神经元形态重建工具的研究进展

近年来,分子标记和显微光学成像技术的系列突破,使得单细胞分辨的全脑尺度神经群落成像成为现实.然而,现有神经元形态重建工具的发展速度远远滞后于海量数据的产生速度,难以满足现阶段成像数据的分析需求.在此背景下,我们首先分析了神经元形态重建工具发展滞后的原因,简述现有半自动和全自动神经元形态重建工具的特点和最新发展,并结合现有工具的特点分析其向高通量、高准确度重建工具发展时面临的挑战.最后,我们对未来形态重建工具的发展趋势及应用前景做出展望.

神经元形态重建进展及趋势

神经元形态重建是指从图像中挖掘表征神经纤维特征的量化数据.该技术在神经元类型识别、神经回路绘制、脑图谱构建等众多脑科学基础研究中发挥重要应用,也会为人工智能领域的多项研究提供有益借鉴.近年来,分子标记和成像技术的系列进展将全脑尺度神经元网络研究推向前所未有的尺度,但也对现有神经元形态重建方法提出若干挑战.在此背景下,本文简述国内外神经元形态重建研究现状和经典方法,论述单神经元重建到神经群落重建是领域发展的必然趋势,并对神经元形态重建的未来发展方向做出展望.上述内容有助于我国研究者迅速了解神经元形态重建领域的最新动向,发展与现有数据特点相匹配的神经元形态重建方法.