NEURD offers automated proofreading and feature extraction for connectomics
Rattachement africain : us, gr, de, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract We are in the era of millimetre-scale electron microscopy volumes collected at nanometre resolution 1,2 . Dense reconstruction of cellular compartments in these electron microscopy volumes has been enabled by recent advances in machine learning 3–6 . Automated segmentation methods produce exceptionally accurate reconstructions of cells, but post hoc proofreading is still required to generate large connectomes that are free of merge and split errors. The elaborate 3D meshes of neurons in these volumes contain detailed morphological information at multiple scales, from the diameter, shape and branching patterns of axons and dendrites, down to the fine-scale structure of dendritic spines. However, extracting these features can require substantial effort to piece together existing tools into custom workflows. Here, building on existing open source software for mesh manipulation, we present Neural Decomposition (NEURD), a software package that decomposes meshed neurons into compact and extensively annotated graph representations. With these feature-rich graphs, we automate a variety of tasks such as state-of-the-art automated proofreading of merge errors, cell classification, spine detection, axonal-dendritic proximities and other annotations. These features enable many downstream analyses of neural morphology and connectivity, making these massive and complex datasets more accessible to neuroscience researchers.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- NEURD offers automated proofreading and feature extraction for connectomics
- Date Crossref
- 09/04/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Baylor College of Medicine Center for Neuroscience and Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory Research and Exploratory Development Department pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Rice University Department of Electrical and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Neurosciences Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Stanford University Byers Eye Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Creighton University Department of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Princeton University Electrical and Computer Engineering Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Allen Institute for Brain Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Allen Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Massachusetts Institute of Technology Brain and Cognitive Sciences Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Foundation for Research and Technology Hellas pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Washington Department of Physiology and Biophysics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Center for Neuroscience and Artificial Intelligence — Baylor College of Medicine, Research and Exploratory Development Department — Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory et Department of Electrical and Computer Engineering — Rice University, avec 9 autres affiliations.
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