[发明专利]一种采用多模态信息对非人灵长类神经元分类的分析方法

摘要

本发明公开了一种采用多模态信息对非人灵长类神经元分类的分析方法，包括如下：获取待分类的非人灵长类神经元的电生理信号、形态信息、基因信息三个模态的多个特征；构建电生理信号、形态信息、基因信息三个模态对应的分类模型，分别对分类模型进行训练；将待分类的非人灵长类神经元的电生理信号、形态信息、基因信息对应的特征分别输入对应训练好的分类模型中；其中，随机森林模型对输入的特征进行处理，得到特征向量和特征向量的重要性；将特征向量和特征向量的权重输入逻辑回归模型，最终输出对应每个神经元特征属于每个类别的预测概率；对三个模态下预测得到每个类别的预测概率进行加权平均，将得到预测概率最高对应的类别为最终的分类结果。