1. 毕业设计（论文）主要内容：
- 学习和掌握基于GTree的神经元半自动重建方法，实现至少5个长程投射神经元的完整重建。
- 学习和掌握全脑图像数据集和神经元矢量数据集的非线性配准方法。
- 根据神经元投射路径与脑区/核团空间位置之间的关系，设计可以基于空间位置自动计算神经元投射路径在各个脑区核团定量分布的方法，并开展对定量结果的分析和可视化。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
查阅文献资料，撰写开题报告（不少于5000中文字符）。
开题报告中，要求了解本毕业设计相关专业知识的发展历史、现状及趋势，以及本毕业设计领域技术发展历史中的重大突破的背景和影响，并理解本毕业设计领域复杂工程问题解决 方案的设计/开发背景和意义；格式规范，无错字、别字；（1）目的及意义（含国内外的研究现状分析 ）。
针对该选题研究意义清楚具体，国内外的研究现状要分层次展开，详细说明国内、国外何时何人（或机构）对该内容作出什么贡献及存在不足,在此基础上提出研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施，该部分至少800汉字；（2）研究目标清楚，基本内容比较具体、明确，拟采用的技术方案及措施详细，必须采用“图形 文字”相结合的方式描述；该部分必须明确指向研究内容，实现研究目标，“基本内容和技术方案”至少400汉字，整个部分占开题报告篇幅不少于60%；（3）进度安排比较合理，重点研究内容时间分布较多；（4）参考文献不少于15篇，其中英文文献不少于3篇。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
- 第1周 撰写并完成开题报告，无错字、别字，格式规范；
- 第2周 修改、完善开题报告，进行开题答辩，主要对研究意义（1-3句话）、目标（1-3句话）、内容（1-3句话）、技术路线，重点就技术路线中主电路框图、控制电路框图进行讲解；
- 第3周 撰写毕业设计论文目录，需要获得指导老师认可；
- 第4周 深化、细化技术方案 内容，搜索并理解相应；
- 第5-7周 根据理论，采用G Tree搭建模块进行仿真理论；
- 第8-10周 仿真结果优劣进行具体分析，提出改进思路和办法，针对研究目标、内容进一步细化课设内容；
- 第11-14周 根据论文目录撰写正文，内容层次清楚，格式规范；
- 第15周 修改、完善论文；
- 第16周 打印论文，准备答辩。
4. 主要参考文献
[1]龚再文.基于卷积神经网络的生物医学图像处理[D].华中科技大学,2017[2]胡晓莺.全脑网络可视化[J].国际学术动态,2015,(1): 10-11[3]龚辉,曾绍群,李安安,李向宁,骆清铭.单神经元分辨水平的小鼠全脑网络可视化[J].生命科学,2014,第26卷,第6期[4]晏晖,姜鹏,陈贝.基于MATLAB工具箱的数字图像处理技术[J].微计算机信息,2010,26(26):214-216. DOI:10.3969/j.issn.2095-6835.2010.26.089.[5]杨雄里.记录每一个神经细胞的每一次冲动意义何在?[J].医学争鸣,2015,(3): 1-3[6]杨雄里.对神经科学发展前景的思考[J].科学,2017,第69卷(1): 32-34[7]贾雪艳.小鼠初级运动皮层锥体神经元形态及投射路径的初步分析[D].华中科技大学,2017[8]李杨静，刘艺航，王梓，王迎港，宋琳琳.基于Matlab的图像分割[J].无线互联科技,2018,第15卷(15): 53-54[9]董云峰.基于MATLAB的图像边缘检测方法的研究[J].大庆师范学院学报,2018,第38卷(3): 30-32[10]东方.基于MATLAB的图像处理技术应用[J].科技风,2018,(21): 67[11]晏晖,姜鹏,陈贝.基于MATLAB工具箱的数字图像处理技术[J].微计算机信息,2010,26(26):214-216. DOI:10.3969/j.issn.2095-6835.2010.26.089.[12]Klein A, Andersson J, Ardekani BA. Evaluation of 14 nonlinear deformation algorithms applied to human brain MRI registration[J]. Neuroimage. 2009, 1;46(3):786-802.[13]Zhou H, Li S, Li A, et al. Dense reconstruction of brain-wide neuronal population close to the ground truth[J]. bioRxiv, 2018: 223834.[14]Li X, Yu B, Sun Q, et al. Generation of a whole-brain atlas for the cholinergic system and mesoscopic projectome analysis of basal forebrain cholinergic neurons[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017, 115(2):415.[15]Parekh R, Ascoli G A. Neuronal Morphology Goes Digital: A Research Hub for Cellular and System Neuroscience[J]. Neuron, 2013, 77(6):1017-1038. Fields. Journal of Waterways, Port, Costal Ocean Engineering. 1996,122(4):195~206
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