Ein Visual Guide to Sortierung elektrophysiologischen Ableitungen Mit 'SpikeSorter'

Introduction

Jeder, der extrazelluläre Signale aus dem Gehirn zeichnet unter Verwendung von Methoden raffinierter als einfache Online-Thresholding und Windowing steht vor der Aufgabe zu identifizieren und die Trennung der Signale von verschiedenen Neuronen von den lauten Spannungssignale von der Elektrode erfasst. Diese Aufgabe wird als Spike Sortier allgemein bekannt. Die Schwierigkeit der Spitze Sortierung wird durch verschiedene Faktoren zusammengesetzt. Neurone können sehr nahe beieinander sein, so dass die Signale von ihnen von einer nahegelegenen Elektrode aufgezeichnet sind wahrscheinlich zu unterscheiden ähnlich und schwer zu sein. Die Signale von einem einzelnen Neuron erzeugt wird, kann über die Zeit variieren, vielleicht wegen der Bewegung der Elektrode, variable Natriumkanal Kinetik während Perioden hoher Feuerungsrate, variable Grad der Aktivierung der Spannungs Leitfähigkeiten in Dendriten, die an die Elektrode nahe sind oder möglicherweise als ein Ergebnis von Veränderungen des Gehirnzustands. (- 100 & mgr; m 20) r Diese Probleme können durch Verwendung von Multi-Elektroden-Anordnungen (MEAs) mit vielen eng beabstandeten gemildert werden ufnehmen Kanäle , die , da sie typischerweise ¹ über mehrere Kanäle verteilt ² bessere räumliche Definition der Signale von einzelnen Neuronen ermöglicht. Allerdings ist dies mit der Tatsache kombiniert, die sich entlang der gesamten Länge der Elektrode Überlappung von Neuronen Signale im Raum ausbreiten, führt zu einem potentiell sehr hochdimensionalen Raum, in dem Cluster zu einzigartigen Neuronen entsprechenden müssen identifiziert werden. Dieses Problem wird für mehr als eine kleine Anzahl von Elektrodenkanäle rechnerisch unlösbar. Bis heute gibt es keine allgemein vereinbarte beste Methode für die Spike - Sortierung, obwohl viele Lösungen ³ vorgeschlagen ^{worden, 4, 5, 6, 7, 8} und Aufnahmen von MEAs werden immer häufiger ^9,ass = "xref"> 10. Da Spike Sortierung nicht Selbstzweck ist, sondern ist einfach ein notwendiger erster Schritt, bevor eine weitere Datenanalyse, gibt es einen Bedarf für eine einfach zu handhabende Paket, das in rohen Aufzeichnen von Daten-Dateien lesen und wandeln sie in sortierten Spitze Züge mit so wenig Benutzer Eingabe und so schnell und zuverlässig wie möglich.

Dieses Dokument enthält eine Anleitung für die Verwendung von SpikeSorter - ein Programm entwickelt, mit dem Ziel, diese Anforderungen zu erfüllen. Das Programm beruht auf Algorithmen in früher veröffentlichten Artikeln beschrieben ^{11, 12, 13.} Die Ziele in das Programm der Gestaltung waren , dass a) es sich um eine benutzerfreundliche Schnittstelle erfordert keine oder nur geringe Vorkenntnisse in der Computer - Programmierung oder von Spike Sortiermethode haben sollte; b) keine oder nur wenige andere spezialisierte Software - Komponenten über Standard - Windows oder Linux - Betriebssystemen sollten erforderlich sein; c d) die Notwendigkeit für eine Benutzereingabe während des Sortierens sollte minimiert werden, und e) das Sortieren mal eine vernünftige Weise maßstäblich in sollten im Idealfall linear, mit Aufzeichnungsdauer und der Anzahl der Kanäle auf der Elektrode. Die Algorithmen im Programm implementiert sind a) eine flexible Reihe von Pre-Processing und Ereigniserkennung Strategien; b) eine automatisierte Teile und Herrsche - Strategie der Dimensionsreduktion , die Spannungsverläufe Clustern auf der Basis der Hauptkomponenten (PC) Verteilungen von Teilmengen von Kanälen erhalten bestimmten Clustern zugeordnet; c) automatischen Bündelung von PC - Verteilungen mit einem schnellen Gruppierungsvorgang auf der Grundlage der mittleren Verschiebungsalgorithmus ^{3, 14,} und d) teilweise automatisierten paarweise Zusammenführen und Aufteilen von Clustern , um sicherzustellen , dass jeder ist so deutlich wie möglich von allen anderen. THIs, wurde eine Reihe von Verfahren hinzugefügt, die manuelle Spaltung oder Verschmelzung von Clustern für die Überprüfung von PC-Distributionen, Kreuz- und Auto Korrelogramme von Spike-Züge und Zeit-Amplituden-Plots von Spike-Wellenformen auf Basis ermöglichen. Aufnahmen von Tetroden, tetrode Arrays, Utah-Arrays sowie Ein- und Mehr Schaft MEAs können gelesen und sortiert werden. Die Stromgrenze auf die Anzahl der Kanäle 256 ist, aber dies kann in der Zukunft erhöht werden.

Eine andere plattformübergreifende Open-Source-Implementierung "spyke" (http://spyke.github.io), ist ebenfalls verfügbar. Geschrieben von einem von uns (MS) in Python und Cython, spyke die gleiche Gesamtansatz wie SpikeSorter verwendet, mit einigen Unterschieden: Speicherbedarf zu reduzieren, wird Rohdaten in kleinen Blöcken geladen, und nur, wenn es unbedingt notwendig ist; Cluster werden ausschließlich angezeigt, manipuliert und in 3D sortiert; und Hauptkomponente und unabhängige Komponentenanalyse werden sowohl als ergänzende Dimension Reduktionsverfahren. Spyke erfordert mehr Benutzer inInteraktion, sondern stützt sich stark auf Tastatur- und Mausbefehle und eine Undo / Redo-Warteschlange, um schnell die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Häufung von einem bestimmten Untergruppe von Spikes erkunden. Zu diesen Faktoren gehören Spike - Kanal und Zeitbereich Auswahl, Spike Ausrichtung, Clustering Dimensionen und räumliche Bandbreite (Sigma) ^11.

Es folgt eine kurze Beschreibung der Algorithmen und Strategien für das Sortieren verwendet. Ausführlichere Beschreibungen können in früheren Veröffentlichungen ^{11, 12, 13} und in Anmerkungen zu finden , die über die Hilfe - Tasten zugegriffen werden kann (identifiziert mit einem '?') Innerhalb SpikeSorter. Nach einer rohen extrazelluläre Spannung Datei zu laden und die niedrigeren Frequenzkomponenten herausgefiltert werden, die eine Anfangsstufe der Ereigniserkennung führt zu einer Reihe von Ereignissen, von denen jede aus einem kurzen Spannungs Snapshot besteht vor und nach der Veranstaltung Zeit. Wenn die Auserwähltenritten Seiten sind ausreichend eng beieinander liegenden (<100 & mgr; m), Einzeleinheit Signale werden in der Regel auf mehreren benachbarten Kanälen auftreten. Ein zentraler Kanal wird für jedes Ereignis automatisch gewählt wird, entsprechend dem Kanal, auf dem die Spitze-zu-Spitze-Spannung des Ereignisses am größten ist. Automatisierte Sortierung beginnt mit einem ersten Cluster für jede Elektrode Kanal bildet, die aus allen Ereignissen, die zu diesem Kanal lokalisiert wurden. Eine Einheit, auf halbem Weg zwischen den Kanälen angeordnet ist, kann Anlass zu geben, die Spitzen lokalisiert sind (vielleicht zufällig) auf verschiedene Kanäle: die Cluster aus diesen beiden Gruppen von Spitzen wird als ähnlich identifiziert werden und zu einem späteren Zeitpunkt zusammengeführt. Die durchschnittliche Wellenform der Ereignisse in jedem ersten Cluster wird dann berechnet. Dies wird bezeichnet als die Cluster-Vorlage. Nebenkanäle sind jedem Cluster zugeordnet, basierend auf den Amplituden und der Standardabweichung der Schablonenwellenformen für jeden Kanal. Hauptkomponentenwerte werden dann für jeden Cluster basierend o berechnetn die Wellenformen auf dem zugewiesenen Satz von Kanälen. Der Benutzer kann die Anzahl der Hauptkomponentenabmessungen wählen zu verwenden: in der Regel 2 ausreichend ist. Jeder Cluster aufgeteilt wird dann in einen weiteren Satz von Clustern, und dies wird wiederholt, bis keine weitere Spaltung durch automatisierte Clustering sein kann.

