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基于空间滑动体积过滤器播种的神经元重构管道
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：神经元的形状和树突结构对于神经元网络中的生物信号转导很重要。 神经元细胞的解剖结构重建是神经科学面临的首要挑战和重要课题之一。 准确的重建结果可以促进随后的神经元系统仿真。 随着共聚焦显微镜技术的发展，研究人员可以亚微米分辨率扫描神经元进行实验。 这些使复杂的树状树的重建变得更加可行。 但是，这仍然是一项繁琐，耗时且劳动强度大的任务。 几十年来，计算机辅助方法一直在这一任务中发挥重要作用，但是没有一种流行的算法能够自动重建完整的解剖结构。 所有这些使开发新的重建方法变得至关重要。 本文提出了一种具有新颖播种方法的管道，用于从3D显微镜图像堆栈重建神经元结构。 用滑动体积过滤器（SVF）检测到的一组种子初始化管道，然后将开放曲线蛇形应用于检测到的种子，以重建神经元细胞的完整结构。 实验结果表明，与传统方法相比，提出的管道在精度方面表现出优异的性能，这显然是3D神经元检测和重建的优势。
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