신경세포 형태 분류 딥러닝 프레임워크

신경세포의 형태는 정보 처리 방식에 결정적인 영향을 미치지만, 객관적이고 일관된 형태 분류는 여전히 난제로 남아있습니다. 기존 접근 방식은 전문가의 주관적 판단이나 사전 정의된 특징에 의존하여 재현성과 해석 가능성이 부족했습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 위상 데이터 분석, 그래프 신경망, 전통적 형태 측정법을 통합한 해석 가능한 딥러닝 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 신경세포의 기하학적, 위상학적, 그래프 구조적 정보를 포착하기 위해 상호 보완적인 수학적 표현들을 비교합니다. 이를 통해 전문가가 라벨링한 데이터셋에 대한 성능을 벤치마킹하여 모델의 유효성을 검증했습니다. 연구 결과, 위상 기반 및 그래프 기반 모델이 인간 전문가와 유사한 수준의 정확도를 달성함을 확인했습니다. 이는 신경세포 형태 유형을 정의하는 데 있어 전역적 분지 불변량과 국소적 연결 패턴 모두가 필수적임을 시사합니다. 또한, 설명 가능한 인공지능 기법을 활용하여 각 분류 결정의 근거가 되는 구조적 특징을 식별함으로써 계산적 해석과 신경해부학적 해석 간의 간극을 메웠습니다. 이 오픈 소스 기반의 재현 가능한 접근 방식은 확장 가능하고 해석 가능하며 생물학적으로 의미 있는 신경세포 분류 체계의 토대를 제공합니다. 이는 다양한 데이터셋과 종 간의 일관된 비교를 가능하게 하여 신경과학 연구 발전에 기여할 것입니다.