NEURD offers automated proofreading and feature extraction for connectomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We are in the era of millimetre-scale electron microscopy volumes collected at nanometre resolution 1,2 . Dense reconstruction of cellular compartments in these electron microscopy volumes has been enabled by recent advances in machine learning 3–6 . Automated segmentation methods produce exceptionally accurate reconstructions of cells, but post hoc proofreading is still required to generate large connectomes that are free of merge and split errors. The elaborate 3D meshes of neurons in these volumes contain detailed morphological information at multiple scales, from the diameter, shape and branching patterns of axons and dendrites, down to the fine-scale structure of dendritic spines. However, extracting these features can require substantial effort to piece together existing tools into custom workflows. Here, building on existing open source software for mesh manipulation, we present Neural Decomposition (NEURD), a software package that decomposes meshed neurons into compact and extensively annotated graph representations. With these feature-rich graphs, we automate a variety of tasks such as state-of-the-art automated proofreading of merge errors, cell classification, spine detection, axonal-dendritic proximities and other annotations. These features enable many downstream analyses of neural morphology and connectivity, making these massive and complex datasets more accessible to neuroscience researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».