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Communication dans un congrès

Classification de types de neurones à partir de signaux calciques

Guillaume Becq 1, 2 Nagham Badreddine 3 Nicolas Tremblay 4 Florence Appaix 3 Gisela Zalcman 3 Elodie Fino 3 Sophie Achard 5
1 GIPSA-Services - GIPSA-Services
GIPSA-lab - Grenoble Images Parole Signal Automatique
5 MISTIS [2016-2019] - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems [2016-2019]
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann , Grenoble INP [2007-2019] - Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology [2007-2019]
Résumé : Les activités calciques de neurones dans des tranches de striatum de souris sont enregistrées en réponse à des stimulations sous forme de films par microscopie de fluorescence biphoton. Les neurones sont répérés sur les images sous forme de régions d'intérêt (ROI) et étiquetés suivant deux classes: neurone épineux moyen (medium spiny neuron, MSN) ; interneurone (interneuron, IN). L'analyse des ROI permet de calculer les signaux calciques neuronaux. Des caractéristiques sont extraites sur ces ROI et sur ces signaux calciques. Une recherche des caractéristiques pertinentes est proposée en utilisant une analyse discriminante quadratique sur la base d'un apprentissage supervisé des deux classes de neurones du striatum. On montre qu'une évaluation réaliste de la base de données permet d'obtenir un taux de bonne classification de l'ordre de 75 % pour les IN, tout en obtenant un taux de bonne classification de l'ordre de 90 % pour les MSN.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02528364
Contributeur : Guillaume Becq <>
Soumis le : mardi 15 septembre 2020 - 13:53:30
Dernière modification le : vendredi 23 octobre 2020 - 16:47:28

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gretsi_2019.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-02528364, version 2

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Guillaume Becq, Nagham Badreddine, Nicolas Tremblay, Florence Appaix, Gisela Zalcman, et al.. Classification de types de neurones à partir de signaux calciques. Gretsi 2019, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02528364v2⟩

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