Clasificación de picos

La clasificación de picos es una clase de técnicas utilizadas en el análisis de datos electrofisiológicos . Los algoritmos de clasificación de picos utilizan la forma de las ondas registradas con uno o más electrodos en el cerebro para distinguir la actividad de una o más neuronas del ruido eléctrico de fondo.

Los datos brutos para la clasificación de picos provienen de electrodos insertados en el cerebro, donde miden el potencial extracelular. Estos electrodos se presentan en diversas formas, con tamaños y niveles de sofisticación variables, desde la sencilla matriz de cuatro electrodos (tetrodos ) hasta matrices multielectrodo con cientos de señales, pasando por dispositivos integrados con capacidad para miles de señales, como Neuropixels o Neuralink .

Las neuronas producen potenciales de acción que se denominan "puntas" en la jerga de laboratorio. Con frecuencia, este término se utiliza para las señales eléctricas registradas en las proximidades de neuronas individuales con un microelectrodo (excepción: "puntas" en los registros de EEG ). En estos registros, los potenciales de acción aparecen como puntas agudas (desviaciones de la línea base). Los electrodos extracelulares miden el campo en el punto de contacto. Esto incluye un componente de variación lenta, el potencial de campo local o LFP, que es la suma de la actividad de muchas neuronas a diferentes distancias. ^{[ 1 ]} Superpuestos a este se encuentran puntas cortas y agudas, provenientes de los potenciales de acción de las pocas neuronas más cercanas. Dado que el LFP es lento y las puntas son rápidas, se separan fácilmente mediante filtrado: paso alto para las puntas y paso bajo para el LFP.

La clasificación de potenciales de acción se refiere al proceso de asignar potenciales de acción a diferentes neuronas. La duración exacta de un potencial de acción, tal como lo registra el electrodo, depende del tamaño y la forma de la neurona, la posición del electrodo de registro con respecto a la neurona y otros factores. Sin embargo, estos electrodos, ubicados fuera de las células en el tejido, suelen detectar los potenciales de acción generados por varias neuronas cercanas. Dado que la forma de los potenciales de acción es única y relativamente reproducible para cada neurona, se pueden utilizar para distinguir los potenciales de acción producidos por diferentes neuronas y separar la actividad generada por cada una.

Técnicamente, esto se puede lograr basándose en diferentes tamaños de los picos (una técnica simple pero imprecisa) o en análisis más sofisticados que utilizan la forma de onda completa de los picos. Estas técnicas más complejas suelen emplear herramientas como el análisis de componentes principales o el análisis de ondículas . La literatura científica abarca tanto los fundamentos del problema ^{[ 2 ]} como artículos detallados que describen el estado del arte a fecha de 2025 ^{[ 3 ].}

Si se utilizan varios electrodos, cada uno registrará formas de onda diferentes para cada potencial de acción individual generado por las neuronas cercanas a los electrodos. La configuración geométrica de los electrodos permite analizar qué potenciales de acción se originaron en cada célula individual de la población celular registrada. Por lo tanto, la clasificación de potenciales de acción mediante múltiples electrodos es más eficaz que la clasificación basada únicamente en la forma de onda.

• Artículo sobre la clasificación de picos en Scholarpedia.