An diesem Punkt wird ein Anfangssatz von beispielsweise 64 Cluster von einem 64-Kanal-Elektrode, kann diese Zahl in zwei oder drei Mal geteilt werden, abhängig von der Anzahl der Einheiten, die in der Aufnahme war. Aber wegen der variable Zuordnung von Ereignissen von einzelnen Einheiten, die verschiedenen Kanäle ist die Anzahl der Cluster in diesem Stadium gefunden fast sicher größer ist als sie sein sollte. Die nächste Stufe der Sortierung ist die oversplitting durch Vergleichen Paare von Clustern und Zusammenführen ähnliche Paare oder Neuzuweisen Ereignisse von einem zum anderen zu korrigieren. Diese Phase der Sortierung wird als "zusammenführen und teilen" bezeichnet.

Verbinden und Teilen

Für N Cluster gibt es N * (N - 1) / 2 Paare und damit die Anzahl der Paare wächst als N ^2, was unerwünscht ist. viele Paare können jedoch aus dem Vergleich ausgeschlossen werden, da die zwei Elemente des Paares sind weit voneinander körperlich. Dies reduziert die Abhängigkeit zu etwas, das linear mit der Anzahl der Kanäle in Beziehung steht. Trotz dieser Verknüpfung kann der Merge und Split-Phase noch recht zeitaufwendig sein. Es arbeitet in der folgenden Weise. Jedes Clusterpaar ist, das verglichen werden (jene, die physisch nahe beieinander sind, wie die Überlappung in den Kanalsätze zugewiesen jeweils beurteilt) vorübergehend zusammengefügt, wenn die Identität der Spitzen zu halten in den beiden Mitglieds Cluster bekannt. Die Hauptkomponenten des fusionierten Paar werden dann berechnet. Ein Maß für die Überlappung zwischen den Punkten in den beiden Clustern wird berechnet auf der Verteilung der ersten beiden Hauptkomponenten.

Die Art und Weise der ov ERLAP Maß berechnet wird detaillierter an anderer Stelle beschrieben ^11. Sein Wert ist Null , wenn die Cluster nicht überlappen, dh der nächste Nachbar von jedem Punkt im gleichen Cluster ist. Sein Wert nahe 1 , wenn die Cluster vollständig überlappen, also die Wahrscheinlichkeit , dass der nächste Nachbar in demselben Cluster ist die gleiche wie die von einer gleichförmigen Vermischung von Punkten vorhergesagt wird.

Verschiedene Entscheidungen getroffen werden, die die Überlappung Maßnahme berücksichtigen. Wenn die Überlappung größer ist als ein bestimmter Wert ist, kann Clustern zusammengefasst werden. Wenn die Überlappung sehr klein ist, kann der Clusterpaar als verschieden definiert und in Ruhe gelassen. Zwischenwerte, unvollständige Trennung des Clusterpaar anzeigt, kann das Signal, dass das Paar zusammengeführt werden sollte, und dann erneut geteilt, das gewünschte Ergebnis ein Paar von Cluster mit weniger Überlappung ist. Diese Verfahren werden zunächst in einem automatisierten Stufe und anschließend in einer handgeführten Stufe auszuführen.

Zelt "> Bei der automatisierten Bühne, Cluster-Paare mit einem hohen Überschneidungswert zusammengeführt werden;. dann mit mittleren bis niedrigen Überschneidungswerten Cluster-Paare werden verschmolzen und neu, der im zweiten, benutzergeführte Stufe wird der Benutzer präsentiert mit allen Rest mehrdeutig Cluster Paare (also solche mit Überschneidungswerte in einem definierten Zwischenbereich) in Folge und wird gebeten, zu entscheiden , ob a) das Paar zu fusionieren, b) fusionieren und c) resplit das Paar, das Paar zu sein , verschieden zu erklären (die die Bedeutung der Überlappung Maßnahme) oder d) anzeigt , wird außer Kraft gesetzt , die die Beziehung zwischen dem Paar als "mehrdeutig" zu definieren , dass die Spitzen des Paares unwahrscheinlich sind gut sortiert werden. Verschiedene Werkzeuge zur Verfügung gestellt werden mit diesen Entscheidungen zu helfen, einschließlich auto - und Quer Korrelogramme und Zeitreihen Plots von Spike Höhe und PC-Werte.

Im Idealfall sollte jeder Cluster eindeutig sein, am Ende der Verschmelzung und Spaltung Stufen, von allen anderen,entweder weil sie keine oder nur wenige Kanäle gemeinsam mit anderen Clustern, oder weil der Überlappungsindex kleiner als ein festgelegter Wert ist. Dieser Wert ist vom Benutzer wählbar, beträgt jedoch typischerweise 0,1. Cluster (Einheiten), die diesen Test bestehen, werden definiert als "stabil", die dies nicht tun (weil die Überlappung mit einem oder mehreren anderen Clustern größer ist als der Grenzwert) werden als "instabil" definiert. In der Praxis am Ende die große Mehrheit der Einheiten nach oben wird definiert als "stabil" im Ziel zu sortieren, um den Rest zu verlassen, um entweder verworfen oder als potentiell Multi-Unit behandelt werden.

Software Anforderungen

SpikeSorter ist kompatibel mit 64-Bit-Versionen von Windows 7 und Windows 10, und wurde auch erfolgreich unter Linux mit dem Wine-Emulator ausgeführt wurde. Datendateien werden vollständig in den Speicher geladen (für Geschwindigkeit) und somit den verfügbaren RAM benötigt mit der Größe der Aufzeichnung zu skalieren (erlauben Sie ca. 2 GB für das Programm selbst). Elektrophysiologischeal-Dateien größer als 130 GB Größe wurden in Windows- und Linux-Umgebungen erfolgreich sortiert. Die Optionen werden durch Standard-Windows-Menüs, einer Symbolleiste und Dialoge abgerufen. Die Anordnung der Elemente auf dem Menü entspricht in etwa die Reihenfolge der Operationen in Sortierung, mit dem Menü "Datei" für die Dateneingabe auf der linken Seite beginnen, und das Menü "Exportieren" auf der rechten Seite so dass für den Export von sortierten Daten. Toolbar-Schaltflächen bieten Verknüpfungen zu Menüpunkten verwendet.

Der Kanalkonfigurationsdatei

Viele Aufzeichnungsdatenformaten speichern keine Programmplätze. Allerdings ist diese zu wissen, für Spike-Sortierung von wesentlicher Bedeutung. Kanäle können auch auf verschiedene Arten von Erfassungssoftware zu nummerieren: SpikeSorter erfordert, dass die Kanäle in der Reihenfolge nummeriert sind, mit Kanal beginnen 1. Somit wird eine Hilfselektrodenkonfigurationsdatei erstellt werden muss, die Kanalnummern neu zuordnen können die sequentielle Regel zu folgen, und zu Shop Kanal loctionen. Die Kanalkonfigurationsdatei ist eine Textdatei mit einer einzigen Textzeile für jeden Kanal. Die erste Zeile der Datei speichert einen Textnamen, bis zu 16 Zeichen lang sein, dass die Elektrode identifiziert. Die Zahlen in den nachfolgenden Zeilen können durch Tabs, ein Komma oder Leerzeichen getrennt werden. Es gibt vier Zahlen in jeder Reihe Providing (in Reihenfolge): die Kanalnummer in der Datei, die Kanalnummer , auf die sie abgebildet werden soll (dh die Anzahl, die von SpikeSorter verwendet wird), und die x- und y - Koordinaten des Kanal, in Mikron. Die x - Koordinate normalerweise senkrecht zur Richtung der Elektrodeneinführungs genommen werden , und die y entsprechend Tiefe in das Gewebe wäre koordinieren. Die Konfigurationsdatei muss im selben Verzeichnis wie die Aufnahme-Datei abgelegt werden. Es besteht eine gewisse Flexibilität in wie kann es genannt werden. Das Programm wird zunächst nach einer Datei zu suchen, die den gleichen Namen wie die Rohdatendatei hat aber mit einer CFG-Erweiterung. Wenn die Datei is nicht gefunden, wird es für die Datei 'electrode.cfg' suchen. Wenn diese Datei wiederum nicht gefunden wird eine Fehlermeldung einen Mangel an Kanallayoutinformationen, um anzuzeigen, erzeugt.

