论文摘要
胞内钙信号在研究细胞生命活动和探讨力对细胞的影响中非常重要,并且[Ca2+]i的改变是细胞状态变化或响应胞外刺激的指纹,这使钙信号数据处理方法备受关注。常用的钙信号数据处理过程是,用荧光或磁性指示剂对胞内Ca2+进行成像;在钙成像视频中通过圈细胞轮廓算出胞内[Ca2+]i;连接所有时间点的[Ca2+]i获得荧光或磁共振强度随时间变化的曲线,即钙曲线;找出钙曲线上的每个钙响应峰;通过钙响应峰计算钙信号的频率、振幅、持续时间、及钙浓度等参数。上述过程中,圈细胞轮廓和寻找钙曲线上的钙响应峰需要人手动完成,这明显降低了钙信号处理的效率。因此需要更高效的方法来处理钙信号数据。由于通过标记数据来学习人类经验是深度学习的优势之一,并且训练有素的深度学习神经网络可以取代人类工作。因此,本研究使用了两种类型的神经网络模型来实现目标。一是用全卷积神经网络（FCN-8 s）识别钙成像图片中的细胞;另一个是通过自主搭建长短时记忆（LSTM）循环神经网络（RNN）——"LSTM-F"寻找钙峰。由于LSTM-F模型对异常峰的识别效果不佳,本研究构建了一个可以描述异常钙峰共同特征的数学模型（MM）来寻找异常峰。结果显示,训练好的FCN-8 s模型可以准确识别出细胞的形状,大小和位置。FCN获得的钙信号曲线与手动获得的曲线非常相似,Pearson’s correlation高达0.985。结合MM的LSTM-F模型可以正确找出绝大多数钙峰,并且用MM为LSTM-F训练做标签提高了效率且减小误差。另外,与手动钙数据处理时间相比,FCN-8 s、LSTM-F和MM能在较短时间内完成任务。因此,这些新算法提高了效率和准确率,促进了自动化分析,简化了钙信号处理步骤,为钙信号分析方法的推广提供了帮助。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周瑾,张绪森,吴桓,潘君
关键词: 胞内钙信号,全卷积神经网络,长短时记忆网络,循环神经网络,数学建模
来源: 医用生物力学 2019年S1期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,基础科学
专业: 生物学,生物医学工程
单位: 重庆大学
基金: 国家自然科学基金项目(31470902,11272366)
分类号: R318
页码: 179
总页数: 1
文件大小: 94K
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