-
Je něco špatně v tomto záznamu ?
Speeding up the algorithm for finding optimal kernel bandwidth in spike train analysis [Zrychlení algoritmu pro nalezení optimální šířky jádra v analýze sledu akčních potenciálů]
P. Šanda
Jazyk angličtina, čeština Země Česko
- Klíčová slova
- akční potenciál, sled akčních potenciálů, neurální kódování, firing rate, konvoluce, gaussovské jádro, šířka jádra, Brentova minimalizace, paralelní výpočet, MPI,
- MeSH
- akční potenciály fyziologie MeSH
- algoritmy MeSH
- modely neurologické MeSH
- neurony fyziologie MeSH
- signální transdukce fyziologie MeSH
Jednou z důležitých úloh při zkoumání struktury sledu akčních potenciálů je odhad tzv. firing rate funkce. Cílem článku je popsat možné zrychlení algoritmu, který může být pro tento odhad použit. Protože neexistuje jednoznačná metoda, kterak firing rate funkci odvodit, bylo navržené celé spektrum odlišných strategií. Jedna z populárních metod odhadu je konvoluce sledu akčních potenciálů gaussovským jádrem s patřičnou šířkou. Výběr konkrétního jádra a šířky je obvykle diskutabilní a autoři v nedávném článku [1] navrhují přesný algoritmus pro výpočet optimální šířky pro (nejen) gaussovská jádra. Pro rozsáhlejší množinu vstupních dat je elementární verze algoritmu bohužel neefektivní z hlediska času potřebného pro výpočet. V příspěvku navrhujeme vylepšenou implementaci algoritmu, která je efektivní i pro velká množství vstupních dat. Na konkrétních výsledcích implementovaného algoritmu bylo demonstrováno dosažené zrychlení, což potvrzuje vhodnost navrhované metody.
One of the important tasks in the spike train analysis is to estimate the underlying firing rate function. The aim of this article is to improve the time performance of an algorithm which can be used for the estimation. As there is no unique way how to infer the firing rate function, several different methods have been proposed. A popular method how to estimate this function is the convolution of a spike train with Gaussian kernel with appropriate kernel bandwidth. The definition of what “appropriate” means remains a matter of discussion and a recent paper [1] proposes a method how to exactly compute optimal bandwidth under certain conditions. For large sets of spike train data the elementary version of the algorithm is unfortunately too inefficient in terms of computational time complexity. We present a refined version of the algorithm which in turn allows us to use the original method even for large data sets. The achieved performance improvement is demonstrated on a particular results and shows usability of the proposed method.
Zrychlení algoritmu pro nalezení optimální šířky jádra v analýze sledu akčních potenciálů
Citace poskytuje Crossref.org
Lit.: 10
- 000
- 00000naa 2200000 a 4500
- 001
- bmc11005693
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20221006150415.0
- 008
- 110606s2010 xr e eng||
- 009
- eAR
- 024 7_
- $a 10.24105/ejbi.2010.06.1.13 $2 doi
- 040 __
- $a ABA008 $b cze $c ABA008 $d ABA008 $e AACR2
- 041 0_
- $a eng $a cze
- 044 __
- $a xr
- 100 1_
- $a Šanda, Pavel $7 xx0127126
- 245 10
- $a Speeding up the algorithm for finding optimal kernel bandwidth in spike train analysis / $c P. Šanda
- 246 31
- $a Zrychlení algoritmu pro nalezení optimální šířky jádra v analýze sledu akčních potenciálů
- 314 __
- $a Institute of Physiology, Academy of Sciences of the Czech Republic
- 504 __
- $a Lit.: 10
- 520 3_
- $a Jednou z důležitých úloh při zkoumání struktury sledu akčních potenciálů je odhad tzv. firing rate funkce. Cílem článku je popsat možné zrychlení algoritmu, který může být pro tento odhad použit. Protože neexistuje jednoznačná metoda, kterak firing rate funkci odvodit, bylo navržené celé spektrum odlišných strategií. Jedna z populárních metod odhadu je konvoluce sledu akčních potenciálů gaussovským jádrem s patřičnou šířkou. Výběr konkrétního jádra a šířky je obvykle diskutabilní a autoři v nedávném článku [1] navrhují přesný algoritmus pro výpočet optimální šířky pro (nejen) gaussovská jádra. Pro rozsáhlejší množinu vstupních dat je elementární verze algoritmu bohužel neefektivní z hlediska času potřebného pro výpočet. V příspěvku navrhujeme vylepšenou implementaci algoritmu, která je efektivní i pro velká množství vstupních dat. Na konkrétních výsledcích implementovaného algoritmu bylo demonstrováno dosažené zrychlení, což potvrzuje vhodnost navrhované metody.
- 520 9_
- $a One of the important tasks in the spike train analysis is to estimate the underlying firing rate function. The aim of this article is to improve the time performance of an algorithm which can be used for the estimation. As there is no unique way how to infer the firing rate function, several different methods have been proposed. A popular method how to estimate this function is the convolution of a spike train with Gaussian kernel with appropriate kernel bandwidth. The definition of what “appropriate” means remains a matter of discussion and a recent paper [1] proposes a method how to exactly compute optimal bandwidth under certain conditions. For large sets of spike train data the elementary version of the algorithm is unfortunately too inefficient in terms of computational time complexity. We present a refined version of the algorithm which in turn allows us to use the original method even for large data sets. The achieved performance improvement is demonstrated on a particular results and shows usability of the proposed method.
- 650 _2
- $a akční potenciály $x fyziologie $7 D000200
- 650 _2
- $a algoritmy $7 D000465
- 650 _2
- $a modely neurologické $7 D008959
- 650 _2
- $a neurony $x fyziologie $7 D009474
- 650 _2
- $a signální transdukce $x fyziologie $7 D015398
- 653 00
- $a akční potenciál
- 653 00
- $a sled akčních potenciálů
- 653 00
- $a neurální kódování
- 653 00
- $a firing rate
- 653 00
- $a konvoluce
- 653 00
- $a gaussovské jádro
- 653 00
- $a šířka jádra
- 653 00
- $a Brentova minimalizace
- 653 00
- $a paralelní výpočet
- 653 00
- $a MPI
- 773 0_
- $w MED00173462 $t European journal for biomedical informatics $g Roč. 6, č. 1 (2010), s. 73-75 $x 1801-5603
- 910 __
- $a ABA008 $b online $y 1 $z 0
- 990 __
- $a 20110321094316 $b ABA008
- 991 __
- $a 20221006150409 $b ABA008
- 999 __
- $a ok $b bmc $g 833138 $s 697770
- BAS __
- $a 3 $a 4
- BMC __
- $a 2010 $b 6 $c 1 $d 73-75 $m European Journal for Biomedical Informatics $x MED00173462
- LZP __
- $a 2011-19/vthv