Детальная информация

Выпускная квалификационная работа посвящена разработке и экспериментальной валидации алгоритма генерации реалистичных трёхмерных моделей дендритов с дендритными шипиками различных морфологий. Предложенный алгоритм включает этапы извлечения осевой структуры и поперечной метризации из реальных полигональных моделей, генерации скелета на основе вероятностной модели высокого порядка, построения полигональной поверхности с применением каскадных процедур сглаживания и восстановления, а также автоматизированного размещения шипиков с учётом локальной геометрии. Реализованные методы демонстрируют высокую степень воспроизведения морфологических характеристик и топологических особенностей реальных структур. Экспериментальная валидация, основанная на анализе распределений, сопоставлении объёмов и нейросетевых эмбеддингах, подтверждает неотличимость синтетических моделей от реальных в пространстве признаков. Полученные результаты открывают перспективы использования разработанного инструмента в задачах анализа нейронной морфологии, обучении алгоритмов сегментации и моделировании патологий.

This thesis presents the development and experimental validation of an algorithm for generating realistic three-dimensional models of dendrites with morphologically diverse spines. The proposed pipeline encompasses axial structure extraction and transverse metrization from real polygonal meshes, probabilistic high-order skeleton generation, polygonal surface construction with cascaded smoothing and watertight recovery procedures, and automated spine attachment based on local geometric alignment. The implemented methods demonstrate a high degree of fidelity in reproducing morphological and topological properties of biological dendritic structures. Experimental validation, including distributional analysis, volumetric comparison, and neural embedding-based similarity, confirms the indistinguishability of synthetic and real dendrites in feature space. The results highlight the potential of the developed framework for applications in neuronal morphology analysis, training of segmentation algorithms, and modeling of pathological transformations.

• Генерация искусственных данных дендритов с шипиками различных морфологий
  • Введение
  • 1. Обзор литературы
  • 2. Методы предобработки данных
  • 3. Алгоритмическое моделирование дендритных структур
  • 4. Экспериментальная валидация
  • Заключение
  • Список использованных источников