerinin incelenmesi ve anlamlandırılması kritiktir. Bu yüzden bilim adamları sinir hücrelerinin elektriksel özelliklerini inceleyebilmek için hücre dışı sinir kayıtlarını kullanmaktadır. Hücre dışı sinir kayıtları deneklere (örn. sıçan) kronik olarak yerleştirilebilen mikro elektrot dizileri aracılığıyla alınabilmektedir. Bu kayıtlar içerisinde nöronlar tarafından üretilen kısa süreli ve büyük genlikli sinyaller aksiyon potansiyeli, bir diğer deyişle vuru, olarak adlandırılmaktadır. Laboratuvar ortamında anestezi altında olmayan ve davranış sergileyen bu deneklerden alınan kayıtlar tekil bir nöronun aktivitesini ve beynin işleyişini anlamlandırabilmek için önemli bilgiler içermektedir. Bu kayıtların analiz edilmesi invaziv beyin-makine arayüzü (iBMA) ve nörobilim deneyleri için de kritiktir. Kayıtlar, ilk olarak aksiyon potansiyellerini tespit edebilmek için uygun kesim frekanslarında bant geçiren bir filtre ile filtrelenmektedir. Artık sinyal aksiyon potansiyeli ve arka plan aktivitesinden oluşmaktadır. Burada arka plan aktivitesi elektrottan göreceli olarak uzak olan nöronlar tarafından üretilmektedir. Elektrota göreceli olarak yakın sinyaller de asıl aksiyon potansiyelleridir ve bu sinyallerin arka plan aktivitesinden ayrımlandırılması kritiktir. Literatürde bu problem genellikle genlik eşikleme yöntemiyle çözülmektedir. Fakat mevcut eşik değeri genellikle araştırmacı tarafından belirlenen bir katsayı ile veriden hesaplanan standart sapmanın çarpımı kullanılarak belirlenmektedir ve bu yöntemler subjektif bir yaklaşım içermektedir. Eşik değerinin yüksek olarak belirlenmesi aksiyon potansiyeli verisinin, arka plan aktivitesi olarak sınıflandırılmasına ya da düşük olarak belirlenmesi arka plan aktivitesinin, aksiyon potansiyeli olarak sınıflandırılmasına sebep olabilir. Eşikleme veri işleme adımında ilk adım olduğundan ve sonraki adımları doğrudan etkileyebileceğinden dolayı kritiktir. Bu yüzden eşikleme için tamamen veriye dayalı, objektif yöntemlerin kullanılması bir ihtiyaçtır. Halihazırda, kırpık Normal dağılım ile hesaplanan kırpma eşikleri, kırpık Johnson's SU (JSU) dağılımı ile hesaplanan kırpma eşikleri ve Otsu-tabanlı eşik yöntemleri ile tamamen veriye dayalı eşikleme gerçekleştirilebilmektedir. Kırpık Normal yönteminde veri dağılımının ortanca değerinin üstündeki ve altındaki değerlerde yinelemeli olarak 'kırpma eşikleri' adı verilen bir çift eşik değeri aranmaktadır. Her yinelemede, veriler mevcut eşik adaylarıyla kırpılır ve kırpık Normal dağılım veriye maksimum olabilirlikle uyumlanır. Dağılımın uyumluluğunu test etmek için Kolmogorov-Smirnov testi (KS) kullanılmıştır. Burada KS testini geçen ve en geniş aralığı veren eşik değeri çifti asıl eşik değeri olarak belirlenmektedir. Benzer yaklaşım kırpık JSU yönteminde de kullanılmıştır, burada kırpık Normal dağılım yerine veri kırpık JSU dağılımı ile uyumlanarak eşik değeri çifti aranmaktadır. Bu çalışmada da tamamen veriye dayalı yöntemler incelenmiş, birbiriyle kıyaslanmıştır. Kıyaslama için arka plan aktivitesinin standart sapması bilinen ve farklı ateşleme hızlarına sahip 21 adet gerçekçi benzetim verisi kullanılmıştır. Eşik değerleri arasında kalan örneklerin standart sapma değeri, arka plan dağılım karakteristiği için kritiktir. Bu yüzden gerçekçi benzetim verilerinde, arka plan standart sapmasının kestirilmesine göre eşikleme yöntemlerinin performansları kıyaslanmıştır ve en iyi kestiren yöntem Otsu-tabanlı yöntem olmuştur. Kruskal-Wallis testine göre her ateşleme hızında Otsu-tabanlı yöntemle kestirilen