NeuroFly: 全脑单神经元重建框架

神经元具有细长的树状树突和轴突结构，能够实现高效的信号整合和跨脑区的长距离通信。通过重建单个神经元的形态，我们可以获得对脑连接的有价值洞察，揭示认知、运动和感知的结构基础。尽管积累了大量的3D显微成像数据，但缺乏自动化工具来简化这一过程，使得进展受到相当大的阻碍。在这里，我们介绍NeuroFly，一个经过验证的大规模自动单神经元重建框架。该框架将过程分解为三个不同阶段：分割、连接和校对。在分割阶段，我们执行自动分割后进行骨架化，生成无分支的过度分割神经元片段。在连接阶段，我们使用基于3D图像的路径跟随方法来延伸每个片段，并将其与同一神经元的其他片段连接。最后，人工标注者仅需校对少数未解决的位置。我们流程的前两个阶段是明确定义的计算机视觉问题，我们已经训练了鲁棒的基线模型来解决它们。我们使用内部数据集验证了NeuroFly的效率，这些数据集包含各种具有挑战性的场景，如密集的树突分支、弱轴突、受污染的图像。我们将发布数据集以及一套可视化和标注工具，以提高可重复性。我们的目标是促进研究人员之间的合作，以应对神经元重建挑战，最终加速神经科学研究的进展。数据集和代码可在 https://github.com/beanli161514/neurofly 获取。