獨立噪聲不利於(yu) 實驗結果。由於(yu) 神經元信號相比觀察腦活動儀(yi) 器的散粒噪聲和熱噪聲較弱，因此獨立噪聲會(hui) 影響係統神經科學的實驗結果。如，涉及到光子計數的熒光指示劑在體(ti) 成像(電壓和鈣)，其散粒噪聲在像素級測量中占主導地位。同樣地，電子電路中存在的熱噪聲和散粒噪聲會(hui) 影響fMRI中體(ti) 內(nei) 電生理記錄和血氧水平依賴性(BOLD)反應中動作電位的檢測，從(cong) 而影響真實生物信號的測量。
博覽：2021 NatureMethods 使用DeepInterpolation移除係統神經科學數據中的獨立噪聲
技術背景：
獨立噪聲不利於(yu) 實驗結果。由於(yu) 神經元信號相比觀察腦活動儀(yi) 器的散粒噪聲和熱噪聲較弱，因此獨立噪聲會(hui) 影響係統神經科學的實驗結果。如，涉及到光子計數的熒光指示劑在體(ti) 成像(電壓和鈣)，其散粒噪聲在像素級測量中占主導地位。同樣地，電子電路中存在的熱噪聲和散粒噪聲會(hui) 影響fMRI中體(ti) 內(nei) 電生理記錄和血氧水平依賴性(BOLD)反應中動作電位的檢測，從(cong) 而影響真實生物信號的測量。
手動設計濾波器去噪使用場景有限。當時空上接近的數據點有相同的潛在信號，但是被噪聲獨立影響時，中值或高斯濾波(在時域或傅裏葉域)可以用於(yu) 增強單次試驗動態，代價(jia) 是空間和/或時間分辨率。盡管濾波的方法被廣泛使用，當數據之間的關(guan) 係橫跨多個(ge) 維度(如時間和空間)或者本質上是非線性的時候，手動設計非常好的去噪濾波器將會(hui) 非常困難。
基於(yu) 學習(xi) 的方法需要ground truth或者不適合神經元數據。通過使用大型訓練數據集學習(xi) 出數據點之間複雜層次關(guan) 係的模型來去除噪聲是一種潛在更有效的方法。這種方式通過探索樣品間的統計關(guan) 係來重建出一個(ge) 無噪聲版本的信號，而不是依靠濾波的方式去噪。當前大部分基於(yu) 學習(xi) 的方法都需要可行的ground truth數據，而新提出的Noise2Noise雖然可以無需ground truth恢複"幹淨"的信號，但是神經元數據不是由具有相同信號但是不同噪聲的成對樣本組成的。
當前不足：
當前基於(yu) 濾波和基於(yu) 學習(xi) 的方法都不能夠很好的適用於(yu) 係統神經科學實驗中獨立噪聲的消除。
文章創新點：
基於(yu) 此，美國艾倫(lun) 研究所的Jérôme Lecoq(一作兼通訊)等人提出一種名為(wei) DeepInterpolation的通用去噪算法，可以隻使用原始噪聲樣品數據，訓練出一個(ge) 時空非線性插值模型，無需groundtruth,不犧牲時間和空間分辨率。文中將DeepInterpolation国产成人在线观看免费网站於(yu) 雙光子鈣成像數據，其產(chan) 生的神經元片段比從(cong) 原始數據計算的多6倍，單像素信噪比提高15倍，揭示了之前被噪聲掩蓋的單次實驗網絡(single-trial network)。使用DeepInterpolation處理的細胞外電生理記錄產(chan) 生的高質量尖峰單位比從(cong) 原始數據計算的高25%。將DeepInterpolation国产成人在线观看免费网站於(yu) fMRI數據集，單個(ge) 體(ti) 素的SNR增加了1.6倍。
原理解析：
求解一個(ge) 插值問題來學習(xi) 數據當中的時空關(guan) 係。所訓練的模型通過優(you) 化樣品本身的每一個(ge) 噪聲上計算的重建損失(loss)來學習(xi) 每個(ge) 數據點與(yu) 其鄰近點之間的潛在關(guan) 係。網絡架構基於(yu) UNet框架，其設計原則為(wei) ：(1)單個(ge) 像素可與(yu) 其周圍局部區域內(nei) (或時間上)的像素共享信息；(2)輸入數據為(wei) Npre張時間上在前的幀和Npost張時間上隨後的幀，中間的幀忽略(可以防止過擬合)，訓練網絡來預測忽略的中間幀。
參考文獻：Lecoq, J., Oliver, M., Siegle, J.H. et al. Removing independent noise in systems neuroscience data using DeepInterpolation. Nat Methods (2021).
DOI：https://doi.org/10.1038/s41592-021-01285-2
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