从多光谱图像中神经元的自动可扩展分割
神经元与认知
2017-01-24 v2 亚细胞过程
摘要
神经解剖重建是神经科学中的基本问题。单个细胞中颜色的随机表达是一种有前景的工具，尽管由于表达中各种变异性来源，其在神经系统中的应用受限。此外，神经元树突交错的解剖结构对现有分割算法构成挑战。在此，我们提出一种方法，用于在此类（可能为伪彩色）图像中自动分割神经元。该方法利用体素间的空间-颜色关系，在最终分割前生成超体素以将问题规模减小四个数量级，并且可在超体素上并行化。为量化性能和获得洞察，我们生成模拟图像，其中噪声水平与特征、表达密度以及荧光探针类型数量均可变。我们还展示了小鼠海马体的真实Brainbow图像分割，其揭示了大量树突段。
引用
@article{arxiv.1611.00388,
title = {Automated scalable segmentation of neurons from multispectral images},
author = {Uygar Sümbül and Douglas Roussien and Fei Chen and Nicholas Barry and Edward S. Boyden and Dawen Cai and John P. Cunningham and Liam Paninski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.00388},
year = {2017}
}
备注
main text: 9 pages and 5 figures, supplementary text: 11 pages and 8 figures (NIPS 2016)