神经激活全脑多视角图像中的细胞识别
计算机视觉与模式识别
2015-11-05 v1
摘要
我们提出了一种可扩展的方法，用于多视角共聚焦光片显微镜图像中的脑细胞识别。我们的算法流程包括一种分层配准方法以及一种新颖的多视角版语义反卷积，其同时增强荧光细胞体的可见性、均衡其对比度，并将相邻视角融合为单一的3D图像，在该图像上利用均值漂移进行细胞识别。我们给出了对以4微米分辨率获取的成年Arc-dVenus小鼠全脑图像的经验结果。基于包含3278个细胞的标注测试体，我们的算法达到了0.89的度量。
引用
@article{arxiv.1511.01168,
title = {Cell identification in whole-brain multiview images of neural activation},
author = {Marco Paciscopi and Ludovico Silvestri and Francesco Saverio Pavone and Paolo Frasconi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01168},
year = {2015}
}