深度學習Deep learning_幫助3D神經元模型重建
現今我們可以用顯微鏡觀看動物的大腦，研究動物神經系統是如何運作。透過顯微鏡的照片與電腦重建單一神經元的結構，用來蒐集神經所隱藏的資訊包含：神經的形態、神經相連性、突觸的位置、神經衝動的特性等。但是3D顯微圖像有一定程度的雜訊與不連續片段，使得重建神經元仍具有挑戰性。
美國華盛頓大學Rongjian Li等人利用深度學習中的卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），改善3D顯微圖像的雜訊與不連續片段，其中 all-path pruning2(app2)與SmartTracing Method兩種建立3D神經結構的兩種方法都有明顯的效率提升，其結果更接近神經科學家手動trace的結果。在本次的研究中只利用了少量的圖像來訓練CNN模型，希望未來有更大量的數據庫加入訓練，以提升精準度，也探索更多神經元追踪中使用CNN的可能性。[1]
原始論文 ： Li, R., et al., Deep Learning Segmentation of Optical Microscopy Images Improves 3-D Neuron Reconstruction. IEEE Trans Med Imaging, 2017. 36(7): p. 1533-1541.
論文 連結： https://ieeexplore.ieee.org/document/7874113/
撰稿人：李堅百
美國華盛頓大學Rongjian Li等人利用深度學習中的卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），改善3D顯微圖像的雜訊與不連續片段，其中 all-path pruning2(app2)與SmartTracing Method兩種建立3D神經結構的兩種方法都有明顯的效率提升，其結果更接近神經科學家手動trace的結果。在本次的研究中只利用了少量的圖像來訓練CNN模型，希望未來有更大量的數據庫加入訓練，以提升精準度，也探索更多神經元追踪中使用CNN的可能性。[1]
原始論文 ： Li, R., et al., Deep Learning Segmentation of Optical Microscopy Images Improves 3-D Neuron Reconstruction. IEEE Trans Med Imaging, 2017. 36(7): p. 1533-1541.
論文 連結： https://ieeexplore.ieee.org/document/7874113/
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