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首页> 美国卫生研究院文献>Frontiers in Neuroanatomy >MultiMap: A Tool to Automatically Extract and Analyse Spatial Microscopic Data From Large Stacks of Confocal Microscopy Images
【2h】

MultiMap: A Tool to Automatically Extract and Analyse Spatial Microscopic Data From Large Stacks of Confocal Microscopy Images

机译：MultiMap：一种工具可自动从大的共聚焦显微镜图像堆栈中提取和分析空间显微镜数据

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摘要

The development of 3D visualization and reconstruction methods to analyse microscopic structures at different levels of resolutions is of great importance to define brain microorganization and connectivity. MultiMap is a new tool that allows the visualization, 3D segmentation and quantification of fluorescent structures selectively in the neuropil from large stacks of confocal microscopy images. The major contribution of this tool is the posibility to easily navigate and create regions of interest of any shape and size within a large brain area that will be automatically 3D segmented and quantified to determine the density of puncta in the neuropil. As a proof of concept, we focused on the analysis of glutamatergic and GABAergic presynaptic axon terminals in the mouse hippocampal region to demonstrate its use as a tool to provide putative excitatory and inhibitory synaptic maps. The segmentation and quantification method has been validated over expert labeled images of the mouse hippocampus and over two benchmark datasets, obtaining comparable results to the expert detections.
机译：开发3D可视化和重建方法以分析不同分辨率级别的微观结构对于定义大脑的微观组织和连通性非常重要。 MultiMap是一种新工具，可以从大量的共聚焦显微镜图像中选择性地可视化，3D分割和量化神经纤维中的荧光结构。该工具的主要贡献在于可以轻松导航并在大脑区域内创建任何形状和大小的感兴趣区域，这些区域将自动进行3D分割和量化，以确定神经pil中的泪点密度。作为概念的证明，我们集中于小鼠海马区的谷氨酸能和GABA能突触前轴突末端的分析，以证明其用作提供推定的兴奋性和抑制性突触图的工具。分割和量化方法已在小鼠海马的专家标记图像和两个基准数据集上得到验证，从而获得了与专家检测结果相当的结果。

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