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J-GLOBAL ID：202002244428581297   整理番号：20A2273370

ニューロンサブコンパートメント分類とマージエラー補正【JST・京大機械翻訳】

Neuronal Subcompartment Classification and Merge Error Correction

著者 (4件)： Li Hanyu (The University of Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Januszewski Michal (Google Research, Zurich, Switzerland) ,  Jain Viren (Google Research, Mountain View, CA, USA) ,  Li Peter H. (Google Research, Mountain View, CA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12265  ページ： 88-98  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3d電子顕微鏡における最近の進歩は,何百万のシナプスで相互接続した数千の個々のニューロンを含む,脳組織のより大きな再構成を生じる。このスケールでの再構成は,例えばニューロン内の形態学的および機能的サブコンパートメントを同定することにより,神経形態の自動分析の進歩を必要とする。軸索,樹状突起,またはソームサブコンパートメントとして再構成ニューロン断片を自動的に分類するために,初めて完全3d入力(ボクセル)を使用する方法を提示する。3d畳込みニューラルネットワークに基づいて,この方法は0.955の以前の状態を超える平均f1スコア0.972を達成した。得られた予測は,多重解析と証明応用をサポートすることができる。特に,ボリューム再構成における併合誤差の自動検出と補正のために,微細に局所化されたサブコンパートメント予測を活用し,クラス間併合誤差の90.6%を,わずか2.7%の偽陽性率で検出することに成功した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  相互接続 ,  自動分析 ,  軸索 ,  シナプス ,  誤り訂正 ,  多重化 ,  再構成 ,  樹状突起 ,  ボクセル ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 自動検出 ,  局在化 ,  脳組織 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コネクトミクス ,  3dニューラルネットワーク ,  マージエラー

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  マージ ,  エラー補正