Cebra

O nástroji

Cebra (Consistent EmBeddings of high-dimensional Recordings using Auxiliary variables) je metoda samo-řízeného učení navržená pro analýzu simultánně zaznamenaných behaviorálních a neuronálních dat. Komprimuje časové řady do nízkodimenzionálního prostoru (embeddingů), čímž odhaluje struktury, které by jinak zůstaly skryté. Výsledky byly publikovány v časopise Nature (2023). Nástroj byl úspěšně použit k dekódování aktivity zrakové kůry myšího mozku za účelem rekonstrukce sledovaného videa, k dekódování trajektorií ze senzomotorické kůry primátů a k dekódování polohy při navigaci. Například při aplikaci na data hippokampu krysy dosáhl Cebra mediánové absolutní chyby 5 cm na trati délky 160 cm. Cebra je určena výzkumníkům v oblasti neurověd a výpočetní biologie. K dispozici je dokumentace, ukázkové aplikace (včetně interaktivních 3D vizualizací embeddingů) a kód. Demoverze jsou spustitelné přímo v Google Colaboratory.

Klíčové vlastnosti

• Samo-řízené učení pro získávání interpretovatelných embeddingů z vysokodimenzionálních dat
• Komprese časových řad neuronálních a behaviorálních záznamů do nízkodimenzionálního prostoru
• Dekódování aktivity zrakové kůry mozku pro rekonstrukci videa
• Dekódování trajektorií ze senzomotorické kůry primátů
• Dekódování polohy zvířete při navigaci z hippokampálních dat
• Interaktivní 3D vizualizace embeddingů neuronální aktivity

Časté dotazy

Kategorie

Štítky

Sociální sítě