Convolutional Neural Networkを用いた電子顕微鏡連続切片画像Z補間

抄録

近年、脳の包括的な結合を知ることを目的としたコネクトミクス研究が盛んである。特にミクロコネクトミクスにおいて、電子顕微鏡切片画像からの神経線維三次元走行構造再構成は大きな目標である。しかし、現行の手法では人間による校正を必要としており、再構成プロセスの完全な自動化は達成されていない。本研究では、プロセスの完全自動化に向け、ニューロンの構造の特異性に注目したDCNによる神経線維構造学習を行った。