本文選題：腦計(jì)劃 + 神經(jīng)回路重建�。� 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年11期

【摘要】：本文旨在研究如何利用硬件,軟件,算法的系統(tǒng)工程的方案解決腦微觀結(jié)構(gòu)重建的高通量自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析的難題.通過實(shí)現(xiàn)樣片制備,自動(dòng)切片,顯微成像,三維重建以及軟件平臺(tái)等分階段工作,建立符合神經(jīng)結(jié)構(gòu)生物學(xué)特征的模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法,解決海量畸變圖像拼接配準(zhǔn),密集神經(jīng)結(jié)構(gòu)識(shí)別,歧義神經(jīng)聯(lián)結(jié),多源數(shù)據(jù)融合等限制分析效率的關(guān)鍵問題,為搭建大體量神經(jīng)結(jié)構(gòu)重建工程平臺(tái)提供理論基礎(chǔ)和解決方案,滿足腦科學(xué)研究對(duì)高通量神經(jīng)回路網(wǎng)絡(luò)重建的需求.
[Abstract]:The purpose of this paper is to study how to solve the problem of high-throughput automated data analysis of brain microstructure reconstruction by using hardware, software and algorithm of system engineering. In order to solve the problem of large amount of distorted image stitching registration, pattern recognition and machine learning classification method, which accord with the biological characteristics of neural structure, are established through the phased work of sample preparation, automatic slicing, microscopic imaging, 3D reconstruction and software platform. The key problems which limit the efficiency of analysis, such as the identification of dense nerve structure, the connection of ambiguous nerve and the fusion of multi-source data, provide the theoretical basis and solution for the construction of a large volume neural structure reconstruction engineering platform. To meet the needs of high throughput neural network reconstruction in brain science.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所;中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61673381,61201050,61306070) 北京市科委項(xiàng)目(2161100000216146) 中國(guó)科學(xué)院先導(dǎo)項(xiàng)目(X DB02060001);中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所突觸級(jí)三維重建項(xiàng)目(Y3J2031DZ1);中國(guó)科學(xué)院科研儀器設(shè)備研制項(xiàng)目(YZ201671)~~
【分類號(hào)】：R318;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 嚴(yán)翠婷;黃慶生;章芬;方穎;;基于圖像配準(zhǔn)分析物種進(jìn)化關(guān)系的新方法[J];基因組學(xué)與應(yīng)用生物學(xué);2012年03期

2 孫少燕;唐煥文;唐一源;;一種新的結(jié)構(gòu)正割法在時(shí)間序列圖像配準(zhǔn)中應(yīng)用[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2007年02期

3 王蕊;牟少敏;曹學(xué)成;蘇平;;核機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用[J];山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

4 李啟鵬;張紹武;潘泉;陳偉;;基于多策略滑動(dòng)伸縮窗特征提取方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)同源寡聚體[J];生物物理學(xué)報(bào);2009年05期

5 張紹武;潘泉;趙春暉;程詠梅;;基于加權(quán)自相關(guān)函數(shù)特征提取法的多類蛋白質(zhì)同源寡聚體分類研究[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2007年04期

6 趙劍;許金濤;顧凌榕;;蛋白質(zhì)序列在頻率域上的一種特征提取方法[J];南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年06期

7 馬青青;王海軍;趙高峰;丁朝陽(yáng);;基因分類中特征提取的若干方法[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2011年10期

8 張紹武;潘泉;程詠梅;施建宇;;基于一種新的特征提取法和支持向量機(jī)的膜蛋白分類研究[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2006年04期

9 楊曉敏，，羅立民，韋鈺;血液白細(xì)胞計(jì)算機(jī)分類中的特征提取研究[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);1994年02期

10 羅林波;陳綺;;氨基酸序列特征提取方法研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 張玲;邵晨;高友鶴;;機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)PDZ結(jié)構(gòu)域的結(jié)合蛋白[A];中國(guó)蛋白質(zhì)組學(xué)第三屆學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要[C];2005年

2 徐繼偉;李建中;柳勃;楊昆;;使用支持向量機(jī)和改進(jìn)特征提取方法的蛋白質(zhì)分類[A];第二十二屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2005年

本文編號(hào)：2068586