Mar, 2024

在线多光谱神经元追踪

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TL;DR本文提出了一种在线多光谱神经元追踪方法，该方法通过独特设计的模块实现，在不需要离线训练的情况下，通过在线训练来更新增强的判别性相关滤波器以实现追踪过程的融合。与其他需要离线训练的追踪方法（如深度学习方法）不同，我们的方法不需要注释。此外，与其他需要复杂设置（如聚类和图多分割）的追踪方法相比，我们的方法更容易应用于新的图像。事实上，它只需要追踪神经元的起始边界框，大大减少了用户的配置工作。我们进行了大量实验证明，我们的无需训练和易于配置的方法可以在多光谱图像中快速而准确地重建神经元。
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发现论文，激发创造
  • 具有辨别性和鲁棒性的孪生视觉跟踪在线学习

    本文提出一个在线模块，带有离线 siamese 网络中的注意机制，用于提取基于 L2 误差下的目标特定特征。我们进一步提出了适应性的滤波器更新策略以处理背景噪声和模板更新策略以处理大目标形变，其在三个 siamese 基线上的持续改进中得到了显着有效性验证，并且基于 SiamRPN++ 的模型在六个受欢迎的跟踪对比基准中获得了最佳结果，可以超出实时操作。

    Sep, 2019

  • 学习大规模神经元追踪的多模态体数据特征

    通过构建 FlyTracing 数据集和引入连接感知对比学习方法，本研究旨在降低人工工作量，减少电子显微镜数据中自动图像分割后的人工校对过程，并提出了一种有效的自动神经追踪方法。

    Jan, 2024

  • 使用卷积神经网络学习具有区别性显著性图像的在线追踪

    使用卷积神经网络学习判别性显着图进行在线视觉跟踪，构建目标外观模型和特定显着图，实现像素级别的目标分割。

    Feb, 2015

  • 电压成像的实时神经元分割

    在电压成像中，我们提出了一种快速神经元分割方法，能够从噪声视频帧中检测到多个可能重叠的尖峰神经元，并实现了包括所提出的分割方法和 GPU 加速的运动校正在内的数据处理流程。通过在现有数据集和新数据集上的测试，我们展示了我们的处理流程能够从混乱的数据集中提取与人工标注良好一致的神经元轮廓，并首次展示了在单台台式电脑上实现电压成像数据的实时处理。

    Mar, 2024

  • 无监督深度跟踪

    该论文提出了一种无监督视觉跟踪方法，使用 CNN 模型和监督学习相反，采用大规模未标记视频进行无监督训练，采用多帧验证方法和成本敏感损失来促进无监督学习，取得了与完全监督追踪器相当的基准精度，同时展示了利用未标记或弱标记数据进一步提高跟踪精度的潜力。

    Apr, 2019

  • NRTR: 三维光学显微镜下的神经元重建

    提出了一种名为 NRTR 的神经元重建变压器，它不需要复杂的基于规则的组件，将神经元重建视为直接的集合预测问题，是第一个用于端到端神经元重建的图像到集合的深度学习模型，并在实验中取得了出色的成果，证明了将神经元重建视为集合预测问题的有效性，使得端到端模型训练成为可能。

    Dec, 2022

  • 在线目标跟踪的外观模型深度学习

    本文提出了一种基于深度学习的新方法，用于基于视觉的单目标跟踪，该方法结合了卷积神经网络和贝叶斯损失层，提出了一种直接计算候选目标位置跟踪得分的网络架构。在标准跟踪基准上，该跟踪器达到了最先进的跟踪结果。

    Jul, 2016

  • 鲁棒且普适的医学图像分割的空间和光谱学习的协调

    本研究介绍了一种新颖方法，通过结合空间和频谱表示来增强领域通用医学图像分割的能力，并引入了创新的谱相关系数目标函数来提高模型对中阶特征和上下文长距离依赖关系的捕捉能力。大量实验证明，优化该目标函数能显著提高 UNet 和 TransUNet 等现有架构的泛化能力、解释能力和噪声鲁棒性，生成更可信的预测结果。

    Jan, 2024

  • 基于贝叶斯方法的多神经元记录中的潜在结构发现

    通过将广义线性模型与柔性基于图的先前知识结合，利用 Polya-gamma 增强的完全贝叶斯推理的方法，可以从神经元的同时记录的 Spike train 数据中推断潜在结构，我们的方法将神经元分类并从相关的 Spike train 中推断电路组织的潜在维度，并通过应用于灵长类视网膜的多神经元记录，揭示了神经元类型和位置的潜在模式。

    Oct, 2016

  • 自监督特征提取在三维轴突分割中的应用

    本文提出了一种基于自监督辅助任务的神经网络方法，可以自动追踪拟束状物结构在 3D 脑成像中的分支，从而实现对亚细胞级别下轴突的自动分割和分析。

    Apr, 2020