Automated methods for neuron segmentation and analysis of electron microscope images
Notice bibliographique
Résumé
To study changes in neuron size, number and distribution over a wide range of animal sizes, it is necessary for us to identify the axons and myelin of each neuron in electron microscope images of nerve cross-sections. Current methods commonly in use involve manually labeling each axon, which is extremely time-consuming as a single nerve contains thousands of axons. In order to make this process more efficient, we developed a computer-assisted neuron segmentation and analysis method. First we acquired a set of sub-images with identical size and resolution using a scanning electron microscope. We then developed an algorithm which used cross-correlation to stitch the sub-images into large images containing whole neuron clusters for segmentation. We developed a second algorithm to pre-process the stitched image, then segment and individually label axons using combined morphological operations. The myelin of each neuron was also segmented using a region growing algorithm with the geometric centers of axons as seeds. The final output of our algorithm is a histogram of axon and myelin sizes. We used this method to analyze nerves from different animal species including elephant, rat and shrew [1]. The typical processing time for a 4~6 million-pixel image on a PC (1.66GHz Pentium M Processor, 1G RAM) was approximately 5 minutes. The mislabel rate (percentage of false detections plus failed detections) is currently under 10% and improving. The method was proven to be well-suited for studying the effect of animal size on axon size and number.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».