Ανάπτυξη και εφαρμογή αλγορίθμων νευροπληροφορικής για την ανάλυση βιοηλεκτρικών σημάτων
Authors: Αδάμος Δημήτριος 
Published: January 2014

Οι αλγόριθμοι νευροπληροφορικής τύπου spike sorting βρίσκονται στον πυρήνα της πειραματικής μεθοδολογίας για την αντιμετώπιση πολλών προβλημάτων στη σύγχρονη Νευροεπιστήμη. Το εύρος της εφαρμογής τους εκτείνεται από πειράματα κλασικής νευροφυσιολογίας έως την κλινική εγχειρητική πρακτική, τα συστήματα διεπαφής εγκεφάλου-μηχανής και τη λειτουργική χαρτογράφηση δομών του εγκεφάλου. Ο στόχος των αλγορίθμων spike sorting είναι η ανάλυση πειραματικών εξωκυτταρικών ηλεκτρικών καταγραφών σύνθετης νευρικής δραστηριότητας για την εξαγωγή και απομόνωση της ατομικής δραστηριότητας κάθε νευρώνα. Η παρούσα διατριβή αντιμετωπίζει τα ανοιχτά προβλήματα στο επιστημονικό πεδίο του spike sorting. Τα προβλήματα αφορούν στην ορθή εκτίμηση του αριθμού των ενεργών νευρώνων στη διάρκεια της καταγραφής των δεδομένων, ιδιαίτερα δε στις περιπτώσεις ενεργών νευρώνων με σποραδική δραστηριότητα. Επίσης αφορούν στην ταυτοποίηση των σύνθετων κυματομορφών που προκύπτουν από τυχαίες υπερθέσεις ιχνών δυναμικών ενέργειας των ενεργών νευρώνων στα δεδομένα. Ο κοινός παράγοντας που δυσχεραίνει την επίλυση των παραπάνω προβλημάτων είναι ο θόρυβος υποβάθρου στα δεδομένα. Αρχικά αντιμετωπίζεται το πρόβλημα της ορθής αναγνώρισης του πλήθους των ενεργών νευρώνων στην εργαστηριακή πρακτική. Πιο συγκεκριμένα διερευνάται παραμετρικά η εφαρμογή της δημοφιλέστερης κατηγορίας αλγορίθμων spike sorting στην εργαστηριακή πρακτική που βασίζεται στην ανάλυση κύριων συνιστωσών για την ελαχιστοποίηση της διαστατικότητας των δεδομένων. Για το σκοπό αυτό διερευνάται η επίδραση διαφόρων τύπων και μεταβαλλόμενων επιπέδων προσομοιωμένου Γκαουσιανού θορύβου στην παραμετροποιημένη εφαρμογή της μεθόδου σε προσομοιωμένα δεδομένα νευρικών καταγραφών. Η παραμετροποιημένη χρήση της μεθόδου έχει ενσωματωθεί επιπρόσθετα στο λογισμικό ανοιχτού κώδικα nev2lkit, προσφέροντας έτσι τη δυνατότητα για τη βέλτιστη εφαρμογή της σε κάθε τύπου εργαστηριακά δεδομένα. Η βελτιωμένη έκδοση του λογισμικού είναι διαθέσιμη στο διαδίκτυο. Στη συνέχεια παρουσιάζεται ο καινοτόμος αλγόριθμος NASS που αντιμετωπίζει με επιτυχία τα ίχνη από υπέρθεση, παρουσία υψηλών επιπέδων θορύβου του υποβάθρου, και αποτελεί την κυριότερη συμβολή της διατριβής. Η αδυναμία του χειρισμού των ιχνών από υπέρθεση δυναμικών ενέργειας έχει επισημανθεί ως αιτία για τη λανθασμένη ανίχνευση συσχετίσεων μεταξύ εγκεφαλικών δομών στην ερευνητική πρακτική. Ο νέος αλγόριθμος αναλύει επιτυχώς τα ίχνη από υπέρθεση στις αρχικές συνιστώσες, αξιοποιώντας μεθόδους από τα επιστημονικά πεδία της θεωρίας γράφων και της υπολογιστικής νοημοσύνης. Η συγκριτική αξιολόγηση της επιτυχίας του αλγορίθμου γίνεται με τη χρήση προσομοιωμένων ιχνών δυναμικών ενέργειας, παρουσία εργαστηριακού θορύβου μεταβαλλόμενων επιπέδων από πραγματικές εξωκυτταρικές καταγραφές. Για τη σύγκριση χρησιμοποιούνται σύγχρονοι ανταγωνιστικοί αλγόριθμοι από το χώρο του spike sorting. Ο αλγόριθμος αξιολογείται επίσης επιτυχώς και σε δημόσια διαθέσιμα προσομοιωμένα δεδομένα συνεχών καταγραφών από εγκεφαλικές δομές, με την παρουσία διακριτών επιπέδων προσομοιωμένου θορύβου. Τέλος παρουσιάζεται ένας καινοτόμος αλγόριθμος με δυνατότητα αυτόματης αναγνώρισης του αριθμού των ενεργών νευρώνων σε δεδομένα εξωκυτταρικά καταγεγραμμένης νευρικής δραστηριότητας. Ο αλγόριθμος αξιοποιεί μεθόδους από το επιστημονικό πεδίο της θεωρίας γράφων. Η συγκριτική αξιολόγηση της επιτυχίας του αλγορίθμου γίνεται με τη χρήση προσομοιωμένων δεδομένων νευρικής δραστηριότητας με την παρουσία διακριτών επιπέδων εργαστηριακού θορύβου από πραγματικές εξωκυτταρικές καταγραφές. Για τη σύγκριση χρησιμοποιείται ο ανταγωνιστικότερος σύγχρονος αλγόριθμος στο χώρο του spike sorting. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος ανταποκρίνεται με επιτυχία ακόμη και στην ειδική περίπτωση της παρουσίας ενός νευρώνα με σποραδική δραστηριότητα, σε περιβάλλον υψηλών επιπέδων θορύβου