Clasificación rápida de neuronas mediante Super-paramagnetic Clustering - Heitman, Christian Nicolás (2012)
Uno de los temas más estudiados de la neurociencia es desentrañar cómo se representa la información en el cerebro a través de la actividad neuronal. Hoy en día es posible medir la actividad de decenas de neuronas mediante registros extracelulares in vivo, utilizando sistemas de adquisición de información con múltiples canales simultáneos. A fin de poder llegar a conclusiones a partir de la gran cantidad de datos registrados, es necesario poder identificar y separar la actividad individual de cada neurona con la mayor precisión y rapidez posible. Los métodos para llevar a cabo esto se los conoce como Ordenamiento de Espigas. En esta tesis se presenta un método de Ordenamiento de Espigas online basado en Quian Quiroga et al. El objetivo es realizar la clasificación de las espigas simultáneamente con el experimento, i.e., al momento de ser registradas por los aparatos de medición. La principal limitación del método de Quian Quiroga et al. está en el algoritmo de clasificación, Super-paramagnetic Clustering, pues necesita contar con todos los datos antes de poder aplicarse. Se realizaron modificaciones al algoritmo para garantizar la adecuación del mismo al procesamiento online. Fue necesario realizar una implementación eficiente del mismo para atacar los requisitos temporales del problema.