摘要
本发明公开了一种适用于海量神经元三维成像数据的数据清洗方法,包括:获取二维脑图像序列数据;获得最大值投影图,去除脑轮廓外的无效数据,并将脑轮廓内的数据划分为投影块,根据投影块在当前最大值投影图内的位置对其进行命名;突出神经元信号并对投影块进行分类;导出所有包含神经元的投影块的标签信息,生成清洗后的标签信息集;将所有包含神经元的投影块进行切分和重拼接,获得目标形状的三维数据块。本方法可在极短时间内完成猕猴全脑的神经元数据清洗的同时确保分类结果的稳定性和准确性。
技术关键词
三维成像数据
数据清洗方法
图像序列数据
小数据
轮廓
标签
清洗工具
信号
注意力机制
输入模块
分辨率
分类特征
多线程
短时间
分块
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