Enhanced Sparse Representations of Spike Waveforms Obtained by using the Basis Pursuit Approach

Authors : Görkem SERBES

Pages : 46-51

Doi:10.31590/ejosat.1009464

View : 20 | Download : 10

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Hücre dışı sinirsel kayıtlarda, kullanılan elektrodun yakınındaki sinir hücrelerinin oluşturduğu iğnecik dalga biçimlerinin morfolojilerine göre sıralanması gerekmektedir. Bu işleme iğnecik sıralaması adı verilir ve sinirsel kod çözme algoritmalarında kullanılan önemli bir ön koşuldur. Düşük Q-faktörlü dalgacık dönüşümleri, birbirine yakın sinir hücrelerinin aktiviteleri arasındaki ayırt edici örüntüleri tespit etmek için öznitelik çıkarıcılar olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Fakat, farklı alt bantlardaki dalgacık katsayıları, kullanılan enstrümantasyon sistemi nedeniyle oluşan gürültü bileşenlerine ve yakındaki sinir hücrelerinin toplam aktivitesi olarak tanımlanan yerel alan potansiyellerine oldukça duyarlıdır. Bununla birlikte, azaltılmış gürültü aktivitesine sahip ğnecik dalga biçimlerinin geliştirilmiş seyrek temsilleri, ayarlanabilir Q faktörü dalgacık dönüşümü tabanlı katsayılara uygulanan temel takip yöntemi kullanılarak elde edilebilir. Ayarlanabilir Q faktörü dalgacık dönüşümünde, dalgacık filtrelerinin Q faktörü, kontrol edilebilir bir fazlalık ile ilgili sinyale göre ayarlanabilir. Önerilen çalışmada, dalgacık katsayılarına uygulanan temel takip yaklaşımı kullanılarak iğneciklerin iyileştirilmiş bir seyrek gösterimi elde edilmiştir. Daha sonra, ayrışmış alt bantların enerji değerleri, iğnecik şekillerindeki morfolojik farklılıkları ayırt edebilen özellikler olarak kullanılmıştır. Son olarak, elde edilen öznitelikler, geliştirilmiş seyreklik ayrıştırmasının etkisini nesnel olarak ölçmek için tarafsız bir çapraz doğrulama şemasında k-en yakın komşular ve karar ağaçları öğrenme modellerine beslenmiştir. Niteliksel ve niceliksel sonuçlar, iyileştirilmiş seyreklik tabanlı enerji özelliklerinin, doğruluk metriği açısından geleneksel düşük Q faktörüne dayalı dalgacık ayrıştırmasından daha üstün olduğunu göstermektedir.
Keywords : İğnecik sıralama, ayarlanabilir Q faktörü dalgacık dönüşümü, seyreklik, sınıflandırma