資料介紹
隨著“人類腦計劃”研究的開展,人們對大腦神經元的結構和功能的研究逐漸深入。神經元的幾何形態特征和電學物理特性是研究神經元的基點, 電學物理特性包含神經元不同的電位發放模式;幾何形態特征主要包括神經元的空間構象。對于神經元特性的認識,最基本的問題是對神經元的分類識別。利用電位發放模式區分神經元類別比較復雜, 所以目前主要傾向利用幾何形態來進行神經元的分類。基于神經元的形態特征,目前有兩種分類方法:根據神經元的突起和功能分類,這兩種分類方法只是簡單的感性認識,但缺乏理論知識和數學模型的支撐。本文基于染色技術得到的神經元幾何形態特征數據, 提出神經元幾何形態特征提取方法,建立神經元模糊聚類迭代模型,設計基于幾何形態特征的神經元自動分類模型, 能對神經元進行準確地分類識別。
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