Protocol

1. Programm-Setup

1. Zum http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter das Programm herunterzuladen. Kopieren Sie die mitgelieferte ausführbare Datei in das Verzeichnis Ihrer Wahl. Lesen Sie die dazugehörige Dokumentation.
   HINWEIS: Es wurden keine Installation oder Zusammenstellung ist nicht erforderlich.
2. Vor dem Öffnen einer Datei sortiert werden, stellen Sie sicher, dass ausreichend freier RAM ist die gesamte Dauer der Aufzeichnung enthalten. Vergewissern Sie sich außerdem eine gültige Kanalkonfigurationsdatei, wie in der Dokumentation beschrieben, ist in dem selben Verzeichnis wie die Datendatei.
3. Starten Sie das Programm, dann gehen Sie auf "Datei - Öffnen" und wählen Sie die Aufnahmedateiformat aus der Dropdown-Liste auf der rechten unteren Ecke der resultierenden Datei-Dialog. Wählen Sie die Datei geöffnet werden soll, und klicken Sie auf "Öffnen".
4. Sobald das Lesen abgeschlossen ist, überprüfen Sie die Spannung Aufnahmeanzeige. Klicken Sie doppelt auf dem Display (oder gehen Sie auf "Ansicht - Spannungs Record ') einen Dialog mit den Kontrollen zu bringen, die jede Par erlaubent der Aufzeichnungswellenform zu betrachten.
   HINWEIS: Ein Doppelklick auf andere Anzeigefenster werden oft zugehörigen Dialoge bringen.
5. Nachdem der Dialog verlassen, bewegen Sie die Maus über die Wellenformen, insbesondere Spannungswerte in der oberen linken Ecke des Displays angezeigt werden soll. Verwenden Sie das Scroll-Rad auf einem beliebigen Teil des Displays zu vergrößern. Halten Sie die linke Maustaste gedrückt, um den Inhalt des Fensters ziehen.
   ANMERKUNG: Diese Anzeige wird häufig die Zugabe von neu erfassten Ereignisse aktualisiert, oder um anzuzeigen, mittels der Farben und / oder Zahlen, deren Cluster-Zuordnungen nach Clustering.
6. Wenn die Aufnahme ungefiltert und enthält das lokale Feldpotential befindet, diese zu "Pre-Prozess - Transform / Filter 'gehen (oder klicken Sie auf das Filtersymbol in der Symbolleiste). Wählen Sie "Hochpass-Butterworth-Filter", dann eine geeignete Grenzfrequenz und die Anzahl der Pole, und drücken Sie dann auf "Do-It!". Sobald Filterung beendet ist, überprüfen Sie die neue Wellenform in der SpannungswelleFormularfenster.
   HINWEIS: Die Filterung in der Fourier-Domäne durchgeführt wird, ist nicht kausal, und keine Phasenverzerrung der Wellenformen einzuführen. Für eine lange Aufzeichnung kann Filterung einige Minuten dauern.
7. Als nächstes überprüfen Sie für die Kanäle, die fehlerhaft sein können und maskiert werden müssen. Gehen Sie zu 'Pre-Prozess - Kanal überprüfen "(oder klicken Sie auf das Häkchensymbol Kanal) und dann das Diagramm überprüfen, das erscheint. Der Graph zeigt die Änderung der Signalkorrelation zwischen Kanalpaaren in Abhängigkeit von ihrer räumlichen Trennung ^5. Kanäle, die diese Beziehung verletzen möglicherweise nicht richtig funktionieren. Um zu sehen, alle solche Ausreißer, klicken Sie auf "Einkanal-Netz Abweichungen".
   1. Um einen Randkanal Maske entweder die Kanalnummer auszuwählen, oder es aus der Problemliste auswählen. Wenn dieser Dialog verlassen wird, klicken Sie auf "Ja" an der Eingabeaufforderung die Maskenwerte zu speichern.
      Hinweis: Diese Datei wird den gleichen Namen wie die Aufzeichnungsdaten-Datei jedoch mit der Erweiterung .MSK. Es ist zu lesen automatiy, wann immer die gleiche Datendatei geöffnet wird.

2. Ereigniserkennung

1. Gehen Sie zu 'Pre-Prozess - Ereigniserkennung "die Ereigniserkennung Dialog zu öffnen (Abbildung 1). Dieser Dialog bietet auch die Möglichkeit der Maskierung Kanäle auf der Grundlage ihrer Geräuschpegel (obwohl diese werden oft von den bisherigen Tests nachgewiesen werden). Zum Beispiel kann ein Kanal, der absichtlich geerdet kann einen sehr niedrigen Geräuschpegel haben ist.
2. Mit dem Schieberegler auf der rechten oberen, den Geräuschpegel auf bestimmten Kanälen zu inspizieren. Eine sorgfältige Überprüfung der Spannungsanzeige auch stumm oder ungewöhnlich laute Kanäle kann sich herausstellen, die maskiert werden müssen.
3. Wählen Sie ein Schwellwertverfahren für Ereigniserkennung. Verwenden Sie die Hilfe-Taste in der Gruppe, um weitere Informationen zu den Optionen. "Variable 'Thresholding, mit einem Schwellenwert von 4,5X - 6X Rausch ^7, wird empfohlen. Benutzen Sie die Bedienelemente auf der Oberseite links zu wählen, wie der Geräuschpegel für th berechnetZweck ist.
4. Wählen Sie die Erkennungsmethode aus der Dropdown-Liste. Dynamic mehrphasigen Filter "ist die empfohlene Methode. Dies erfordert eine Angabe eines zeitlichen Fensters. Stellen Sie das Fenster in etwa die Hälfte der Breite einer typischen Spitze zu sein. Sehr enge Werte Bias Erkennung schmaler Spitzen obwohl der Effekt nicht groß ist. Werte im Bereich von 0,15 bis 0,5 ms werden ¹² empfohlen.
   HINWEIS: Die angezeigten Werte sind in ganzzahligen Vielfachen des Abtastintervalls (Kehrwert der Abtastfrequenz).
5. Wählen Sie die Ausrichtungsmethode. Wählen Sie die Option, die am besten identifiziert eine einzelne, zeitlich lokalisierten Merkmal der Spikes , die sortiert werden, zum Beispiel eine "positive Spitze kann auch eine schlechte Wahl sein , wenn viele Spikes mehr als eine positive Spitze haben. Für viele Aufnahmen wird eine "negative Trog" die beste Wahl sein. Andere Optionen können in der Regel auf ihren Standardwerten belassen werden. Drücke Start'.
   HINWEIS: Ereigniserkennung kann take von mehreren Sekunden bis zu mehreren Minuten, abhängig von der Länge der Aufzeichnung und der Anzahl der Kanäle.
6. Drücken Sie auf "Fertig" um den Dialog zu beenden. Überprüfen Sie die Ereignisse, in Grau, in der Spannungswellenform-Fenster angezeigt. Überprüfen Sie, dass die Signale, die wie Ereignisse aussehen erkannt wurden.
   1. Wenn nicht, wieder laufen Ereigniserkennung mit einer unteren Nachweisgrenze in Betracht ziehen. Beachten Sie aber, dass sehr niedrige Amplitude Spikes schwierig sein kann, zu sortieren und dass eine große Zahl von ihnen behindern größerer Amplitude Spitzen zu sortieren. Prüfen Sie auch auf offensichtliche Duplikate oder einem Ausfall der Nähe Spikes lösen und räumlich-zeitliche Aussperrung Fensterparameter entsprechend anpassen.
      HINWEIS: In dieser Phase Ereignisse durch ihre Zeiten des Auftretens und einer Kanalnummer identifiziert werden. Normalerweise ist dies der Kanal, auf dem die Spitze-zu-Spitze-Amplitude der Spitze am größten ist. Die Ereignisse werden unclustered zunächst so jeweils einen Cluster Zuordnung von Null.

3. Sortierung HINWEIS: Der nächste Schritt vor Routine Sortieranlage nicht normal durchgeführt wird, aber es ist sehr nützlich, es zu tun, wenn zum ersten Mal sortiert wird, oder wenn unbekannte Daten zu stoßen.

