Neural Spike Sorting Using Wavelet Coefficients, Unsupervised Fuzzy Clustering and Improved Mathematical Morphology Filtering
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,307
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_205
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
In this paper we present an unsupervised method in order to extract single-cell neural activity from simultaneous extracellular activity of unknown number of neural cells; a problem known as neural spike sorting. In this study neural spikes are initially separated from the signal, using a Mathematical morphology filtering. Then, discrete waveletcoefficients of the separated spike templates are extracted using Daubechies2 mother wavelet. Afterwards, feature selection isdone utilizing a statistical test. Finally, the unsupervised optimal fuzzy clustering is used in order to classify each of neural spiketemplates to its generating neuron. In literatures the capabilities of the Optimal fuzzy clustering method for classifying clusters that are heterogeneous in shape and density, have been shown. We evaluate our method’s performance using synthetically generated spike trains from real spike templates in a wide rangeof signal-to-noise ratios and compare our results with the RBF neural networks, ordinary fuzzy k-means, wavelet based k-meansand Wave-Clus method
Keywords:
Authors
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :