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公开(公告)号：CN113313673A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110501547.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种基于深度学习的TB量级3D脑神经数据消减方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1：建立测试数据集；S2：建立分割模型并训练；S3：利用分割模型对测试数据集中的每个待测图像进行处理，得到与每个待测图像相对应的神经纤维分布信息；S4：利用形态学操作对神经纤维分布信息进行优化处理，使空间三维维度下的神经纤维轮廓图中与神经纤维所在区域相对应的最大连通域得以优化，最终得到TB级稀疏性全脑神经纤维数据消减结果。本发明能够快速，准确和有效地消减TB量级及以上脑神经数据集，大幅度减少后续神经元重建的数据量，提高重建效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948793A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910094482.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法，包括：对于每一个分叉点po，获得与其直接相连的组合骨架和分立骨架；对组合骨架进行平滑处理以得到平滑骨架，并通过卷积生成仿真图像；将平滑骨架上距离分叉点po最近的骨架点作为优化分叉点，并作为分立骨架的新头节点，调整优化分叉点的位置，使其位于平滑骨架上，且分立骨架主方向与其原主方向具有最高的一致性；将平滑骨架上由优化分叉点分成的骨架S11和骨架S12分别与分立骨架组合得到第一组合骨架和第二组合骨架；利用第一组合骨架和骨架S12以及第二组合骨架和骨架S11得到另外两个优化分叉点；对三个优化分叉点的位置进行加权平均。本发明能够准确定位神经元骨架分叉点的位置。
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公开(公告)号：CN109886888B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910081471.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于L1范数最小化模型的神经纤维骨架校正方法，包括：获取存在扭曲神经纤维结构的原始图像；对原始图像进行重建，获得待校正的神经纤维初始骨架；固定初始骨架上的两个端点，基于L1范数最小化模型，校正两个端点之间所有节点位置。本发明通过L1范数最小化模型校正神经纤维骨架，构建的L1范数最小化模型包括两部分，一部分用于测算节点的信号值，保证纤维骨架点尽可能向其在真实图像中局部信号最强处聚集，另一部分运用骨架点之间的二阶差分反映纤维骨架的光滑性，在尽可能维持纤维平滑的特征中，保留真实纤维的扭曲结构稀疏分布的特点，相比现有以L2范数模型为基础的校正方法，更适用于真实图像中存在扭曲结构的纤维骨架校正。
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公开(公告)号：CN109886888A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910081471.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于L1范数最小化模型的神经纤维骨架校正方法，包括：获取存在扭曲神经纤维结构的原始图像；对原始图像进行重建，获得待校正的神经纤维初始骨架；固定初始骨架上的两个端点，基于L1范数最小化模型，校正两个端点之间所有节点位置。本发明通过L1范数最小化模型校正神经纤维骨架，构建的L1范数最小化模型包括两部分，一部分用于测算节点的信号值，保证纤维骨架点尽可能向其在真实图像中局部信号最强处聚集，另一部分运用骨架点之间的二阶差分反映纤维骨架的光滑性，在尽可能维持纤维平滑的特征中，保留真实纤维的扭曲结构稀疏分布的特点，相比现有以L2范数模型为基础的校正方法，更适用于真实图像中存在扭曲结构的纤维骨架校正。
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公开(公告)号：CN113313673B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110501547.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种基于深度学习的TB量级3D脑神经数据消减方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1：建立测试数据集；S2：建立分割模型并训练；S3：利用分割模型对测试数据集中的每个待测图像进行处理，得到与每个待测图像相对应的神经纤维分布信息；S4：利用形态学操作对神经纤维分布信息进行优化处理，使空间三维维度下的神经纤维轮廓图中与神经纤维所在区域相对应的最大连通域得以优化，最终得到TB级稀疏性全脑神经纤维数据消减结果。本发明能够快速，准确和有效地消减TB量级及以上脑神经数据集，大幅度减少后续神经元重建的数据量，提高重建效率。
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公开(公告)号：CN109948793B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910094482.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法，包括：对于每一个分叉点po，获得与其直接相连的组合骨架和分立骨架；对组合骨架进行平滑处理以得到平滑骨架，并通过卷积生成仿真图像；将平滑骨架上距离分叉点po最近的骨架点作为优化分叉点，并作为分立骨架的新头节点，调整优化分叉点的位置，使其位于平滑骨架上，且分立骨架主方向与其原主方向具有最高的一致性；将平滑骨架上由优化分叉点分成的骨架S11和骨架S12分别与分立骨架组合得到第一组合骨架和第二组合骨架；利用第一组合骨架和骨架S12以及第二组合骨架和骨架S11得到另外两个优化分叉点；对三个优化分叉点的位置进行加权平均。本发明能够准确定位神经元骨架分叉点的位置。
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