Hopfield-Enhanced Deep Neural Networks for Artifact-Resilient Brain State Decoding

要約

高度に同期的なニューロン パターンから睡眠覚醒サイクルなどの非同期的なニューロン パターンに至るまでの脳の状態の研究は、脳の時空間ダイナミクスと行動との密接な関係を評価するために不可欠です。
しかし、これらはノイズ、アーティファクト、および次善の録音品質の存在によって損なわれることが多いため、それらを正確に識別するための新しい技術の開発は依然として課題のままです。
この研究では、アーチファクトデータの前処理のためのホップフィールドネットワークと、さまざまなレベルの麻酔下でのラットの神経記録における脳状態の分類のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を組み合わせた2段階の計算フレームワークを提案します。
私たちのフレームワークの堅牢性を評価するために、神経記録にノイズアーチファクトを意図的に導入しました。
私たちは、同じノイズの多い入力を処理するスタンドアロン CNN と、アーティファクトのないデータでトレーニングおよびテストされた別の CNN の 2 つの比較モデルに対してベンチマークを行うことで、ハイブリッド Hopfield-CNN パイプラインを評価しました。
さまざまなレベルのデータ圧縮とノイズ強度にわたるパフォーマンスは、私たちのフレームワークがアーティファクトを効果的に軽減でき、モデルがより低いノイズ レベルでクリーンデータ CNN と同等に到達できることを示しました。
この研究は主に小規模実験に有益ですが、この結果は、現実世界の多様な設定におけるスケーラビリティと堅牢性を向上させるために、高度なディープラーニングとホップフィールド ネットワーク モデルの必要性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

The study of brain states, ranging from highly synchronous to asynchronous neuronal patterns like the sleep-wake cycle, is fundamental for assessing the brain’s spatiotemporal dynamics and their close connection to behavior. However, the development of new techniques to accurately identify them still remains a challenge, as these are often compromised by the presence of noise, artifacts, and suboptimal recording quality. In this study, we propose a two-stage computational framework combining Hopfield Networks for artifact data preprocessing with Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification of brain states in rat neural recordings under different levels of anesthesia. To evaluate the robustness of our framework, we deliberately introduced noise artifacts into the neural recordings. We evaluated our hybrid Hopfield-CNN pipeline by benchmarking it against two comparative models: a standalone CNN handling the same noisy inputs, and another CNN trained and tested on artifact-free data. Performance across various levels of data compression and noise intensities showed that our framework can effectively mitigate artifacts, allowing the model to reach parity with the clean-data CNN at lower noise levels. Although this study mainly benefits small-scale experiments, the findings highlight the necessity for advanced deep learning and Hopfield Network models to improve scalability and robustness in diverse real-world settings.

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