論文の概要: Hidden Markov Modeling for Maximum Likelihood Neuron Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02701v1
- Date: Fri, 4 Jun 2021 20:24:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-14 12:54:51.336540
- Title: Hidden Markov Modeling for Maximum Likelihood Neuron Reconstruction
- Title（参考訳）: 最大交感神経再建のための隠れマルコフモデル
- Authors: Thomas L. Athey, Daniel Tward, Ulrich Mueller, Michael I. Miller
- Abstract要約: 脳のクリアリングとイメージングの最近の進歩により、哺乳類の脳全体をサブミクロン分解能で画像化することが可能になった。
これらの画像は、投射ニューロン形態学の脳全体のアトラスを組み立てる可能性を秘めているが、手動ニューロン再構築はいまだにボトルネックとなっている。
ここでは, 隠れマルコフモデルに触発された蛍光ニューロン画像の出現モデリングを行い, ニューロンの過程を自動的に追跡する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6321891270689055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in brain clearing and imaging have made it possible to image
entire mammalian brains at sub-micron resolution. These images offer the
potential to assemble brain-wide atlases of projection neuron morphology, but
manual neuron reconstruction remains a bottleneck. Here we present a method
inspired by hidden Markov modeling and appearance modeling of fluorescent
neuron images that can automatically trace neuronal processes. Our method
leverages dynamic programming to scale to terabyte sized image data and can be
applied to images with one or more neurons. We applied our algorithm to the
output of image segmentation models where false negatives severed neuronal
processes, and showed that it can follow axons in the presence of noise or
nearby neurons. Our method has the potential to be integrated into a semi or
fully automated reconstruction pipeline. Additionally, it creates a framework
through which users can intervene with hard constraints to, for example, rule
out certain reconstructions, or assign axons to particular cell bodies.
- Abstract（参考訳）: 近年の脳クリアリングとイメージングの進歩により、哺乳類の脳全体をサブミクロン分解能で撮影できるようになった。
これらの画像は、投射ニューロン形態学の脳全体のアトラスを組み立てる可能性を秘めているが、手動ニューロン再構築はいまだにボトルネックとなっている。
本稿では,隠れマルコフモデリングと蛍光ニューロン画像の出現モデルに触発され,自動的に神経細胞の過程を追跡する手法を提案する。
提案手法は動的プログラミングを利用してテラバイト規模の画像データにスケールし、1つ以上のニューロンを持つ画像に適用することができる。
偽陰性が神経過程を切断した画像分割モデルの出力に本アルゴリズムを適用し,ノイズや近傍ニューロンの存在下で軸索を追従できることを示した。
提案手法は,半自動あるいは完全自動再建パイプラインに統合される可能性がある。
さらに、特定の再構成を除外したり、特定の細胞体に軸索を割り当てたりするために、ユーザが厳しい制約を伴って介入できるフレームワークも作成する。
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