Modeling the Topology of Cerebral Microvessels Via Geometric Graph Contraction
Notice bibliographique
Résumé
Studying the topology of cerebral microvessels has been shown to be essential for understanding the mechanisms underlying neurovascular coupling and brain microphysiology. One can derive topological models of these microvessels after labeling them based on their raw acquisitions from two-photon microscopy (TPM). However, adequate 3D mapping of cerebral microvasculature from TPM remains difficult due to the uneven intensities and shadowing effects. In this paper, we present a novel 2D/3D skeletonization solution to generate topological graph models of microvessels regardless of the quality of their binary maps. Our scheme first constructs a random initial graph encapsulated within the boundary of a binary mask. The vertices of the initial model are then iteratively contracted toward the centerline of microvessels by local connectivity-encoded gravitational forces. At each iteration, the model is decimated through vertices clustering and connectivity surgery processes. Lastly, a refinement algorithm is applied to convert the final decimated model into a curve skeleton. Synthetic angiograms and real TPM datasets are used for evaluation. By comparing against other efficient graphing schemes, we demonstrate that our solution performs better when applied to extract topological information from cerebral microvessel labels.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».