کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6268862 | 1614643 | 2014 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد سلسله مراتبی به تقسیم بندی تصویر میکروسکوپ الکترونی سه بعدی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم بندی تصویر، میکروسکوپ الکترونی، تقسیم سلسله مراتبی، تقسیم بندی نیمه اتوماتیک، بازسازی نورون،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب (عمومی)
چکیده انگلیسی
The study of neural circuit reconstruction, i.e., connectomics, is a challenging problem in neuroscience. Automated and semi-automated electron microscopy (EM) image analysis can be tremendously helpful for connectomics research. In this paper, we propose a fully automatic approach for intra-section segmentation and inter-section reconstruction of neurons using EM images. A hierarchical merge tree structure is built to represent multiple region hypotheses and supervised classification techniques are used to evaluate their potentials, based on which we resolve the merge tree with consistency constraints to acquire final intra-section segmentation. Then, we use a supervised learning based linking procedure for the inter-section neuron reconstruction. Also, we develop a semi-automatic method that utilizes the intermediate outputs of our automatic algorithm and achieves intra-segmentation with minimal user intervention. The experimental results show that our automatic method can achieve close-to-human intra-segmentation accuracy and state-of-the-art inter-section reconstruction accuracy. We also show that our semi-automatic method can further improve the intra-segmentation accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Neuroscience Methods - Volume 226, 15 April 2014, Pages 88-102
Journal: Journal of Neuroscience Methods - Volume 226, 15 April 2014, Pages 88-102
نویسندگان
Ting Liu, Cory Jones, Mojtaba Seyedhosseini, Tolga Tasdizen,