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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최준영 (울산과학기술원) 정원기 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제27권 제4호
발행연도
2021.9
수록면
1 - 9 (9page)

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축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.
#뉴런 구조 분리 #뉴런 추적 #시각화 #Neuronal Structure Segmentation #Neuron Tracing #Visualization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 대화형 뉴런 구조 교정 기법
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
T. L. Lewis / 2018 / Mff-dependent mitochondrial fission regulates presynaptic release and axon branching by limiting axonal mitochondria size / Nature communications 9(1):1~15 google schola V. J. Dercksen / 2014 / The filament editor : an interactive software environment for visualization, proof-editing and analysis of 3d neuron morphology / Neuroinformatics 12(2):325~339 google schola L. Acciai / 2016 / Automated neuron tracing methods : an updated account / Neuroinformatics 14(4):353~367 google schola H. Peng / 2015 / Bigneuron : large-scale 3d neuron reconstruction from optical microscopy images / Neuron 87(2):252~256 google schola R. Lin / 2018 / Cell-type-specific and projection-specific brain-wide reconstruction of single neurons / Nature methods 15(12):1033~1036 google schola

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