RU2012123656A - Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга - Google Patents
Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга Download PDFInfo
- Publication number
- RU2012123656A RU2012123656A RU2012123656/08A RU2012123656A RU2012123656A RU 2012123656 A RU2012123656 A RU 2012123656A RU 2012123656/08 A RU2012123656/08 A RU 2012123656/08A RU 2012123656 A RU2012123656 A RU 2012123656A RU 2012123656 A RU2012123656 A RU 2012123656A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- module
- neuron
- images
- neurons
- slices
- Prior art date
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
1. Автоматизированная компьютерная система реконструкции трехмерного распределения изображений нейронов, включающая связанные с возможностью обмена данными и управления процессом реконструкции модуль ввода цифровых двухмерных (2D) изображений гистологических срезов черной субстанции головного мозга с выявленными специфическими нейронами, модуль обработки изображений, модуль визуализации трехмерной (3D) модели распределения нейронов, модуль хранения изображений и сформированных моделей,отличающаяся тем, чтомодуль обработки изображений содержит последовательно установленные с возможностью двухстороннего обмена информацией модуль совмещения слоев, модуль выделения нейронов, модуль кластеризации нейронов, модуль подгонки кластеров, выход которого является выходом модуля обработки изображений, при этоммодуль совмещения слоев выполнен с возможностью выделения на изображениях срезов согласованных между собой областей интереса и введения локальных 2D координат изображений срезов областей интереса, определения глобальной 3D системы координат и соотнесение с ней упомянутых 2D координат всех срезов;модуль выделения нейронов выполнен с возможностью автоматического распознавания нейронов, редактирования данных и согласования по срезам, определения их локальных координат, пересчета локальных 2D координат к глобальной 3D системе координат;модуль кластеризации нейронов выполнен с возможностью построения двумерных непрерывных распределений плотности нейронов в срезах на основе нейробиологической модели болезни Паркинсона и аппроксимации найденных распределений моделями гауссовых смесей;модуль под
Claims (3)
1. Автоматизированная компьютерная система реконструкции трехмерного распределения изображений нейронов, включающая связанные с возможностью обмена данными и управления процессом реконструкции модуль ввода цифровых двухмерных (2D) изображений гистологических срезов черной субстанции головного мозга с выявленными специфическими нейронами, модуль обработки изображений, модуль визуализации трехмерной (3D) модели распределения нейронов, модуль хранения изображений и сформированных моделей,
отличающаяся тем, что
модуль обработки изображений содержит последовательно установленные с возможностью двухстороннего обмена информацией модуль совмещения слоев, модуль выделения нейронов, модуль кластеризации нейронов, модуль подгонки кластеров, выход которого является выходом модуля обработки изображений, при этом
модуль совмещения слоев выполнен с возможностью выделения на изображениях срезов согласованных между собой областей интереса и введения локальных 2D координат изображений срезов областей интереса, определения глобальной 3D системы координат и соотнесение с ней упомянутых 2D координат всех срезов;
модуль выделения нейронов выполнен с возможностью автоматического распознавания нейронов, редактирования данных и согласования по срезам, определения их локальных координат, пересчета локальных 2D координат к глобальной 3D системе координат;
модуль кластеризации нейронов выполнен с возможностью построения двумерных непрерывных распределений плотности нейронов в срезах на основе нейробиологической модели болезни Паркинсона и аппроксимации найденных распределений моделями гауссовых смесей;
модуль подгонки кластеров выполнен с возможностью определения типов кластеров и выравнивания их в соседних слоях последовательно по типу и положению с целью получения плавных и соответствующих нейробиологической модели болезни Паркинсона 3D поверхностей постоянного уровня распределений плотности нейронов, при этом
модуль визуализации 3D модели распределения нейронов выполнен с возможностью реконструкции распределений плотности нейронов в областях интереса на основе аппроксимации линий постоянного уровня сплайнами для межслойной интерполяции данных.
