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- Spike sorting is a class of techniques used in the analysis of electrophysiological data. Spike sorting algorithms use the shape(s) of waveforms collected with one or more electrodes in the brain to distinguish the activity of one or more neurons from background electrical noise. Neurons produce action potentials that are referred to as 'spikes' in laboratory jargon. Frequently this term is used for electrical signals recorded in the vicinity of individual neurons with a microelectrode (exception: 'spikes' in EEG recordings). In these recordings action potentials appear as sharp spikes (deviations from the baseline). These extracellular electrodes pick up all the components constituting the field at the point of its contact. This includes the component due to the synaptic currents and the action potentials. The synaptic currents have slower time course and the spikes have faster time course. They are thus easily separated by filtering: highpass for spikes and low pass for the synaptic mechanisms. The component of the field due to the synaptic mechanism is referred to as the local field potential (LFP). Spike sorting refers to the process of assigning spikes to different neurons. The background to this is that the exact time course of a spike event as recorded by the electrode depends on the size and shape of the neuron, the position of the recording electrode relative to the neuron, etc. These electrodes, positioned outside of the cells in the tissue, however, often 'see' the spikes generated by several neurons in their vicinity. Since the spike shapes are unique and quite reproducible for each neuron they can be used to distinguish spikes produced by different neurons, i.e. to separate the activity produced by each. Technically this is often achieved based on different sizes of the spikes (simple but inaccurate version) or more sophisticated analyses which make use of the entire waveform of the spikes. The techniques often use tools such as principal components or wavelet analysis. Multiple electrodes record different waveforms for each individual spike elicited by the neurons in the vicinity of the electrodes. The geometric configuration of the electrodes can then be used to define additional dimensions to analyze which spikes originated from which individual cell in the recorded population of cells. Thus the spike sorting using multiple electrodes is better than sorting based simply on waveform shape. The most popular setup involves the use of four micro electrodes, called 'tetrodes' (different from the vacuum tube Tetrode), though more electrodes may be used. Recording electrodes can be metal wires or fine print on a PCB with gold or platinum plated at their exposed tips to ensure good contact and prevent change in resistance while the experiment is going on. Principal Component weights of spikes from two different neurons Spike shapes colored according to their assignment to different neurons. The blue trace could not be assigned unequivocally. (en)
- Le spike sorting (littéralement triage de potentiels d'action) est un procédé permettant d'extraire d'un enregistrement électrophysiologique extracellulaire les potentiels d'actions (les spikes) provenant d'un neurone bien défini. (fr)
- Spike sorting (letteralmente: ordinamento dei potenziali d'azione) è una classe di tecniche utilizzate nell'analisi di dati elettrofisiologici. Gli algoritmi di spike sorting sfruttano le forme d'onda registrate da uno o più elettrodi nel cervello, in modo da distinguere l'origine dell'attività di uno o più neuroni dal resto del rumore elettrico di fondo. Pesi della componente principale degli spike di due neuroni differentiCurve degli spike colorate in accordo al neurone di provenienza. La curva blu non può essere assegnata univocamente. I neuroni producono il potenziale d'azione a cui ci si può riferire con la parola inglese spike. Questo termine è frequentemente utilizzato per i segnali registrati nelle vicinanze di neuroni individuali con un elettrodo, con l'eccezione degli 'spike' dell'EEG che non sono affatto il potenziale d'azione di un singolo neurone. In queste registrazioni i potenziali d'azione appaiono come dei picchi (spike) tra tutta l'attività elettrica intorno a quel punto. Questa è formata da una componente dovuta al potenziale sinaptico e, per l'appunto, al potenziale d'azione. Il potenziale sinaptico ha una frequenza minore rispetto al potenziale d'azione. Per questo motivo può essere separato facilmente tramite l'applicazione di un filtro; passa alto nel caso degli spike e passa basso nel caso della corrente sinaptica. La componente dovuta al potenziale sinaptico è conosciuta con il nome di local field potential (LFP). Lo spike sorting si riferisce al processo dell'assegnazione degli spike ai differenti neuroni presenti nell'area. Questo può essere effettuato grazie al fatto che il tempo esatto durante il quale lo spike è registrato dipende dalla grandezza e dalla forma del neurone, dalla posizione relativa tra l'elettrodo e il neurone e da altri fattori fisici, come la forma dell'elettrodo, ecc. Gli elettrodi, però, essendo posizionati fuori dalla cellula, spesso registrano gli spike prodotti da una grande varietà di neuroni nella zona. Dal momento che la forma degli spike è unica e abbastanza riconoscibile per ogni neurone, si può sfruttare una registrazione simultanea per riconoscere la provenienza