本文選題：腦計劃 + 神經(jīng)回路重建��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年11期

【摘要】：本文旨在研究如何利用硬件,軟件,算法的系統(tǒng)工程的方案解決腦微觀結(jié)構(gòu)重建的高通量自動化數(shù)據(jù)分析的難題.通過實現(xiàn)樣片制備,自動切片,顯微成像,三維重建以及軟件平臺等分階段工作,建立符合神經(jīng)結(jié)構(gòu)生物學特征的模式識別和機器學習分類方法,解決海量畸變圖像拼接配準,密集神經(jīng)結(jié)構(gòu)識別,歧義神經(jīng)聯(lián)結(jié),多源數(shù)據(jù)融合等限制分析效率的關鍵問題,為搭建大體量神經(jīng)結(jié)構(gòu)重建工程平臺提供理論基礎和解決方案,滿足腦科學研究對高通量神經(jīng)回路網(wǎng)絡重建的需求.
[Abstract]:The purpose of this paper is to study how to solve the problem of high-throughput automated data analysis of brain microstructure reconstruction by using hardware, software and algorithm of system engineering. In order to solve the problem of large amount of distorted image stitching registration, pattern recognition and machine learning classification method, which accord with the biological characteristics of neural structure, are established through the phased work of sample preparation, automatic slicing, microscopic imaging, 3D reconstruction and software platform. The key problems which limit the efficiency of analysis, such as the identification of dense nerve structure, the connection of ambiguous nerve and the fusion of multi-source data, provide the theoretical basis and solution for the construction of a large volume neural structure reconstruction engineering platform. To meet the needs of high throughput neural network reconstruction in brain science.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院;中國科學院自動化研究所;中國科學院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心;中國科學院大學未來技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61673381,61201050,61306070) 北京市科委項目(2161100000216146) 中國科學院先導項目(X DB02060001);中國科學院自動化研究所突觸級三維重建項目(Y3J2031DZ1);中國科學院科研儀器設備研制項目(YZ201671)~~
【分類號】：R318;TP391.41

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本文編號：2068586