16、AI 增强的 3D 生物医学数据神经元结构重建分析

AI 增强的 3D 生物医学数据神经元结构重建分析

在生物医学领域，神经元结构的重建对于理解神经系统的功能至关重要。随着技术的发展，越来越多的算法和方法被提出用于解决神经元图像分割和追踪的问题。本文将介绍几种相关的算法和技术，包括 3D MKF - Net 分割方法、基于生成对抗网络（GAN）的数据增强方法以及三种智能追踪算法。

1. 3D MKF - Net 与 3D U - Net 分割比较

在神经元图像分割任务中，3D U - Net 是一种常用的基线方法。为了提高分割性能，提出了 3D MKF - Net。以下是两种方法在四个测试 Janelia 果蝇图像上的定量分割比较：
| 分割方法 | 指标 | Fly1 | Fly2 | Fly3 | Fly4 | 总体结果 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 3D U - Net | 精度 | 0.58 | 0.32 | 0.26 | 0.35 | 0.38 ± 0.14 |
| | 召回率 | 0.74 | 0.90 | 0.51 | 0.25 | 0.60 ± 0.28 |
| | F1 | 0.65 | 0.47 | 0.34 | 0.29 | 0.44 ± 0.16 |
| 3D MKF - Net | 精度 | 0.56 | 0.37 | 0.25 | 0.35 | 0.38 ± 0.13 |
| | 召回率 | 0.79 | 0.84 | 0.54 | 0.33 | 0.63 ± 0.24 |
| | F1 | 0.66 | 0.52 | 0.35 | 0.34 | 0.47 ± 0.15 |

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