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Predicting Neuron Cell Types from Whole-Brain Connectivity

kostas52675

ニューロンの素性が配線だけからどこまで復元できるかを問う。FlyWire v783 の 139,246 ニューロンを super-class に分類し、特徴量は 171 個(入出力の相手数とシナプス数、細胞の大きさ、出力の神経伝達物質の割合、79 の神経網ごとの入力・出力シナプスの割合)。層化して 70/15/15 に分け、モデル選択はすべて検証集合で行い、テスト集合は最後に 1 度だけ読む。クラスの偏りも先に明示しており、optic が 55.9%、endocrine は 0.06% しかない。

公式サイト ↗

Predicting Neuron Cell Types from Whole-Brain Connectivity

#flywire#machine-learning#cell-types#neuropil#class-imbalance

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