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亚当·邓肯;埃里克·克拉森;阿努伊·斯利瓦斯塔瓦

简化神经元树的统计形状分析。 （英语） Zbl 1405.62172号

附录申请。斯达。 12，第3期，1385-1421（2018）.
摘要：神经元形态学在表征认知健康和大脑结构功能方面起着核心作用。量化神经元形状并捕获形状的统计可变性是一个困难的问题，因为神经元的几何形状和拓扑结构都不同。本文发展了神经元树的数学表示，仅限于由以下树组成的树：（1）在（mathbb{R}^{3}）中被视为参数化曲线的主分支，和（2）在（mathbb{R}^{3}）的主分支在任意点发出的一些二级分支，也就是参数化曲线。它在表示空间上施加了一个度量，以便比较神经元形状，并在任意树上获得最佳变形（测地线）。其关键思想是施加某些等价关系，以便有效地比较具有不同几何形状和拓扑的树。将跨树匹配分支的组合问题简化为具有众所周知的有效解的线性分配。然后，使用全自动算法将该框架应用于神经元的比较、聚类和分类。该框架在三个神经元重建数据集上进行了说明，具体显示了测地线路径和实验组之间的交叉验证分类。

引用于4文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）
05C90年 图论的应用
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

关键词：

神经元形态学;弹性形状分析;树注册;神经元变形;树测地线;群集

软件：

神经形态蛋白
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Duncan}等人，Ann.Appl。Stat.12，No.3，1385--1421（2018；Zbl 1405.62172）
全文： DOI程序 欧几里得

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