1. Gehen Sie zu 'Sort - Konvertieren Kanäle zu Clustern. Dies erzeugt einen einzigen Cluster für jedes unmaskierte Elektrodenkanal unter der Annahme, dass jeder Kanal einige Ereignisse zugeordnet ist. Untersuchen Sie diese Cluster, indem Sie auf "Überprüfung - Ausblick Saubere und Split-Cluster". Dies bringt einen weiteren Dialog (Abbildung 2). Verwenden Sie die Drehsteuerung (oben links), um den Cluster auszuwählen betrachtet werden.
   HINWEIS: Der feste blau (cyan) Linie ist der Mittelwert aller Wellenformen im Cluster und wird in als Cluster-Vorlage bezeichnet, was folgt. Die Hauptkomponenten (PC) Verteilung der Ereignisse in dem Cluster werden im Fenster unten. Dies wird zeigen oft die Anwesenheit von zwei oder mehr Untercluster.
2. Drücken Sie die "neu ausrichten", um die Zeit jedes Ereignisses zu ändern(was zu kleinen seitlichen Verschiebungen der Wellenformen in der Anzeige) , um so besser ist es der Schablone an die Form anzupassen, dies zu tun oft macht Subcluster kompakter und deutlich und verringert manchmal die scheinbare Zahl (Abbildung 3).
3. Wählen Sie einen Cluster, der zwei oder mehr verschiedene Subclustern und drücken Sie "Automatisches Teilen". Wenn Subcluster in dem PC-Display identifiziert sind, werden sie gefärbt werden. Als Übung verwenden Sie eine der kleinen 'split' Tasten einen neuen Cluster zu erstellen und zu untersuchen. Sortierung manuell auf diese Weise fortgesetzt werden konnte, sondern gehen zurück und verwenden die schnellere autosort Verfahren.
4. Gehen Sie zu 'Sort - Autosort "(oder drücken Sie die autosort Schaltfläche in der Symbolleiste) die automatische Sortierung zu beginnen. Das resultierende Dialogfeld ist in Abbildung 4 dargestellt. Es stellt eine Vielzahl von Optionen.
   1. Lassen Sie das 'überspringen Ereigniserkennung' Option geprüft, ob Ereigniserkennung bereits geschehen ist. Wenn es nicht aktiviert ist, wird Ereigniserkennung ausgeführt werdenmit Parameterwerten und Entscheidungen aus dem Ereigniserkennung Dialog geerbt. Da Ereigniserkennung ist bereits getan worden ist, lassen Sie diese Option aktiviert.
   2. Im "Clustering" Panel unten, ein zeitliches Fenster groß genug, um wählen Sie die Gesamtheit der Spitzen-Wellenform vor und nach dem Ausrichtungspunkt, aber nicht mehr enthalten. In diesem Fenster können Bereiche der Spitzen - Wellenform zu blockieren, zB lange variable Nachpotentiale, wenn sie erscheinen , mit zu stören (oder einen Beitrag zu wenig) zu sortieren. Normalerweise Werte im Bereich von ± 0,5 ms geeignet sind. Wie andere zeitliche Fenster ist das Fenster eine ganzzahlige Anzahl von Abtastpunkten, so dass die zeitlichen Werte, die Vielfache des Abtastintervalls auftreten.
   3. Als nächstes wählen Sie eine Neuausrichtung Option beim Clustering verwendet werden. Dies wird die Verwendung der Musterwellenform machen und arbeitet robuster als im ersten Fall von Ereigniserkennung, wo das Kriterium relativ laut individuellen s aufgebracht werden muss,Hecht Wellenformen. Die empfohlene Option ist "Spitzengewichteten Rädchen", sondern "negativ Trog 'besser sein können, wenn das ein beständiges Merkmal der Spitze Wellenformen ist.
   4. Wählen Sie eine minimale Clustergröße. Cluster mit weniger als diese Anzahl von Spikes werden gelöscht, während des Sortierens die Anhäufung von einer großen Anzahl von kleinen, möglicherweise unecht, Clustern zu verhindern.
   5. Entscheidet über die Anzahl der Dimensionen in PC-Raum, die für das Clustering verwendet wird. Zwei in der Regel ausreichend, aber etwas bessere Ergebnisse können mit 3, wenn auch mit einer längeren Sortierzeit erhalten werden.
   6. Lassen Sie die anderen Optionen die Standardeinstellungen. Verwenden Sie die Hilfe-Schaltflächen nähere Erläuterungen zu den verschiedenen Optionen zu erhalten.
5. Drücken Sie auf "Start" die autosort zu beginnen. Channel-basierten Clustern werden zunächst in Schritt 3.1, wie dargestellt, gebildet. Diese werden nun der Reihe nach verarbeitet werden, neue Clusterbildung von einzelnen Teilcluster Abspaltung einer zu einer Zeit. Jedes Mal, wenn ein neuer Cluster ist spleuchtet aus, werden die PC-Werte neu berechnet und angezeigt. Dies setzt sich fort, bis keine einzelnen Cluster weiter aufgeteilt werden kann.
6. Folgen Sie den Anweisungen auf dem Display, in dem der Teil-Cluster, die von der übergeordneten Cluster abgespalten werden in rot dargestellt.
   Hinweis: Gelegentlich wird der letzte Cluster ist rot mit ungefärbt Ausreißer, die über keinen eindeutigen Subclusters bilden. Diese Ausreißer werden in der Regel gelöscht werden. Während dieses Prozesses die Anzahl der Cluster allmählich zunimmt. Wenn es fertig ist, werden Cluster überlappen Indizes für jeden qualifizierten Clusterpaar berechnet. Paare, die große Überlappung Werte aufweisen, werden automatisch zusammengefügt, während Paare, die Zwischenüberschneidungswerte haben (der Standardbereich beträgt 0,1 bis 0,5) zusammengeführt werden und dann resplit. Zwischenwerte legen nahe, dass es zwei unterschiedliche Cluster jedoch, dass einige Punkte falsch zugeordnetes. Während dieser Phase die Anzahl der Cluster nimmt typischerweise und der Anzahl von stabilen Cluster erhöht.

4. Anpassung

1. Wenn das Programm zum ersten Mal (oder möglicherweise im nächsten Schritt), Fenstergrößen und Positionen anpassen. Gehen Sie auf "Datei-Einstellungen". Wählen Sie Größen für die verschiedenen Fenster durch die Fenstertyp aus dem Pull-Down-Liste auswählen und das Einstellen der Größe des Bildschirms angepasst werden. Verlassen Sie den Dialog und positionieren Sie die Fenster, um optimale Nutzung des Bildschirms machen.
2. Aus dem Fenster an, Skalierungswerte, die das Layout und der Abstand der Kanäle auf der Elektrode und den Spitzen in der Aufzeichnung am besten passen. Es gibt eine automatische Skalierung Option, aber dies kann die besten Werte nicht immer wählen. Schalten Sie es aus, wenn es nicht.
3. Aktivieren Sie die Option Sticky Parameter: wenn die Option ausgewählt wird, ändert sich die Parameterwerte in der Sortierung (zB wie in der Ereigniserkennung verwendet wird ) wird das Programm startet beim nächsten Mal gespeichert und vererbt werden. Dies kann nützlich sein, sondern erfordert auch, dass Parameterwerte sie haben, um sicherzustellen, überprüft werden, nicht nachlässig wie verschiedene Optionen oder als Folge erkundet werden geändertdes Lesens in verschiedenen Arbeitsdateien. Optionen für die Untercluster wechselnden Farben sind ebenfalls erhältlich.
4. Seien Sie vorsichtig, um die Anzahl der Prozessorthreads zu ändern. Die optimale Anzahl ist in der Regel um 1 kleiner als die Anzahl der physikalischen (nicht virtuellen) CPU-Kerne. kann nicht beschleunigen Verarbeitung die Anzahl der Threads zu erhöhen und zu einer starken Verlangsamung sogar zur Folge haben kann.

