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一种用于四通道记录在线脉冲排序的小波方法。

A wavelet approach for on-line spike sorting in tetrode recordings.

作者信息

De Benedetti E, Lew S E, Zanutto B S

机构信息

Instituto de Ingeniería Biomédica, Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires. Paseo Colón 850, Argentina.

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010;2010:6662-5. doi: 10.1109/IEMBS.2010.5627161.

DOI:10.1109/IEMBS.2010.5627161
PMID:21096737
Abstract

A new method for spike sorting of tetrode recordings during data acquisition is introduced. For each tetrode channel, putative spikes are detected by means of a threshold, and then convolved with a cascade of wavelet filters. These transformed putative spikes are averaged and this average is used as a matched filter to find portions of signals that are likely to contain a spike. A collection of vectors containing the correlation coefficients between putative spikes and the matched filters is then clustered using K-Means. Centroids of the resulting clusters contain enough information to sort spikes recorded by all tetrode channels simultaneously. On-line sorting is achieved by measuring euclidean distance between putative new spikes and the cluster centroids.

摘要

介绍了一种在数据采集期间对四极电极记录进行尖峰分类的新方法。对于每个四极电极通道,通过阈值检测假定的尖峰,然后与小波滤波器级联进行卷积。对这些变换后的假定尖峰进行平均,并将该平均值用作匹配滤波器,以找到可能包含尖峰的信号部分。然后使用K均值对包含假定尖峰与匹配滤波器之间相关系数的向量集合进行聚类。所得聚类的质心包含足够的信息,可同时对所有四极电极通道记录的尖峰进行分类。通过测量假定的新尖峰与聚类质心之间的欧几里得距离来实现在线分类。

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