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【24h】

Detecting correlation changes in electrophysiological data.

机译：检测电生理数据中的相关性变化。

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A correlation multi-variate analysis of variance (MANOVA) test to statistically analyze changing patterns of multi-electrode array (MEA) electrophysiology data is developed. The approach enables us not only to detect significant mean changes, but also significant correlation changes in response to external stimuli. Furthermore, a method to single out hot-spot variables in the MEA data both for the mean and correlation is provided. Our methods have been validated using both simulated spike data and recordings from sheep inferotemporal cortex.
机译：建立了相关多变量方差分析（MANOVA）检验，以统计分析多电极阵列（MEA）电生理数据的变化模式。该方法不仅使我们能够检测到均值的显着变化，而且还能响应外部刺激而检测到显着的相关性变化。此外，提供了一种在MEA数据中选择均值和相关性的热点变量的方法。我们的方法已经使用模拟的峰值数据和绵羊颞下皮质的记录进行了验证。

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