CEBRA

CEBRAは、時間系列データを圧縮し、データの変動性に隠れた構造を明らかにする機械学習手法です。この手法は、行動と神経データを同時に記録する際に特に優れており、マウスの脳の視覚皮質の活動から視聴されたビデオを再構築することができます。CEBRAは、行動と神経データを共同で使用し、仮説主導または発見主導の方法で一貫性と高性能な潜在空間を生成します。この潜在空間は、意味のある違いを明らかにするための指標として使用でき、また、デコードにも利用されます。CEBRAは、カルシウムイメージングデータや電気生理学データセット、感覚および運動タスク、単純または複雑な行動にわたる種々のデータに対してその精度を検証し、その有用性を実証しています。さらに、CEBRAは、空間のマッピング、複雑な運動学的特徴の解明、2光子およびNeuropixelsデータにわたる一貫した潜在空間の生成、視覚皮質からの自然映像の高速かつ高精度なデコードに使用できます。