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科学家开发出用于神经元分割的局部形状描述符
2023-01-04 14:40

美国霍华德休斯医学研究所Jan Funke小组开发出用于神经元分割的局部形状描述符。相关论文于2022年12月30日在线发表在《自然—方法学》杂志上。

研究人员为电子显微镜体积中的神经元分割问题提出了一个辅助学习任务。该辅助任务包括预测局部形状描述符(LSD),研究人员将其与传统的体素直邻关系结合起来进行神经元边界检测。形状描述符捕获关于要分割的神经元的局部统计数据,如直径、伸长率和方向。
 
在一项研究中,研究人员比较了不同标本、成像技术和分辨率的几种现有方法,LSD的辅助学习在一系列指标上持续增加了基于亲和力的方法的分割精度。此外,LSD的加入促进了基于亲和力的分割方法与当前的神经元分割技术(填充网络)相媲美,同时效率提高了两个数量级,这是处理未来PB级数据集的关键需求。
 
附:英文原文

Title: Local shape descriptors for neuron segmentation

Author: Sheridan, Arlo, Nguyen, Tri M., Deb, Diptodip, Lee, Wei-Chung Allen, Saalfeld, Stephan, Turaga, Srinivas C., Manor, Uri, Funke, Jan

Issue&Volume: 2022-12-30

Abstract: We present an auxiliary learning task for the problem of neuron segmentation in electron microscopy volumes. The auxiliary task consists of the prediction of local shape descriptors (LSDs), which we combine with conventional voxel-wise direct neighbor affinities for neuron boundary detection. The shape descriptors capture local statistics about the neuron to be segmented, such as diameter, elongation, and direction. On a study comparing several existing methods across various specimen, imaging techniques, and resolutions, auxiliary learning of LSDs consistently increases segmentation accuracy of affinity-based methods over a range of metrics. Furthermore, the addition of LSDs promotes affinity-based segmentation methods to be on par with the current state of the art for neuron segmentation (flood-filling networks), while being two orders of magnitudes more efficient—a critical requirement for the processing of future petabyte-sized datasets.

DOI: 10.1038/s41592-022-01711-z

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-022-01711-z

Nature Methods:《自然—方法学》,创刊于2004年。隶属于施普林格·自然出版集团,最新IF:47.99
官方网址:https://www.nature.com/nmeth/
投稿链接:https://mts-nmeth.nature.com/cgi-bin/main.plex


本期文章:《自然—方法学》:Online/在线发表

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