利用自动计算的突触点云对果蝇触角叶的大规模电镜分析
定量方法
2015-08-26 v1
摘要
多年来，从大型电子显微镜 (EM) 数据集中提取连接组并对其进行有用分析一直是一个难以实现的梦想。即使是在最小的神经纤维网区域进行追踪也需要大量的人工标注，这是生成连接组的限速步骤。虽然改进的成像技术与自动分割相结合将使得对越来越大的体积的分析成为可能，但机器仍然无法达到人工追踪者的质量。不幸的是，图像分割中的小错误可能导致连接组的灾难性失真。在本文中，为了分析超大型数据集，我们探索了对自动化错误较不敏感的不同机制。即，我们在果蝇大脑的整个触角叶 (AL) 神经纤维网上倡导并部署了广泛的突触检测，该区域比迄今为止任何被密集标注的区域都要大得多。生成的突触点云对于确定 AL 中的区室边界以及选择特定区域进行后续分析具有不可估量的价值。我们在本文中介绍了用于区域选择的方法论，并展示了人工和自动突触标注的结果。最后，我们指出了使用突触标记抗体 nc82 获取的图像数据集与我们的数据集之间的对应关系，从而实现了光学与 EM 图像模态之间的配准。
引用
@article{arxiv.1508.06232,
title = {Large-scale EM Analysis of the Drosophila Antennal Lobe with Automatically Computed Synapse Point Clouds},
author = {Ting Zhao and Shin-ya Takemura and Gary B. Huang and Jane Anne Horne and William T. Katz and Kazunori Shinomiya and Louis K. Scheffer and Ian A. Meinertzhagen and Patricia K. Rivlin and Stephen M. Plaza},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.06232},
year = {2015}
}