在显微镜图像的三维视图中追踪和标记大脑神经元细胞。细胞体位于中心，神经突分支则从细胞体中延伸出来。

图像分析工作流

神经元追踪和神经学的自动化工作流

神经学研究应用的高级图像分析实例

蔡司的创新算法可自动从图像数据中提取神经元形态。无论是神经元追踪还是树突棘分析，我们都会为您提供支持。您可以选择两种已发布的先进算法进行自动图像分析：基于阈值的重构或概率重构。使用我们的追踪编辑和校对工具，只需点击几下，即可获得精准结果，将您的神经学研究提升到一个全新的高度。

在显微镜图像中追踪和标记神经元细胞。树突棘用蓝色区分并分割，而神经元细胞体和神经突分支则以橙色分割。

样品由美国纽约西奈山伊坎医学院的R. Thomas和D. L. Benson提供。

树突棘分析

研究树突棘和神经元投影以了解神经回路

显微镜和深度学习是帕金森研究中的重要工具，研究人员可借助这些工具研究神经回路并理解调控突触形成和组成的细胞机制。

在这款神经元追踪应用程序中，使用蔡司arivis Cloud训练了一个基于深度学习的语义分割模型，并利用从蔡司Celldiscoverer 7显微镜采集的三维Z轴序列图像来分离树突棘和神经元投影。随后采用了迭代过程（包括以数据为中心的模型训练）进行模型优化，然后再利用ZEN中的三维工具包将模型集成到图像分析流程中。

使用经过训练的模型成功分割树突棘，展示了深度学习在复杂图像分析中的有效性以及对未来神经系统疾病研究的潜力。

X射线显微镜图像在三维视图中的图像分析结果。分割结果突出显示了脑血管（红色）、细胞核（黄色）中的核仁（绿色）和细胞体（蓝色）。 — 由美国伊利诺伊大学芝加哥分校的Kevin Boergens博士提供。

小鼠大脑三维分割

使用蔡司XRM Versa对小鼠大脑的三维切片进行成像，并在蔡司arivis Pro中使用经过自定义训练的深度学习模型进行了分割。各种结构清晰可见，并用不同颜色进行了标记。分割结果突出显示了脑血管（红色）、细胞核（黄色）中的核仁（绿色）和细胞体（蓝色）。

蔡司arivis Pro中图像分析结果的三维预览截图。一个立方体和一组黄色箭头指示已预览的区域。其中，会追踪从细胞体延伸出来的神经元分支，并标记了轨迹。 — 图像由蔡司LSM 980共聚焦显微镜采集并使用蔡司arivis Pro进行分析。原始三维组织体积数据集（45GB CZI，共聚焦荧光显微镜，单通道）由德国奥伯科亨蔡司研究显微镜解决方案业务部门客户中心的Steffen Burgold博士友情提供。

Automatic Neuron Tracing助您更快获取结果

克服显微镜体积成像数据中神经元追踪的挑战

蔡司arivis Pro中的Automatic Neuron Tracing模块可对几乎任意大小的二维或三维多通道图像集中的复杂结构网络进行分析。该算法整合了两种已发布的现代神经元追踪方法，并使用数百GB的数据进行了测试。该先进算法提供了易于使用的方法，在各个步骤中均完全灵活且可交互。

新型软件架构为多种成像模式的追踪应用提供了出色的性能。结合在蔡司arivis Cloud中训练的优质人工智能模型，即便不是生物信息学专家，也可轻松完成多维数据集的自动追踪和追踪编辑。这款全新的半自动追踪编辑工具通过在查看器中绘制并自动检测路径，可以交互的方式创建神经元轨迹或分支。您还可以使用沉浸式VR来探索样品并校对结果。

两个神经元细胞经过追踪和分割，并在共聚焦荧光显微镜图像的三维视图中用两种不同的颜色进行清晰标记。

高质量神经科学研究

录制的网络研讨会

在本次研讨会中，Delisa Garcia博士和Kalliopi Arkoudi博士展示了如何通过LSM Plus和Airyscan联合去卷积（jDCV）来增强分辨率和信噪比。蔡司arivis Pro中的自动端到端图像分析流程基于已发布且经过同行评审的先进算法，可进行大数据集的多线程处理，适用于有/无细胞体的神经元，助您快速高效地校对和编辑追踪结果。

了解如何将您的神经学研究提升到一个全新的高度。