一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法技术

本发明专利技术公开了一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法，包括：对于每一个分叉点po，获得与其直接相连的组合骨架和分立骨架；对组合骨架进行平滑处理以得到平滑骨架，并通过卷积生成仿真图像；将平滑骨架上距离分叉点po最近的骨架点作为优化分叉点，并作为分立骨架的新头节点，调整优化分叉点的位置，使其位于平滑骨架上，且分立骨架主方向与其原主方向具有最高的一致性；将平滑骨架上由优化分叉点分成的骨架S11和骨架S12分别与分立骨架组合得到第一组合骨架和第二组合骨架；利用第一组合骨架和骨架S12以及第二组合骨架和骨架S11得到另外两个优化分叉点；对三个优化分叉点的位置进行加权平均。本发明专利技术能够准确定位神经元骨架分叉点的位置。

【技术实现步骤摘要】
一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法
本专利技术属于图像处理领域，更具体地，涉及一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法。
技术介绍
神经元形态重建是指将脑成像数据中的神经元抽象为彼此有连接关系的系列骨架点形式。这些骨架点(分叉点、中间节点和末端点)构成的神经元形态具有树形结构，这一结构表明神经元中纤维依据一定次序沿主纤维向次级纤维生长。这种分级式的生长形式通过神经纤维的分叉实现，因此，准确定位神经元骨架中分叉点的位置，对研究神经元中纤维分布结构、神经元形态发育过程至关重要。现有的自动重建方法可以根据原始图像重建神经元骨架，但是现有的重建方法在检测分叉点时，或将分叉点视为普通的纤维中间节点处理，或将分叉点结构拟合为简单的管状模型，均未考虑相连的多根纤维对分叉点的综合影响，而在真实图像中，分叉点附近的纤维结构十分复杂，可能存在纤维扭曲，信号强度、半径尺寸突变等多类问题，因此现有的自动重建方法并不能准确定位分叉点的位置，从而所重建的神经元骨架中分叉点附近的分叉结构与真实图像的分叉结构存在较大偏差，最终会导致纤维量化结果出现偏差，重建结果并不能直接应用于神经科学定量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，包括：(1)对于待处理神经元骨架中的每一个分叉点po，获得其附近与其直接相连的一段组合骨架和一段分立骨架；所述分立骨架以所述分叉点po为头节点，所述组合骨架由另外两段以所述分叉点po为端点的骨架组合而成；(2)对所述组合骨架进行平滑处理以得到平滑骨架，并利用三维高斯模板与所述平滑骨架进行卷积，生成包含所述平滑骨架及其邻域体素点的仿真图像；在所述仿真图像中，信号强度在所述平滑骨架的各骨架点处达到最大，并且所述平滑骨架的各骨架点处的信号强度已均一化；(3)获得所述平滑骨架上距离所述分叉点po最近的骨架点pbirfx，将其作为优化分叉点；(4)获得所述...

【技术特征摘要】
1.一种神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，包括：(1)对于待处理神经元骨架中的每一个分叉点po，获得其附近与其直接相连的一段组合骨架和一段分立骨架；所述分立骨架以所述分叉点po为头节点，所述组合骨架由另外两段以所述分叉点po为端点的骨架组合而成；(2)对所述组合骨架进行平滑处理以得到平滑骨架，并利用三维高斯模板与所述平滑骨架进行卷积，生成包含所述平滑骨架及其邻域体素点的仿真图像；在所述仿真图像中，信号强度在所述平滑骨架的各骨架点处达到最大，并且所述平滑骨架的各骨架点处的信号强度已均一化；(3)获得所述平滑骨架上距离所述分叉点po最近的骨架点pbirfx，将其作为优化分叉点；(4)获得所述分立骨架的主方向dv1，将所述优化分叉点作为所述分立骨架的新头节点，并通过迭代优化调整所述优化分叉点的位置，使得所述优化分叉点位于所述平滑骨架上，且修改头节点后所述分立骨架的主方向与所述主方向dv1具有最高的一致性；(5)将所述平滑骨架上由所述优化分叉点划分而成的骨架S11和骨架S12分别与所述分立骨架组合，从而得到第一组合骨架和第二组合骨架；(6)将所述第一组合骨架和所述骨架S12分别作为新的组合骨架和分立骨架，执行步骤(2)～(4)，并将所述第二组合骨架和所述骨架S11分别作为新的组合骨架和分立骨架，执行步骤(2)～(4)，从而得到另外两个优化分叉点；(7)对所获得的三个优化分叉点的位置进行加权平均以得到校正结果，从而实现对所述分叉点po的校正。2.如权利要求1所述的神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所获得的组合骨架中骨架点的个数为16～25，且所获得的分立骨架中骨架点的个数为21～30。3.如权利要求1所述的神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：固定所述组合骨架的两个端点，通过纤维骨架校正方法对所述组合骨架进行校正，并对校正后的组合骨架进行重采样，以得到平滑骨架；构建三维高斯模板，并利用所述三维高斯模板与所述平滑骨架进行卷积，从而得到包含所述平滑骨架及其邻域体素点的仿真图像。4.如权利要求3所述的神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，所述三维高斯模板的尺寸为l×l×l；所述三维高斯模板p(x,y,z)的x坐标、y坐标和z坐标的取值范围均为[-l/2,l/2]；其中，l的取值范围为[7,15]。5.如权利要求1所述的神经元骨架分叉点的校正方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：(41)沿远离分叉点的方向，在所述分立骨架上依次获得骨架点pfx和骨架点pv1，以计算所述分立骨架的主方向为：(42)根据所述主方向dv1构建三维正交坐标系，从而得到相互垂直且均与所述主方向dv1垂直的方向dv2和方向dv3...

【专利技术属性】
技术研发人员：李诗玮，黄青，周航，全廷伟，曾绍群，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42