5. Merge und Split

1. Nachdem der autosort abgeschlossen ist, klicken Sie auf "Weiter", um die manuell geführten zusammenführen und teilen die Bühne zu gehen. Die resultierenden Dialog zeigt, in der unteren linken Ecke, die Anzahl der verbleibenden mehrdeutig Cluster-Paare, die ebenso wie die Anzahl der stabilen Clustern untersucht werden müssen.
2. Drücken Sie 'Start'. Ein weiterer Dialog erscheint zusammen mit dem ersten der Paare untersucht werden.
3. Wählen Sie, ob das Paar zu fusionieren, resplit es (was zu einem niedrigeren Überschneidungswert), das Paar als "ausgezeichneten" zu bezeichnen, was bedeutet, dass der Wert des Deckungsindex wird ignoriert, or das Paar als "mehrdeutig" zu bezeichnen, was bedeutet, dass es unsicher betrachtet wird, ob die Spitzen aus den gleichen oder verschiedenen Einheiten sind.
   1. Klicken Sie auf die Kontrollkästchen ein Diagramm der Spitze Parameter anzuzeigen (Peak-to-Peak (PP) Höhe, oder die erste (PC1) oder zweiten (PC2) der Hauptkomponenten) gegen die Zeit und / oder Auto - und Cross- Korrelation von Histogrammen.
      HINWEIS: Die Anzeige der PP Höhe gegen die Zeit ist oft sehr nützlich bei der Entscheidung , ob zwei Cluster zu verschmelzen. Wenn die Höhen der Spitzen in einer Einheit verschmelzen nahtlos in die eines anderen zugleich, dass eine Einheit stoppt Brennen und das andere beginnt es viel wahrscheinlicher, als nicht ist, dass sie die gleiche Einheit und sollten zusammengeführt werden. Kreuz Korrelogramme kann eine starke zeitliche Beziehung zwischen den Spike-mal in zwei Clustern zu offenbaren. Wenn die Quer Korrelogramm eine starke, asymmetrische Spitze in einem sehr kurzen Zeitintervall hat (zB um von 5 bis 10 ms) und vor allem , wenn die zweite Spitze ist kleiner als die Tannent, wobei die beiden Einheiten sind höchstwahrscheinlich eine einzige Einheit , die Spike Paare feuert in dem der zweite wegen Na ⁺ -Kanal Anpassung kleiner als die erste ist.
   2. In Fällen, in denen die Entscheidung zu fusionieren ist nicht einfach, beschriften das Paar als "zweideutig" und die Cluster entsprechend in nachfolgenden Analysen zu behandeln.
4. Wenn die Zusammenführung und Split-Option nicht in der Lage ist eindeutig trennbar Cluster zu finden, die den Schieber in der Aufforderung Dialog verwenden, um manuell variieren Clustering-Parameter (eine räumliche Bandbreite, Sigma), zusammen mit dem Satz von verschmelzenden Tasten, um eine Spaltung zu finden, die zufriedenstellend aussieht . Verwenden Sie die "Revert" Knopf, um den ursprünglichen Zustand der beiden Cluster zu gehen. Drücken Sie 'Split, wie gezeigt "zu beenden. Hinweis mehr als zwei Cluster, die durch dieses Verfahren hergestellt werden können.
5. Fahren Sie mit diesem Vorgang, bis es nicht mehr Paare sind zu inspizieren. Die große Mehrheit der Cluster sollte nun als "stabil" aufgeführt werden.
6. Wenn einige Cluster-Paare haben sehrgeringe Überlappung Indizes, so dass sie von der geführten merge ignoriert werden (aber es gibt noch Beweise, um sie für die Zusammenführung), gehen Sie auf die "Review - Cluster-Paare vergleichen 'Menüpunkt (oder klicken Sie auf das entsprechende Symbol in der Symbolleiste), und öffnen Sie die Dialog in Abbildung 5 dargestellt. Verwenden Sie die Spin-Kontrollen am oberen Rand des Dialog jedes Paar von Clustern für den Vergleich auszuwählen.
   HINWEIS: Wie bei der geführten Merge und Split werden Paare in eine sortierte Liste zu setzen, aber in diesem Fall Vergleich Metriken zusätzlich zu dem Cluster Deckungsindex zur Verfügung.
   1. Wählen Sie die "normalisierte Skalarprodukt 'Option aus dem Pull-Down-Liste. Dies berechnet die Korrelation zwischen der Schablone Werte. Es ist unempfindlich gegen multiplikative Skalierung Variationen und ist gut geeignet, um Cluster-Paare herauszupicken, die eine artifizielle Ergebnis der Peak-to-Peak-Höhe Variabilität sind.
   2. Drücken Sie die "ähnlichsten" Taste in der Mitte des Dialogs die ähnlichste Paar anzuzeigen. Verwenden Sie die horizontal Spinkontrolle unter der Taste vorwärts oder rückwärts durch die Liste zu gehen. Verwenden Sie die Korrelation Anzeige und die PP Höhe vs. Zeitanzeige zu verschmelzenden Entscheidungen zu treffen, ebenso wie für den Benutzer geführt zusammenführen und teilen. Beachten Sie, dass die Liste nach jeder Mischoperation neu berechnet wird. Diese Vergleichsstufe ist mit offenem Ende, und es ist für den Benutzer, wie in großem Umfang für Beweise zugunsten der Verschmelzungen zu suchen, um zu entscheiden.

6. Review - Nachbearbeitung

1. Gehen Sie jetzt auf "Review - Post-Processing" (oder klicken Sie auf das entsprechende Symbol in der Symbolleiste). Dieser Dialog (Abbildung 6) bietet Optionen Ereignisse von Cluster hinzuzufügen oder zu entfernen, sowie die Möglichkeit , das Löschen gesamten Cluster mit Signal-zu-Rausch - Verhältnis (SNR) , die unter einen Schwellenwert fällt. Doppelte Ereignisse (Events zur gleichen Zeit in einem Cluster vorkommen) kann durch Ausrichtungsfehler bei der Sortierung erstellt werden. Ereignisse, die ein langer Weg entfernt von ihrem ursprünglichen Speicherort können, sind sometimes verlegt werden; sie können auch entfernt werden, wenn Verlagerung nicht funktioniert.
2. Verwenden Sie die Ausrichtung Reinigungstaste Ereignisse von Cluster zu entfernen, die eine schlechte Anpassung an die Vorlage sind. Verwenden Sie die 'Recluster' , um die umgekehrt zu tun, das heißt zu geclusterten Ereignisse neu zuweisen, ein gutes Spiel zu einer bestimmten Vorlage sind. Die aufgearbeiteten Ereignisse werden als Teil-Cluster von jedem Elternteil Cluster markiert und kann Dialog mit dem 'Ansicht, sauber und Split-Cluster "überprüft werden. Diese Ereignisse werden im Cluster verbleiben (und als solche exportiert werden), es sei denn sie gelöscht werden (verwenden Sie die kleine Schaltfläche "Löschen" für den ersten Teil-Cluster). Zurückkommend auf die Nachbearbeitung Dialog, verwenden Sie die Schaltfläche "Löschen" und die Spin-Kontrolle daneben Cluster zu löschen mit einem SNR kleiner als der ausgewählte Schwellenwert.
3. Obwohl Clusternummern fortlaufend von 1 bis N geht, wobei N die Gesamtzahl von Clustern ist, ist die tatsächliche Nummerierung von Clustern am Ende der Sortieranlage zu einem Enderbitrary. Verwenden Sie die 'Sort' , um die Cluster zu nummerieren nach einem gewählten Kriterium, zB vertikale Position auf der Elektrode oder Kanalnummer. Beachten Sie, dass mit Ausnahme der Streichung von doppelten Ereignissen gibt derzeit kein Hinweis insbesondere Entscheidungen in diesem Dialog als besser als andere zu unterstützen.
4. Zu jedem Zeitpunkt während der manuellen Verfahren von der Art ist es möglich, eine Datei zu speichern, die aktuellen Parameterwerte enthält, Sortier-Optionen, Ereigniszeiten, Clustereigenschaften und die Nachricht aufzeichnen. Erstellen Sie diese Datei an, indem Sie "Datei - Speichern Arbeitsdatei". Geben Sie der Datei einen Namen, der eindeutig auf, dass der Datendatei und drücken Sie auf "Speichern" verwandt ist. Lebenslauf zu einem späteren Zeitpunkt das Sortieren, indem zuerst die Original-Aufnahme-Datei geöffnet wird, gefolgt von einer Hochpassfilterung (wenn anfänglich getan). Dann öffnen Sie die gespeicherte Arbeitsdatei. Das Programm wird dann in einem Zustand identisch mit dem es sich befand, als die Arbeitsdatei gespeichert wurde. Die Arbeitsdatei ist auch eine erneuteSchnur, wie die Sortierung durchgeführt wurde - die Parameter und der während des Sortierens ausgegebenen Meldungen.
5. Schließlich exportieren die geclusterten Ereignisse. Gehen Sie zu 'Export - Sortiert Spike Dateien "(oder klicken Sie auf die entsprechende Schaltfläche in der Symbolleiste). Wählen Sie "CSV-Datei" (Comma Separated Variable) aus der Dropdown-Liste und klicken Sie auf "Speichern unter". Wählen Sie einen Namen für die Datei, die die exportierte CSV-Daten für die sortierten Einheiten enthalten.
   HINWEIS: Diese Textdatei eine einzige Zeile für jedes Ereignis enthält, um haben wird, die Zeit der Veranstaltung (in Sekunden auf die nächsten 10 us), die Cluster-Nummer (von 1 nach oben) und die Nummer des Kanals, die zugewiesen wurde auf das Ereignis. Beachten Sie, dass der zugewiesene Kanal nicht das gleiche für alle Ereignisse in einem Cluster sein kann, wenn die Ereignisse auf einem bestimmten Kanal nicht konsistent größer waren.

