DL
Dongil Lee
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
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A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex

Alexander Shapson-Coe et al.May 30, 2021
Abstract We acquired a rapidly preserved human surgical sample from the temporal lobe of the cerebral cortex. We stained a 1 mm 3 volume with heavy metals, embedded it in resin, cut more than 5000 slices at ∼30 nm and imaged these sections using a high-speed multibeam scanning electron microscope. We used computational methods to render the three-dimensional structure containing 57,216 cells, hundreds of millions of neurites and 133.7 million synaptic connections. The 1.4 petabyte electron microscopy volume, the segmented cells, cell parts, blood vessels, myelin, inhibitory and excitatory synapses, and 104 manually proofread cells are available to peruse online . Many interesting and unusual features were evident in this dataset. Glia outnumbered neurons 2:1 and oligodendrocytes were the most common cell type in the volume. Excitatory spiny neurons comprised 69% of the neuronal population, and excitatory synapses also were in the majority (76%). The synaptic drive onto spiny neurons was biased more strongly toward excitation (70%) than was the case for inhibitory interneurons (48%). Despite incompleteness of the automated segmentation caused by split and merge errors, we could automatically generate (and then validate) connections between most of the excitatory and inhibitory neuron types both within and between layers. In studying these neurons we found that deep layer excitatory cell types can be classified into new subsets, based on structural and connectivity differences, and that chandelier interneurons not only innervate excitatory neuron initial segments as previously described, but also each other’s initial segments. Furthermore, among the thousands of weak connections established on each neuron, there exist rarer highly powerful axonal inputs that establish multi-synaptic contacts (up to ∼20 synapses) with target neurons. Our analysis indicates that these strong inputs are specific, and allow small numbers of axons to have an outsized role in the activity of some of their postsynaptic partners.
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Comparison of visual quantities in untrained deep neural networks

Hyeonsu Lee et al.Sep 10, 2022
Abstract The ability to compare quantities of visual objects with two distinct measures, proportion and difference, is observed in newborn animals. Nevertheless, how this function originates in the brain, even before training, remains unknown. Here, we show that neuronal tuning for quantity comparison can arise spontaneously in completely untrained deep neural networks. Using a biologically inspired model neural network, we found that units selective to proportions and differences between visual quantities emerge in randomly initialized networks and that they enable the network to perform quantity comparison tasks. Further analysis shows that two distinct tunings to proportion and difference both originate from a random summation of monotonic, nonlinear responses to changes in relative quantities. Notably, we found that a slight difference in the nonlinearity profile determines the type of measure. Our results suggest that visual quantity comparisons are primitive types of functions that can emerge spontaneously in random feedforward networks. One sentence summary The ability to compare visual quantities arises spontaneously in untrained deep neural networks. Research Highlights The ability to compare visual quantity arises spontaneously in untrained networks Distinct tunings to measure proportion and difference of quantities are observed Random wiring of monotonic, nonlinear activity induces quantity-comparison units The nonlinearity pattern of the source unit determines the type of target measure