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成像技术的最新进展，用于产生大量高分辨率3D图像，尤其是Brainbow等多型标记技术，允许在密集的大脑中对邻近神经元的不良分化。这首先可以从光学显微镜图像中研究许多神经元之间的连通性。但是，缺乏可靠的自动化神经形态重建，使数据分析成为提取神经科学中丰富信息学的瓶颈。已经提出了基于超级氧基的神经元分割方法来解决此问题，但是，在最终分割中出现的大量错误阻碍了先前的方法。在本文中，我们提出了一种新型的无监督方法来追踪来自多光谱脑弓图像的神经元，该方法防止了分割误差并使用两种创新来追踪连续性误差：首先，我们采取了基于高斯混合模型的聚类策略，以改善为下一步骨骼提供准确的分离色的色彩通道。然后，提出了一种骨架图方法，以允许神经元树拓扑中的不连续性识别和区域。我们发现，这些创新可以比当前的最新方法更好地表现，从而导致更准确的神经元追踪结果接近人类专家注释。
在密集标记的多光谱brainbow图像中无监督的神经跟踪
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