Resumen

El estudio de los correlatos neuronales de la alternancia espontánea en la percepción provocada por los estímulos visuales biestables es prometedor para entender el mecanismo de procesamiento de la información neural y la base neural de la percepción visual y la toma de decisiones perceptivas. En este trabajo, desarrollamos un método basado en la factorización tensorial no negativa (NTF) para extraer características del potencial de campo local (LFP), recogido de la corteza visual temporal media (MT) en un mono macaco, para decodificar su percepción de estructura biestable desde el movimiento (SFM). Aplicamos el enfoque de extracción de características a la representación multicanal de tiempo-frecuencia de los datos de la LFP intracortical. Las ventajas del enfoque de extracción de características basado en el NTF disperso radican en su capacidad para producir componentes comunes a través de los dominios del espacio, el tiempo y la frecuencia, y a la vez discriminar a través de diferentes condiciones sin conocimiento previo de las bandas de frecuencia discriminantes y las ventanas temporales para un sujeto específico. Empleamos el clasificador de máquinas de vectores de apoyo (SVM) basado en las características de los componentes del NTF para la decodificación de un solo ensayo de la percepción reportada. Nuestros resultados sugieren que, aunque otras bandas también tienen cierta capacidad de discriminación, la característica de la banda gamma contiene la información más discriminatoria para la percepción biestable, y que la imposición de las restricciones de escasez en la factorización del tensor no negativo mejora la extracción de esta característica.

• Materias:Reacciones químicas Microorganismos Farmacología Iones Química bioinorgánica
• Subjects:Chemical reactions Microorganisms Pharmacology Ions Bioinorganic chemistry
• Palabras claves:enfoque de extracción de características, potencial de campo local, datos lfp intracorticales, máquina de vectores de apoyo, procesamiento de información neuronal, factorización tensorial no negativa, estímulo visual biestable, características, características de banda gamma, banda de frecuencia
• Keywords:features extraction approach, local field potential, intracortical lfp data, support vector machine, neural information processing, nonnegative tensor factorization, bistable visual stimulus, features, gamma band features, frequency band