Charakterisierung der Beziehung zwischen Lokalen Feldpotenzialen und Spikeaktivität im Nucleus subthalamicus bei Patienten mit Morbus Parkinson
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Hauptfragestellung des TP12 war die Untersuchung von Spike-LFP Kopplung auf parallelen Kanälen intraoperativer STN Ableitungen. Der diesbezüglich wichtigste Vorverarbeitungsschritt ist die Zuordnung der einzelnen an einer Elektrode aufgenommenen Spikes zu den unterschiedlichen beitragenden Neuronen, d.h. eine Zuordnung welcher Spike voraussichtlich von welchem Neuron nahe dieser Elektrode erzeugt wurde. Wir haben daher untersucht, welche Spikesortingmethode am besten für diese Daten zu verwenden ist, welche Unterschiede bei der Verwendung verschiedener Spikesortingmethoden auftreten, und welche Folgen dies für die Analyse der resultierenden dynamischen Eigenschaften der Einzelneurone hat. Hierfür wurde eine generische Methode entwickelt, um künstliche Referenzdaten auf der Basis der bereits vorhandenen STN Daten zu erzeugen. In unserem Fall liefert K-Means Clustering in zwei Dimensionen die besten Ergebnisse, d.h. die höchsten Trefferquoten. Wir zeigen aber auch, dass die optimale Sortingmethode stark von der Qualität der Daten abhängt, z.B. von der Menge der Artefakte. Die hier gewonnenen Erkenntnisse liefern hilfreiche Hinweise über Spikesorting auch in anderen Daten, und zeigen eine vielseitig nutzbare Methode der Generierung von künstlichen Referenzdaten. Des Weiteren wurde eine Annotation und Aufstellung des an der Uniklinik Köln gemessenen Datensatzes vorgenommen, die leider unvollständig geblieben ist, da einige der notwendigen Metadaten auf Hardwareseite nicht zugänglich waren und auch nicht rekonstruierbar waren. Die Fragestellungen zu Spike-LFP Bezügen wurden bislang nicht bearbeitet, da die Thematik des Spikesortings komplexer war als angenommen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2016) Similarity in Neuronal Firing Regimes across Mammalian Species. J Neurosci 36(21): 5736-47
Mochizuki, Y., Onaga, T., Shimazaki, H., Shimokawa, T., Tsubo, Y., Kimura, R., Saiki, A., Sakai, Y., Isomura, Y., Fujisawa, S., Shibata, K., Hirai, D., Furuta, T., Kaneko, T., Takahashi, S., Nakazono, T., Ishino, S., Sakurai, Y., Kitsukawa, T., Lee, J.W., Lee, H., Jung, M.W., Babul, C., Maldonado, P.E., Takahashi, K., Arce-McShane, F.I., Ross, C.F., Sessle, B.J., Hatsopoulos, N.G., Brochier, T., Riehle, A., Chorley, P., Grün, S., Nishijo, H., Ichihara-Takeda, S., Funahashi, S., Shima, K., Mushiake, H., Yamane, Y., Tamura, H., Fujita, I., Inaba, N., Kawano, K., Kurkin, S., Fukushima, K., Kurata, K., Taira, M., Tsutsui, K., Ogawa, T., Komatsu, H., Koida, K., Toyama, K., Richmond, B.J., and Shinomoto, S.
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(2017) Phase-coherence classification: A new wavelet-based method to separate local field potentials into local (in)coherent and volume-conducted components. Journal of Neuroscience Methods 291:198-212
von Papen, M., Dafsari, H., Florin, E., Gerick, F., Timmermann, L., Saur, J.
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(2018) LFP beta amplitude is linked to mesoscopic spatio-temporal phase patterns. Scientific Reports 8:5200
Denker, M., Zehl, L., Kilavik, BE., Diesmann, M., Brochier, T., Riehle, A., Grün, S.
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(2018) Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task. (Data publication) Scientific Data 5:180055
Brochier, T., Zehl, L., Hao, Y., Duret, M., Sprenger, J., Denker, M., Grün, S., Riehle, A.
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(2018) Methods for identification of spike patterns in massively parallel spike trains. Biological Cybernetics 112:57-80
Quaglio, P., Rostami, V., Torre, E., Grün, S.
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(2019) Evaluation of Spike Sorting Algorithms: Application to Human Subthalamic Nucleus Recordings and Simulations. Neuroscience 414:168-185
Sukiban, J., Voges, N., Dembek, T. A., Pauli, R., Visser-Vandewalle, V., Denker, M., Weber, I., Timmermann, L., Grün, S.
