Combining Algebraic Approach with Extreme Value Theory for Spike Detection

Abstract

Cet article utilise la théorie des valeurs extrêmes (EVT) pour la sélection du seuil dans une méthode algébrique de détection de spike proposée précédemment. La méthode algébrique caractérise l'apparition d'un spike par une irrégularité dans le signal neuronal et détermine un filtre non-linéaire (de Volterra) qui permet de rehausser la présence de ces irrégularités. Celles-ci apparaissent comme des impulsions de forte amplitude sur le signal de sortie. Les impulsions sont isolées. Nous les interprétons comme des événements rares et extrêmes qui nous modélisons dans le cadre EVT. Avec ce modèle, nous obtenons une expression explicite du seuil de décision correspondant à une probabilité de fausse alarme donnée. Les résultats des simulations montrent que la probabilité de fausse alarme empirique est proche de celle prédite par l'application du seuil théorique ainsi obtenue.