体积钙成像正日益用于以更高通量捕获更大规模的神经元群体,但高速轴向采样可能损害单神经元身份的准确判定。在此,我们将跨平面身份重复识别确定为体积成像中的一种结构化误差:各向异性的轴向模糊与逐平面功能分割可能在相邻平面上反复检测到同一个神经元,从而产生重复的功能节点,导致神经元数量被高估并扭曲网络表型。我们开发了综合标签引导(Comprehensive Label-Guided,CLG)体积成像方法,这是一种结构—功能校准框架,利用核标记作为钙信号稳定的三维身份锚点。CLG结合了核标记、基于深度学习的三维分割、解剖配准以及身份引导的轨迹重新分配。在幼年斑马鱼全脑记录中,CLG解析了约30,000个冗余检测结果,并将估计的神经元数量降低了37%—46%。在小鼠视觉皮层中,CLG整合了约40%的推定重复检测,并找回了钙信号单独分析所遗漏的2,000多个活跃神经元。在基线条件和扰动条件下,该校准方法均稳定了基于图的枢纽组织、长程相关性和网络韧性测量结果。因此,CLG为可靠的单神经元分辨率体积成像建立了一个受解剖结构约束的身份校准层。
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体积钙成像正日益用于以更高通量捕获更大规模的神经元群体,但高速轴向采样可能损害单个神经元的身份识别。在此,我们将跨平面身份重复确定为体积成像中的一种结构化误差:各向异性轴向模糊和逐平面功能分割可能在相邻平面中反复检测到同一个神经元,从而产生重复的功能节点,导致神经元计数虚高并扭曲网络表型。我们开发了综合标记引导(Comprehensive Label-Guided,CLG)体积成像,这是一种结构—功能校准框架,利用核标记作为稳定的三维身份锚点,用于
钙信号。CLG结合了细胞核标记、基于深度学习的三维分割、解剖配准和身份引导的轨迹重新分配。在斑马鱼幼体全脑记录中,CLG解析了约30,000个冗余检测结果,并使估计的神经元数量减少了37–46%。在小鼠视觉皮层中,CLG整合了约40%的疑似重复检测,并找回了仅通过钙信号分析遗漏的2,000多个活跃神经元。在基线和扰动条件下,校准稳定了基于图谱推导的枢纽组织、长程相关性和网络韧性测量。因此,CLG为可靠的单神经元分辨率体积成像建立了一种受解剖结构约束的身份校准层。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/PKUCHENLAB/CLG-Volumetric-Imaging-Analysis-Framework/
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2026.08.20.745679;
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https://doi.org/10.64898/2026.08.20.745679
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关键词:体积钙成像 · 单神经元身份识别 · 结构-功能校准 · 三维神经元分割 · 神经网络分析
原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.20.745679v1?rss=1