standart sapmanın, arka plan aktivitesinin gerçek standart sapmasından ayrışmadığı gözlemlenmiştir. Ayrıca Otsu-tabanlı eşik değerleri arasında kalan örneklerin olasılık dağılımlarına uygun olup olmadığı incelenmiştir ve kıyaslama için KS testi kullanılmıştır. Bu aralıkta sadece iki ateşleme hızında kırpık Normal dağılım KS testi geçerken, kırpık JSU ile her ateşleme hızında arka plan aktivitesi başarılı bir şekilde modellenebilmiştir. JSU 4 parametreli (γ, δ, ξ ve λ) bir dağılımdır. ξ ve λ parametreleri dağılımın konum ve ölçek parametreleri iken γ, δ parametreleri dağılımın çarpıklığını ve basıklığını birlikte etkileyen şekil parametreleridir. JSU ayrıca ağır kuyruklu ve çok basık bir dağılımdır ve bu yüzden verinin ortanca değerinden uzak değerleri modellemede Normal dağılıma nazaran daha fazla esneklik sağlamaktadır. Bu çalışmada ayrıca simüle veriler ve gerçek veri Pearson'un çarpıklık ve basıklık uzayında gösterilmiştir. Bu uzayda Johnson'un dağılımlarına karşılık gelen bölgeler belirtilmiştir. Eğer veri uzay içerisinde JSU bölgesine karşılık gelmezse, eşik değerleri kırpık Normal dağılım ile hesaplanmıştır. Burada 21 adet simüle verinin 20'si ve gerçek veri JSU bölgesine karşılık gelmektedir. Fakat hesaplama maliyetleri karşılaştırıldığında JSU yöntemi en yüksek hesaplama maliyetine sahip yöntemdir. Maliyetin azaltılması gerçek zamanlı uygulamalar için kullanışlı olabilmesi açısından önemlidir. Bu yüzden JSU (JSU all) dağılımında her bir parametre başlangıçtaki değerine (herhangi bir kırpma olmadan tüm veriden kestirilen) sabitlenerek, diğer üç farklı parametrenin kestirildiği dört farklı parametre-sabitli JSU dağılımları (JSU γ, JSU δ, JSU ξ ve JSU λ) bu çalışmada önerilmiştir. Başlangıçtaki değerler için ξ ve λ veriden hesaplanan konum ve ölçek değerlerine, γ ve δ ise sırasıyla çarpıklık ve basıklık değerlerine sabitlenmiştir. Parametre sabitlenerek (JSU λ yöntemi hariç) hesaplama süresi JSU all 'a göre yaklaşık 1/7'sine kadar düşürülebilmektedir. Parametre sabitli yöntemler arasında en hızlı yöntem JSU δ'dır. Ancak parametre sabitlemeye rağmen en hızlı sonuçlar Otsu-tabanlı yöntem ile elde edilmiştir. Ayrıca parametre sabitli yöntemlerin eşikleme performansları incelenmiştir ve JSU ξ ile JSU all 'dan daha iyi sonuçlar elde edilebilmiştir. Ancak simüle verilerde Otsu-tabanlı eşik değerleri arasında kalan örneklerin dağılımını modellemede JSU all kadar başarılı olamamışlardır. Bu çalışmada analizlerde ek olarak simüle veriler yerine 1 sn uzunluğunda gerçek veri kullanılmıştır ve eşiklemeler gerçek veri üzerinde de gerçekleştirilmiştir. Simüle veriler her ne kadar gerçek verinin bazı karakteristik özelliklerini kapsasalar da, gerçek veriler farklı genliklere sahip aksiyon potansiyeli verilerini içerdiklerinden dolayı fizyolojik olarak simüle verilerden ayrışmaktadır. Otsu-tabanlı yöntemin simüle verilerdeki başarısından dolayı bu yöntem burada referans olarak kullanılmıştır. Otsu-tabanlı yönteme göre parametre sabitli yöntemlerin de gerçek veri üzerinde iyi sonuçlar verdiği bu çalışmada gösterilmiştir. En yüksek olabilirlikle kestirilen standart sapmalarda en başarılı sonuç kırpık Normal dağılım ile hesaplanan kırpma eşikleri ile elde edilmiştir. Gerçek veride Otsu-tabanlı eşik değerleri arasında kalan örnekler JSU γ, JSU δ ve JSU ξ ile modellenebilmiştir. Fakat simüle verilerde olduğu gibi gerçek veride de kırpık Normal dağılım ile modellenememiştir. Bu bulgular tamamen veriye dayalı, tam otomatik bir invaziv beyin-makine arayüzü geliştirilebilmesi için önemlidir.
