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神经元树的形态是描绘神经元细胞类型、分析大脑发育过程和评估神经系统疾病病理变化的关键指标。传统的分析主要依赖于启发式特征和视觉检查。神经元形态的定量、信息丰富和全面的表示在很大程度上是缺失的，但这是人们所期望的。为了填补这一空白，在这项工作中，我们采用 Tree-LSTM 网络对神经元形态进行编码，并引入一个名为 TreeMoCo 的自监督学习框架来学习不需要标签的特征。我们在来自三个不同公共资源的 2403 个高质量小鼠大脑 3D 神经元重建上测试了 TreeMoCo。我们的结果表明，TreeMoCo 在对主要脑细胞类型进行分类和识别亚型方面都很有效。据我们所知，TreeMoCo 是第一个探索使用对比学习来学习神经元树形态表示的模型。它具有为定量神经元形态分析带来新启示的巨大潜力。代码可在https://github.com/TencentAILabHealthcare/NeuronRepresentation 上找到。
TreeMoCo：对比神经元形态表征学习
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