A Lightweight Architecture for Real-Time Neuronal-Spike Classification

要約

マウスの脳における神経活動の電気生理学的記録は、脳機能を理解するために神経科学者の間で非常に人気があります。
特に興味深い分野の 1 つは、脳損傷や運動機能の喪失を理解するために、小脳のプルキンエ細胞から記録を取得することです。
しかし、このような実験のための現在のセットアップでは、動物のヘッドステージと取得装置の間に有線接続があるため、マウスを自由に動かすことができず、そのため自然な行動を捕捉できません。
この研究では、プルキンエ細胞の固有の特性を活用して、まばらな神経データから不要な情報をリアルタイムで破棄する、軽量のニューロンスパイク検出および分類アーキテクチャを提案します。
これにより、（圧縮された）データをヘッド ステージ上の取り外し可能な記憶装置に簡単に保存できるようになり、配線の必要性が軽減されます。
私たちが提案する実装​​では、全体的な分類精度が 95% 以上であると同時に、小型フォームファクターの設計が得られ、実験中にマウスを自由に動かすことができます。
さらに、電力効率の高い設計と、リムーバブルストレージとしての STT-RAM (スピントランスファートルク磁気ランダムアクセスメモリ) の使用により、ヘッドステージは小さなバッテリーで最大約 4 日間簡単に動作できます。

要約(オリジナル)

Electrophysiological recordings of neural activity in a mouse’s brain are very popular among neuroscientists for understanding brain function. One particular area of interest is acquiring recordings from the Purkinje cells in the cerebellum in order to understand brain injuries and the loss of motor functions. However, current setups for such experiments do not allow the mouse to move freely and, thus, do not capture its natural behaviour since they have a wired connection between the animal’s head stage and an acquisition device. In this work, we propose a lightweight neuronal-spike detection and classification architecture that leverages on the unique characteristics of the Purkinje cells to discard unneeded information from the sparse neural data in real time. This allows the (condensed) data to be easily stored on a removable storage device on the head stage, alleviating the need for wires. Our proposed implementation shows a >95% overall classification accuracy while still resulting in a small-form-factor design, which allows for the free movement of mice during experiments. Moreover, the power-efficient nature of the design and the usage of STT-RAM (Spin Transfer Torque Magnetic Random Access Memory) as the removable storage allows the head stage to easily operate on a tiny battery for up to approximately 4 days.

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