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    我國科學家開發出增強神經元鈣成像準確性的深度學習算法

    發布時間:2021-09-02 15:42:59 | 來源:【中國生物技術發展中心 2021-09-01】
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    本文轉自中國生物技術發展中心,轉發僅為學習交流,若侵犯版權請聯系小編刪除。

     

    鈣離子是細胞內重要的信號分子。神經元細胞內鈣離子濃度的變化與神經細胞分泌神經遞質以及產生電沖動等活動直接相關。鈣成像是一種采用鈣離子熒光探針對細胞內鈣離子等信使物質進行定量測定的技術,對神經科學的研究至關重要。然而,鈣成像易受檢測噪聲的影響,極大地限制了神經科學研究的進展。近日,清華大學的科研團隊在《Nature Methods》發布了一種用于鈣成像數據時空增強的自監督深度學習算法——DeepCAD,題為:Reinforcing neuron extraction and spike inference in calcium imaging using deep self-supervised denoising。

    基于數據的深度神經網絡學習方法已經應用于顯微技術的信號處理,可以顯著提高成像質量。由于體內神經元鈣瞬變的快速動力學和非競爭性等特性,傳統深度學習所需的訓練場真值無法獲得,DeepCAD無需任何高信噪比觀察圖像,僅使用單個低信噪比的鈣成像序列即可實現網絡訓練,可以抑制檢測噪聲,將信噪比提高10倍以上,實現低激發功率下的高信噪比鈣成像,從而增強了神經元提取和尖峰推理的準確性,并提高了神經回路的功能分析能力。

     

    注:此研究成果摘自《Nature Methods》雜志,文章內容不代表本網站觀點和立場,僅供參考。

     

    論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41592-021-01225-0

















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