【摘 要】
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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
【机 构】
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华中科技大学武汉光电国家研究中心Britton Chance生物医学光子学研究中心; 华中科技大学工程科学学院生物医学光子学教育部重点实验室生物医学工程协同创新中心; 湖北第二师范
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体项目(61721092);国家自然科学基金(81327802,81771913);国家重点基础研究发展计划(2015CB7556003);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T201520);武汉光电国家研究中心主任基金(WNLO)资助
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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.
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