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【24h】

Compression, Segmentation, and Modeling of Large-Scale Filamentary Volumetric Data

机译:大规模丝状体数据的压缩,分割和建模

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摘要

We describe a method for processing large amounts of volumetric data collected from a Knife Edge Scanning Microscope (KESM). The neuronal data that we acquire consists of thin, branching structures extending over very large regions that prior volumetric representations have difficulty dealing with efficiently. Since the full volume data set can be extremely large, on-the-fly processing of the data is necessary.
机译:我们描述了一种用于处理从刀刃扫描显微镜(KESM)收集的大量体积数据的方法。我们获取的神经元数据由细小的分支结构组成,这些结构遍布非常大的区域,以前的容积表示法很难有效处理。由于完整数据集可能非常大,因此需要对数据进行即时处理。

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