獨(dú)立噪聲不利于實(shí)驗(yàn)結(jié)果抄伍。由于神經(jīng)元信號(hào)相比觀察腦活動(dòng)儀器的散粒噪聲和熱噪聲較弱艘刚，因此獨(dú)立噪聲會(huì)影響系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。如截珍，涉及到光子計(jì)數(shù)的熒光指示劑在體成像(電壓和鈣)啄糙，其散粒噪聲在像素級(jí)測(cè)量中占主導(dǎo)地位。同樣地云稚，電子電路中存在的熱噪聲和散粒噪聲會(huì)影響fMRI中體內(nèi)電生理記錄和血氧水平依賴性(BOLD)反應(yīng)中動(dòng)作電位的檢測(cè)隧饼，從而影響真實(shí)生物信號(hào)的測(cè)量。
博覽：2021 NatureMethods 使用DeepInterpolation移除系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)中的獨(dú)立噪聲
技術(shù)背景：
獨(dú)立噪聲不利于實(shí)驗(yàn)結(jié)果燕雁。由于神經(jīng)元信號(hào)相比觀察腦活動(dòng)儀器的散粒噪聲和熱噪聲較弱，因此獨(dú)立噪聲會(huì)影響系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果鲸拥。如拐格，涉及到光子計(jì)數(shù)的熒光指示劑在體成像(電壓和鈣)，其散粒噪聲在像素級(jí)測(cè)量中占主導(dǎo)地位刑赶。同樣地捏浊，電子電路中存在的熱噪聲和散粒噪聲會(huì)影響fMRI中體內(nèi)電生理記錄和血氧水平依賴性(BOLD)反應(yīng)中動(dòng)作電位的檢測(cè)，從而影響真實(shí)生物信號(hào)的測(cè)量撞叨。
手動(dòng)設(shè)計(jì)濾波器去噪使用場(chǎng)景有限。當(dāng)時(shí)空上接近的數(shù)據(jù)點(diǎn)有相同的潛在信號(hào)牵敷，但是被噪聲獨(dú)立影響時(shí)胡岔，中值或高斯濾波(在時(shí)域或傅里葉域)可以用于增強(qiáng)單次試驗(yàn)動(dòng)態(tài)，代價(jià)是空間和/或時(shí)間分辨率枷餐。盡管濾波的方法被廣泛使用靶瘸，當(dāng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系橫跨多個(gè)維度(如時(shí)間和空間)或者本質(zhì)上是非線性的時(shí)候，手動(dòng)設(shè)計(jì)非常好的去噪濾波器將會(huì)非常困難毛肋。
基于學(xué)習(xí)的方法需要ground truth或者不適合神經(jīng)元數(shù)據(jù)怨咪。通過(guò)使用大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)出數(shù)據(jù)點(diǎn)之間復(fù)雜層次關(guān)系的模型來(lái)去除噪聲是一種潛在更有效的方法润匙。這種方式通過(guò)探索樣品間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)重建出一個(gè)無(wú)噪聲版本的信號(hào)诗眨，而不是依靠濾波的方式去噪。當(dāng)前大部分基于學(xué)習(xí)的方法都需要可行的ground truth數(shù)據(jù)趁桃，而新提出的Noise2Noise雖然可以無(wú)需ground truth恢復(fù)"干凈"的信號(hào)，但是神經(jīng)元數(shù)據(jù)不是由具有相同信號(hào)但是不同噪聲的成對(duì)樣本組成的卫病。
當(dāng)前不足：
當(dāng)前基于濾波和基于學(xué)習(xí)的方法都不能夠很好的適用于系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)中獨(dú)立噪聲的消除油啤。
文章創(chuàng)新點(diǎn)：
基于此，美國(guó)艾倫研究所的Jér?me Lecoq(一作兼通訊)等人提出一種名為DeepInterpolation的通用去噪算法蟀苛，可以只使用原始噪聲樣品數(shù)據(jù)益咬，訓(xùn)練出一個(gè)時(shí)空非線性插值模型，無(wú)需groundtruth,不犧牲時(shí)間和空間分辨率帜平。文中將DeepInterpolation應(yīng)用于雙光子鈣成像數(shù)據(jù)幽告，其產(chǎn)生的神經(jīng)元片段比從原始數(shù)據(jù)計(jì)算的多6倍，單像素信噪比提高15倍冗锁，揭示了之前被噪聲掩蓋的單次實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)(single-trial network)齐唆。使用DeepInterpolation處理的細(xì)胞外電生理記錄產(chǎn)生的高質(zhì)量尖峰單位比從原始數(shù)據(jù)計(jì)算的高25%。將DeepInterpolation應(yīng)用于fMRI數(shù)據(jù)集冻河，單個(gè)體素的SNR增加了1.6倍箍邮。
原理解析：
求解一個(gè)插值問(wèn)題來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)當(dāng)中的時(shí)空關(guān)系。所訓(xùn)練的模型通過(guò)優(yōu)化樣品本身的每一個(gè)噪聲上計(jì)算的重建損失(loss)來(lái)學(xué)習(xí)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其鄰近點(diǎn)之間的潛在關(guān)系叨叙。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于UNet框架锭弊，其設(shè)計(jì)原則為：(1)單個(gè)像素可與其周圍局部區(qū)域內(nèi)(或時(shí)間上)的像素共享信息；(2)輸入數(shù)據(jù)為Npre張時(shí)間上在前的幀和Npost張時(shí)間上隨后的幀擂错，中間的幀忽略(可以防止過(guò)擬合)味滞，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)忽略的中間幀。
參考文獻(xiàn)：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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