Representative Results

Abbildung 7 zeigt die Anzeige (erhalten , indem Sie auf "Ansicht - Sortiert Wellenformen ') für eine typische sortierte Aufnahme. Die Standardansicht Option ist nur die Wellenformen für jeden Cluster auf den Center-Kanal zu zeigen. Eine allgemeine Erfahrung ist, dass Wellenformen für eine Clusterpaar auf dem gleichen Kanal identisch aussehen, aber wenn die "Paare Vergleichen 'Dialog verwendet, um die zwei Cluster gibt es unterschiedliche Cluster in dem PC Projektions zu untersuchen, meist von Wellenformdifferenzen auf benachbarten Kanälen . Dies gilt zum Beispiel der Wellenformen auf Kanal 62 in 7.

Wie oben erwähnt, ist es nicht ungewöhnlich, Cluster-Paare zu finden, wo verschmelzenden Entscheidungen müssen auf Amplituden-Zeit-Diagramme und auf Quer Korrelogramme basieren. Abbildung 8 zeigt ein Beispiel für eine Verschmelzung Entscheidung basiert teilweise auf der Quer Korrelogramm. Eine sehr starke, asymmetric Kreuzkorrelation in kurzen Zeitabständen (8B) in Verbindung mit einem Unterschied in der peak-to-Peak - Höhe der Einheiten und ähnlichen Feuermuster (8E) legt nahe, dass die Stacheln von der gleichen Neurons kommen. Figur 9 zeigt einen Fall , wo die gleiche Art von Beweisen für Verschmelzen fehlt. Hierbei ist die Quer Korrelogramm ist schwach und nicht stark asymmetrisch. Darüber hinaus sind die Formen der autocorrelograms der beiden Cluster unterschiedlich (9A). Argumentieren, die beiden Einheiten sollten nicht in den Verteilungen der Hauptkomponenten (Abbildung 9C) wegen der zusätzlichen klaren Unterschied verschmolzen werden. Figur 10 zeigt einen Fall , wo die PP Höhen von zwei Einheiten gleichzeitig mischen zusammen , dass eine von ihnen hält Abfeuern und die anderen fortgesetzt. In diesem Fall verschmelzen die Entscheidung scheint korrekt, wenn man die Möglichkeit nicht ausschließen, dass Einheiten ihre Feuerungsmuster Koordinatenkomplexe Weise und dass die Ähnlichkeit in Höhen zufällig ist.

Diese Beispiele verdeutlichen die Schwierigkeiten im Angebot fest Anleitung, wie verschmelzenden Entscheidungen zu treffen. Dies wird durch den allgemeinen Mangel an objektiven Maßnahmen verstärkt für die Gesamtqualität der Spitze Sortierung Bewertung und die Auswirkungen von Parameteränderungen. Dies ist wegen der fehlenden Grundwahrheits Informationen, die zum Dorn Sortierung von intrazellulärem Aufnahmen (oder deren Äquivalent) von jedem Neuron, das nahe genug an einer Aufzeichnungselektrode war zu verursachen nachweisbare extrazelluläre Signale bestehen würde. Trotz dieser Einschränkung gibt es Surrogate für die Grundwahrheitsdaten und es ist nicht unvernünftig anzunehmen, dass eine Änderung Strategie bei der Sortierung, die auf Ersatzdaten zu einer besseren Leistung führt wird mit realen Daten zu einer besseren Leistung führen. Die Surrogate sind echte MEA Aufzeichnen von Daten, in denen Spitzen, von der Aufnahme genommen, werden zurück in die recordi hinzugefügtng zu bekannten Zeiten auf verschiedenen Kanälen, in denen sie nicht mit den ursprünglichen spikes verwechselt werden kann. Ein solcher Test die Grundlage eines Spike Sortier Wettbewerb organisiert von G. Buzsáki und T. Harris bei Janelia Farm gebildet 2013 Surrogate Daten gehalten von Aufnahmen im Thalamus oder Hippocampus von sich frei bewegenden Ratten (A. Peyrache gemacht erzeugt wurden, A. Berenyi und G. Buzsáki, nicht veröffentlichte Daten). Spike Signale, für die "Ground Truth" war erzeugt wurden durch Spikes aus einer Einheit aufgezeichnet auf einem Schaft zu nehmen und sie in die Aufnahme auf einem anderen Schaft so Zugabe sichergestellt wird, dass die Beziehung dieser Spitze Zug mit Hintergrundaktivität und Gehirnzustände erhalten blieb. Aufzeichnungen enthalten tatsächliche Spicken Aktivität zusätzlich zu den Grundwahrheits spike trains hinzugefügt. Die falschen positiven Raten für SpikeSorter waren 0,26% und 0,01% für zwei verschiedene Testsätze, während die entsprechenden falsch negativen Ergebnisse waren 2,1% und 0,37% (A. Peyrache, persönliche Mitteilung). Diese Preise waren unter ter am besten von der Konkurrenz aber noch wichtiger ist sie niedrig sind und wahrscheinlich akzeptabel für die meisten Arten von neurophysiologischen Analyse. Ein weiterer Ansatz ist sehr detailliert in großem Maßstab biophysikalischen Simulationen von Netzwerken von Neuronen zu verwenden, um simulierte extrazelluläre Aufnahmen von bestimmten MEA-Designs generieren. Die Forscher arbeiten derzeit an MEA Sortierverfahren wurden aufgefordert, Test - Simulationen dieser Art ¹⁵ zu sortieren. Fünf verschiedene Sortieralgorithmen wurden verglichen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten der Sortierung Bewertung der Leistung und die Leistung der verschiedenen Gruppen variiert nach welchen Maßnahmen verwendet wurden, mit keiner Gruppe als jede andere offensichtlich besser zu sein. SpikeSorter Die Ergebnisse fielen in den Bereich der Ergebnisse von den verschiedenen Gruppen erhalten.

Abbildung 1. Die Ereigniserkennung Dialog. Diese proliefert Optionen für die Methode der Rauschmessung Auswahl zum Maskieren Kanäle Schwellwertbildung Werte und Methoden Einstellen ihrer Anwendung und für Methoden zur Vermeidung Ereignis Duplizierung wählen. In diesem und in anderen Dialogen, Informationen über die Entscheidungen, durch Tasten identifiziert durch Fragezeichen versehen ( '?').

Abbildung 2. Die Ansicht, Reinigen und Split Dialog. Dies bietet Möglichkeiten für die Cluster-Wellenformen anzeigen, identifizieren und Randwellenformen zu löschen, für Cluster in ein oder mehrere Untercluster aufgeteilt, und zum Löschen oder neue Cluster aus den Untercluster zu bilden. Subclustern werden durch die Farben dargestellt identifiziert. (Diese können in den Einstellungen geändert werden.)