2. Система по п.1, отличающаяся тем, что модуль выравнивания кластеров выполнен с возможностью определения типов N-Чск, N-Чср, N-Чсл, N-BTA кластеров.
3. Система по п.1, отличающаяся тем, что модуль формирования 3D модели распределения нейронов выполнен с возможностью использования программной графической среды DirectX.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012123656/08A RU2504012C1 (ru) | 2012-06-08 | 2012-06-08 | Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012123656/08A RU2504012C1 (ru) | 2012-06-08 | 2012-06-08 | Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012123656A true RU2012123656A (ru) | 2013-12-20 |
| RU2504012C1 RU2504012C1 (ru) | 2014-01-10 |
Family
ID=49784405
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012123656/08A RU2504012C1 (ru) | 2012-06-08 | 2012-06-08 | Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2504012C1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109948793A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-28 | 华中科技大学 | 一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法 |
| CN117115572A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 杭州医策科技有限公司 | 基于全局特征和局部特征的组织切片分类方法和系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2291488C9 (ru) * | 2002-06-24 | 2007-04-20 | Ренат Анатольевич Красноперов | Способ стереологического исследования структурной организации объектов |
| RU2403616C1 (ru) * | 2009-08-12 | 2010-11-10 | Евгений Александрович Самойлин | Способ помехоустойчивого градиентного выделения контуров объектов на цифровых изображениях |
-
2012
- 2012-06-08 RU RU2012123656/08A patent/RU2504012C1/ru active IP Right Revival
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109948793A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-28 | 华中科技大学 | 一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法 |
| CN117115572A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 杭州医策科技有限公司 | 基于全局特征和局部特征的组织切片分类方法和系统 |
| CN117115572B (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-30 | 杭州医策科技有限公司 | 基于全局特征和局部特征的组织切片分类方法和系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2504012C1 (ru) | 2014-01-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hodaň et al. | BOP challenge 2020 on 6D object localization | |
| Wang et al. | Hf-neus: Improved surface reconstruction using high-frequency details | |
| CN106327571B (zh) | 一种三维人脸建模方法及装置 | |
| Hu et al. | Robust hair capture using simulated examples | |
| Choe et al. | Volumetric propagation network: Stereo-lidar fusion for long-range depth estimation | |
| KR20230028598A (ko) | 3d 재구성에서 구조 특징들을 검출하고 결합하기 위한 방법들 및 시스템들 | |
| ATE549703T1 (de) | 3d-bildgebungssystem | |
| Lu et al. | Attention-based dense point cloud reconstruction from a single image | |
| CN111079685A (zh) | 一种3d目标检测方法 | |
| CN107481313A (zh) | 一种基于学习有效点云生成的密集三维物体重建方法 | |
| JP2014056466A5 (ru) | ||
| Hu et al. | Capturing braided hairstyles | |
| CN110335344A (zh) | 基于2d-3d注意机制神经网络模型的三维重建方法 | |
| CN103763543B (zh) | 合成全息图的采集方法 | |
| Zhao et al. | Sspu-net: Self-supervised point cloud upsampling via differentiable rendering | |
| CN105279789A (zh) | 一种基于图像序列的三维重建方法 | |
| Zou et al. | 6d-vit: Category-level 6d object pose estimation via transformer-based instance representation learning | |
| CN107203988A (zh) | 一种由二维x光图像重建三维体图像的方法及其应用 | |
| Yan et al. | Flower reconstruction from a single photo | |
| Yang et al. | Active object reconstruction using a guided view planner | |
| Mukasa et al. | 3d scene mesh from cnn depth predictions and sparse monocular slam | |
| Yuan et al. | Vanet: a view attention guided network for 3d reconstruction from single and multi-view images | |
| RU2012123656A (ru) | Автоматизированная система реконструкции 3d распределения нейронов по серии изображений срезов головного мозга | |
| Galantucci et al. | Coded targets and hybrid grids for photogrammetric 3D digitisation of human faces | |
| Li et al. | N-DPC: Dense 3D point cloud completion based on improved multi-stage network |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200609 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20210322 |