SCALPEL：从钙成像数据中提取神经元
应用统计
2017-03-22 v1 神经元与认知
摘要
在过去几年中，神经科学领域的新技术使得在行为动物中以细胞分辨率同时成像大量神经元群体的活动成为可能。2016年中，一个庞大的所谓“calcium imaging”数据仓储被公开。这种大规模数据资源的可用性为一系列科学问题打开了大门，必须开发新的统计方法。在本文中，我们考虑钙成像数据分析的第一步：即在钙成像视频中识别神经元。我们针对此任务提出一种字典学习途径。首先，我们进行图像分割以开发一个包含大量候选神经元的字典。接下来，我们利用聚类精炼字典。最后，我们应用该字典以选择神经元并估计它们随时间的相应活动，使用一个稀疏组套索优化问题。我们将我们的提案应用于三个钙成像数据集。我们提出的方法在R包scalpel中实现，该包可在CRAN上获取。
引用
@article{arxiv.1703.06946,
title = {SCALPEL: Extracting Neurons from Calcium Imaging Data},
author = {Ashley Petersen and Noah Simon and Daniela Witten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.06946},
year = {2017}
}