論文の概要: Microvascular Dynamics from 4D Microscopy Using Temporal Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05076v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 22:55:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 13:29:22.474208
• Title: Microvascular Dynamics from 4D Microscopy Using Temporal Segmentation
• Title（参考訳）: テンポラルセグメンテーションを用いた4次元顕微鏡による微小血管ダイナミックス
• Authors: Shir Gur, Lior Wolf, Lior Golgher, Pablo Blinder
• Abstract要約: 経時的に脳血流量の変化を追跡でき, ピアル表面に向かって伝播する自発性動脈拡張を同定できる。 この新たなイメージング機能は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を基盤とした血行動態応答関数を特徴付けるための有望なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.30750944868142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently developed methods for rapid continuous volumetric two-photon microscopy facilitate the observation of neuronal activity in hundreds of individual neurons and changes in blood flow in adjacent blood vessels across a large volume of living brain at unprecedented spatio-temporal resolution. However, the high imaging rate necessitates fully automated image analysis, whereas tissue turbidity and photo-toxicity limitations lead to extremely sparse and noisy imagery. In this work, we extend a recently proposed deep learning volumetric blood vessel segmentation network, such that it supports temporal analysis. With this technology, we are able to track changes in cerebral blood volume over time and identify spontaneous arterial dilations that propagate towards the pial surface. This new capability is a promising step towards characterizing the hemodynamic response function upon which functional magnetic resonance imaging (fMRI) is based.
• Abstract（参考訳）: 近年, 高速連続体積2光子顕微鏡法が開発され, 前例のない時空間分解能で, 数百個の神経細胞のニューロン活動の観察や, 隣接血管における血流の変化が促進されている。 しかし、高撮影速度は完全な自動画像解析を必要とする一方、組織濁度と光毒性の制限は、非常にスパースでノイズの多い画像をもたらす。 本研究では,最近提案されている深層学習用体積血管セグメンテーションネットワークを拡張し,時間的解析を支援する。 この技術により、経時的脳血流量の変化を追跡し、ピア表面に向かって伝播する自発的動脈拡張を同定することができる。 この新しい機能は、機能的磁気共鳴画像(fMRI)をベースとした血行動態応答関数を特徴付けるための有望なステップである。

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