Abbildung 3. Wirkung von Events zu einer unzuverlässigen Funktion ausrichten. Die Abbildung zeigt Daten aus einem einzelnen Kanal-Cluster, als die Menge der Ereignisse, deren Spitze-Spitze-Spannungen waren Wellenform definiert größte auf einem bestimmten Kanal. Feld A zeigt eine Untergruppe von 50 Ereignis Wellenformen aus diesem Cluster, overplotted, auf unterschiedlichen Elektrodenkanäle. Die Kanalnummern werden in der linken oberen Ecke jeder Satz von Wellenformen gezeigt. Schwarze Punkte neben einer Kanalnummer anzuzeigen, dass der Kanal zu diesem bestimmten Cluster zugeordnet ist. Kanäle werden in der gleichen räumlichen Ordnung ausgelegt, dass sie an der Elektrode aufweisen. Horizontale Achsen zeigen Zeit und die vertikale Achse die Spannung. Die horizontale Position der vertikalen Achse den Ausrichtungspunkt, dh jedes Ereignis positioniert ist , so dass ihre Ausrichtungspunkt mit der Achse zusammenfällt. Die scalebar an der Unterseite der Platte A nach links zeigt 0,5 ms und 100 & mgr; V. Blaue Linien in A zeigen den Durchschnitt jedes Satzes von Wellenformen (die Vorlage). Kanal 24 (grau dargestellt) maskiert. Die Ereignisse werden auf dem negativsten lokalen Minimum der Wellenform (negative Trog) ausgerichtet ist, wie unmittelbar nach der Ereigniserkennung bestimmt. Panel B zeigt die Verteilung der ersten zwei Hauptkomponenten von allen Wellenformen in dem Cluster abgeleitet. Drei Subclustern sind sichtbar in dieser Verteilung. Tafel C zeigt den gleichen Satz von Ereignissen nach ihnen auf die Vorlage Wellenform auszurichten. Die Hauptkomponenten Verteilung (Panel D) zeigt jetzt nur noch zwei Subclustern (eine in rot gekennzeichnet). Eine weitere Untersuchung zeigte, dass eine unechte cluster in B durch die Ausrichtung einer Teilmenge von Ereignissen zu einer zweiten negativen Mulde (die langsamere negativ nach Potential) verursacht wurde, die in einigen Fällen negativer als die erste war. Einige dieser Fehlstellungen Ereignisse sind in Feld A sichtbar als Wellenformen, deren Form nicht den Rest entsprechen._blank "> Bitte hier klicken, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 4. Der Autosort Dialog. Dies stellt Ereigniserkennung Optionen, Clustering-Optionen und Optionen für die automatische Zusammenführung und die Aufteilung von Cluster-Paare nach der ersten automatisierten Bündelungsstufe.

Abbildung 5. Der Vergleichs Cluster - Paare Dialog. Dies bietet Möglichkeiten für Paare Cluster Auswahl, Vergleich Maßnahmen (Match - Methode), durch Listen von Paaren , die durch den Vergleichswert bestellt Suchen, Optionen für Korrelogramme Anzeigen, Anzeigen Plots von PP Höhe (oder PC1 oder PC2) gegen die Zeit, und eine Option auf verschmelze Paare.

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Abbildung 6. Die Nachbearbeitung Dialog. Dies bietet Optionen für die Verlagerung und / oder doppelte Ereignisse zu löschen, für die möglicherweise laute Ereignisse zu löschen, für Reclustering unclustered Ereignisse, für Cluster mit einem niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) und für die Umnummerierung (Sortierung) Cluster nach verschiedenen Kriterien zu löschen.

Abbildung 7. Anzeige Sortiert Einheiten zeigt zufällig ausgewählt, Overplotted Kurven farbig nach Cluster - Nummer. Zur Klarheit ist nur der Mittelkanalwellenform jedes Clusters angezeigt. Die Daten (von Mitelut & Murphy, nicht veröffentlicht) zeigen die unteren 14 Kanäle eines 64-Kanal-Elektroden Aufnahme von Maus visuellen Kortex.

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Abbildung 8. Beispiel Hinweise darauf , dass Brachte Can Be auf eine Entscheidung zu tragen , ob zwei Clustern zu vereinen. Die Vergleichs Cluster - Dialog (Teil A) wurde verwendet , um Cluster - Paare mit ähnlichen Wellenformen zu suchen, zu ignorieren Amplitude (normalisierte Skalarprodukt-Match - Methode). Panel B zeigt autocorrelograms (AC) und den Quer Korrelogramm (CC) für die beiden Cluster mit zwei verschiedenen Behälterbreiten (0,2 und 2 ms). Diese zeigen, dass Spitzen in dem zweiten Cluster (Einheit 53) haben eine sehr starke Tendenz zu treten entweder 4 oder 8 ms vor Spikes in der ersten (Einheit 28). Tafel C zeigt die Spitze Formen der beiden Einheiten und zeigt auch , dass die zweite (in grün dargestellt) eine kleinere Spitze als die erste hat. Panel D zeigt die PC Verteilung der beiden Clustern. Panel E Graphen PC1 (vertikale Achse) der beiden Einheiten der beiden Einheiten (rot und grün jeweils) vs. </ Em> Zeit, während der gesamten Dauer der Aufnahme (in Minuten gezeigt). Siehe Text für weitere Beschreibung. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 9. Beispiel einer Cluster - Pair Wo es ist viel weniger Beweise für das Zusammenführen. Panel A zeigt , dass die autocorrelograms (AC) und der Quer Korrelogramm (CC) für die beiden Cluster unterschiedliche Formen aufweisen. Tafel B zeigt die gemittelte Musterwellenform und Standardabweichungen (Schattierung zeigt 1 SD - Einheit) , um deutlicher die Unterschiede in der Wellenform zu zeigen. Panel C zeigt die PC Verteilung der beiden Clustern. Panel D ein Diagramm der Spitze-zu-Peak - Höhe (vertikale Achse, & mgr ; V) der beiden Einheiten gegenüber der Zeit während thE gesamten Dauer der Aufzeichnung. Siehe Text für weitere Beschreibung. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 10. Der Nachweis für die Zusammenführung Basierend auf Firing Muster und Hauptkomponenten Variation. Panel A zeigt die Wellenformen der beiden Cluster (rot und grün). Panel B plottet PC1 (vertikale Achse) gegen die Zeit (horizontale Achse) für die beiden Cluster und zeigt ein komplementäres Muster des Brennens mit PC1 Werte ähnlich zu sein zu der Zeit einer Einheit stoppt Brennens und der andere beginnt. Dies unterstützt eine Entscheidung trotz des Vorhandenseins von unterschiedlichen Clustern in die PC - Verteilungen (Tafel C) zu verschmelzen.

Discussion

Dateiformate

Derzeit unterstützte Dateiformate sind Neuralynx (.ntt und .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (.xml + .dat), Mehrkanal- Anlagen (.mcd), Blackrock (.nev) und Intan (.rhd). Für nicht unterstützte Formate, gibt es zwei Möglichkeiten. Eine davon ist der Zugabe des Dateiformats auf eine bevorstehende Freilassung zu fordern (E-Mail-Link an den Entwickler wird in der mitgelieferten "Hilfe - Über" Dialog). Die andere ist die Datei in ein unterstütztes Format zu konvertieren. Eine einfache Möglichkeit ist es, die Zeit-Spike-Format '.tsf' zu verwenden. Diese nackten Knochen-Format enthält die Spannungsaufzeichnung und des Kanals Standortdaten sowie die Aufzeichnung von Ereignissen und den Kanal und die Cluster-Zuweisungen nach dem Sortieren. Das Lesen dieser Dateien ist oft schneller als für andere Formate. Unabhängig von mit nicht unterstützten Formaten tun kann es zweckmäßig sein gefilterten Daten in einer .tsf Datei zu speichern (dieses Format unter den Exportoptionen enthalten ist), da dies die Notwendigkeit für eine spätere zeitraubend fil vermeidentrier. Einzelheiten des .tsf Format sind in der Dokumentation enthalten, die mit dem Programm geliefert werden.

