[发明专利]一种基于稀疏分解与景深估计的神经元提取方法及装置有效
| 申请号： | 202310690490.1 | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116433662B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 庄培显;李擎;李江昀;张天翔;徐银梅;洪然;姜天轶;英子瑄;钟祚栋 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/55;G06V10/44;G06V10/77 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于稀疏分解与景深估计的神经元提取方法及装置，方法包括：输入原始图像视频数据；利用鲁棒性主成分分析方法分解原始图像视频数据，以得到神经元信号、背景和噪声；计算神经元信号数据的亮暗通道先验，利用两种先验估计神经元信号数据景深对应的传输率；将神经元信号数据以像素为单位点除景深对应的传输率，构建并求解约束性非负矩阵分解的神经元提取框架；输出神经元的提取信息，包括：空间位置及形状大小、动作电位和时序变化。本发明能够高效地分解背景及噪声等干扰信息，快速估计神经元信号景深以去除数据散射，准确有效地提取神经元的空间位置及形状大小、动作电位和时序变化等特征信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 分解 景深 估计 神经元 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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