Mining Big Neuron Morphological Data
المؤلفون المشاركون
Aghili, Maryamossadat
Fang, Ruogu
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The advent of automatic tracing and reconstruction technology has led to a surge in the number of neurons 3D reconstruction data and consequently the neuromorphology research.
However, the lack of machine-driven annotation schema to automatically detect the types of the neurons based on their morphology still hinders the development of this branch of science.
Neuromorphology is important because of the interplay between the shape and functionality of neurons and the far-reaching impact on the diagnostics and therapeutics in neurological disorders.
This survey paper provides a comprehensive research in the field of automatic neurons classification and presents the existing challenges, methods, tools, and future directions for automatic neuromorphology analytics.
We summarize the major automatic techniques applicable in the field and propose a systematic data processing pipeline for automatic neuron classification, covering data capturing, preprocessing, analyzing, classification, and retrieval.
Various techniques and algorithms in machine learning are illustrated and compared to the same dataset to facilitate ongoing research in the field.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aghili, Maryamossadat& Fang, Ruogu. 2018. Mining Big Neuron Morphological Data. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130842
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aghili, Maryamossadat& Fang, Ruogu. Mining Big Neuron Morphological Data. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130842
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aghili, Maryamossadat& Fang, Ruogu. Mining Big Neuron Morphological Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130842
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130842
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر