La llegada de la tecnología de trazado y reconstrucción automáticos ha provocado un aumento del número de datos de reconstrucción 3D de neuronas y, por consiguiente, de la investigación en neuromorfología. Sin embargo, la falta de un esquema de anotación dirigido por la máquina para detectar automáticamente los tipos de neuronas en función de su morfología sigue obstaculizando el desarrollo de esta rama de la ciencia. La neuromorfología es importante por la interacción entre la forma y la funcionalidad de las neuronas y por su gran impacto en el diagnóstico y la terapéutica de los trastornos neurológicos. Este artículo ofrece una investigación exhaustiva en el campo de la clasificación automática de las neuronas y presenta los retos, métodos y herramientas existentes, así como las direcciones futuras para el análisis automático de la neuromorfología. Resumimos las principales técnicas automáticas aplicables en este campo y proponemos una línea de procesamiento de datos sistemática para la clasificación automática de neuronas, que abarca la captura de datos, el preprocesamiento, el análisis, la clasificación y la recuperación. Se ilustran varias técnicas y algoritmos de aprendizaje automático y se comparan con el mismo conjunto de datos para facilitar la investigación en curso en este campo.
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