MEArec.細胞外スパイク活動のグランドトゥルースのための高速でカスタマイズ可能なテストベンチシミュレータ

MEArec: A Fast and Customizable Testbench Simulator for Ground-truth Extracellular Spiking Activity.

• Alessio Paolo Buccino
• Gaute Tomas Einevoll

抄録

細胞外電極から神経活動を記録する場合、in vivoとin vitroの両方で、スパイクソーティングは、単一のニューロンの活動を識別するために必要であり、非常に重要な処理ステップです。スパイクソーティングは複雑なアルゴリズム手順であり、近年、多くのグループがこの問題に取り組もうとしており、その結果、多くの手法やソフトウェアパッケージが開発されています。しかし、スパイクソーティング技術の検証は複雑である。これは本質的に教師なしの問題であり、性能を評価するための普遍的な指標を見つけるのは困難です。細胞外とパッチクランプまたは並細胞法を組み合わせた同時記録は、スパイクソーティング法を評価するための根拠となるデータを提供することができます。しかし、それらの有用性は、同時に測定できる細胞が数個しかないという事実によって制限されています。模擬的なグランドトゥルース記録は、スパイクソーターの性能をランク付けするための強力な代替手段を提供することができる。我々は、柔軟かつ高速な細胞外記録のシミュレーションを可能にするPythonベースのソフトウェアであるMEArecを紹介します。MEArecは細胞外信号を様々な電極設計上で生成することができ、バーストや時空間的なオーバーラップイベント、ドリフトなどのスパイクソーティングの問題点を再現することができます。MEArecはスパイクソーティングの開発と評価のための共通のテストベンチを提供し、スパイクソーティングの開発者が迅速にアルゴリズムを生成し、その性能を評価できるようになることを期待しています。

When recording neural activity from extracellular electrodes, both in vivo and in vitro, spike sorting is a required and very important processing step that allows for identification of single neurons' activity. Spike sorting is a complex algorithmic procedure, and in recent years many groups have attempted to tackle this problem, resulting in numerous methods and software packages. However, validation of spike sorting techniques is complicated. It is an inherently unsupervised problem and it is hard to find universal metrics to evaluate performance. Simultaneous recordings that combine extracellular and patch-clamp or juxtacellular techniques can provide ground-truth data to evaluate spike sorting methods. However, their utility is limited by the fact that only a few cells can be measured at the same time. Simulated ground-truth recordings can provide a powerful alternative mean to rank the performance of spike sorters. We present here MEArec, a Python-based software which permits flexible and fast simulation of extracellular recordings. MEArec allows users to generate extracellular signals on various customizable electrode designs and can replicate various problematic aspects for spike sorting, such as bursting, spatio-temporal overlapping events, and drifts. We expect MEArec will provide a common testbench for spike sorting development and evaluation, in which spike sorting developers can rapidly generate and evaluate the performance of their algorithms.