通过果蝇髓质中神经突定位自动识别神经元类型
神经元与认知
2014-09-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
绘制大脑中神经元的连接图（即连接组学）是一个极具挑战性的问题，这既是因为即使是最小的生物体也拥有大量的连接，也是因为解析它们需要纳米级的分辨率。因此，先前的连接组仅包含数百个神经元，例如线虫 (C.elegans) 连接组。最近的技术进步将揭开越来越大的连接组（或部分连接组）的奥秘。然而，这些图谱的价值受限于我们利用这些数据进行推理和理解任何潜在基序的能力。为了辅助连接组分析，我们引入了对形状相似的神经元进行聚类的算法，其中 3D 神经元形状被表示为骨架。特别是，我们提出了一种新颖的位置敏感聚类算法。我们展示了在果蝇髓质重建神经元上的聚类结果，显示出高精度。
引用
@article{arxiv.1409.1892,
title = {Automatic Neuron Type Identification by Neurite Localization in the Drosophila Medulla},
author = {Ting Zhao and Stephen M Plaza},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.1892},
year = {2014}
}