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公开(公告)号：CN110197114A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910272160.4
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种全脑范围单神经元轴突突触结的自动识别方法及装置，方法包括对神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维，提取子段纤维的邻域图像信号；对子段纤维的邻域图像信号进行自适应前景分割，定位子段纤维的轴突膨大结构，并融合所有子段纤维上的轴突膨大结构；利用深度卷积网络对轴突膨大结构分类，剔除其中的非轴突突触结的轴突膨大结构得到最终的轴突突触结。装置包括获取模块和分类模块。本发明能够克服轴突突触结形态多样、轴突突触结粘连及虚假轴突突触结干扰等问题带来的识别困难，快速地从全脑神经元形态数据集中识别出单神经所有的轴突突触结，并且在快速处理全脑超大体积数据集的同时保持识别结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110163925B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910271433.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种长程投射神经元的可视化方法及装置，方法包括将人工追踪的神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维；提取所述子段纤维的邻域三维图像信号并作投影；合并所述子段纤维的投影图像得到神经元的完整图像信号。装置包括第一获取模块，用于基于人工追踪的神经元骨架树获取神经元子段纤维的投影图像；第二获取模块，用于合并所有神经元子段纤维投影图像得到神经元完整图像信号。本发明能根据全脑神经元形态数据集和人工追踪的神经元骨架文件快速提取单个神经元的完整图像信息，方便神经科学研究者快速可视化整个神经元的原始图像数据。
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公开(公告)号：CN110163925A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910271433.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种长程投射神经元的可视化方法及装置，方法包括将人工追踪的神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维；提取所述子段纤维的邻域三维图像信号并作投影；合并所述子段纤维的投影图像得到神经元的完整图像信号。装置包括第一获取模块，用于基于人工追踪的神经元骨架树获取神经元子段纤维的投影图像；第二获取模块，用于合并所有神经元子段纤维投影图像得到神经元完整图像信号。本发明能根据全脑神经元形态数据集和人工追踪的神经元骨架文件快速提取单个神经元的完整图像信息，方便神经科学研究者快速可视化整个神经元的原始图像数据。
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公开(公告)号：CN110197114B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910272160.4
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种全脑范围单神经元轴突突触结的自动识别方法及装置，方法包括对神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维，提取子段纤维的邻域图像信号；对子段纤维的邻域图像信号进行自适应前景分割，定位子段纤维的轴突膨大结构，并融合所有子段纤维上的轴突膨大结构；利用深度卷积网络对轴突膨大结构分类，剔除其中的非轴突突触结的轴突膨大结构得到最终的轴突突触结。装置包括获取模块和分类模块。本发明能够克服轴突突触结形态多样、轴突突触结粘连及虚假轴突突触结干扰等问题带来的识别困难，快速地从全脑神经元形态数据集中识别出单神经所有的轴突突触结，并且在快速处理全脑超大体积数据集的同时保持识别结果的精度。
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公开(公告)号：CN111091530B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201811243701.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种荧光图像中单神经元树突棘的自动检测方法及系统，其中，方法的实现包括：将待测三维荧光图像拆分为若干个图像块，然后将各图像块进行投影拼接后得到单神经元所有树突对应的目标待识别图像；沿单神经元树突骨架进行均匀撒种子点，在目标待识别图像中取以各种子点为中心的邻域图像块；使用基于深度残差网络结构和多尺度空洞卷积结构的语义分割网络对各邻域图像块进行树突棘分割得到树突棘分割图后进行融合；对融合的树突棘分割图进行连通域分析，得到单个的连通域，然后将每个连通域上的树突棘拆分为一个或多个树突棘后，将各连通域中的树突棘进行合并得到单神经元树突棘分割结果。通过本发明极大提高了识别树突棘的精确性。
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公开(公告)号：CN111091530A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811243701.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种荧光图像中单神经元树突棘的自动检测方法及系统，其中，方法的实现包括：将待测三维荧光图像拆分为若干个图像块，然后将各图像块进行投影拼接后得到单神经元所有树突对应的目标待识别图像；沿单神经元树突骨架进行均匀撒种子点，在目标待识别图像中取以各种子点为中心的邻域图像块；使用基于深度残差网络结构和多尺度空洞卷积结构的语义分割网络对各邻域图像块进行树突棘分割得到树突棘分割图后进行融合；对融合的树突棘分割图进行连通域分析，得到单个的连通域，然后将每个连通域上的树突棘拆分为一个或多个树突棘后，将各连通域中的树突棘进行合并得到单神经元树突棘分割结果。通过本发明极大提高了识别树突棘的精确性。
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