基于三维结构的神经束组分类

• 作者: 李华 林宗楷 谢水生 陈增淦
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经 三维结构 分类 可视化
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2007.05.049

摘要

不同功能神经束组的正确分类是神经三维可视化的关键,神经束组交叉穿插、混合重组,导致基于单张图像进行聚类分析的传统算法并不适用.文章以臂丛神经为例分析了神经解剖结构的特殊性,在已解决神经束组轮廓对应问题的基础上,建立起神经束组的三维拓扑结构,引入先验知识,提出了基于三维结构的神经束组分类算法,并在分类过程中进行多次纠正.文章最后给出的实验结果证明.相对传统算法,该文所提出的方法能确保神经束组的可靠分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心	189	3087	30.0	49.0
5	林宗楷	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	9	267	6.0	9.0
6	陈增淦	复旦大学附属中山医院骨科	22	136	7.0	10.0
7	谢水生	中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心	1	0	0.0	0.0