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J-GLOBAL ID：202202283866382682   整理番号：22A0495729

画像表現とレジストレーションに基づくマウス脳領域における標識ニューロンの計数法【JST・京大機械翻訳】

Method for counting labeled neurons in mouse brain regions based on image representation and registration

著者 (4件)： Wang Songwei (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Niu Ke (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Chen Liwei (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Rao Xiaoping (State Key Laboratory of Magnetic Resonance and Atomic and Molecular Physics, Key Laboratory of Magnetic Resonance in Biological Systems, Wuhan Center for Magnetic Resonance, Innovation Academy for Precision Measurement Science and Methodology, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, China)
資料名： Medical & Biological Engineering & Computing  (Medical & Biological Engineering & Computing)
巻： 60  号： 2  ページ： 487-500  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0046B  ISSN： 0140-0118  CODEN： MBECDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 脳画像分析における重要なステップは,脳切片を標準脳基準にマッチングすることにより特定の脳領域を分割することであり,各脳領域における標識ニューロンに関する統計解析を行うことである。マウス蛍光標識脳切片を例として,脳切片の調製中に導入したノイズと歪み,および標準脳アトラスとのモード差により,脳切片は脳アトラスとの正確な1対応を直接確立することができず,各脳領域における標識ニューロンの数の精度に影響する。本論文は,画像表現のアイデアを導入して,種々のモードマウス脳スライスと脳アトラスの登録を実現するためにニューラルネットワークを使用して,脳切片の局所的局在性を完了して,閾値分割を用いて,各脳領域における標識ニューロンを検出し,計数した。本論文で提案した方法は,大変形脳切片における脳領域の不正確な分割によって引き起こされるニューロン数の大偏差の問題を効果的に解決することができ,脳切片の各脳領域における標識ニューロンの正確な計数を自動的に実現できる。グラフ抽象;Copyright International Federation for Medical and Biological Engineering 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  大変形 ,  計数法 ,  蛍光標識
準シソーラス用語： アトラス ,  脳画像 ,  脳切片 ,  *脳領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像表現 ,  画像レジストレーション ,  ニューラルネットワーク ,  地域局在化 ,  ニューロン数

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 画像表現 ,  レジストレーション ,  マウス ,  脳領域 ,  標識 ,  ニューロン ,  計数法