In this thesis we start by reproducing previous experiments by Zanos et al., where they have shown that it is possible to associate neural signals with specific cytokines. One future aim of this project is to send synthetic neural signals through the efferent arc of the vagus nerve and observe reactions without the corresponding catalyst of the symptoms. We use a variational autoencoder (VAE) in our experiment to create a model able to generate new neural signals, and we introduce a novel clustering technique called VAE-clustering, which will be used to cluster neural signals with their associated cytokines. The focus of this paper is the implementation of this method and applying it on the neural signals. Running VAE-clustering on the MNIST dataset shows it to be viable for finding detailed properties of a dataset. We also find that using a VAE as a generative model for neural signals is a good way for recreating detailed waveforms.

I detta examensarbete börjar vi med att reproducera tidigare experiment av Zanos et al., där dom visat att det är möjligt att associera nervsignaler med specifika cytokiner. Ett framtida mål med detta projekt är att skicka syntetiska nervsignaler till kroppen för att observera reaktioner utan motsvarande katalysator av symptomen. Vi använder en variational autoencoder (VAE) i våra experiment för att skapa en modell kapabel till att generera nya nervsignaler, och vi introducerar en ny klusterings-teknik kallad VAE-klustring, vilken kommer att användas för att klustra nervsignaler med dess associerade cytokiner. Fokuset i detta arbete ligger i implementationen av denna metod och applicerandet på nervsignaler. Efter att ha kört VAE-klustring på MNIST dataset fann vi att det det är användbart för att hitta detaljerade egenskaper hos ett dataset. Vi har även funnit att användningen av en VAE som en generativ modell för nervsignaler är ett bra sätt att återskapa detaljerade vågformer.