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스파이크 소팅을 위한 템플릿 매칭의 고속화

전문가 제언: ○ 감각과 운동신경의 정보는 신경세포의 활동전위로 발현된다고 생각된다. 따라서 신경활동의 기록은 주위 신경의 이러한 정보의 종류를 추정하는데 단서를 제공하기 때문에 신경활동의 기록은 과학 및 의학적 응용 면에서 매우 중요하다.

○ 최근의 IT기술의 발달은 신경망의 수많은 신경세포(배양세포, 해마 슬라이스 및 생체조직 등)에서 발생하는 전기신호를 검출하여 계측할 수 있게 한다. 그런데 이런 계측에서 신호를 분석하고 기록하는 데는 세 가지 장애가 존재한다. 즉, ①전극으로부터 멀리 떨어진 뉴런의 스파이크에는 잡음이 포함된다. ②신호의 식별은 다중 활동전위 스파이크가 중첩되어 복잡하다. ③하나의 활동전위에 다 전극으로부터 동시에 기록되는 데이터양이 너무 많다.

○ 따라서 이러한 단점을 보완하는 다양한 신호프로세스 기법이 신경세포의 활동전위의 검출과 소팅을 위해서 개발되고 있다. 스파이크 검출과 분류에 가장 일반적인 방법은 각 신경세포의 스파이크 파형의 템플릿을 이용한 데이터 필터링 방법이다. 이러한 방법 중에 간단한 것은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용한 방법이다. 그런데 템플릿 매칭 방법이 스파이크 소팅에서 매우 효과적이지만 낮은 S/N 비에서 필터링을 최적화하는데 계산시간 때문에 컴퓨터 비용이 높게 되는 단점이 있다.

○ 이 글에서 기술한 템플릿 소팅방법은 이러한 관점에서 템플릿과 신호파형 사이의 거리가 일정한 문턱값을 넘을 때 필터링 프로세스를 줄일 수 있어 고속화를 수행하여 컴퓨터 사용비용을 절감할 수 있다. 따라서 이러한 방법이 신경세포의 스파이크 소팅과 분류방법에 효과적이라고 생각되지만 시간에 따른 스파이크 파형의 변화 및 스파이크 중첩 등에 대하여는 더 많은 연구가 필요하다고 본다.

저자: Takashi Sato, Takafumi Suzuki, Kunihiko Mabuchi
자료유형: 학술정보