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利用试验和行为环节之间的相关性来改善神经解码
为了找到一个可解释的解决方案，需要一个简单而有效的模型来在许多会话中共享行为相关的神经变化。同样，动物的行为不仅受当前任务的影响，也受动物以前试验的经验的影响。例如，[10]发现小鼠的决策表现出在数十到数百次试验中持续存在的内部状态，这可以通过隐马尔可夫模型（HMM）有效地建模。这些潜在状态可以在不同动物和实验会话中重现。许多神经科学实验表现出由这种可重现的潜在状态引起的试验间行为相关性。除了对会话间神经相似性进行建模之外，明确考虑连续试验中的这些行为相关性还可以潜在地提高神经解码性能。在这项工作中，我们开发了两种互补的方法来利用这些神经和行为相关性来改进神经解码。对于神经数据，我们采用多会话降秩模型，该模型在跨会话时具有相似的神经活动时间模式，同时保留会话特定的差异以适应个体差异。对于行为数据，我们使用多会话状态空间模型从多个会话中动物行为的试验间相关性中学习潜在行为状态。然后使用这些学习到的神经和行为表征来改进单次试验、单会话解码器。与现有的通过复杂黑盒模型在会话间共享数据的深度学习方法不同，我们的模型简单、可解释性强且易于拟合。我们使用来自国际脑实验室 [ 11 ， 12 ] 的小鼠神经像素记录来评估我们的神经和行为数据共享模型，其中包括 433 个会话和 270 个大脑区域。结果显示，在不同行为任务中解码准确率有所提高。我们的方法在计算上是高效的，使我们能够创建与行为相关的时间尺度的全脑图，并识别与每个行为任务相关的关键神经元。
2024年博士项目和指导团队博士...
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