密集标记神经元图像的三维重建方法及系统

本发明公开了密集标记神经元图像的三维重建方法及系统，其中方法包括：S1：获取神经元原始图像和SWC文件，训练数据集；S2：构建并三维实例分割网络模型；S3：将待处理的三维数据块输入到训练后的三维实例分割网络模型中，获得神经元分支实例分割的预测结果；S4：神经元重建；S5：基于预测结果修正神经元重建结果。三维实例分割网络模型实现了对交织结构的重建结果修正，突破了传统方法对人工设计特征的依赖，显著提升了复杂交叉结构的处理能力，提高了工作效率，同时，通过对神经元的树状骨架结构进行修正，进一步提升了密集交织数据的重建准确率。