| Форма представления | Статьи в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2025 |
| Язык | русский |
|
Аганов Альберт Вартанович, автор
Егорчев Антон Александрович, автор
Кашипов Айдар Рафаэлевич, автор
Павельев Михаил Николаевич, автор
Чикрин Дмитрий Евгеньевич, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Егорчев А.А.Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей / Егорчев А.А. , Кашипов А.Р., Чикрин Д.Е., Аганов А.В., Павельев М.Н. // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 27, № 2, 2025 С. 156-169. DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-2-156-169 |
| Аннотация |
Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей. В статье предложена система, представляющая комплекс алгоритмов для детектирования границ ячеек перинейрональных сетей на различных слоях микроскопических снимков, представления ячейки в трехмерной структуре, трехмерной визуализации ячейки перинейрональных сетей. В качестве исходных данных использованы слои-изображения конфокальных стеков головного мозга мышей. В процессе работы проведено исследование применимости нейронных сетей для решения задачи выделения масок внутренней структуры ячеек перинейрональных сетей. В данной статье представлен алгоритм выделения масок, основанный на решении задачи семантической сегментации посредством, популярной в биомедицине нейросети на архитектуре U-Net. Предложены архитектурные решения, позволяющие нивелировать проблему переобучения в условиях малого размера выборки. Предложено два алгоритма для исследования ячеек перинейрональных сетей по дискретным измерениям распределения сигнала окраски по толщине конфокального стека, а так-же алгоритм обнаружения самой ячейки в толще полученных слоев-изображений. Предложен алгоритм обработки полученных масок для создания трехмерного облака точек и метод последующей реконструкции ячейки альфа формами для трехмерной визуализации. |
| Ключевые слова |
U-Net, альфа формы, анализ биомедицинских изображений, конфокальные стеки, микроскопические изображения, перинейрональные сети |
| Название журнала |
Известия Самарского научного центра Российской академии наук
|
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=316188 |
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Аганов Альберт Вартанович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Егорчев Антон Александрович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Кашипов Айдар Рафаэлевич |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Павельев Михаил Николаевич |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Чикрин Дмитрий Евгеньевич |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2025 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Егорчев А.А.Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей / Егорчев А.А. , Кашипов А.Р., Чикрин Д.Е., Аганов А.В., Павельев М.Н. // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 27, № 2, 2025 С. 156-169. DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-2-156-169 |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=316188 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Известия Самарского научного центра Российской академии наук |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей. В статье предложена система, представляющая комплекс алгоритмов для детектирования границ ячеек перинейрональных сетей на различных слоях микроскопических снимков, представления ячейки в трехмерной структуре, трехмерной визуализации ячейки перинейрональных сетей. В качестве исходных данных использованы слои-изображения конфокальных стеков головного мозга мышей. В процессе работы проведено исследование применимости нейронных сетей для решения задачи выделения масок внутренней структуры ячеек перинейрональных сетей. В данной статье представлен алгоритм выделения масок, основанный на решении задачи семантической сегментации посредством, популярной в биомедицине нейросети на архитектуре U-Net. Предложены архитектурные решения, позволяющие нивелировать проблему переобучения в условиях малого размера выборки. Предложено два алгоритма для исследования ячеек перинейрональных сетей по дискретным измерениям распределения сигнала окраски по толщине конфокального стека, а так-же алгоритм обнаружения самой ячейки в толще полученных слоев-изображений. Предложен алгоритм обработки полученных масок для создания трехмерного облака точек и метод последующей реконструкции ячейки альфа формами для трехмерной визуализации. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
U-Net |
ru_RU |
| dc.subject |
альфа формы |
ru_RU |
| dc.subject |
анализ биомедицинских изображений |
ru_RU |
| dc.subject |
конфокальные стеки |
ru_RU |
| dc.subject |
микроскопические изображения |
ru_RU |
| dc.subject |
перинейрональные сети |
ru_RU |
| dc.title |
Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей |
ru_RU |
| dc.type |
Статьи в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
