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neuronal spike sorting based on radial basis function neural networks

Neuronal spike sorting based on radial basis function neural...

引用

第五届国际神经修复学会年会&全球神经保护和再生学会第九届年会并第四届国际脊髓损伤治疗与临床试验交流会

作者： Alireza Khoshnevisan MD. Mostafa Taghavi Kani MSc. Department of Neurosurgery Shariati Hospital Department of Biomedical Engineering & Medical PhysicsTehran University of Medical SciencesTehranIran

Background: Studying the behavior of a society of neurons, extracting the communication mechanisms of brain with other tissues, finding treatment for some nervous system diseases and designing neuroprosthetic devices, require an algorithm to sort neuralspikes automatically. However, sorting neural spikes is a challenging task because of the low signal to noise ratio (SNR) of the spikes. The main purpose of this study was to design an automatic algorithm for classifying neuronal spikes that are emitted from a specific region of the nervous system. Methods: The spike sorting process usually consists of three stages: detection, feature extraction and sorting. We initially used signal statistics to detect neural spikes. Then, we chose a limited number of typical spikes as features and finally used them to train a radial basis function (RBF) neural network to sort the spikes. In most spike sorting devices, these signals are not linearly discriminative. In order to solve this problem, the aforesaid RBF neural network was used. Results: After the learning process, our proposed algorithm classified any arbitrary spike. The obtained results showed that even though the proposed radial basis spike Sorter (RBSS) reached to the same error as the previous methods, however, the computational costs were much lower compared to other algorithms. Moreover, the competitive points of the proposed algorithm were its good speed and low computational complexity. Conclusion: Regarding the results of this study, the proposed algorithm seems to serve the purpose of procedures that require real-time processing and spike sorting.

关键词： neuronal spike sorting based on radial basis function neural networks

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