基于序列切片图像的突触三维重建技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 微观重建技术的研究现状与展望 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 研究来源及具体内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究来源 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 序列图像的获取及预处理 | 第16-20页 |
| 2.1 实验平台简介 | 第16-17页 |
| 2.2 样本等离子刻蚀技术 | 第17页 |
| 2.3 图像拼接配准 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 自动化检测相关算法介绍 | 第20-33页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 特征描述 | 第21-29页 |
| 3.2.1 Haar特征 | 第21-24页 |
| 3.2.2 LBP特征 | 第24-28页 |
| 3.2.3 HOG特征 | 第28-29页 |
| 3.3 检测算法概述 | 第29-32页 |
| 3.3.1 Ada Boost算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 决策树算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 随机森林算法 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 突触的检测方法 | 第33-39页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 基于Ada Boost算法的突触检测 | 第34-36页 |
| 4.3 上下层信息关联 | 第36-37页 |
| 4.4 基于随机森林算法的突触分类 | 第37-38页 |
| 4.4.1 特征提取 | 第37-38页 |
| 4.4.2 构建随机森林分类器 | 第38页 |
| 4.4.3 随机森林算法进行突触检测 | 第38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 突触的分割与重建 | 第39-43页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 形态学运算 | 第39-40页 |
| 5.3 拟合 | 第40-41页 |
| 5.4 最短路径 | 第41页 |
| 5.5 区域生长 | 第41-42页 |
| 5.6 突触的三维重建 | 第42页 |
| 5.7 小结 | 第42-43页 |
| 第6章 实验结果性能分析 | 第43-48页 |
| 6.1 算法性能衡量标准 | 第43-44页 |
| 6.1.1 ROC曲线 | 第43页 |
| 6.1.2 PR曲线 | 第43-44页 |
| 6.2 检测结果分析 | 第44-46页 |
| 6.3 分割结果分析 | 第46-47页 |
| 6.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
