Automatiserad provberedning och elektronmikroskopi möjliggör förvärv av mycket stora bilddatamängder. Dessa tekniska framsteg är av särskild betydelse för neuroanatomin, eftersom 3D-rekonstruktioner av neuronala processer på nm-skalan kan ge ny insikt i hjärnans finkorniga struktur. Segmentering av storskaliga elektronmikroskopi data är den huvudsakliga flaskhalsen i analysen av dessa datamängder. I detta dokument presenterar vi en pipeline som ger toppmodern återuppbyggnad prestanda samtidigt skalning till datamängder i GB-TB-sortimentet. Först utbildar vi en slumpmässig skogsklassare på interaktiva glesa användaranteckningar. Klassificeringsutgången kombineras med en anisotrop utjämning tidigare i en villkorlig Random Field ram för att generera flera segmenteringshypoteser per bild. Dessa segmenteringar kombineras sedan till geometriskt konsekventa 3D-objekt genom segmenteringsfusion. Vi tillhandahåller kvalitativ och kvantitativ utvärdering av den automatiska segmenteringen och demonstrerar storskaliga 3D-rekonstruktioner av neuronala processer från en 27, 000 μm 3 volym hjärnvävnad över en kub på 30 μm i varje dimension motsvarande 1000 på varandra följande bildsektioner. Vi introducerar också Mojo, ett korrekturläsningsverktyg inklusive halvautomatisk korrigering av sammanfogningsfel baserat på glesa användarklotter. V. Kaynig, M. Roberts, och H. Pfister är med Tekniska Högskolan och Tillämpade Vetenskaper, Harvard University. A. Vazquez-Reina är med skolan
Kaynig m.fl. REF föreslår en pipeline för automatisk rekonstruktion av neuronala processer som är baserad på en slumpmässig skogsklassning i kombination med en anisotropisk utjämning innan i en villkorad slumpmässig fältram och 3D-segmentfusion.
Large-Scale Automatic Reconstruction of Neuronal Processes from Electron Microscopy Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology', 'Mathematics']}