Система машинного зрения для распознавания трехмерной структуры перинейрональных сетей

В статье предложена система, представляющая комплекс алгоритмов для детектирования границ ячеек перинейрональных сетей на различных слоях микроскопических снимков, представления ячейки в трехмерной структуре, трехмерной визуализации ячейки перинейрональных сетей. В качестве исходных данных использованы слои-изображения конфокальных стеков головного мозга мышей. В процессе работы проведено исследование применимости нейронных сетей для решения задачи выделения масок внутренней структуры ячеек перинейрональных сетей. В данной статье представлен алгоритм выделения масок, основанный на решении задачи семантической сегментации посредством, популярной в биомедицине нейросети на архитектуре U-Net. Предложены архитектурные решения, позволяющие нивелировать проблему переобучения в условиях малого размера выборки. Предложено два алгоритма для исследования ячеек перинейрональных сетей по дискретным измерениям распределения сигнала окраски по толщине конфокального стека, а также алгоритм обнаружения самой ячейки в толще полученных слоев-изображений. Предложен алгоритм обработки полученных масок для создания трехмерного облака точек и метод последующей реконструкции ячейки альфа формами для трехмерной визуализации.