Zusatzdateien

Zwei Hilfsdateien werden verwendet, um Parameter zu speichern, ss_prefs.sav und ss_parameters.sav. Die Datei 'ss_prefs.sav' speichert nur vom Benutzer gewählten Werte , die keine direkte Auswirkung auf das Sortieren und sind weniger wahrscheinlich zu ändern zu müssen, wie zB Fenstergrößen und Positionen, Spannung und andere Skalierungswerte. Wenn ss_prefs.sav nicht vorhanden ist, wird es erstellt, wenn die "Übernehmen" Button im entsprechenden Dialog gedrückt wird, oder wenn das Programm beendet wird. Wenn Sie die Option "sticky Parameter 'in dieser Datei gesetzt ist, wird eine separate Datei' ss_parameters.sav 'verwendet vom Benutzer wählbare Parameterwerte und Optionen zu speichern, die das Ergebnis der Sortierung sowie viele Anzeigeoptionen beeinflussen. Diese Datei wird gespeichert oder aktualisiert werden , wenn das Programm über die normale "Datei - Beenden 'verlassen Route (aber nicht , wenn das Programm auf " Schließen "Taste (oben rechts) verwendet wird). In Ermangelung dieser Datei beim Start, werden Standardwerte verwendet.

Programm Limits

Die Grenze für die Länge der Aufnahme, die sortiert werden können, wird durch die Menge an RAM auf dem Computer bestimmt. Ein PC mit 16 GB RAM kann in der Regel Raw-Dateien von bis zu 13 GB-14 GB groß (2 GB weniger als die gesamte RAM) verarbeiten, wenn der Speicher nicht in Verwendung für andere Zwecke ist. Andere Grenzen, zB auf die maximale Anzahl von Kanälen, bis Clustergrößen usw. können mit Programmversion und zukünftige Upgrades variieren. Sie können, indem Sie auf "Hilfe - Über 'betrachtet werden.

Zusatzfunktionen

Die Aussicht, sauber und Split-Cluster-Dialog bietet verschiedene Optionen für die manuelle Definition von Clustergrenzen. Dazu gehören die Verwendung der Maus eine Ellipse in der PC - Anzeigefenster zu zeichnen Sie ein Rechteck in der PP - Amplitude (oder PC1 oder PC2) vs. Zeitanzeige zu zeichnen, und discriminat zu ziehen Ionen-Fenster in der Hauptwellenformanzeige. Diese können jeweils verwendet werden, um Subclustern erstellen (alle vorhandenen subclustering überschrieben). Der Dialog muss beendet werden, bevor eine dieser Objekte gezogen werden können. Durch Drücken der zugehörigen Taste auf dem Dialog ( "Windows", "Ellipse" oder "Rechteck ') schafft die Subclusters.

Eine Strategie-Dialog (Sort - Strategie) zeigt eine Vielzahl Parameter der Sortierung, die weniger wahrscheinlich sind, müssen geändert werden, aber die einen wesentlichen Einfluss auf die Sortierung haben kann. Diese umfassen beispielsweise Parameter, die die Zuordnung von Kanälen zu Clustern und die Auswahl der Zeitpunkte bestimmen, die für die Berechnung der Hauptkomponenten für jeden Cluster beitragen. Das Verwalten von Cluster-Dialog bietet detailliertere Informationen zu den einzelnen Clustern als durch die Ansicht zur Verfügung gestellt, sauber und Split-Cluster-Dialog oder durch die Post-Verarbeitungsdialog. Es gibt auch noch vielfältigere Möglichkeiten für Cluster zu löschen.

ontent "> Kanäle in einer bestimmten vertikalen Reihenfolge angezeigt werden, bezeichnet die" Sortierreihenfolge ", in dem Spannungsanzeigefenster. Im Idealfall wird reflektieren diese, um die physische Nähe der Kanäle, aber diese Fest angegebenen Werte zu erreichen sein kann, dass die tatsächliche Layout ist in zwei Dimensionen. die Sortierreihenfolge wird durch die Berechnung der Projektion der Kanalpositionen auf einer Linie mit einem bestimmten Winkel in Bezug auf die y - Achse. die Reihenfolge der Kanalnummern auf der Linie ist die Sortierreihenfolge erzeugt. Diese in vielen Fällen automatisch berechnet aber es ist möglich, eine andere, indem sie auf "Ansicht - Erwerb Eigenschaften 'zu erzeugen.. die Option Kanäle in numerischer Reihenfolge angezeigt wird ebenfalls bereitgestellt Beachten sie, dass die Reihenfolge der Anzeige hat keine Auswirkung auf das Sortieren.

Andere Ansätze

Andere Software-Pakete zu tun Spike Sortier existieren. Dazu gehören kommerzielle Programme wie Offline-Sorter (http://www.plexon.com/products/offline-sorter), als well als freie Software wie MClust (AD Redish: http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html), Klustakwik (KD Harris: https://sourceforge.net/projects/klustakwik/), Wave_clus (RQ Quiroga: http://www2.le.ac.uk/departments/engineering/research/bioengineering/neuroengineering-lab/spike-sorting) und die Programme Neuroscope und Klusters (http:. // neurosuite) ^16. Ein detaillierter Vergleich mit diesen anderen Programmen, von denen viele im allgemeinen Gebrauch sind, sprengt den Rahmen des vorliegenden Papiers. Ein solcher Vergleich würde eine Vielzahl von verwandten Kriterien wie Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit, Unterstützung von Dateiformaten, GUI-Design, Dokumentation, Automatisierungsgrad, die Abhängigkeit von Hard- und Softwarekomponenten, die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Anpassungsfähigkeit an MEAs sowie Tetroden beinhalten, und, in dem Ausmaß, dass es möglich ist, sie zu messen, die Genauigkeit zu sortieren. In Ermangelung einer detaillierten Vergleich, glauben wir, dass SpikeSorter eine Kombination von Optionen und die Unterstützung für Spike Art bieteting, die in jedem anderen derzeit verfügbaren Standalone-Spike Sortier Paket nicht zur Verfügung stehen.

Sortierqualität

Wie oben erwähnt, objektive Ergebnisse Maßnahmen, die verwendet werden können, um zu entscheiden, ob eine Prozedur oder Wahl besser als der andere ist weitgehend fehlen. Die Abhängigkeit von Parametern und der Notwendigkeit für häufige Benutzereingabe macht es auch unwahrscheinlich, dass eine bestimmte Art immer reproduziert werden kann. Das ist an sich würde die Verwendung der Ergebnisse Maßnahmen zu begrenzen, wenn sie existierten. Erschwerend kommt hinzu, ist es keineswegs sicher, dass genaue Spitze Sortierung möglich ist, auch im Prinzip. Die extrazelluläre Aufnahmen in Verbindung mit intrazellulären Aufnahmen benachbarter Einzelzellen existieren ^{17, 18} , aber die intrazelluläre Aufnahmen von benachbarten Paaren von Neuronen nötig sind , um zu beweisen , dass Signale von benachbarten Zellen können immer unterschieden werden. Die Faktoren, die extrazelluläre Spannungssignale von einem verursachen könnengegeben Neuron über Zeiträume, kurze als auch lange zu variieren, sind auch nicht gut verstanden und in der Praxis erhebliche Variabilität hinzufügen (zB 8 und 10) , die das Sortieren verkompliziert. Spike Sortier ein lösbares Problem werden diese Änderungen müssen kleiner sein, oder verschiedene in der Natur, als die kleinsten Unterschiede, die zwischen den Zellen als Ergebnis der Positionsdifferenzen auftreten können. Unter Berufung auf Maßzahlen der Cluster-Qualität kann auch problematisch sein. Zum Beispiel können Zellen bei Raten ausgelöst, die um Größenordnungen ^{19 unterscheiden, 20.} Die Einbeziehung von fast allen der Spitzen von einer geringen Feuerrate Zelle unter denen von einer hohen Rate Zellenbrand haben könnte nur geringe Auswirkungen auf jeder Cluster-Qualitätsmaß, versteckt die Tatsache, dass die Sortierqualität der niedrigen Rate Zelle schlecht sein würde oder nicht existent. In Anbetracht dieser Herausforderungen, Methoden zur Beurteilung der Qualität der Sortierung auf Basis von Cluster-Überlappung^{8, 21} oder angesichts der Parametervariation Stabilität Sortierung ²² kann ein falsches Gefühl der Sicherheit geben. Stattdessen schlagen wir vor, dass es notwendig sein kann, dass die Spitze Sortierung zu akzeptieren, auf der Grundlage unvollständiger Wissenschaft. Die Sortierer müssen mit einem Gefühl der Unvollkommenheit leben und lernen, dass es besser sein kann, um die Zeit zu produktiveren Formen der Datenanalyse zu widmen, anstatt ständig versuchen, die Qualität einer Art zu verbessern.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
spikesorter.exe	N/A		http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter