Simple connectome inference from partial correlation statistics in calcium imaging
English
Sutera, Antonio[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Algorith. des syst. en interaction avec le monde physique >]
Joly, Arnaud[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
François-Lavet, Vincent[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Smart grids >]
Qiu, Zixiao[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Smart grids >]
Louppe, Gilles[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
Ernst, Damien[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Smart grids >]
Geurts, Pierre[Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Algorith. des syst. en interaction avec le monde physique >]
Jun-2014
Neural Connectomics Challenge
Soriano, Jordi
Battaglia, Demian
Guyon, Isabelle
Lemaire, Vincent
Orlandi, Javier
Ray, Bisakha
Springer
The Springer Series on Challenges in Machine Learning
[en] In this work, we propose a simple yet effective solution to the problem of connectome inference in calcium imaging data. The proposed algorithm consists of two steps. First, processing the raw signals to detect neural peak activities. Second, inferring the degree of association between neurons from partial correlation statistics. This paper summarises the methodology that led us to win the Connectomics Challenge, proposes a simplified version of our method, and finally compares our results with respect to other inference methods.
Systems and Modeling Research Unit
CECi - Consortium des Équipements de Calcul Intensif ; F.R.S.-FNRS - Fonds de la Recherche Scientifique ; PASCAL2 ; IUAP DYSCO
This is the paper that explains the methodology we developed for winning the Connectomics challenge for which the goal was to infer from observed data the wiring diagram from the brain. 144 teams were participating to this challenge. Previously published in Proceedings of Connectomics 2014 (Conf: 7th European machine learning and data mining conference (ECML-PKDD 2014) 15/09/14 - 19/09/14, Nancy, France)