A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation.
A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation.
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DOI：
10.1016/j.jneumeth.2014.01.022
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发表时间：
2014-04-15
影响因子：
3
通讯作者：
Tasdizen, Tolga
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Ting;Jones, Cory;Seyedhosseini, Mojtaba;Tasdizen, Tolga
关键词：
神经回路重建的研究，即连接组学，是神经科学中的一个具有挑战性的问题。自动化和半自动电子显微镜（EM）图像分析对连接组学研究有很大的帮助。在本文中，我们提出了一种利用EM图像对神经元进行截面内分割和截面间重建的全自动方法。构建分层合并树结构来表示多个区域假设，并使用监督分类技术评估其潜力，在此基础上求解具有一致性约束的合并树以获得最终的截面内分割。然后，我们使用基于监督学习的连接过程进行交叉神经元重建。此外，我们开发了一种半自动方法，利用我们的自动算法的中间输出，在最小的用户干预下实现内部分割。实验结果表明，该方法可以达到接近人类的分割精度和最先进的相交重建精度。结果表明，该方法可以进一步提高分割内的精度。
The study of neural circuit reconstruction, i.e., connectomics, is a challenging problem in neuroscience. Automated and semi-automated electron microscopy (EM) image analysis can be tremendously helpful for connectomics research. In this paper, we propose a fully automatic approach for intra-section segmentation and inter-section reconstruction of neurons using EM images. A hierarchical merge tree structure is built to represent multiple region hypotheses and supervised classification techniques are used to evaluate their potentials, based on which we resolve the merge tree with consistency constraints to acquire final intra-section segmentation. Then, we use a supervised learning based linking procedure for the inter-section neuron reconstruction. Also, we develop a semi-automatic method that utilizes the intermediate outputs of our automatic algorithm and achieves intra-segmentation with minimal user intervention. The experimental results show that our automatic method can achieve close-to-human intra-segmentation accuracy and state-of-the-art inter-section reconstruction accuracy. We also show that our semi-automatic method can further improve the intra-segmentation accuracy.
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影响因子：
64.8
作者：
Bock, Davi D.;Lee, Wei-Chung Allen;Kerlin, Aaron M.;Andermann, Mark L.;Hood, Greg;Wetzel, Arthur W.;Yurgenson, Sergey;Soucy, Edward R.;Kim, Hyon Suk;Reid, R. Clay
通讯作者：
Reid, R. Clay
DOI：
10.1109/tit.1962.1057692
发表时间：
1962-01-01
期刊：
IRE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY
影响因子：
--
作者：
HU, M
通讯作者：
HU, M
DOI：
10.1109/tvcg.2009.178
发表时间：
2009-11
影响因子：
5.2
作者：
Jeong WK;Beyer J;Hadwiger M;Vazquez A;Pfister H;Whitaker RT
通讯作者：
Whitaker RT
影响因子：
10.9
作者：
Andres, Bjoern;Koethe, Ullrich;Hamprecht, Fred A.
通讯作者：
Hamprecht, Fred A.
DOI：
10.1023/b:visi.0000022288.19776.77
发表时间：
2004-09-01
影响因子：
19.5
作者：
Felzenszwalb, PF;Huttenlocher, DP
通讯作者：
Huttenlocher, DP