全脑尺度神经元群落追踪若干方法研究

发布时间：2021-01-07 20:51

　　脑神经网络研究有助于我们理解脑的工作原理,研究脑疾病致病机理和诊治方法;同时脑神经网络研究可以启发人工智能研究。脑神经网络由一群神经元组成,量化神经元的拓扑结构和几何特征,即追踪神经元是研究脑神经网络的重要步骤。随着生物标记和成像技术的发展,我们能够获取大量全脑神经图像。该类型图像包含多个神经元组成的神经元群落,能够提供丰富的神经元信息。进行神经元群落追踪,获取神经元形态数据,对于脑神经网络研究有重要意义。近年来发展的神经元自动追踪工具能成功获取神经纤维形态,但难以建立神经纤维到神经元的分配关系,不能分割出神经元独立个体,因而无法应用于神经元群落追踪;少量商业软件支持半自动全脑神经元群落追踪,但人工工作量极大。因此发展全脑尺度神经元群落追踪工具是迫切的需求。神经元群落追踪面临的困难有:（1）受密集神经纤维信号干扰,难以正确计算神经纤维到神经元的分配关系,从而难以分割出神经元独立个体;（2）缺少可用于TB量级全脑神经元群落图像的大数据分析框架;（3）由于神经元具有树型结构,神经元分支上小的追踪错误会导致该分支所有下级神经元分支发生追踪错误,急剧降低全脑范围追踪结果正确度;（4）全脑神经元... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：124 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

用Vaa3D、Open-Snake(Farsight)和NeuronStudio三种自动追踪工具对一块局部神经元群落图像进行处理，这三种工具都将图像中三个神经元错误追踪为一个神经元

.3 GTree 界面。GTree 导入全脑最低金字塔分辨率 3D 图像进行体绘制，并嵌入神经元结果（绿色和粉色）。全脑数据由 TDI-fMOST 系统成像获得。. 5.3 The interface of GTree. GTree import whole brain 3D image data of the lowest level pyr dataset and volume render it. Brain-wide neuron reconstruction result (green and pink) is embe

【参考文献】：
期刊论文
[1]全球脑研究计划与展望[J]. 朱丽君,朱元贵,曹河圻,董尔丹.  中国科学基金. 2013(06)

博士论文
[1]双光子荧光显微光学切片断层成像方法与系统研究[D]. 郑廷.华中科技大学 2013



本文编号：2963223