【摘 要】
：
高效准确的相似神经元检索方法是神经元形态分析的重要支撑.随着高精度显微成像、神经元示踪、人工智能等技术的发展,近些年出现了若干基于机器学习的神经元形态计算与分析方法,这些研究主要包括对传统神经元形态度量指标的统计分析,以及将神经元形态二维投影与深度学习结合的神经元量化表征方法,在神经元的特征提取、分类、相似检索等任务中均取得了不错的效果.不过随着越来越多的三维神经元数据被重建出来,以上方法都无法满足当前背景下对大规模神经元形态数据的细粒度表征、检索与分类需求.为此,本文提出了基于三维深度神经网络的大规模神
【机 构】
：
西安交通大学软件学院,西安710049;西安交通大学第一附属医院Med-X研究院,西安710061
论文部分内容阅读
高效准确的相似神经元检索方法是神经元形态分析的重要支撑.随着高精度显微成像、神经元示踪、人工智能等技术的发展,近些年出现了若干基于机器学习的神经元形态计算与分析方法,这些研究主要包括对传统神经元形态度量指标的统计分析,以及将神经元形态二维投影与深度学习结合的神经元量化表征方法,在神经元的特征提取、分类、相似检索等任务中均取得了不错的效果.不过随着越来越多的三维神经元数据被重建出来,以上方法都无法满足当前背景下对大规模神经元形态数据的细粒度表征、检索与分类需求.为此,本文提出了基于三维深度神经网络的大规模神经元形态表征与检索方法.首先,为了将神经元的三维空间拓扑结构转换成适用于深度神经网络的形式,我们设计了神经元空间形态的体素转换方法,将原始的神经元重构文件转换成三维体素的形式,极大地保留了神经元的三维空间拓扑结构.随后,考虑到当前神经元数据缺乏精细的分类标准,本文设计了基于三维卷积自动编码器的神经元形态表征算法,应用深度神经网络无监督地学习神经元体素数据的结构特点,得到神经元形态的量化表征,并以此设计端到端的相似神经元快速检索算法.最后通过实验验证本文所提出的方法,在9万余神经元数据中检索形态相似的神经元,实验结果显著优于其他基于神经元量化表征的检索方法.实验表明,本文方法可以更高效准确地检索相似神经元,为神经元的形态学分析、神经元单细胞分类等相关研究的关键问题提供支持.
其他文献
一、问题的提出rn人教版九年级化学教材中,用锥形瓶和长颈漏斗组合的固液不加热型装置制备氧气、氢气和二氧化碳等气体,该装置是经典的气体发生装置,但也存在很多缺点:如该装置所用到的锥形瓶体积较大,所加入的液体药品液面必须没过长颈漏斗尖端,一定程度上造成药品浪费;加入药品后不能控制反应速率;反应过程中无法实现固液分离,不能随时控制反应的发生与停止;利用该装置制取氢气时,因锥形瓶上方空间较大,很难排尽装置内的空气,如遇明火,极易发生爆炸.因此,着眼于取材容易、易于操作、性能稳定、安全可靠、环保等原则,以医疗废弃注
海洋传感器技术在海洋军事作战领域发挥着重要的作用,随着人类探索海洋的未知领域,海洋传感器技术逐渐发展,但现阶段发展不完全,主要依赖进口,国产化率低.海水的温度、盐度、深度(温盐深)是海洋环境测量的基本参数,目前国内温盐深三参数传感器体积大、设备复杂、集成度低,难以满足实时在线检测的需求.本文基于微机电系统(MEMS)技术,制备了一批用于海洋温度、电导率和压力检测的温盐深集成微纳传感器,其中温度测量采用PT8000铂电阻传感器,盐度测量采用四电极法电导率传感器,深度测量采用压阻式压力传感器,通过离子注入工艺
流连接广泛应用于提取多源流数据之间的关键信息,是大数据处理的重要支撑技术.但连接两条大数据流时大规模的连接谓词计算,使其易成为性能瓶颈.为提高处理性能,流连接系统常采用并行和分布式两种方式扩展.然而,采用多核并行的流连接系统的扩展性受到CPU核数限制,无法应对大规模数据流.采用分布式扩展的流连接系统由于引入分布式框架运行的开销,导致硬件处理效率严重下降.为实现高效大规模扩展,本文提出一种利用FPGA加速器外设向上扩展的流连接系统FJoin.加速器可进行高并行的流动连接,载入多个流元组后,连接窗口中的数据流
