Neuronale Informationsverarbeitung

"Spike Sorting" und Analyse von "Spike Trains"

In diesem Projekt entwickeln wir neue Methoden für die schnelle und zuverlässige Analyse von Ableitungen des extrazellulären Feldpotentials. Dabei konzentrieren wir uns auf die Detektion und Klassifikation von Aktionspotentialen in mehr-Kanal-Ableitungen z.B. mittels multi-Elektroden. Unser Ansatz basiert auf optimalen linearen Filtern, die das Signal zu Rauschverhältnis optimal erhöhen und nutzt anschliessend Verfahren der Quellentrennung, um die Filterantworten zu dekorrelieren. Die entwickelten Methoden sind in der Lage überlappende, d.h. fast synchrone Aktionspotentiale zu trennen und passen sich nicht stationären Signalen an. Daher sind sie besonders vorteilhaft für Experimente, bei denen die Messelektroden erst kurz vor dem Experiment in das Gewebe eingebracht werden und dadurch Verschiebungen der Elektroden während des Experiments auftreten. Weiterhin eignen sie sich wegen ihrer Geschwindigkeit für die online Analyse von extrazellulären Ableitungen. Zusammen mit PD Dr. M. Munk (MPI für biologische Kybernetik) werden unsere Methoden auf Daten aus Experimenten mit wachen Affen in einem visuellen Kurzzeitgedächtnistest getestet. In diesem Projekt arbeiten wir zusammen mit Arbeitsgruppen der Universität Freiburg, der Universität Oslo, dem Max Planck Institut für biologische Kybernetik (Tübingen), Thomas RECORDING GmbH (Gießen) und dem Deutschen Neuroinformatik Node (GNode).

Danksagung: Projektförderung durch das BMBF (mittels des Bernstein Center und Bernstein Collaborationen) und die Technische Universität Berlin.