Characterization of information and causality measures for the study of neuronal data

Author

Chicharro Raventós, Daniel

Director

Andrzejak, Ralph Gregor

Date of defense

2011-04-07

ISBN

978-84-694-4386-6

Legal Deposit

B.19406-2011

Pages

138 p.



Department/Institute

Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Doctorate programs

Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Abstract

We study two methods of data analysis which are common tools for the analysis of neuronal data. In particular, we examine how causal interactions between brain regions can be investigated using time series reflecting the neural activity in these regions. Furthermore, we analyze a method used to study the neural code that evaluates the discrimination of the responses of single neurons elicited by different stimuli. This discrimination analysis is based on the quantification of the similarity of the spike trains with time scale parametric spike train distances. In each case we describe the methods used for the analysis of the neuronal data and we characterize their specificity using simulated or exemplary experimental data. Taking into account our results, we comment the previous studies in which the methods have been applied. In particular, we focus on the interpretation of the statistical measures in terms of underlying neuronal causal connectivity and properties of the neural code, respectively.


Estudiem dos mètodes d'anàlisi de dades que són eines habituals per a l'anàlisi de dades neuronals. Concretament, examinem la manera en què les interaccions causals entre regions del cervell poden ser investigades a partir de sèries temporals que reflecteixen l'activitat neuronal d'aquestes regions. A més a més, analitzem un mètode emprat per estudiar el codi neuronal que avalua la discriminació de les respostes de neurones individuals provocades per diferents estímuls. Aquesta anàlisi de la discriminació es basa en la quantificació de la similitud de les seqüències de potencials d'acció amb distàncies amb un paràmetre d'escala temporal. Tenint en compte els nostres resultats, comentem els estudis previs en els quals aquests mètodes han estat aplicats. Concretament, ens centrem en la interpretació de les mesures estadístiques en termes de connectivitat causal neuronal subjacent i propietats del codi neuronal, respectivament.

Keywords

neurociència; anàlisi de sèries temporals; causalitat de Granger; seqüències de potencials d’acció; neuroscience; data analysis; Granger causality; spike trains; spike train distances; neural code

Subjects

80 - General questions relating to both linguistics and literature. Philology

Documents

tdch.pdf

2.528Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

This item appears in the following Collection(s)