A mixture-model approach for burst detection in basal ganglia spike trains
El artículo presenta LognormISI, un método de modelado de mezclas basado en datos que supera las limitaciones de los detectores de umbral fijo al identificar fenotipos de ráfagas estadísticamente separables en trenes de impulsos de los ganglios basales con alta especificidad, ofreciendo un marco reproducible para analizar las asociaciones entre ráfagas y síntomas en la enfermedad de Parkinson.