关键词caenorhabditis elegans
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- CVPR半透明蠕虫的三维形状重建
本文提出一种使用自适应模糊和透明度来对比图像进行候选形状渲染的方法，以追踪 3D 复杂流体中自由运动的像微生物一样的动物 Caenorhabditis elegans 的形状。通过使用本文提出的不同 iable renderer，结合梯度下 - 秀丽隐杆线虫连接组的基于流量的网络分析
本文探讨了费城线虫的神经元有向网络的流传播，从而揭示了其连接组的动态相关特征。作者发现在不同的粒度级别上有基于流的神经元分组，并将其与其神经系统的功能和解剖组织相关联，并确定那些最严重破坏多重分辨率流结构的单个和双个神经元切除。此外，还使用 - Caenorhabditis Elegans 运动分析的多环境模型估计
本文介绍了一种新型的自动化图像分割方法，该方法称为多环境模型估计（MEME）框架，能够在各种环境下实现的多功能性，并且可以轻松地提取线虫的骨架以进行轨迹分析，相较于基于阈值的方法，该算法在几乎所有受测环境中的性能都表现出更好的表现，可为 C - 秀丽隐杆线虫神经网络的结构特性
通过重建蛋白酶体线虫神经元网络的全连接缝隙和化学突触网络，计算了这个网络的统计和拓扑性质并分析了其信号传播，研究了信息处理，确定了神经元及其活动模式，探索了全连接缝隙和化学突触网络的相互作用，并提出了关于未来基因干扰、激光切除或监测神经元活