机构名称：
¥ 2.0
秀丽隐杆线虫通常用于研究神经活动，因为 1) 它的基因组和连接组已经得到充分研究，只有 302 个神经元；2) 它的透明度使它能够捕捉详细的神经活动；3) 它具有自体受精的能力，这使得维持基因相同的秀丽隐杆线虫种群成为可能。分析秀丽隐杆线虫的图像具有将特定神经元的活动与行为或环境刺激联系起来的潜力。然而，由于难以命名这些图像中的特定神经元，因此产生此类见解受到限制。当前的方法依赖于手动分类，这既耗时又容易出错。可以利用 ZephIR 等神经元跟踪系统来帮助执行标记。但是，以这种方式使用跟踪系统需要每 11 分钟捕获的图像额外进行 45 分钟的手动标记，才能跟踪特定的神经元。在本研究中，我们开发了一种基于神经网络的分类器，可以自动标记秀丽隐杆线虫中的感觉神经元，准确率高达 91.61%。这是通过使用迭代的、基于地标的神经元识别过程实现的，旨在模仿手动注释程序。
秀丽隐杆线虫中的神经元活动自动分类
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