Learnable latent embeddings for joint behavioural and neural analysis
CEBRA ist einfach der Wahnsinn! Diese tolle maschinelle Lernmethode komprimiert Zeitreihen auf eine Art und Weise, die versteckte Strukturen in den Datenvariabilitäten aufdeckt. Sie rockt besonders bei gleichzeitig aufgezeichneten Verhaltens- und neuronalen Daten und kann Aktivitäten aus dem visuellen Kortex des Mäusegehirns decodieren, um ein gesehenes Video zu rekonstruieren.
Schlüsselfunktionen
- Zeitreihenkomprimierung: CEBRA packt Zeitreihen so zusammen, dass versteckte Muster sichtbar werden.
- Verhaltens- und neuronale Daten: Die Methode ist besonders gut, um Verhaltens- und neuronale Daten gleichzeitig zu analysieren.
- Video-Decodierung: CEBRA kann Aktivitäten aus dem visuellen Kortex des Mäusegehirns decodieren, um ein gesehenes Video zu rekonstruieren.
Anwendungsbeispiele
- Ratten-Hippocampus-Daten: CEBRA wurde auf Daten aus dem Ratten-Hippocampus angewendet, um Position und neuronale Aktivität zu analysieren.
- Mäuse-visueller Kortex: Die Methode wurde auch auf Daten aus dem visuellen Kortex von Mäusen angewendet, die am Allen Institute gesammelt wurden.
Validierung und Leistung
CEBRA erzielt eine mittlere absolute Fehlerrate von 5 cm bei einer Gesamtpistenlänge von 160 cm. Die Methode wurde sowohl an Kalzium- als auch an Elektrophysiologie-Datensätzen validiert und zeigt ihre Nützlichkeit für sensorische und motorische Aufgaben sowie für einfache und komplexe Verhaltensweisen über verschiedene Spezies hinweg.
Zusammenfassung
CEBRA ist ein neuartiges Kodierungsverfahren, das Verhaltens- und neuronale Daten gemeinsam nutzt, um konsistente und leistungsstarke latente Räume zu erzeugen. Diese Methode ermöglicht es, sowohl Hypothesen zu testen als auch ohne Labels Entdeckungen zu machen. CEBRA kann für die Abbildung von Raum, die Entdeckung komplexer kinematischer Merkmale und die schnelle, hochgenaue Decodierung von natürlichen Filmen aus dem visuellen Kortex verwendet werden.
Zugänglichkeit
Das Preprint ist auf verfügbar, und die offizielle Implementierung des CEBRA-Algorithmus findet sich auf .
