New tools for electrophysiological data analysis and their application to a working memory study
| dc.contributor.author | Pröpper, Robert | en |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik | en |
| dc.contributor.referee | Obermayer, Klaus | en |
| dc.contributor.referee | Munk, Matthias | en |
| dc.contributor.referee | Einevoll, Gaute | en |
| dc.date.accepted | 2015-09-03 | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-21T01:08:02Z | |
| dc.date.available | 2015-10-05T12:00:00Z | |
| dc.date.issued | 2015-10-05 | |
| dc.date.submitted | 2015-09-14 | |
| dc.description.abstract | Um zu verstehen, wie neuronale Signale mit Verhalten zusammenhängen, ist es essentiell die Aktivität von einzelnen Neuronen zu untersuchen. Elektrophysiologie ist eine der ältesten und wichtigsten Techniken um die Spannungsfluktuationen aufzunehmen, die von aktiven Neuronen produziert werden. In extrazellulärer Elektrophysiologie werden Elektroden im interzellulären Medium platziert. Diese Elektroden nehmen oft mehrere Neuronen gleichzeitig auf. Ein zentrales Problem ist es, herauszufinden welche aufgenommenen Spikes von welchen Neuronen produziert wurden. Lösungen für dieses Problem sind bekannt als Spike Sorting. Die kontinuierlichen Verbesserungen von elektrophysiologischen Messtechniken machen Verbesserungen in der Datenanalyse notwendig: Die wachsenden Mengen an aufgenommen Daten müssen verwaltet werden und passende Analysealgorithmen für große Datensätze müssen entwickelt werden. Weil die Experimente komplexer werden, wird interdisziplinäre Kooperation wichtiger, was zu einem gesteigerten Interesse an neuen Methoden zur Datenfreigabe und kollaborativer Analyseentwicklung führt. Der erste Teil dieser Arbeit widmet sich einer Lösung für die Herausforderungen, die dieser Trend aufwirft: Spyke Viewer ist eine Softwareplattform zum Verwalten und Analysieren von elektrophysiologischen Daten. Der Fokus von Spyke Viewer liegt auf Nutzerfreundlichkeit und Flexibilität, was das Programm für Experimentatoren zum Visualisieren von Daten und für Theoretiker zum Entwickeln von Algorithmen nützlich macht. Bei neueren elektrophysiologischen Techniken, die gleichzeitig die Aktivität von vielen Neuronen aufnehmen, überlappen aufgenommene Spikes häufig zeitlich. Die resultierenden Wellenformen sind eine besondere Herausforderung für Spike Sorting Methoden. In dieser Arbeit wird ein Spike Sorting Algorithmus verbessert und evaluiert, der das Problem von zeitlich überlappenden Wellenformen löst. Alle Methoden wurden auf einem empirischen Datensatz entwickelt und getestet, der im präfrontalen Cortex von Makaken aufgenommen wurde, während die Affen eine visuelle Gedächtnisaufgabe lösen mussten. Mit Spyke Viewer und dem verbesserten Spike Sorting Algorithmus wurden großflächige Analysen zum Code der visuellen Stimuli und Experimentalkonditionen durchgeführt. Sowohl Reaktionen von einzelnen Neuronen als auch Populationscodes wurden mit einer Vielfalt von Dekodierungsmethoden untersucht. Mit Hilfe von zeitaufgelösten Analysen wird gezeigt, dass sich die Codierung von allen Experimentalkonditionen schnell ändert, während die Codierung der Stimuli zwischen Versuchs- und Test-Stimuli weitgehend gleich bleibt. | de |
| dc.description.abstract | In order to understand how signals in the brain are related to observed behavior, it is essential to observe the activity of single neurons. Electrophysiology is one of the oldest and most important means to achieve recordings of the voltage fluctuations produced by active neurons. In extracellular electrophysiology, recording electrodes are placed in the intercellular medium and often record from multiple neurons at the same time. A central issue is to determine which neuron produced each recorded spike, solutions for this problem are called spike sorting. The steady improvement in electrophysiological recording techniques requires advances in data analysis: the increasing amounts of recorded data need to be managed and appropriate analysis algorithms for large data sets need to be developed. As experiments grow more complex, interdisciplinary cooperation becomes more important. This necessitates data sharing and collaborative development of analyses. The first part of this thesis is concerned with a solution to the challenges arising from this trend: Spyke Viewer is a software platform for electrophysiological data management and analysis that supports many different data formats in a unified way. It is focused on usability and flexibility, so it is useful to both experimenters who can use it to browse and visualize data and theoreticians who develop new analysis algorithms. With newer electrophysiology techniques, where multiple recording channels capture activity from an increasing amount of neurons, recorded spikes often overlap in time. The resulting waveforms are a particular challenge for spike sorting methods. In this thesis, a spike sorting algorithm that addresses the overlap problem is improved and evaluated on simulated and empirical data. In addition, a complete spike sorting pipeline from raw data to sorted spikes is described. All methods were developed and tested using an empirical data set recorded from the prefrontal cortex of macaque monkeys. The monkeys performed a visual working memory task. Using Spyke Viewer and the improved spike sorting algorithm, large scale analyses on the coding of visual stimuli and experimental conditions were carried out. Reactions of individual neurons were examined and population codes were explored using a variety of decoding methods. Using time-resolved analyses, it was found that the neural coding of all experimental conditions changes quickly over the course of a trial, but sample stimuli and test stimuli elicit very similar neural response patterns at different times during the trial. | en |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:kobv:83-opus4-71407 | |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4984 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4687 | |
| dc.language | English | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/ | en |
| dc.subject.ddc | 500 Naturwissenschaften und Mathematik | en |
| dc.subject.other | Elektrophysiologie | de |
| dc.subject.other | Electrophysiology | en |
| dc.subject.other | Spike sorting | en |
| dc.title | New tools for electrophysiological data analysis and their application to a working memory study | en |
| dc.title.translated | Neue Werkzeuge zur Analyse elektrophysiologischer Daten und ihre Anwendung auf eine Arbeitsgedächtnis-Studie | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | free | * |
| tub.affiliation | Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Softwaretechnik und Theoretische Informatik | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Softwaretechnik und Theoretische Informatik | de |
| tub.identifier.opus4 | 7140 | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |
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