KFU. Card publication. Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

СИСТЕМА МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТРЕХМЕРНОЙ СТРУКТУРЫ ПЕРИНЕЙРОНАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2025

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Aganov Albert Vartanovich, author

Egorchev Anton Aleksandrovich, author

Kashipov Aydar Rafaelevich, author

Pavelev Mikhail Nikolaevich, author

Chikrin Dmitriy Evgenevich, author

Bibliographic description in the original language

Egorchev A.A.Sistema mashinnogo zreniya dlya raspoznavaniya trekhmernoy struktury perineyronalnykh setey / Egorchev A.A. , Kashipov A.R., Chikrin D.E., Aganov A.V., Pavelev M.N. // Izvestiya Samarskogo nauchnogo centra Rossiyskoy akademii nauk, t. 27, № 2, 2025 S. 156-169. DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-2-156-169

Annotation

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.

Keywords

U-Net, альфа формы, анализ биомедицинских изображений, конфокальные стеки, микроскопические изображения, перинейрональные сети

The name of the journal

Известия Самарского научного центра Российской академии наук

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=316188&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Aganov Albert Vartanovich	ru_RU
dc.contributor.author	Egorchev Anton Aleksandrovich	ru_RU
dc.contributor.author	Kashipov Aydar Rafaelevich	ru_RU
dc.contributor.author	Pavelev Mikhail Nikolaevich	ru_RU
dc.contributor.author	Chikrin Dmitriy Evgenevich	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/eng/?p_id=316188&p_lang=2	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	Articles in Russian journals and collections	ru_RU