【摘要】：使用顯微鏡觀察并采集腦組織的結(jié)構(gòu)圖像,重建神經(jīng)元細(xì)胞的形態(tài),以幫助理解和揭示大腦的功能和行為機(jī)制,是神經(jīng)科學(xué)研究的重要方法之一。隨著實(shí)驗(yàn)方法的進(jìn)步,特別是光學(xué)顯微鏡(Light Microscope, LM)成像技術(shù)的發(fā)展,獲得的神經(jīng)元形態(tài)圖像類型和容量都在迅速增加。但是對于大規(guī)模的LM圖像分析,快速可靠的神經(jīng)元形態(tài)重建和交互式可視化,仍然是懸而未決的難題。 本文研究用于LM圖像的神經(jīng)元形態(tài)重建和可視化方法。具體內(nèi)容如下： 提出移動(dòng)射線爆發(fā)采樣算法,與多尺度圖像濾波和距離變換算法聯(lián)合使用,實(shí)現(xiàn)LM圖像中的胞體(細(xì)胞)檢測和表面重建。使用開源項(xiàng)目提供的基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù),對其可靠性和性能進(jìn)行評估。結(jié)果顯示,算法可以較準(zhǔn)確地檢測不同密度、大小和形狀的細(xì)胞,并重建接近球體的對象；算法本身的速度非�？�,該方法的時(shí)間消耗主要在多尺度濾波上。該方法應(yīng)用于顯微光學(xué)切片斷層成像(Micro-Optical Sectioning Tomography, MOST)數(shù)據(jù),重建局部區(qū)域神經(jīng)元胞體,并為突起追蹤提供起點(diǎn)。 提出預(yù)測修正追蹤算法,單獨(dú)或者與圖像濾波算法聯(lián)合使用,實(shí)現(xiàn)LM圖像中的突起軌跡追蹤和樹形結(jié)構(gòu)重建。使用模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)LM圖像,對其可靠性和性能進(jìn)行評估。結(jié)果顯示,算法能夠較好地追蹤連續(xù)的突起,召回率和準(zhǔn)確率都相當(dāng)高；算法運(yùn)行在自動(dòng)或者半自動(dòng)模式下,可以達(dá)到交互式的速度�？傮w上,方法在速度和可靠性上取得了一個(gè)平衡,對于突起或其它樹形結(jié)構(gòu)的快速重建,是很有吸引力的。該方法應(yīng)用于MOST數(shù)據(jù),重建單個(gè)神經(jīng)元和局部連接回路；應(yīng)用于造影圖像,追蹤并重建血管結(jié)構(gòu)。 基于圖形處理器加速的光線投射算法,采用體數(shù)據(jù)分塊策略,實(shí)現(xiàn)大容量LM圖像的高質(zhì)量交互式三維可視化,并集成胞體檢測和突起追蹤算法,開發(fā)一個(gè)神經(jīng)元形態(tài)重建和可視化軟件flNeuronSight(源代碼開放)。在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,對其性能和可用性進(jìn)行評估。結(jié)果顯示,當(dāng)前的實(shí)現(xiàn),渲染系統(tǒng)內(nèi)存容量相當(dāng)?shù)捏w數(shù)據(jù),或者可視化十萬量級節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)元重建結(jié)構(gòu),基本可以達(dá)到交互的幀速率。 大規(guī)模神經(jīng)元形態(tài)的重建和可視化是非常復(fù)雜的任務(wù),對計(jì)算硬件和軟件都提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。各種算法聯(lián)合使用,應(yīng)該是解決問題的方向。本文的研究,為這一領(lǐng)域添加了一組可供選擇的新方法。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R741

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本文編號：2585741