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World File Search SystemMagellanMapper
通过能力支付有序地退休中国的燃煤电力能力，以支持可再生能源扩张
Magellanmapper是一款软件套件，旨在以内存有效的方式进行大型，3D脑成像数据集的视觉检查和端到端自动处理。迅速增长的大容量，高分辨率数据集需要在宏观和微观水平上可视化原始数据，以评估数据和自动化处理的质量，以量化数据的方式，以对大量样品进行比较。为了促进这些分析，MagellanMapper提供了用于手动检查的图形用户界面，也提供了用于自动图像处理的命令行界面。在宏观级别上，图形接口允许研究人员在每个维度中同时查看完整的体积图像并注释解剖标签位置。在显微镜水平上，研究人员可以在高分辨率下检查感兴趣的区域，以构建细胞位置（例如核位置）的地面真相数据。使用命令行界面，研究人员可以在体积图像上自动化细胞检测，改进解剖图集标签以适合基本的组织学，将这些地图集注册以采样图像，并通过解剖区域进行统计分析。MagellanMapper利用建立的开源计算机视觉库，本身就是开源，可以免费下载和扩展。
根据二维数据构建和优化三维图谱并应用于小鼠大脑发育
摘要 3D 成像数据需要 3D 参考图谱才能进行准确的定量解释。现有的从 2D 衍生图谱生成 3D 图谱的计算方法会产生大量伪影，而手动管理方法则需要大量劳动力。我们提出了一种 3D 图谱构建的计算方法，通过识别底层成像数据中的解剖边界并使用这些边界来指导 3D 转换，大大减少了伪影。解剖边界还允许将图谱扩展到完整的边缘区域。将这些方法应用于 Allen 发育小鼠大脑图谱 (ADMBA) 中的八个发育阶段，可以得到更全面、更准确的图谱。我们从 15 个完整的小鼠大脑生成了成像数据来验证图谱的性能，并观察到了定性和定量的改进（图谱和解剖边界之间的一致性提高了 37%）。我们提供 MagellanMapper 软件和八个 3D 重建的 ADMBA 图谱作为流程。这些资源有助于在样本之间和整个发育过程中进行全器官定量分析。