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摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
双通道图像注册和深
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