在上一期的網(wǎng)絡(luò)課程中，我們介紹了神經(jīng)元分析中，AI 的解決方法。

我們共同體驗(yàn)了“自動(dòng)預(yù)測(cè)分析參數(shù) – 自動(dòng)追蹤神經(jīng)元”的“雙自動(dòng)”分析效果。在原始數(shù)據(jù)中，AI 已經(jīng)能夠?yàn)槲覀儙�來�?zhǔn)確的結(jié)果。

但神經(jīng)數(shù)據(jù)往往存在信號(hào)強(qiáng)弱不均，背景干擾及對(duì)比度差異大的問題。隨后，我們又嘗試了AI 增強(qiáng)信號(hào)后的“雙自動(dòng)”分析效果。經(jīng)過增強(qiáng)后，弱信號(hào)得以從背景中獨(dú)立出來，并為自動(dòng)追蹤貢獻(xiàn)了更多的分支。