Determining Patterns in Neural Activity for Reaching Movements Using Nonnegative Matrix Factorization

Determining Patterns in Neural Activity for Reaching Movements Using Nonnegative Matrix Factorization

Tác giả: Sung-Phil Kim, Yadunandana N. Rao, Deniz Erdogmus, Justin C. Sanchez, Miguel A. L. Nicolelis, Jose C. Principe

Lĩnh vực: EURASIP Journal on Applied Signal Processing

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp phân tích dữ liệu hoạt động thần kinh sử dụng phân rã ma trận không âm (NMF), một phương pháp độc lập với mô hình. Kỹ thuật này cho phép xác định các mẫu không gian-thời gian cục bộ của hoạt động thần kinh dưới dạng các vector cơ sở thưa. Sự thưa của các vector cơ sở này có thể giúp suy luận các mối tương quan giữa các mô hình kích hoạt vỏ não và hành vi. Phương pháp này được chứng minh tính hữu dụng thông qua việc ghi lại tín hiệu thần kinh trong môi trường giao diện não-máy (BMI). Kết quả cho thấy, bằng cách sử dụng phân tích NMF, hiệu suất của các mô hình BMI có thể được cải thiện thông qua việc cắt tỉa đầu vào phù hợp.

Mục lục chi tiết:

• 1. INTRODUCTION
• 2. NONNEGATIVE MATRIX FACTORIZATION
• 3. FACTORIZATION OF THE NEURONAL ACTIVITY MATRIX
• 3.1. Data preparation
• 3.2. Analysis of factorization process
• 3.3. Case studies
• 3.4. Modeling improvement for BMI using NMF
• 3.5. Discussions
• 4. CONCLUSIONS