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Efficient implementation of convolutional neural networks in the data processing of two-photon in vivo imaging

机译：卷积神经网络在双光子体内成像数据处理中的高效实现

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MotivationFunctional imaging at single-neuron resolution offers a highly efficient tool for studying the functional connectomics in the brain. However, mainstream neuron-detection methods focus on either the morphologies or activities of neurons, which may lead to the extraction of incomplete information and which may heavily rely on the experience of the experimenters.

机译：动机单神经元分辨率下的功能成像为研究大脑功能性连接组学提供了一种高效的工具。但是，主流的神经元检测方法集中于神经元的形态或活动，这可能导致提取不完整的信息，并且可能严重依赖于实验者的经验。

著录项

期刊名称 Bioinformatics
作者
Yangzhen Wang; Feng Su; Shanshan Wang; Chaojuan Yang; Yonglu Tian; Peijiang Yuan; Xiaorong Liu; Wei Xiong; Chen Zhang;
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作者单位

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年(卷),期 -1(35),17
年度 -1
页码 3208–3210
总页数 3
原文格式 PDF
正文语种
中图分类应用微生物学;生化遗传学;生化药理学;
关键词

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