Ανάλυση και επεξεργασία σωματοαισθητικών αποκρίσεων από οπτικές καταγραφές σε τρωκτικά:
Creators: name: Τσιτλακίδης, Βασίλειος Λεωνίδα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Οπτικές Καταγραφές
Μάθηση Πολλαπλότητας
Μηχανική Μάθηση
Optical Recordings
Manifold Learning
Machine Learning

description: Σε αυτήν την εργασία μελετάμε αποκρίσεις από Οπτική Καταγραφή σε τρωκτικά, και συγκεκριμένα σε ποντίκια. Τα δεδομένα προέρχονται από ένα πείραμα όπου καταγράφηκε οπτικά η απόκριση του σωματοαισθητικού φλοιού του εγκεφάλου από ερεθίσματα που προκαλούνται από την απόκλιση μίας τριχοειδούς απόληξης από το κραδασμικό γένι ποντικών, προς δύο διαφορετικές κατευθύνσεις και με τρία διαφορετικά πλάτη απόκλισης. Το κραδασμικό γένι των ποντικών είναι ένα ιδιαίτερο ευαίσθητο όργανο αφής, λειτουργώντας παρόμοια με τα δάχτυλα στα πρωτεύοντα θηλαστικά, που είναι πολύ χρήσιμο για την αντίληψη του περιβάλλοντός τους. Σε αυτήν την εργασία θα προσπαθήσουμε να εντοπίσουμε τα χαρακτηριστικά στην απόκριση από τα ερεθίσματα, που κωδικοποιούν την πληροφορία της κατεύθυνσης. Η Οπτική Καταγραφή είναι μία τεχνική που χρησιμοποιεί μικροσκόπια και κάμερες υψηλής χωρικής και χρονικής ανάλυσης. Στα ποντίκια χορηγήθηκε μία φθορίζουσα ουσία που μετατρέπει τις αλλαγές του δυναμικού της νευρικής δραστηριότητας σε οπτικά σήματα που καταγράφονται από ειδικές κάμερες. Κάθε δείγμα του πειράματος είναι μία εικονοσειρά διάρκειας ενός δευτερολέπτου με την απόκριση από τα ερεθίσματα στον σωματοαισθητικό φλοιό του εγκεφάλου των ποντικών. Η προεπεξεργασία των εικονοσειρών περιλαμβάνει τον εντοπισμό της κατηγορίας ερεθίσματος που ανήκουν, δηλαδή ως προς την κατεύθυνση και του πλάτους απόκλισης, το φιλτράρισμά τους, την αφαίρεση της επίδρασης του καρδιακού παλμού και του ξεθωριάσματος της ουσίας στις αποκρίσεις και τον εντοπισμού του Οπτικού Πεδίου. Στην συνέχεια εφαρμόζεται Ολικός Συμψηφισμός σε όλες οι εικονοσειρές που αντιστοιχούν σε κάθε κατηγορία ερεθίσματος. Η ανάλυση επικεντρώνεται στα ερεθίσματα με το μεγαλύτερο πλάτος απόκλισης, προς τις δύο διαφορετικές κατευθύνσεις. Η κλασική ανάλυση των αποκρίσεων περιλαμβάνει την χρονική και χωρική ανάλυση από τα ερεθίσματα διαφορετικής κατεύθυνσης. Πέρα από αυτήν, αντιπαραθέτουμε κοινά υποδείγματα απόκρισης ανάμεσα στα ερεθίσματα διαφορετικής κατεύθυνσης με μία μεθοδολογία Μάθησης Πολλαπλότητας. Τέλος η ανάλυση περιλαμβάνει και μία μεθοδολογία, που παρουσιάζεται σε αυτήν την εργασία, η οποία προσδιορίζει συνεκτικά χωρικά τμήματα παρόμοιας δραστηριότητας, βασιζόμενη σε ένα Αυτό Οργανωμένο Δίκτυο. Μετά την ανάλυση από τον ολικό συμψηφισμό των εικονοσειρών, επιχειρούμε την ενίσχυση του σήματος, βασιζόμενοι στον Επιλεκτικό Συμψηφισμό. Η κύρια ιδέα είναι ότι αντί για τον συμψηφισμό όλων των διαθέσιμων μεμονωμένων εικονοσειρών, να εντοπίσουμε το πιο συνεκτικό υποσύνολο και να το συμψηφίσουμε. Τις επιλεγμένες αυτές εικονοσειρές τις συμψηφίσαμε και τις αναλύσαμε με τον ίδιο τρόπο όπως και με τον ολικό συμψηφισμό, συγκρίνοντας και τα μεταξύ τους αποτελέσματα. Το τελευταίο βήμα της μελέτης μας είναι μία μεθοδολογία βασισμένη στην Μηχανική Μάθηση, για την αξιολόγηση διαφορετικών σχημάτων κωδικοποίησης. Σε αυτή την προσέγγιση θα προσπαθήσουμε να προβλέψουμε την κατεύθυνση του ερεθίσματος, από τη προκαλούμενη δραστηριότητα στις μεμονωμένες εικονοσειρές. Τα εναλλακτικά σενάρια κωδικοποίησης μεταφράζονται σε ένα βήμα επιλογής χαρακτηριστικών που τροφοδοτούν ένα σταθερό αλγόριθμο Κατηγοριοποίησης Δεδομένων. Με τη μέτρηση της απόδοσης της ταξινόμησης, μπορούμε να έμμεσα να κρίνουμε την υπόθεση μας σχετικά με την πραγματική κωδικοποίηση και να κατατάσσουμε διάφορα σενάρια. Τα αποτελέσματα της μελέτης, μας δείχνουν ότι η διαφοροποίηση των αποκρίσεων από τα ερεθίσματα που εφαρμόζονται προς διαφορετική κατεύθυνση, εντοπίζεται στον χρονισμό τους, στο μέγιστο πλάτος απόκρισής τους και στην διάρκειά τους. Η χωρική διαφορά στην απόκρισή τους δεν φαίνεται να είναι σημαντική.
