Studiet av nervsystemet via connectome, kartan över samband mellan alla neuroner i det systemet, är ett utmanande problem inom neurovetenskapen. Mot detta mål förvärvar neurobiologer stora elektronmikroskopidataset. Men skjuvvolymen av dessa datauppsättningar gör manuell analys ogenomförbar. Därför krävs automatiserade bildanalysmetoder för att rekonstruera förbindelsen från dessa mycket stora bildsamlingar. Segmentering av neuroner i dessa bilder, ett viktigt steg i återuppbyggnadsledningen, är utmanande på grund av buller, anisotropa former och ljusstyrka, och närvaron av förvirrande strukturer. Den metod som beskrivs i detta papper använder en serie artificiella neurala nätverk (ANNs) i en ram i kombination med en funktion vektor som består av bildintensiteter prov på en stencil grannskap. Flera ANN tillämpas i serier som gör det möjligt för varje ANN att använda den klassificeringskontext som tillhandahålls av det tidigare nätverket för att förbättra detektionsnoggrannheten. Vi utvecklar metoden för serie ANNs och visar att det lärda sammanhanget förbättrar detektionen över traditionella ANNs. Vi visar också fördelar jämfört med tidigare membrandetektionsmetoder. Resultaten är ett viktigt steg mot ett automatiserat system för återuppbyggnad av förbindelsen.
I REF var neurala nätverk noggrant tränade med hjälp av vissa funktioner vektor som var bildstyrkor filtreras genom en stencil grannskap.
Detection of neuron membranes in electron microscopy images using a serial neural network architecture
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}