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ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

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주성분분석에 기초한 세포외 활동전위 신호의 분류

Classification of extracellular action potentials based on Principal Component Analysis

한국심리학회지: 인지 및 생물 / The Korean Journal of Cognitive and Biological Psychology, (P)1226-9654; (E)2733-466X
2002, v.14 no.1, pp.75-91
이준열 (서울대학교 심리학과)
서효정 (서울대학교 심리학과)
이춘길 (서울대학교 심리학과)
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초록

컴퓨터 기술의 발전과 세포활동을 계측하는 기법이 개선되면서, 복수의 전극을 통해 세포활동을 계측하고 계측된 세포활동의 아날로그 신호를 연속적으로 분석하는 것이 가능해 졌다. 이 신호를 분석하는데 있어서 신호를 그 기원에 따라 분류하는 것이 분석의 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 다중채널의 전극을 이용해서 채집된 세포외 활동전위(extracellular action potential)를 분류하는 기법을 소개하고 이를 적용한 실례를 제시하였다. 여기서 적용한 전위분류 절차는 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 기초한 것으로서, 우선 몇 개의 주성분으로 이루어진 특질차원 공간상에 각각의 활동전위들을 표상시킨 후 Maximum likelihood estimator(MLE)를 이용해 적절한 군집의 수를 결정하고 Learning vector quantization(LVQ) 알고리즘을 통해 각 군집의 중심점을 결정하는 방법을 사용하였다. 이렇게 결정된 각 군집의 중심점과 각 활동전위 사이의, 특질차원 공간상에서의 거리(Euclidean dis的nee)를 계산함으로써 분류가 이루어지며, 중심점과 활동전위 간 거리의 분포를 이용해서 잡음을 제거하면 세포에 따른 활동전위의 분류가 완료된다. 이 모든 과정은 본 실험실에서 작성된 세포분류 프로그램(WAVESORTER)으로 이루어졌다. 따라서 본 논문에서는 WAVESORTER와 그 환경에 대한 소개와 이 프로그램을 통한 실제적인 세포분류과정을 기술하였다.

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Abstract

The development of the computer technology and cell recording techniques have made possible continuous recording and sorting of extracellulary-recorded action potentials. At the same time, a reliable sorting of action potentials became a significant focus of interest. In this study, we describe and summarize a method of sorting of extracellulary-recorded spikes based on the Principal Component Analysis(PCA). In this method, a strategic number of principal components are chosen and each cell is represented in the feature space formed by the chosen components. The number of data cluster(i.e., cells) in the space is determined by the Maximum Likelihood Estimator(MLE) and the center of each cluster is determined by the Learning Vector Quantization(MLQ) method, an unsupervised learning algorithm. The distances between every cell pair and the center of each cluster are calculated. According to the Euclidean distance from the center, the data are sorted into each duster. Removing the outliers of each cluster based on the distribution of the distance completes the sorting process. A computer program, 'WAVESORTER' was written using the Matlab(The Mathworks Inc.) to realize all the phases of the sorting processes. In this paper, the logic and routines of the 'WAVESORTER' is described.

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