Automated Proofreading of Digitally Reconstructed NeuralMorphology Enhances Accuracy, Scalability, and Standardization
यह शोध पत्र एक पूर्णतः स्वचालित, क्लाउड-स्केलेबल और ओपन-सोर्स पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो बड़े पैमाने पर 3D न्यूरल पुनर्निर्माणों में डेंड्रिटिक ट्रीज़ (dendritic trees) को मानकीकृत करने, संरचनात्मक विसंगतियों को सुधारने और सटीक रूप से पुन: लेबल करने के लिए मशीन लर्निंग और नियम-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे न्यूरोएनाटॉमिकल डेटा गुणवत्ता नियंत्रण की सटीकता, दक्षता और पुनरुत्पादकता में वृद्धि होती है।