公开(公告)号：CN118134949A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410298591.9

申请日：2024-03-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭汉川 ,  刘裕峰 ,  王杲禹

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T3/4076 ,  G06T7/246 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明涉及一种基于分割和超分辨率联合模型的三维神经元图像分割方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，利用优化后的神经元结构和胞体分割结果合成训练数据；步骤S2，采用步骤S1合成的训练数据来训练构建的分割和超分辨率联合模型；步骤S3，输入测试用的神经元图像到步骤S2训练后的分割和超分辨率联合模型，得到图像分割结果。与现有技术相比，本发明具有提升图像分辨率的同时保证了分割出的突起信号连续，改善了神经元追踪算法在面对图像噪声明显、突起信号分布不均、神经突起相互交错的光学显微图像时追踪效果不佳的问题等优点。

公开(公告)号：CN118015128A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410330389.X

申请日：2024-03-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭汉川 ,  刘力娟 ,  姜升殿 ,  刘裕峰

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06T7/246 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明公开一种神经元骨架重建方法及存储介质，能够优化数字化重建骨架准确匹配图像信号的过程。该方法包括：首先将完整神经元骨架切分成若干段；然后对每个分段进行第一次信号追踪，将偏离信号的大部分神经元骨架优化到图像信号的中心；接着进行第二次切分和对每个分段进行第二次信号追踪和形态优化，将所有的神经元骨架优化到图像信号的中心后，可进一步进行骨架整体的形态优化。本发明根据全脑图像和全脑神经元重建骨架进行操作，提出了一种由局部到全局的全自动路径优化重建算法，用于解决神经元重建因为标注错误、图像分辨率由于切换、旋转、拼接等带来的坐标映射错误、不当的采样间隔等问题所带来的重建偏离信号中心的问题。