In this thesis, automated methods for the reconstruction of neural networks from 3D electron microscopy data are presented. A novel method for synapse detection is developed using a Machine learning approach. The method is further extended by using artificial neural networks for automated feature extraction and to improve the underlying cellular process segmentation. The developed methods are used to study all synapses onto a spiny stellate neuron in mouse primary somatosensory cortex.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation werden Methoden zur automatischen Rekonstruktion von neuronalen Netzwerken aus 3D-Elektronenmikroskopiedaten vorgestellt. Basierend auf Maschinellem Lernen wird eine neue Methode zur Detektion von Synapsen entwickelt. Darüber hinaus werden künstliche neuronale Netzwerke für die automatische Merkmalsextraktion und zur Segmentierung von Nervenzellen verwendet. Die Methoden werden zur Analyse aller Synapsen auf eine Sternzelle im primären somatosensorischen Kortex der Maus angewandt.
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In dieser Dissertation werden Methoden zur automatischen Rekonstruktion von neuronalen Netzwerken aus 3D-Elektronenmikroskopiedaten vorgestellt. Basierend auf Maschinellem Lernen wird eine neue Methode zur Detektion von Synapsen entwickelt. Darüber hinaus werden künstliche neuronale Netzwerke für die automatische Merkmalsextraktion und zur Segmentierung von Nervenzellen verwendet. Die Methoden werden zur Analyse aller Synapsen auf eine Sternzelle im primären somatosensorischen Kortex der Maus an...
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