神經元作為神經系統(tǒng)結構和功能的基本單元,一直是腦科學的重要研究對象。而功能與結構相關,神經元的形態(tài)影響著神經元的功能,準確地獲得神經元形態(tài)數據對神經元分類、類腦模擬等研究具有重要意義。顯微光學斷層成像系統(tǒng)等一系列高分辨光學成像系統(tǒng)的出現,為人們觀察神經元的形態(tài)提供了準確可靠的數據來源。基于這些系統(tǒng)所采集的小鼠全腦高分辨數據,通過手工重建的方式可以獲得神經元形態(tài)的骨架信息,但僅有骨架并不能滿足人們對神經元形態(tài)數據的需求,纖維直徑也是神經元形態(tài)數據中極其重要的一部分,準確地計算纖維直徑對于神經元形態(tài)數據的研究極具意義�，F有的直徑計算方法大都對骨架數據和纖維形態(tài)進行了假設,這些假設往往并不符合實際情況,使得這些方法難以在真實的數據中取得理想的效果。此外,手工重建的神經元骨架數據通常還存在著骨架點之間距離不均勻、骨架數據與神經纖維原始信號貼合程度差等問題,這也為直徑計算等相關計算過程帶了困難。針對上述問題,本文提出了一種基于截面分析的神經纖維直徑自動計算方法,該方法分為骨架數據校正與直徑計算兩部分。骨架數據校正部分主要包含骨架點擴充、角度信號強度聯(lián)合約束校正等操作。其中,骨架點擴充操作可以改善骨架點之間距離不均的問題;而軸向坐標校正、冠狀面校正以及角度信號強度聯(lián)合約束校正可以有效提高骨架數據與纖維原始信號貼合程度,并使骨架軌跡更加平滑。直徑計算部分則是利用纖維的橫截面信息近似地計算出纖維的直徑信息。首先,根據骨架點的位置得到纖維主軸方向,進而獲得纖維的橫截面圖像;然后通過閾值分割、連通域分析等方法對纖維橫截面圖像進行分析,得到纖維的橫截面形態(tài),最終獲得纖維的直徑。通過在纖維片段上進行測試,本文驗證了該法方法的準確性�；谏鲜龇椒�,本文開發(fā)了一個纖維直徑自動計算工具,使該方法能夠有效地應用在長程投射神經元等具有復雜結構的神經元數據上,又通過多線程并行計算等方法對工具進行了加速,極大地提高了計算效率。綜上所述,本文提出了一種基于截面分析的神經纖維直徑自動計算方法,通過該方法可以有效地獲得神經元的直徑信息。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP301.6;R338
【部分圖文】：

中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文面本身是不規(guī)則的多邊形�；谶@一認識，利用多邊形擬合的每個頂點到骨架點的距離不一致，選擇的頂點越多，最終多截面的真實形狀越接近。這種方法相較 Yu Wang 等人的直徑地反映纖維形態(tài)，具有重要的參考價值，但是這種多邊形的截數據無法用常用的數據格式進行保存，且計算過程也更加耗

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文這種方法雖然不再需要將神經纖維假想成橫截面為規(guī)則圓形的棒狀結構，但是也要求骨架點不能偏離纖維信號中心太遠，并且面對纖細的纖維信號，該方法難以取得好的效果。此外，與球體擴增的方法一樣，該方法中前景與背景分離的準確性尤為重要；最終利用射線簇長度估算纖維直徑的方法十分依賴經驗值。

中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論手工描定，無法保證骨架點和軌跡線位于纖維信號中況并不相符。方法大都對神經纖維的形態(tài)進行了假設。例如，Han人都將纖維假想為棒狀結構，而這一假設也不符合實示中經常將神經纖維假想為棒狀結構，但是這并不，基于這樣的假設所提出的方法在實際的應用中無在骨架數據偏離纖維信號中心線的情況下，這些直徑。

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