原子级厚度的二维层状晶体材料具有丰富的物理特性,在新型微纳米器件领域展现出重要的发展潜力,相关的器件制备和性能研究也引起了广泛的关注.二维材料微纳米器件的制备需要经过二维材料的转移及金属电极的淀积等一系列过程.然而,在传统的制备流程中所涉及多步工艺需要用到诸多不同设备,如二维材料转移对准系统、电子束曝光系统,或是光刻系统,而且往往在一些步骤中涉及有机溶液处理,有可能会对样品带来一些不利的影响.本文设计展示了一种能够实现二维材料微纳米器件制备的多功能系统,该系统不仅可以实现二维材料的高效转移,而且可以直接进
从真实的人脸照片合成面部素描及其逆过程具有广泛的用途,例如数字娱乐与协助刑事案件的侦查.但是,由于照片与素描在纹理上的显著差异,它们之间的互相转换仍是一个具有挑战性的问题.最近基于生成对抗网络的方法已在图像间转换问题,特别是照片到素描的转换方面展现出令人鼓舞的结果,但它们大多会在面部关键组件产生不同的形变或者模糊,使得合成图像的真实性受影响.为了应对这一挑战,我们提出了一种新颖的基于多尺度特征融合的人脸照片-素描合成算法,来提高合成图像的结构完整性与纹理逼真度.首先使用编码器提取输入图像的多尺度编码特征,
目的 综合评估角膜地形图与角膜生物力学参数联合诊断对于筛查角膜屈光手术前早期圆锥角膜的意义.方法 研究对象选取2018年1月至2018年12月在北京某三甲医院屈光中心就诊者125例(185眼),年龄18～35岁.分为4组:正常(normal)组60例(60眼);双眼圆锥角膜(bilateral keratoconus,BK)组34例(63眼),随机选取其中一眼为BK*组;单眼圆锥角膜(unilateral keratoconus,UK)组31例(31眼);UK组病例的另一眼角膜地形图正常,无临床改变为顿挫
多视图数据广泛存在于现实,而异常也不可避免地伴随其中.现有的多视图异常检测方法针对的都是对齐的多视图场景,无法胜任更具挑战的非对齐多视图场景.为此,本文提出了4种基于单簇可能性C-均值(possibilistic C-means,PCM),即P1M (PCM,C=1)算法的非对齐多视图异常检测算法.不同于对齐的多视图场景,非对齐特性造成了样本在各视图间对应关系的缺失,以致我们无法利用在对齐场景下示例级的局部关键信息.为此,我们设法通过各视图的全局信息进行学习.本文的关键之处在于借助交替优化法为各视图分别学
分子通信是一种利用信息粒子的特性来传递信息的通信方式,可用于常规信号载体(如电磁波)受限的场景.目前的研究以理论分析为主,而用于验证理论成果并推进实际应用的原型机实验仍然较少.本文首先介绍了分子通信系统的定义,描述了发射机、信道和接收机模型;着重按信道类型回顾了现有的宏观尺度原型机研究及其对应理论成果;最后,根据理论模型与原型机实验结果的区别,指出理论研究的局限、原型机实验的必要性,以及未来研究方向.
跨媒体哈希检索将不同媒体数据编码到公共二值哈希空间中,从而可以有效地测量不同模态样本之间的相关性.为了进一步提高检索性能,提出基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索方法.首先,利用多头注意力网络生成哈希码矩阵,使图像和文本能获得更好的匹配.其次,构造一个辅助相似度矩阵,用以整合来自不同模态的原始邻域信息.通过辅助相似度矩阵与哈希码矩阵的协同学习,能够捕获不同模态之间和相同模态内部的潜在联系.此外,设计了两种损失函数训练网络模型,并使用批量归一化和更换哈希码生成函数的策略对模型进行优化,使模型的训练速度得
针对传统点云场景重建中由于场景区域缺乏纹理、场景物体遮挡等导致重建结果不准确的局限性,借助场景包含的几何特性和线结构信息,有效利用RGB-D数据的梯度信息和邻域点云分布信息,本文提出了一种针对点云场景的3D线特征提取、匹配和配准方法.首先,通过场景RGB图的梯度信息确定梯度方向相似的3D直线段支持域.然后,借助场景深度图呈现的邻域几何特性,根据当前点与其邻近点之间的分布关系判断点云中的直线型边界线点云和直线型折边线点云并拟合得到场景3D线特征.其次,以点云场景提取的3D线特征为轴线,构造等厚度同轴圆柱区域