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随着大容量、高分辨率数据集的日益普及,通过聚焦离子束扫描电子显微镜 (FIB-SEM) 成为可能提取存储在这些数据丰富的卷中的大量信息的需求也在不断扩大。

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为了分析这些数据,首先需要进行分割。然而,对于大卷来说,纯粹的手动分割太耗时了。因此,在整个 FIB-SEM 中分割每个子结构是不可行的,并且错过了一个机会。

我们正在开发工具,用于自动识别各向同性 FIB-SEM 数据中的所有细胞内亚结构。我们训练了一个深度神经网络来直接和同时预测到 36 类细胞子结构的最近物体边界的符号边界距离。这些预测在零时的天真阈值产生了细胞子结构的有希望的初始分割,而不同的阈值形成了一个组成树。作为一个方便的副作用,边界距离预测还允许立即提取对象实例之间的距离,免费提供细胞器-细胞器接触位点。该项目为不同组织和不同物种中多种细胞类型的大量 FIB-SEM 数据集的自动分割和分析提供了一个平台。

全细胞 FIB-SEM