Özet (Çeviri)
Extracellular neural recordings are collected in awake behaving subjects (e.g. rats) via microelectrode arrays that are chronically implanted into the brain. These recordings contain important information about the activity of individual neurons and the functioning of the brain. In order to detect the action potentials, or spikes, in the recordings, the recordings are first bandpass filtered with cut-off frequencies that are appropriate for spike detection. Now the signal consists of spikes and background activity. Here, background activity is produced by neurons relatively far from the electrode. It is critical to distinguish the spikes from the background activity. In the literature, this problem is usually solved by amplitude thresholding. However, currently, the threshold value is usually determined by multiplying a coefficient determined subjectively by the researcher by the estimated standard deviation of the data under an assumption of Normality. By contrast, purely data-driven thresholding can be performed with truncation thresholds calculated with the truncated Normal distribution, truncation thresholds calculated with the truncated Johnson's SU (JSU) distribution, and an Otsu-based method. In the present study, completely data-driven amplitude thresholding methods are examined and compared against each other. Realistic simulated extracellular neural recording data having 21 different firing rate levels were used in the analyses. The methods were compared in terms of the accuracy with which they allowed the standard deviation of the background activity to be estimated. The best method was found to be the Otsu-based method. In addition, the distribution of the data encompassed by the Otsu-based threshold values was examined. It was found that the truncated Normal distribution could pass the Kolmogorov-Smirnov (KS) test only at two firing rates, while the truncated JSU distribution could pass the test at all firing rates tested. JSU is a distribution with 4 parameters (γ, δ, ξ, and λ) and therefore provides more flexibility in modeling than the Normal distribution. However, when computational costs are compared, the JSU method has the highest computational cost. Reducing the cost is important in terms of being useful for real-time applications. Therefore, four different parameter-fixed JSU distributions (JSU γ, JSU δ, JSU ξ, and JSU λ) are proposed in this study, in which each parameter is fixed to its initial value (estimated before any truncation) and the other three different parameters are estimated after truncation. By fixing one parameter (except for ), the calculation time can be reduced to approximately 1/7 of JSU all. The thresholding performance of these methods has been studied and JSU ξ has been shown to give better results than JSU all. However, the parameter-fixed models were not as successful as JSU all in fitting the data encompassed by the Otsu-based threshold values. All the analyses were also performed on a real data segment of 1 second duration. Due to the success of the Otsu-based method in simulated data, it was used as a reference. It has been shown that standard deviation estimates computed using parameter-fixed methods are comparable to the estimate produced by the Otsu-based method. Moreover, the data encompassed by the Otsu-based threshold values could be successfully modeled using the JSU γ, JSU δ, and JSU ξ distributions. These findings are important for the development of a fully data-driven and automated invasive brain-machine interface.
Benzer Tezler
- Yol taşıtı boyuna dinamiği kural tabanlı kontrolcüleri
Road vehicle longitudinal dynamics rule based controllers
SEMİH TUNACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ
- Yüksek güçlü IGBT'ler için kapı sürme devresi
Gate drive circuit for high power IGBTs
OSMAN TANRIVERDİ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
- Effects of root cepstral coefficients on speaker recognition performance over telephone channels
Kök kepstral katsayılarının telefon hatları üzerinde konuşmacı tanıma performansına etkisi
MUSTAFA SELVİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
- Esnek sistemlerde aktif titreşim kontrolü
Active vibration control of flexible systems
ARZUMAN CAN KUTLUCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER
- Hidrolik simülatörlerin kontrolü
Control of hydraulic simulators
UFUK DURSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN