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Zigzag persistent homology for processing neuronal images

机译:之字形持续同源性用于处理神经元图像

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摘要

We apply the ideas of zigzag persistence to determine the objects of interest in stacks of neuronal images, locating and marking different dendrites. In particular, this allows us to recognize some 3D properties of the objects, distinguishing dendrites that cross, but not intersect, in the ambient space. The algorithms are implemented in a Fiji/Imagej plugin, usable on two different kinds of images. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们应用之字形持久性的思想来确定神经元图像堆栈中感兴趣的对象,并定位和标记不同的树突。特别是,这使我们能够识别对象的某些3D属性,从而区分在环境空间中交叉但不相交的树枝状晶体。该算法在Fiji / Imagej插件中实现,可在两种不同类型的图像上使用。 (C)2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Pattern recognition letters 》 |2015年第1期| 55-60| 共6页
  • 作者单位

    Univ La Rioja, Dept Matemat & Comp, Logrono 26004, La Rioja, Spain;

    Univ Autonoma Barcelona, Inst Neurociencies, E-08193 Barcelona, Spain;

    Univ La Rioja, Dept Matemat & Comp, Logrono 26004, La Rioja, Spain;

    Univ La Rioja, Dept Matemat & Comp, Logrono 26004, La Rioja, Spain;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Neural images; Dendrite reconstruction; Homology;

    机译:神经图像树突重建同源性;

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