di ogni spike, ovvero distinguere l'attività prodotta da ogni neurone. Tecnicamente questo è spesso ottenuto grazie alla semplice comparazione delle dimensioni degli spike (massimi), oppure, in modo più accurato, con un'analisi che fa uso dell'intera forma d'onda, sfruttando strumenti quali l'analisi delle componenti principali o la trasformata Wavelet In realtà, tutta questa procedura fornisce risultati migliori se effettuata con più elettrodi che registrano gli stessi spike. Infatti, questo viene registrato contemporaneamente da diversi elettrodi e grazie alla conoscenza della geometria e della distanza di questi elettrodi è possibile ricostruire l'origine dello spike. Il più diffuso tipo di multi elettrodo è il , formato da 4 elettrodi accoppiati, sebbene configurazioni con più elettrodi possono essere sfruttate. (it)
- Classificação de disparos neuronais ou Spike sorting é uma classe de técnicas utilizadas na análise de dados eletrofisiológicos. Algoritmos de spike sorting utilizam a forma dos registros com um ou mais eletrodos. Seu objetivo é identificar a atividade de um ou mais neurônios, separando-a do ruído de fundo. Neurônios produzem potenciais de ação que são chamados de spikes, no jargão das Neurociências. No inglês, spike significa algo pontiagudo, como um prego. Os spikes podem ser observados em registros de sinais elétricos medidos nas imediações de neurônios individuais com microeletrodos, por exemplo. Nestes registros, os potenciais de ação dos neurônios aparecem como pontas afiadas (desvios da linha de base). Eletrodos extracelulares captam as correntes e os spikes. As correntes sinápticas têm maior tempo de duração, e os spikes, têm menor tempo de duração. Assim, os dois são facilmente separáveis. , pesquisador do Laboratório MAP 5 da Universidade Paris Descartes sugere que, no processo identificação dos spikes seja utilizado o desvio mediano absoluto: pontos da trilha que se distanciem do serão considerados spikes. Spike sorting refere-se ao processo de atribuição dos spikes (picos nos dados eletrofisiológicos) a diferentes neurônios. Entende-se que a duração do potencial de ação registrada pelo eletrodo depende do tamanho e da forma do neurônio e da posição do eletrodo em relação ao neurônio. O problema pode ser mais bem compreendido por meio de uma analogia, segundo Pouzat: imagine uma festa em que as pessoas conversam e há microfones instalados nas paredes. Por meio do registro dos microfones é possível identificar os autores das falas gravadas pelos microfones, desde que seja realizada uma triagem dos registros sonoros. As pessoas corresponderiam aos neurônios, os microfones aos eletrodos e as falas, aos dados eletrofisiológicos. Os eletrodos são posicionados no lado de fora dos neurônios e, assim, muitas vezes, uma mesma trilha possui spikes (picos) de mais de um neurônio, isto é, de toda uma vizinhança. Como as formas dos picos são bastante diferentes entre neurônios distintos, é possível separar o potencial de ação de cada um deles no registro. No processo de separação, são utilizadas informações sobre toda a forma do spike, e são, então, aplicadas técnicas estatísticas como a Análise de Componentes Principais. Múltiplos eletrodos gravam formas de trilhas diferentes para cada potencial de ação emitido por neurônios na vizinhança dos eletrodos. A configuração geométrica dos eletrodos pode, então, ser usada para definir as dimensões adicionais para analisar quais spikes se originaram de cada célula da população de células gravadas. Assim, realizar spike sorting utilizando vários eletrodos é melhor do que a classificação baseada simplesmente na forma do potencial de ação. Pesos da Análise de Componentes Principais para dois neurônios distintos. Formas coloridas conforme a correspondência a diferentes neurônios. O azul não pôde ser designado inequivocamente. (pt)
- Сортировка спайков (от англ. spike sorting) или классификация нейронных потенциалов действия — совокупность алгоритмов и методов для обнаружения и классификации потенциалов действия (ПД) различных нейронов при внеклеточной регистрации их электрической активности. Изучение функций нейронов и их участия в процессах высшей нервной деятельности определяет необходимость достоверных измерений активности каждого конкретного нейрона. Большинство существующих в настоящее время методов сортировки нейрональных спайков позволяют классифицировать их источники и, таким образом, изолировать отдельные нейроны с достаточно высокой точностью. Такие методы обычно сложны и трудоемки, связаны с эмпирическим подбором различных значений, требуют определенных математических знаний и наличия практического опыта, что часто сказывается на объективности результатов и невозможности их использования в режиме реального времени. Автоматизированные, соответственно, быстрые (online) способы сортировки спайков также известны. Однако, они не так точны, как предыдущие, и имеют множество недостатков как в обнаружении спайков, так и в их классификации. Решение данной проблемы и создание высокоточного и, в то же время, полностью автоматизированного и быстрого метода сортировки спайков является серьёзной проблемой современной нейрофизиологии и компьютерной медицины[неизвестный термин], решение которой позволит одновременно регистрировать большие популяции нейронов, что, в свою очередь, будет способствовать пониманию механизмов работы мозга в целом. (ru)
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