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dc.contributor.author
Alegre Cortes, Javier
dc.contributor.author
Soto Sanchez, Cristina
dc.contributor.author
Pizá, Alvaro Gabriel
dc.contributor.author
Albarracin, Ana Lia
dc.contributor.author
Farfan, Fernando Daniel
dc.contributor.author
Felice, Carmelo Jose
dc.contributor.author
Fernandez, Eduardo
dc.date.available
2018-07-10T20:27:38Z
dc.date.issued
2016-07
dc.identifier.citation
Alegre Cortes, Javier; Soto Sanchez, Cristina; Pizá, Alvaro Gabriel; Albarracin, Ana Lia; Farfan, Fernando Daniel; et al.; Time-frequency analysis of neuronal populations with instantaneous resolution based on noise-assisted multivariate empirical mode decomposition; Elsevier Science; Journal of Neuroscience Methods; 267; 7-2016; 35-44
dc.identifier.issn
0165-0270
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/51657
dc.description.abstract
Background: Linear analysis has classically provided powerful tools for understanding the behavior of neural populations, but the neuron responses to real-world stimulation are nonlinear under some conditions, and many neuronal components demonstrate strong nonlinear behavior. In spite of this, temporal and frequency dynamics of neural populations to sensory stimulation have been usually analyzed with linear approaches. New method: In this paper, we propose the use of Noise-Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition (NA-MEMD), a data-driven template-free algorithm, plus the Hilbert transform as a suitable tool for analyzing population oscillatory dynamics in a multi-dimensional space with instantaneous frequency (IF) resolution. Results: The proposed approach was able to extract oscillatory information of neurophysiological data of deep vibrissal nerve and visual cortex multiunit recordings that were not evidenced using linear approaches with fixed bases such as the Fourier analysis. Comparison with existing methods: Texture discrimination analysis performance was increased when Noise-Assisted Multivariate Empirical Mode plus Hilbert transform was implemented, compared to linear techniques. Cortical oscillatory population activity was analyzed with precise time-frequency resolution. Similarly, NA-MEMD provided increased time-frequency resolution of cortical oscillatory population activity. Conclusions: Noise-Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition plus Hilbert transform is an improved method to analyze neuronal population oscillatory dynamics overcoming linear and stationary assumptions of classical methods.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Na-Memd
dc.subject
Neuronal Population
dc.subject
Non-Stationary Analysis
dc.subject
Nonlinear Analysis
dc.subject.classification
Otras Ciencias Biológicas
dc.subject.classification
Ciencias Biológicas
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Time-frequency analysis of neuronal populations with instantaneous resolution based on noise-assisted multivariate empirical mode decomposition
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-06-28T13:57:00Z
dc.journal.volume
267
dc.journal.pagination
35-44
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Alegre Cortes, Javier. Universidad de Miguel Hernández; España
dc.description.fil
Fil: Soto Sanchez, Cristina. Universidad de Miguel Hernández; España
dc.description.fil
Fil: Pizá, Alvaro Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Departamento de Bioingeniería. Laboratorio de Medios e Interfases; Argentina
dc.description.fil
Fil: Albarracin, Ana Lia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Departamento de Bioingeniería. Laboratorio de Medios e Interfases; Argentina
dc.description.fil
Fil: Farfan, Fernando Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Departamento de Bioingeniería. Laboratorio de Medios e Interfases; Argentina
dc.description.fil
Fil: Felice, Carmelo Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Departamento de Bioingeniería. Laboratorio de Medios e Interfases; Argentina
dc.description.fil
Fil: Fernandez, Eduardo. Universidad de Miguel Hernández; España
dc.journal.title
Journal of Neuroscience Methods
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.03.018
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165027016300243


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