LÁNSKÝ, Petr, Ondřej POKORA and Jean-Pierre ROSPARS. Stimulus-Response Curves in Sensory Neurons: How to Find the Stimulus Measurable with the Highest Precision. In Advances in Brain, Vision, and Artificial Intelligence, Lecture Notes in Computer Science 4729. Berlin / Heidelberg: Springer, 2007, p. 338-349. ISBN 978-3-540-75554-8.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Stimulus-Response Curves in Sensory Neurons: How to Find the Stimulus Measurable with the Highest Precision
Name in Czech Křivky stimul-odpověď ve smyslových neuronech: Jak najít nejpřesněji měřitelný stimulus
Authors LÁNSKÝ, Petr (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Ondřej POKORA (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Jean-Pierre ROSPARS (250 France).
Edition Berlin / Heidelberg, Advances in Brain, Vision, and Artificial Intelligence, Lecture Notes in Computer Science 4729, p. 338-349, 2007.
Publisher Springer
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10103 Statistics and probability
Country of publisher Germany
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form printed version "print"
WWW doi:10.1007/978-3-540-75555-5_32
RIV identification code RIV/00216224:14310/07:00022737
Organization unit Faculty of Science
ISBN 978-3-540-75554-8
UT WoS 000250716000032
Keywords in English neuronal coding
Tags neuronal coding
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D., učo 42536. Changed: 13/1/2015 23:05.
Abstract
To study sensory neurons, the neuron response is plotted versus stimulus level. The aim of the present contribution is to determine how well two different levels of the incoming stimulation can be distinguished on the basis of their evoked responses. Two generic models of response function are presented and studied under the influence of noise. We show that the most suitable signal, from the point of view of its identification, is not unique. To obtain the best identification we propose to use measures based on Fisher information. For these measures, we show that the most identifiable signal may differ from that derived when the noise is neglected.
Abstract (in Czech)
Při studiu sensorických neuronů je odpověď na grafu vynášena v závislosti na úrovni stimulu. Příspěvěk se zabývá tím, jak dobře je možno dvě různé úrovně stimulu rozlišit na základě jimi vyvolaných odpovědí. Jsou uvedeny dva obecné modely přenosových funkcí a studován vliv šumu na ně. Ukazuje se, že nejvhodnější signál - z pohledu jeho určení - není jedinečný. Pro nejlepší identifikaci používáme míry založené na Fisherově informaci. Ukazujeme, že při použití těchto měr se nejlépe identifikovatelný signál může lišit od případu, kdy šum neuvažujeme.
Links
GD201/05/H007, research and development projectName: Statistické dynamické modely a jejich aplikace v ekonomických, přírodovědných a technických oborech
Investor: Czech Science Foundation, Statistical dynamical models and their applications in economics, technicques and natural sciences
LC06024, research and development projectName: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku
Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Jaroslav Hájek Center for Theoretical and Applied Statistics
PrintDisplayed: 27/9/2024 00:18