自动识别神经元图像的新算法NIA


NeuroTimes | Dec. 8, 2015


Credits: Scientific Reports


仪器公司和软件公司在展示自动分析图片技术的时候,用的总是非常清晰漂亮的图片,这让他们的分析过程显得总是轻松和智能,结果也好看。但我们平时拍出来的照片,多数达不到那样的清晰度,信噪比较低,尤其对于神经细胞的图片,胞体和突起用自动识别总是不让人满意,经常需要手动来画,更别说精确测量它们的长度和宽度。

Scientific Reports的文章介绍了一种分析低信噪比神经元图像的新算法Neuron Image Analyzer (NIA)。新算法不只是寻找最高强度的像素点,而是寻找像素点之间的关系,可以通过追踪连接的像素点来追踪神经元结构。此外,NIA也善于找出圆形和椭圆形结构,以精确地定位和测量胞体。

对已有的数据集进行检验发现,其他的算法只能达到手动精度的50-60%,而NIA已经可以达到80%。作者认为NIA对缺乏足够经费来获取极高质量图片的实验室特别有用,并正在进一步提高精度和速度。

目前还没有基于NIA的开源包出现,相信不久就会有了。




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