MATLAB中恢复先前代码以进行DeNeRD操作：一种针对深度学习的全脑神经元高通量检测方法

简介：
本研究提出了一种基于MATLAB的高效算法，用于恢复先前代码并执行DeNeRD操作，旨在实现对整个大脑内神经元的高通量、精准定位和分析，特别适用于深度学习框架。 为了恢复之前在MATLAB环境中运行的DeNeRD代码以进行高通量神经元检测及全脑分析，请按照以下步骤操作：该程序已经在配备NVIDIA Quadro P4000 GPU的Windows 10系统上成功测试过。 首先，您需要克隆DeNeRD存储库。然后，在数据集上运行DeNeRD的具体步骤如下： 1. 将您的数据集图像复制或下载，并放置于“/dataset”文件夹中。您可以将每个大脑区域（如.png/.jpg格式）的图片放在子目录下，例如：i01, i02,..., iN。作为示例，来自Allen Brain的数据中的四个部分已经被放入相应的文件夹里。 2. 在数据集的各个子目录内浏览，并运行以下脚本： imsection_DeNeRD(image_num,image_num,pad_size,pad_color,resize_ratio) 其中image_n表示您想要处理的具体图像编号。