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聚类分析在神经元形态特征分类中的应用

张静  邓仕槐  郭航  沈飞  古维刚  李元伟  
【摘要】:以49个神经元的三维坐标为基础数据,选取并计算出16个神经元的形态参数,然后对16个参数进行因子分析,选取出表征神经元大小、发散程度以及生长发育特征的3个特征因子,采用ward法对样本主因子进行系统聚类分析,从而对样本进行形态分类.结果表明:欧式距离为1.5左右时,研究样本可以分为运动神经元、双极中间神经元与锥体神经元、多级中间与三级中间神经元、感觉神经元以及普肯野神经元5类;神经元所处的发育程度对三级、多级与感觉神经元形态学分类有一定的干扰,因此,在形态学分类过程中,应使用发育成熟的神经元,避免造成干扰.

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