description: In our project we study somatosensory response from Optical Recording in rodents (mice). Data are coming from an experiment that has recorded optically the response on mouse’s somatosensory cortex from single whisker deflection, in two different direction and three different deflections amplitude. Mouse whiskers are highly sensitive tactile detectors, similar to primate fingertips that are actively moved through space to extract information about the environment. In this project we try to identify the characteristics of stimulus responses that coding the direction of the stimulus. Optical recording is a technique that uses microscopes and cameras with high spatial and temporal resolution. A fluorescent dye is applied on mouse cortex that transforms the intracellular voltages different into optical signal that is then recorded with special cameras. Each trial of the experiment is a one second long video of stimulus response on somatosensory cortex of one mouse. Videos pre-processing involves categorization of the stimulus (depending on the direction and amplitude of the deflection), filtering, elimination of cardiac and dye bleaching artifact and identification of the Field Of View. After that, videos corresponding to different stimulus category are averaged (Grand Averaging). Response analysis is focused on the categories with the maximum whisker amplitude deflection on towards different direction. Classical approach involves spatial and temporal analysis of grand averaged videos corresponding to different direction categories of stimulus. Besides that, we are contrasting the spatiotemporal patterning between different directions/categories from grand averaged videos, based on a Manifold Learning approach. Finally, analysis involves a new methodology, presented in our project that identifies spatial domains of coherent evoked activity based on a Self-Organized Network. Working beyond grand averaged videos, we also attempt signal enhancement based on Selective Averaging of the Single-Trial videos. The main idea is that instead of (grand) averaging all the available Single-Trial videos for each category of stimulus, we can search among them for the most coherent subset of Single-Trial videos and sub-average accordingly. We averaged the selected Single-Trial videos and analyzed them in the same way as the grand averaged videos. The last step of our project is Machine Learning based single trial analysis approach for ranking different encoding schemes. In this approach we try to predict the stimulus direction, from the activity registered in Single – Trial videos. Alternative stimulus encoding scenarios are translated into steps of feature selection with the features fed to a fixed Data Classification algorithm. By measuring its classification-performance, we can (indirectly) judge our hypothesis about the true code and finally rank different scenarios. The results of our study show that responses to stimulus of different direction differ in terms of timing, maximum amplitude response and duration. Spatial location differences were of minor importance.