Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007780, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title VORONOI-BASED SKELETONIZATION ALGORITHM FOR SEGMENTING THE NETWORK OF BIOLOGICAL NEURONS popup.author Коцур Д. В.Терещенко В. М.Kotsur D. V.Tereshchenko V. M. popup.publication 16-04-2019 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/163670 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Проблема автоматизованої обробки та аналізу даних зображень з мікроскопу має велике значення з огляду на її значний вплив на дослідження та останні розробки в області біології та медицини. Ефективні алгоритми обробки зображень сприяють розробці нових медичних діагностичних засобів і терапевтичних методів, а також сприяють розширенню нашого знання про основні механізми і процеси в живих організмах. Первинним фокусом цієї роботи є обробка мікроскопічних зображень біологічної нейронної мережі. Робота має на меті полегшити подальші дослідження біологічної нейронної мережі, що призведе до розробки більш ефективних методів діагностики, профілактики та лікування пов’язаних із ними захворювань. Метод. Запропоновано алгоритм сегментації мережі біологічних нейронів, що складається з декількох кроків. На першому кроці застосовуються процедури обробки зображень, які спрямовані на підвищення якості даних зображення та виділення контурів біологічної нейронної мережі. На другому кроці будується скелетон мережі, при цьому використовується діаграма Вороного для відрізків, що складають контур об’єкта. Скелетон на основі діаграми Вороного використовується на третьому кроці для ідентифікації клітинних тіл і виокремлення їх від аксонів і дендритів. Результати. Розроблений алгоритм на основі діаграми Вороного дозволяє сегментувати окремі нейрони, локалізувати їх клітинні тіла, аксони, дендрити. Алгоритм також дозволяє представити нейронну мережу у вигляді графу. Структура даних діаграми Вороного дозволяє ефективно обчислити такий граф зі складністю O(N log N) операцій, де N кількість точок контуру. Запропонований метод сегментації був реалізований на мовах програмування C++/Python і протестований на флуоресцентних зображеннях отриманих з CellImageLibrary (CIL). Висновки. Запропонований метод сегментації спрямований на полегшення вивчення біологічних нейронних мереж. Метод дозволяє швидко сегментувати біологічну нейронну мережу за O(N log N) операцій з допомогою діаграми Вороного для відрізків. Структура даних діаграми Вороного, у свою чергу, дозволяє отримати представлення відсегментованої нейронної мережі у вигляді графу з атрибутами. Таким чином, можуть бути застосовані класичні алгоритми обробки графів для аналізу нейронної мережі і обчислення її різноманітних характеристик (наприклад, знаходження числа зв’язків між окремими нейронами, найкоротшого шляху передачі сигналу між двома нейронами тощо). popup.nrat_date 2026-02-09 Close