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题名微观连接组学图像处理工具调研
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作者
王文耀
史若画
赵明阳
周昱臣
石金升
马雷
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机构
北京智源人工智能研究院生命模拟研究中心
北京大学国家生物医学成像科学中心
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出处
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期252-274,共23页
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基金
国家重点研发计划资助项目(No.2020AAA0105200)。
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文摘
形态学分析一直是现代神经科学的重要研究手段之一,利用电子显微镜以纳米分辨率研究神经组织对于理解神经系统的工作原理以及神经系统疾病的发生原因至关重要。电子显微成像技术近些年发展迅速,采样规模和速率都有了极大地提升,为微观连接组学研究奠定了基础。然而数据量增加导致的大规模图像处理问题给缺乏专业支持的研究人员造成了很大的困扰,如何高效地完成图像处理任务成为进一步推动连接组学发展的关键。本文中介绍了微观连接组学图像处理的一般流程,并针对其中的关键环节,调研并筛选出一批用户友好且能够开放获取的软件;最后简要地描述了国内微观连接组学研究的最新进展。此文不仅为研究人员在选择连接组学图像处理工具时提供了参考,同时也为工具开发人员指明了开发方向,希望能够借此文吸引国内更多相关领域的学者加入连接组学社区建设,共同推动我国的连接组学发展。
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关键词
电子显微镜
连接组学
图像处理
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Keywords
electron microscope
connectomics
image processing
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分类号
Q189
[生物学—神经生物学]
R3
[医药卫生—基础医学]
Q-334
[生物学]
Q-336
[生物学]
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