Detection of directional interactions between neurons from spike trains

Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem

• dc.contributor.author Malvestio, Irene
• dc.contributor.other Andrzejak, Ralph Gregor
• dc.contributor.other Livi, Roberto
• dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
• dc.date.accessioned 2024-03-16T02:33:55Z
• dc.date.available 2024-03-16T02:33:55Z
• dc.date.issued 2019-03-13T12:25:49Z
• dc.date.issued 2019-03-13T12:25:49Z
• dc.date.issued 2019-02-21
• dc.date.modified 2024-03-15T10:58:05Z
• dc.description.abstract An important problem in neuroscience is the assessment of the connectivity between neurons from their spike trains. One recent approach developed for the detection of directional couplings between dynamics based on recorded point processes is the nonlinear interdependence measure L. In this thesis we first use the Hindmarsh-Rose model system to test L in the presence of noise and for different spiking regimes of the dynamics. We then compare the performance of L against the linear cross-correlogram and two spike train distances. Finally, we apply all measures to neuronal spiking data from an intracranial whole-night recording of a patient with epilepsy. When applied to simulated data, L proves to be versatile, robust and more sensitive than the linear measures. Instead, in the real data the linear measures find more connections than L, in particular for neurons in the same brain region and during slow wave sleep.
• dc.description.abstract Un problema important en la neurociència és determinar la connexió entre neurones utilitzant dades dels seus trens d’impulsos. Un mètode recent que afronta la detecció de connexions direccionals entre dinàmiques utilitzant processos puntuals és la mesura d’interdependència no lineal L. En aquesta tesi, utilitzem el model de Hindmarsh-Rose per testejar L en presència de soroll i per diferents règims dinàmics. Després comparem el desempenyorament de L en comparació al correlograma lineal i a dues mesures de trens d’impulsos. Finalment, apliquem totes aquestes mesures a dades d’impulsos de neurones obtingudes de senyals intracranials electroencefalogràfiques gravades durant una nit a un pacient amb epilèpsia. Quan utilitzem dades simulades, L demostra que és versàtil, robusta i més sensible que les mesures lineals. En canvi, utilitzant dades reals, les mesures lineals troben més connexions que L, especialment entre neurones en la mateixa àrea del cervell i durant la fase de son d’ones lentes.
• dc.description.abstract Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
• dc.format 94 p.
• dc.format application/pdf
• dc.format application/pdf
• dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/666226
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/36831
• dc.language.iso eng
• dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
• dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
• dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
• dc.subject.keyword Spike trains
• dc.subject.keyword Connectivity
• dc.subject.keyword Nonlinear time series analysis
• dc.subject.keyword Generalized synchronization
• dc.subject.keyword Hindmarsh-Rose neurons
• dc.subject.keyword Coupled oscillators
• dc.subject.keyword Epilepsy
• dc.subject.keyword Neuronal single-unit recordings
• dc.subject.keyword Trens d’impulsos
• dc.subject.keyword Connectivitat
• dc.subject.keyword Anàlisi de sèries temporals no lineals
• dc.subject.keyword Sincronització generalitzada
• dc.subject.keyword Neurones Hindmarsh-Rose
• dc.subject.keyword Oscilladors acoblats
• dc.subject.keyword Epilèpsia
• dc.subject.keyword Gravacions neuronals d’unitat única
• dc.subject.keyword 62
• dc.title Detection of directional interactions between neurons from spike trains
• dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
• dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion