Analyzing large-scale spike trains data with spatio-temporal constraints

Hassan Nasser 1 Olivier Marre 2, 3 Selim Kraria 1 Thierry Viéville 4 Bruno Cessac 1
1 NEUROMATHCOMP - Mathematical and Computational Neuroscience
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , JAD - Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné : UMR6621
4 Mnemosyne - Mnemonic Synergy
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, IMN - Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux], Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Résumé : Les récents progrès expérimentaux ont permis d'enregistrer plusieurs centaines de simultanément neurones de la rétine ainsi que dans le cortex. Analyser un tel énorme quantité de données nécessite d'élaborer des statistiques, mathématiques et de nom- méthodes iCal, pour décrire à la fois la structure spatio-temporelle de la population activité et sa pertinence pour codage sensoriel. Parmi ces méthodes, le maxi- principe de l'entropie maman a été utilisé pour décrire les statistiques de trains de potentiels. Rappelons que le principe de l'entropie maximale se compose de xing un ensemble de contraintes, déterminée par la moyenne empirique des quantités ("observables") mesurée sur la trame: pour le taux d'anneau exemple moyenne de neurones, ou par paires corres- tions. Maximiser l'entropie statistique compte tenu de ces contraintes constitue une distribution de probabilité, appelée distribution de Gibbs, qui donne une statistique modèle de t les données et extrapoler les lois phénoménologiques. La plupart des approches ont été limitées aux quantités observables instantanées dire correspondant à pointes se produisant en même temps (maillots, paires, triplets et ainsi de suite).
Type de document :
Communication dans un congrès
NeuroComp/KEOpS'12 workshop beyond the retina: from computational models to outcomes in bioengineering. Focus on architecture and dynamics sustaining information flows in the visuomotor system., Oct 2012, Bordeaux, France. 2012


https://hal.inria.fr/hal-00756467
Contributeur : Thierry Viéville <>
Soumis le : vendredi 23 novembre 2012 - 09:58:57
Dernière modification le : jeudi 10 septembre 2015 - 01:08:33
Document(s) archivé(s) le : dimanche 24 février 2013 - 03:47:39

Fichier

Nasser_etal.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00756467, version 1

Collections

Citation

Hassan Nasser, Olivier Marre, Selim Kraria, Thierry Viéville, Bruno Cessac. Analyzing large-scale spike trains data with spatio-temporal constraints. NeuroComp/KEOpS'12 workshop beyond the retina: from computational models to outcomes in bioengineering. Focus on architecture and dynamics sustaining information flows in the visuomotor system., Oct 2012, Bordeaux, France. 2012. <hal-00756467>

Exporter

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

367

Téléchargements du document

84