谷歌自动重建果蝇完整大脑，40万亿像素图像首度公开( 六 )
自动神经元重建与手动神经元跟踪做验证对比
虽然这个算法总体运行效果还算不错，但是当对齐(alignment)不够完美(连续切片中的图像内容不稳定)或者偶尔由于在成像过程中丢失了多个连续切片时，性能会有所下降。
为了弥补这个这个问题，研究人员便将FFN与两个新程序结合起来。
首先，估计出3D图像中各个区域切片之间的一致性，然后在FFN跟踪每个神经元的时候局部稳定图像中的内容。
其次，研究人员使用SECGAN来计算图像体积(volume)中缺失的切片，而当使用SECGAN时，研究人员发现FFN能够更可靠地跟踪多个缺失切片的位置。
局部调整(Local Realignment，LR)
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