Neuron Segmentation via a Frequency and Spatial Domain–Integrated Encoder–Decoder Network
Notice bibliographique
Résumé
Three‐dimensional (3D) segmentation of neurons is a crucial step in the digital reconstruction of neurons and serves as an important foundation for brain science research. In neuron segmentation, the U‐Net and its variants have showed promising results. However, due to their primary focus on learning spatial domain features, these methods overlook the abundant global information in the frequency domain. Furthermore, issues such as insufficient processing of contextual features by skip connections and redundant features resulting from simple channel concatenation in the decoder lead to limitations in accurately segmenting neuronal fiber structures. To address these problems, we propose an encoder–decoder segmentation network integrating frequency domain and spatial domain to enhance neuron reconstruction. To simplify the segmentation task, we first divide the neuron images into neuronal cubes. Then, we design 3D FregSNet, which leverages both frequency and spatial domain features to segment the target neurons within these cubes. Then, we introduce a multiscale attention fusion module (MAFM) that utilizes spatial and channel position information to enhance contextual feature representation. In addition, a feature selection module (FSM) is incorporated to adaptively select discriminative features from both the encoder and decoder, increasing the weight on critical neuron locations and significantly improving segmentation performance. Finally, the segmented nerve fiber cubes were assembled into complete neurons and digitally reconstructed using available neuron tracking algorithms. In experiments, we evaluated 3D FregSNet on two challenging 3D neuron image datasets (the BigNeuron dataset and the CWMBS dataset). Compared to other advanced segmentation methods, 3D FregSNet demonstrates more accurate extraction of target neurons in noisy and weakly visible neuronal fiber images, effectively improving the performance of 3D neuron segmentation and reconstruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».